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深度应用人工智能与大数据,好医生如何做到优势领跑?

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互联网医疗在近年来愈发瞩目,越来越成为日常生活的一部分。特别是在后疫情时代,人们加速适应了互联网医疗带来的便利,如在线问诊、买药等,医务工作者在线学习、沟通交流,反过来推动了行业发展。

市场火热,传统医疗行业,以及一些新兴互联网企业纷纷投入其中。但是,除了前文所说的服务以外,更加精细化的场景需求也逐渐凸显。互联网医疗,绝不仅仅是求医问药、在线学习这么简单。

所有人都试图获得增长和新的发展,那么在激烈的竞争中,拥有什么样的优势才能胜出?

答案存在于“大数据”“机器学习”“人工智能”等关键词之中。

只有数据是不够的

从病例、药物到医生信息,没有一处不需要数据,移动设备的发展同样产生着大量数据,它的重要性不言而喻。但是,仅仅是堆在一起,数据是无法发挥应有的作用的。

只有当样本数量足够大、并且经由专业分析整理后,才能真正形成有意义的模型,反过来服务于医疗医药行业的方方面面。

在这件事上,好医生走在了行业的前端,搭建了技术平台——好医云,把分散的多方数据进行整合,通过云储和计算,对大数据进行标准化以及细分,还建立了标签体系,并不断丰富完善。

和普通的数据分析相比,好医云有哪些优势呢?

首先,好医生拥有国内最大的医生数据量。平台700万医务工作者用户,每天学习、会议、问诊等活动,以及和医院的合作,形成了丰富的数据。

其次,好医云不单单是汇聚信息,还会将这些数据由原来的简单数值、字符和文本,转化为网页、图片、视频、图像和位置信息等多种形式,做到了数据多维度可视化展示,为医务工作者做360度画像。

第三,速度足够快。来自不同区域的海量数据,好医云能在一定的时间内完成数据的计算和分析,及时提供最新信息。

最后一点,好医云构造了医务工作者之间的关系网络,这一系统拥有在海量信息中快速寻求价值信息的能力。这在数百万用户量级的平台上,是至关重要的。

在国内,几乎没有其他平台能够做到。好医生则利用大数据技术,建立了中国最大的医疗标签系统和医生关系网络,很多过去复杂的问题都得到了系统性的解答。

疾病标签体系——目前好医云正在做超过200个病种的标签,例如:乳腺癌标签。好医云为其设置了一二三级不同的标签,使得筛查、确诊、治疗和长期管理指导都有迹可循。

另一个是医生标签体系。根据抓取各大网站和平台自身数据,好医云为医务工作者用户做了标签整理。比如平台某位医生用户,他的个人能力、过往经验、学术水平等等可以在好医云上呈现出来。信息直观,极大地提高了触达效率。

这些细分成果可以应用到各种商业和医疗场景里,能够帮助相关的人(如:医生)、物(如:品牌/渠道)、场(如:医院)提高核心竞争力和竞争优势。

机器学习的魅力

在大数据面前,快速有效的分析整合工作并非人的工作,而是机器学习的功劳。好医生高度重视人工智能技术,也正因如此,除了前面提到的标签体系外,它还有着广阔的发展空间。实际上,在新型冠状病毒感染的肺炎疫情肆虐之时,技术更是发挥着重要作用。

时间紧、任务重、疫情相关信息缺失……医护人员缺乏相关的防护知识和心理准备,往往会造成身体和精神的双重伤害。

如何采取最有效的办法让医护人员获得信息和培训?

在这种情势下,好医生品牌与大连理工大学金博教授团队合作,构建了疫情防护认识诊断框架。基于国内外已有的海量医疗教育资源、疫情历史数据,面向医护人员自动生成方法和个性化教育推荐系统,解决了每个人知识水平不一,上课培训慢而且有高感染风险的难题。

在当时来看,个性化服务并非易事,不仅数据多而繁杂,还面临着各种各样的问题。好医生采用了中国科学院计算机网络信息中心团队开源的分布式人工智能图数据库(PandaDB),逐个解决了技术挑战。

最后,全国范围内有200万左右卫生技术人员接受了抗击疫情应急培训,这款产品也推动了我国疫情防护体系化建设的进一步发展。

这些,离不开机器的深度学习,离不开团队对于人工智能的研究和技术应用。

高效解决复杂问题,这就是人工智能的魔力。

结语

在很多人的想象中,大数据、人工智能等词汇离我们很遥远,但是它们其实已经渗透到方方面面中,作用往往超乎预料。

现代医疗正在向数字化、智能化方向转型,对于数据分析的要求极高,用户、企业也迫切需要一个能够提供更加高效信息的平台。谁能够将人工智能、大数据更好地服务于产品,谁就可以快人一步。

突出重围,这是一场技术之争、信息之争。

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