健康医疗大数据，是指在人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。”这个概念几乎已全面涵盖人们进行健康活动所涉及到的数据。

医疗健康大数据可以更详细地分为个人属性数据、健康状况数据、医疗应用数据和卫生资源数据等。

医疗大数据应用进化可分三个阶段：感知-移动医疗、物联网技术的大量应用为数据采集的完整性和标准化提供基础；认知-借助现有新型深度学习模型算法及知识图谱技术，可以有效提升计算机认知能力；决策-最后借助数据分析挖掘工具，提高运营决策水平、临床辅助能力及科研应用层次，最终实现整个大数据运用于临床科研管理实践的闭合过程。

人工智能在医疗领域的应用基于医疗大数据。

人工智能将改变我们与他人互动、决策以及从多个行业获取商品和服务的方式。

医疗保健行业也不例外。面对人口老龄化、服务需求不断增长、成本上升和医护人员短缺等重大挑战，该行业正日益将目光投向人工智能。近年来，医疗行业人工智能应用的创新速度达到了历史最好水平。

人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。其应用技术主要包括：语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

患者在整个医疗保健过程中使用的人工智能应用，可分为八个应用类别：可穿戴设备、医学成像、检验室应用、生理监测、真实世界数据、虚拟健康援助、个性化应用和机器人技术。人工智能可以通过改善患者的治疗结果和医疗可及性，以及优化资源的使用，对医疗保健产生重大的社会经济影响。

医疗行业的数字化和人工智能推广，需要在以下几个领域进行大量投资：基础设施、数字化应用、技术、技能和培训，以及从治疗向预防的转变，大数据、5G、互联网+、人工智能等新技术在资料健康领域应用，将促进实现健康医疗大数据应用发展与人工智能的深度融合。

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