..........................................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：................................................. 度学习的智能分析工具，具备高效的数据处理能力和强大的预测分 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 医疗支出占 GDP 的比例已从 20 世纪初的不足 5%增长至 2020 年 的近 10%，这一趋势在发达国家尤为明显。 医疗健康行业的技术革新虽然迅速，但应用普及率却不尽相 同。例如，电子健康记录（EHR）系统在许多地区已成为标配，但 在偏远或经济欠发达地区，其推广仍面临诸多困难。此外，数据的 互操作性问题也是阻碍信息共享和医疗服务效率提升的关键因素。 医疗健康服务的另一个重大挑战是医疗专业人员与患者之间的

受试患者招募策略优化 在临床试验的众多环节中，患者的招募过程往往 是最耗时且充满挑战的一环。随着人工智能技术的发 展，AI 在提高招募效率和准确性方面发挥着越来越 重要的作用。AI 技术通过电子健康记录（EHR）智 能分析、精准患者画像构建以及自动化筛选标准生成 等方式显著提升了招募效率。 以 AutoTrial 系统为例，该系统利用先进的大语 言模型技术，实现了临床试验参与者筛选的智能化。 通过自动解析临床试验方案、生成精准的入选标准以 的疾病负担日益加重。数据显示，慢病相关支出在医 疗卫生支出总额中的比重从 2018 年的 55.7%提升 至 2022 年的 61.6%，凸显了慢性病管理的重要性。 大模型能够整合来自可穿戴设备、电子健康记录 （EHR）、实验室检测等多源慢性病数据，生成全面 的患者健康画像；基于患者的健康数据和生活习惯， 可以生成个性化的饮食、运动、用药建议，帮助患者 更好地控制病情。通过分析历史数据和实时监测数 据，能够预测患者的病情发展趋势，并在风险升高时