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
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31