健康医疗大数据的应用！

随着人民群众对美好健康生活期望值的不断提高，医疗资源特别是优质医疗资源，呈现出越来越紧缺的趋势，这种供需不平衡导致医院经常人满为患，专家门诊经常一号难求，医患关系日趋紧张。在推动数据科学技术与健康医疗的深度融合之中，在医疗健康领域开展大数据应用既是机会同时也面临着巨大的挑战。大数据时代到来，人工智能、区块链等新的高技术也层出不穷，那么如何运用这些新技术增强人民群众的获得感，是从事健康医疗大数据产业人员的使命和责任。人工智能、数据科学在健康医疗领域发挥出了哪些做有用呢？

近年来，大数据、云计算和机器学习等新技术在图像处理。模式识别有了重大的突破，计算机在记忆能力、检索能力、归纳能力和发现相关性等方面的优势成为了人类在医疗领域能力的延伸。现在医学虽然是以多科学认知作支撑，但总体上仍是一门经验学科。高水平的医生需要时间与经验的积累，所以培养优秀医疗人才往往需要消耗很多资源，并且高水平医生本身积累的极有价值的经验难以得到传承、像判读病理图像、磁共振图像等，都需要花费医生很大精力，不仅耗时长、劳动强度大，而且人眼一旦疲劳后，判读准确性偏差比较大。

以人工智能为基础的机器识别医学图像的能力，优势很明显，以高水平医生判读的结果作为基础，训练出来的“机器医生”有着阅读速度快，全方位读片不留死角盲区，准确率已经超过经验不足的医生，发挥稳定、不受疲劳与情绪的影响等优势。而且，“机器医生”在总结多位高水平医生读片能力后，依靠形成的算法模型，可以标注出应该引起人类医生重视的“疑似”区域，统计出容易被肉眼“漏记”的各类细胞，大大提高经验不足的医生的判断水平和阅读效率，降低误诊误判率。

大数据的思维可以让人们从更多维度看待医学问题，更为科学地研究医疗问题，从而形成越来越精准的治疗方案。大数据会推动医学认知的更新和新药的研发。大数据时代依靠大数据的四星方法和技术手段，可以实现低成本、高效率、及时的采集过去不能活很难采集的数据，发现新数据与疾病的关系，物理历史治疗记录中有价值的病例，从中总结成功的经验与失败的教训，形成新的医学认知，利用临床数据推动新药开发等。如人类只有认知了基因的存在，掌握了基因检测的手段，才可以基于数据寻找基因与疾病的关系，使得治疗手段更精准。

健康医疗大数据在发展之中，医疗数据呈现出数据量、质量差的特性，在很大程度上滞后了医疗大数据的发展。况且，我国医疗行业在快速发展的同时，留下了医疗标准不统一、流程不规范、记录不完整及各医院间、科室之间数据孤岛现象较为严重等隐患，使得医疗数据的利用面临重大困难。要重视大数据在医疗领域的应用价值，同时也要解决数据质量不高，无法体现科研和临床效果的问题，使得医疗工作者对健康医疗大数据得以更快速应用、发展。