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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09