摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个领域，医疗建筑设计也不例外。近日，在第七届中国医疗建筑设计年会，建筑师就AI 在医疗建筑设计中带来的创新与变革进行了探讨。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个领域，医疗建筑设计也不例外。近日，在第七届中国医疗建筑设计年会，建筑师就AI 在医疗建筑设计中带来的创新与变革进行了探讨。
AI是什么？AI技术即人工智能技术（Artificial Intelligence），它致力于创造能够执行人类智能活动的机器或软件系统。华为技术有限公司云转型规划首席咨询架构师孙颖认为：AI的本质是教会计算机像人一样思考。江苏省建筑设计研究院股份有限公司执行总建筑师刘志军则认为AI的最终目的是科技平权，让所有人都能简单利用科技产品。
AI在医疗建筑设计中的应用
医疗建筑作为特殊的建筑类型，其设计需要综合考虑众多复杂因素，如医疗功能流程、患者与医护人员的需求、卫生与安全标准以及能源消耗等，传统的医疗建筑设计依赖于设计师的经验和专业知识，设计过程往往较为繁琐且耗时，而人工智能技术的出现为医疗建筑设计提供了新的思路和方法。大概来说，目前AI在医疗建筑设计中的应用，包括辅助设计流程、优化空间布局、提升能源效率以及改善患者体验等方面。
（一）辅助设计流程
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数据分析与需求预测
如何利用AI来优化医疗功能布局？清华大学建筑学院副教授、博士生导师黄蔚欣表示，利用AI进行医疗建筑里的行为研究，收集人的行为数据和患者就诊数据，可以分析医疗建筑的使用情况，进而优化医疗功能布局。比如通过二次指派问题算法，根据交通流的多少调整科室的空间位置。“优化后的人均就诊距离可缩短1/3”，黄蔚欣说。
通过AI 收集和分析海量的医疗数据，包括医院的科室就诊量、患者流量分布、疾病种类统计等信息。通过对这些数据的深度挖掘，设计师可以更精准地了解医院各部门的实际需求，从而合理确定建筑规模、科室布局以及各类医疗设施的配置数量。例如，根据历史数据预测未来某地区特定疾病的发病率上升趋势，在新医院设计中提前规划相应专科病房和诊疗区域的面积与设施。孙颖分享了AI在医疗建筑领域的应用案例。比如在社区和医院之间的关系中，通过预测大模型。
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辅助生成设计方案
先进的 AI 设计软件可以根据预设的设计目标和约束条件自动生成多种医疗建筑设计方案。中南建筑设计院数字建筑技术中心总工程师宁文峰表示，他们用该院独创的“Giant AI”（建筑创意具现软件），实现了“所想即所得”。设计师输入项目的基本要求，如场地条件、建筑面积、床位数等，AI 就能快速生成不同风格和布局的建筑草图，并对各方案的优缺点进行初步评估，同时还可以利用AI进行渲染，这不仅大大缩短了设计前期的方案构思时间，还能为设计师提供更多创新的设计思路和灵感。
中国中元医疗建筑智能设计平台实现了城市信息收集、定制医院数据、用地界面分析、精算建筑信息、选择布局分区、智能方案对比等功能。据中国中元国际工程有限公司医疗二院建筑一所所长王文正介绍，医疗建筑智能设计平台目前有“王+工+品”三种布局，后期将迭代升级完成楼梯组合变化、异形体块的创建、新老院区扩建用地利用等功能。
（二）优化空间布局
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功能流线优化
医疗建筑内部功能流线复杂，合理的流线设计对于提高医疗效率、减少交叉感染至关重要。AI 可以通过模拟患者、医护人员和物资在建筑内的流动路径，分析不同布局方案下的流线效率和冲突情况。例如，利用智能算法优化急诊部、门诊部、住院部之间的交通联系，确保患者能够快速便捷地到达各个诊疗区域，同时避免医护人员和患者流线的交叉干扰。
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空间利用最大化
在有限的建筑空间内，如何实现空间的高效利用是医疗建筑设计的关键问题之一。AI 对建筑空间进行三维建模和分析，根据不同功能区域的空间需求和使用频率，自动调整房间的形状、大小和布局。例如，在病房设计中，通过 AI 优化床位布置和家具摆放，在保证患者舒适度和医疗操作便利性的前提下，提高病房的空间利用率；在医技科室设计中，合理安排大型医疗设备的位置和空间，减少不必要的空间浪费。
（三）改善患者体验
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环境舒适度控制
患者在医疗建筑内的舒适度直接影响其康复效果和就医体验。AI 可以通过连接建筑内的环境监测设备和控制系统，实时感知室内温度、湿度、光照强度、空气质量等环境参数，并根据患者的个性化需求和预设的舒适度标准自动调节。例如，为老年患者或儿童患者提供更加适宜的室内温度和湿度环境；根据不同病房的朝向和采光情况，自动调节窗帘的开合度和照明亮度，营造舒适的视觉环境。
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智能导诊与导航系统
对于初次就医或对医院环境不熟悉的患者来说，在医院内找到正确的就诊科室往往是一件困难的事情。AI 智能导诊与导航系统可以通过手机应用程序或医院内的自助终端设备，为患者提供个性化的导诊服务和实时导航。患者只需输入自己的症状或就诊科室信息，系统就能根据当前位置为其规划最优的就诊路线，并提供语音导航和图文指引，帮助患者快速准确地到达目的地，减少患者在医院内的迷路时间和焦虑情绪。
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AI 应用面临的挑战
（一）数据量较小
AI需要通过大量数据进行深度学习，在孙颖看来，医疗建筑行业是小数据行业，每个项目的数据量相对较小，且项目低频，专家经验的普适性差，项目之间的差异性大，这些都给 AI 在建筑行业的应用带来了挑战。此外，建筑行业的个性化需求与数字化、信息化的复制需求之间存在矛盾，也是当前面临的问题之一。
（二）技术集成与兼容性
医疗建筑设计涉及多个专业领域和复杂的技术系统，如建筑设计软件、医疗设备、智能控制系统等。王文正表示，将 AI 技术与这些现有技术系统进行集成和整合并非易事，需要解决不同技术之间的兼容性问题，确保各个系统能够协同工作，实现数据的无缝共享和交互。此外，目前市场上的 AI 设计软件和工具种类繁多，功能和接口标准不一，也给技术集成带来了一定困难。
（三）设计师与 AI 的协作模式
虽然 AI 能够为医疗建筑设计提供强大的辅助功能，但它并不能完全取代设计师的角色。如何建立设计师与 AI 之间良好的协作模式，充分发挥两者的优势，是当前面临的一个重要问题。值得关注的是，建筑行业，特别是医疗建筑行业是小数据的行业，低频、差异化大、壁垒高。这导致建模的难度很大，收益低。
设计师需要掌握一定的 AI 技术知识，能够理解和运用 AI 生成的设计方案和分析结果；同时，AI 系统也需要不断优化和完善，以更好地适应设计师的工作流程和创意需求，实现人机协同设计的高效性和创新性。
未来发展趋势
（一）人与机器的交互关系更加紧密
尽管面临诸多挑战，但 AI 在医疗建筑设计与管理中的应用前景广阔。黄蔚欣教授认为，在垂直细分领域，我们还有很多事情可以做，如对研究问题本身进行简化抽象，利用专业知识结合 AI 技术。同时，多模态模型在建筑设计中的应用也值得期待。此外，随着 AI 技术的不断发展，人与机器的交互关系将更加紧密，可能会出现不区分人和算法的认知主体，为建筑设计带来新的发展路径。
（二）基于 AI 的医疗建筑生命周期管理
孙颖介绍了AI 在医疗建筑中的应用案例，在社区和医院之间的关系方面，通过预测大模型为社区提供健康服务，如在小区内设置救护车与医院联动，解决医院病人数量问题。在家庭医生服务方面，主要运用大语言模型，通过交流和互动为患者提供服务。在医院的空间和场景管理中，运用视觉大模型捕捉进出车辆和人员的情况；在能效管理方面，运用科学计算大模型考虑医院的各种能效问题；在资产管理方面，运用多模态模型处理动态弹性问题。
所以AI 不仅将在医疗建筑的设计阶段发挥重要作用，还将贯穿于建筑的整个生命周期，包括施工、运营和维护管理。王文正认为，在施工阶段，AI 可以用于施工进度管理、质量控制和安全监测；在运营阶段，通过 AI 智能管理系统实现建筑设备的远程监控、故障预测和能源优化管理；在维护阶段，AI 可以根据建筑设施的使用情况和性能监测数据，制定合理的维护计划和维修策略，延长建筑的使用寿命，降低全生命周期成本。
（三）个性化医疗建筑设计的深化
随着人们对医疗服务质量和个性化需求的不断提高，AI 将助力医疗建筑设计朝着更加个性化的方向发展。通过对患者个体特征、疾病类型、治疗方案等数据的深入分析，AI 可以为不同患者群体量身定制个性化的医疗空间环境，如针对康复患者设计具有特殊康复设施和景观环境的病房；为儿科患者打造充满童趣和温馨氛围的诊疗区域等，从而提升患者的就医体验和治疗效果。
结 语
人工智能在医疗建筑设计中的应用正处于快速发展阶段，它为医疗建筑设计带来了诸多创新和变革的机遇。通过辅助设计流程、优化空间布局、提升能源效率以及改善患者体验等方面的应用，AI 能够帮助设计师打造更加高效、智能、人性化和可持续的医疗建筑。然而，在应用过程中也面临着数据安全、技术集成、人机协作以及法律法规等诸多挑战。展望未来，随着技术的不断进步和相关问题的逐步解决，AI 与 VR/AR 技术的融合、基于 AI 的医疗建筑生命周期管理以及个性化医疗建筑设计的深化将成为其主要发展趋势。相信在 AI 技术的推动下，医疗建筑设计将迎来更加美好的未来，为人类的健康事业提供更加优质的建筑环境保障。
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来源：筑医台
