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搭上人工智能的医疗，要走上发展快车道，离不开“大数据”这把金钥匙。如果把医疗AI比作一幢大厦，那么，大数据就是这幢大厦的地基，万丈高楼平地起，没有坚固的地基，空中楼阁难以触及；甚至，大数据还可以说是这幢大厦的砖瓦，没有充足的砖瓦，海市蜃楼不长久。一个小小的比喻，让大数据或者说医疗大数据的重要性不言而喻。这让我们在探究医疗AI之前不得不先去认识一下如此风靡的大数据。
2.1.1 什么是大数据？
大数据，顾名思义，就是大量的数据。大数据技术是通过获取、存储、分析手段，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
从数据的体量来看，传统的个人计算机处理的是GB、TB级别的数据，而大数据处理的是PB、EB、ZB级别的数据。
如果一块1 TB的硬盘可以存储大约20万张照片或20万首MP3音乐，那么1 PB的大数据需要大约2个机柜的存储设备，存储约2亿张照片或2亿首MP3音乐。1 EB的大数据则需要大约2000个机柜的存储设备。
当前，全球数据量仍在飞速增长。根据国际机构Statista的统计和预测，2023年全球数据产生量预计达到93.8 ZB，而到2035年，这一数字将达到2142 ZB，全球数据量即将迎来更大规模的爆发。换言之，大数据时代已真正来临。大量的数据增长来自每人每天的日常行为：查天气、查股票、查地图导航、网络购物、网络聊天、刷微信朋友圈、转发、点赞等。2015年，每人每天的数据交互行为为218次，而到2025年，预计每人每天的数据交互行为将飙升到4785次。
除了体量之大，大数据真正的“大”还在于其发挥的价值之大。早在1980年，美国著名未来学家阿尔文·托夫勒在他的著作《第三次浪潮》中，就明确提出“数据就是财富”，并且将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。大数据的核心本质就是价值。这种价值在人工智能时代的意义越来越重大，已经不仅仅是用于大数据的用户行为分析与商业价值挖掘，更重要的是用于人工智能应用的训练。
牛津大学互联网研究所维克托·迈尔-舍恩伯格教授指出，大数据所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力——以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品、服务和见解。通过大数据处理和分析，人们就能获得客户、友商、产品、渠道在各个维度的信息情报，借此为创新应用模式及商业模式的设计提供研判线索和技术基础。
大数据的价值在新冠疫情防控中也得到体现。例如，在疫情趋势研判、流行病学调查、舆情信息动态、人员迁徙和车辆流动、资源调配和物流运输等方面，通过政企合作开发大数据分析产品或服务，为政府、企业和公众提供实时动态的信息以辅助决策；诸多大数据企业和互联网平台发挥大数据技术的优势，为人们提供线上教育、在线医疗、远程办公、无接触外送、在线娱乐等服务，大批中小微企业开启数字化转型。
当前，大数据正在给整个社会带来从生活到思维上的革命性变化：企业和政府的管理人员在进行决策时，会出现从“经验即决策”到“数据辅助决策”再到“数据即决策”的变化；人们所接受的服务，将以数字化和个性化的方式呈现，借助三维打印（又称3D打印）技术和生物基因工程，零售业和医疗业亦将实现数字化和个性化的服务；以小规模实验、定性或半定量分析为主要手段的科学分支，如社会学、心理学、管理学等，将向大规模定量化数据分析转型；将会出现数据运营商和数据市场，以数据和数据产品为对象，通过加工和交易数据获取商业价值；人类将在哲学层面重新思考诸如“物质和信息谁更基础？”“生命的本质是什么？”“生命存在的最终形态是什么？”等本体论问题。
作为一种商品，数据可以买卖，可以增值，更重要的是还可以用于训练。这不仅是大数据时代的特征，更是人工智能时代的特征。国际市场上的数据交易大致开始于2008年，一些前瞻性的企业开始加大对数据业务的投入。初见端倪的数据应用新业态包括“数据市场”“数据银行”“数据交易公约”等，知名数据服务商则有微软数据市场、亚马逊公共数据集、甲骨文在线数据交易等。国内数据交易起步于2010年左右。2015年9月，我国发布的《促进大数据发展行动纲要》中明确提出，要引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，建立健全数据资源交易机制和定价机制。
综上所述，我们对大数据的概念基本能有一个全方面的认识。大数据不是数据量的简单刻画，也不是特定算法、技术或商业模式上的发展，而是从数据量、数据形态和数据分析处理方式到理念和形态上重大变革的总和。大数据具有大价值，这也是为什么今天社会各界如此关注大数据的原因所在。
2.1.2 大数据和人工智能
在英国政府2017年发布的《在英国发展人工智能产业》报告中，对于大数据和人工智能的关系，用一句话进行了简要概括：数据是为了开发人工智能，人工智能是为了管理数据（Data for developing AI，AI for managing data）。该报告指出，正是数据的快速增长催生出人工智能，获取大量数据和特定数据是成功训练机器学习算法的关键。在有关机器学习的报告中，英国皇家学会指出，如果要在一个行业中使用人工智能，则必须使用与该行业相关的数据来培训人工智能。如果缺乏相关性和高质量的数据，那么人工智能将无法得到发展。若训练数据的可用性提高，则人工智能算法的准确性也会相应提高。日益增大的数据量使得人工智能变得尤为必要，有些部门的数据量已经大到只有人工智能有能力处理的程度。
可以说，大数据和人工智能是密不可分的两项技术。一方面，人工智能的发展需要有大数据支撑。在过去，人工智能由于处理器的运行速度慢、数据量小而不能很好地工作。而今天，大数据为人工智能提供了海量的数据，使得人工智能技术有了长足的发展，能够实现计算机数据信息分类存储目标，扩展数据信息存储容量，全面提升计算机网络系统的活跃度。另一方面，大数据挖掘少不了人工智能技术的支持。大数据的“数据”可以分为结构化数据、非结构化数据与半结构化数据。结构化数据是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等存储于普通数据库之中的数据，专指可作为数据库进行管理的数据。例如，填写的表格中的数据就是结构化数据。非结构化数据是指不存储于数据库之中的数据，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。目前，非结构化数据激增，企业数据的80%左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了爆发式增长。半结构化数据则是指一些XML或HTML格式的数据。从大数据挖掘角度来看，大数据的分析并不简单，尤其是非结构化数据。文本挖掘需要自然语言处理技术，图像与视频解析需要图像解析技术。如今，语音识别技术也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。
总的来说，大数据和人工智能二者相辅相成、相互连接，才有了今天人工智能的持续进化给人们带来的惊喜。对于人工智能医疗，或者人工智能医生的打造，数据与技术也同样是相互驱动的要素。
随着信息技术的快速发展，各类数据急剧增长，数据资源与自然资源一样，已成为重要的战略资源，人类社会进入大数据时代。大数据时代下的医疗活动，如就诊治疗、医学研究、健康保健和卫生管理等，时刻在产生大量的医疗数据。
医疗大数据是医生对患者进行诊断和治疗过程中产生的数据，包括患者基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理数据、经济数据、医疗设备和仪器数据等。不断数据化的信息，在使医院数据库信息容量不断膨胀的同时，也对疾病及病人的管理、控制和医疗研究起到了积极的作用，意义重大。
通过对医疗大数据的分析和加工，就可以挖掘出疾病诊断和治疗、公共卫生服务等方面的重要价值。医疗大数据的应用并不仅仅是在信息化时代才出现的。早在19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺（John Snow）博士运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和患病人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱暴发的“群聚”地图。霍乱在过去被普遍认为是由“有害”空气导致的。斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础。可以说，现代医学就是基于数据的医学，是基于大数据的医学。
2.2.1 医疗数据从哪里来？
随着医疗卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的类型和规模也在以前所未有的速度迅猛增长。医疗大数据主要由结构化数据和非结构化数据构成，且以非结构化数据为主。不过，如此具有特殊性、复杂性的庞大的医疗大数据，其搜集如果仅靠个人甚至个别机构，那基本是不可能完成的任务。那么这些数据到底是怎么产生的？又都来自哪里呢？
经过简单的梳理，这些数据的来源大致可以分为4类。
（1）患者就医过程中产生的信息。从患者进入医院开始，在挂号环节便将个人姓名、年龄、住址、电话等信息输入数据库；随后在就医环节，患者的身体状况、医学影像等信息也将被录入数据库；看病结束后，在患者结算的过程中，费用信息、报销信息、医保使用情况等信息被添加到医院的数据库中。这将形成医疗大数据最基础也是最庞大的原始资源。
（2）临床医疗研究和实验室的数据。临床医疗研究和实验室的数据整合在一起，将形成庞大的医疗数据集。一张普通的CT影像含有大约150 MB的数据，一张标准病理图的数据量则接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，那么仅一个社区医院累积的数据量就可达数万亿字节甚至数千万亿字节（PB）之多。
（3）药物研发产生的数据。药物研发所产生的数据是相当密集的，从分子设计到临床试验，每个环节都会产生大量的数据。根据 Nature Biotechnology 发表的一篇论文，药物研发过程中产生的数据量已经远远超过了天文学、基因组学等领域。该论文中提到，到2020年，全球每年产生的生物医学数据量已经达到2.8 ZB，其中大部分是药物研发产生的数据。
（4）智能可穿戴设备带来的健康管理数据。随着移动设备和移动互联网的飞速发展，便携式的可穿戴医疗设备正在普及。各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变为可能，个体健康信息都可以直接连入互联网。除健康体征数据外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等。由此将实现对个人健康管理数据随时随地的采集，而带来的数据量将更是不可估量的。
2.2.2 医疗大数据有什么特性？
1.大数据的特性
规模巨大的临床试验数据、疾病诊断数据及居民健康管理数据等汇聚在一起所形成的医疗大数据，已然呈现出其作为大数据的特性。
（1）数据规模大。一张CT影像含有大约150 MB的数据，而一个基因组序列文件的大小约为750 MB，一张标准的病理图则大得多，接近5 GB。
（2）数据增长快速。一方面，医疗信息服务包含大量在线或实时数据的分析处理，如临床决策支持中的诊断和用药建议、流行病分析报表生成、健康指标预警等；另一方面，得益于信息技术的发展，越来越多的医疗信息被数字化，而未来，医疗健康领域数据的增长速度还将更快。
（3）数据价值巨大。毋庸置疑，数据是资源，是资产。医疗大数据与每个人的个人生活息息相关，对这些数据的有效利用更关系到国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克的能力。
2.医疗大数据将有的特性
除大数据所具有的特性外，医疗大数据还具有多态性、不完整性、时间性及冗余性等医疗领域特有的一些特性。
（1）多态性。医疗大数据包括纯数据（如体检结果、化验结果）、信号（如脑电信号、心电信号等）、影像（如CT影像、MRI影像等）、文字（如主诉、现病史、既往史、过敏史、检测报告等），以及用于科普、咨询的动画、语音和视频信息等多种形态的数据，这是区别于其他领域数据的最显著特性。
（2）不完整性。医疗数据的搜集和处理过程经常相互脱节，这使得医疗数据库不可能对任何疾病信息都能全面反映。大量数据来源于人工记录，导致数据记录的偏差和残缺，许多数据的表达、记录本身也具有不确定性，病例和病案尤为突出。这些都造成了医疗大数据的不完整性。
（3）时间性。患者的就诊、疾病的发病过程在时间上有一个进度，医学检查的波形、影像都是时间的函数，这些都具有一定的时序性。
（4）冗余性。医疗数据量大，每天都会产生大量信息，其中可能包含重复、无关紧要甚至相互矛盾的记录。其中就牵涉到数据的清洗，从海量的医疗数据中清洗出具有价值的医疗数据信息。
经过数据的原始积累，并逐步走向成熟的医疗大数据，无疑将给医疗带来巨大价值。从应用场景来看，结合了人工智能的医疗大数据已经在辅助诊疗、健康管理、药物研发、医学研究、医院管理方面有了诸多成就。
2.3.1 辅助诊疗
通过收集医院各信息化子系统的临床数据，将疾病的表征、患者体征和治疗方式的数据存储起来，建立特定疾病的数据库。再根据数据的智能分析，可以对患者进行多种诊疗措施比较分析，制定有效的诊疗路径，帮助医生进行决策。在辅助诊疗中，人工智能起到了关键的作用，它可以通过对知识的学习，进一步提炼数据的价值。辅助诊疗的应用场景包含一系列辅助诊疗工具，如电子病历、影像组学、智能问诊等。
1.电子病历
电子病历是以医疗信息学为基础，将以自然语言方式录入的计算机不能识别的病历文本、诊断结果等医疗数据，根据医学语境使用自然语言理解、机器学习、知识图谱技术转换为可存储、查询、统计、分析和挖掘的数据结构。结构化电子病历的优势十分明显。医生在诊疗过程中需要很多相关信息的辅助，最重要的信息来源是患者的各种临床检验、检查数据。这些检验、检查数据汇入疾病数据库之后，能够形成疾病辅助决策支持，进一步指导医生的工作，从而准确地判断疾病，给出诊疗方案。
2.影像组学
影像组学的概念起源于肿瘤学领域，之后其外延扩大到整个医学影像领域，即从CT影像、MRI影像、正电子发射体层成像（Positron Emission Tomography，PET）影像和单光子发射计算机体层摄影（Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）影像等医学影像中高通量地提取大量影像信息，实现感兴趣区（通常指病灶）图像分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来定量描述影像中的空间时间异质性，揭示出肉眼无法识别的影像特征。影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转换为深层次的特征来进行量化研究。
理解医学影像，提取其中具有诊断和治疗决策价值的关键信息是诊疗过程中非常重要的环节。以往，医学影像前处理和诊断需要四五名医生参与。而基于影像组学与大数据技术，再训练人工智能对医学影像进行分析，只需要一名医生参与质控及确认环节，这对提高医疗行为效率有很大帮助。将影像组学解读为“数据语言”，人工智能辅助阅片作用于疾病早筛及诊断，已经成为医学影像必然的发展方向。
3.智能问诊
智能问诊是模拟医生问诊流程，与患者进行多轮交流，依据患者的症状提出可能出现的问题，反复验证，给出建议。智能问诊可辅助基层医生进行初步决策；人机对话记录也可作为资料，提高线下就诊效率。智能问诊应用是通过收集与分析海量医疗数据、专业文献，构建医学知识库，经人工智能的产品设计实现的。智能问诊系统在该过程中收集并整理的大量症状描述，又可以作为训练数据优化机器学习成果，从而使智能问诊结果更准确。
大数据还为在线问诊提供了技术支撑。新冠疫情下，对于有发热、咳嗽等不适反应的民众，无法及时准确判定自己是否感染新冠病毒，而如果所有不适的人员均前往医院就诊，势必给医院带来巨大负担，同时也将增加疫情防控工作的难度。此时，在线问诊系统及时解答民众对身体异常情况的疑问尤显必要。平安智慧医疗互联网医院可支持匹配本地医生资源，横向可覆盖疫情自查、疫情动态、疫情分析，以及在线预约、在线咨询、在线诊疗、在线支付、药品配送等全业务场景，纵向可支持慢病管理、孕产服务等专科化服务，助力各级卫生健康行政部门在疫情防控中做好互联网诊疗咨询服务，让人民群众获得及时的健康评估和专业指导。
尽管这些基于大数据的在线诊疗技术距离真正的人工智能医疗还有一定的差距，但至少让我们看到了借助人工智能技术可以极大地改善医疗产业，提高诊疗水平，提升医疗效率，具有实现精准医疗的可能。而随着OpenAI基于大模型语言系统人工智能技术的突破，让人工智能医生的设想不再停留在构想阶段，结合大模型与医疗数据的训练，将在真正意义上打造出超级全科人工智能医生。
2.3.2 健康管理
健康管理是指对个人或群体的健康进行全面监测、分析、评估，并提供健康咨询和指导及对健康危险因素进行干预的全过程。健康管理的核心是健康风险的评估和控制。新型健康管理系统是利用云计算、大数据、人工智能技术充分挖掘大量人群健康状态的数据，针对不同的健康状态个性化地干预健康诊断指标体系，可成功地阻断、延缓，甚至逆转疾病的发生和发展进程，从而达到维持健康状态、“治未病”的目的。
过去的医疗大数据应用大多和疾病相关，是对患者的疾病体征、治疗方案等进行数据搜集。例如，对于慢病管理，对患者的行为习惯、用药记录进行智能监护和跟踪。在糖尿病管理领域，微糖就是一家提供血糖健康解决方案的慢病管理公司。微糖通过慢病管理软件收集了海量糖尿病患者的血糖数据，研发完成连接专业医护团队和患者的天雁系统。微糖天雁系统基于亚洲糖尿病基金会超过十年的大数据积累，通过专利算法提供并发症风险的预测和分析。微糖还引进业界领先的动态血糖技术雅培“瞬感”，基于动态的数据分析和服务产品，提供针对糖尿病患者的血糖健康解决方案，帮助患者稳定血糖。
当下，基于人工智能的健康大数据管理更需要侧重于日常健康监测、体检数据、心理数据、运动数据、营养数据及基因大数据。通过实时的数据分析实现健康人的前瞻性潜在健康风险管理，让人不生病、少生病，这是医疗大数据应用的终极方向。基于人工智能的健康管理模型，借助物联网、智能医疗器械、智能可穿戴设备，实时收集人们的健康大数据，通过对体征数据的监控，结合人工智能健康管理模型的监测、模拟、推演，实现真正意义上的健康管理。
基于人工智能的健康管理模型，结合大数据的动态变化数据，给出个性化、有针对性的健康管理方案的关键在于数据质量。在优质数据源的基础上，若能实现随访信息动态记录，则更有助于提升结果准确性、方案专业性，使得企业在这一赛道的竞争中凸显优势。目前，针对某些特定慢性疾病推出的家庭检测包（通常包含可穿戴设备、健康报告）已崭露头角，慢病管理仍是未来一段时间内的热门场景。
当然，核心还在于两个方面：一方面是人工智能健康管理医生，或者健康管理专家模型的打造；另一方面则是基于可穿戴设备的健康管理监测设备的优化与普及。
2.3.3 药物研发
在药物研发方面，大数据分析技术的妥善运用，能够全面体现出药物的治疗效果。通过医疗、医药大数据，利用人工智能深度学习能力的算法系统，对研发药物中各种不同的化学物质进行分析，预测药物研发过程中的安全性、有效性和副作用等，可以有效地降低药物研发成本，缩短研发周期，降低药物价格。
与传统的医疗药物作用跟踪相比较而言，大数据分析技术能通过分析临床试验注册数据与电子健康档案，优化临床试验设计，招募适宜的临床试验参与者。通过分析临床试验数据和电子病历，辅助药物效用分析与合理用药，降低耐药性、药物相互作用等带来的影响。通过及时收集药物不良反应报告数据，加强药物不良反应监测、评价与预防。通过分析疾病患病率与发展趋势，模拟市场需求与费用，预测新药研发的临床结果，帮助确定新药研发投资策略和资源配置。
例如，2021年初，德国制药公司勃林格殷格翰（Boehringer Ingelheim）与谷歌量子人工智能实验室（Google Quantum AI Lab）达成重要合作，双方将合力研究与实现药物研发领域量子计算的前沿应用，特别是在分子动力学模拟领域。尽管谷歌在大语言模型技术层面，或者说生成式语言技术层面没有构建绝对的领先地位，但谷歌（包括其母公司Alphabet）在医疗健康领域，尤其是人工智能药物研发领域已经占据一席之地，其业务涵盖小分子药物发现、临床前和临床研究、人工智能驱动的医疗保健、免疫疗法和疫苗开发等多个方向。
尤其是在制药方向，谷歌在AI领域的专业知识使其具有发现候选药物的独特优势。尤其是谷歌的AI在蛋白质结构方面，曾经根据氨基酸序列预测蛋白质三维结构是一项“不可能的任务”，但以AlphaFold2为代表的人工智能却改变了这种局面。2020年，AlphaFold2在第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）中，对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，达到了人类利用冷冻电子显微镜等复杂仪器观察预测的水平。2021年，AlphaFold2成功破解了困扰人类长达50年之久的蛋白质折叠问题，被《科学》（ Science ）杂志评为年度科学突破。而到了2022年，DeepMind官方网站发布AlphaFold2最新进展：通过与欧洲生物信息研究所[EMBL-European Bioinformatics Institute，EMBL-EBI，欧洲分子生物学实验室（European Molecular Biology Laboratory，EMBL）的一部分]合作，AlphaFold2已经确定了地球上几乎所有已知生物体中大约2亿种蛋白质的结构，并能够预测出98.5%的人类蛋白质结构。
2023年4月20日，美国生物技术公司莫德纳在官网宣布，其与IBM公司达成一项协议，将合作探索使用量子计算和人工智能等下一代技术，加速推进信使核糖核酸（messenger RiboNucleic Acid，mRNA）的研究。根据所公布的协议信息，莫德纳将加入IBM量子加速器计划（IBM Quantum Accelerator Program）和IBM量 子 网 络（IBM Quantum Network）。IBM方面将向莫德纳提供量子计算系统的访问权限，协助其探索和创造新的mRNA疫苗和疗法。另外，IBM的人工智能模型MoLFormer可以帮助科学家们了解潜在的mRNA药物的特征。两家公司将结合最先进的配方与生成式人工智能（Generative AI）来设计具有安全性和有效性的mRNA药物。
这让我们看到结合了量子计算、基于人工智能的药物研发系统，配以先进的生物医药研发技术，将会引发药物从研发、生产到临床的深度变革。这将带领我们人类在疾病治疗上，不仅能够实现个性化的药物定制，而且能够实现快速的药物定制研发、生产和应用。
2.3.4 医学研究
在传统的临床研究模式下，不论是提出科学问题，还是实验设计、数据采集、数据处理分析、结果验证，都是一项耗费大量人力、财力和时间的工作，严重制约临床科研成果的产出效率。在大数据背景下，以电子病历数据为主的医疗大数据规范应用，结合数据挖掘、智能化分析方法，为临床科研有效建立了基于真实世界数据和数据挖掘技术的科研思路和科研方法。以数据为重点赋能临床和管理决策，医疗大数据在临床科研中的应用场景不断丰富，如探索疾病关联关系、进行临床预测、建立医疗质量监测评估及助力专科疾病研究等。
（1）在探索疾病关联关系方面，多学科、多维度数据是患者健康信息的主要特点，将离散的数据进行整合与规范化，对大量、关联性的疾病数据进行分析整理，建立疾病、症状、诊断、用药、手术、检查、检验之间的相关关系，形成知识图谱，可以探索疾病的关联关系，进行诊疗效果比较、合并用药研究、疾病特征和患者分析，有利于加深对疾病的了解，拓展科研发现，辅助临床诊断。
（2）在进行临床预测方面，医疗大数据的优势在于有大量的真实世界数据用于模型建立及临床预测。例如，通过统计和展示各类疾病的症状，可以监控疾病的治疗效果和疾病的区域发病趋势，对疾病的发展趋势进行预测，为疾病的精准判断和治疗提供依据。
（3）在建立医疗质量监测评估方面，医疗大数据可满足横向可比及向纵深细化，通过对医院临床和运行数据的综合分析和挖掘，发现医疗质量问题的真相，准确定位原因和指导改进。通过关联患者历史健康数据、检查治疗数据、治疗结局数据，对诊疗过程进行全流程、闭环管理，对比不同疾病症状的用药、治疗效果，为进行临床诊疗效果比较、精细化治疗提供科学依据。同时，伴随数据的积累、利用，有助于进一步提升医疗质量。
（4）在助力专科疾病研究方面，搭建专科疾病数据库一直是科室、医院乃至国家层面的重要需求。在医疗大数据科研平台基础上，搭建专科疾病数据库，能够帮助专科疾病的科研设计、数据收集、既往成果查询、跨科室跨医院协作等科研流程的实现，使专科疾病相关的检查检验数据、随访数据、病例报告表（Case Report Form，CRF）等得到快速收集和高效利用。通过建立专科疾病数据库，大大节约了开展临床科研的人力成本，缩短了科研数据的获得周期，可以帮助医生确定最佳治疗方案。
2.3.5 医院管理
医院管理即以医院为对象的管理，是指根据医院工作的客观规律，运用现代的管理理论和方法，对人、财、物、信息、时间等资源，进行计划、组织、协调、控制，充分利用医院的现有资源，实现医疗效用的最大化。通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘，解决医院管理中的各种问题，提高设备的使用效率，降低医院的运营成本。
医疗大数据在医院管理应用中主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。在优化医疗资源配置方面，根据医院的情况，制定实时的工作安排，其目的在于优化医院的服务流程，最大程度地利用好现有的医疗资源。在弥补医院管理漏洞方面，借助数字孪生医院的构建，对医院的各种设施及运营进行实时监测，通过大数据分析总结医院管理与运营存在的问题，并给出解决方案，降低医院的运营成本，提高医院的营收。
搭乘着AI的大数据正在影响着传统医疗模式，使之发生改变。着眼未来，我们有理由相信大数据将是决定医疗AI在未来的发展道路上能否变得智慧的重要因素之一。那么，接轨于大数据的医疗AI到底将走向何方呢？
2.4.1 精准医疗和个性化医疗
1.精准医疗
精准医疗是指基于个人的遗传、环境和生活方式等多因素信息，通过基因组学、生物信息学、医学影像学和大数据分析等技术手段，实现对疾病的更准确预测、更精细分型和更个性化治疗的一种医疗模式。基因组学是利用高通量测序技术，对个人基因组信息进行测序和分析，探索不同基因型与健康和疾病的关联，以实现精准诊断、治疗和预防。生物信息学是利用高通量技术，对个人的组学（如蛋白质组学、代谢组学、转录组学等）信息进行测定和分析，以更全面地了解个人的生物特征。医学影像学是通过计算机辅助诊断和治疗技术，对个人的影像信息进行更细致和精准的分析和判断。精准医疗的目的是实现更准确、更个性化的医疗服务，提高医疗效果和患者满意度，同时也可以避免治疗和医疗费用浪费。
精准医疗的一个重要前提就是精准数据。在传统医疗模式中，医生主要依赖自身的经验和专业知识来做出诊断和治疗决策。然而，随着大数据和人工智能技术的发展，通过收集和分析大规模的临床和基因组学数据、生活方式数据、环境数据等，我们可以更好地理解个体的健康状态、疾病风险及药物反应等方面的差异。这些精准的数据可以用于预测、预防和治疗疾病，以及为个体提供量身定制的医疗建议和治疗方案。
2.个性化医疗
个性化医疗是根据每个患者的具体情况，制定针对性更强的医疗方案，以实现更加精准、更有针对性的治疗。与传统的一刀切式的治疗方案不同，个性化医疗是指基于患者的遗传、环境、生活方式等多方面因素，采用各种先进的技术手段和方法，从个体的角度出发，为患者量身定制最适合的治疗方案。
个性化医疗的核心就是强调“个体化”，即根据每个患者的特定情况，确定最适合其病情的治疗方案。作为一种高度精细化、高度定制化的医疗模式，个性化医疗不同于传统医疗模式的“一刀切”，正展现出广阔的应用前景。
在今天，一个人从出生那一刻起就开始产生大量的数据，把人成长过程中每个阶段的数据都记录、保存下来，在后面就能够在人的任何方面进行数据分析和挖掘。我们去了医院，留下了电子病历；我们去了超市，留下了购物凭证；我们在学校做了什么；我们的生活习惯是什么。这些数据都可以量化，都可以在城市内对大范围的人群进行量化。
要知道，90%以上的宫颈癌是可以预防的。从人乳头瘤病毒（Human Papilloma Virus，HPV）感染到发展成宫颈癌可能需要十年时间，甚至更长，十年足以让患者做很多的工作，让它不发生癌变。而宫颈癌跟很多风险因素有直接的关系，如果我们有了数据，就可以帮助这些高风险的HPV感染人群进行预防，改变不利的生活方式，那么就能够延迟，甚至成功地阻止癌变。在大数据的指引下，如果医疗能够对个人生活的每个阶段进行干预和指导，做个性化的医疗服务，那么社会中的每个人将会因此而更健康。
2.4.2 大数据医疗的远方
精准医疗和个性化医疗都是在医疗领域基于患者的具体情况，实现更加精准、更有针对性的治疗方式。只不过个性化医疗是在精准医疗的基础上，进一步强调“个体化”。可以说，精准医疗是实现个性化医疗的基础，个性化医疗是在精准医疗的基础上进一步完善和深化的治疗方式。
不论是精准医疗还是个性化医疗，都离不开大数据的支持和帮助。在精准医疗和个性化医疗中，医疗机构需要收集、整合和分析大量的患者数据，包括基因组数据、临床数据、影像数据、生命体征数据、生活方式数据等，以获取患者的全面信息，辅助医生进行更为精准的诊断和治疗。这些数据的收集、整合和分析需要借助大数据技术，如数据挖掘、机器学习等。
同时，大数据技术还可以帮助医生更好地理解和预测患者的病情，制定更加精准的治疗方案，并随着治疗的进行不断地调整和优化治疗方案。靶向治疗就是一种利用药物针对患者特定的分子靶点，从而实现精准治疗的方法。大数据技术在靶向治疗中起着重要作用。例如，基于大数据分析，科学家发现人表皮生长因子受体-2（Human Epidermal growth factor Receptor-2，HER2）阳性是乳腺癌的一种亚型，其癌细胞表面有HER2蛋白，利用针对HER2蛋白的药物可以有针对性地治疗该亚型乳腺癌。通过对大量病例的数据分析，研究人员可以找到其他与疾病相关的靶点，从而发现更多的针对性治疗方法。大数据技术还可以帮助医疗机构实现医疗资源的优化配置，提高医疗效率和效果。
精准医疗和个性化医疗的实现，需要借助大数据技术的支持和帮助，而大数据技术也为精准医疗和个性化医疗的发展提供了重要的技术基础。可以说，精准医疗和个性化医疗正是AI时代下大数据医疗将要走向的远方。