㈠ 大數據和人工智慧技術在健康產業有哪些具體應用請舉例說明，謝謝！
大健康產業順應了中國經濟轉型升級、綠色發展的趨勢，全球醫療健康產業投融資金額最多集中在2021年，全年達到6846.03億元，投融資數量最多在2019年，達2044起。大數據和人工智慧技術賦能多個大健康產業領域，包括公共衛生大數據、疾病快速診斷、遠程醫療、識別診斷、葯物研發、康復治療等
在數字健康產業供應鏈，智慧眼一方面「深挖洞」，縱向深耕數字健康產業，形成自主可控、安全可靠的AI核心技術；另一方面是「廣積糧」，橫向擴展健康產業多元化市場應用場景，幫助政府、醫院、群眾乃至整個產業界激發數字化力量。
AI+社會保障
基於大數據＋人臉識別技術的養老金待遇資格認證系統應用於全國社保二十餘個省份的省級平台，解決了養老金防冒領的世界難題，保障社保基金安全，穩定社會大局。
AI+醫療保障
基於大數據+生物識別技術的醫保智能場景監控系統已應用於全國近二十個省級醫保平台，實現了門診、住院、購葯、血透、健康理療等場景的智能監控，防範醫保欺詐騙保行為，確保醫保基金安全。
AI+血透管理
遵循醫院血液透析中心臨床業務流程，從患者管理、透析日程准備、患者治療排班、臨床輔助決策等不同環節對血液透析治療進行智能管理和監控。以患者為核心，從根本上改變診療信息的採集處理、分析查詢和傳輸方式，為醫護人員提供智能化工作方式，輔助醫生制定更加人性、優質的治療決策，提高科室工作質量和院內服務水平，提升患者滿意度，做到醫療行為溯源全記錄，保障醫療質量和醫療安全。
AI+慢病管理
依託智慧眼雲慢病管理系統，門診慢病患者可在就診醫生處便捷化生成健康管理檔案，通過機器學習和醫學知識圖譜資料庫，智能化形成疾病管理目標，幫助醫生快速掌握患者信息，指導開葯和開展疾病管理，形成以患者為中心的數字化病程管理體系，實現診前導診、疾病預判，診後用葯提醒等閉環服務，助力醫療健康行業的持續發展。
AI+健康鄉村
以健康鄉村綜合服務平台&智能終端為載體，將大醫院的優質資源通過平台與基層衛生室進行互聯，提高基層衛生室的首診能力和水平，幫助基層的醫生在診斷方面有更大的把握和信心，讓村民「足不出村」就能享受到便捷的健康服務，助力國家鄉村振興戰略落地。
㈡ 大數據醫療行業有哪些應用
一、電子病歷
到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。
二、健康監控
醫療業的另一個創新是“可穿戴設備”的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。和醫院內部分析醫療數據的軟體類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端。
三、醫護資源配置
這個看似不可能完成的任務，已經在大數據的幫助幫助下在一些“試點”單位實現。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。
四、大數據與人工智慧
人工智慧技術通過演算法和軟體，分析復雜的醫療數據，達到近似人類認知的目的。因此AI使得計算機演算法能夠在沒有直接人為輸入的情況下預估結論成為可能。由AI支持的腦機介面可以幫助恢復基本的人類體驗，例如因神經系統疾病和神經系統創傷而喪失的說話和溝通功能。
㈢ 關於大數據、DRG、價值醫療、醫院精益運營管理 海內外專家這么說
近日，由東軟望海和國葯勵展共同主辦的全球醫院精益運營論壇暨第二屆HIA大數據國際峰會在山東青島召開。全球醫療行業重磅專家、國內一流名校及科研學者、醫院運營管理者及行業大咖共聚一堂，圍繞大數據、DRG、價值醫療、醫改下醫院精益運營管理等進行深入探討。
本次峰會由一場主論壇、兩場平行論壇組成。論壇嘉賓圍繞「價值醫療與精益運營」、「DRG引領精益變革」、「數據驅動價值醫療」三個主題發表了演講，動脈網對嘉賓的精彩觀點進行了整理。
價值醫療與精益運營
會議開始前，原國家衛計委副主任、中國衛生信息與 健康 醫療大數據學會會長金小桃明確了精益運營、價值醫療和 健康 醫療大數據三者的關系，表示價值醫療是目標，精益運營是保證， 健康 醫療大數據是核心。價值醫療的最終體現，也需要依靠精益運營、 健康 醫療大數據兩者產生的效益來保證。
中國醫葯會計學會常務副會長，中國衛生經濟學會財會分會副會長杜書偉說：「無論是醫療企業還是醫療機構，唯有堅持精益思維，以最小的資源投入，准時的創造出盡可能多的價值，提供及時的產品服務，才能滿足中國發展的要求。」
「價值醫療就是提供高質量的醫療服務。」中美 健康 峰會組織理事長、哈佛大學教授、紐約科學院終身顧問William A.Haseltine從安全、質量和患者滿意度三個方面來定義價值醫療，並對如何提供高質量醫療服務提出了三點建議，即醫護中心要確保每一位患者都有權獲得高質量的醫療服務；管理層要進行人才培養；醫生也有進行基礎研究，提高醫療服務水平。
東軟集團董事長兼首席執行官劉積仁則從醫療的藝術與工程角度來進行了演講。為什麼要談醫學的藝術和工程？劉積仁認為，醫療沒有藝術將沒有醫學的進步，沒有工程將不會今後事業的持續性發展。
「從藝術到工程的實現路徑，需要通過新技術的力量破解醫療行業的『痛點』，醫學的工程化將以數據為驅動，以連接為橋梁，以人工智慧為創新應用，為患者和醫療機構創造價值，從而建立起新醫療服務模式與生態。」劉積仁說，在工程化變革中，醫療費用的支付方將通過各種方式控制支出，醫院從按服務收費向按結果付費過渡，醫院有病人就掙錢的時代即將過去。
東軟望海產品與數據研究院院長郭啟勇教授作《數據驅動精益運營與價值醫療——2019醫院運營分析報告導讀》演講。郭院長強調，全球都面臨醫療和經濟發展基礎的矛盾，尤其是人口眾多的中國。
醫療支付方式的改變就像是一場蝴蝶效應，大到醫療系統、保險公司，小到醫生、護士和患者，所有相關人員和機構都必須做出改變。以DRG為主的支付方式改革推動了醫療體系變革，使醫院、醫保、政府三方協同、創造價值醫療。同時，作為東軟望海產品與數據研究院院長，郭啟勇在會上公布了《2019年醫院運營分析報告》導讀內容，精彩內容讓大家先睹為快。
DRG引領精益變革
本場平行論壇上，三位行業專家針對如何助力DRG信息標准化發展、如何實現精細化績效成本核算，以及如何藉助DRG推進現代醫院的精益運營等問題展開了一場深度的學術交流和經驗分享。
國家衛健委衛生發展研究中心客座研究員、上海 健康 醫學院客座教授邵曉軍從國際的角度，分析了DRG的發展歷程，為我國借鑒國外先進經驗、未來落實DRG改革提供了參考。青島市海慈醫療集團總院長劉宏則用具體事例分析了信息化支撐下的醫院精準績效考核制度，表明運用信息化平台實施績效管理是醫院提高管理水平的重要手段。劉宏說：「信息化的支撐對績效考核的運作具有重要作用。在信息化支撐方面，我們始終堅持三個原則，即標准、數據共享、安全。」
河南省人民醫院總會計師李建軍作為本次平行論壇的最後一位演講嘉賓首先談到了目前醫療環境的變化、政策的變化，隨後從醫院資源運營等方面，分享了DRG在醫院財務方面發揮的作用。
數據驅動價值醫療
在第二場平行論壇上，海內外行業專家進行深度對話，探討了大數據、人工智慧等新興 科技 與醫療和管理的融合，分析了創新醫療服務路徑與模式，對大數據驅動價值醫療進行了豐富解讀。
四川省人民醫院院長鄧紹平以智慧醫療為著力點，結合自身實踐，從如何理解、如何認識、如何快速推進智慧醫療發展三個方面，分析了醫院數字戰略對驅動智慧醫療發展的重要意義。鄧紹平認為智慧醫療可以從三個方面帶來作用，降低成本、輔助診斷、解決醫療資源短缺和不均。要想快速推進智慧醫療的發展，「離不了改革、創新，特別是離不開科學技術和人才。」
武漢兒童醫院院長邵劍波則通過AlphaGo、遷移學習、人工肺三個人工智慧和 健康 醫療的事例，來佐證人工智慧實踐能力，以及就自身經歷分享了人工智慧在輔助醫生決策、臨床的規范性等方面起到的積極作用。
如何將AI路徑與DRG進行融合？邵劍波對DRG的未來也進行了展望，在未來，希望 科技 企業能夠通過AI的早期規范診斷，把DRG從單純的付費系統轉變為整體的醫療 健康 服務系統。
醫療數字化建設是醫療行業數字化的最重要部分。美國醫療大數據上市企業Health Catalyst的首席臨床官Holly Rimmasch女士則從不同的角度談了談價值驅動的醫保問題。英特爾(中國)有限公司行業解決方案集團首席技術官CTO吳聞新從底層技術的維度 探索 目前的數據服務，以及基於價值的醫療服務話題。吳聞新總結到：「業務從醫療流程化轉變至醫療數字化，我們要提供醫療價值服務，需要考量用什麼樣的技術來處理數據。」
最後一位演講嘉賓江西省萍鄉市人民醫院院長蘇曉清則分享了其所在醫院以糖尿病路徑管理為紐帶，建立基層首診、雙向轉診、急慢分治、上下聯動的分級診療制度的體會，為提升基層醫療衛生服務能力，引導優質醫療資源下沉，切實促進基本醫療衛生服務水平，提供了行之有效的實踐和方法。
來源: 動脈網
㈣ 典型案例巡展二 | 省人民醫院：互聯網+人工智慧 助力醫療服務提質增效
自黨史學習教育開展以來
陝西省人民醫院
把「我為群眾辦實事」實踐活動
作為改善醫療服務行動、
提升醫療服務質量的主要抓手
運用「互聯網+」、人工智慧等信息技術
加快智慧醫院建設
努力解決群眾就醫過程中的困難和問題
持續改善患者就醫體驗
顯著提升了醫療服嫌春務水平和效率
近年來，陝西省人民醫院打造一站式智慧醫療服務體系，通過新增、完善並整合、線上預約候診、復診咨詢、繳費查詢以及智慧導診、遠程查房、信息共享等20餘種功能，搭建以「陝西省人民醫院」微信公眾號和小程序為主的移動互聯醫療服務平台，大幅減少院內患者聚集，有效避免人員交叉感染，群眾的就醫體驗不斷提升。
理清信息化連接線
一站式智慧服務更便利
醫院以智慧服務為抓手，通過收集常態化疫情防控信息流， 分析就診患者需求大數據，依託醫院公眾號打造預約預檢、候診復診、配葯送葯、繳費結算等「一站式」智慧醫療服務體系。疫情防控伊始，醫院在省內率先開通線上核酸檢測預約功能，患者線上預約，線下檢測，獲取電子和紙質版兩種報告。
為方便患者復診，醫生通過視頻問診或調用分析患者前期大數據，為患者開具電子處方，線上繳費後，葯房通過物流配送將葯品快速送達患者家中，大幅度減少院碰陪內患者聚集，有效避免人員交叉感染。
找准信息化落腳點
群眾看病、報銷不再難
為了解決患者掛號、候診、繳費等候時間長等「老大難」問題，醫院推出線上掛號、候診、繳費等便捷服務。門診患者通過智能AI導診可以對自己病情進行基本判斷，避免有病亂投醫的現象。
就診前，通過網上自主預約減少現場掛號、排隊時間消耗；在線候診功能通過綜合數據分析，為患者推薦最優就診時段，超笑者蠢時就診率控制在標准范圍之內；就診時，拿到檢查單和處方後，門診患者無需排隊，掃描申請單上的二維碼即可實現線上繳費。入院後，住院患者可以通過線上直接繳納住院押金，查詢繳費記錄與每日住院清單；出院時，參加商業保險患者只需提供保險公司名稱和基本賬戶信息，即可實現一鍵式信息共享，直接辦理商業保險理賠，將理賠時間縮短至3個工作日。
拓寬信息化服務面
為群眾提供暖心服務
醫院結合疫情防控要求和患者需求，把檢驗、影像等檢查節點前移，開通預住院通道，將符合住院條件的預住院患者門診檢查費用納入住院費用，優化手術申請流程，縮短術前等待時間；入院後，患者使用「智能點餐」功能按需點餐，配餐點准時准點將美味可口的飯菜送到病床旁。不會使用手機的老年患者，子女可以通過手機遠程操作下單，讓服患者務更有溫度。數字化病案室簡化工作流程，提高病案歸檔和調閱速度，縮短患者病例復印等待時間。醫院與京東物流合作，讓患者足不出戶即可拿到自己的住院病歷。
㈤ 大數據技術與人工智慧的關系
結合了學習的知識和網上的相關資料，我個人覺得大數據與人工智慧的關系如下：
人工智慧需要數據來建立其智能，特別是機器學習，大數據技術為人工智慧提供了強大的存儲能力和計算能力。
如果說大數據相當於人的大腦存儲了海量知識，而人工智慧則是吸收了大量的數據，並不斷的深度分析創造出更大的價值。
人工智慧離不開大數據橘慧，大數據依託著飢伍耐人工爛春智能。
以上是我個人對於學習的知識和網上的相關資料做的一個總結
㈥ 大數據和人工智慧有什麼關系呀
大數據是描述大量數據（包括結構化數據和非結構化數據）的術語，它們每天都會覆蓋大量業務。但重要的不是數據量。這是組織對重要數據的處理方式。可以分析大數據的洞察力，從而獲得更好的決策和戰略性業務變動。
人工智慧是對讓計算機展現出智慧的方法的研究。計算機在獲得正確方向後可以高效工作，在這里，正確的方向意味著最有可能實現目標的方向，用術語來說就是最大化效果預期。人工智慧需要處理的任務包括學習、推理、規劃、感知、語言識別和機器人控制等。
雲計算，英文名稱：cloudcomputing，是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
通俗來講，雲計算是一種通過網路以服務的方式提供動態可伸縮的IT資源的計算模式。
近年來，雲計算憑借其靈活配置、資源利用率高和節省成本的優勢，正逐漸顛覆傳統IT行業的部署模式。2019年是中國雲計算產業的拐點，政策+產業+資本全方位共振，雲計算產業需求進入加速增長期，雲計算行業相關上市公司業績增長得到進一步上升，對於後市，各大機構也紛紛表示看好。
雲計算、大數據、人工智慧是相輔相成的，三者缺少了誰都不行。現在有人稱之為大數據時代，也有人稱之為智能時代。個人認為稱之為"大數據時代"或"智能時代"都是可以的，未來的人工智慧將會代替人類多項工作。那為什麼稱之為"大數據時代"也是可以的呢？
因為，人工智慧是建立在大數據的基礎上的，沒有大數據的支持人工智慧將無法實現智能。而且人工智慧只是大數據的一個很小的應用方向，大數據有眾多的應用方向！將來會覆蓋全行業乃至影響人類文明。所以稱之為"大數據時代"也是可以的。人工非要挑出一個時代概念來講，那麼就是"大數據時代"。
㈦ 人工智慧和大數據的關系
雲計算、大數據、人緩敬沒工智能三者之間有著不可分割、相互影響的關聯。
1、雲計算與大數據：從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據的特色在於對海量數據的挖掘，但必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
2、人工智慧與大數據：與以前的眾多數據分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。
3、人工智慧與雲計算：人工智慧是程序演算法和大數據結合的產物。而雲計算是程序的演算法部分，物聯網是收集大數據的根系的一部分。可以簡單的認為：人工智慧=雲計算+大數據。隨著物擾納聯網在生活中的鋪開，它將成為大數據最大，最精準的來源。
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㈧ 從大數據平台到數據治理，智慧醫院大數據何去何從
背景：上周看了阿里章劍鋒寫的一篇大數據文章，加上對健康醫療大數據相關政策的分析，想就醫院大數據的建設說幾點看法，畢竟國家健康大數據戰略下智慧醫院大數據是必然先驅，有大數據抱負的醫院信息科大部分還在摸著石頭找過河的路，而其他行業的經驗還是很有借鑒意義的。
2019年6月，中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃（中國衛生信息學會會長）在6月20日的2019(14th)中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會上發布《新一代醫院數據中心建設指南》（盡管找遍網路都沒找到這個指南，可能還在整理中...）
而基本同一時間，國家衛健委統計信息中心初版了《醫院數據治理框架、技術與實現》，對「醫院大數據」明確為「醫院數據」，這也是我一直在解釋的名詞，正符合大數據的正確引導和深度理解。
2019年的廈門CHIME，中國醫院協會信息專業委員會發布了《醫療機構醫療大數據平台建設指南（徵求意見稿）》。在結合2015年以來的每年一批的健康醫療大數據國家戰略政策指導，大數據國家戰略的決心和國家支持引導的力度可見一斑，而醫院側信息化的現階段熱點就是醫院信息平台，信息平台的熱方向就是醫院大數據和人工智慧，當然這脫離不了首先建設完備的醫院信息化系統。我們再來看一個政策：
2018年4月，國家衛生健康委員會規劃與信息司發布了《全國醫院信息化建設標准與規范（試行）》。它是在2016年《醫院信息平台應用功能指引》和2017年《醫院信息建設應用技術指引（試行）》基礎上，形成的較為完整的醫院信息系統體系框架。在《醫院信息平台應用功能指引》明確醫院信息化功能和在《醫院信息化建設應用技術指引》上明確了醫院信息化技術。看醫院信息化完整地圖，雲計算、大數據、物聯網以及傳統信息化支撐的是金字塔頂端的人工智慧，最近幾年AI大數據經常被一起稱呼，不可能脫離信息化基礎和大數據基礎去建設AI的空中樓閣。所以大數據和AI找同一廠家（或者同一生態圈）建設會是最好的選擇，畢竟做AI的一定先做數據，但是做數據的卻不一定做得好AI，看市場上那麼多數據搬運工公司就清楚了，這也是造成醫院大數據前期建設重數量輕質量的主要原因。
再來看大數據的宏觀發展環境，從2009年閃亮登場到2015年泡沫頂峰，已經邁過了甘特曲線的2個關鍵節點，現在正處於穩步發展。
大數據技術的2個維度是我覺得章劍鋒最深刻的大數據概念解析，垂直的技術棧維度和水平的數據流維度，也就是垂直的平台+應用，水平的數據處理。何為大數據？這一輪數據到大數據的概念，水平維度的數據處理理論正式出現已經30年了並沒有大變化（這個維度數據大數據都應該稱為數據處理），而聚變的是技術棧維度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是閃亮的hadoop不也在沒落么，因為技術為業務而生，符合業務需求的才是最合理的技術。而醫院大數據建設出的第二個比較大的問題就是追求新技術典型如hadoop，就醫院數據體量和應用需求，hadoop真不是最佳實踐，而繁雜的運維和龐大高昂的資源硬體成本可能是壓垮信心的根本原因。
再來看醫院大數據上雲，盡管很多人覺得國內是數據隱私和數據安全比較寬松的環境，但是醫院數據側一直都比較謹慎。雖然最近國內出了政策，允許醫院將患者數據對患者開發，但是把醫院數據放在廠家提供的雲上，對於大型三甲醫院目前依然不現實。醫院除了診療水平，最重要的資產就是醫院數據，醫院數據又比較敏感，醫院本身是要遵從嚴格監管的，所以按照當前形勢，更適合醫院的還是數據在醫院（很多醫院通過免費大數據戰略合作協議讓醫院數據上醫某雲）。
還是回到大數據平台，伴隨著大數據概念火熱，hadoop缺在逐步沒落，就大數據技術棧本身，不存在hadoop架構和oracle架構的選擇（在這個點上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存儲方案的差異，hadoop是大數據完整技術棧），只存在數據存儲架構的選擇，根據數據量、數據使用方式、數據分析方式決策更合理的架構，選了hadoop就不能用oracle嗎？這是醫院大數據平台建設里經常混淆的點。根據應用場景選擇存儲方案，根據數據分析需求選擇技術棧，如果不清楚需求，何不來個混合架構搞個萬金油？其實醫院大數據，oracle是可以用的，國產化另論。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？
這里又引申到另一個問題，Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的發展，醫院大數據建設技術要求必提，但是真正建了之後會發現好像哪裡不對勁，難道大數據就是這么高大上到信息科要大量學習新技能嗎？能用的技術才是好技術，自己都用不了的一定有問題。其實醫院信息科真正需要的不應該是Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的堆砌，應該是信息科都可以簡單上手操作做數據治理，以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。也即真正的易操作、專業化、流程化、全鏈路的數據平台（絕對不是hadoop），這個平台准備後續專門介紹。
智慧醫院從大數據平台的建設到數據治理平台建設，大部分是從技術棧的hadoop轉向數據專業治理本身，也就是從垂直的技術棧維度轉換為橫向的數據流維度，還是要平台，而此平台已經不再hadoop。數據治理到底如何做呢？參見前一篇文章《如何做數據治理》，數據治理最早成熟應用是在零售業、銀行業，以及運營商，現在每個AI互聯網公司都會有數據部門，醫院數據治理可能還是先解決自身的業務問題本身，能不能發展到數據中台，還要看醫院戰略，而不是各種廣告中的概念。
還有一點需要補充的，中美貿易摩擦，美對中進行了嚴格的出口管制，無論從硬體還是軟體，能支持國產化會是一個更好的選擇。
最後，數據治理本身是一個重運維重交付重實施的事情，當前市場大量充斥草台班子的數據搬運，沒有深度長期的價值挖掘，再好的搬運工做的也是勞民傷財的事，參考谷歌和梅奧的十年戰略合作協議，這才是醫院大數據真正有遠見的規劃。
簡單總結下，智慧醫院大數據發展趨勢：
1. 政策會頻繁頒布，醫院大數據（數據）建設一定是必然，目前已經開始穩步發展；
2. 大數據平台概念會褪去，醫院真正需要的一定是全產業鏈整合的數據管理平台；
3. 智慧醫院會更加重視數據流即數據治理本身，現階段還需要一套簡單上手的平台輔助；
4. 智慧醫院大數據中心依舊以私有雲機房為最佳方案；
5. 智慧醫院大數據中心需要兼容國產化需求；
6. 找一家AI大數據公司作為長期戰略合作夥伴將更加現實，畢竟只講大數據的大部分都是數據搬運工；
㈨ 大數據和人工智慧有什麼區別
人工智慧與大數據一個主要的區別是大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。
人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程序也會對數據做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何類型的差錯，就像意外的結果一樣，應用程序無法做出反應。而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。
支持人工智慧的機器旨在分析和解釋數據，然後根據這些解釋解決問題。通過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。
大數據是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，但也可以是極其多樣的數據。在大數據集中，可以存在結構化數據，如關系資料庫中的事務數據，以及結構化或非結構化數據，例如圖像、電子郵件數據、感測器數據等。
它們在使用上也有差異。大數據主要是為了獲得洞察力，例如Netflix網站可以根據人們觀看的內容了解電影或電視節目，並向觀眾推薦哪些內容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。
人工智慧是關於決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟體、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智慧都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。
㈩ 既能檢索病例還可幫助診斷，看人工智慧如何助力醫療升級
你知道嗎？眼底醫學檢查是窺見高血壓、糖尿病、冠心病、帕金森症等重大慢病信號的重要窗口，但是很多患者因定期復查的時間、財務成本和距離的阻隔而錯過了控制病變的機會。
在9月18日，首台國產「黑 科技 」眼底影像儀問世。這個集合了AI輔助診斷系統、華為雲人工智慧和連接技術以及協和醫院頂尖臨床實力的眼底影像儀，實現超弱光照量環境下的精準診療，簡單、快速、無損地還原圖像的真實紋理，為眼科醫生提供更有利於精準診斷的信息，降低了漏診、誤診的發生率！
什麼是人工智慧？
人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智慧在醫院里的應用
1、醫用虛擬助理
醫用虛擬助理是一種基於人工智慧技術和醫療知識體系，將患者症狀表現與診療標准對比，為患者提供全流程服務的專用型信息系統，使用者可以通過語言文字、圖像等形式與AI系統進行互動，使其提供醫療咨詢等服務。
目前醫用虛擬助理可用於疾病診療的前、中、後多個環節，如診療前的智能導診機器人能對患者講話內容進行語義分析經後台數據處理並給出分診和導診建議，或通過感測器獲取患者生命體徵信息並反饋給醫生來提高問診效率。
2、醫學影像識別
AI 與 X 射線、超聲、CT和MRI等醫學影像結合能提高醫師診斷效率，輔助治療與判斷。AI在醫學影像領域的應用主要是圖像分割、分類、配准、識別和深度學習系統等，即通過分析影像獲取有意義的信息，進行大量的影像數據對比，進行演算法訓練，逐步掌握診斷能力。醫學影像領域已成為AI與大數據在醫療領域應用發展最快的方向之一。
3、病理診斷
AI在標注病理結構等腫瘤特徵時能夠識別到人眼無法觀察到的細節並作定量描述，可避免醫師主觀性帶來的差異。AI深度學習技術在病理學領域展現出極大的應用前景，它可以幫助病理醫師提高診斷效率和准確性，減輕工作負擔，緩解病理醫師缺乏以及不同地區醫師診斷水平差距明顯的難題，為患者提供更加精準、可靠的高質量醫療服務。
4、輔助診療
輔助診療是指將AI技術用於疾病診療中，讓計算機從醫學書籍、文獻、指南和案例等深度學習醫學知識並歸納，建立知識庫，模擬醫師的思維和診斷推理過程，對患者的病症信息等醫療大數據進行智能匹配，通過已學習的知識推理判斷疾病原因與發展趨勢，給出初步的診斷和治療方案，醫師參考輔助診療結果並結合臨床經驗提供更多的臨床決策指導，使診療流程更加客觀、科學、合理、高效。
5、醫學數據平台
基於AI與互聯網技術的醫學數據平台可以分為兩類：一是醫學研究大數據平台，通過對醫學文獻中的海量醫療大數據進行分析，能夠有效促進醫學研究；二是醫學評價數據平台，通過平台獲取醫療機構內包括病案首頁以及大型醫用設備和臨床重點葯物相關的醫療活動中重要的數據點，讓大數據進行分析和數據模型推演，從而提高醫療機構相關工作整體管理水平。
6、疫情診治與監測
AI 藉助大數據技術可以通過影像識別、自動體溫檢測和病毒溯源等輔助新冠肺炎診治並進行疫情監測預警，開發適宜的預警關鍵技術，基於人工智慧的疫情監控雲平台監測預警、疫情地圖、確診及密切接觸人員軌跡追蹤、人群流動監測等在減少人力成本、降低感染風險的同時顯著提升抗疫效率。
人工智慧技術廣泛的應用前景，將給老百姓看病帶來許許多多、實實在在的便利。手術機器人、遠程手術等應用場景，還將讓更多百姓享受到優質的醫療資源。
專家：中國傳媒大學信號與信息處理專業副教授余心樂