学习笔记④| 论文 |《基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索》| 构建和训练一个适配于健康医疗数据的分类分级模型
- 2026-02-04 08:42:46
学习笔记 | 论文 | 《基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索》_ 熊劲光
【摘要】目的：基于数据集与场景化的方法和技术,实现健康医疗数据分类分级的有效实践和高效应用。方法：分析健康医疗数据管理面临的问题和需求,探索基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级方法、技术和应用。结果：某三级公共卫生专科医院的电子病历和健康档案数据分类分级实践证明,基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级方法和技术科学有效。结论：基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级方法和技术可以为数据安全、数据流通和数据要素资产化提供合规、高效的基础保障。
【关键词】健康医疗数据；分类分级；数据集；场景化
根据《基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索》文献，构建和训练一个适配于健康医疗数据的分类分级模型，并非一个标准的监督学习分类任务（如区分猫狗图片），而是一个融合了业务规则、场景动态调整和人工智能辅助的流程化系统。
基于文档的核心思想，一个完整的“分类分级模型”构建与训练流程应遵循以下框架，该框架以数据和场景为双驱动核心：
flowchart TD
subgraph A[第一阶段: 基础构建]
direction LR
A1[“优质数据集准备”] --> A2[“特征工程与规则定义”]
end
subgraph B[第二阶段: 核心引擎]
direction TB
B1[“静态分类模型”] --> B2[“规则引擎”]
B2 --> B3[“动态分级推荐模型
(结合微调与LoRA)”]
end
subgraph C[第三阶段: 场景化应用与评估]
direction LR
C1[“场景化动态调整”] --> C2[“业务成效评估”]
end
A --> B --> C
Mermaid
以下是针对上述流程的详细步骤与关键实践：
第一步：构建高质量、场景化的训练数据集（模型的“饲料”）
这是文献反复强调的基石。数据集的质量直接决定模型的上限。
数据源整合：如文档2.3.1节所述，从医院各信息系统中全面梳理数据，包括： 结构化数据 HIS、LIS、PACS数据库中的患者信息、诊断、检验结果。半结构化数据，电子病历文书、职业卫生学调查报告。非结构化数据，医学影像、检查报告图片第二步：设计融合规则与学习的混合模型架构（模型的“大脑”）
纯数据驱动的模型难以理解复杂的业务合规逻辑，因此需要“规则+AI”的混合架构。
规则引擎（确定性逻辑）： 实现：将文档中梳理出的确定性规则（如“姓名+身份证号+职业病诊断=重要数据”）硬编码为引擎的第一层判断逻辑。这部分不依赖机器学习，确保100%准确和可解释。作用：处理明确的、法规强制的分类分级要求。第三步：实现场景驱动的动态分级与评估（模型的“应用”）
这是文档“场景化”思想的精髓。模型输出不是终点，而需结合应用场景动态调整。
场景化接口：为模型系统设置“场景”输入参数，例如：场景=临床诊疗、场景=科研分析、场景=公共卫生上报。动态策略调整：模型或后处理系统根据不同的场景，对同一数据的分类分级结果进行动态校准。 示例：一条包含详细诊断和身份证号的数据，在临床诊疗场景下，模型可能输出为重要数据（需加密访问）。同一数据，在科研分析场景下，系统会先调用匿名化模块将身份证号脱敏，然后模型再对脱敏后数据评估，可能将其降级为一般数据或受限共享数据。评估与迭代： 技术指标：评估分类（准确率、召回率）和分级（与专家标注的一致性）的精度。业务指标（更重要）：评估模型应用后，是否真正降低了数据泄露事件（安全提升），是否提高了数据共享和审核的效率（效率提升），如文档2.4节所述的研究成效。总结：模型构建的核心要点
基于该文献，构建健康医疗数据分类分级模型的关键在于：
- 摒弃“黑箱”：必须是规则与学习融合的可解释系统。
- 数据为本：依赖高质量、深度业务标注的数据集。
- 技术选型：充分利用预训练模型+LoRA微调，实现高效、精准的领域适应。
- 场景为王：模型输出必须与动态业务场景联动，实现分级结果的智能化调整。
最终，这个“模型”不是一个单一的算法，而是一个集成了数据管道、规则库、AI模型和策略引擎的智能系统，其目标是成为文档结论中所说的，为数据安全、流通和要素化提供合规、高效基础保障的自动化大脑。
论文原文：（支持下载）
基于数据集与场景化的健康医疗数据分类分级创新研究与实践探索_熊劲光.pdf
参考资料：（支持下载）
卫生健康行业人工智能应用场景参考指引.pdf卫生健康行业数据分类分级指南试行.pdf
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