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大資料的核心認知
大資料並非單純指數據量的龐大，而是涵蓋資料量、形態、分析處理方式及理念形態的重大變革總和，其核心本質是價值，在人工智慧時代意義重大，可用於訓練 AI 等。
大資料處理 PB/EB/ZB 級別的資料，與傳統個人電腦處理的 GB/TB 級數據體量差異顯著，且全球資料量正飛速增長，大資料時代已來臨。
大資料與人工智慧的關聯
二者相輔相成，大資料為人工智慧發展提供海量資料支撐，使其技術得以長足進步；人工智慧技術如自然語言處理、圖像解析等，也為大資料探擷提供重要支援。
醫療大資料的關鍵要點
來源廣泛，包括病人就醫過程、臨床醫療研究和實驗室、制藥企業以及智慧穿戴設備帶來的健康管理等多方面。
除具有大資料規模大、增長快、價值大的特性外，還具備多態性、不完整性、時間性及冗餘性等醫療領域特有特徵。
醫療大資料的價值輸出場景
輔助診療：通過建立疾病資料庫、借助 AI 分析，輔助醫生決策，應用於電子病歷、影像組學、智慧問診等，在疫情期間也發揮了重要作用，如輔助診斷、支持線上問診等。
健康管理：利用相關技術監測分析人群健康資料，實現 “治未病”，涵蓋慢病管理及日常健康等多方面資料監測，目標是讓人不生病、少生病。
藥物研發：能降低研發成本、縮短週期，預測藥品安全性等，諸多企業已展開相關合作探索。
醫學研究：改變傳統臨床研究模式，在探索疾病關聯關係、臨床預測、醫療品質監測評估及專科疾病研究等方面有重要應用。
醫院管理：可優化醫療資源配置、彌補管理漏洞，在安全、物資、人力資源及成本管理等方面發揮作用，提升醫院營運效率。
AI 時代大資料醫療的未來方向
走向精准醫療和個性化醫療，前者基於個體多因素實現更精准的醫療服務，後者強調根據患者具體情況制定針對性方案，二者都依賴大資料技術的支撐，大資料是其重要技術基礎。
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