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将AI嵌入业务系统，基于BPMN模型的大模型医疗应用开发
原创 恒健知行 恒健知行 2025-08-08 18:24 安徽
AI在医疗方面的应用快速发展，AI与业务系统的集成是一种必然。国外有研究者提出了一种基于BPMN（业务流程建模）方式的AI与业务系统整合的方法，该方法涵盖了大模型的整个开发周期。该方面的核心流程包括：
1.数据选择（Data Selection）
该流程是让用户能够从业务系统已经准备好的、经过伦理审批且已脱敏的临床数据队列，按需抽取到符合特定AI模型需要的数据集，并安全地传递到AI平台的临时存储区，为后续标注或训练做准备。具体流程：
2.数据标注（Data Annotation）
数据标注流程让临床专家在院内安全环境中完成高质量人工标注，并确保标注结果与数据永久关联、可版本化、可复现、可审计。该流程是把已经在AI平台的临时存储区里的脱敏数据集，交给具备领域知识的标注者（医生/技师/研究员）进行人工或半自动标注，并把结果回写，实现“一次标注、多处共享、全程可追溯”。
3.本地训练与测试（On-site Training and Testing）
本地训练与测试流程把“数据-算法-评估-合规”四件事串成一条可重复、可审查、可上线的院内闭环，确保最终模型既技术过硬又符合临床与法规要求。在院内本地计算环境中，利用已标注且脱敏的数据队列，完成 AI 模型的训练、技术验证、医学验证与合规评估，最终形成可复现、可追溯、可上线的“金标准”模型。
4.推理（Inference）
该流程根据场景选择模型、加载数据，利用AI平台实现推理，输出AI结果，最终进行结果存储或可视化。真实业务分为3种推理场景：
1）批量推理（Batch Inference）
诊疗场景：批量推理主要是把 EMR 里的患者数据一次性推给AI平台，大模型跑完立刻把结构化结果写回病历，全过程可追踪、可重跑、不落地出医院。
研究场景：用户只需指定任务，系统自动挑选并加载对应的最佳模型，一次性完成对批量数据的推理，结果同时回写数据中心和前端可视化
2）实时推理（Real-Time Inference）
文章以 ICU 监护仪生命体征监护为例，实时推理把每一条生命体征，毫秒级变成风险分数，直接弹窗给医生，同时把数据同步到科研库，全程不出医院网。
原文《Integrating an AI platform into clinical IT BPMN processes for clinical AI model development》，14页。需要文献，请关注私信。
相关文献系列：
《迈向医学有效的沉浸式技术： VR、AR、XR 和 AI 解决方案的潜力和未来应用》
《电子健康记录建模的系统综述：从深度学习方法到大型语言模型》
恒健知行
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