1、人工智能与大数据助力智能医疗：前景与潜力

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布
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分类专栏： AI与大数据重塑医疗未来 文章标签： 人工智能 大数据 智能医疗
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人工智能与大数据助力智能医疗：前景与潜力

1. 引言

医疗保健是一个极其复杂的领域，会产生海量信息。这些信息源于科学研究成果，能在临床实践中转化为知识并应用。全球每天都会产生来自不同类型和来源的复杂数据集。若能解读这些数据，或许就能找到解决人类健康问题的答案。

人工智能在20世纪后半叶和21世纪头十年得到发展，它与计算能力的提升相关，使机器能够执行一些以前只有人类才能完成的任务。机器学习等工具的发展让计算机能够向人类学习并执行部分任务，后来深度学习技术的出现进一步改进了这一能力，使机器能够自主学习并处理大量复杂信息。

如今，大量数据可以被存储、处理和分析，这让人工智能能够应对新旧问题。这场数字革命很快波及医疗保健领域，改变了传统的临床研究、临床实践和人群健康管理，影响了所有医疗专业，各专业也逐渐将人工智能融入日常工作。新冠疫情加速了这些新技术的应用，证明它们能够快速提供解决方案，填补关键情况下的不足。

如果能广泛应用，人工智能可以解决人类的许多问题，并改进现有的成熟流程。然而，和所有新工具一样，它必须有伦理和法律基础的支持，以确保安全并让所有人，尤其是弱势群体，能够广泛使用，因为他们可能是主要受益者。

2. 人工智能

20世纪40年代，随着类似于简化神经元的计算学习模型的发展，人工智能应运而生。50年代，研究人员开始改进人造系统以模仿人类智能。1950年，被视为现代计算机科学之父的艾伦·图灵创建了图灵测试，用于评估机器与人类智能的接近程度，并在后来用于评估人工智能系统。

1956年，在美国新罕布什尔州的一次会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡首次使用了“人工智能”这一术语。1958年，罗森布拉特引入了

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大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合：开创智能未来的新篇章
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09-20 5094
本文深入探讨大数据与人工智能融合，涵盖智能环保、教育、农业、能源等领域的具体体现、优势及挑战。阐述了融合对社会经济的宏观影响，介绍应对数据安全、算法解释性和人才短缺的策略。展望未来，融合将在更多领域突破，为人类带来福祉。ChatGPT 和 OpenAI 为融合提供新思路，不同规模企业的实践也丰富了融合经验。
1、人工智能与大数据助力智慧医疗：前景与潜力
rrr55的博客
09-04 39
本文探讨了人工智能与大数据在智慧医疗领域的应用前景与潜力。从人工智能的发展历程、核心概念到机器学习的各类算法，结合大数据技术在医疗数据存储、分析与安全中的作用，系统阐述了其在癌症筛查、放射学和心脏成像等场景中的实际应用。文章还强调了伦理、隐私保护及区块链技术在医疗数据安全中的重要性，展望了未来人工智能与大数据深度融合将推动个性化、精准化医疗的发展方向。
2、人工智能与大数据助力智能健康医疗
rrr55的博客
09-05 24
本文探讨了人工智能与大数据在智能健康医疗领域的应用与发展。从大数据的6V特征出发，阐述了其在医疗中的存储、分析与挑战，并详细介绍了人工智能在临床研究、实践和人群健康中的广泛应用，如放射学、眼科、精神健康和手术室等。文章还总结了人工智能的基础概念、现状趋势及面临的伦理与法律问题，强调其在提升医疗效率、个性化治疗和公共卫生管理方面的潜力。最后，提出未来需关注技术普及、算法优化、用户教育、隐私安全与法规建设，以实现人工智能在医疗领域的可持续发展。
11、人工智能与大数据在医疗影像领域的应用与前景
cola5的博客
09-26 45
本文深入探讨了人工智能与大数据在医疗影像领域的广泛应用，涵盖癌症诊断与预防、放射学、神经放射学及心脏成像等多个方向。文章分析了AI在肿瘤分割、疾病检测、蛋白质结构预测、医学图像分析等方面的技术进展，介绍了机器学习、深度学习、可解释AI和AIoT等关键技术的应用现状与挑战。通过案例分析与领域对比，展示了AI在提升诊断准确性、优化工作流程和推动个性化医疗中的巨大潜力，并对未来研究方向提出了多学科合作、数据共享、临床验证和人才培养等建议。
9、AI与大数据在医疗领域的应用：现状与前景
cola5的博客
09-24 48
本文探讨了人工智能（AI）与大数据在医疗领域的应用现状与未来前景，重点分析了其在癌症研究、放射学和神经放射学中的关键作用。内容涵盖AI在癌症早期检测、肿瘤分割、蛋白质结构预测及预防中的应用，以及在医学影像分析、临床决策支持、工作流程优化等方面的进展。文章还系统梳理了当前面临的挑战，如数据质量、隐私保护、算法可解释性及伦理法律问题，并提出了相应的应对策略。通过市场现有AI工具的综述与技术发展趋势的预测，指出AI虽尚不能取代医生，但已在多个环节实现辅助与增强。最后展望了AI在精准诊断、个性化治疗和疾病预防中的广
20、物联网与大数据助力疫情管理：安全与隐私视角
lstm7chronicler的博客
10-06 41
本文探讨了物联网与大数据在新冠疫情防控中的关键作用，重点分析了接触追踪应用程序、智能医院及其他物联网设备的应用。文章还综述了相关安全与隐私技术，包括加密机制、访问控制和匿名化处理，并提出了未来在技术创新、标准制定和公众参与方面的发展方向，旨在实现高效且安全的疫情管理体系。
9、物联网助力智能医疗：数据解析与应用的新征程
book8的博客
09-22 30
本文探讨了物联网与大数据技术在智能医疗领域的应用与发展。通过分析智能工件与本体的应用现状、物联网设备的限制与应对策略，以及本体在信息交换中的作用与挑战，文章深入阐述了智能医疗系统在数据处理、远程监控和慢性病管理等方面的实践案例。同时，结合医疗行业面临的经济压力与数据爆炸趋势，论述了智能医疗在提升效率、改善质量、降低成本和促进公平方面的优势。尽管存在数据安全、标准不一、用户接受度和成本等挑战，未来随着人工智能、可穿戴设备和个性化医疗的深度融合，智能医疗将迎来更广阔的发展前景，助力构建高效、普惠的健康服务体系。
医疗人工智能助力医疗行业升级与效率提升的前景分析
tiangang2024的博客
11-19 2237
本文探讨了医疗人工智能在推动医疗行业升级与提升效率方面的重要作用。通过分析相关政策、技术创新和市场需求，揭示人工智能如何改善医疗服务质量、优化资源配置，并助力医院在影像诊断、治疗决策等环节实现智能化转型，以期为未来的医疗发展指明方向。
21、人工智能助力医疗健康：现状、挑战与未来展望
4k5l6j7h8的博客
09-12 90
本文探讨了人工智能在医疗健康领域的应用现状、优势、挑战及未来展望。AI正在推动疾病诊断、患者监测和手术辅助等领域的变革，同时面临临床采纳、数据隐私和公众信任等挑战。通过AI与大数据、物联网、区块链等技术的融合，以及政策支持和持续优化，AI有望实现医疗服务的个性化与高效化，助力医疗行业迈向智能化未来。
13、人工智能与大数据助力新冠疫情诊断：技术与挑战
cola5的博客
09-28 28
本文探讨了人工智能与大数据在新冠疫情诊断中的应用，涵盖了3D打印、移动应用和电子健康等技术解决方案。重点分析了AI在医学影像（如X光和CT）中用于COVID-19检测的多种深度学习模型，包括分类与图像分割技术，并讨论了e-Health在后疫情时代的发展机遇与挑战，如基础设施差异、数据隐私和用户数字素养问题。文章指出，尽管面临诸多障碍，数字化转型正在推动医疗服务向更高效、便捷的方向发展。
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1470
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以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 653
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1156
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 811
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 972
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 734
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 521
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
最新发布
疾风sxp的博客
12-15 607
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
2508_94230129的博客
12-14 249
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
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