数据挖掘智能分析在医疗信息化中的应用场景

劳动智能技术行业的最新进展，二是科大讯飞劳动智能技术在部分行业的应用，尤其是医疗行业。人工智能的开发很受重视。近年来，劳动力智能-4/市场发展迅速，知名度不断提高。数据显示，2017年行业市场规模已达136.5亿元，2018年约为210亿元，同比增长54%。归根结底，中国的医疗需求在不断上升，而医疗资源分布不均，医务人员短缺，而劳动力智能正好弥补了这种短缺，再加上劳动力智能-。

在慢性病领域，AI的创新应用可以促进慢性病的主动管理，借助医疗提高医疗服务的安全质量，缓解医疗资源的失衡，可以有效促进主动健康管理和服务的发展，提高医保治理效率。围绕慢病管理的痛点，智慧眼通过AI、大数据和智能设备的介入，为慢病管理带来了新思路。AI 大数据能力，提升慢病服务效率。通过慢病管理平台，延伸院外治疗服务，提高医院服务效率。

1、推动因素之一:政策持续利好医疗健康是关系国计民生的重大行业，是国家不遗余力不断探索和完善的行业。早在20世纪80年代，为提高国内医疗服务水平，打破医疗数据的“信息孤岛”，国家提出大力推动医疗industry信息化的发展。但由于诸多因素的限制，近年来，随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术的不断发展和成熟，传统医疗行业与这些新兴技术的融合不断加速，其中/大数据就是代表。

1、data 挖掘工具分类data 挖掘工具根据适用范围分为两类:专用挖掘工具和通用挖掘工具。专用数据挖掘工具针对特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法时充分考虑数据和需求的特殊性，并进行优化。对于任何领域，都可以开发具体的数据挖掘工具。比如IBM的AdvancedScout系统，针对NBA数据，帮助教练优化战术组合。

Universal data 挖掘 tool不区分具体数据的含义，使用universal 挖掘算法处理常见的数据类型。通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用挖掘算法处理常见数据类型。比如IBM的Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用数据挖掘工具可以多种模式制作挖掘、挖掘什么和用什么挖掘都是用户根据自己的应用选择。