文献类型：期刊文章

作　　者：肖金华[1]

XIAO Jinhua(Department of Library Information Literacy,Guangdong Pharmaceutical University,Guangzhou 510000,Guangdong,China)

机构地区：[1]广东药科大学图书馆信息素养教研室,广东广州510000

出　　处：《医学信息》

基　　金：广东省医学科学技术研究基金项目(编号:B2021362)。

年　　份：2025

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：44-53

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：随着人工智能(AI)的日渐普及,其对医疗信息可视化构建原理与效果评价标准将产生巨大影响。本文通过对以往五年Google学术搜索和Web of Science等数据库收集的文献进行全面回顾和系统梳理,发现基于AI的医疗信息可视化构建应加强用户需求分析和个性化定制,确保信息呈现方式和内容符合用户需求。同时,应注意模型算法的选择和优化,提高准确性和可解释性。在效果评估方面,应重点关注临床影响、患者结果和可用性评估,并加强与临床医生、患者等用户的交流与反馈。

关 键 词：人工智能 医疗信息可视化  构建原则  效果评估  ChatGPT  

分 类 号：R-05] TP393.09]