大數據平臺的作用就是完成大數據的技術實現，行業領域可以基于大數據平臺來完成各種大數據創新應用 。首先，互聯網大數據目前已經形成了一個龐大的生態體系，這里面既包括技術體系，也包括業務體系，涉及到的環節包括數據采集、數據整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，隨著大數據不斷開始落地到行業領域，大數據自身也正在開辟出越來越大的價值空間 。
醫學大數據到底是什么？
舉個具體的例：2012年Google科學比賽的第一名授予了一位高中生，她通過對760萬的乳腺癌患者的樣本數據的機器學習，設計了一種確定乳腺癌細胞位置的算法，來幫助醫生對病人進行活檢，其位置的準確率高達96%，超過了目前專科醫生的水平 。在醫學影像分析方面，很多軟件已近剛開始商用化，值守由于目前在臨床診斷上需要有真人簽署檢驗報告，隱私這些軟件給出的結果還需要有人來核實后簽字 。
醫療行業長期存在優質醫生資源分配不均，診斷誤診漏診率較 高，醫療費用成本過高，放射科、病理科等科室醫生培養周期長，醫生資源供需缺口大等問題 。在醫療健康大數據來源多樣化且快速增長的背景下,隨著近些年深度學習技術的不斷進步，人工智能逐步從前沿技術轉變為現實應用 。在醫療健康行業，人工智能的應用場景越發豐富，人工智能技術也逐漸成為影響醫療行業發展，提升醫療服務水平的重要因素 。
【為企業提供一站式大數據服務,檔案大數據分析是什么意思】與互聯網技術在醫療行業的應用不同，人工智能對醫療行業的改造包括生產力的提高，生產方式的改變，底層技術的驅動，上層應用的豐富 。通過人工智能在醫療領域的應用，可以提高醫療診斷準確率與效率；提高患者自診比例，降低患者對醫生的需求量；輔助醫生進行病變檢測，實現疾病早期篩查；大幅提高新藥研發效率，降低制藥時間與成本 。
在醫療大數人工智能的應用方向上具體可分為四大方向:（1）臨床決策支持臨床決策支持最早定義為運用相關的、系統的臨床知識和患者信息，加強醫療相關的決策和行動，提高醫療水平和醫療服務水平 。主要體現在臨床診療方面，基于人工智能、機器學習等關鍵技術智能分析醫療數據，為醫生提供疾病早期診斷、個體化診斷及治療、智能用藥提醒、不良事件預警等服務，通過診療建議，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，提高診療工作效率和診療質量 。
醫療服務提供方可以降低醫療事故率，尤其是臨床錯誤引起的醫療事故 。同時，臨床決策支持系統還可以使醫療流程中大部分的工作流流向護理人員和助理醫生，使醫生從耗時過長的簡單咨詢工作中解脫出來，從而提高治療效率 。（2）醫療學術科研基于大數據分析技術，醫學研究主要集中于疾病相關分析、疾病精準分析、治療方案醫療效果、預后復發的作用、生物標記篩查等具體分析應用場景 。
醫務工作者通過應用臨床研究方法，發現真實世界醫療數據的價值，如：臨床存在的問題、更有效的診療方式、新的醫學知識等 。醫療學術科研成果通過發表相關學術科研論文，并轉化為臨床應用軟件 。在提升專業聲譽的同時，促進科研真正向臨床應用，不斷推動醫學研究前進 。（3）智能健康管理依托醫療大數據分析、數據可視化、人工智能等技術，滿足醫療機構的患者隨訪、慢病健康管理、疾病延續護理管理等需求 。
同時，智能可穿戴設備的發展對遠程健康監控起到了更大的作用 。基于大數據及人工智能技術，可面向用戶提供全生命周期電子健康檔案、實時監控分析、健康評估、疾病風險預警、個體化管理方案等應用服務，提升醫療機構的健康管理服務水平，提升個人健康管理能力和就醫體驗 。在公共衛生服務領域，可通過智能健康管理服務，實現大眾健康知識的普及提高，做好疾病預防和疾病保健 。
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