目前，行業(yè)治理、臨床科研、公共衛(wèi)生、管理決策、便民惠民以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)成為我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的六大核心應(yīng)用。AI應(yīng)用以前三者為重點分析對象，聚焦于行業(yè)治理的體制改革評估、醫(yī)院管理和醫(yī)保控費；臨床科研領(lǐng)域的臨床決策支持藥物研發(fā)、精準醫(yī)療等方面；公共衛(wèi)生則在多元化數(shù)據(jù)檢測的基礎(chǔ)上構(gòu)建重大突發(fā)事件預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)體系，同時探索開展個性化健康管理服務(wù)。在應(yīng)用開發(fā)方面，IT巨頭和數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新企業(yè)各有特點，除此之外，擁有豐富資源的政府和醫(yī)療機構(gòu)也開始扮演重要的角色。
下面我們闡述醫(yī)療大數(shù)據(jù)的幾個AI應(yīng)用：智能輔助診療、影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監(jiān)控、精準醫(yī)療、成本與療效分析、績效管理、醫(yī)院控費、醫(yī)療質(zhì)量分析等。
智能輔助診療 借助大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，在醫(yī)院大量疾病臨床資料的基礎(chǔ)上，將同種疾病不同患者的就診數(shù)據(jù)根據(jù)體征、環(huán)境因素、社會因素、心理因素、經(jīng)濟因素等多個角度劃分為不同的組，以選擇適合不同組的檢查檢驗類型、治療方案類型等。當有新的患者來醫(yī)院就診時，醫(yī)生可進入系統(tǒng)，依據(jù)該患者的特征數(shù)據(jù)將其進行分類，然后為其選擇個性化的診療方案。
影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷 影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷即借助PACS系統(tǒng)，在盡可能保持圖像數(shù)據(jù)準確性和真實性的條件下，首先利用多維影像融合（CT/MRI/PET-CT）技術(shù)等對影像數(shù)據(jù)進行配準、分割、聚類，經(jīng)過PACS處理的影像數(shù)據(jù)，進一步通過人工智能技術(shù)進行病灶識別等數(shù)據(jù)上的挖掘和應(yīng)用，可有效減少醫(yī)生的負擔，提高醫(yī)學判斷的精準性。 合理用藥 合理用藥是根據(jù)疾病種類、患者狀況和藥理學理論選擇最佳藥物及其制劑，制定或調(diào)整給藥方案，以期安全、有效、經(jīng)濟地預(yù)防和治愈疾病。除了執(zhí)行國家藥物政策、規(guī)范醫(yī)療行為、加強藥學服務(wù)等措施之外，通過臨床合理用藥審核、咨詢系統(tǒng)來規(guī)范臨床醫(yī)師的用藥行為也是提高合理用藥水平的有效措施?？刹捎么髷?shù)據(jù)技術(shù)，依據(jù)患者的病歷病史、疾病診斷、醫(yī)囑信息、用藥信息、過敏信息等進行用藥安全警示，如藥物禁忌審查、配伍禁忌審查、藥物相互作用審查等，及時發(fā)現(xiàn)不合理的用藥問題。此外，可對醫(yī)院歷史處方數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)挖掘，分析抗菌藥、注射劑、基本藥物等占處方藥的百分比，檢驗醫(yī)院處方開具的不合格率，為規(guī)范醫(yī)療行為提供數(shù)據(jù)支持。 遠程監(jiān)控 遠程病人監(jiān)護系統(tǒng)包括家用心臟檢測設(shè)備、血糖儀、芯片藥片等。遠程監(jiān)控系統(tǒng)中包含大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可從遠程監(jiān)護系統(tǒng)中進行患者相關(guān)體征數(shù)據(jù)的收集，經(jīng)分析后再將結(jié)果反饋至監(jiān)控設(shè)備，圍繞體征數(shù)據(jù)的采集，對相應(yīng)波動規(guī)律進行分析和判斷，結(jié)合患者的病史資料，確定今后的用藥和治療方案。同時可減少患者的住院時間，緩解醫(yī)院門、急診排隊擁堵的現(xiàn)象。 精準醫(yī)療 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過收集電子病歷系統(tǒng)患者個人的完整臨床診療記錄、同病種相似患者的臨床診療記錄，并結(jié)合患者的基因信息，利用生物信息學分析工具、本體、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對所收集的數(shù)據(jù)進行整合分析，以精準查找致病病因，形成精準臨床診斷報告，并為患者提供最佳治療方案，達到治療效果最大化和副作用最小化的目的。 成本與療效分析 以生存期和生活質(zhì)量為臨床療效評價指標，通過比較不同治療方案之間的健康效果差別和成本差別，從而為包括單病種控費、總額控制等在內(nèi)的多種支付方式提供支持，實現(xiàn)在有效控制醫(yī)療費用的前提下提供最佳的臨床診療方案。 績效管理 通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對醫(yī)院床位使用率、財務(wù)收支、門/急診量等醫(yī)療績效指標數(shù)據(jù)進行分析，提供全方位的、精細化的、個性化的績效評價體系。以美國為例，為減少再住院率，特地建立了一個模型來評估再住院風險。部分醫(yī)院依靠這個模型，預(yù)測準確性可以達到79%，減少了約30%的再住院病例，為醫(yī)院和病人節(jié)省了大量開支。 醫(yī)院控費 藥品收入占比較大、大型醫(yī)用設(shè)備檢查治療和醫(yī)用耗材的收入占比增加較快、不合理就醫(yī)等導(dǎo)致的醫(yī)療服務(wù)總量增加較快等，均是導(dǎo)致醫(yī)院醫(yī)療費用不合理增長的原因。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)測算各病種診療過程中的藥品、檢查、檢驗、手術(shù)、護理、治療等方面的合理費用及補償水平，同時針對醫(yī)療費用控制的主要監(jiān)測指標進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，積極控制醫(yī)院費用的不合理增長，實現(xiàn)醫(yī)院精細化管理。 醫(yī)療質(zhì)量分析 醫(yī)療質(zhì)量是評價醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)與管理整體水平最重要的標準，一直以來都是醫(yī)院管理工作的核心。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將醫(yī)療質(zhì)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為管理人員所需要的指標信息，按照患者特征、歷史資料、圖表信息等為管理層提供數(shù)據(jù)支撐和依據(jù)，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)重要應(yīng)用的體現(xiàn)。此外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能在疾病發(fā)病趨勢預(yù)測、健康狀況評估、患者需求與行為分析、心電數(shù)據(jù)分析與心電智能診斷方面的應(yīng)用也將越來越廣泛。
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