卫勤保障是军队后勤保障的重要组成部分，涉及医疗救护、卫生防疫、药材供应等多个环节。随着人工智能技术的发展，其在提升卫勤保障效率和质量方面的作用愈发重要。本文将详细探讨在卫勤保障领域构建人工智能体系所需的关键技术和方法。
人工智能技术的迅速发展推动了生产效率的提升，特别是在美军卫勤保障领域的应用，通过开发多种型号的机器人和智能穿戴设备，以及构建信息交换平台，有效提高了卫勤保障能力。在构建人工智能体系的过程中，需要依赖于几个主要方面：
1. 技术支撑：构建人工智能体系的基础是利用前沿技术来提升效率。这包括大数据、云计算、物联网、5G等技术的支持。大数据技术能够对卫勤保障中产生的海量数据进行快速分析和处理，提取有价值的信息。云计算技术则为人工智能体系提供了强大的实时运算能力，缩短了数据计算的时间，使结果更为迅速。物联网技术能够将卫勤保障中的物理资源转化为数据链路，实现实时信息和状态的联通。5G技术则为物联网提供了更便捷可靠的连接方案，并支持人工智能体系中的海量数据传输。这些技术的深度融合，将产生新的作战样式，例如“蜂群”无人作战系统，它们将成为人工智能体系的“云端大脑”。
2. 数据支柱：在人工智能体系中，数据被视为核心资源，类似于电力和石油，是驱动人工智能系统的动力之源。在卫勤保障领域，必须将各种数据转化为人工智能可处理的格式，比如伤病案例、药材供应、血液保障、装备参数、防疫数据等，以此构建一个数据驱动的“数字世界”，使人工智能系统能顺利识别和准确应用数据，并挖掘分析背后规律和特征，为保障人员提供决策支持。
3. 运算支撑：卫勤保障过程中产生的数据量庞大，处理难度高。优化算法和提高计算机自身运算速度是解决这一问题的关键。算法优化，如使用效率更高的“蒙特卡洛树搜索”算法，可以提高计算速度。硬件更新也是提升计算能力的重要手段，尽管面临技术瓶颈，但在必要时仍需依赖硬件升级来支持大数据的快速处理。
4. 输出支援：构建人工智能体系的运转需要形成“收集信息－分析信息－输出信息－反馈信息”的闭合环路，这一环路能不断生成信息输出。这些输出包括个人医疗建议、防疫数据防控模型、战时伤员预测分析、救护指令、血液供给方案等，它们对于提升卫勤保障流程的效率，提供多样化决策参考以及支援救护操作都至关重要。
5. 装备支配：人工智能体系的有效运行还需要智能终端设备的支撑，例如战场救护机器人、远程医疗手术设备、士兵智能穿戴设备和辅助救护系统。这些设备要能够根据人工智能体系发出的指令进行操作。目前我军在这方面的装备研发和应用还存在不足，需要进一步改进和实践。
总结来说，构建卫勤保障领域的人工智能体系是一个涉及多方面技术支持、数据处理、算法优化、信息输出和智能设备应用的复杂过程。只有将这些关键技术与方法综合运用，才能有效发挥人工智能在卫勤保障中的潜力，从而大幅提升保障效率和质量。
