京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08