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華夏觀點

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面對不同受眾,智慧醫療有著不同的內涵

時間:2019-01-16 10:36:00 閱(yue)讀:3381 整理:廣州市場調查公司

大數據可謂是當紅炸(zha)子雞,對于它的應(ying)用場景,人(ren)(ren)們已經做了充分的想(xiang)象,很多也(ye)在逐(zhu)步落地(di),比(bi)如(ru)智(zhi)慧醫(yi)療(liao)。醫(yi)療(liao)行業(ye)正更多的融入(ru)人(ren)(ren)工智(zhi)慧、傳感技(ji)術等高(gao)科技(ji),使醫(yi)療(liao)服務走向真正意義的智(zhi)能化。

面對不同(tong)受眾,智(zhi)(zhi)慧醫(yi)(yi)療(liao)有著不同(tong)的(de)(de)(de)內涵(han)。對于公(gong)眾,意(yi)味(wei)著更(geng)便捷可(ke)及(ji)的(de)(de)(de)醫(yi)(yi)療(liao)服務;對于醫(yi)(yi)護人員,不僅可(ke)以提(ti)高(gao)診療(liao)速(su)度,還可(ke)以讓診療(liao)更(geng)加精準,通過大量的(de)(de)(de)數(shu)據分析支(zhi)持他們的(de)(de)(de)診斷。這里就不得不提(ti)到(dao)專家(jia)系統,它應該是(shi)一個典(dian)型的(de)(de)(de)醫(yi)(yi)療(liao)應用,是(shi)大數(shu)據和人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)緊密結合。

專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)是(shi)(shi)一個(ge)具有(you)大(da)量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)門知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)與經(jing)驗的(de)(de)(de)(de)(de)(de)程序(xu)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong),它應用(yong)人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)技術和(he)計算機(ji)(ji)技術,根據某領(ling)域一個(ge)或(huo)多(duo)個(ge)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)提供的(de)(de)(de)(de)(de)(de)知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)和(he)經(jing)驗,進(jin)行推理(li)和(he)判斷(duan),模擬人(ren)類(lei)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)決策過(guo)程,以便解(jie)(jie)決那些(xie)需(xu)要人(ren)類(lei)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)處理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)復(fu)雜問題。簡言之,專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)是(shi)(shi)一種模擬人(ren)類(lei)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)解(jie)(jie)決領(ling)域問題的(de)(de)(de)(de)(de)(de)計算機(ji)(ji)程序(xu)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)。專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)(fa)(fa)展(zhan)已經(jing)歷了3個(ge)階段,正向第(di)(di)四(si)代(dai)過(guo)渡和(he)發(fa)(fa)(fa)展(zhan)。第(di)(di)一代(dai)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(dendral、macsyma等(deng)(deng))以高(gao)度(du)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)業(ye)化、求解(jie)(jie)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)門問題的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力強(qiang)為特點(dian)。但在(zai)體系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)結構的(de)(de)(de)(de)(de)(de)完(wan)整(zheng)性(xing)(xing)、可移植(zhi)性(xing)(xing)、系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)透明(ming)性(xing)(xing)和(he)靈活性(xing)(xing)等(deng)(deng)方面存在(zai)缺陷(xian),求解(jie)(jie)問題的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力弱。第(di)(di)二(er)代(dai)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(mycin、casnet、prospector、hearsay等(deng)(deng))屬(shu)單學科專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)業(ye)型、應用(yong)型系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong),其體系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)結構較(jiao)完(wan)整(zheng),移植(zhi)性(xing)(xing)方面也有(you)所改(gai)善,而且在(zai)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)機(ji)(ji)接口、解(jie)(jie)釋機(ji)(ji)制(zhi)、知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)獲(huo)取(qu)技術、不確定推理(li)技術、增強(qiang)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)表(biao)示和(he)推理(li)方法的(de)(de)(de)(de)(de)(de)啟發(fa)(fa)(fa)性(xing)(xing)、通用(yong)性(xing)(xing)等(deng)(deng)方面都有(you)所改(gai)進(jin)。第(di)(di)三代(dai)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)屬(shu)多(duo)學科綜合型系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong),采(cai)用(yong)多(duo)種人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)語(yu)(yu)言,綜合采(cai)用(yong)各(ge)(ge)種知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)表(biao)示方法和(he)多(duo)種推理(li)機(ji)(ji)制(zhi)及(ji)控制(zhi)策略,并開始(shi)運用(yong)各(ge)(ge)種知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)工程語(yu)(yu)言、骨(gu)架系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)及(ji)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)開發(fa)(fa)(fa)工具和(he)環(huan)境來(lai)研制(zhi)大(da)型綜合專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)。在(zai)總結前三代(dai)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)設計方法和(he)實現技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)基礎上,已開始(shi)采(cai)用(yong)大(da)型多(duo)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)協(xie)作系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)、多(duo)種知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)表(biao)示、綜合知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)庫(ku)、自組織解(jie)(jie)題機(ji)(ji)制(zhi)、多(duo)學科協(xie)同解(jie)(jie)題與并行推理(li)、專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)工具與環(huan)境、人(ren)工神經(jing)網絡(luo)知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)獲(huo)取(qu)及(ji)學習機(ji)(ji)制(zhi)等(deng)(deng)最新人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)技術來(lai)實現具有(you)多(duo)知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)庫(ku)、多(duo)主體的(de)(de)(de)(de)(de)(de)第(di)(di)四(si)代(dai)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家(jia)系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)。

筆者(zhe)嘗試使用SmartMining敏捷挖(wa)掘桌面版來探索依托大數據(ju)如(ru)何(he)構(gou)建專家診病模型。之所以選擇(ze)SmartMining,是因為(wei)它(ta)“簡單而不(bu)失內涵(han)”。它(ta)的(de)操作(zuo)真的(de)夠簡單,全程可視化(hua),不(bu)用編程,這(zhe)點(dian)對筆者(zhe)的(de)吸引力很(hen)大。當然(ran),喜(xi)歡R語(yu)言的(de)朋友(you)也可以在這(zhe)里(li)找到(dao)感覺,因為(wei)它(ta)集成了R,算法很(hen)豐富(fu)。而且SmartMining還很(hen)貼(tie)心的(de)內置了很(hen)多(duo)示例,讓用戶不(bu)費力就能進入數據(ju)挖(wa)掘的(de)世界(jie)。

專(zhuan)家(jia)診(zhen)病模型就(jiu)是SmartMining自帶示例(li)之一(yi),是以決策樹(shu)算法為背景,通過(guo)可視化(hua)探索數據實現決策樹(shu)同樣的(de)計算結果(guo)。配套的(de)示例(li)教(jiao)(jiao)程對(dui)整個過(guo)程的(de)講解清晰且(qie)生動有趣,筆者跟隨(sui)教(jiao)(jiao)程進行了(le)學習,從中大大受益(yi)。

從專家系統模型的知識點來說,有這么幾個需要提醒:

1、 數(shu)據質量和完整性永遠(yuan)是(shi)數(shu)據挖掘工作中不可(ke)回避的(de)(de)基礎問題。沒有足夠的(de)(de)歷史數(shu)據量,或者數(shu)據質量(本例中可(ke)理(li)解為誤診(zhen))不可(ke)信,都會造成機器學(xue)習(xi)的(de)(de)失敗(這個道(dao)理(li)就是(shi)“Gabage in,gabage out”)。因此、各種數(shu)據的(de)(de)探索、統計、處理(li)工作是(shi)非常關(guan)鍵的(de)(de)!

2、 建模(mo)不(bu)是(shi)一(yi)次性的(de)(de)工作,需要(yao)(yao)(yao)反復的(de)(de)訓練、評(ping)估和(he)優(you)(you)化(hua)。通常優(you)(you)化(hua)模(mo)型(xing)有三種辦法(fa)(fa):第一(yi),增加(jia)新數(shu)據,以便引入更多重(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)影響因素;第二,嘗試其他模(mo)型(xing),以便找到更適合的(de)(de)模(mo)型(xing);第三,優(you)(you)化(hua)輸入,即基(ji)于已有數(shu)據派(pai)生更多重(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)變量,或者(zhe)過(guo)濾不(bu)重(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)變量。這三者(zhe)中,第一(yi)種最(zui)(zui)難以實現(xian),一(yi)般企(qi)(qi)業的(de)(de)數(shu)據是(shi)有限的(de)(de),企(qi)(qi)業內部可(ke)用數(shu)據及外部可(ke)用網絡數(shu)據,在(zai)項目需求調研階段(duan)就(jiu)應該明確,而(er)企(qi)(qi)業外部行業數(shu)據難以獲(huo)取。第二種最(zui)(zui)容(rong)易嘗試,所(suo)有可(ke)用模(mo)型(xing)可(ke)以快(kuai)速嘗試一(yi)遍,這個(ge)是(shi)每個(ge)項目中都必做的(de)(de),但卻不(bu)是(shi)最(zui)(zui)重(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)方法(fa)(fa)。而(er)第三種方法(fa)(fa)才(cai)是(shi)項目中最(zui)(zui)可(ke)行,也(ye)是(shi)最(zui)(zui)重(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)辦法(fa)(fa)。

3、 無論何時,都(dou)要(yao)把商業(ye)應用作(zuo)為始終的(de)目標(biao),不要(yao)出現“過擬合”、“追求漂(piao)亮”和(he)“炫(xuan)特技”,能用簡單(dan)圖形分析的(de),絕不用算法,能用成熟模型的(de),盡(jin)量(liang)不要(yao)自己去編(bian)程序!

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