大数据与人工智能应用实战

大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用？请举例说明，谢谢！ 大健康产业顺应了中国经济转型升级绿色发展的趋势，全球医疗健康产业投融资金额最多集中在2021年，全年达到6846.03亿元，投融资数量最多在2019年，达2044起大数据和人工智能技术赋能多个大健康产业领域，包括公共卫生大数据疾病快速诊断远程医疗识别诊断药物研发康复治疗等

在数字健康产业供应链，智慧眼一方面深挖洞，纵向深耕数字健康产业，形成自主可控安全可靠的AI核心技术；另一方面是广积粮，横向扩展健康产业多元化市场应用场景，帮助政府医院群众乃至整个产业界激发数字化力量

AI+社会保障
基于大数据＋人脸识别技术的养老金待遇资格认证系统应用于全国社保二十余个省份的省级平台，解决了养老金防冒领的世界难题，保障社保基金安全，稳定社会大局

AI+医疗保障
基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台，实现了门诊住院购药血透健康理疗等场景的智能监控，防范医保欺诈骗保行为，确保医保基金安全

AI+血透管理
遵循医院血液透析中心临床业务流程，从患者管理透析日程准备患者治疗排班临床辅助决策等不同环节对血液透析治疗进行智能管理和监控以患者为核心，从根本上改变诊疗信息的采集处理分析查询和传输方式，为医护人员提供智能化工作方式，辅助医生制定更加人性优质的治疗决策，提高科室工作质量和院内服务水平，提升患者满意度，做到医疗行为溯源全记录，保障医疗质量和医疗安全

AI+慢病管理
依托智慧眼云慢病管理系统，门诊慢病患者可在就诊医生处便捷化生成健康管理档案，通过机器学习和医学知识图谱数据库，智能化形成疾病管理目标，帮助医生快速掌握患者信息，指导开药和开展疾病管理，形成以患者为中心的数字化病程管理体系，实现诊前导诊疾病预判，诊后用药提醒等闭环服务，助力医疗健康行业的持续发展

AI+健康乡村
以健康乡村综合服务平台&智能终端为载体，将大医院的优质资源通过平台与基层卫生室进行互联，提高基层卫生室的首诊能力和水平，帮助基层的医生在诊断方面有更大的把握和信心，让村民足不出村就能享受到便捷的健康服务，助力国家乡村振兴战略落地

如何实现人工智能与大数据相结合首先，两者都在发展过程中
实现两者结合，面临两个相反的发展方向：
一保持现有系统技术不变，而收集得到的大数据，做为主导
人工智能的发展，为大数据的使用提供技术支持
人工智能技术处于从属地位
显然，这样束缚了人工智能的发展
采用这种思路的公司，最终结局是，大数据业务被新兴的人工智能公司抢占

二放弃现有大数据所依赖的成熟的系统技术
人工智能独立发展，成熟以后，现有的大数据资源再与人工智能系统改码对接

这个问题，等于人工智能的发展方向问题
要搞一种依赖现有编码语言的应用技术呢？
还是要搞一种电子产品人格化的基础技术？
若决心搞后者，可不仅仅要颠覆应用软件与操作系统，甚至硬件芯片，都必须改动

所以，那个战胜李世石的阿拉法狗，没有前途
程序化的人工智能，一路艰辛，没有前途
人格化的人工智能，才是光明大路而且比多数人想象的要容易得多

附加说明：
程序化与人格化的主要差别是什么？
程序化人工智能，
内容与形式层层分离
数码段的编码方案出自人为约定依赖单是非逻辑
数码段具备的含义，需要层层翻译
各输入输出设备之间，不具有如同量子纠缠一样的含义纠缠关系
人格化人工智能，
内容与形式和谐统一
数码编码方案出自人的注意力运行原理依赖多是非逻辑
从输入到运算，到输出，结构简洁，一体和谐同步含义相互纠缠，如同一体
不需要设备驱动程序，也不需要应用程序，只有一个操作系统或改名叫做运行系统

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