没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页2017医疗大数据:人工智能引领的医疗变革
2017医疗大数据:人工智能引领的医疗变革
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/star.98a08eaa.png)
2017年的医疗大数据与人工智能产业报告深入探讨了人工智能在医疗领域的革新应用及其对行业的影响。报告指出,自2016年起,全球人工智能热潮兴起,巨头如谷歌和IBM将医疗视为人工智能突破的关键领域,以Deepmind和Watson为代表的人工智能技术正逐步实现科幻小说中的设想,例如通过智能机器人进行疾病诊断和护理。 报告首先回顾了人工智能的发展历程,从1950年代科幻小说中的概念引入,历经两次低谷后,现今的深度学习和机器学习技术使得人工智能具备理解、推理和学习的能力。报告分析了人工智能发展的三大条件,即数据、算法和计算能力,并强调了数据获取的重要性,特别是医疗大数据。 医疗大数据作为人工智能的核心驱动力,报告详细阐述了其来源广泛且规模庞大,涉及患者记录、基因数据、医学影像等多种形式。医疗大数据具有多样性和复杂性,但同时也蕴含着巨大的价值,如疾病预测、精准医疗等。然而,发展过程中面临着数据安全、隐私保护、法规遵从等现实挑战,如区块链技术被提出作为增强数据安全的一种可能解决方案。 章节中进一步讨论了人工智能在医疗行业的实际应用,如辅助医生诊断、个性化治疗方案制定、医疗管理优化等。同时,报告关注了人工智能企业如何构建商业模式,以及潜在的商业机遇和风险。面对人工智能的浪潮,报告呼吁业界理性看待,明确医生角色的转变,以及人工智能如何推动医疗行业的变革,最终使医疗进入大数据时代。 综上,2017医疗大数据与人工智能产业报告不仅概述了人工智能的最新进展,还提供了对未来医疗领域深入应用的洞察,旨在为行业参与者提供指导,以应对这场科技革命带来的机遇与挑战。
资源详情
资源推荐
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10158019/bg10.jpg)
16
人工智能产业报告
2017医疗大数据和
上 世 纪 80 年 代, 还 有 一 些 商 业 化 应 用 系 统 的 出 现, 比 如 QMR(Quick Medical
Reference),还有哈佛医学院开发的 DXplain,主要是依据临床表现提供诊断方案。
DXplain 的知识库中,已经收录了 2200 种疾病和 5000 多种症状。
80、90 年代,个人电脑的快速发展,使得医疗领域也进入信息化时代。但是此时的计算机
应用大多局限于患者信息记录、病历管理、医院管理等信息化建设,并不能提供诊断意见。
90 年代末期,CAD 系统出现,可以帮助医生对疾病进行辅助诊断。乳腺 X 摄影计算机辅助
诊断 CAD 是比较成熟的医学图像计算机辅助应用,欧美已经针对这种计算机进行了近 20 年
的研究工作。X 射线图像经 CAD 处理后,对肿瘤、结节、空洞、炎症以及纤维化病变都能
提高检出率。
计算机辅助诊断 (computer aided diagnosis,CAD) 技术主要基于医学影像学,CAD 研究大
多局限在乳腺和胸部肺结节病变。CAD 技术虽然也是通过计算机在图像上自动标注病变位置,
但是并没有人工智能技术加入,无法通过自动学习的方式提升准确度。
2007 年,IBM 公司开发出一款人工智能系统,并以 IBM 创始人托马斯·J·Watson 的姓来命名。
Watson 拥有了理解自然语言和精确回答问题的能力。Watson 应用技术主要包括:自然语言
处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理
(包括规划和决策)、机器学习和训练。
2011 年 8 月,Watson 开始应用于医疗领域,成立 Watson Health。例如在肿瘤治疗方面,
Watson 已收录了肿瘤学研究领域的 42 种医学期刊、临床试验的 60 多万条医疗证据和 200
万页文本资料。随后 IBM Watson Health 参与多项医疗应用人工智能研究,包含慢病管理、
健康监测、新药研发、白内障手术、液体活检等领域,并迅速完成商业化应用。
2016 年 2 月,谷歌 DeepMind 成立 DeepMind Health 部门,与英国国家健康体系(NHS)合作,
帮助他们辅助决策或者提高效率缩短时间。在与皇家自由医院的合作试点中,DeepMind
Health 开发了名为 Streams 的软件。这一软件用于血液测试的 AKI 报警平台,帮助临床医生
更快地查看医疗结果。
2016 年 7 月,谷歌 DeepMind 与 NHS(英国国家医疗服务体系)再次合作,同 Moorfields
眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。通过一张眼部扫描图,该系统能够辨识出
图:IBMWatson,蛋壳研究院
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10158019/bg11.jpg)
17
人工智能产业报告
2017医疗大数据和
视觉疾病的早期症状,达到提前预防视觉疾病的目的。
二、人工智能改变医疗未来
人工智能辅助医疗健康领域,可以获得诸多颠覆性的改进。
通过人工智能的应用,可以帮助医生提高医疗诊断速度、准确率,提高医生的供应量;
通过人工智能的应用,可以提高患者自查自诊自我管理的比例,降低患者对医生的需求量,
减少成本;
通过人工智能的应用,可以更早发现疾病,减少后续的医疗费用支出;
通过人工智能的应用,可以提高医疗机构、医生的工作效率,降低医疗成本;
通过人工智能的应用,可以优化医院的管理水平,减少不合理的医疗支出;
通过人工智能的应用,可以帮助研发人员发现有价值的新药物,帮助医生对患者进行个性化
分析、优化治疗方案。
所以,人工智能和医疗的结合可以大大提高了医疗质量,降低了医疗成本,激发了人们对人
工智能改变生老病死的想象。
图:科技辅助医疗发展的三个阶段,蛋壳研究院
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10158019/bg12.jpg)
18
人工智能产业报告
2017医疗大数据和
一、医疗大数据的来源
研究医疗大数据之前,首先讲讲什么是个人健康大数据。个人健康大数据是指个人从出生到
死亡的全生命周期过程中,因免疫、体检、门诊、住院等健康活动所产生的大数据。按照数
据的归属不同,可分为留存到医疗卫生领域、金融保险领域和公安领域等。留存于医疗卫生
领域的大数据,我们理解为医疗大数据。
早期,大部分医疗相关的数据都是以纸张化的形式存在,而非电子数据化存储。比如检查结
果、处方记录、收费记录、护士医生手写的病历记录、X 光片记录,磁共振成像(MRI)记录、
CT 影像记录等。随着数据存储、计算平台和移动互联网的发展,医疗数据实现了快速的电
子数字化和大爆发。
医疗影像是第一个转向数字化的医疗细分领域,数以亿计的数字化影像记录存储在医院中。
医生越来越擅长通过 MRI 和 CT 获取我们身体的内部影像,但是医生并不能把这么多的数据
变成更有价值的信息,而机器则可以。影像数据越多,机器可以学习的资料越多,就会更好
地诊断疾病,预测疾病。
医疗大数据是因健康活动而产生的数据,从出生、免疫、体检、门诊、住院和其他活动所产
生的数据来源,可以叫数据划分为三类,分别为电子健康档案数据库、电子病历数据库和全
员人口个案数据库。
人口数据库:主要包含人口信息,数据来源于各大部门(卫计委、公安、民政、统计、人力
社保、教育等)交互共享。
第四章 人工智能的核动力:医疗大数据
图:我国“46312 工程”顶层设计中,描述的因健康活动而产生的“医疗数据”,蛋壳研究院
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10158019/bg13.jpg)
19
人工智能产业报告
2017医疗大数据和
健康档案数据库:主要包含定期或不定期的健康体检记录、卫生服务过程中的各种服务记录、
专题健康或疾病调查记录。数据来源于体检机构、医院和基层。
电子病历数据库:主要包含医院诊断治疗全过程原始记录,数据来源于医院,其商业化价值
最高。
除了传统的以上三个来源之外,医疗大数据还包含通过“物联网”所收集的数据——医疗器
械收集的健康数据,APP、远程监控、传感器提供的连续临床数据。云端的临床数据让医生
可以方便地获得远在 100 公里外的病人信息,也可以和其他医生进行远程协助。
医院是医疗大数据的主要来源,医院的基础数据可以分为三个类别:
1. 临床基础数据。包括疾病、临床路径、用药等。
2. 医院的资源数据。包括销售成本、治疗费用等人、财、物的资源数据。
3. 患者院前院后数据。包括用户的行为数据,饮食数据、运动数据等相对零散的数据。
针对医院的临床基础数据,有 HIS、LIS、EMR 等系统进行支撑。针对医院的资源数据,通
过 HRP 系统进行管理。而针对患者行为数据,则可以通过各种移动终端或采集设备,进行
数据的收集。
比如医生要关注某一疾病消耗了多少社会资源,国家应该在保险支付体系为它报销多少比例,
这就涉及到 HRP 系统的数据。
利用互通互联的信息系统获取病种相关的临床与财务数据,根据临床路径对病种进行精准的
成本测算,再将医院病种成本与医保支付标准进行比对,就能得出疾病的报销比例。
如果医生关注的是临床的诊疗行为,想要提高糖尿病的治疗效果和临床疗效,那么更应该关
注疾病的诊断、治疗、药物,以及诊后随访的数据。
这就需要 EMR 等系统的支撑。利用病种成本分析,优化医院科室服务,为医院科室发展提
供量化建议,为医院病种绩效管理提供参考指标。
总之,针对不同的应用场景,HIT 企业收集的数据内容与医疗研究者的研究内容都是不同的。
数据的价值大小,既取决于它的使用者,又取决于具体的应用场景。
二、医疗大数据极其庞大
在过去的十年里,随着电子病历的实施,数字化的实验室幻灯片,高分辨率的放射图像、视
频,医疗保健数据量呈指数级增长,整个医疗行业的数据量令人难以置信。再加上制药企业
和学术研究机构档案,以及数万亿的数据流从可穿戴式设备的传感器中得到。EMC 和 IDC
发布的报告显示,2013 年全球医疗保健数据量为 153 EB,预计年增长率为 48%。这意味着
到 2020 年,这个数字将达到 2314EB。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10158019/bg14.jpg)
20
人工智能产业报告
2017医疗大数据和
一般我们电脑的硬盘存储数据是以 GB,或者 TB 为单位。1GB 的容量可以储存约 5.4 亿的汉
字,或者 170 张普通数码相机拍摄的高精度照片,或者 300-350 首长度为 5-6 分钟的 MP3 歌
曲。 那 GB、TB、 EB 和 ZB 的关系又是怎样的呢?
1ZB=1024EB=1024
2
PB=1024
3
TB=1024
4
GB
三、医疗大数据的特征
医疗大数据呈现以下四个特点:
图:全球健康数据量预测,蛋壳研究院
图:医疗大数据的四大特征,蛋壳研究院
剩余166页未读,继续阅读
![PDF](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/ac6c652d6ba041cf9451095fc7001275_wuwen2049.jpg!1)
Baron_CY
- 粉丝: 31
- 资源: 11
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)