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| 本文作者： 張利 | 2017-05-13 12:19 |
AI掘金志（公眾號(hào)）：雷鋒網(wǎng)旗下只專(zhuān)注于報(bào)道AI商業(yè)化與落地的垂直內(nèi)容頻道。助力“AI技術(shù)輸出者”尋找商業(yè)潛力大的落地場(chǎng)景，服務(wù)“AI技術(shù)消費(fèi)者”選擇適合自身的技術(shù)供應(yīng)商。
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2.剖析各地醫(yī)院、銀行、制造企業(yè)、零售商、政府部門(mén)等傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)對(duì)AI的需求與實(shí)際應(yīng)用情況。
2017年5月10日，2017年中國(guó)SaaS產(chǎn)業(yè)峰會(huì)｜醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新論壇召開(kāi)。北大醫(yī)療信息技術(shù)有限公司區(qū)域衛(wèi)生大數(shù)據(jù)部王琦博士就醫(yī)療大數(shù)據(jù)的處理應(yīng)對(duì)之道做了主題演講。
“醫(yī)療大數(shù)據(jù)為什么這么難處理？”王琦稱(chēng)有三大難點(diǎn)：
一是醫(yī)療大數(shù)據(jù)沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的格式規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。
其次，我們現(xiàn)在能夠理解的數(shù)據(jù)可能是冰山上的一小部分而已，“通過(guò)新技術(shù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，先理解數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。”
第三是實(shí)踐中的難點(diǎn)，“我們搭建了貴州省的信息共享平臺(tái)，一共是24.9億條數(shù)據(jù)。”在搭建過(guò)程中，除了標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜、技術(shù)難之外，還涉及到管理難，怎么把145家單位的數(shù)據(jù)傳上來(lái)也是一個(gè)很大的難點(diǎn)。
王琦稱(chēng)，他們基于145個(gè)電子病例系統(tǒng)數(shù)據(jù)建成了一個(gè)臨床科研管理平臺(tái)，其上集成了數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言處理技術(shù)等技術(shù)方法，“我們并沒(méi)有用到全部數(shù)據(jù)，針對(duì)幾個(gè)緯度，探索整個(gè)數(shù)據(jù)使用全過(guò)程。”
據(jù)王琦介紹，這個(gè)平臺(tái)能做的有這些：
1、“醫(yī)生”角色：
比如轉(zhuǎn)移性右下腹疼痛，它要知道第一個(gè)癥狀發(fā)生部位在哪兒，表現(xiàn)什么，特點(diǎn)是什么，持續(xù)的時(shí)間是什么樣的，這才是我們臨床中需要的變量，最后要做統(tǒng)計(jì)分析的，一定要到變量和變量關(guān)系的層面才能用得上。
不僅能拆分出變量，還要理解上下文之間的關(guān)系，總個(gè)起來(lái)，給出一個(gè)可能的疾病名稱(chēng)。
2、除此之外，還要做科研：
通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，挖掘疾病之間的相關(guān)性。
對(duì)于樣本篩選，比如輸入糖尿病，要把姓名分布、年齡分布和其他疾病的相關(guān)性分布都能搜出來(lái)，以知識(shí)的結(jié)構(gòu)組織搜索，讓大家知道這些樣本可以用。
3、統(tǒng)計(jì)分析：
通過(guò)簡(jiǎn)單的操作可以出一些基本統(tǒng)計(jì)圖表。
4、臨床輔助決策，幫助醫(yī)生管理業(yè)務(wù)，做到事前監(jiān)控、事中預(yù)警、事后分析
5、基層應(yīng)用，相當(dāng)于一個(gè)初級(jí)醫(yī)學(xué)生，幫助基層醫(yī)生管理慢病患者的健康，貫穿用藥、復(fù)查、指癥檢測(cè)全流程，提升基層醫(yī)生的能力，并且提高他的醫(yī)患交流頻率；
6、最大的愿望是分享，共享才能形成真正意義上的大數(shù)據(jù)。
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