① 大數據和人工智慧技術在健康產業有哪些具體應用請舉例說明，謝謝！
大健康產業順應了中國經濟轉型升級、綠色發展的趨勢，全球醫療健康產業投融資金額最多集中在2021年，全年達到6846.03億元，投融資數量最多在2019年，達2044起。大數據和人工智慧技術賦能多個大健康產業領域，包括公共衛生大數據、疾病快速診斷、遠程醫療、識別診斷、葯物研發、康復治療等
在數字健康產業供應鏈，智慧眼一方面「深挖洞」，縱向深耕數字健康產業，形成自主可控、安全可靠的AI核心技術；另一方面是「廣積糧」，橫向擴展健康產業多元化市場應用場景，幫助政府、醫院、群眾乃至整個產業界激發數字化力量。
AI+社會保障
基於大數據＋人臉識別技術的養老金待遇資格認證系統應用於全國社保二十餘個省份的省級平台，解決了養老金防冒領的世界難題，保障社保基金安全，穩定社會大局。
AI+醫療保障
基於大數據+生物識別技術的醫保智能場景監控系統已應用於全國近二十個省級醫保平台，實現了門診、住院、購葯、血透、健康理療等場景的智能監控，防範醫保欺詐騙保行為，確保醫保基金安全。
AI+血透管理
遵循醫院血液透析中心臨床業務流程，從患者管理、透析日程准備、患者治療排班、臨床輔助決策等不同環節對血液透析治療進行智能管理和監控。以患者為核心，從根本上改變診療信息的採集處理、分析查詢和傳輸方式，為醫護人員提供智能化工作方式，輔助醫生制定更加人性、優質的治療決策，提高科室工作質量和院內服務水平，提升患者滿意度，做到醫療行為溯源全記錄，保障醫療質量和醫療安全。
AI+慢病管理
依託智慧眼雲慢病管理系統，門診慢病患者可在就診醫生處便捷化生成健康管理檔案，通過機器學習和醫學知識圖譜資料庫，智能化形成疾病管理目標，幫助醫生快速掌握患者信息，指導開葯和開展疾病管理，形成以患者為中心的數字化病程管理體系，實現診前導診、疾病預判，診後用葯提醒等閉環服務，助力醫療健康行業的持續發展。
AI+健康鄉村
以健康鄉村綜合服務平台&智能終端為載體，將大醫院的優質資源通過平台與基層衛生室進行互聯，提高基層衛生室的首診能力和水平，幫助基層的醫生在診斷方面有更大的把握和信心，讓村民「足不出村」就能享受到便捷的健康服務，助力國家鄉村振興戰略落地。
② 大數據醫療行業有哪些應用
一、電子病歷
到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。
二、健康監控
醫療業的另一個創新是“可穿戴設備”的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。和醫院內部分析醫療數據的軟體類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端。
三、醫護資源配置
這個看似不可能完成的任務，已經在大數據的幫助幫助下在一些“試點”單位實現。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。
四、大數據與人工智慧
人工智慧技術通過演算法和軟體，分析復雜的醫療數據，達到近似人類認知的目的。因此AI使得計算機演算法能夠在沒有直接人為輸入的情況下預估結論成為可能。由AI支持的腦機介面可以幫助恢復基本的人類體驗，例如因神經系統疾病和神經系統創傷而喪失的說話和溝通功能。
③ 大數據在醫療行業的應用有哪些
大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。