深度應用人工智能與大數據，好醫生如何做到優勢領跑？
（原標題：深度應用人工智能與大數據，好醫生如何做到優勢領跑？）
互聯網醫療在近年來愈發矚目，越來越成爲日常生活的一部分。特別是在後疫情時代，人們加速適應了互聯網醫療帶來的便利，如在線問診、買藥等，醫務工作者在線學習、溝通交流，反過來推動了行業發展。
市場火熱，傳統醫療行業，以及一些新興互聯網企業紛紛投入其中。但是，除了前文所說的服務以外，更加精細化的場景需求也逐漸凸顯。互聯網醫療，絕不僅僅是求醫問藥、在線學習這麼簡單。
所有人都試圖獲得增長和新的發展，那麼在激烈的競爭中，擁有什麼樣的優勢才能勝出？
只有數據是不夠的
從病例、藥物到醫生信息，沒有一處不需要數據，移動設備的發展同樣產生着大量數據，它的重要性不言而喻。但是，僅僅是堆在一起，數據是無法發揮應有的作用的。
只有當樣本數量足夠大、並且經由專業分析整理後，才能真正形成有意義的模型，反過來服務於醫療醫藥行業的方方面面。
在這件事上，好醫生走在了行業的前端，搭建了技術平臺——好醫雲，把分散的多方數據進行整合，通過雲儲和計算，對大數據進行標準化以及細分，還建立了標籤體系，並不斷豐富完善。
和普通的數據分析相比，好醫雲有哪些優勢呢？
首先，好醫生擁有國內最大的醫生數據量。平臺700萬醫務工作者用戶，每天學習、會議、問診等活動，以及和醫院的合作，形成了豐富的數據。
其次，好醫雲不單單是匯聚信息，還會將這些數據由原來的簡單數值、字符和文本，轉化爲網頁、圖片、視頻、圖像和位置信息等多種形式，做到了數據多維度可視化展示，爲醫務工作者做360度畫像。
第三，速度足夠快。來自不同區域的海量數據，好醫雲能在一定的時間內完成數據的計算和分析，及時提供最新信息。
最後一點，好醫雲構造了醫務工作者之間的關係網絡，這一系統擁有在海量信息中快速尋求價值信息的能力。這在數百萬用戶量級的平臺上，是至關重要的。
在國內，幾乎沒有其他平臺能夠做到。好醫生則利用大數據技術，建立了中國最大的醫療標籤系統和醫生關係網絡，很多過去複雜的問題都得到了系統性的解答。
疾病標籤體系——目前好醫雲正在做超過200個病種的標籤，例如：乳腺癌標籤。好醫云爲其設置了一二三級不同的標籤，使得篩查、確診、治療和長期管理指導都有跡可循。
另一個是醫生標籤體系。根據抓取各大網站和平臺自身數據，好醫云爲醫務工作者用戶做了標籤整理。比如平臺某位醫生用戶，他的個人能力、過往經驗、學術水平等等可以在好醫雲上呈現出來。信息直觀，極大地提高了觸達效率。
這些細分成果可以應用到各種商業和醫療場景裡，能夠幫助相關的人（如：醫生）、物（如：品牌/渠道）、場(如：醫院）提高核心競爭力和競爭優勢。
機器學習的魅力
在大數據面前，快速有效的分析整合工作並非人的工作，而是機器學習的功勞。好醫生高度重視人工智能技術，也正因如此，除了前面提到的標籤體系外，它還有着廣闊的發展空間。實際上，在新型冠狀病毒感染的肺炎疫情肆虐之時，技術更是發揮着重要作用。
時間緊、任務重、疫情相關信息缺失……醫護人員缺乏相關的防護知識和心理準備，往往會造成身體和精神的雙重傷害。
如何採取最有效的辦法讓醫護人員獲得信息和培訓？
在這種情勢下，好醫生品牌與大連理工大學金博教授團隊合作，構建了疫情防護認識診斷框架。基於國內外已有的海量醫療教育資源、疫情歷史數據，面向醫護人員自動生成方法和個性化教育推薦系統，解決了每個人知識水平不一，上課培訓慢而且有高感染風險的難題。
在當時來看，個性化服務並非易事，不僅數據多而繁雜，還面臨着各種各樣的問題。好醫生採用了中國科學院計算機網絡信息中心團隊開源的分佈式人工智能圖數據庫（PandaDB），逐個解決了技術挑戰。
最後，全國範圍內有200萬左右衛生技術人員接受了抗擊疫情應急培訓，這款產品也推動了我國疫情防護體系化建設的進一步發展。
這些，離不開機器的深度學習，離不開團隊對於人工智能的研究和技術應用。
高效解決複雜問題，這就是人工智能的魔力。
在很多人的想象中，大數據、人工智能等詞彙離我們很遙遠，但是它們其實已經滲透到方方面面中，作用往往超乎預料。
現代醫療正在向數字化、智能化方向轉型，對於數據分析的要求極高，用戶、企業也迫切需要一個能夠提供更加高效信息的平臺。誰能夠將人工智能、大數據更好地服務於產品，誰就可以快人一步。
突出重圍，這是一場技術之爭、信息之爭。