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人工智能重塑未来作战军队卫勤保障

创建时间：2024-09-09

策划 | 卫勤小组

编者注：

2024年5月，Military Review杂志刊登了由美国陆军未来司令部（Army Future Command, AFC）未来概念中心（Futures Concept Center）陆军卫勤系统医疗能力发展整合局（Army Health Systems

Medical Capability Development Integration Directorate）陆军能力管理部（Army Capability Manager）主任撰写的论文：Army Medicine and Artificial Intelligence，Transforming the future battlefield，文中探讨了人工智能（Artificial intellegence, AI）在陆军卫勤保障系统中的应用，特别是在大规模作战行动（LSCO）中应用的潜力。文章指出，AI 可以通过提升指挥控制能力、最大化伤员返回作战岗位、后送伤员离开战区以及克服军事冲突下医疗后勤保障挑战等方面，为陆军卫勤保障系统（Army Health Syetem，AHS）提供支持。同时也提出了AI应用所面临的挑战，包括通信受限、数据安全、算法偏见以及伦理道德问题等。作者认为，AI 有潜力彻底改变陆军卫勤保障，并在未来的军事冲突中发挥关键作用。

本期翻译整理：Rachel；智谱清言

一、陆军卫勤保障应用人工智能的需求

人工智能 (Artificial Intelligence，AI)、机器学习 (Machine Learning，ML) 及机器人技术通过开发智能软件和设备相互增强人体行动能力并提升军事战备水平。既往定量研究和应用研究充分证明了AI、ML和人机集成的有效性，在军事（作战）环境中，人机集成通过拓展作战范围、提升人体耐力、有效载荷、生存能力和适应性提高军队作战能力，将显著改变未来军事部署战略。生成式AI平台通过增强军事领导者的决策能力、提高态势感知能力和优化资源拓展了决策者的认知，为军事决策者提供基于海量数据及算法模型的见解和分析，能够识别出超出人类认知的趋势和模式。AI可以为大规模作战 (Large Scale Combat Operation，LSCO) 中卫勤保障面临的极端挑战提供解决方案。陆军未来司令部（AFC）描述了未来作战环境中陆军卫生系统 (Army Health Systems，AHS) 面临的挑战，包括高伤亡率、后送和补给延误以及来自多域和复杂地形环境的影响。敌人的反进入和空中拒止能力将限制空、陆、海力量的投送。在网络领域，AHS 可能受到敌人武器化虚假信息和中断网络访问的网络安全攻击等威胁。近期针对LSCO想定推演的减员（多篇文章均提到过这个规模的演习预计减员2万名以上）数据表明， AHS 在未来战场上增加后送和治疗能力的必要性，同时通过尽可能迅速地通过治疗促进伤病员返回战斗岗位来保持部队的杀伤力。

AHS 有三个行动重点应对未来作战环境的挑战，均可借助AI的应用来实施。首先，AHS 必须快速后送并收容战场上的伤员，使作战部队能够持续保持快速机动。第二是保持战斗力，AHS 必须尽可能使伤病员尽快返回战斗岗位。从AHS承担的平时部队健康保护 (Force Health Protection，FHP) 任务开始，减少军人因疾病、接触感染和受伤而出现并发症的风险，确保军人在部署之前保持健康状态，能够随时有效地执行任务。在部署环境中，AHS 通过由作战医疗部门开展的战时卫勤保障 (Health Service Support，HSS) 任务，治疗患病或受伤的军人。最后，AHS 必须克服可能的后勤挑战。军事医疗后勤补给不能超过机动部队的补给需求，因此 AHS 系统必须在其医疗后勤管理中保持敏捷和灵活。只有通过解决所有三个相互交织的行动重点，AHS 才能履行其保持战斗力的作用，AI将是 AHS 解决 LSCO 信息、风险和决策挑战的革命性工具。

二、AI在卫勤指挥与控制方面的应用

1. 开展数据处理与分析：AI 可以快速处理和分析大量数据，包括来自各个领域的情报信息，以及战场态势数据。通过深度学习和模式识别技术，AI 可以识别数据中的趋势和模式，并从中提取有价值的信息，帮助指挥官更好地理解战场态势，预测敌人的行动意图，并制定更有效的作战计划。

2. 增强态势感知：AI 可以通过分析来自各个传感器和平台的数据，构建一个完整的战场态势图，帮助指挥官获得更全面的战场信息，并做出更准确的决策。

3. 自动化执行任务：AI 可以自动化一些重复性和耗时的任务，例如数据录入和报告生成，可以释放指挥官和参谋人员的时间，让他们专注于更重要的任务，例如制定作战计划和指挥部队。例如，AI 可以自动分析战场伤亡情况，并生成伤员后送计划。

4. 开展辅助决策：AI 可以提供基于数据的分析和建议，帮助卫勤指挥官做出更明智的决策。例如，AI 可以分析不同保障方案的优缺点，并推荐最佳的保障方案，同时还可以针对风险提出最佳应对策略。

三、AI在维护与生成战斗力中的作用

AI 在最大化人员归队率方面具有巨大的潜力，可以帮助美军在未来战场上更好地治疗伤员，并让他们更快地返回战场。

1. 早期干预：AI 可以通过分析数据，识别出有潜在健康风险的士兵，并提前进行干预。例如，AI 可以分析士兵的生理数据，识别出有心脏病风险的士兵，并及时进行治疗。早期干预可以预防疾病的发生，并减少士兵的伤亡率。

2. 精准医疗：AI 可以根据士兵的个体差异，制定个性化的治疗方案。例如，AI 可以分析士兵的基因数据，识别出对某些药物敏感的士兵，并为他们选择更合适的药物。精准医疗可以提高治疗效果，并减少副作用。

3. 优化治疗方案：AI 可以分析大量医疗数据，识别出有效的治疗方案，并将其推广到全军。例如，AI 可以分析不同类型的创伤的治疗方案，并找出最有效的治疗方案。优化治疗方案可以提高伤员整体存活率，并让他们更快地康复。

4. 支持远程医疗：AI 可以支持远程医疗，智能遴选医学专家远程诊断和治疗伤员。这可以减少伤员的转运时间，并让他们更快地得到治疗。远程医疗还可以提高医疗资源的利用率，并减少医疗人员的压力。

5. 开展康复治疗，AI 可以制定个性化的康复训练计划，帮助伤员更快地恢复功能。例如，AI 可以分析伤员的康复情况，并调整训练计划。康复训练可以提高伤员的康复速度，并让他们更快地返回战场。

四、AI在部队健康保护中的应用

1. 疾病预测与监测：AI 可以分析士兵的生理数据、环境数据等，识别出有潜在健康风险的士兵，并预测他们患病的可能性。AI 还可以监测士兵的生理数据，例如体温、血氧饱和度等，识别出疾病的早期迹象。例如，AI 可以分析士兵的体温、血压等数据，识别出有感染疟疾风险的士兵，并预测他们未来感染疟疾的可能性。预测分析可以帮助军队提前采取预防措施，例如配发疟疾药物药物，降低士兵的患病率。

2. 疫苗接种管理：AI 可以管理士兵的疫苗接种记录，确保士兵按时接种疫苗。例如，AI 可以分析士兵的年龄、健康状况等，确定他们需要接种哪些疫苗，并提醒他们按时接种。疫苗接种管理可以提高士兵的免疫力，预防疾病的发生。

3. 提出个性化健康建议：AI 可以根据士兵的个体差异，提供个性化的健康建议，例如饮食建议、运动建议等。例如，AI 可以分析士兵的基因数据，识别出他们对某些食物过敏，并提供相应的饮食建议。个性化健康建议可以帮助士兵保持健康，并预防疾病的发生。

4. 开展远程健康监控：AI 可以支持远程监控，让医疗专家可以远程监测士兵的健康状况。这可以帮助军队更好地了解士兵的健康状况，并及时发现健康问题。远程监控还可以提高医疗资源的利用率，并减少医疗人员的压力。

5. 开展心理健康支持，AI 可以监测士兵的行为数据，例如社交媒体数据、睡眠数据等，识别出有心理健康问题的士兵。例如，AI 可以分析士兵的社交媒体数据，识别出有抑郁症状的士兵，并为他们提供心理咨询。行为健康支持可以帮助军队及时发现心理健康问题，并及时进行治疗，提高士兵的心理健康水平，并减少心理健康问题对战斗力的影响。

五、AI在伤病员收容及后送中的作用

AI可以帮助美军在未来战场上更有效地转移伤员，并提高医疗资源的利用率。

1. 优化伤员转运请求 (patient movement request，PMR) 的处理：AI 可以自动完成 PMR 的填写，并将相关信息传输到陆军数据架构中，让医疗团队更好地了解伤员的需求，并提前做好准备工作。AI 还可以将数据共享到附近的通信设备或低轨道卫星中，例如无人机和气球，以确保决策者拥有共同的作战及保障态势图。

2. 实施伤员智能分诊：AI 可以根据伤员的伤情、存活率、转运时间、医疗资源可用性等因素，自动完成伤员分诊决策，让医务人员专注于伤员救治，而不是处理或调度行政数据。AI 还可以总结伤情模式、存活率、分诊情况、转运时间、医疗资源可用性和医院床位空间，以指导最佳后送决策。

3. 自动化伤员转运：AI 可以智能调度伤员后送平台，例如无人机、无人驾驶车辆等，并将伤员转运到最近的医疗机构，减少对驾驶员或飞行员的依赖，并提高伤员转运的效率。

4. 开展伤员转运监控：AI 可以实时监控伤员在转运过程中的健康状况，并提供必要的医疗干预，确保伤员在转运过程中得到及时的治疗，并降低死亡风险。

5. 优化医疗资源配置：AI 可以分析伤员伤情和医疗资源状况，优化医疗资源的分配。例如，AI 可以根据伤员的伤情严重程度，优先分配医疗资源给最需要治疗的伤员，提高医疗资源的利用率，挽救更多伤员的生命。

六、AI在医疗后勤保障中的作用

AI可以帮助军队在未来战场上更有效地管理医疗后勤，并确保伤员得到及时的治疗。

1. 开展预测分析：AI 可以分析历史数据、环境数据等，预测未来医疗物资的需求量。预测分析可以帮助军队提前储备医疗物资，并确保伤员在需要时能够及时得到治疗。

2. 进行库存管理：AI 可以实时监控医疗物资的库存情况，根据预测需求，自动调整医疗物资的采购和分发，确保库存保持在合理水平，提高医疗资源的利用率，并减少浪费。

3. 优化运输路线：AI 可以分析战场环境、交通状况等因素，选择最佳的医疗物资运输路线。例如，AI 可以选择避开敌方火力区域或交通拥堵区域的路线，提高医疗物资的运输效率，并降低运输风险。

4. 自动化运输：AI 可以支持自动化运输，例如使用无人机或无人驾驶车辆运输医疗物资，减少对驾驶员的依赖，并提高医疗物资的运输效率。自动化运输还可以降低运输风险，并减少人员伤亡。

5. 开展远程监控：AI 可以远程监控医疗物资的运输过程，并提供实时的运输状态信息。AI 可以监控医疗物资的温度、湿度等，确保医疗物资在运输过程中保持良好的状态。远程监控可以提高医疗物资运输的安全性，并确保医疗物资在到达目的地时仍然有效。

七、AI在卫勤保障中应用尚存在的阻碍与困难

1. 通信问题：未来战场上的通信可能会受到干扰、降级、中断和带宽限制。AHS 产生的数据量很大，目前的 AI 系统可能无法有效地处理如此大量和快速的数据。军事医疗数据传输的优先级可能低于作战部队数据，这可能会影响 AHS 数据的传输效率。

2. 数据数量与质量：AI 和相关应用程序需要大量的“训练数据”才能识别模式和关系。目前缺乏基于大规模作战行动和跨域作战的标准化的医疗数据，无法为 AI 模式学习提供足够的训练数据。

3. 数据安全和隐私：电子医疗数据需要额外的安全协议来确保数据安全，军事行动中产生的医疗数据可能包含敏感信息，例如部队位置、作战能力和人员身份，需要更加严格的保护措施。

4. 军事法规要求：AI 在 AHS 中的应用需要遵守额外的军事法规，以确保其符合军事需求和操作安全。

5. 伦理道德问题：AI 的使用将引发一定的伦理问题，例如算法偏见、数据隐私和责任归属等。需要制定相应的政策和法规来确保 AI 在 AHS 中的安全和负责任的使用。

八、结论

AI、ML和人机协同可以促进战场态势感知，并提高决策效率。AI 可以显著改善决策过程和杀伤链时间。人机协同可以减少作战人员的认知负荷，并优化决策过程。AI 可以改变卫勤保障方式，并确保军人健康，通过算法模型、监测监控、预测分析等技术，提高诊断、治疗和决策的速度和准确性，优化 AHS 的物流和供应链，并确保伤员得到及时的治疗。然而，AI 技术的快速发展也引发了伦理问题，例如算法偏见、数据隐私和责任归属等。需要制定相应的政策和法规，并加强伦理教育和研究，以确保 AI 系统的开发和使用符合伦理原则，并最大限度地减少其负面影响。展望未来，AI 技术将继续发展，并在军事领域发挥越来越重要的作用。需要不断创新和完善 AI 技术，并解决其带来的伦理问题，以确保其安全和负责任的使用。AI 技术有潜力彻底改变军队卫勤保障，并为未来的军事行动做出贡献。