医用大数据人工智能

① 既能检索病例还可帮助诊断，看人工智能如何助力医疗升级

你知道吗？眼底医学检查是窥见高血压、糖尿病、冠心病、帕金森症等重大慢病信号的重要窗口，但是很多患者因定期复查的时间、财务成本和距离的阻隔而错过了控制病变的机会。

在9月18日，首台国产“黑 科技 ”眼底影像仪问世。这个集合了AI辅助诊断系统、华为云人工智能和连接技术以及协和医院顶尖临床实力的眼底影像仪，实现超弱光照量环境下的精准诊疗，简单、快速、无损地还原图像的真实纹理，为眼科医生提供更有利于精准诊断的信息，降低了漏诊、误诊的发生率！

什么是人工智能？

人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能在医院里的应用

1、医用虚拟助理

医用虚拟助理是一种基于人工智能技术和医疗知识体系，将患者症状表现与诊疗标准对比，为患者提供全流程服务的专用型信息系统，使用者可以通过语言文字、图像等形式与AI系统进行互动，使其提供医疗咨询等服务。

目前医用虚拟助理可用于疾病诊疗的前、中、后多个环节，如诊疗前的智能导诊机器人能对患者讲话内容进行语义分析经后台数据处理并给出分诊和导诊建议，或通过传感器获取患者生命体征信息并反馈给医生来提高问诊效率。

2、医学影像识别

AI 与 X 射线、超声、CT和MRI等医学影像结合能提高医师诊断效率，辅助治疗与判断。AI在医学影像领域的应用主要是图像分割、分类、配准、识别和深度学习系统等，即通过分析影像获取有意义的信息，进行大量的影像数据对比，进行算法训练，逐步掌握诊断能力。医学影像领域已成为AI与大数据在医疗领域应用发展最快的方向之一。

3、病理诊断

AI在标注病理结构等肿瘤特征时能够识别到人眼无法观察到的细节并作定量描述，可避免医师主观性带来的差异。AI深度学习技术在病理学领域展现出极大的应用前景，它可以帮助病理医师提高诊断效率和准确性，减轻工作负担，缓解病理医师缺乏以及不同地区医师诊断水平差距明显的难题，为患者提供更加精准、可靠的高质量医疗服务。

4、辅助诊疗

辅助诊疗是指将AI技术用于疾病诊疗中，让计算机从医学书籍、文献、指南和案例等深度学习医学知识并归纳，建立知识库，模拟医师的思维和诊断推理过程，对患者的病症信息等医疗大数据进行智能匹配，通过已学习的知识推理判断疾病原因与发展趋势，给出初步的诊断和治疗方案，医师参考辅助诊疗结果并结合临床经验提供更多的临床决策指导，使诊疗流程更加客观、科学、合理、高效。

5、医学数据平台

基于AI与互联网技术的医学数据平台可以分为两类：一是医学研究大数据平台，通过对医学文献中的海量医疗大数据进行分析，能够有效促进医学研究；二是医学评价数据平台，通过平台获取医疗机构内包括病案首页以及大型医用设备和临床重点药物相关的医疗活动中重要的数据点，让大数据进行分析和数据模型推演，从而提高医疗机构相关工作整体管理水平。

6、疫情诊治与监测

AI 借助大数据技术可以通过影像识别、自动体温检测和病毒溯源等辅助新冠肺炎诊治并进行疫情监测预警，开发适宜的预警关键技术，基于人工智能的疫情监控云平台监测预警、疫情地图、确诊及密切接触人员轨迹追踪、人群流动监测等在减少人力成本、降低感染风险的同时显著提升抗疫效率。

人工智能技术广泛的应用前景，将给老百姓看病带来许许多多、实实在在的便利。手术机器人、远程手术等应用场景，还将让更多百姓享受到优质的医疗资源。

专家：中国传媒大学信号与信息处理专业副教授余心乐

② 人工智能和大数据技术在医院慢病管理中起到了什么作用

在慢病领域，通过AI创新应用促进慢性病积极管理，用信息化的手段提高医疗服务的安全质量猛纤，缓解医疗资源的不平衡，更能够有效推动主动健康管理与服务的发展，实现医保治理效能的提升。

智慧眼围绕慢病管理的痛点，通过AI、大数据、智能设备手段的介入，为慢病管理带来了新的思路。

AI+大数埋数据能力，提高慢病服务效率。
将治疗服务延伸至院外，通过慢病管理平台提升医院的服务效率。通过打通院内外系统及物联网设备中的数据，汇总患者包括健康状况、病情发展、用药记录、治疗手段、过敏反应等信息，利用AI算法循证医学知识图谱，对数据进行智能化分析，形成慢病患者生理指标、代谢和行为关联的数据模型，为后续的诊疗提供依据和便利。

IoT感知，慢病管理更精准。
在医疗场景，IoT设备解决了数据持续监测的问题，可以让医生获取更完整的监测数据完成诊断和治疗，实现“院内+院外“的一体化服务。智慧眼结合智能物联设备，通过线上智能互动方式引导患者进行病情自测，枝毕仿健康数据上传，智能定制个性化健康管理方案，实现人机交互，精准追踪患者健康状态，提高医疗服务质量。

③ 大数据和人工智能在医疗智能决策分析过程中有哪些应用场景

智慧医疗行业的上游主要是医院相关方，主要涉及：

1、医疗器械设备：目前主要是指智能化的医疗器械设备。

2、医疗信息化握裂顷：即医疗服务的数字化、网络化、信息化，是指通过计算源中机科学和现代网络通信技术及数据库技术，为各医院之间以及医院所属各部门之间提供病人信息和管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换。

3、远程医疗：着移动通信、物联网、云计算、视联网等新技术的发展，众多的智能健康医疗产品逐渐面世，远程医疗也处于第二阶段向段陆第三阶段迈进的过渡时期。

而智慧健康行业的下游主要面对患者，可以涉及以下产业：

1、可穿戴设备：穿戴设备正被用在不同的场景中帮助帕金森症、糖尿病、心脏病、高血压和其他疾病患者管理疾病，这项技术降低了住院率和就诊率，是智慧医疗领域的一项重大技术。

2、移动医疗APP：基于移动终端的医疗类应用软件，主要为患者提供寻医问诊、预约挂号、购买医药产品以及查询专业信息等服务。

④ 人工智能在医学领域的应用包括

目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、肢族电子健康记录。

1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示哗饥轮，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。

⑤ 医疗人工智能的要素是

1.数据

医疗人工智能系统需要医疗大数据作为基础，通过机器学习等技术形成一定的智能，用来提供辅助诊断和辅助治疗的功能。

医疗大数据主要包括医学教科书、病历尤其是针对某类疾病的病历、数字化医疗影像、学术论文等。

对于医学影像人工智能系统来说，则是需要数字化影像数据，包括CT、MRI、超声、病理等影像数据，作为机器学习的原料。

因为病历数据、数字化医疗影像数据等属于医院的知识财产，所高族以人工智能系统的知识产权归属原则和管理方法，需要在实践中不断探索。

3.人工智能平台的计算能力

构建一个算力强大的计算平台是人工智能开发成功的根本要素之一。因为深度学习中需要非常巨大数量的数据输入给训练模型，训练模型则需要进行巨大规模的运算来训练模型使其具有智能，所以戚念迟人工智能平台的计算能力(算力)是其成功的一个关键要素。

目前，人工智能计算平台主要使用GPU芯片，医学影像人工智能系统更是依赖于GPU来进行训练和学习。也有一些AI系统使用CPU、FPGA、高性能处理器(TPU)等芯片。

⑥ AI在医疗领域有何重要应用，可以举例吗

AI在医疗领域有很多重要应用，以下是一些例子：
基于机器学习的医学影像分析：医学影像分析是医生诊断和评估疾病的关键工具。AI可以通过机器学习的方法来自动识别和分析X光，CT扫描，MRI等医学图像，从而帮助医生更准确地诊断疾病。
个性化医疗：AI可以根据个体病史和基因组数据等信息，为每个人定制更加精准的预防和治疗策略。例如，AI可以预测某种疾病的发病风险，并根据情况为患者提供个性化的预防措施。
医疗辅助决策：医生需要在巨大的医学数据库中筛选出最佳的治疗方案。AI可以利用大数据分析和机器学习算法，快速筛选出治疗方案，并为医生提供辅助决策。
机器人手术：AI可以驱动机器人进行微创手友尺术，精确控制手术过程，从而减少手术风险和侵入性。
疾病预测和预警：AI可以从病例和病原体数据中发现疾病的早期标志，并及早警告医生和患纳告哗者，从而更早的进行诊治和防治。
总之，AI在医疗领域有很多种应用，对提洞行高医疗质量和效率，降低医疗成本都具有重要作用。

⑦ 医疗ai是什么意思

医疗AI，通俗地说，就是将人工智能技术，比如神经网络芯片、智能传感器、开源开放平台等，应用到医疗健康领域，这二者的结合，也标志着传统医疗时代开始向智慧医疗辩燃辩时代过渡。AI医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大段氏数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量。
计算和生物科学在应用层面的融合，将具体体现于：AI在医疗领域的应用从学术追求走向临床实践，大数据和云平台为精准医学提供条件，纳米技术用于药物载体携缺和诊断，脑机接口用于辅助康复治疗和新一代人机界面，类脑芯片打破冯诺依曼传统计算机架构，DNA存储为巨量数据永久储存提供可能。
2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出要发展智能医疗，推广应用人工智能治疗的新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。乐观地说，“AI+医疗”的发展已经具备了政策层面的支持，随着整个资本市场的介入，人工智能在医疗领域的应用势“必更上一层楼”。

⑧ 大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域

如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。

对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。

颠覆医疗保健领域的大数据

在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。

报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。

这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。

Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。

大数据和人工智能如何协作以改进决策

在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。

将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。

1.删除数据收集中的偏差

HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”

2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突

必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。

人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。

3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响

在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？

数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。

4.理解潜在的因果关系

在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。

这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。