医院一千多的数据图片是什么

医院每天产生的那么多数据，都存在哪了？

IT大嘴巴
2022-06-18 14:32科技领域创作者
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你有没有觉得医院的效率高多了？
就门诊来说，从手机挂号到医院自助机的大面积普及，再到最新推出的电子医保卡，如今医院里排长队的情况越来越少，我们的就诊时间大大缩短，效率也明显提升；甚至在许多三甲医院的病房中，诸如移动查房、患者床边护理、移动护理工作站等智能物联网设备也都投入了使用，医护人员已经从传统的、重复的查房工作中解脱出现，实现更高效、更精准的医疗服务。每天医院产生的数据也是越来越多，那么这些数据都存在哪里了呢？

医疗行业将产生海量数据存储需求
这还要从医疗数字化变革说起。据IDC最新发布的《中国医疗软件解决方案市场预测》报告，中国医疗行业IT支出在2021年达到4940亿元人民币，预计到2026年将会达到9207亿元人民币。这就意味着，中国医疗产业将会面临快速增长，与此同时产生的海量数据也推动着传统IT系统的升级。这其中以医疗IT基础设施、医疗信息化、医疗数据化和医疗智能化四大领域都将迎来巨大价值。
比如医疗IT基础设施就正面临海量数据的挑战。伴随着医疗IT基础设施正在全面向云计算平台迁移，医疗行业云模式越来越清晰，由专属云为中心、公有云支持、私有云和边缘云辅助的医疗行业云正在快速建立起来，由此产生的海量数据自然就对传统IT架构带来冲击。因此，未来的医疗IT基础设施一方面要具备海量数据的存储能力，支撑医疗应用系统稳定、高效运行。未来的数据存储需求将会从现有的TB级到PB级甚至到EB级，因此保证“存得下”是医疗IT基础设施建设的重中之重。

在此基础上才是如何利用并优化数据的工作。正如我们前面提到的，医疗物联网也在许多医院快速部署中，未来的医疗数据管理系统将从集成平台、临床数据仓库等系统转向临床大数据、单病种数据库等方向发展，整个系统的应用场景也将支撑大数据分析与挖掘、人工智能训练与运行、支持生命科学研发、公共卫生管理、疫情防控等业务发展。目前，医疗大数据解决方案已经初步建立起成熟的数据治理、数据分析模型，以及NLP技术生产知识库，未来依然有较大的升级空间。
那么问题来了，面对医疗行业海量数据的爆炸性冲击，普通医疗机构如何选择适合的存储平台？如何保障每日产生数据的安全存储、稳定保存和有效运行，又如何能够实现进一步的数据分析以便指导临床应用呢？对此，IT产业界也有了针对性的解决方案。日前，深圳市瑞驰信息技术有限公司（以下简称“瑞驰”）就携手存储领军者希捷科技联合发布了NxNAS海量d性存储，以海量存储能力、便捷有效管理和多重安全保障，为医疗行业客户保驾护航。

合纵连横，NxNAS海量d性存储特性解析
数字化医疗的出现让我们不再需要手写病历。如今患者的所有信息都可以在医生客户端呈现，包括过往的各种检查数据、CT影像等等，这就是电子病历的价值，也是医疗系统中最常用、占比最高的数据类型，也就是业界常说的PACS系统（Picture Archiving and Communication System，即影像归档和通信系统）。从数据类型看来，它们大多是以文件或者对象形式出现的，也就是说医疗系统最需要的其实是高效、稳定的文件存储设备——NAS平台。

这一次瑞驰携手希捷推出的NxNAS系列存储包括NxNAS-S和NxNAS-C两款型号，其中NxNAS-S是单控海量存储，NxNAS-C则是集群d性存储，它们都支持NFS、CIFS、FTP、>人工智能的主要应用领域有：1、强化学习领域；2、生成模型领域；3、记忆网络领域；4、数据学习领域；5、仿真环境领域；6、医疗技术领域；7、教育领域；8、物流管理领域。
1、强化学习领域
强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作，试验者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。
2、生成模型领域
人工智能通过对众多样本的采集，生成的模型具有很强的相似性。这就是说，若训练数据是脸部的图像，那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成。
人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路：一个是生成器，它负责将输入的数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成内容的真假。这样一来，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真伪。
3、记忆网络领域
为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境，它们必须持续不断地掌握新技能，并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如，当一个神经网络对A任务完成训练后，若是再训练它解决B任务，则网络模型就不再适用于A了。
目前，有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进式神经网络，它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征，以此来完成新的任务。
4、数据学习领域
一直以来，深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据，深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如，当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时，这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法，就是把训练好的模型迁移到新的任务中，这样问题就迎刃而解了。
5、仿真环境领域
若要将人工智能系统应用到实际生活中，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为，将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。
6、医疗技术领域
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。
7、教育领域
科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
8、物流管理领域
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人 *** 作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

2015年9月，国家旅游局发布“旅游+互联网”行动计划，明确到2018年，全国所有5A级景区都将提升为“智慧旅游景区”；到2020年，将在国内实行所有4A级景区全面推广免费WIFI、智慧导游、电子解说、在线预订、信息推送等功能。

打开百度APP看高清

建设“智慧景区”已成为中国旅游业发展的新趋势。国内很多景区率先积极探索这方面，从整体上提升游客体验和满意度，从服务数量、服务质量、服务创新等方面全面提升对游客日益增长的需求的应对能力。

景区综合管理平台，集一个中心、四个板块于一体。通过产品优化、无线AP、OTA对接等智慧服务，实现景区内各系统的一体化运营，数据和系统的分析整合逐步完善，解决了以往系统和数据的孤岛化和碎片化问题，真正实现了“数据可视化”和“系统地图”，达到了优化景区旅游资源利用、有序开发和保护生态环境、提高游客满意度和产业效益最大化的目的。

大数据分析中心。景区大数据分析系统通过景区收费系统和电子商务平台不断收集、整理、分析和存储游客信息，可以准确判断游客来源、性别、年龄等详细信息，为游客建立准确的用户画像。景区大数据分析系统为景区精准营销提供数据保障，也为营销策略的制定提供科学依据。

智慧管理部分主要以景区综合票务管理系统、酒店管理系统和视频监控系统为基础，提高景区管理效率。

智慧营销板块主要利用景区官方咨询网站、电子商务平台、微商城等渠道，宣传推广景区优秀旅游产品。

智慧服务主要由投诉评估系统、语音导航系统、高德导航等软件和程序组成，为游客提供更优质、更个性化的服务。

智慧保护区主要实现景区生态资源保护和环境监测保护功能。保护景区原有生态景观和资源，促进景区可持续发展。

景区票务综合管理系统新增人脸识别功能。游客通过网上渠道(小程序售票、微信售票、OTA平台)购票后，持身份z或人脸识别即可快速入园，缩短游客入园时间，提高景区检票效率，减少滞留现象，降低感染风险。同时，鉴于新冠肺炎疫情的特殊因素，今年景区实施了网上实名制“非接触式”购票系统，使得购票更加方便和安全，也为旅游旺季客流控制和分流提供了数据决策。优化景区系统配置，加强景区信息安全保护，增加应用服务器、防火墙、堡垒机等新硬件设备，实现可搜索、可追溯。同时，为了防控疫情，景区山门增加了智能测温设备，提高了景区人体体温筛查的效率和准确性，为景区防疫工作提供了智能化保障。

全面覆盖“旅游+智慧管理”，实现景区健康有序发展

目前智慧景区已经发展成为全通道、全票、人脸识别系统的景区，可以根据景区实际情况进行多功能智能管理。

为了保证游客的安全，景区拥有庞大的视频监控系统，通过500多台摄像头监控景区内的主要街道和各种山门，并通过景区IP网络广播系统对23个不同区域的游客的人身和财产安全给出预警提示，从而有效防止各种事故的发生。如果天气不好，向雪景区的监控系统会提醒游客，疏散人群。在紧急情况下，游客可以通过网络广播系统广播失踪人员的信息。

在这个智慧管理平台上，还建立了一个720全景系统，覆盖了主要公共服务设施和景点的全貌。游客可以通过微信公众平台进入系统，足不出户就能欣赏到景区最美丽的风景，如智慧民宿、屋顶白雪、挂满新年味道的红灯笼。独一无二的向雪夜晚更美，让游客身临其境，真实感和体验感远远超过传统画面。

据了解，2018年以来，各地景区本着“智慧第一、开放互联”的建设理念，遵循统一规划、统一平台、统一标准、资源共享、安全可靠、实用实用的建设原则，建设了智慧景区。综合管理系统将传统的景区管理转变为智能化管理，将分散管理转变为协同管理，将多层次管理转变为扁平化管理，将粗放管理转变为精细管理，实现了

建设“智慧景区”不仅是中国景区未来发展之路，也是新形势下中国景区发展的重要战略选择。相信随着“旅游+智能管理”的日益升温，景区将真正实现健康有序的发展，同时也会为普通人带来更好的游玩体验。

随着技术的进步，人工智能已经开始走入我们的生活，而且正以一种磁悬浮般的速度向我们奔来。人工智能将会为我们带来哪些切实的东西呢？不仅仅是教育、医疗、家庭、工作等方面，人工智能将会对大家生活的方方面面产生巨大的影响。

成为你的私人助理

以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。

保姆不再是人，而是机器人

在家庭生活方面，如果家里拥有保姆机器人，就可以免去苦于找不到保姆的烦恼，解决日常家庭劳务所忧。有些人可能会认为这还很遥远，实际上日本已经开始在试用家庭保姆机器人了。

在自然灾害发生时处理海量信息

如果发生自然灾害，想要即时处理信息并制定周全的计划是很困难的事。Moore认为，在5年之内，AI将变得足够智能，可以帮助我们进行一些思考。也就是说，它们能处理信息，及时做出判断，例如，决定到底要派多少人去救援。

提升医疗技术水平

在医疗健康领域，目前已经有很多智能硬件公司推出了智能医疗硬件产品，能够及时地反应出人体的健康状况。比如机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析，通过模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程能够让机器人自动诊断病人病情等。人工智能在医疗方面的应用一方面能够改善就医条件和环境，另一方面也能大幅提升医疗技术水平。

满大街都是无人驾驶汽车

最早将人工智能技术应用到汽车领域的是谷歌，随后国内的百度、华为也先后向无人驾驶技术发起了挑战。未来百度自动驾驶计划的核心方向就在百度大脑，它可实现人与汽车的语言互动，车辆定位，驾驶辅助甚至自动驾驶等功能。

刷脸成为普及的识别方式

刷卡，刷手机，在这个看脸的时代都落伍了，刷脸会成为普及的识别方式，登录邮箱，转账支付，海关身份验证，门禁等等，都可以利用人脸识别系统。未来的人脸识别将更广泛的应用于金融、交通、保险、安防等各个领域中，普及到人们的日常生活当中，真正发挥安全防范的预见作用，给人们的工作和生活带来便利和安全保障。

智能OCR识别

智能OCR识别技术的出现为人类做出了很大贡献，可以减少手工录入的繁琐，直接提取文字的信息，节约时间，提高工作效率。互联网金融、银行、证券、保险业等行业提供票据、卡证、图像等的ocr识别解决方案，不需要用户再手工录入，可以带来更好的用户体验。

智能语音识别

当你拨通客服电话的时候，人工智能会为你解答一切难题，它们能够“掌握”和“牢记”关于产品的所有信息，你需要做的就是对准麦克风说话就好。智能机器人技术，它已经出现在企业官网、微信公众号、APP里，几乎能帮助你解答所有关于产品和生活上的问题。

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