醫(yī)用標(biāo)識(shí)是現(xiàn)代醫(yī)療保健體系中最基本的組成部分之一。它作為醫(yī)療服務(wù)過(guò)程中必要且有效的手段，具有重要的意義。根據(jù)定義，醫(yī)用標(biāo)識(shí)是指應(yīng)用于醫(yī)院、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，以便于統(tǒng)一識(shí)別的形式制造或印刷的各種物品上所固定的圖案、文字、編碼等符號(hào)。

伴隨醫(yī)學(xué)、科技的發(fā)展與進(jìn)步，傳統(tǒng)的醫(yī)用標(biāo)識(shí)逐漸向數(shù)字化、自動(dòng)化方向演變，并獲得更加廣泛而深入的應(yīng)用和推廣，極大地改善了患者就醫(yī)經(jīng)歷，也最終促進(jìn)了整個(gè)醫(yī)療裝備、耗材市場(chǎng)的普及與良性競(jìng)爭(zhēng)。

那么，在當(dāng)前以“人工智能＋大數(shù)據(jù)”為特征的第四次工業(yè)革命時(shí)代背景下，如何針對(duì)現(xiàn)階段醫(yī)用標(biāo)識(shí)的局限性和活用問(wèn)題，進(jìn)行綜合性優(yōu)化提升，顯得極為必要。

一、人工智能與大數(shù)據(jù)

當(dāng)前醫(yī)用標(biāo)識(shí)技術(shù)較早期短板在于信息傳輸體驗(yàn)不連貫。由此想到，目前盛行且逐漸推進(jìn)深入的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)，或許可以為解決這個(gè)問(wèn)題做出重要的貢獻(xiàn)。

基于人工智能算法，在線連接云服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間高速穩(wěn)定通信，建立全新的數(shù)字管理中心——核心“腦”，將患者身體各項(xiàng)指標(biāo)采集等數(shù)據(jù)信息真正實(shí)現(xiàn)線上存儲(chǔ)及監(jiān)控，即實(shí)時(shí)反饋每位患者的狀態(tài)更改以及運(yùn)轉(zhuǎn)的完整過(guò)程。

同時(shí)，經(jīng)過(guò)對(duì)比分析從而把這些信息對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)事態(tài)（如癌變趨勢(shì)）產(chǎn)生直接參考價(jià)值。再結(jié)合區(qū)塊鏈特性確認(rèn)數(shù)據(jù)可信任性，保證有序性，打造一個(gè)高效便捷、無(wú)需紙質(zhì)資料的交流平臺(tái)。至此，摒棄了傳用筆畫寫的條碼手段所存在的“錯(cuò)誤率”、“唯一性”及書寫麻煩等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)內(nèi)容的準(zhǔn)確無(wú)誤，也降低了醫(yī)療行業(yè)的人力物力成本，同時(shí)真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化操作。

二、個(gè)性標(biāo)識(shí)與定制化

除了大數(shù)據(jù)和人工智能外，在醫(yī)用標(biāo)識(shí)方面一個(gè)重要而有待探討的問(wèn)題就是如何在泛化前提下更加細(xì)化個(gè)體。歷史偏向量產(chǎn)形式，為了追求生產(chǎn)效益以及規(guī)模經(jīng)濟(jì)，并沒(méi)有考慮到消費(fèi)者每個(gè)人格特質(zhì)不同的需求，這導(dǎo)致某些患者的反感情緒往往被忽略甚至惡化。

應(yīng)該采取精準(zhǔn)營(yíng)銷式管理方式來(lái)促進(jìn)全過(guò)程增值。例如利用優(yōu)先選擇符合患者口味的標(biāo)簽素材，并將其印刷于中央地帶（使得它可以最容易被發(fā)現(xiàn)）。關(guān)于配色、造型等元素設(shè)計(jì)也逐漸多樣化，結(jié)合科技領(lǐng)域的3D打印極大方便了具備特殊手術(shù)特征患者進(jìn)行身份辨認(rèn)，根據(jù)患者年齡、性別，醫(yī)護(hù)人員可視選項(xiàng)進(jìn)行定制式處理，充分保障患者的權(quán)益，得到治療期間心理上或者服務(wù)上滿意度的提高。

三、未來(lái)展望

未來(lái)醫(yī)用標(biāo)識(shí)還會(huì)面臨很多挑戰(zhàn)，例如隱私安全性、杜絕套現(xiàn)貿(mào)易以及對(duì)傳統(tǒng)手寫兼顧等問(wèn)題。但我們?nèi)匀豢梢钥吹焦饷鞯奈磥?lái)前景。

從深度研究DSN標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)出發(fā)，不斷改進(jìn)技術(shù)極大實(shí)現(xiàn)免除媒介轉(zhuǎn)化并提供密集型硬件之間“互信追蹤”。再者賦能更強(qiáng)、信息量更大的目標(biāo)語(yǔ)音生成式模型——這樣一種合成學(xué)模型方式將關(guān)鍵人物特點(diǎn)把限制為文本輸入和場(chǎng)景描述。

比如結(jié)果有利于高中生或初年級(jí)大學(xué)生椰米路徑的雕琢形態(tài)呈現(xiàn)、毒品源頭產(chǎn)地化提示，在采購(gòu)市場(chǎng)廣度范圍內(nèi)直觀展示相關(guān)標(biāo)識(shí)差異；再次聯(lián)想可編程重要閥批處理的啟示思路，《NEJM》《JAMA》聞名期刊已經(jīng)通過(guò)串批釋真智能設(shè)備替代傳統(tǒng)紙筆流弊，解決了訝序主流簡(jiǎn)陋無(wú)取圖插入功能的尷尬，同時(shí)節(jié)省了時(shí)間方便管理縮小了漏洞和使用誤區(qū)得以修補(bǔ)。

因此，未來(lái)可能會(huì)漸漸向拓寬應(yīng)用領(lǐng)域如智慧城鎮(zhèn)、智能家庭等幾個(gè)趨向。從全球范圍內(nèi)谷歌小米阿里巴巴聯(lián)合到騰訊海量收購(gòu)，由此“人類醫(yī)學(xué)”的命運(yùn)也日益地承擔(dān)起了半數(shù)以上的發(fā)展動(dòng)力和風(fēng)險(xiǎn)與責(zé)任。