/圖片-19世紀(jì)，英國(guó)流行病學(xué)家和麻醉師約翰·斯諾用早期的現(xiàn)代科學(xué)數(shù)據(jù)記錄每天的死亡和受傷人數(shù)，并在地圖上標(biāo)出死者的地址，繪制出倫敦霍亂暴發(fā)的“簇狀”地圖。過(guò)去一般認(rèn)為霍亂是有害空氣引起的，斯諾通過(guò)調(diào)查——確定霍亂的罪魁禍?zhǔn)资潜晃廴镜墓菜?，同時(shí)奠定了病菌學(xué)說(shuō)的基礎(chǔ)，是Da 數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期雛形之一。

人工智能在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用包括:智能診療、醫(yī)學(xué)圖像智能識(shí)別、醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)、智能藥物研發(fā)、智能健康管理。1.智能診療智能診療是指人工智能技術(shù)在疾病診療中的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)和深度挖掘等技術(shù)，幫助醫(yī)生對(duì)病理和體檢報(bào)告進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)患者的-1 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。計(jì)算機(jī)通過(guò)“學(xué)習(xí)”相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠的診療方案。

2.在醫(yī)學(xué)影像智能識(shí)別醫(yī)療場(chǎng)景的傳統(tǒng)中，培養(yǎng)優(yōu)秀的醫(yī)學(xué)影像專(zhuān)業(yè)人才需要很長(zhǎng)的時(shí)間和很大的成本。另外，人工讀片時(shí)主觀(guān)性太大，信息利用不足，判斷過(guò)程中容易出現(xiàn)誤判。據(jù)研究統(tǒng)計(jì)，90%以上的-1 數(shù)據(jù)來(lái)自醫(yī)學(xué)影像，但影像診斷過(guò)于依賴(lài)人的主觀(guān)意識(shí)，容易出現(xiàn)誤判。AI可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量的醫(yī)學(xué)圖像，幫助醫(yī)生定位病灶區(qū)域，減少漏診和誤診的問(wèn)題。

個(gè)人觀(guān)點(diǎn)，歡迎交流。大數(shù)據(jù) 醫(yī)療是醫(yī)療行業(yè)的一次變革。首先:大-2醫(yī)療能有效提高醫(yī)療的有效性，在診斷、發(fā)現(xiàn)、治療、病理研究等方面都會(huì)有所提高。目前基于數(shù)據(jù) 人工智能的診斷準(zhǔn)確率在某些疾病的診斷上已經(jīng)超過(guò)了醫(yī)生。其次，如果有效應(yīng)用，將緩解欠發(fā)達(dá)地區(qū)醫(yī)療資源的短缺，從而減少醫(yī)療的支出。對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū)，可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人的精準(zhǔn)個(gè)性化醫(yī)療。

1。智能圖像識(shí)別醫(yī)療 數(shù)據(jù)其中90%以上來(lái)自醫(yī)學(xué)圖像，但圖像診斷過(guò)于依賴(lài)人的主觀(guān)意識(shí)，容易出現(xiàn)誤判。AI可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量醫(yī)學(xué)圖像來(lái)幫助醫(yī)生定位病灶區(qū)域，減少漏診和誤診的問(wèn)題。二、智能診療的泛化智能診療是人工智能-1/領(lǐng)域中最重要、最核心的應(yīng)用場(chǎng)景。智能診療是人工智能技術(shù)在疾病診療中的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)可以幫助醫(yī)生統(tǒng)計(jì)病理和體檢報(bào)告，通過(guò)大數(shù)據(jù)和深挖掘技術(shù)，自動(dòng)對(duì)患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。

Da 數(shù)據(jù)賦能“互聯(lián)網(wǎng) 醫(yī)療”近年來(lái)，“互聯(lián)網(wǎng) ”的熱度不斷攀升。2018年政府工作報(bào)告中，有7次提到“互聯(lián)網(wǎng) ”。“做大做強(qiáng)新興產(chǎn)業(yè)集群，實(shí)施“大數(shù)據(jù)”發(fā)展行動(dòng)，加強(qiáng)新一代人工智能的研發(fā)應(yīng)用，推進(jìn)醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等領(lǐng)域的“互聯(lián)網(wǎng) ”，寫(xiě)入今年政府工作建議。在今年的兩會(huì)上，多位科技領(lǐng)軍人物在“互聯(lián)網(wǎng) 醫(yī)療”中提出了對(duì)數(shù)據(jù)、-0/”的應(yīng)用建議。

人工智能進(jìn)入醫(yī)療的領(lǐng)域后，前途大有可為，理由驚人。進(jìn)行自動(dòng)無(wú)害的手術(shù)。人工智能用于改善健康醫(yī)療服務(wù)的效率和自動(dòng)化。人工智能技術(shù)的發(fā)展在過(guò)去受到質(zhì)疑，現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)技術(shù)正在推進(jìn)人工智能的進(jìn)程，在醫(yī)療健康領(lǐng)域也是如此。分析患者行為，制定個(gè)性化腫瘤治療方案。舉個(gè)例子，兩個(gè)乳腺癌患者可能得到相同的治療方案，但實(shí)際上，他們的身體狀況可能完全不同。

這樣的情況在我們身邊屢見(jiàn)不鮮。所以考慮到各方面的差異，這兩位患者需要兩種不同的治療方案。對(duì)于科學(xué)家和醫(yī)生來(lái)說(shuō)，難點(diǎn)在于掌握具體患者的個(gè)人信息。重要的關(guān)鍵信息往往淹沒(méi)在大量的數(shù)據(jù)中，醫(yī)生根本沒(méi)有時(shí)間(可能一年)從浩如煙海的信息中篩選出自己想要的東西。所以很多研究者想盡辦法用人工智能來(lái)克服這個(gè)困難。

Da 數(shù)據(jù)和人工智能相輔相成。一方面，Da 數(shù)據(jù)的積累為人工智能的發(fā)展提供了燃料，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大、種類(lèi)繁多、生產(chǎn)速度快、對(duì)加工能力要求高、時(shí)效性強(qiáng)、對(duì)可靠性要求嚴(yán)格、價(jià)值高但密度小等特點(diǎn)。，并提供了豐富的人工智能，以用于人臉識(shí)別的訓(xùn)練圖像數(shù)量為例，百度的訓(xùn)練人臉識(shí)別系統(tǒng)需要2億張人臉畫(huà)像。另一方面，人工智能向前推數(shù)據(jù)應(yīng)用深化，在計(jì)算能力和高價(jià)值的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，以人工智能為核心的智能化正在不斷拓展其技術(shù)應(yīng)用廣度，擴(kuò)大技術(shù)突破和強(qiáng)化的深度。