一、什么是医疗大数据？

    医疗大数据是指在医疗领域产生的大量、多样化和快速增长的数据集。这些数据来源于多种渠道，包括电子健康记录（EHRs）、医疗影像、实验室测试结果、患者监护设备、保险索赔记录以及社交媒体和在线健康论坛等。其核心价值在于通过分析这些海量数据，提取有用信息，以提高医疗服务的质量、效率和个性化水平。

    多大的数据叫大数据？有人说数据单位量达到PB、TB，有人说数据条数是千万、上亿、十亿。那么医院内部业务能够达成这种标准的屈指可数，也不说达到的业务屈指可数吧，能达到的医院也是较少的。说句不好听：现在除了极个别大医院之外，说用大数据技术基本上就是吹出来的。目前在医疗使用大数据除了基因序列、区域级或国家级的层面研究之外，都是很少需要大数据。因为只要这些层级才会有大量的数据可挖掘，才有复杂的计算，如果你仅供一家医院的数据进行数据挖掘，那只需要做一些BI报表即可。所以医院内部最多是建立一个数据中心，将医院内部的CDR、ODR、RDR模型建立好，然后上层搭建可视化分析和报表即可解决大部分数据运用问题。

二、人工智能AI在医疗应用上的解析！

    政府提出来的智慧医疗、智慧服务、智慧管理的概念后，确实让人工智能在医疗行业火了一把，现在的很多医院都会考虑上基于DEEPSEEK的智算中心平台。回顾过去，实际在医疗人工智能落地的案例或者可真正使用的产品少之又少。说得最火的是机器人能不能看病，当年IBM的Watson出来时，在医疗行业引起的反响如同现在的ChatGPT，但是现在很少人提起。这个Watson是我见过算是医疗行业中较为全面的人工智能应用，因为它能下诊断开处方，说明它能够读非结构化数据包括文本病历、影像图片等等，就如同现在的ChatGPT能读懂你的聊天、你发的图片等（当然Watson只是更专注医疗领域）。目前国内在人工智能这一块用的较多部分或者产品，DeepSeek作为国产高精尖开源大模型，正在重塑医疗人工智能（AI）的格局，其技术突破与开源策略为行业带来深远影响。

1）医院内部系统：DRGs、临床决策系统、影像识别、智能服务（如导诊、问诊、咨询等）

2）科研项目

3）药品研发

4）医疗机器人（如智能假肢、手术机器人等）

我们从医院内部系统看看有哪些具体点应用

1）DRGs，这是近几年国家出台的一个医保计算方式，通过一些规则和查看患者病历来判断患者是否符合某些医保治疗。这里面困难点在于读取病历，这需要利用到自然语言处理。能够准确读取病历的信息，结合医保规则，既能做到事后病历质控，也能提前到事中、事前。

2）临床决策系统，它是一个临床辅助系统，在很长一段时间里，临床决策系统其实只是一个知识库。供医疗人员查阅，并通过一些简单结构化数据做部分规则判断。但是现在人工智能的自然语言处理能力、深度学习算法的落地，使得其能够更好的辅助医护人员，让更多原先无法落地的判断规则可以落地，这样在辅助方面就显得更为准确。

3）影像识别，影像就是检查的医疗影像。不太了解医疗的朋友可能不知道在医院有一帮叫做医技医师，他们并非医师，他们只是会看影像报告，并写出检查结果，但是不会下诊断。比如告诉你这个部位有一个肿块，什么形状，多大，可能是什么东西。这些能力在近几年逐渐出现AI识别，这归功于深度学习让图片识别能力得到质的飞跃。目前医疗的影像识别分得很细，不同部位不同疾病识别，还没有出现一个全方位的识别，这一方面是如果全方位计算量可能目前太大，另外就是精细化可以更加准确判断。

4）智能服务，这方面常见的应用在于智能机器人，可以线上导诊、问诊、咨询、人工客服等，相信DEEPSEEK、ChatGPT的出现，会使得这一方面更为精进。利用ChatGPT进行二次规则训练后，在医疗智能服务这一方面可以有更大的提高。

三、微服务为什么医院较少使用？

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