一、什么是醫(yī)療大數據？
醫(yī)療大數據是指在醫(yī)療領域產生的大量、多樣化和快速增長的數據集。這些數據來源于多種渠道，包括電子健康記錄（EHRs）、醫(yī)療影像、實驗室測試結果、患者監(jiān)護設備、保險索賠記錄以及社交媒體和在線健康論壇等。其核心價值在于通過分析這些海量數據，提取有用信息，以提高醫(yī)療服務的質量、效率和個性化水平。
多大的數據叫大數據？有人說數據單位量達到PB、TB，有人說數據條數是千萬、上億、十億。那么醫(yī)院內部業(yè)務能夠達成這種標準的屈指可數，也不說達到的業(yè)務屈指可數吧，能達到的醫(yī)院也是較少的。說句不好聽：現在除了極個別大醫(yī)院之外，說用大數據技術基本上就是吹出來的。目前在醫(yī)療使用大數據除了基因序列、區(qū)域級或國家級的層面研究之外，都是很少需要大數據。因為只要這些層級才會有大量的數據可挖掘，才有復雜的計算，如果你僅供一家醫(yī)院的數據進行數據挖掘，那只需要做一些BI報表即可。所以醫(yī)院內部最多是建立一個數據中心，將醫(yī)院內部的CDR、ODR、RDR模型建立好，然后上層搭建可視化分析和報表即可解決大部分數據運用問題。
二、人工智能AI在醫(yī)療應用上的解析！
政府提出來的智慧醫(yī)療、智慧服務、智慧管理的概念后，確實讓人工智能在醫(yī)療行業(yè)火了一把，現在的很多醫(yī)院都會考慮上基于DEEPSEEK的智算中心平臺?；仡欉^去，實際在醫(yī)療人工智能落地的案例或者可真正使用的產品少之又少。說得最火的是機器人能不能看病，當年IBM的Watson出來時，在醫(yī)療行業(yè)引起的反響如同現在的ChatGPT，但是現在很少人提起。這個Watson是我見過算是醫(yī)療行業(yè)中較為全面的人工智能應用，因為它能下診斷開處方，說明它能夠讀非結構化數據包括文本病歷、影像圖片等等，就如同現在的ChatGPT能讀懂你的聊天、你發(fā)的圖片等（當然Watson只是更專注醫(yī)療領域）。目前國內在人工智能這一塊用的較多部分或者產品，DeepSeek作為國產高精尖開源大模型，正在重塑醫(yī)療人工智能（AI）的格局，其技術突破與開源策略為行業(yè)帶來深遠影響。
1）醫(yī)院內部系統(tǒng)：DRGs、臨床決策系統(tǒng)、影像識別、智能服務（如導診、問診、咨詢等）
2）科研項目
3）藥品研發(fā)
4）醫(yī)療機器人（如智能假肢、手術機器人等）
我們從醫(yī)院內部系統(tǒng)看看有哪些具體點應用
1）DRGs，這是近幾年國家出臺的一個醫(yī)保計算方式，通過一些規(guī)則和查看患者病歷來判斷患者是否符合某些醫(yī)保治療。這里面困難點在于讀取病歷，這需要利用到自然語言處理。能夠準確讀取病歷的信息，結合醫(yī)保規(guī)則，既能做到事后病歷質控，也能提前到事中、事前。
2）臨床決策系統(tǒng)，它是一個臨床輔助系統(tǒng)，在很長一段時間里，臨床決策系統(tǒng)其實只是一個知識庫。供醫(yī)療人員查閱，并通過一些簡單結構化數據做部分規(guī)則判斷。但是現在人工智能的自然語言處理能力、深度學習算法的落地，使得其能夠更好的輔助醫(yī)護人員，讓更多原先無法落地的判斷規(guī)則可以落地，這樣在輔助方面就顯得更為準確。
3）影像識別，影像就是檢查的醫(yī)療影像。不太了解醫(yī)療的朋友可能不知道在醫(yī)院有一幫叫做醫(yī)技醫(yī)師，他們并非醫(yī)師，他們只是會看影像報告，并寫出檢查結果，但是不會下診斷。比如告訴你這個部位有一個腫塊，什么形狀，多大，可能是什么東西。這些能力在近幾年逐漸出現AI識別，這歸功于深度學習讓圖片識別能力得到質的飛躍。目前醫(yī)療的影像識別分得很細，不同部位不同疾病識別，還沒有出現一個全方位的識別，這一方面是如果全方位計算量可能目前太大，另外就是精細化可以更加準確判斷。
4）智能服務，這方面常見的應用在于智能機器人，可以線上導診、問診、咨詢、人工客服等，相信DEEPSEEK、ChatGPT的出現，會使得這一方面更為精進。利用ChatGPT進行二次規(guī)則訓練后，在醫(yī)療智能服務這一方面可以有更大的提高。
三、微服務為什么醫(yī)院較少使用？
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