基于 XGBoost 与 SHAP 的医疗自动化办公与可视化系统（上）
摘要
随着信息技术的飞速发展和医疗健康数据的爆炸式增长，现代医疗机构面临着日益复杂的数据处理挑战。医生和行政人员常常需要花费大量时间在数据提取、整理、分析和报告生成等重复性、事务性的工作上，这不仅降低了工作效率，也限制了医护人员将更多精力投入到直接的患者护理和临床研究中。同时，医疗数据的时效性、准确性和安全性对于诊疗决策和医院管理至关重要，传统的人工处理方式已难以满足现代医疗体系对效率和精度的双重需求。
近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用展现出巨大潜力，能够辅助诊断、预测风险、优化流程等。然而，AI模型的部署与应用往往需要与现有的医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）和影像归档和通信系统（PACS）等深度集成，并需要一套高效、自动化的流程来支持数据的获取、模型的迭代更新以及分析结果的快速交付。目前，许多医疗机构的办公流程仍停留在半自动化阶段，AI技术的潜力尚未得到充分释放，数据孤岛、流程割裂和更新滞后等问题普遍存在。
为应对上述挑战，本研究聚焦于医疗办公自动化领域，提出并实现了一套基于RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）、AI和CI/CD（Continuous Integration/Continuous Deployment，持续集成/持续部署）的智能医疗办公系统。该系统旨在通过技术创新，打通数据采集、AI分析、报告生成和系统部署的全链条，实现医疗办公流程的智能化、自动化和高效化。我们设计并构建了一个完整的系统架构，利用RPA技术自动从各类医疗系统中采集数据，结合先进的AI模型进行风险预测和辅助决策，并通过CI/CD流水线实现模型的快速迭代和服务的自动部署。实验结果表明，本系统在显著提升办公效率、缩短模型更新周期和降低错误率方面取得了突破性进展，为智慧医疗的建设和医疗信息化的升级提供了有力的技术支撑和实践范例。