“健康中国2030年”计划概述清楚地表明，卫生行业的发展是建立“健康中国”的五项主要任务之一，并提出了将卫生行业发展成国民经济的支柱行业的战略目标：卫生服务行业的总规模将在2020年达到8万亿英里，而年度GDP则将占1​​0％以上。

作为新基础设施的七个主要领域，作为城市基础设施和数字经济的基础，大数据中心的平台级别和运营能力将直接决定新基础设施的总体效率。医疗服务将是验证大数据中心构建质量的“放大玻璃”。

5个主要应用

医生通常希望收集尽可能多的患者信息，并尽早发现疾病。对于患者，它不仅降低了身体健康损害的风险，而且减少了医疗费用。通过分析医学大数据，人类不仅可以预测流行病的爆发趋势，避免感染，降低医疗费用等，还可以使患者享受更方便的服务。

1。电子病历

到目前为止，最强大的大数据应用是电子病历的收集。每个患者都有自己的电子记录，包括个人病史，家族病史，过敏和所有医疗测试结果。这些记录通过安全的信息系统在不同的医疗机构之间共享（无论是否安全）。每个医生都能在系统中添加或更改系统中的记录，而不必通过耗时的纸张工作来进行。这些记录还可以帮助患者掌握其药物状况，也是医学研究的重要参考。

2。健康监测

医疗行业的另一个创新是应用“可穿戴设备”，可以实时报告患者的健康状况。与分析医院医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具有相同的功能，但可以在医疗机构以外的地方使用，降低医疗费用，因此患者可以在家中了解他们的健康状况，并获得智能设备提供的治疗建议。这些可穿戴设备不断收集健康数据并将其存储在云中。除了向个别患者提供实时信息外，此信息的收集还可以用于分析某个组的健康状况，并根据地理位置，人口或社会经济水平用于医学研究。最后，基于这些初步研究，对疾病的预防和治疗计划进行了制定和调整。配备GPS定位的哮喘吸入器是一个典型的例子。它不仅观察到单个患者的哮喘，而且可以从同一区域和多名患者的多名患者的哮喘模式中找到适合该地区的更好的治疗选择。可穿戴设备在我们的日常生活中无处不在，计数器，体重跟踪器，睡眠监视器，家庭血压计等。都为医疗数据库提供了关键数据。

3。医疗资源分配

这项看似不可能的任务已在大数据的帮助下在某些“飞行员”单位中实施。在法国巴黎，四家医院每天通过来自多个来源的数据预测每位医院的患者数量。他们使用一种称为“时间序列分析”的技术来分析过去10年的患者入院记录。这项研究可以帮助研究人员发现患者入学的规则，并使用机器学习来找到可以预测未来入学规则的算法。这些数据最终将提供给医院经理，以帮助他们预测未来15天内需要的医务人员的“阵容”，为患者提供更多的“相应”服务，缩短等待时间，并帮助医务人员尽可能合理地安排工作量。

4。大数据和人工智能

人工智能技术通过算法和软件分析复杂的医学数据，以实现近似人类认知的目标。因此，AI使计算机算法可以在没有直接人类输入的情况下估算结论。由AI提供动力的脑部计算机界面可以帮助恢复人类的基本经验，例如由于神经系统疾病和神经创伤而失去的语音和交流功能。在不使用键盘，监视器或鼠标的情况下，在人脑和计算机之间建立直接接口将大大改善肌萎缩性侧面硬化症或中风损伤患者的生活质量。 AI也是新一代辐射工具的重要组成部分，有助于通过“虚拟活检”来分析整个肿瘤，而不是通过一个少量的侵入性活检样本。 AI在放射医学领域的应用可以使用基于图像的算法来表达肿瘤的特征。在发展中国家，精通放射学，超声波和其他领域的医务人员非常稀缺。 AI可以完成最初需要在一定程度上参与人类参与的诊断行为，从而减少对实际操作中专业放射科医生的需求。

5。医学成像

医学成像包括X射线，磁共振成像，超声检查等，它们都是医学过程中的关键链接。放射科医生通常需要单独查看每个测试结果，这不仅会产生大量的工作，而且可能会延迟患者的最佳治疗时间。但是大数据可以有效解决这个问题。算法可以研究的图像数量远远超过了人脑，并且一生后，没有放射线医生可以匹配机器的速度和强度。通过构建识别图像中模型的算法，这些模型可以形成一个编号系统，以帮助医生进行诊断。

5个疼痛点

1。数据安全

医疗数据涉及有关个人数据隐私的问题，因此应特别注意保护个人数据隐私。中国的“网络安全法”规定，“网络运营商不得披露，篡改或损害他们收集的个人信息；如果未经收集的人的同意，他们不得向他人提供个人信息。但是，除了处理后，他们无法识别一个特定的个人并且无法恢复。”尽管AI医疗公司必须处理使用数据时无法识别的数据，这可以帮助AI医疗公司在一定程度上避免数据安全问题，但它们仍然无法完全避免出现数据安全问题。目前，我的国家没有关于数据所有权的明确法律规定。使用医疗数据个人，医疗机构或参与建设的企业的权利吗？医疗行业的共识是数据是患者，医生和医院的共同资源，不能直接用作利润。一般而言，数据可以与科学研究项目合作。使用前，必须获得患者的同意，并且医生必须获得医院科学研究项目的申请。因此，大多数AI医疗公司仍然通过与医疗机构合作在科学研究项目中获得数据培训模型。

2。数据开放性受到限制

中国的医疗数据有限，这主要反映了两个方面：一个是国内外的发行限制，另一个是医院或医院之间或医院和公司之间的流通限制。国内外的限制实际上非常简单。每个国家都有相关的法规，一些国家都有更严格的法规，例如美国和欧洲。就医院和医院之间的流通限制而言，我国的大多数医院数据都存在，并且相对难以循环，更不用说数据和数据货币化的共享和交叉应用了。自2017年以来，该国已通过立法逐渐标准化并开放了数据的使用，并连续建立了各种数据应用程序平台。通过国家权力和工业资本的结合，它加快了医疗数据的互连和数据共享机制，从而为医疗大数据的应用带来了好消息。

iii。数据标准差异

我的国家人口众多，医疗数据丰富，但是“大数据”并不意味着“大数据”。临床数据不够统一和标准化。不同地区和医院之间的数据尚未连接，也没有统一标准，因此该价值无法反映。例如，成像系统的数据标准问题是，超过80％的医学大数据是成像形式，但是PACS系统的生产设备和数据标准是不一致的，并且数据通信存在许多障碍。

4。道德争端

尽管AI在医疗行业取得了显着的进展，但不可否认的是，在应用AI中仍然存在一系列道德问题，例如：AI导致个人信息泄漏并导致医疗事故。谁是负责方？ AI的使用导致了医务人员的失业，并触发了医疗行业结构的转变。社会应该如何回应？有许多这样的问题，需要由行业从业者面对和解决。

5。高数据成本

所有基于AI的医疗技术均基于“数据”。目前，AI医疗公司以三种方式获得数据：首先，与医院与科学研究项目合作；其次，从公共数据集下载数据；第三，购买数据。总体而言，获取数据的成本主要在数据采集和数据注释中。随着模型培训的逐渐加深，数据吞吐量可能会几何增长，并且成本也会上升，这明显增加了实现大数据医疗服务的负担。

5个趋势

1。智能图像识别

In June 2018, at the global finals of the "Chain" Cup's first neuroimaging artificial intelligence human-machine competition, co-organized by the National Center for Clinical Medical Research on Neurological Diseases, the Capital Medical University Human Brain Protection High-tech Innovation Center and the Chinese Stroke Society, one side was the world's first CT and MRI neuroimaging AI-assisted diagnostic system, and the other side was 25 top experts in the global神经影像领域。 AI以87％和83％的精度率分别以66％和63％的精度击败医生，基于大数据的人工智能也具有速度的优势。超过90％的医学数据来自医学成像，但是成像诊断过于依赖人们的主观意识，并且容易犯错。中国每年在中国临床医疗保健中被误诊的人数约为5700万。通过学习大量医学图像，AI可以帮助医生找到病变并减少误诊和误诊问题。

2。智能诊断和治疗的概括

智能诊断和治疗是医学领域人工智能的最重要和核心应用方案。智能诊断和治疗是人工智能技术在疾病诊断和治疗中的应用。计算机可以帮助医生进行有关病理学，体格检查报告等的统计数据，并通过大数据和深入挖掘分析和分析患者的医疗数据，并自动识别患者的临床变量和指标。计算机使用“学习”相关的专业知识来模拟医生的思维和诊断推理，从而提供了可靠的诊断和治疗计划。

IBM开发的Watson机器人可以在17秒内阅读3469份医学专着，248,000篇论文，69份治疗计划，61,540个试验数据和106,000个临床报告。通过阅读大量医学知识，沃森机器人在短时间内迅速成为肿瘤学专家。 2012年，沃森机器人通过了美国专业医师资格检查和部署服务，以在美国许多医院提供辅助诊断和治疗。目前，沃森机器人提供的疾病类型包括乳腺癌，肺癌，结肠癌，前列腺癌，膀胱癌，卵巢癌，子宫癌和其他癌症。

3。加快药物开发

依靠大数据，人工智能系统可以快速，准确地挖掘并筛选出合适的药物。通过计算机模拟，人工智能可以预测药物活动，安全性和副作用，以找到与该疾病相匹配的最佳药物。该技术将大大缩短药物开发周期，降低新药的成本并提高新药的成功率。例如，当某人被诊断出患有癌症时，智能药物开发系统使用患者的正常细胞和肿瘤实例化其模型并尝试所有可能的药物，直到找到杀死癌细胞而不会损害正常细胞的药物。如果找不到有效的药物或有效药物的组合，它将开始开发一种可以治愈癌症的新药。如果该药物治疗该疾病但仍具有副作用，则该系统将尝试通过相应的调整来摆脱副作用。

4。医疗机器人广泛使用

机器人在医疗领域有广泛的应用，例如智能假肢，外骨骼和辅助设备来修复受损的人体，医疗机器人可以帮助医务人员的工作。目前，关于机器人在医疗领域的应用的研究主要集中在外科机器人，康复机器人，护理机器人和服务机器人上。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，并进入了市场应用。天东的第三代机器人可以帮助医生肢体和骨盆骨折和全段脊柱手术，从而使患者的软组织损伤较小，出血较少，康复速度较小，并减轻医生的疲劳。在医院的门诊部，Iflytek的“小”在全国近100家医院中“负有值班”，为患者提供了各种功能，例如任命注册，询问服务，智能诊断，路径指导，报告询问等，并为医院共享指导工作。胃镜使许多人感到痛苦和恐惧，现在患者只需要吞下胶囊，将其变成胃中的“机器人”进行螺旋扫描，然后将图像实时传输到医生的计算机，然后迅速完成。

5。健康管理的实时跟踪

基于人工智能构建的智能设备可以监视人们的一些基本身体特征，例如饮食，身体健康指数，睡眠等。对身体健康的简单评估，提供个性化的健康管理计划，及时确定疾病的风险，并提醒用户注意他们的身体健康和安全。目前，基于精确医学的健康管理，人工智能在健康管理中的应用主要是在风险识别，虚拟护士，心理健康，在线咨询，健康干预和健康管理中。目前，研究人员正在努力通过与智能手机联系来整合来自电子病历等多个渠道的数据。人工智能系统可以为患者提供个性化的健康管理解决方案，以帮助患者计划其日常健康安排。同时，通过手机或家庭智能终端，用户可以随时与Smart Health Consultation Service平台联系以获取专业疾病分析咨询。它还提供独家卫生管理人员，提供家门的物理疗法，户外药品的交付和其他服务。

后记

相关数据表明，在2020年，我国健康和医疗大数据行业的规模将超过800亿元人民币。

COVID-19大流行使医疗行业更清楚地意识到医疗大数据研究和应用的重要性。对电子病历，智能医院，医疗AI，DRG等的投资将进一步增加，建造新模型（例如医疗联盟和基层医疗和卫生服务系统）也将成为建设的重点。

如何使用AI，大数据，物联网和其他技术来提高医疗机构的诊断和治疗水平，并优化城市公共卫生系统的精致管理能力将成为一个“大型测试”，以决定地方政府和技术公司面临的命运。