从「医疗大数据」到「AI+医疗」
各类技术不断推陈出新，随之而来的越来越多的专业术语。科技圈如此，医疗领域亦是如此。前几年「医疗大数据」还是一个新潮的词，才没过几年，话题度就被「 AI+医疗」抢走大半。医疗领域的工作者还没来得及吃透「医疗大数据」，就要马不停蹄地投入到「AI+医疗」PG电子的学习。在此过程中，我们发现，虽然都涉及数据与技术在医疗中的应用，但它们的核心概念和应用方式存在明显区别。那么，它们有何异同点？二者可以如何配合？
主要指医疗领域的海量数据收集、存储、分析，包括电子病历、影像数据、基因数据等。
以 AI 算法（深度学习、自然语言处理等）为核心，分析、预测和辅助决策，提升医疗效率。
1. 疾病流行趋势分析2. 患者数据整合（电子病历系统）3. 医疗资源优化（如医院床位管理）
1. AI 辅助诊断（如肺结节识别）2. 医学文本理解（如 AI 阅读 CACA 指南）3. AI 药物研发（如蛋白质折叠预测）
AI 依赖高质量的医疗大数据来训练模型，而医疗大数据也需要 AI 来提升数据利用率，让数据从“沉睡资源”变成“智能决策”。例如：
