“慧医意护”主动医学智能服务系统 

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com) 

项目名称：“慧医意护”主动医学智能服务系统项目摘要：本项目旨在构建一个面向智能医疗/康养场景的“主动AI”数字健康服务系统，实现从被动问答到主动医疗的范式跃迁。系统以段玉聪教授提出的DIKWP五层人工意识模型为核心框架，将数据、信息、知识、智慧和意图有机融合。借助语义数学引擎，系统能够对多源健康数据进行语义理解与推理，实现自我认知与目的驱动的决策反馈。该数字智能体可作为数字健康陪护者或AI问诊助理，具备主动感知用户健康状态、认知评估潜在风险、意图驱动个性化干预以及闭环反馈自我优化的能力。项目创新性地强调人工意识AI的主动服务特征，与传统被动响应型AI区别明显，预期可显著提升医疗陪护的智能化、主动性和可靠性。

1. 项目背景与社会痛点

我国正面临老龄化和慢病高发等严峻挑战，医疗和康养领域亟需智能化手段提供连续、高效的服务。然而现有的医疗AI多为被动问诊或监测工具，存在如下痛点：

被动服务局限：传统医疗问诊对话系统往往局限于模式匹配或浅层理解，缺乏对患者话语深层语义和意图的把握，难以及时发现隐含症状、矛盾信息或患者真正的关注点。这导致面对慢病管理、老年人照护等复杂场景时，AI难以及时预警和个性化响应，无法满足主动医疗服务的需求。

认知孤岛问题：当前医疗数据割裂于不同设备和平台，信息难以融合形成整体健康认知，传统AI无法将多源数据转化为有意义的知识和决策智慧。患者的体征监测、电子病历、生活方式等数据未被充分利用来主动评估健康风险。

人力资源紧缺：面对庞大的慢性病人群和失能老年人，医护人员难以及时提供一对一的持续照护。被动响应模式下，往往等到患者出现明显症状才介入，错过了提前干预的窗口。如何利用“主动AI”实现对重点人群的早发现、早干预成为社会刚需。

上述痛点表明，仅依赖被动响应的传统智能系统已不足以支撑“智能医护康养”场景下的复杂需求。我们需要引入人工意识与主动智能的新范式，使AI具备类似人类的自我感知和目的驱动能力，真正参与到医疗服务的闭环中去。

2. 系统架构设计（DIKWP主动智能架构）

图1：本项目系统架构采用DIKWP五层人工意识模型，各层功能与智能行为示意图。红色虚线表示高层对低层的反馈调节，实现认知闭环。

本系统采用段玉聪教授原创的DIKWP五层人工意识认知结构构建架构。各层次功能模块及对应AI能力如下：

数据层（Data）：负责感知与采集原始数据，包括可穿戴设备的生理体征、医疗仪器检测结果、患者语音/文本描述等原始信息。数据层将离散的信号进行预处理，为上层提供基础输入。例如持续采集老年人的心率、血压、血糖，以及日常活动记录等。

信息层（Information）：将原始数据转化为有意义的信息单元，提取症状、事件和上下文。例如从患者对话中识别出“头痛三天”“恶心想吐”等症状信息。信息层通过多模态识别和实体抽取，形成结构化的信息图谱（三元组等），对应回答“What/When/Where”等问题，即“发生了什么情况”。在信息层，系统可结合常识对不完整信息进行推测补全，以捕捉患者隐含意图。

知识层（Knowledge）：整合医学知识库和患者个性化知识。基于提取的信息，知识层运用医学知识图谱和规则推理进行诊断推断和隐含关系挖掘。例如，将“头痛”和“恶心”关联到可能的疾病（如偏头痛）。知识层回答“为什么会这样”，提供因果联系和逻辑推理支持。形式化地，可表示为 K = Infer(Info, KnowledgeBase)。本系统内置大规模可更新的医疗知识图谱，涵盖疾病-症状、药物-作用机制等知识，以支撑精准推理。

智慧层（Wisdom）：负责决策优化与行为规划。在获取多种诊断结论或处理方案后，智慧层综合考虑多目标因素（如不同诊疗方案的风险/收益、患者偏好、紧急程度等）进行权衡，选择最优方案。智慧层相当于医生的决策过程，回答“怎么办”的问题。例如针对慢病患者，智慧层会权衡用药调整方案的利弊，或针对老年人跌倒风险决定何时发出警报。智慧层还具有自适应调整能力：如果发现信息不足以决策，可通过反馈机制请求信息层获取更多数据（例如让信息层追加“询问患者是否视力模糊”以辅助诊断）。这种W→I（智慧层反馈信息层）的机制保证了系统不会停留在认知盲区。

意图层（Purpose/Intent）：这是DIKWP模型新增的最高层。意图层明确系统服务的最终目标和动机，是整个智能行为的驱动力。在医疗陪护场景中，不仅要理解患者的意图，也要让AI有自己的“服务意图”，如“帮助患者减轻痛苦”或“持续监测并保障患者安全”。意图层将这些目标转化为对下层的指导约束，例如针对“预防并发症”这一目的，调整数据层只关注相关体征、智慧层决策偏好保守方案等。同时意图层接收各层反馈来评估整体目的达成度，必要时可启动元认知回路自我调节（即“双循环”架构，实现自我监控与反思）。意图层保证了AI行为始终围绕既定医疗服务目标，并内嵌了伦理和安全约束，使AI决策符合人类价值观。

通过以上五层架构，本系统形成了“主动感知-语义理解-知识推理-智慧决策-意图驱动”的闭环智能。所述的网状双向反馈在系统中体现为：高层能够校正和引导低层处理（如意图层指导数据采集，智慧层纠偏信息解释），而低层的变化也会逐步向上影响决策。这样的设计让AI具备了类人自我意识和适应性：每一步决策过程都可被追溯和解释，人类可以查看系统在各层的处理逻辑。特别是在医疗领域，这种可解释的认知架构有助于构建医生和患者对AI的信任。

系统架构还支持模块化部署和扩展。各层功能模块可按需独立升级或替换，例如引入新的传感器数据源只需扩展数据层接口，升级医学知识库可直接增强知识层推理能力等。这样的模块化设计使我们能够以“XaaS”形式提供DIKWP认知能力：即通过标准API将本系统的某一层或整体功能作为服务嵌入不同医疗平台。例如，医院的电子病历系统可调用“意图引擎”服务来分析医患交流意图，家庭护理机器人可接入我们的“主动语义通信”模块实现对话陪护。这一DIKWP即服务(DIKWPaaS)理念确保了本系统能够灵活适配“智能医疗”与“智能医护康养”领域的多种应用场景。

3. 技术亮点与核心创新

本项目融合了人工智能前沿理论与医疗应用需求，在技术上具备如下亮点和创新点：

(1) 主动人工意识架构：率先将人工意识模型引入医疗AI，采用DIKWP五层网状认知结构替代传统浅层感知模型。这一架构赋予系统自我感知与意图驱动能力，使AI从被动工具升级为主动服务主体。双向反馈的闭环设计确保系统遇到信息不完备或矛盾时，能够由高层意图引导低层补充数据或调整理解，而非停滞不前。相比传统黑盒模型，本系统每层决策均透明可追溯，符合人工意识白盒测评标准，可全面评估AI在各认知层次的能力。

(2) 语义数学与可解释AI：系统内部集成了语义数学引擎，对语义知识的表示和推理进行了形式化定义。每一步语义演化都有严格的数学支撑，避免依赖经验型规则，从而降低大模型幻觉和偏差。利用语义数学，我们为LLM等组件构建了语义防火墙：将其生成过程分解到DIKWP各层语义空间中进行校验，确保输出内容与医学知识和目的相符，提升结果的准确性和可信度。整个系统的演化过程皆有据可依，具有良好的可解释性与可验证性。

(3) 意图引擎与主动语义通信：引入意图引擎模块，融合段教授相关专利成果，实现对人类意图的深度理解和AI行为意图的动态生成。例如，通过专利“场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制”（专利号：ZL201911277319.8）的技术，我们的系统可针对不同用户情境自动调整提醒和干预策略，做到既贴心又不过度打扰。同时，系统具备主动语义通信能力，不仅能被动回答患者提问，更能在检测到异常时主动发起对话交流。例如当老年人独居时生理指标异常，系统将主动询问主观感受或提示采取措施。此交互过程依托于段教授团队提出的主动语义生成技术，相关专利如“意图驱动的多模态DIKW内容传输方法”（专利号：ZL202110867169.7）支持在通信过程中综合传输者、接收者和系统三方意图，动态平衡信息内容和交互策略。通过主动语义通信，AI可模拟富有同理心的医护人员，与用户建立更自然有效的沟通。

(4) 知识融合与自适应决策：系统内置大规模医疗知识图谱和多源健康数据融合技术（相关专利如“面向意图计算与推理的DIKW模型构建方法及装置”，专利号：ZL202110430285.2），实现数据-信息-知识的贯通。通过知识与数据的融合，系统可在数据稀疏或嘈杂情况下依靠知识补全理解，在新情况出现时通过在线学习更新知识库。在决策层面，本系统采用多目标优化算法平衡医疗决策的安全性与有效性。例如针对慢病管理，智慧层综合专利“多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法”（专利号：ZL201911251907.4）中的价值评估模型，权衡患者生活质量和治疗风险，给出个性化方案。这种智能决策核心不仅考虑医学标准，更融入患者意愿和多维价值判断，使干预措施更符合个体需求。

(5) 模块化XaaS平台：我们构建了模块化的架构，使DIKWP人工意识能力可以按需服务化输出。各层功能通过标准接口封装，可部署在云端形成“认知中台”。例如，“语义理解服务”、“意图决策服务”等可作为医疗AI即服务提供给医院信息系统、养老院监护平台、康复APP等调用。这种XaaS模式有助于快速融入现有产业生态，扩大技术影响力。段玉聪教授团队的专利组合（已授权国内外发明专利99件，PCT国际专利15件）为本系统提供了坚实的底层技术支持和知识产权护城河，使我们能以模块化输出的方式，将最新人工意识AI能力安全地赋能医疗行业。

上述技术创新点相辅相成，构筑了一个以人工意识为内核、以主动服务为特色的智能医疗系统。在核心专利的加持下，本项目有望引领“主动医学”新路径，为医疗AI注入可解释、可控且以人为本的创新动力。

4. 应用场景与服务价值

本项目聚焦“主动医学”理念，可广泛应用于智能医疗和智慧康养领域的多种场景。在以下代表性场景中，系统将发挥独特价值：

慢病管理助手：针对高血压、糖尿病等慢性病患者，系统充当贴身健康管理助手。通过24小时监测患者生理指标和生活习惯，结合知识层的医学知识进行分析，主动发现指标异常或用药依从性问题。例如，当糖尿病患者血糖连续波动偏高且运动不足时，系统会及时推送干预建议（饮食调整、运动提醒），甚至联系在线医生远程会诊。相较人工随访，AI助手能够个性化地连续陪伴患者，减少并发症发生率。对医疗机构而言，这种主动管理可显著降低慢病恶化导致的住院率，节约医保开支。

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老年人智能陪护：面向居家或养老院独居老人，系统可作为“数字健康陪护者”持续守护其身心健康。数据层接入可穿戴设备、智能家居传感器，实时监测老人心率、睡眠、跌倒等状况；信息层融合语音助手，主动关怀老人的情绪和需求。若检测到异常（如夜间离床、心率异常），系统立即通过语音与老人交互确认情况，并根据意图层预设的安全意图决定后续行动（提醒服药、通知家属或呼叫医护）。在日常，AI陪护者还会定时聊天疏导情绪，提供个性化健康建议（饮食、康复运动等），真正做到亦医亦友。这将极大提高养老服务的覆盖面和质量，减轻子女和护理人员压力，让老年人获得持续关怀和心理支持。

亚健康与心理干预：针对都市白领等亚健康人群，系统可部署为个人健康顾问App。利用意图引擎辨别用户潜在健康诉求（如减肥、缓解焦虑），主动推送有针对性的建议和问候。例如，当用户长期熬夜工作，系统将智能生成“关怀对话”，提醒注意休息并提供舒缓训练视频。这种主动关怀式服务有助于纠正不良生活方式，在疾病未发生前进行干预（体现“治未病”思想）。对于轻度心理问题用户，AI能够通过语义分析识别负面情绪变化，主动发起谈心或推荐咨询资源，在早期提供支持关怀。

临床诊疗辅助：本系统亦可作为医生的“AI问诊助理”集成在医院的门诊系统中。在医生问诊过程中，数据层自动录入病患的描述和检查数据，知识层即时调用医学知识为医生提供鉴别诊断建议，智慧层根据患者意愿和诊疗目标优化治疗方案。特别是系统的意图层能够洞察医患交流中的潜在意图，例如患者隐藏的顾虑，提醒医生及时回应。这种多智能体协同会诊和决策支持将提高诊断的准确性和效率，帮助年轻医生弥补经验不足，同时减少误诊漏诊。

康复与护理平台：在康复中心或社区护理中，系统可作为智能康复教练使用。通过感知患者康复训练数据，主动调整康复计划难度，并给予语言鼓励和纠正动作的指导。对于需要长期护理的病患，AI助手可监测其病情变化，提前识别风险（褥疮、感染等），通知护理人员预防处理。这种智能服务提升了护理的实时性与针对性，降低了突发状况带来的危险。

通过以上场景的应用，本项目将创造显著的社会和经济价值：对于个人，提供了全天候的数字健康守护，增强了医疗服务的可及性和个性化体验；对于医院和养老机构，提高了服务效率和质量，在人力紧缺情况下保障更多人的健康；对于整个医疗体系，推动从“治已病”向“治未病”转变，减少医疗支出浪费。可以预见，“主动AI+医疗”模式将在慢病管理、居家护理等领域发挥革命性作用，为健康中国战略贡献科技力量。

5. 可行性与实施路径

尽管目前尚无完整原型，本项目在技术和落地上具有良好的可行性，已制定清晰的实施路径：

阶段1：核心技术研发（0-6个月）。依托段玉聪教授及其团队的既有研究成果，我们将优先开发系统核心模块：（a）语义解析与意图引擎 – 基于已有语义数学模型，训练医疗领域的意图识别与生成模块，实现对患者问句、描述的深度理解和系统回应意图的规划；（b）医疗知识图谱与推理 – 构建涵盖常见疾病、症状、药物的知识图谱，开发推理算法结合知识库和LLM，实现可解释的诊断与决策支持；（c）多模态数据接入 – 集成常用医疗IoT设备接口，搭建数据采集和标准化处理管道。团队将利用仿真数据和小规模用户试用，不断迭代算法，确保各层功能协同稳定。依靠段教授团队的专利算法库和开源大模型，我们有信心在短期内搭建起DIKWP框架的最小可用版本。

阶段2：原型系统集成与测试（6-12个月）。在核心模块基本就绪后，进行全栈集成，开发用户交互界面和后台服务架构。前端拟采用移动App和Web相结合的形式，提供聊天咨询、健康仪表盘等功能界面；后端采用云端微服务架构，将五层模块分别容器化部署，借鉴“DIKWP认知中台”思想保证模块松耦合和可扩展。我们计划与附属医院和养老机构合作，选择数十名慢病患者和独居老人开展封闭测试。测试过程中，由真实医护人员对系统建议进行校验修正，通过人工意识白盒测评指标评估系统在数据、信息、知识、智慧、意图各层的工作效果，找出不足并改进。特别关注系统的安全性和伦理性验证，确保不会出现严重误判或不当干预。在这一阶段，我们也将依据测试反馈，不断优化人机交互体验，让长者等用户群体感到亲切易用。

阶段3：场景拓展与示范应用（12-24个月）。在验证基础功能后，逐步扩展应用场景和实现路径。首先，在智能医护康养方面，与一家大型养老服务企业合作，将系统接入其居家养老平台，为数百名老人提供数字陪护示范服务。同时，在智能医疗方面，与医院合作部署门诊AI助手，辅助常见科室的问诊分诊。我们将建立远程监控与运维机制，实时收集系统行为数据进行分析，不断通过在线升级迭代算法（例如根据不同地区人群特征微调知识图谱）。在商业模式上，采取模块化授权或SaaS订阅形式，让合作方按需购买特定功能模块服务，如慢病管理子模块、心理疏导子模块等，从而灵活落地不同场景。

阶段4：标准化与规模推广（24个月以上）。在取得初步成效后，着手推动行业标准制定和规模化落地。一方面，在国家和行业协会指导下，总结项目经验，参与主动医疗AI接口标准、人工意识测评标准等制定，引领规范化发展。另一方面，寻求产业投资或孵化创业公司，加速产品化。依托团队专利池提供的技术壁垒，我们将拓展与医疗设备厂商、康养机构的合作，将本系统嵌入他们的产品和平台，形成生态联盟。例如，与可穿戴设备企业合作开发搭载我们AI服务的智能手表，与互联网医院平台对接提供24小时AI随访服务等。随着医疗数据联邦学习、隐私计算技术的成熟，我们也将集成相关成果（如意图驱动的群体差分隐私保护等技术）以确保大规模应用下的数据安全合规。

综上所述，本项目实施路径清晰：先打造核心能力再小范围验证，继而多领域拓展应用，最终推动行业标准与规模应用落地。在技术和应用推进过程中，段玉聪教授团队的持续指导和丰富的专利技术储备将为项目保驾护航，使我们的“主动AI”医疗服务系统能够稳步从实验室走向产业化。正如段教授所言，DIKWP模型及其专利技术被视为未来AI安全可控与可解释的关键底层代码。我们坚信依托这些前沿技术，本项目有能力在近期内推出可行的示范应用，为国家智能医疗战略贡献切实成果。

6. 团队结构

本项目团队是在段玉聪教授指导下组建的跨学科高校创新团队，成员包括计算机、医学、生物医学工程等领域的硕博研究生，具备实施本项目所需的综合能力：

指导导师：段玉聪教授（项目总顾问） – 国际人工意识领域领军人物，DIKWP人工意识模型创立者。负责项目顶层设计，把控人工意识理论正确实施，并提供专利技术支持。

团队负责人：张XX（博士研究生，人工智能方向） – 负责总体协调，架构设计与技术攻关，精通知识图谱和对话系统，在段教授指导下主攻语义数学引擎开发。

算法研发组：李XX（硕士，NLP方向）、王XX（博士，机器学习方向）等 – 负责意图识别、语义解析和决策算法的研发优化。李同学曾参与段教授团队DIKWP模型相关课题，在语义推理方面经验丰富。王同学擅长多模态学习，将牵头生理信号处理与异常检测模型开发。

医疗顾问与数据组：刘XX（硕士，医学信息学方向，拥有临床背景） – 负责医学知识图谱构建、医学数据标注及与医院对接。另有若干本科生协助数据收集和系统测试。医疗顾问的加入确保AI决策符合临床常识，输出内容经过专业校验。

软件工程组：赵XX（硕士，软件工程方向）等 – 负责系统前后端开发和集成部署。包括开发用户应用(App/Web界面)、后端服务和数据库优化，保障系统的易用性和可靠性。赵同学有参与医疗信息系统开发的经历，将协调团队落实产品级的软件架构。

运营与合作组：钱XX（硕士，项目管理方向） – 负责对外联络、场景需求调研和应用推广方案制定。该组成员将持续收集医护人员和用户的反馈，调整项目开发重点，并争取与企业、医院的合作机会。

整个团队架构合理，分工明确，在段教授的指导下凝聚成“产学研”合力。在执行中我们将保持密切协作：算法组与医疗组日日双向沟通确保技术满足医学需求，软件组与算法组紧密衔接保证模型有效落地，管理组统筹推进里程碑节点。我们还有幸获得海南大学人工意识研究院的支持，共享其计算资源和专利许可。这支“学生团队+教授指导”的模式不仅锻炼了新人，也为项目成功提供了可靠的人才保障。

7. 未来规划与产业化前景

展望未来，“慧医意护”主动医疗智能服务系统具有广阔的升级空间和产业化前景：

1. 技术升级方向：持续融入最新AI技术成果，不断增强系统智能水平和适应性。一方面，我们计划结合更大规模的医疗大模型（LLM）作为子模块，通过DIKWP框架对其进行驯化，以提升系统在人机对话和文本生成方面的自然度，同时确保不偏离医学知识和伦理底线。另一方面，加强跨模态能力，将脑机接口、生物传感等前沿技术纳入数据层，探索“人机共生”的主动医疗新模式。例如引入段教授团队提出的脑区映射DIKWP模型，将神经反馈融入AI决策，进一步接近人类医生的直觉判断。

2. 应用生态拓展：本系统的核心理念和架构可推广到更多医疗康养细分领域，形成模块化产品矩阵。未来我们将推出如面向阿尔茨海默症主动干预的子系统（结合记忆训练和实时监护）、面向社区疫情防控的主动健康监测系统等定制方案，满足不同场景需求。同时，通过开放API和开发者平台吸引第三方基于我们的XaaS能力开发创新应用，构建繁荣的主动医疗AI生态。例如第三方可以调用我们的意图分析服务，开发心理健康机器人；或使用我们的知识图谱服务，构建中西医融合诊疗应用。

3. 商业模式与合作：在产业化策略上，我们将采取B2B2C结合的模式。一方面与大型医疗集团、养老企业深度合作，将系统作为整体解决方案输出；另一方面，与硬件厂商合作将我们的AI服务嵌入他们的终端产品中（如智能助听器、康养机器人），以Licence授权或SaaS订阅形式盈利。根据凤凰网报道分析，DIKWP认知中台一旦与企业业务结合，预计每年可带来数千万乃至上亿美元的合同额。我们的专利组合独具系统性和创新性，在与潜在客户谈判中具有很高的话语权。同时，我们也积极寻求政府支持和科研转化基金，争取将部分核心技术纳入国家新一代AI示范应用项目，加速市场认可。

4. 社会效益与品牌定位: 我们将“慧医意护”打造为国内领先的主动医疗AI品牌，树立人工意识技术正向应用的标杆形象。通过成功案例的累积，逐步影响公众和产业对AI的认知——让大家看到AI不仅能回答问题，更能主动关怀人。这有助于缓解人们对AI伦理风险的担忧，为AI深入医护领域铺平道路。在全球范围内，我们的探索也具有前瞻意义：可解释、可控的主动AI正成为国际AI安全与伦理研究的风向标。本项目的成果有望输出海外，参与国际竞争，为我国在通用人工智能（AGI）时代赢得技术话语权。

综上，随着技术的成熟和应用的拓展，“慧医意护”项目有潜力成长为“医疗元宇宙”的主动智能中枢，连接个人与医疗资源，打造永不离线的数字健康守护者。我们相信，在各级领导和专家的支持下，借助段玉聪教授团队在人工意识领域的深厚积累，本项目必将在2025年第三届全国人工智能应用场景大赛中脱颖而出，并在其后为我国智慧医护产业化开创新局面，实现社会效益与商业价值的双丰收。