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大数据分析在医疗领域的应用

随着时代的飞速发展以及各项高新技术的趋于成熟，大数据领域被十分广泛地应用。除了我们所熟知的诸如各类软件或平台的推荐功能，城市智慧出行的云平台....大数据也在临床医疗中，发挥着重大的作用，这一变革将推进并更新临川医疗的发展，并裨补缺漏，大有广益。

精准医疗

精准医疗的概念于2011年被美国国家研究委员会首次提出，随着时代与大数据、人工智能等技术的发展，将其从一个医学概念推进至临床应用。回想一下，在日常生活中我们前往医院就诊的过程。不外乎是：在诊室内，医生与患者进行一段时间的症状交流。之后，医生据以往诊治经验与专业知识得出诊断，并进一步让患者进行血常规和相关医疗影像检查等。这些检查手段部分的费用较为昂贵，更甚者检查过程十分痛苦。除却这些因素不说，回看一下完整的就诊过程，是极其容易出现误诊的：其一，面诊时间有限，医生了解的情况有限，判断时存在局限性；其二，每位患者的病情大多各有不同、复杂多样，哪怕医生的经验十分丰富也难免有所疏漏。以上都是不可忽视的因素。那么精准医疗是如何改善的呢，大体工程如下。首先，在患者用自然语言描述病情的时候，诊疗系统会自动的录入和识别具体临床表现的关键词，在全医学信息数据库里进行大数据分析，快速匹配并按可行性升序排列出最有可能的疾病及其诊断的医学标准。医生会参考大数据分析提示经过临床的分析给出初步诊断后，诊疗系统会再次验证该诊断路径是否合理并给出进一步的辅助确诊的医学建议。同时也可以对医生的临床诊断进行验证，并给出风险提示。经过医生和智能诊断系统的双重验证，这样可以确保医生在全面分析患者病情并证据充足的情况下得出更准确的结论，这其实是“专家团+大数据库”的诊疗模式。而这一临床诊治的推进，要归功于大数据，随着数据量的不断积累，精准医疗的准确度与过程将更加高效与精准。

医学影像

医学影像作为临床诊断的重要辅助手段，对病症确诊、病情分析都起到关键性作用。而根据《2017年大数据发展报告》显示，大量医学影像相关企业已经成为融资特点，这也说明了医疗影像的特殊性。此外，不同于其他医学手段，医学影像工作环境较为特殊，诸如X射线、核磁共振成像、超声波等。除此之外，放射科医生往往需要单独查看每一个检查结果才能给出较为准确的诊断结果，这无形之中产生了巨大的工作量，极易使医生产生疲惫之感同时也可能耽误患者的最佳治疗时间，但利用大数据能够极大改善这种冗杂分析方式。诊断模型将基于健康医疗大数据提供的CT断层扫描数据以及相应的诊断结果，结合数据建模技术，构建基于医学影像的助诊断模型，并利用人工智能手段对肝癌进行诊断，以帮助医生更加高效地对患者进行不同疾病的筛查和确诊。其所能够研究的图像数剧量极大，远远高于常人的工作效率。但不可忽视的是，我国于医疗影像这一学科的人才空缺较大，大数据的研究与应用是机遇亦是挑战，要结合大数据分析这一“法宝”，从而使医学影像学科在大数据辅助下能够得到更好地发展。

机器学习

机器学习是一门研究如何设计算法利用数据使机器在特定任务上取得更优表现的学科，其中以深度学习门为代表的相关技

术已成为人们研究实现人工智能方法的重要手段之一。至今机器学习研究已经取得大量令人瞩目的成就:在图像分类任务上的

识别准确率超过人类水平[2]:能够生成人类无法轻易识别的逼真图像[3]和文本[4];在围棋项目中击败人类顶尖棋手[5];在蛋

白质结构预测任务上媲美真实实验结果[6]等，目前机器学习在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域正发

挥着不可替代的作用，相关应用涉及互联网、安防、医疗、交 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 的人工智能编程。

中国日报2021年消费者数据显示：在互联网环境下长大的80、90后家长素质教育首选编程，将编程能力和编程思维看做孩子通往未来的一张“通行证”。

随着人工智能不断发展，编程与人机交互成为必然趋势，而国家要实现2035第四次工业革命升级的目标，迫切需要大量的科技创新型人才，国家和教育部高度重视人工智能编程教育在基础教育领域的普及和开展。

也就是说，未来我们需要的是能将人工智能理论知识、技能应用在各行各业的复合型人才，能为公立学校及教育机构培养人工智能创新教育指导师，能熟练运用专业知识和技能的创新型人工智能教育人才，从而 实现人工智能人才储备，助力国家全面普及人工智能创客教育。

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