各類技術不斷推陳出新，隨之而來的越來越多的專業(yè)術語?？萍既θ绱?，醫(yī)療領域亦是如此。前幾年「醫(yī)療大數(shù)據(jù)」還是一個新潮的詞，才沒過幾年，話題度就被「 AI+醫(yī)療」搶走大半。醫(yī)療領域的工作者還沒來得及吃透「醫(yī)療大數(shù)據(jù)」，就要馬不停蹄地投入到「AI+醫(yī)療」的學習。在此過程中，我們發(fā)現(xiàn)，雖然都涉及數(shù)據(jù)與技術在醫(yī)療中的應用，但它們的核心概念和應用方式存在明顯區(qū)別。那么，它們有何異同點？二者可以如何配合？
01
二者的主要區(qū)別
| 醫(yī)療大數(shù)據(jù) | AI+醫(yī)療 | |
|---|---|---|
| 核心概念 | 主要指醫(yī)療領域的海量數(shù)據(jù)收集、存儲、分析，包括電子病歷、影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等。 | 以 AI 算法（深度學習、自然語言處理等）為核心，分析、預測和輔助決策，提升醫(yī)療效率。 |
| 技術重點 | 數(shù)據(jù)的存儲、清洗、整合，解決數(shù)據(jù)孤島問題，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。 | 通過 AI 算法學習數(shù)據(jù)模式，實現(xiàn)診斷、預測、個性化治療等。 |
| 數(shù)據(jù)應用 | 主要用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計、趨勢分析、研究支持，幫助政策制定和醫(yī)療資源管理。 | 用于智能診斷、醫(yī)學影像分析、藥物研發(fā)、健康管理等，直接影響臨床決策。 |
| 代表技術 | 大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲、云計算、數(shù)據(jù)可視化。 | 機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）、計算機視覺。 |
| 實際應用 | 1. 疾病流行趨勢分析2. 患者數(shù)據(jù)整合（電子病歷系統(tǒng)）3. 醫(yī)療資源優(yōu)化（如醫(yī)院床位管理） | 1. AI 輔助診斷（如肺結節(jié)識別）2. 醫(yī)學文本理解（如 AI 閱讀 CACA 指南）3. AI 藥物研發(fā)（如蛋白質(zhì)折疊預測） |
02 二者的關系
醫(yī)療大數(shù)據(jù) = 數(shù)據(jù)基礎（數(shù)據(jù)的積累、管理、共享）
AI+醫(yī)療 = 智能應用（基于大數(shù)據(jù)進行智能分析、決策支持）
AI 依賴高質(zhì)量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)來訓練模型，而醫(yī)療大數(shù)據(jù)也需要 AI 來提升數(shù)據(jù)利用率，讓數(shù)據(jù)從“沉睡資源”變成“智能決策”。例如：
醫(yī)療大數(shù)據(jù) 能告訴你過去 10 年中國肺癌發(fā)病率的變化趨勢。
03 二者的未來
END
特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時并不代表贊成其觀點或證實其描述，內(nèi)容僅供參考。版權歸原作者所有，若有侵權，請聯(lián)系我們刪除。
凡來源注明智慧醫(yī)療網(wǎng)的內(nèi)容為智慧醫(yī)療網(wǎng)原創(chuàng)，轉載需獲授權。
Copyright ? 2022 上?？评讜狗沼邢薰?旗下「智慧醫(yī)療網(wǎng)」版權所有 ICP備案號：滬ICP備17004559號-5
