【摘 要】
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随着互联网、物联网、云计算等IT技术的快速发展,数据采集的成本大大降低,数据量正以前所未有的速度爆炸性的增长.大数据的出现不仅改变了人们的工作、生活方式和企业的运作模式,甚至还引起了科学研究模式的根本性改变.医疗行业是传统行业之一中大数据分析利用的排头兵.数据海量和非结构化是医疗行业在数据利用上由来已久的挑战,而随着近年来很多国家对医疗信息化的大力推进,医疗行业获得了大量的人力和物力支撑,这是医疗
【机 构】
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中南大学湘雅三医院,410013,湖南省长沙市河西岳麓区桐梓坡路138号 湖南医学信息研究重点实验
【出 处】
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中华医学会第二十三次全国医学信息学术会议
论文部分内容阅读
随着互联网、物联网、云计算等IT技术的快速发展,数据采集的成本大大降低,数据量正以前所未有的速度爆炸性的增长.大数据的出现不仅改变了人们的工作、生活方式和企业的运作模式,甚至还引起了科学研究模式的根本性改变.医疗行业是传统行业之一中大数据分析利用的排头兵.数据海量和非结构化是医疗行业在数据利用上由来已久的挑战,而随着近年来很多国家对医疗信息化的大力推进,医疗行业获得了大量的人力和物力支撑,这是医疗大数据发展的一个历史性机遇期.人工智能技术和深度学习的诞生与发展，使医学智能专家系统的开发成为了现实，人工智能在医学上的应用也将随之不断扩大和提高。在专家系统的研究中已呈现出成功和有效应用人工智能技术的趋势，并出现了很多优秀的成果，比如:在糖尿病视网膜病变的高敏度、高特异诊断中，通过AI的“深度学习”技术，利用深度卷积神经网络(CNN)，实现了高特异性选择和敏感度选择;在皮肤癌的智能筛查中，通过CNN进行识别，通过AI的判断结果基本全部高于专家。目前，国内人工智能在医学领域的发展和应用程度较低，也存在不少实际应用方面的问题。但是人工智能一直是计算机技术的前沿，有太多有价值的领域值得我们去挖掘。为了让人工智能更好地为临床诊疗、医学研究、基础研究等服务，还需要广大的IT专家和医学专家们的共同努力，不断地将人工智能与医疗诊断相结合。
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