22、医疗领域大数据与机器学习应用案例剖析

医疗领域大数据与机器学习应用案例剖析

1. 案例研究概述

在医疗领域，大数据、机器学习和人工智能正发挥着越来越重要的作用。一系列案例展示了这些技术如何在不同场景下得到应用，以及如何为医疗行业带来变革。这些案例涵盖了从精准医疗到财务报告分析等多个方面，反映了医疗行业对数据驱动决策的广泛需求。

2. 各案例详细分析

2.1 Arterys：医疗影像深度学习

• 早期发展 ：Arterys公司最初致力于通过云计算和高级分析来推动医学影像的发展。他们发现传统医学影像处理在医院本地进行，计算能力有限，测量工作手动完成，自动化工具效果不佳。后来，他们了解到4D Flow MRI技术，该技术能提供更全面的心脏研究，但文件处理时间长。于是，公司结合云计算和高级分析技术，开发了一套软件工具，可快速处理4D Flow影像并进行精美渲染，还与GE Healthcare合作推广该技术。
• 早期采用的障碍 ：在推广过程中，遇到了两个主要障碍。一是医院管理者和临床医生对将患者数据发送到云端存在担忧；二是从心脏MRI研究中测量关键生理功能是一个手动且繁琐的过程，耗时较长。尝试使用传统机器学习和常规技术自动化测量的效果不佳，模型无法达到临床级产品的要求。
• 构建临床产品 ：
  • 安全系统 ：工程师团队放弃了创建超安全云的方案，因为技术挑战大且存储患者识别信息会使保险费用大幅增加。他们创建了PHI Service系统，在将医学影像发送到云端之前去除患者识别