
工智能结合医疗大数据触发产业变革
不同于传统的劳动密集型医疗,新兴的人工智能医疗模式是知识驱动和数据密集的。因此,未来将会有众多的新的医疗服务模式依赖于新一代用户友好、实时大数据分析的人工智能工具。
人工智能+大数据触发产业变革智能医疗蓝海正蓝
机器人只是人工智能的冰山一角,机器学习、神经网络、自然语音、图像识别等这些对于普通人来说生疏而又不具吸引力的技术,才是人工智能这座“冰山”的支柱。纵然人工智能领域的技术数量庞大、迭代迅速,但有两项核心基础却从不曾改,它们就是数据和算法。海量的数据是支持人工智能生成的来源,而优质的算法是确保人工智能进化的保障。
智能医疗是人工智能的下一个蓝海
“AI+”有多种可能性,为何偏说智能医疗是AI的下一个蓝海呢?主要还是基于两个因素的考虑:
首先就是巨头的入局以及投资者的目光走向。加上微软,目前已有4家科技巨头进入智能医疗,其余三家分别为谷歌、IBM和苹果。随着这些担当“行业风向标”的科技巨头的纷纷加入,哪怕项目再冷门,一直跟在他们身后的行业追随者们也会将目光投放在该领域。
其次就是基础技术、设施的逐渐完善。作为“云”的两项最基本服务,“云储存与云计算”的性能已发展的相当成熟,而共享服务更是在医院与医院、医生与患者之间搭建了一个平台,通过数据分享让患者的诊断更为全面。此外,随着语音识别、图像识别等技术的逐渐提升,作为搜集相关数据的智能手环、可实时规划最佳行驶路线的智能汽车等医疗附属硬件设施也在走向成熟(落地),进而推动了整个智能医疗产业链的成熟。
当产业链成熟,也就意味着这个领域是可以发展起来的,加上医疗行业的重要性以及AI技术的先进,智能医疗必将成为一个重点“AI+”领域。
五个方向触发医疗变革
人工智能在医疗健康领域有巨大的潜力,除了我们较熟悉的提升癌症治疗与诊断水平以外,人工智能还可以应用于众多的医疗场景:如胎儿监护、败血症早期发现、组合药物风险识别以及再住院的预测等等。不同于传统的劳动密集型医疗,新兴的人工智能医疗模式是知识驱动和数据密集的。因此,未来将会有众多的新的医疗服务模式依赖于新一代用户友好、实时大数据分析的人工智能工具。
未来人工智能/机器学习的工具和技术的应用,将在以下5个医疗领域中带来造福人类的变革:
人口管理:识别风险,判别病人是否处于风险中,并对可能降低风险的措施进行识别。
护理管理:为每个患者设计个性化的护理计划,缩小在护理中的差距。
患者自我管理:支持并能够为患者个人定制自我管理治疗计划,实时监视患者健康,调整药物剂量,并为有利健康的行为改变提供激励机制。
系统设计:优化医疗流程——从基本的治疗过程到医疗保险的一切,通过缜密的数据分析,在提高护理成果和质量的同时,降低成本。
决策支持:帮助医生和患者基于最新的测试或监控数据,选择合适的药物剂量,协助放射医师识别肿瘤等疾病,分析医学文献以及建议将产生最好结果的手术方案。
在这五个医疗领域应用人工智能/机器学习策略,对于创建大规模、高性价比、个性化、以病人为中心的医疗临床系统是必不可少的。
五大挑战制约人工智能医疗发展
近日,硅谷银行对122位医疗科技领域的创始人与投资人进行了调查,当问及2017年哪项科技对医疗产业影响最大时,46%的被访者选择大数据,35%的选择人工智能。这两个领域对医疗产业的影响最大。而投身人工智能医疗的科技公司将会面临的最大机会和挑战有以下5点:
最大的挑战:尽管该行业正处于创新的最前沿,但消费者、患者和客户采用问题仍然是初创公司面临最大的挑战(37%),其次是行业监管(34%)。
对投资的最大影响:34%的被访者表示,现有的那些受欢迎的技术,将对接下来几年的投资情况有最大的影响。尽管存在不确定性,7%的人认为,正在经历的美国总统大选是对该产业投资影响最小的一个因素。
最有前途的技术:调查显示,当问及2017年哪项科技对医疗产业影响最大时,46%的被访者选择大数据,35%的选择人工智能。
增长最快的领域:45%的被访者认为医疗保健服务或医疗保健技术在2017年将会经历飞速发展,8%的被访者认为移动健康应用会在2017年发展迅速,7%的人认为可穿戴设备是2017年会快速发展的领域。
最好的资金资源:61%的被访者表示,2017年风险投资将在这一领域大有作为,会为医疗健康领域提供最佳的投资机会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08