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医疗“人工智能”时代:健康大数据要怎么管 怎么用?(上)

文章作者:www.dlhot.com发布时间:2019-08-20浏览次数:1264

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  作者:中国民医疗保险

作者:梁家麟价值医学秘书长(中国)专家委员会

无论医疗保健行业还是健康保险行业,Health Big Data都是行业治理的基础设施和有效工具。从人类个人收集大量数据并流入IT系统。根据估计,每个人生活中将产生不少于605 TB(不包括任何可能和必要的数据交互),该国每年将产生超过1000 ZB的交互数据(不包括这些的二次使用和复制/衍生物)数据)。

什么是健康大数据?

世界卫生组织(WHO)长期以来一直表示,健康是一种身体,心理和社会适应状态,并非完美,不仅仅是疾病或虚弱。 2016年,中央召开的全国健康与卫生大会指出,全面,全面的循环保障了人民的健康。大数据是人民健康和国家卫生战略的“晴雨表”和“指南针”。大数据可以提高卫生和卫生部门决策的准确性和完善程度,例如:预测下一季季节性疾病和流行高峰期的时间,周期和强度。您可以提前部署医疗和健康资源,以避免被动殴打。 “SARS”事件再次发生。再举一个例子:预测在不久的将来组织在线欺诈的单一,行业,结构和过程,你可以将魔术手推进到“黑色和灰色生产”的医疗保险欺诈和欺诈保险领域,并防止医疗保险基金成为“当宇肉”。

从这个一般要求出发,广义健康大数据可以在两个维度上定义:一个是覆盖人类个体产生的所有数据作为健康影响因素,包括:生理大数据(包括基因在内的多组大数据),心理大数据,环境健康大数据,生活方式大数据等。二是国家卫生服务和国家卫生保护两大系统产生的数据,包括:医疗机构大数据,公共卫生大数据,健康管理大数据,医疗保障大数据,商业保险大数据等。

但是,中国的健康大数据治理水平低,实际利用率低,难以形成健康绩效。一,多头监督:国家卫生和卫生部门提出的“健康医疗大数据”(窄健康数据大数据)尚无法覆盖国家医疗保险部门提出的“医疗保险大数据”,并且很难形成完整的生命周期。面向需求的广义健康大数据,医疗保健大数据,老年大数据,社会保障医疗数据,商业保险大数据和生物多组数据更难以通过。二,数据质量低:智能监控设备(如智能手环,智能血压计和智能血糖仪)的大量健康数据难以在尺寸,精度,实时性方面实现医疗级应用,稳定。对于预警功能,它不能用于临床诊断和治疗。

基于此,一些省市已经建立了开放的数据共享平台。医疗机构的大数据(甚至只是医院的大数据)都有健康的大数据。 2018年,中国有公立医院和私立医院。医院的大数据是相对定期的收集和处理,而且应用相对成熟。它是卫生部门,医疗保险部门和商业组织进行行业治理的首选。自2015年以来,国家卫生和健康部门围绕系统集成,业务协作,数据互连和智能医疗应用开展了一系列举措。这包括:电子病历系统应用级评分评估,医院信息平台应用功能指导,医院信息互联标准化成熟度评估等。

谁来喂医疗AI?

2017年,“人工智能”首次写入国务院《政府工作报告》并升格为国家战略。国务院发布《新一代人工智能发展规划》并设立“智能医疗”专栏,提出:“探索智能医院建设,开发人机协同手术机器人,智能医疗助理,开发灵活可穿戴,生物相容的生理监测系统,协同临床智能诊断和治疗方案,实现智能图像识别,病理分型和智能多学科咨询。基于人工智能,大规模基因组识别,蛋白质组学,代谢组学研究和新药研发,推广医疗监督的智能化。智能监测和预防疾病。“

特别是在深度学习辅助诊断和辅助治疗与决策领域,新一代医学人工智能技术(如深度学习,神经网络等)可以帮助提高三个方面的医疗保健系统的治理绩效。方面:(1)缓解中国专家医疗人员短缺,高饱和度工作负担(如:影像医生,病理学家),(2)洞察医疗人员无法检测到的高维空间图像用肉眼,揭示隐藏在困难的疾病中是无法感受或表达的。黑暗知识“提高诊断准确性和科学处理程序。(3)将高级医院和高级医生的”人类智能“凝固成算法模型,并利用人工智能赋予基层医院和低级医生权力。

随着新一代人工智能在医学领域的应用,对健康大数据(特别是医院大数据)提出了更高的要求。

该算法是人工智能产业的“王冠”,但在临床应用中面临许多未知因素。自达特茅斯会议标志着人工智能的诞生以来,人工智能的发展经历了“三落”。最近一轮人工智能兴起,深度学习,神经网络算法是其核心驱动力。由于“人类生活”的医疗决策对人工智能脆弱性,不稳定性和“算法黑匣子”的容忍度较低,许多医疗机构不愿意依赖自己的医疗保障,患者隐私和知识产权。医院大数据被传递到其控制之外的算法模型。根据国家卫生和健康委员会统计信息中心2018年的调查数据,多达一半的三级医院仍然没有大数据和智能应用。根据国家心血管病中心对95家医院进行的问卷调查,过去三年中超过30%的医院没有投入医疗人工智能,投入数千万元的医院仅占5.3% 。

临床大数据是训练算法模型的障碍。如果机器学习所需的“食物”被喂食,这是不够的,更不用说在精细处理后吃“饭”,这不能使算法模型成为一天。比一天更“一天”。大数据和人工智能行业对数据共享表示混淆:首先,数据共享水平有限,数据量,数据维度和数据准确性有限,难以满足神经网络算法模型的训练要求。其次,大多数原始数据是非结构化数据。数据是集中的,标准化的和智能的。它需要额外的步骤,如数据收集,清理,数据脱敏和数据标记,这将导致算法模型的耗时培训。太长太贵了。

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作者:中国医疗保险

作者:梁家麟价值医学秘书长(中国)专家委员会

无论医疗保健行业还是健康保险行业,Health Big Data都是行业治理的基础设施和有效工具。从人类个人收集大量数据并流入IT系统。根据估计,每个人生活中将产生不少于605 TB(不包括任何可能和必要的数据交互),该国每年将产生超过1000 ZB的交互数据(不包括这些的二次使用和复制/衍生物)数据)。

什么是健康大数据?

世界卫生组织(WHO)长期以来一直表示,健康是一种身体,心理和社会适应状态,并非完美,不仅仅是疾病或虚弱。 2016年,中央召开的全国健康与卫生大会指出,全面,全面的循环保障了人民的健康。大数据是人民健康和国家卫生战略的“晴雨表”和“指南针”。大数据可以提高卫生和卫生部门决策的准确性和完善程度,例如:预测下一季季节性疾病和流行高峰期的时间,周期和强度。您可以提前部署医疗和健康资源,以避免被动殴打。 “SARS”事件再次发生。再举一个例子:预测在不久的将来组织在线欺诈的单一,行业,结构和过程,你可以将魔术手推进到“黑色和灰色生产”的医疗保险欺诈和欺诈保险领域,并防止医疗保险基金成为“当宇肉”。

从这个一般要求出发,广义健康大数据可以在两个维度上定义:一个是覆盖人类产生的所有数据作为健康影响因素,包括:生理大数据(包括基因在内的多组大数据),心理大数据,环境健康大数据,生活方式大数据等。二是国家卫生服务和国家卫生保护两大系统产生的数据,包括:医疗机构大数据,公共卫生大数据,健康管理大数据,医疗保障大数据,商业保险大数据等。

但是,中国的健康大数据治理水平低,实际利用率低,难以形成健康绩效。一,多头监督:国家卫生和卫生部门提出的“健康医疗大数据”(窄健康数据大数据)尚无法覆盖国家医疗保险部门提出的“医疗保险大数据”,并且很难形成完整的生命周期。面向需求的广义健康大数据,医疗保健大数据,老年大数据,社会保障医疗数据,商业保险大数据和生物多组数据更难以通过。二,数据质量低:智能监控设备(如智能手环,智能血压计和智能血糖仪)的大量健康数据难以在尺寸,精度,实时性方面实现医疗级应用,稳定。对于预警功能,它不能用于临床诊断和治疗。

基于此,一些省市已经建立了开放的数据共享平台。医疗机构的大数据(甚至只是医院的大数据)都有健康的大数据。 2018年,中国有公立医院和私立医院。医院的大数据是相对定期的收集和处理,而且应用相对成熟。它是卫生部门,医疗保险部门和商业组织进行行业治理的首选。自2015年以来,国家卫生和健康部门围绕系统集成,业务协作,数据互连和智能医疗应用开展了一系列举措。这包括:电子病历系统应用级评分评估,医院信息平台应用功能指导,医院信息互联标准化成熟度评估等。

谁来喂医疗AI?

2017年,“人工智能”首次写入国务院《政府工作报告》并升格为国家战略。国务院发布《新一代人工智能发展规划》并设立“智能医疗”专栏,提出:“探索智能医院建设,开发人机协同手术机器人,智能医疗助理,开发灵活可穿戴,生物相容的生理监测系统,协同临床智能诊断和治疗方案,实现智能图像识别,病理分型和智能多学科咨询。基于人工智能,大规模基因组识别,蛋白质组学,代谢组学研究和新药研发,推广医疗监督的智能化。智能监测和预防疾病。“

特别是在深度学习辅助诊断和辅助治疗与决策领域,新一代医学人工智能技术(如深度学习,神经网络等)可以帮助提高三个方面的医疗保健系统的治理绩效。方面:(1)缓解中国专家医疗人员短缺,高饱和度工作负担(如:影像医生,病理学家),(2)洞察医疗人员无法检测到的高维空间图像用肉眼,揭示隐藏在困难的疾病中是无法感受或表达的。黑暗知识“提高诊断准确性和科学处理程序。(3)将高级医院和高级医生的”人类智能“凝固成算法模型,并利用人工智能赋予基层医院和低级医生权力。

随着新一代人工智能在医学领域的应用,对健康大数据(特别是医院大数据)提出了更高的要求。

该算法是人工智能产业的“王冠”,但在临床应用中面临许多未知因素。自达特茅斯会议标志着人工智能的诞生以来,人工智能的发展经历了“三落”。最近一轮人工智能兴起,深度学习,神经网络算法是其核心驱动力。由于“人类生活”的医疗决策对人工智能脆弱性,不稳定性和“算法黑匣子”的容忍度较低,许多医疗机构不愿意依赖自己的医疗保障,患者隐私和知识产权。医院大数据被传递到其控制之外的算法模型。根据国家卫生和健康委员会统计信息中心2018年的调查数据,多达一半的三级医院仍然没有大数据和智能应用。根据国家心血管病中心对95家医院进行的问卷调查,过去三年中超过30%的医院没有投入医疗人工智能,投入数千万元的医院仅占5.3% 。

临床大数据是训练算法模型的障碍。如果机器学习所需的“食物”被喂食,这是不够的,更不用说在精细处理后吃“饭”,这不能使算法模型成为一天。比一天更“一天”。大数据和人工智能行业对数据共享表示混淆:首先,数据共享水平有限,数据量,数据维度和数据准确性有限,难以满足神经网络算法模型的训练要求。其次,大多数原始数据是非结构化数据。数据是集中的,标准化的和智能的。它需要额外的步骤,如数据收集,清理,数据脱敏和数据标记,这将导致算法模型的耗时培训。太长太贵了。

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