- Python數據分析從0到1
- 鄧立文 俞心宇 牛瑤編著
- 622字
- 2023-09-21 10:27:40
1.3 數據分析領域的應用場景
1.3.1 醫療健康
信息智能化時代的發展推動著醫療健康行業的變革,醫學研究借助大數據及人工智能技術得到了巨大發展,醫療健康是大數據技術最早應用的領域之一,通過醫療疾病相關的數據分析能夠幫助醫療健康從業者迅速而全面地做出醫療決策,在醫學科研及臨床應用上發揮著不可或缺的作用。如圖1-4所示,展示了對醫療細胞影像的分割及分類研究應用實例,利用圖像數據處理及人工智能技術分割醫學細胞圖像,進而獲取細胞面積、周長、形狀等數據,然后通過數據分析、機器學習等方法結合實現對細胞精準分類和細胞病理層次結構的剖析,使科研人員可以對該細胞做更深層的研究。

圖1-4 醫療細胞影像數據處理舉例
通過移動互聯網,人們擁有了足不出戶就能享受的醫療健康便利,如在家中便可以享受送藥上門、用藥指導服務;日常生活中的一些小病癥通過病歷數據、視頻等方式進行線上問診就可以得到初步診療建議;人們足不出戶便可以利用手機App檢查眼部健康。這些便利服務都是以文本、圖像及視頻等類型的數據為媒介的,數據是實現這些便利服務的基礎及價值所在,如何通過數據分析充分挖掘這些龐大醫療數據價值仍是當今社會中值得深研、熱議的問題。
表1-4列舉了數據分析在醫療健康領域的部分熱點應用場景。
表1-4 數據分析在醫療健康領域的部分熱點應用場景

醫療技術、數據分析與人工智能等多種學科技術仍在不斷互助發展,人們的生命健康安全將得到更大程度的保障,醫療健康行業的服務能力和效率會大幅度提升,醫生的一些煩瑣工作也會被減輕,醫療資源將得到最大化利用。
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