本电子病历系统主要为医院提供医疗记录依据，协助医务人员在医疗活动过程中通过信息化手段生成的文字、图表、图形、数据、影像等数字化信息记录，并存储、管理、传输和重现的医疗信息，是各种医疗活动的结果记录。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
自然语言处理（NLP）在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法，但尽管如此，NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据，但是在某些业务领域中，非结构化数据是常态。在本文中，我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。
AI掘金志按：以医学影像分析起家的依图医疗，其实也早已在医学NLP领域默默耕耘两年多。近日，其联合广妇儿研发的中文AI辅诊系统一炮打响。因相关论文是「全球首次」中文电子病历NLP技术刊发在顶级医学杂志上，该诊断系统备受业界关注。AI掘金志第一时间采访到依图医疗CEO倪浩，深挖系统背后的技术细节及依图医疗在NLP领域的布局与思考。
近几十年，心脏病是导致美国人死亡的主要因素，所以患有心脏衰竭 （Heart Failure） 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年，确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46％，这意味着患病人数将达到八百万，一半左右的人在确诊五年内死亡。 （ AI 科技评论按：心力衰竭简称心衰，是指由于心脏的收缩功能和/或舒张功能发生障碍，不能将静脉回心血量充分排出心脏，导致静脉系统血液淤积，动脉系统血液灌注不足，从而引起心脏循环障碍症候群） 心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Insti
看病一分钟，排队一小时。这句并不夸张的戏谑之词道出了当前看病难的一个关键：医患“供需”的不平衡。
演讲嘉宾：邓侃 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会，大数医达CEO、CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃，发表演讲《智能诊断系统的4大技术难点》，分享了构建中国首个全过程医学诊疗导航系统解决方案的历程，并全方位披露技术内核及商业模式。邓侃博士介绍，构建全过程诊断和治疗医疗导航系统，能够提高基层医生的临床水平，促进基层首诊，还能促进民营商业医疗保险进入，降低政府医保支出。 而在构建这个系统的过程中，他们也创造了好几个“第一”——在数据收集方面，首次构建第三方处方管理系统，填补中
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
机器之心原创 作者：邱陆陆 近日，科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东与常务副总经理鹿晓亮接受了媒体采访，回答了关于讯飞部署人工智能 + 医疗的战略意义、相关产品的研发与落地情况、主要技术突破以及在过程中遇到的挑战等问题，以下是机器之能对采访内容进行的整理。 「中国医疗资源总量不足、分布不合理、优质资源匮乏。看病难、看病贵的问题的核心表现为供需矛盾」，在去年的一次新闻发布会上，卫计委副主任王培安这样向公众解释我国医疗行业现存的问题。同时，在资源严重不足的情况下，医护人员宝贵的时间也并没有得到有效地利用。
自从今年3月份写完《最具娱乐精神的区块链科普》以后，一直没有写下篇。最近看了MIT Media Lab做的MedRec，一个基于区块链的电子病历共享系统，有点儿感想，分享一下。
随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
今天我们介绍由纽约大学朗格尼医学院神经外科的Lavender Yao Jiang发表在Nature上的工作，该工作展示了非结构化的临床记录可以训练医学语言模型。本文使用最近的人工智能训练了一个医学语言模型（NYUTron），并对其进行微调，以适应各种预测任务。预测任务包括再入院预测、死亡率预测、合并症预测、住院时间预测以及保险索赔拒绝预测。在测试中，NYUTron的准确率为78.7-94.9%，比传统模型提高5.36-14.7%。本文证明了使用临床进行文本预训练并进行适当的微调增加了模型的性能。
作者：麦子 转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台 机器学习，简单可以理解为一种数据分析的方法。医生们对数据驱动型预测研究应该不陌生，比如利用风险评分来指导抗凝治疗（CHADS2）和降胆固醇用药（ASCVD），还有ICU患者的风险分层（APACHE），都是在大型数据统计分析的基础上建立的。 但机器学习是很不一样的分析方法。它不仅是某些高大上的科学家的研究工具，也不是“将来我们学会了也可以用”。它可能会改变我们的日常医疗活动，不仅是让我们利用这些研究成果，我们也很可能不知不觉中已经为其研究贡献了数据量。
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
据统计，我国“十一五”末馆藏档案已达到39264万卷（件）。随着社会活动快速加强、网络信息化日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了网络的疆界和应用领域，悄无声息，大数据时代已经来临。我国的档案数据广泛存在于政府、企业的各行各业。我们正走向我国的档案大数据时代。 档案大数据的产生 过去，档案检索主要依靠手工著录、卡片检索。随着信息技术的进步、数据库技术的发展，计算机辅助档案管理使档案管理变得更为快捷和方便。档案数据主要来源于两个方面：1、各业务部门通过业务系统产生的业务数据转为档案数据；2、档案部
随着中国保险科技的高速发展，保险行业仍面临相当的挑战，主要表现在数据收集、整合方面。
［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景》。以下为王晓哲的演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
基于用户的需求开发出的产品，才能实现真正的应用赋能，带来价值。 11月9日，科大讯飞在北京国家会议中心举行了以“顶天立地，A.I.赋能”为题的2017年度发布会，会议中，他们通过应用案例和产品的发布来向大家展示科大讯飞如何在医学、教育等方面实现AI赋能，并展示科大讯飞为实现AI方向的三大布局（AI生态、AI教引和AI公益）所做出的努力和获得的阶段性成果。 当然本次发布会值得一提的亮点是，在发布会的最后，执行总裁胡郁向大家展示了用脑波控制智能家居的技术，至此实现了真正意义上的“解放全身”。 接下来，我们简单回
这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我们也在慢慢的引用NoSQL技术来满足数据分析与性能等多方面的需要，也进一步完善我们的SOA基石架构风格：
简评：亿欧智库的报告、书籍总是令人印象深刻受益匪浅，亿欧坚持使用数据说话，细分行业横向对比，向大家强烈推荐。
随着信息技术的发展，以互联网为依托的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、电子处方、等多种形式的医疗健康服务悄然改变着传统医疗服务模式。病历是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录，它包含有首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等。而随着医疗行业信息系统（HIS）的推行，电子病历系统也是整个行业最为关注的一个大的功能模块，是以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健行为的信息，涉及病人信息的采集、存储、传输、处理和利用的所有过程信息。
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
信息时代的到来让数据的价值在越来越具象和严苛的需求中日渐凸显，并一跃成为各行各业建设与发展所需的重要资产。随着新冠疫情的爆发，数据技术在防疫过程中发挥出了无可取代的重要作用，让医疗业对于医疗数据价值有更深的认知和定义。
Petuum 专栏 作者：Yuan Yang、Pengtao Xie、Xin Gao、Carol Cheng、Christy Li、Hongbao Zhang、Eric Xing 机器之心编译 在过去
2022年4月21日，领先的临床人工智能和自然语言处理平台Mendel宣布已在Oak HC/FT牵头的B轮融资中筹集了4000万美元。本轮融资包括现有投资者DCM的参与，后者于2021年6月领导了Mendel的A轮融资。
这是有关HL7 V3标准的入门教程，主要针对刚刚开始使用它的软件开发人员。我仅介绍了足够的基础知识，因为它是一个大型标准（V3实际上是在一个保护伞下的多个合作标准），因此向您简要概述了该标准及其中的关键组件。在我的HL7系列的后续教程中，我希望从软件开发的角度看一下该标准的各个部分时，可以深入研究该标准，并希望通过基于Java和Java的基于代码的具体实现示例回顾一些用例。 C＃编程语言。
2019年春节期间，QQ红包运营活动进行了全新改版，将卡券福利、现金奖励打包成福袋形式，并通过年俗小游戏及共享福袋的玩法吸引更多用户参与。在点击福袋进入小游戏的界面，我们推出了QQ空间新春福袋品牌视频，希望用户在等待加载的过程中感受到新春氛围，同时也加强对空间的品牌认知，深化其与产品之间的情感联动。
2022 开源新春活动 点击抽签 开启开源新年好运气 虎年 无bug 论坛 爆火 保持 健康 头发 狂长 告别 996 虎虎 生威 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 活动时间：2022年01月14日-02月28日 活动内容：完成三项打卡任务即可获得领奖资格，活动期间每个工作日10个春节礼包 新年快乐 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 打卡内容 打卡1:体验开通应用 打卡2:分享体验心得至各大社交平台 打卡3:将开源历史文章分享至个人论坛（没有个人论坛的同学可以通过
一、关于NoSQL的项目需求 这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我
编者按： 作者： 陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人
现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。 2013 TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。 虽然很多人已有了这样一个认识
TDWI最近关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分
昨日，Nature子刊Medicine发布了一篇重磅文章——《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》，在业界引发了不小的反响。
【新智元导读】在新智元日前为大家推荐的中金报告《120 图勾勒全球 AI 产业完整图谱》中，特别把科大讯飞归入到 AI+ 医疗领域值得关注的公司。为此，新智元采访了科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东和常务副总经理鹿晓亮。 近日，新智元推荐并发布了中金的一份报告—《120 图勾勒全球 AI 产业完整图谱》，该报告对“AI+医疗”表现了较高的期待，它认为随着语音识别技术和图像技术的成熟，医疗 AI 已经取得了很大的突破。同时，医疗行业空间巨大，但技术还有待成熟。 报告中特别把科大讯飞归入到 AI+ 医疗领域值得
为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅《关于推进实施国家文化数位化战略的意见》，服务于国家文化数位化战略，中国中央广播电视总台数字文化艺术博物馆的「央博」平台在1 月21 日(除夕)正式上线，「央博新春云庙会」元宇宙体验活动也同步推出。
【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。本白皮书梳理和研究国际、国
新春福利 新春期间 腾讯云CDN来送福利啦！ 『立即扫码关注 腾讯云CDN』 即可免费领取！境内加速流量包！ 分享还能得更多！！ 活动时间 2021/02/02 - 2021/02/26 活动对象 在腾讯云官网注册 且完成实名认证的国内站用户 （协作者与子账号除外） 活动详情 『立即扫码关注 腾讯云CDN』 获取10GB免费流量包 及专属云上祝福海报 分享祝福海报给好友助力 还能额外获得最高40GB免费流量包 无论相隔多远 腾讯云CDN都能将祝福加速送达... 活动规则 详细活动规则以活动页公
研究综述 在不同的行业中，企业都已认识到大数据和分析对于解决业务挑战所发挥的巨大效能。例如，零售商利用大数据解决方案更准确地预测产品需求并优化定价，而医疗服务提供商将预测分析解决方案用于大量电子病历中，帮助改善患者的治疗效果并降低成本。 大数据解决方案不仅为各类组织增加了价值，而且这些解决方案正用在多种创新领域中。实际上，根据IBM商业价值研究院联合经济学人智库在2014年对1,000多位业务领导者开展的创新调研表明，大数据和分析已经成为寻求创新的企业的关键能力。 我们的创新调研数据表明，一组领导者采用创新
本文共5500字，建议阅读时间8分钟 本讲座选自中国医院协会信息管理专业委员会副主任委员，清华长庚医院信息管理处处长刘海一在清华大学数据科学研究院、清华大学医学院与中国医院协会疾病与健康管理专业委员会
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 医疗观陈旧度测试：你的医疗观停留在多少年前？ 你认为“医疗”的概念是什么？ A. 生病后去医院就医查看病灶来源和根治办法 B. 通过各种可穿戴产品、大数据等实时监测自己的健康状况 C. 通过各种手段预防自己可能发生的疾病 答案揭晓： 选择A：很遗憾，你的医疗观还停留在十年前。此时，“医疗”的含义更多是通过设备和仪器治疗已经确诊的疾病。不同治疗方案的区别更多在于医疗产品的创新。 选择AB：不错，你已经跟上这十年的节奏了。此阶段涌现出很多医疗平台，人们可用
根据中国国家铁路集团的统计，今年春运前三天的客流量仅为去年同期的四分之一，这意味着就地过年的人们不在少数。 这不，鹅厂的乐问上， 已经有同事开始“掉眼泪”了： 为了让就地过年的人们少一点难过，多一点温暖，用腾讯乐享来陪大家过年吧！ 01 让社区“红”起来 “红”是过年必不可少的元素，用自定义装饰、祝福模版，让社区的年味红起来。 新年新气象，社区有新样 年味从社区的新装饰开始，红红火火才有过年的气息： 牛年走牛运，祝福已上新 “牛来运转”新春祝福模版已上线，赶快配置，不管回不回家过年，来自公司的关
最常见的用于电子病历（EHR）分析的深度学习架构 【新智元导读】邓侃博士又一力作，看深度学习如何让电子病历分析取得突破：Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量，有助于更精准的预测；医学知识图谱，让我们能够清晰、量化地定义疾病表型；将图像也编码成张量，构建统一的患者画像，完整表达病情描述，实现临床导航和发病预测……曾经是冷门中的冷门，正在迎来一个又一个的进展。 2018年1月，谷歌头号技术大神 Jeff Dean，携手谷歌大脑项目组 30 余名研究人员，联袂发表了一篇论文，题为 “Sca
科技博客网站recode.net今天发表文章称，许多机构的研究人员正在探索如何利用人工智能和大数据，为癌症等疑难病症找到更好治疗方法，目前已取得进展，但他们在收集患者信息上遇到难题。 文章主要内容如下： IBM、波士顿制药公司 Berg Pharma、纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）、加州大学伯克利分校(UC Berkeley)及其它机构的研究人员，正在探索如何利用人工智能和大数据，找到更好的疾病治疗方法。 但是，在医疗领域充分利用这些计算工具面临的最大挑战是
在我们的生活中，数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经济能力、住房情况等数据，可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电子病历上，通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等，这些数据可以有效的辅助医生来监控病人的病情。
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
记者 | 周翔 AI科技大本营1月28日消息，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开，营长也受邀参加，会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没，Dan Roth 就是其中一位。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使用。本书涵盖了广泛的生命科学应用的基本方法。 生物、医学和生物化学已经成为以数据为中心的领域，深度学习方法正在为这些领域带来突破性的成果。这本《深度学习生物医学》，从机器学习从业者和数据科学家寻求方法知识，以解决生物医学应用。 随着国际知名专家的贡献，本书涵盖了广泛的生命科学应用的基本方法，包括电子健康记录处理，诊断成像，文本处理，以及组学数据处理。本书包括化学信息学和生物医学交互网络分析。在生命科学中使用数据驱动的方法，
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