互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療在近年來愈發(fā)矚目，越來越成為日常生活的一部分。特別是在后疫情時代，人們加速適應了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療帶來的便利，如在線問診、買藥等，醫(yī)務工作者在線學習、溝通交流，反過來推動了行業(yè)發(fā)展。
市場火熱，傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)，以及一些新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛投入其中。但是，除了前文所說的服務以外，更加精細化的場景需求也逐漸凸顯?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療，絕不僅僅是求醫(yī)問藥、在線學習這么簡單。
所有人都試圖獲得增長和新的發(fā)展，那么在激烈的競爭中，擁有什么樣的優(yōu)勢才能勝出?
答案存在于“大數(shù)據(jù)”“機器學習”“人工智能”等關(guān)鍵詞之中。
只有數(shù)據(jù)是不夠的
從病例、藥物到醫(yī)生信息，沒有一處不需要數(shù)據(jù)，移動設(shè)備的發(fā)展同樣產(chǎn)生著大量數(shù)據(jù)，它的重要性不言而喻。但是，僅僅是堆在一起，數(shù)據(jù)是無法發(fā)揮應有的作用的。
只有當樣本數(shù)量足夠大、并且經(jīng)由專業(yè)分析整理后，才能真正形成有意義的模型，反過來服務于醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)的方方面面。
在這件事上，好醫(yī)生走在了行業(yè)的前端，搭建了技術(shù)平臺——好醫(yī)云，把分散的多方數(shù)據(jù)進行整合，通過云儲和計算，對大數(shù)據(jù)進行標準化以及細分，還建立了標簽體系，并不斷豐富完善。
和普通的數(shù)據(jù)分析相比，好醫(yī)云有哪些優(yōu)勢呢?
首先，好醫(yī)生擁有國內(nèi)最大的醫(yī)生數(shù)據(jù)量。平臺700萬醫(yī)務工作者用戶，每天學習、會議、問診等活動，以及和醫(yī)院的合作，形成了豐富的數(shù)據(jù)。
其次，好醫(yī)云不單單是匯聚信息，還會將這些數(shù)據(jù)由原來的簡單數(shù)值、字符和文本，轉(zhuǎn)化為網(wǎng)頁、圖片、視頻、圖像和位置信息等多種形式，做到了數(shù)據(jù)多維度可視化展示，為醫(yī)務工作者做360度畫像。
第三，速度足夠快。來自不同區(qū)域的海量數(shù)據(jù)，好醫(yī)云能在一定的時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的計算和分析，及時提供最新信息。
最后一點，好醫(yī)云構(gòu)造了醫(yī)務工作者之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，這一系統(tǒng)擁有在海量信息中快速尋求價值信息的能力。這在數(shù)百萬用戶量級的平臺上，是至關(guān)重要的。
在國內(nèi)，幾乎沒有其他平臺能夠做到。好醫(yī)生則利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立了中國最大的醫(yī)療標簽系統(tǒng)和醫(yī)生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，很多過去復雜的問題都得到了系統(tǒng)性的解答。
疾病標簽體系——目前好醫(yī)云正在做超過200個病種的標簽，例如：乳腺癌標簽。好醫(yī)云為其設(shè)置了一二三級不同的標簽，使得篩查、確診、治療和長期管理指導都有跡可循。
另一個是醫(yī)生標簽體系。根據(jù)抓取各大網(wǎng)站和平臺自身數(shù)據(jù)，好醫(yī)云為醫(yī)務工作者用戶做了標簽整理。比如平臺某位醫(yī)生用戶，他的個人能力、過往經(jīng)驗、學術(shù)水平等等可以在好醫(yī)云上呈現(xiàn)出來。信息直觀，極大地提高了觸達效率。
這些細分成果可以應用到各種商業(yè)和醫(yī)療場景里，能夠幫助相關(guān)的人(如：醫(yī)生)、物(如：品牌/渠道)、場(如：醫(yī)院)提高核心競爭力和競爭優(yōu)勢。
機器學習的魅力
在大數(shù)據(jù)面前，快速有效的分析整合工作并非人的工作，而是機器學習的功勞。好醫(yī)生高度重視人工智能技術(shù)，也正因如此，除了前面提到的標簽體系外，它還有著廣闊的發(fā)展空間。實際上，在新型冠狀病毒感染的肺炎疫情肆虐之時，技術(shù)更是發(fā)揮著重要作用。
時間緊、任務重、疫情相關(guān)信息缺失……醫(yī)護人員缺乏相關(guān)的防護知識和心理準備，往往會造成身體和精神的雙重傷害。
如何采取最有效的辦法讓醫(yī)護人員獲得信息和培訓?
在這種情勢下，好醫(yī)生品牌與大連理工大學金博教授團隊合作，構(gòu)建了疫情防護認識診斷框架?；趪鴥?nèi)外已有的海量醫(yī)療教育資源、疫情歷史數(shù)據(jù)，面向醫(yī)護人員自動生成方法和個性化教育推薦系統(tǒng)，解決了每個人知識水平不一，上課培訓慢而且有高感染風險的難題。
在當時來看，個性化服務并非易事，不僅數(shù)據(jù)多而繁雜，還面臨著各種各樣的問題。好醫(yī)生采用了中國科學院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心團隊開源的分布式人工智能圖數(shù)據(jù)庫(PandaDB)，逐個解決了技術(shù)挑戰(zhàn)。
最后，全國范圍內(nèi)有200萬左右衛(wèi)生技術(shù)人員接受了抗擊疫情應急培訓，這款產(chǎn)品也推動了我國疫情防護體系化建設(shè)的進一步發(fā)展。
這些，離不開機器的深度學習，離不開團隊對于人工智能的研究和技術(shù)應用。
高效解決復雜問題，這就是人工智能的魔力。
結(jié)語
在很多人的想象中，大數(shù)據(jù)、人工智能等詞匯離我們很遙遠，但是它們其實已經(jīng)滲透到方方面面中，作用往往超乎預料。
現(xiàn)代醫(yī)療正在向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型，對于數(shù)據(jù)分析的要求極高，用戶、企業(yè)也迫切需要一個能夠提供更加高效信息的平臺。誰能夠?qū)?a href=http://www.yizongshi.cn/index.php?m=content&c=index&a=infolist&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD style='color:#57A306' target='_blank'>人工智能、大數(shù)據(jù)更好地服務于產(chǎn)品，誰就可以快人一步。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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