人工智慧技術與大數據應用

① 淺談我們身邊的人工智慧和大數據為我們生活帶來的便利

1、交通出行領域：

共享單車、共享電車、共享汽車方便了出行，讓出行成本降低。智能輔助駕駛系統幫助人們安全駕駛，減少駕駛事故，安全出行。

2、家庭家居領域：

智能互聯家居在現在生活中應用廣泛，它能夠幫助人們對生活環境進行智能調控，對房屋進行安全監測、危險預警等，減少了煤氣泄露、房屋被盜的風險。一句話打開音樂，一句話打開空調，一句話讓生活變得很簡單。

3、公共安全領域：

人臉、指紋、虹膜等生物特徵的識別和大數據的結合，再進行實時監測，人工智慧的應用能夠加強公安系統的管理和安全預測。由大數據和人工智慧構建起來的智慧城市工程，對城市公共安全領域進行從局部到整體的改造，讓我們的生活更加安全舒適。

4、手機及互聯網娛樂領域：

我們接觸最多的人工智慧領域的應用來自於手機及互聯網。手機的語音助手、實時翻譯功能、圖片文字智能識別提取、聽歌識曲、刷臉解鎖、拍照優化、相冊分類、影像處理、AR特效、VR游戲等等，都不同程度的應用到了人工智慧技術。

5、醫療健康領域：

人工智慧在醫療健康領域能夠幫助醫院對醫療資源進行整合並合理分配，減少資源不必要的浪費。

現今醫院都會給每一位患者建立一份完整的電子醫療檔案，讓患者在就醫過程中可以向醫生提供一份完善清晰的檢查報告，避免醫生的重復性工作，而且通過人工智慧技術對醫療影像的分析，幫助醫生進行綜合性的判斷，增加確診率。醫療機器人可以幫助醫生提高手術精度，提高手術成功率。

人們還可以通過人工智慧進行身體健康管理，通過對健康狀態進行全方位的監測，對身體健康實現全方位的管理。

② 哪些人工智慧技術可以和大數據一起使用

1. 異常來檢測
對於任何數據集，可以使用自大數據分析來檢測異常。這里的故障檢測、感測器網路、生態系統分配系統的健康狀況都可以通過大數據技術來檢測。
2. 貝葉斯定理
貝葉斯定理是指根據已知條件推斷事件發生的概率。甚至任何事件的未來也可以在之前事件的基礎上預測。對於大數據分析，這個定理是最有用的，它可以使用過去或歷史數據模式計算客戶對產品感興趣的可能性。
3. 模式識別
模式識別是一種機器學習技術，用於識別一定數量數據中的模式。在訓練數據的幫助下，這些模式可以被識別出來，被稱為監督學習。
4. 圖論
圖論建立在圖形研究的基礎上，圖形研究中會使用到各種頂點和邊。通過節點關系，可以識別數據模式和關系。該模式對大數據分析人員進行模式識別有一定的幫助。這項研究對任何企業都很重要且有用。

③ 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。

④ AI大數據技術介紹 AI與大數據有何關系

1、人工智慧與大數據密不可分，可以將很多大數據的應用歸結為人工智慧，隨著人工智慧的快速陵辯應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態物汪此、新模式。

2、人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語罩迅言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，隨著新一代信息技術的快速發展，計算能力、數據處理能力和處理速度得到了大幅提升，機器學習演算法快速演進，大數據的價值得以展現，隨著智能終端和感測器的快速普及，海量數據快速累積，基於大數據的人工智慧也因此獲得了持續快速發展的動力來源。

3、大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。

4、大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，所謂大數據，就是大量的信息，利用普通的加減乘除啥的肯定會把電腦給跑廢掉，不過這里的電腦不是我們用的普通的電腦，他們通常都有數據處理中心，就是高配的商業伺服器。