人工智能应用需求报告 （新冠抗疫篇）、大数据智能分析（医疗大数据）医疗大数据在新冠肺炎诊疗当中发挥的作用。医疗大数据平台可通过强化人工智能和区块链技术创新，加强数 据增值服务能力和互联网服务产品提供，将公共卫生与预防医学、临5
床医学、医学检验学与现代信息处理技术有机结合，基于流行病学特 征、临床表现及 CT 影像进行新冠病毒研究以指导临床诊疗。同时，医 疗大数据平台将更多区域和更多大型医疗机构联系起来，推进健康医 疗大数据平台建设和服务运营，助力政府公共健康与疫情防控大数据 服务体系建设
### 人工智能在新冠抗疫中的应用
#### 大数据智能分析：医疗大数据
##### 应用背景
自2020年初新冠疫情爆发以来，全球卫生体系面临着前所未有的挑战。在这个过程中，医疗大数据作为重要的资源之一，在疫情监测、诊疗、科研等方面发挥了关键作用。随着人工智能技术的不断进步，尤其是机器学习、深度学习等算法的应用，医疗大数据的价值得到了进一步挖掘。
##### 医疗大数据面临的挑战与作用
- **挑战**：医疗大数据的应用并非一帆风顺。数据标准化程度不高、跨机构间的数据共享壁垒以及隐私保护等问题是普遍存在的难点。
- **作用**：尽管存在挑战，但医疗大数据在新冠诊疗中的作用不容忽视。通过整合患者的临床数据、影像学资料、病理报告等多种信息，可以辅助医生做出更准确的诊断；利用大数据分析方法，能够快速识别病毒传播模式，支持公共卫生政策制定。
##### 产学研融合现状与发展建议
- **存在问题**：虽然许多企业和科研机构都在积极尝试通过产学研合作推动医疗大数据的应用，但仍存在合作模式单一、技术转移路径不畅等问题。
- **发展建议**：加强政策引导，鼓励多方参与；优化数据标准和共享机制；加大技术研发投入，特别是针对关键共性技术的研发；建立更加紧密的合作关系，促进成果转化。
##### 新冠疫情带来的机遇与挑战
- **机遇**：新冠疫情为医疗大数据产业的发展提供了巨大动力。一方面，疫情促使社会对健康医疗数据价值的认识达到了新高度；另一方面，政府加大了对医疗信息化建设的支持力度。
- **挑战**：同时也带来了一系列挑战，如数据质量控制、隐私保护、技术更新换代速度跟不上实际需求增长等。
#### 典型案例分析
##### 华为云联合浙江大学-构建新冠科研开放知识图谱
- **业务需求**：在抗击疫情过程中，急需一种高效的方法来整合并分析海量科研文献，以加速药物研发进程。
- **解决方案及特色**：通过构建开放知识图谱，实现对相关文献的自动摘要、主题分类等功能，极大提升了科研效率。
- **应用与效果**：该系统已应用于多个研究项目中，有效促进了跨学科合作，并加快了研究成果的转化速度。
- **产学研结合情况**：该项目由华为云与浙江大学共同开发，充分发挥了双方优势，实现了理论研究与工程实践的有效结合。
##### 汇医慧影-新冠肺炎大数据科研平台
- **业务需求**：提高疾病诊断准确率、优化治疗方案等。
- **解决方案及特色**：该平台集成了多种AI算法模型，能够从大量病例中提取有价值的信息，辅助医生决策。
- **应用与效果**：经过临床验证，该平台能够显著提升诊疗效率和质量。
- **产学研结合情况**：该项目依托于多家医疗机构与高校合作完成，体现了多领域协同创新的重要性。
##### 科大讯飞-智医助理疫情基层病历风险监测平台
- **业务需求**：加强对基层医疗卫生机构的监管和支持，及时发现疑似病例。
- **解决方案及特色**：采用自然语言处理技术对病历文本进行分析，快速筛查出潜在感染者。
- **应用与效果**：已在多地推广使用，有效减轻了医护人员的工作负担，提高了防控效果。
- **产学研结合情况**：该项目是科大讯飞与多所医学院校共同研发成果的体现，充分展示了产学研深度融合的优势。
《AIIA-人工智能应用需求报告（新冠抗疫篇）》深入探讨了医疗大数据在抗击新冠疫情中的应用现状及其面临的挑战与机遇，并通过具体案例展示了如何通过产学研合作促进技术进步和社会效益提升。这不仅对于当前疫情防控工作具有重要意义，也为未来医疗领域的创新发展提供了宝贵经验。
