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醫(yī)院內(nèi)部數(shù)據(jù)是健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)的主要數(shù)據(jù)來源，由于醫(yī)院內(nèi)部的信息系統(tǒng)較多，涉及不同廠商、不同業(yè)務(wù)范圍（主要包括臨床診療、臨床支持、運(yùn)營管理等方面），存在醫(yī)院管理信息系統(tǒng)（hospitalmanagementinformationsystem,HMIS）、電子病歷系統(tǒng)、影像歸檔和通信系統(tǒng)（picturearchivingandcommunicationsystem,PACS）、科研系統(tǒng)等，信息集成相對薄弱。例如，對院內(nèi)異構(gòu)系統(tǒng)以傳統(tǒng)點(diǎn)對點(diǎn)接口方式進(jìn)行對接，信息集成范圍和集成效果不理想，存在信息孤島和數(shù)據(jù)同步方面的問題。僅有少數(shù)醫(yī)院建立了集成平臺(tái)和數(shù)據(jù)中心，但跨機(jī)構(gòu)間共享程度依舊不足。

此外，醫(yī)院內(nèi)部信息系統(tǒng)相對獨(dú)立，雖然在長期服務(wù)過程中積累了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)完成了數(shù)據(jù)集成工作，但所收集的數(shù)據(jù)依然存在標(biāo)準(zhǔn)不一、存儲(chǔ)格式各異等問題，未能匯聚成規(guī)范統(tǒng)一的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)資源，難以有效地管理和利用。各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間信息系統(tǒng)很少有對接，數(shù)據(jù)匯聚和共享利用率低。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于高效利用數(shù)據(jù)為相關(guān)工作提供決策支持和數(shù)據(jù)服務(wù)。目前有大量的臨床數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化自由錄入文書，例如患者的手術(shù)記錄、診斷報(bào)告等，其中蘊(yùn)藏大量有價(jià)值的信息。但是自由文本信息往往具有多模態(tài)、多源的特點(diǎn)，再加上受漢字歧義性和原始信息結(jié)構(gòu)不完整等因素影響，現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)加工技術(shù)難以滿足健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的人工智能應(yīng)用需求，也缺乏高效算法和模式支撐以篩選和提取有價(jià)值的信息。

自然語言處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用提高了醫(yī)療數(shù)據(jù)的利用效率及醫(yī)療決策的準(zhǔn)確性。半自動(dòng)標(biāo)注模型可以自動(dòng)完成標(biāo)注字段的詞義積累，實(shí)現(xiàn)?？茖２￡?duì)列的構(gòu)建以及診療數(shù)據(jù)的深度治理。電子健康記錄的分析可以幫助醫(yī)生更好地了解患者的病情和治療歷史，從而做出更準(zhǔn)確的診斷并制定個(gè)性化的治療方案。然而，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域自然語言處理的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)。醫(yī)學(xué)相關(guān)文本通常具有特定的術(shù)語和復(fù)雜的語義關(guān)系，需要專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)才能充分理解并處理。此外，醫(yī)學(xué)概念復(fù)雜導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)注工作周期長、成本高，標(biāo)注工作復(fù)雜且耗時(shí)，也限制了模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。

醫(yī)學(xué)影像人工智能的應(yīng)用涉及放射影像、超聲影像和病理圖像等不同領(lǐng)域的研究，覆蓋肺部、乳腺、心血管等多個(gè)部位，以及腦腫瘤、腦卒中等多種類型的疾病，還包括一些特定應(yīng)用，如骨齡檢測。醫(yī)學(xué)影像人工智能可以輔助診斷肺結(jié)節(jié)、乳腺癌和腦腫瘤等疾病。然而，醫(yī)學(xué)影像人工智能仍然面臨挑戰(zhàn)，如偽象識(shí)別能力相對較弱，需要優(yōu)化和提升深度學(xué)習(xí)算法，以提高影像解讀的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；需要進(jìn)行臨床驗(yàn)證和規(guī)范評估，確保人工智能產(chǎn)品的安全性和有效性。

人工智能在藥學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用可以促進(jìn)藥物研發(fā)設(shè)計(jì)?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測分子結(jié)構(gòu)與活性之間的關(guān)系、提取靶標(biāo)和藥物的序列特征等，可輔助藥物發(fā)現(xiàn)和藥物劑量優(yōu)化。然而，人工智能輔助藥物研發(fā)也同樣面臨一些挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)模型通常被視為“黑盒”，難以解釋其決策和推理過程，而在藥物領(lǐng)域，可解釋性是關(guān)鍵性問題，研究人員需要了解模型如何做出預(yù)測和決策才能信任并采納模型的結(jié)果。此外，由于研發(fā)數(shù)據(jù)的質(zhì)量偏差，人工智能模型可能受到數(shù)據(jù)不平衡和樣本差異性的影響，導(dǎo)致模型的泛化能力受限，無法在真實(shí)世界中推廣和應(yīng)用。