1、大数据与人工智能在医疗保健应用中的介绍

大数据与人工智能在医疗保健应用中的介绍

1. 大数据简介

在当今世界，数据的重要性不言而喻。我们每天都会以各种形式收集到海量的数据，数据的产生永不停歇。据2018年《福布斯》的一篇文章报道，每天会产生2.5万亿字节的数据，而且这个数字还在逐年增长。这些数据来源广泛，包括Netflix、亚马逊、谷歌、办公会议、邮件、医院记录、金融公司、娱乐行业、政府部门、社交网站和购物网站等。大数据的存在使得为人类打造个性化体验成为可能。

“大数据”指的是那些规模庞大、结构复杂，无法用传统数据管理方法处理的数据集。这些海量数据可以通过计算手段进行存储、处理和分析，从而得出有价值的结果。虽然没有明确的标准来界定什么样的数据才算大数据，但数据量越大，其意义和价值往往也就越大。一般来说，任何无法用传统管理模型处理的数据都可被视为大数据。大数据的概念在21世纪初开始兴起，并给信息管理行业带来了重大变革。因此，我们需要学会如何让这些数据变得有意义和有价值。

大数据的处理要经历多个阶段，其中最后一个阶段是数据分析，通过分析可以从数据集中提取出各种有用的信息。传统的数据处理方法主要是探索性的，关注数据的过去和当前状态；而大数据分析则是预测性的，更注重数据的当前阶段和未来结果。此外，传统的分析是模型驱动的，而现在则转变为数据驱动。如今，数据分析师通常使用结构化和干净的数据来构建模型，并希望将这些模型应用于非结构化数据，这是传统数据管理方法无法实现的。在分析大数据时，会运用统计和概率方法来构建模型，这些模型能够有效地进行实时预测和异常检测，而这些在过去是难以做到的。我们日常生活中的实时数据形式多样，如金融、政府记录、研究数据或生物数据等。但这些数据如果不经过筛选和分析，就毫无用处。下面我们以医疗数据为例，来探讨如何