醫用大數據人工智慧

① 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

② 人工智慧和大數據技術在醫院慢病管理中起到了什麼作用

在慢病領域，通過AI創新應用促進慢性病積極管理，用信息化的手段提高醫療服務的安全質量猛纖，緩解醫療資源的不平衡，更能夠有效推動主動健康管理與服務的發展，實現醫保治理效能的提升。

智慧眼圍繞慢病管理的痛點，通過AI、大數據、智能設備手段的介入，為慢病管理帶來了新的思路。

AI+大數埋數據能力，提高慢病服務效率。
將治療服務延伸至院外，通過慢病管理平台提升醫院的服務效率。通過打通院內外系統及物聯網設備中的數據，匯總患者包括健康狀況、病情發展、用葯記錄、治療手段、過敏反應等信息，利用AI演算法循證醫學知識圖譜，對數據進行智能化分析，形成慢病患者生理指標、代謝和行為關聯的數據模型，為後續的診療提供依據和便利。

IoT感知，慢病管理更精準。
在醫療場景，IoT設備解決了數據持續監測的問題，可以讓醫生獲取更完整的監測數據完成診斷和治療，實現「院內+院外「的一體化服務。智慧眼結合智能物聯設備，通過線上智能互動方式引導患者進行病情自測，枝畢仿健康數據上傳，智能定製個性化健康管理方案，實現人機交互，精準追蹤患者健康狀態，提高醫療服務質量。

③ 大數據和人工智慧在醫療智能決策分析過程中有哪些應用場景

智慧醫療行業的上游主要是醫院相關方，主要涉及：

1、醫療器械設備：目前主要是指智能化的醫療器械設備。

2、醫療信息化握裂頃：即醫療服務的數字化、網路化、信息化，是指通過計算源中機科學和現代網路通信技術及資料庫技術，為各醫院之間以及醫院所屬各部門之間提供病人信息和管理信息的收集、存儲、處理、提取和數據交換。

3、遠程醫療：著移動通信、物聯網、雲計算、視聯網等新技術的發展，眾多的智能健康醫療產品逐漸面世，遠程醫療也處於第二階段向段陸第三階段邁進的過渡時期。

而智慧健康行業的下游主要面對患者，可以涉及以下產業：

1、可穿戴設備：穿戴設備正被用在不同的場景中幫助帕金森症、糖尿病、心臟病、高血壓和其他疾病患者管理疾病，這項技術降低了住院率和就診率，是智慧醫療領域的一項重大技術。

2、移動醫療APP：基於移動終端的醫療類應用軟體，主要為患者提供尋醫問診、預約掛號、購買醫葯產品以及查詢專業信息等服務。

④ 人工智慧在醫學領域的應用包括

目前，人工智慧在醫療領域的應用將主要集中在這幾方面。診斷疾病、個體化用葯、葯物開發、臨床試驗、放射治療和放射學、肢族電子健康記錄。

1、診斷疾病：醫學面臨的最大挑戰是疾病的正確診斷和識別，這也是機器學習發展的重中之重。2015年的一份報告顯示嘩飢輪，針對超800種癌症的治療方案正在臨床試驗中。而利用機器學習可使癌症識別更加精確。

⑤ 醫療人工智慧的要素是

1.數據

醫療人工智慧系統需要醫療大數據作為基礎，通過機器學習等技術形成一定的智能，用來提供輔助診斷和輔助治療的功能。

醫療大數據主要包括醫學教科書、病歷尤其是針對某類疾病的病歷、數字化醫療影像、學術論文等。

對於醫學影像人工智慧系統來說，則是需要數字化影像數據，包括CT、MRI、超聲、病理等影像數據，作為機器學習的原料。

因為病歷數據、數字化醫療影像數據等屬於醫院的知識財產，所高族以人工智慧系統的知識產權歸屬原則和管理方法，需要在實踐中不斷探索。

3.人工智慧平台的計算能力

構建一個算力強大的計算平台是人工智慧開發成功的根本要素之一。因為深度學習中需要非常巨大數量的數據輸入給訓練模型，訓練模型則需要進行巨大規模的運算來訓練模型使其具有智能，所以戚念遲人工智慧平台的計算能力(算力)是其成功的一個關鍵要素。

目前，人工智慧計算平台主要使用GPU晶元，醫學影像人工智慧系統更是依賴於GPU來進行訓練和學習。也有一些AI系統使用CPU、FPGA、高性能處理器(TPU)等晶元。

⑥ AI在醫療領域有何重要應用，可以舉例嗎

AI在醫療領域有很多重要應用，以下是一些例子：
基於機器學習的醫學影像分析：醫學影像分析是醫生診斷和評估疾病的關鍵工具。AI可以通過機器學習的方法來自動識別和分析X光，CT掃描，MRI等醫學圖像，從而幫助醫生更准確地診斷疾病。
個性化醫療：AI可以根據個體病史和基因組數據等信息，為每個人定製更加精準的預防和治療策略。例如，AI可以預測某種疾病的發病風險，並根據情況為患者提供個性化的預防措施。
醫療輔助決策：醫生需要在巨大的醫學資料庫中篩選出最佳的治療方案。AI可以利用大數據分析和機器學習演算法，快速篩選出治療方案，並為醫生提供輔助決策。
機器人手術：AI可以驅動機器人進行微創手友尺術，精確控制手術過程，從而減少手術風險和侵入性。
疾病預測和預警：AI可以從病例和病原體數據中發現疾病的早期標志，並及早警告醫生和患納告嘩者，從而更早的進行診治和防治。
總之，AI在醫療領域有很多種應用，對提洞行高醫療質量和效率，降低醫療成本都具有重要作用。

⑦ 醫療ai是什麼意思

醫療AI，通俗地說，就是將人工智慧技術，比如神經網路晶元、智能感測器、開源開放平台等，應用到醫療健康領域，這二者的結合，也標志著傳統醫療時代開始向智慧醫療辯燃辯時代過渡。AI醫療是以互聯網為依託，通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智慧技術及大段氏數據服務應用於醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量。
計算和生物科學在應用層面的融合，將具體體現於：AI在醫療領域的應用從學術追求走向臨床實踐，大數據和雲平台為精準醫學提供條件，納米技術用於葯物載體攜缺和診斷，腦機介面用於輔助康復治療和新一代人機界面，類腦晶元打破馮諾依曼傳統計算機架構，DNA存儲為巨量數據永久儲存提供可能。
2017年7月8日，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，提出要發展智能醫療，推廣應用人工智慧治療的新模式新手段，建立快速精準的智能醫療體系。樂觀地說，「AI+醫療」的發展已經具備了政策層面的支持，隨著整個資本市場的介入，人工智慧在醫療領域的應用勢「必更上一層樓」。

⑧ 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域

如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療 健康 結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。

對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。

顛覆醫療保健領域的大數據

在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療 健康 生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療 健康 和健身數據的 社會 決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。

報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的 健康 生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。

這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。

Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。

大數據和人工智慧如何協作以改進決策

在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。

將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的 健康 見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。

1.刪除數據收集中的偏差

HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」

2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突

必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。

人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。

3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響

在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要 健康 狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？

數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。

4.理解潛在的因果關系

在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。

這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。