医疗行业数据处理要求远远超出人类个体信息处理能力
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在医疗保健行业,数据量多样性和复杂性都在快速增长。一个癌症患者的基因组就相当于半个TB数据,这样的数据处理能力是任何一个医生都没有办法完成的。基于基因测序带来的大数据和日新月异的临床试验、疗法产生的数据洪流,远远超出了人类的个体信息处理能力。研究报告人工智能的自我调适和学习能力,处理人类自然语言的能力,以及提出并评估解决方案的能力,是医疗卫生领域的必然需求。
医疗行业围绕大数据的行业生态

从IBM围绕沃森的并购来看,整合数据资源是实现人工智能在医疗行业应用的关键。IBM在2015年以来的并购案中,围绕医疗数据进行布局是其重中之重。
IBM2015年以来的并购案

收购TruvenHealthAnalytics获得全面患者和临床医疗数据。调查报告2016年2月19日,IBM斥资26亿美元收购TruvenHealthAnalytics。TruvenHealthAnalytics是一家医疗保健数据与分析服务提供商,在临床数据处理方面有超过40年的经验。拥有8500家客户,其中包括美国联邦政府和州政府机构、雇主、医保、医院等,以及3亿病人数据。Truven的患者支付记录,包括有疾病类型、诊断、处方和治疗结果等各种细节。据悉,收购TruvenHealthAnalytics将使得IBM获得4PB医疗数据。目前在美国基于疗效的产品定价成为新的趋势,Truven发布的医疗和药物的疗效证明数据指标变得越加重要。
医疗影像是行业最大数据集,是深度学习最重要的训练“原料”。2015年8月7日,IBM以10亿美元收购医学图像软件公司MergeHealthcare,给沃森和分析部门带来医疗保健领域最大的数据集—图像。据IBM研究人员估计,CAT扫描图、X光照片和乳房X线照片这样的图像在当下所有的医疗数据中的占比高达90%左右。MergeHealthcare专门研究存储、查看和共享医学图像的软件,Merge基于云的解决方案让医生能够在任何地方、任何时间访问系统中的任何图像。有了大量的医疗影像图片数据训练系统,将不断提升沃森智能诊断医疗影像中包含的病症信息。此后,2015年3月,IBM收购了初创公司AlchemyAPI。AlchemyAPI能够利用深度学习人工智能,搜集企业、网站、广告主发行的图片、文字等信息,并做出相应的文本、数据分析,无疑将有利于沃森在医疗影像诊断识别的能力。
MergeHealthcare旗下产品eFilm的软件界面

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