20、智能医疗系统中的前沿技术应用

智能医疗系统中的前沿技术应用

医疗数据分析

自然语言处理技术可应用于临床数据集，生成更多可供进一步分析的医疗数据，这是一个迭代循环过程，直至达到预期输出。医疗数据分析主要分为医院层面和患者层面。

医院层面的分析涵盖医疗和非医疗服务，这些服务会产生大量数据用于分析。医疗服务包括治疗类型、药物、手术、设备及其他医疗支持；非医疗运营则包含行政管理、支付、保险、患者监测等职责。为实现医疗体系的自动化，医疗和非医疗服务都需精确无误，可借助基于最小误差的机器学习方法达成。例如，药品供应商系统应记录药品如何、哪些以及怎样配送到不同医院。对这些数据的分析能揭示未来需求、医院在药品试验方面的实践及其成功率，还能列出特定地理区域内可靠的药品供应商和经销商等信息。

患者层面的分析主要针对患者诊断和治疗进行深入研究。以新冠疫情为例，会记录患者的血清学、PCR 和快速诊所抗原检测等测试数据。若通过机器学习和深度学习对这些数据进行分析，将有助于患者及时获得诊断和治疗。

智能医疗系统中的虚拟化与物联网

随着工作人群数量的增加和技术的进步，虚拟化技术在未来的智能医疗系统中变得愈发重要。借助虚拟化技术，患者无需亲自前往医院，医生可以通过在线视频通话为患者提供服务。虚拟医院的实验也可大规模开展，这有助于处理大量患者，并能广泛提供专业医生服务。

虚拟医疗指的是患者通过视频通话、聊天或电话与医生进行虚拟就诊，这得益于音频和视频连接技术，使得无论身处何地都能进行虚拟会诊。当患者身处偏远地区或因各种因素无法前往诊所时，与异地医疗从业者进行视频会议是最为便捷的选择。

桌面和移动智能医疗应用的操作系统与存储虚拟化

智能医疗应用致力于改善