，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。...★原文翻译★ 大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。...以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1. 分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。...大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 4....和其他行业一样，大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。 以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的七个方面。
基层医疗问题很多，但总结起来，都离不开这四个——“恰好解决”，每一个都“恰好”可以被AI医疗自带的特性所“解决”： 1、医疗效率上的人才缺口 即医生数量少，数据显示基层医疗的主体地区——农村每千人口医师数为...3、医疗责任上的资源缺口 基层医疗与三级医院甚至全国性知名大医院注定只要“治病”不同，它除了承担普通百姓的一些小疾患，未来还更偏向于大众健康管理职责，是医疗“治”之外“防”的重要承载。...1、从单点突围，到体系化铺设 与基层医院相比，非基层大型医院往往都建立了自己成熟医疗体系，一些医院在信息化、数据化方面也有所动作，所以，后者对AI医疗的需求，在体系化方面并不如基层医疗强烈。...从公开资料看，灵医智惠以“灵医智惠技术中台“为核心，面向院内院外场景开放15项能力，围绕从临床、科研、到管理、患者服务等领域，提供五类解决方案，具体包括上文提到的CDSS、眼底影像分析系统、医疗大数据解决方案...举目望去，这样的AI才是在做一件真正推动社会进步的事，脱离单纯的技术概念，塑造广泛的社会价值。
正因如此，百度、腾讯等互联网大厂积累下来了大量医疗数据，这些数据积累使其推出专业的医疗大模型产品成为可能。...得益于此，微脉、卫宁健康都积累下来了海量的、高质量的医疗数据，这些数据无疑是大模型产品的优质训练数据集，能够帮助二者训练出精准度更高、可靠性更强的医疗大模型产品。...为了避免此类情况的发生，发力于此的厂商们必须保持审慎的态度，不断打磨产品本身，以提升大模型产品的能力。二是，医疗数据的隐私性高、数据处理难度大，医疗大模型的训练不易。...众所周知，由于医疗数据往往涉及患者本身，因此具备很高的私密性，但大模型能力的训练又需要大量数据为支撑，对研发医疗大模型的厂商来说，数据的获得有着比较高的难度。...不仅如此，由于数据标准不一，医疗行业的数据处理同样难度较高，需要医疗大模型厂商多下功夫。
，由于与医疗保健相关，已经出现在个性化医疗革命的中心。...美国Definiens公司是生命科学领域里，对生物标志物诊断和医疗保健行业的定量数字化病理图像分析和数据挖掘解决方案的领先供应商。...该公司的首席执行官，托马斯黑德勒，和我们探讨了大数据推进个性化医疗事业的五大原因。 1. 能解开未知 科技可以帮助我们从实验样品和活组织切片中获取大量的数据。...能关联多种诊断信息来源并制定治疗方案 来自临床结果、遗传图谱和组织形态的大数据分析将是个性化医学的一大动力。随着我们对来自不同来源的数据对比整合，为每个患者量身定制治疗方案也将成为可能。 3....病人病理样本的数据化，也就是从定性样品中提取多次离散数据点，就会产生广阔数据量，以便用来进行统计分析，并迅速做出切实可行的临床诊断和治疗建议。 4.
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
Docker是啥 Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。...容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。...现在我正在看的书是《Docker技术入门与实践》，号称中国第一本讲解Docker 的书籍，而我对Docker的学习也将围绕着这本书展开。...镜像是创建Docker容器的基础，通过版本管理和增量的文件系统，Docker提供了一套十分简单的机制来创建和更新现有的镜像。 用户可以从网上下载一个已经做好的应用镜像，并通过命令直接使用。...可以吧每个容器看作一个简易版的Linux系统环境（包括了root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间），以及与运行在其中的应用程序打包而成的应用盒子。 镜像自身是只读的。
席间多位领域专家大咖就论坛主题进行了深入地探讨，既吸引了业内专业人士的热情参与，又吸引了众多场外观众积极地收看直播。...（图片为：医疗健康大数据论坛活动现场） “2017中国大数据人工智能创新创业大赛”作为国内最具影响力的专业大数据人工智能赛事之一，为参赛选手提供了强有力的资源和平台：如国内首次开放专家标注高质量的胃癌数字病理样本图像数据集...，国内首次联手医疗机构提供实际医疗场景AI创业赛，首次提供6大实际医疗场景，提供珍贵的骨骼X线图片数据集，对接医院实际紧迫需求等。...，解读大数据人工智能技术在健康医疗领域的发展与创新应用。...（图片为：赛题冠军亮相医疗健康大数据论坛） 大赛智慧医疗方向的三个赛题冠军在本次论坛现场齐齐亮相，就各自领域的项目做了精彩的主题分享。
数据分散罕见：病历、药物信息、试验结果数据的分散性使得生物医疗领域难以综合和比较不同的数据。...蛋白质等等）也用于“达尔文”大模型（通用开源数据以外）进一步的预训练，赋予“达尔文”大模型在生物医疗领域比一般通用大模型具备更有竞争力的表现 2.2 科研强化 RLHF 是指"Reinforcement...“火山方舟” 包含模型广场、模型体验、模型训练推荐以及模型应用的功能，其使命是加速大模型和大算力的应用落地，加快大模型在各行业发挥商业价值。...带给大家一个好消息，“达尔文”大模型将入驻火山引擎大模型生态，上架至“火山方舟”的模型广场，补全火山引擎大模型生态的生物医疗领域，并供大家使用与反馈。 火山方舟 3....尽管在线智能问诊可以提供有用的信息，但它不是替代真正医疗专业人员的诊断和治疗。 线下导诊：线下智能导诊是指智能助手在医疗机构的实际场景中提供导诊服务。
近来，工作偏向于心理医疗领域方面的大模型，仅从领域大模型的落地，聊聊个人的一些思考。 硬件 准备好花钱买GPU。...领域大模型 业务场景的思考 首先需要审视斟酌业务领域的特殊性与可行性，我们要做的是心理领域，而心理领域倾向于医患对话，即询问链的场景；不仅仅是一问一回答的角度，而作为智能体(AI模型/医生)还需要 对患者的回答进行...开源模型 摸着石头过河——目前医疗、金融等领域已经有很多的开源模型，作为技术储备与预研，极其需要对已有的开源模型做一些调研。...如下是我个人觉得不错且对于我们的场景可以借鉴的医疗模型： 扁鹊 BianQue 灵心 SoulChat CareGPT MedicalGPT 对于开源模型的研究，不仅仅是跑demo，没有什么用处，毕竟又不能直接拿过来落地...训练数据及格式 数据的质量与格式，在这些开源模型都是有的；而且对我们的业务来说，多轮对话是很常见的，因此怎么样让数据更紧凑更小，但不损坏数据质量，是我们需要审视的。
根据不完全统计，2016年8月大数据行业共计发生33起投融资事件，相比上个月环比增长57%，其中已披露具体金额的有29起，涉及金额13.9亿人民币。...目前中国政府也大力促进医疗大数据的发展，2016年6月下旬，《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(国办发〔2016〕47号)的出台，对医疗大数据的发展带来有利的政策保障，具有里程碑意义...2、医疗大数据提升医疗系统的效率 医疗大数据的应用不局限于各医院的数据，也包括医疗保险系统的数据、卫生管理部门的数据，药品管理部门的数据、病人和医生的数据等。...3、医疗大数据有效减少医疗事故 电子健康/医疗记录数据，能够促进服务供应商和医疗机构之间的数据全面分享。...整体来说，在政府部门的政策促进下，医疗大数据在未来几年的发展值得期待，医疗大数据的发展也将给中国现有医疗体系带来重大改变。 注：2016年8月大数据领域投融资列表 ?
【从安全万家说说医疗SaaS终究应该怎样玩】 安全不仅在医疗保险职业中具有多年累积的线上线下共同优势，并且在转型中还不断将大数据、云核算等技能才能落地于详细事务，彻底有资历充任探究医疗晋级的排头兵。...在治疗过程中，“云诊所”系统可以自动识别电子病历内容，结合大数据及AI才能，给出辅佐建议和个性化治疗思路，为经历不行丰厚的底层医师供给外部支持。...【底层医疗破局要害：从医疗SaaS三大趋势说起】 我在传统企业转型培训课“重立异”中提出，用互联网的技能、方法论和价值观，去重构（留意不是推翻）传统职业，构建“进口模式”的新商业形状，这是我国当时经济最大的亮点...： 榜首，数据无缝化。...未来医疗SaaS必定不止停留在电子处方、线上就医、在线付出等单一流程功能的信息化上，而是将线上、线下全面打通，数据进口无缝化，患者和治疗组织不必忧虑数据对接错位的问题，然后可以建立起全面的笔直数据库，促进现代医学和治疗技能的前进
云计算的概念可以追溯到20世纪90年代中期，由苹果公司的分支General Magic率先提出。1996年，专家们在Compaq的内部文件中首次使用了该术语。...云计算在医疗网络中的发展，将推动远程协作和数据共享，而对于过时的设备而言，则很难或不可能做到这一点。 2.HIPAA和云计算 尽管云计算正在席卷医疗领域，但并非毫无规则。...Ponemon研究所的专家称，医疗数据泄露的平均成本为每条记录380美元以上，是全球其他行业平均成本的两倍多。为什么？因为黑客觊觎这些数据。...随着物联网设备产生万亿字节的数据，这种边缘处理可以使系统更加高效，减少时间浪费。 5.数据自动化和存储 医疗行业的云计算支持在2020年及以后推动数据自动化。...当安全不是优先事项时，数据就有风险。每次医疗违规和数据泄露都会消耗大量成本，而且还可能引发诉讼。 来源：大健康pai
这是无量测试之道的第168篇原创 Docker 核心概念 镜像 镜像是什么呢？通俗地讲，它是一个只读的文件和文件夹组合。它包含了容器运行时所需要的所有基础文件和配置信息，是容器启动的基础。...2、从功能镜像仓库拉取别人制作好的镜像。 一些常用的软件或者系统都会有官方已经制作好的镜像。...容器是 Docker 的另一个核心概念。通俗地讲，容器是镜像的运行实体。 镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层，并且容器中的进程属于运行状态。即容器运行着真正的应用进程。...虽然容器的本质是主机上运行的一个进程，但是容器有自己独立的命名空间隔离和资源限制。也就是说，在容器内部，无法看到主机上的进程、环境变量、网络等信息，这是容器与直接运行在主机上进程的本质区别。...当时的编排技术有三大主力，分别是 Docker Swarm、Kubernetes 和 Mesos 。
基于bloomz-7b指令微调的中文医疗问诊大模型，实现智能问诊、医疗问答 码源见文末 1.项目简介 本项目开源了基于医疗指令微调的中文医疗问诊模型：明医 (MING)。...目前模型的主要功能如下： 医疗问答：对医疗问题进行解答，对案例进行分析。 智能问诊：多轮问诊后给出诊断结果和建议。...3.数据集构建 数据集主要由四个部分构成： 数据类型 数据构成 数量 占比(%) 医疗知识问答 基于临床指南和医疗共识的知识问答 168k 48.88 基于医师资格考试题的知识问答 77k 真实医患问答...20k 多轮病人信息推理与诊断 20k 任务指令 医疗指令 150k 26.91 通用指令 150k 安全性数据 敏感性问题 15k 2.69 医疗反事实 15k 总计 - 1.12M...像这个报告说的情况严重吗，我和我妈都挺担心的2. 正规化治疗，有哪些方面？3. 要打针的，是什么药？要住院吗？贵不贵？4. 这个病对生活影响大吗？5. 生活习惯方面有没有建议？
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会的上午大数据与生物医疗分论坛中，来自北京大学第三医院、微软等六位专家与教授，分享了大数据在生物医疗行业的实践和应用。...人工智能在医疗数据中的应用 峰瑞资本早期项目负责人 谭验 谭验谭总从各行业数据化程度入手，探讨了医疗大数据的来源与应用，讲述了AI在制药中的应用，以及数据分析驱动下的医保控费，谭总在分享中还提到如何制定个性化解决方案...健康医疗大数据的建立与应用 经纶世纪医疗网络技术（北京）有限公司创始人&总裁 余中 打造健康医疗大数据驱动的智慧健康医疗服务是当今全球各国关注的重点，是人工智能在健康医疗行业进行深度融合和创新变革的最富有广阔前景的领域...余中博士在现场详细介绍了4P医学的概念和作用，以及以人为本的一体化卫生服务体系，讲解了健康医疗大数据建立和应用的理论和实践，充分闸述了其中的挑战和机遇，为大数据人工智能助力实现“健康中国2030”规划纲要提出了一个具体的实施路径...AI/大数据与健康和医学的未来 微软（中国）有限公司产品经理 王大禹 王大禹简述了国内外流行的健康医疗领域大数据及AI技术的应用，通过对医疗健康领域四类最有代表性的数据——基因组数据、临床信息数据、图像数据和健康信息的分析总结出对于每一类数据最合适的处理
流处理相关概念 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。...如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。...但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。...比如：对网站的实时监控、对异常日志的监控，这些场景需要工作人员立即响应，这样的场景下，传统的统一收集数据，再存到数据库中，再取出来进行分析就无法满足高时效性的需求了。 ...Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。
Hive基本概念 一、Hive介绍 1、什么是Hive Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。...Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。...数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。 Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。...数据存储方面：它能够存储很大的数据集，可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件。...中有哪些数据库，哪些表，表的字段，,表所属数据库(默认是default) ，分区，表的数据所在目录等，元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。
来源：专知 本文约1000字，建议阅读5分钟 在本教程中，我们将介绍最先进的深度学习方法及其实际应用，特别关注于探索不同类型医疗数据的独特特征。...自 1995 年以来，KDD 已经连续举办了26届，今年于2021年8月14日至18日举办，今年的会议主办地在新加坡。 来自华为的研究人员在PSU上给出关于异构医疗数据挖掘的教程，非常值得关注!...随着异构医疗数据和先进的机器学习和数据挖掘技术(特别是深度学习方法)的爆炸式发展，我们现在有机会在医疗保健领域有所作为。...在本教程中，我们将介绍最先进的深度学习方法及其实际应用，特别关注于探索不同类型医疗数据的独特特征。上半部分将用于介绍挖掘结构化医疗数据方面的最新进展，包括计算表型、疾病早期检测/风险预测和治疗建议。...在下半部分，我们将专注于针对非结构化医疗数据的挑战，并介绍自动化ICD编码的高级深度学习方法、可理解的医学语言翻译、临床试验挖掘和医学报告生成。
基本概念 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环 境，为企业提供决策支持（Decision Support）。...主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析 利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。...集成性 通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保 证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。 数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。...数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及 基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。 数据非易失性主要是针对应用而言。...数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘， 一旦数据进入数据仓库以 后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改 和删除操作很少。
为了评估作者的微调方法的标签效率，作者在有限的标签数据的公共医学图像分割数据集上比较了这3个预测Head的结果。...考虑到这些限制，本文提出了一种在医学图像数据集上微调SAM的直接方法，即冻结SAM编码器的权重，并在其上添加预测Head进行训练。冻结权重的原因是SAM是一个大模型，并且大多数权重由编码器贡献。...2、相关工作 2.1、大语言模型 在大型语言模型（LLM）出现之后，一些工作致力于在LLM中引入图像来完成多模态任务。例如，CLIP和ALIGN利用对比学习在嵌入空间中对齐网络图像及其标题。...2.2、为医学图像定制大模型 这一系列工作主要集中在针对特定分割数据集微调SAM，因为SAM在医学图像上表现出显著的性能退化。...在微调过程中，UNet的编码器用预先训练的权重进行初始化，并且模型中的所有参数都在标记数据上进行训练。最后，作者在没有任何微调的情况下尝试原始SAM，以解决将SAM自定义到特定数据集的必要性。
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