在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/人工智能" target="_blank">人工智能其中一個研究方向——大數據的相關報道。如果你對本文即將要講解的內容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、大數據在醫(yī)療行業(yè)的應用

大數據讓就醫(yī)看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數都是通過醫(yī)師的經驗來進行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數據平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質、合理的診療方案。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數據平臺，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數據庫。在醫(yī)生診斷病人時可以參考病人的疾病特征、化驗報告和檢測報告，參考疾病數據庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫(yī)生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數據對于群眾的人體數據監(jiān)控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在數據庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。

二、如何消除常見的大數據誤解

大多數企業(yè)領導者對大數據都有合理的理解，但是仍然存在一些重大誤解。首先，也許是最具破壞性的假設是，所有大數據都具有業(yè)務價值。

SAS公司的Wright說，“大數據這個術語使許多人認為價值僅來自組織擁有的龐大數據量，而擁有最多數據的組織則獲勝，其實并不是這樣。真正的價值來自組織如何通過利用不同的、以前未使用的數據源來更廣泛地了解其客戶和業(yè)務。這反過來會導致通過使用分析獲得更具教育性和更明智的決策?！?

Aggarwal補充說，數量的最終重要性遠不如數據的質量、清潔度、可用性和可訪問性。而且，并非每個公司都需要大數據。他說，“根據我們的經驗，大多數業(yè)務問題不需要大數據，而大數據并不能解決所有業(yè)務問題?！?

有些人還認為大數據就像常規(guī)數據一樣，但是會產生更詳細的見解。EastBan科技公司數據科學家Polina Reshetova說，“這不一定是正確的，大數據通常會帶來新的問題。它具有自己的統(tǒng)計屬性，并且需要一種思考結果和提出問題的新方式?！?

此外，并非所有大數據計劃都需要大量輸入。EastBanc科技公司董事長WolfRuzicka說，“項目可能小得令人驚訝。我們最小的大數據項目處理1TB的數據。它從千兆字節(jié)開始。關鍵是擁有正確的數據類型：干凈、準確、相關、及時和足夠的數據。”

這就是大數據工作不必采用巨大投資的原因，但這可能是另一個不正確的假設。Aggarwal說，“組織無需等待數年就可以花費數百萬美元來建立企業(yè)級大數據平臺。在較小的層面上可以做很多事情?！?

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