这是一个专门讨论 idea 的地方。
每个人的时间，资源是有限的，有的时候你或许能够想到很多 idea，但是由于现实的限制，却并不是所有的 idea 都能够成为现实。
那这个时候，不妨可以把那些 idea 分享出来，启发别人。
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那这个时候，不妨可以把那些 idea 分享出来，启发别人。
这是一个创建于 2813 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我是做 HIS 的，也就是医院信息系统。
现在正在学习神经网络，学了很多了，想要实践一下。正好手边有很多家医院的数据库，想利用神经网络 + 医院大数据做个有意义、难度又不是很大的事情。
本来想着“预测下一日 /下一小时的就诊人次”，这样难度应该不大。但是又转念一想，这样的预测做出来也没什么意义，也不值得提供给医院管理层去分析什么，所以想请各位说道说道，集思广益一下，看看有什么值得做又不是太难的。
PS:这些数据都只是我一个人使用，不会拿来对外的。
第 1 条附言 2018-03-30 11:29:02 +08:00
我的这些数据都是存储在数据库的，完全结构化、标准化。包含所有运营数据、就诊数据、病人信息、消费明细……
大家的思路可以再开拓一些，比如：
1.本身医院也是一家企业，可以站在企业角度来分析这些运营数据。
2.其实可以有三个面，目前第 2)的回帖比较多一些
1 ）患者：自助导诊
2 ）医生：辅助诊断
3 ）管理层：分析本院人源画像、主要收入来源……
PS:数据不外给，请自重。
大家的思路可以再开拓一些，比如：
1.本身医院也是一家企业，可以站在企业角度来分析这些运营数据。
2.其实可以有三个面，目前第 2)的回帖比较多一些
1 ）患者：自助导诊
2 ）医生：辅助诊断
3 ）管理层：分析本院人源画像、主要收入来源……
PS:数据不外给，请自重。
 | 1 imn1 2018-03-29 22:58:52 +08:00 什么数据？ |
 | 3 murmur 2018-03-29 23:01:41 +08:00  1 能拿到一些高清的 ct 或者核磁片子可能做一些图像处理的东西 其余的似乎没卵用。。。 |
 | 4 SorryChen 2018-03-29 23:02:23 +08:00 1 现在医疗很多结合机器学习，当年很早的时候，贝叶斯网就在国外来诊断结核病，现在也有很多用医疗影像结合深度学习做辅助诊断的，还有很多用病例记录做预测的，记得读过一篇论文，很诡异的名字：DeepDeath = =预测你怎么死 |
 | 5 hinate 2018-03-29 23:03:55 +08:00 via iPhone 1 可以做推荐，根据病人的描述给出初步的诊断及治疗方案...之后不断优化推荐算法.（胡思乱想） |
 | 6 ldd OP 我是楼主。 除了图像分析，有没有其他的点？我的这些数据都是存在数据库的，完全结构化、标准化。包含所有运营数据、就诊数据、病人信息、收入明细。 我的初衷是用神经网络分析出来点什么结论、或者预测出点什么趋势，来提供给医院管理层参考 |
 | 8 feverzsj 2018-03-29 23:08:20 +08:00 预测人次，那是统计学的事情，要自己训练神经网络没这么简单的，你如果以为拿一堆数据塞进去就能出结果，那是天方夜谭 |
 | 9 hcymk2 2018-03-29 23:09:18 +08:00 1 其实可以试下做分类。 |
| 10 murmur 2018-03-29 23:09:38 +08:00 @ldd 个人外行的感觉现代医学特别依赖仪器检验 有了检验科的结果你靠百度也能诊断 但就是这种牛逼的仪器和靠谱的检验科难找 小时后肺炎误诊的路过 真的。。牛逼。。小医院拍 X 光愣是没看出肺部有问题来 患者是不会按课本生病的 何况你用神经网络预测出的结果和医生首诊的结果也差不了多少。。。 |
 | 11 yu099 2018-03-29 23:15:45 +08:00 via Android 之前谷歌的那个 ai 公司不是刚搞出来心脏的一个图像诊断分类的吗？似乎有九十几的准确率，人类七十几，但似乎那样也没用，疑难杂症还是得有经验的医生，结果出来医生还是得自己复核一遍，似乎还没什么卵用 |
| 12 ldd OP @hcymk2 分类这个点提醒了我，可能有搞头，比如根据就诊情况，提前判断某个门诊病人是否会住院……还不够有意义，我再深入想想，可能这个方向是对的 |
| 14 murmur 2018-03-29 23:29:22 +08:00 @ldd 这个是没法提前判断的啊，判断病人会不会住院要等诊断结果出来再说 而且有的病是可以住院可以选择每天来门诊的 或者是有钱人选择比较刺激的治疗方法。。比如全麻拔牙。。一次搞定所有智齿。。刺激不 所以判断某个门诊病人是否会住院其实就 3 点：1、钱够不 2、床位有不 3、病多重 1 和 2 不用 AI 也能判断出来 3 的话没诊断结果也预测不了 。。。所以还没卵用 |
| 15 murmur 2018-03-29 23:30:14 +08:00 |
| 16 murmur 2018-03-29 23:31:22 +08:00 有句话说叫，内科怕发烧，外科怕腹痛，症状就摆在这，你的贝叶斯去诊断吧 |
| 17 SorryChen 2018-03-30 00:05:39 +08:00 via iPhone @murmur 不是啊...我只是举了个贝叶斯诊断结核的例子...这是个很有名的例子啊……节点都是表示的类似去没去过亚洲，咳不咳嗽这种很明确的特征了，那你要说我咳嗽到要死我非给医生说我不咳嗽，那什么都不管用。这个诊断系统微软开发的人在国外比较知名了。 |
 | 18 327beckham 2018-03-30 00:08:09 +08:00 看一下最近的 kaggle 上正在进行中的 data science bowl 喽 |
 | 19 jowuIM 2018-03-30 00:35:25 +08:00 一个医院的数据集太小了，你以为能做什么？不是大数据，不如 excel ？ |
 | 20 shoaly 2018-03-30 07:51:42 +08:00 可能 最有戏的就是 分析 CT 照片的图像了... |
| 21 murmur 2018-03-30 08:09:56 +08:00 @SorryChen 知乎那个我是看了的 根本不需要那么麻烦 直接一个 DR 一个痰培养一个抽血就搞差不多了 如果说为啥国内这几年才搞什么 AI 诊断 国外是因为诊疗成本太高 等的太慢才靠患者主诉搞什么贝叶斯诊断 国内不确诊一个痰培养做出来就完了么 还要那么多主诉干嘛 真的国内 X 光太便宜了 抽血拍片一套搞定就 100 来块钱 一个 DR 片社区报销才七八十块钱 胜过千言万语 贝叶斯这种东西也就停留在理论研究 在国内落地乘上患者巨大基数能把任何一个医院告破产 有些东西永远是技术解决不了的 一是检查是要花钱的 有些检查是小医院做不出来的 二是某些诊断真的是金字指标 但是这些东西大多数都是创伤检查 比如穿刺活检 三是某些病例即便是诊断出来了，你也无能为力，典型的就是癌症，太小了拍片拍不出来，等拍出来已经扩散了 |
 | 22 binux 2018-03-30 08:10:15 +08:00 @feverzsj 你把 (星期几+时间=>就诊人数) 扔给神经网络它也能训练出来的，我觉得和统计的没区别。神经网络会把结果记下来。。 |
 | 23 Felldeadbird 2018-03-30 08:19:03 +08:00 via iPhone 1 可以分析季度流行病？ |
| 24 ldd OP 1 @murmur 纠正几个误区 1.仪器是用来确定和排除病情的，具体的治疗方案和程度拿捏还是靠医生。 2.跟据拍片结果做出诊断，除了和仪器精度有关，也和技师的知识库有很大关系。 3.病人的主述是公认的确定病情的有效依据，更何况记录下的主诉都是医生再整理的，有一定的参考价值。 4.癌细胞是由病理切片分析，不是拍片，初期就可以确认。 |
 | 25 omph 2018-03-30 08:49:23 +08:00 更适合用统计学吧，神经网络不是包打一切的 |
| 26 murmur 2018-03-30 08:53:01 +08:00 @ldd 1、但是的却是高端仪器的普及让误诊率下降了不少，以前我在校医院做尿检就那么一个小纸条，现在密密麻麻能打满半张 B5 纸，当然有一部分是尿沉渣有一部分是镜检复查，不过的却首先，你得有仪器啊，尤其是几百万几千万的 CT MRI 不是想有就有的起的 2、这个同意，但是我也怀疑 3、靠谱的主诉当然有效，但是现代仪器检查能让肚子疼、发烧这些主诉落到具体某个病或者某些病上，尤其是对于表达能力有限或者查阅百度胡思乱想的患者 4、同意，但是病理切片不是随便做的啊，有的可以穿刺有的要做术中病理，但是没有拍片检查哪里有上来就穿刺或者开刀的 |
 | 28 green15 2018-03-30 08:54:34 +08:00 via iPhone 我知道的，IBM 和 Google 就是在做楼主说的这套东西…… |
 | 29 Len1133 2018-03-30 09:06:54 +08:00 2 识别处方上的汉字。。。算了，难度太大了 |
| 32 murmur 2018-03-30 09:28:37 +08:00 1 有点水了 总结一下我认为可能落地的方面 1、影像诊断，理由不说了，很多大厂也都在投资，不过这个对数据要求很高，我看一个文章说参加数据标注的都是高年资医生，确保图像清晰、标注准确、诊断无误，也就是要求每一个训练数据都做到金字指标的要求，这个怕是楼主做不到吧 2、知识库，就是让医生不要忘记那种罕见病的可能性，不过现在怕是中小医院诊断不了直接让转大医院，因为就算诊断出罕见病也不好治疗 3、罕见病、癌症、基因相关，这个也是楼主搞不了大厂加名医才能联合做的，常见病都有金字诊断指标，不需要什么 AI 只要检查到位可以几乎不误诊，但是癌症这个就难治了，有的诊断出来化疗甚至是进口药都不好使，所以国外一些机构貌似在研究基因和治疗效果的关系，这种没有成文的、需要探索的才是机器学习大显身手的地方 |
 | 33 barble 2018-03-30 09:48:32 +08:00 我觉得可以根据病人陈述去追溯一些不明原因的疾病的病因，比如川崎病、突发性耳聋等 |
 | 34 Morriaty 2018-03-30 10:08:28 +08:00 楼主愿意分享下数据吗 |
 | 36 anteros 2018-03-30 11:10:33 +08:00 根据妇产科孕妇的 x 光片的各项指标值，配合产后婴儿性别做分析与筛选。最后要求得出结论，哪几项指标决定了胎儿的性别。凭借这个，财务自由没问题的。 |
| 37 murmur 2018-03-30 11:13:29 +08:00 @php01 这东西还用的到 AI b 超的是个医生都能看出来 这不是大陆法律禁止的问题还要机器学习干嘛 或者不在大陆做 去香港做就行 不在香港很多小诊所都偷着可以做性别鉴定 |
 | 40 awenxjtu 2018-03-30 11:40:24 +08:00 via Android 1 从病例入手，分析症状是哪些，比例多少，什么症状容易忽视导致恶果，用了什么药，效费比如何 |
 | 41 Phox 2018-03-30 11:58:19 +08:00 1 可以帮助更多人，比如根据大数据分析年龄，体温，心跳，用药，等分析出未来一两天内晚上可能需要急救的病人 |
 | 42 Doodlister 2018-03-30 12:08:31 +08:00 via Android @Morriaty 违法的兄弟。 |
| 43 murmur 2018-03-30 12:12:54 +08:00 @Phox 未来需不需要急救在他入院的时候基本就知道了，还需要预测么 另外不可能因为你预测出未来没有患者需要急救就给医生护士放假 预测失败就是人命关天 成本太高了 没人敢用预测给急诊科或者重症科安排排班表 |
| 44 hcymk2 2018-03-30 12:15:43 +08:00 1 其实也先试下分诊辅助，这个风险最小。 |
 | 45 zhouyou457 2018-03-30 12:39:01 +08:00 via iPhone 1 流行病学统计？根据患者描述与检测报告，再加上患者的各类疾病的患病风险，给予医生辅助分析诊断，还可以提供医疗建议... |
 | 46 easylee 2018-03-30 12:42:10 +08:00 “ PS:数据不外给，请自重。” 点赞！ |
 | 47 zeraba 2018-03-30 12:43:51 +08:00 via Android 1 优化诊断流程方面，医院可以想象成一个工厂，每个科室是一条流水线，它们公用了几个车间，分别是血常规，B 超之类的检验科，在资源有限的情况下，如果一个病人需要做多重检测，可以根据每种检测所需时间做个推荐，先去某某窗口做 A 检测，再去某某窗口做 B，做为一个病人不可能跑去不同的地方先去看看排队情况，他们也不了解每个检测的所需时间，这个可以帮助更快的诊断。当然还有很多思路，大体方向一个是提高总体营收，提升效率，另一个可以是减少成本，比如药品库存的控制等等 |
 | 48 zhaojjxvi 2018-03-30 12:45:52 +08:00 via iPhone 先考虑清楚这部分数据能不能用 |
 | 49 idler 2018-03-30 13:25:26 +08:00 1 外行好奇问一句，楼主将这些数据用于未知用途不用经过患者同意吗？还是已经经过同意了？因为我感觉这件事里，医院如同 Facebook，楼主如同 Cambridge Analytica。 |
 | 50 ayumilove 2018-03-30 13:25:46 +08:00 1 对于公立三甲医院，HIS 当中 取得的数据，目前 大部分 还是被用于 医院评价科室 医保（自费）药品、器材比例 分析上。 领导需要的 这些数据 基本用不到神经网络。 |
| 51 ayumilove 2018-03-30 16:16:54 +08:00 除了 AI 自动根据 PACS 影像诊断病情以外， 以上提出的 功能 在 通过 HIMSS 7 级认证的 医院都基本具备。 |
 | 52 logOo 2018-03-30 16:21:07 +08:00 我擦，感觉到了一丝丝恐惧啊，icloud 迁到贵州就被喷成那样，您这随随便便就生产数据了？ |
 | 53 XinLake 2018-03-30 16:48:40 +08:00 美图不是号称 AI 发现生病么。 拿一堆疾病皮肤图片数据集训练，然后自拍图跑神经网络模型，看看能不能检测出疾病。 |
 | 54 csx163 2018-03-30 16:50:54 +08:00 觉得这个帖子是违法的，而且不道德 |
 | 55 northisland 2018-03-30 16:54:56 +08:00 依照年龄、生病部位、身体状况什么的，做个聚类 然后，别人可以根据自己情况，查看自己的病得花多少钱，还有几年好活 |
| 56 murmur 2018-03-30 16:56:23 +08:00 @northisland 这就是预后么，你想问的话医生会告诉你的，干嘛要自己根据软件查自己寿命 |
 | 57 ss0xt 2018-03-30 17:07:23 +08:00 楼主是医院内部信息科的人还是 HIS 厂商的实施人员？？数据这么容易拿？ |
 | 58 banksiae 2018-03-30 17:14:02 +08:00 国内有个新兴公司，就是做你这个的，前几天好像刚拿到融资，利用 AI 手段给医生提供诊断支持，具体的名字一时想不起了 |
 | 59 lekai63 2018-03-30 17:16:32 +08:00 楼主可以帮忙解答一下关于数据合规性方面的问题么？ 可能会要给社区医院做一套慢病管理的解决方案，其中会涉及病人电子病历、数据的管理。本来是想加点有意思的元素：比如采用区块链相关技术，将数据存储于联盟链上。防止医院单方面修改，在医患关系中能以不能篡改的电子病历作为一项证据。 目前暂未实施 有个问题就是，我作为系统开发商（即医院、病人、卫计委等之外的服务机构），是否可以存储该区块数据相当于我第三方存了这些数据，不知道会不会违规。 |
 | 60 qinrui 2018-03-30 17:18:04 +08:00 via iPhone 病人特征交叉分析，比如发现某类病人具有某些特征，然后筛选出符合这个特征的尚未得病的人，进行风险预警。 我手上也有一批数据，按人头算是千万规模，时间序列的数据有 10 亿条，也想分析出一些有价值的东西，但不知道用什么工具或者方法，求指导。 |
| 61 lekai63 2018-03-30 17:19:07 +08:00 至于数据应用，你跟个内行的医生聊聊就会有很多可以实操的东西拉，比如： 横向的：同一科室不同医生的诊疗流程、给药习惯可能存在比较大的差异。 纵向的：同一医生多年来诊疗流程、给药习惯的变化、趋势等 只是举个例子，可能进一步分析下去会有更多的发现哦~ |
 | 62 goodbest 2018-03-30 17:20:25 +08:00 via iPhone 医生手写处方识别… |
| 63 lekai63 2018-03-30 17:30:25 +08:00 by the way 不知道楼主 base 何方，患者数据的分析（即隐去敏感的患者个人信息后），尤其是心血管方面的。如有机会，希望能聊聊看。我们有技术团队以及浙江省心血管领域的权威专家，比较关注医生在诊疗和给药过程中的行为数据，研究不同行为下给病患带来的影响。（比如诊疗步骤 ABCD，有的医生走 ABC，有的走 ACD。开的药也会不太一样。需要结合病症、愈后效果等交叉分析。） |
 | 64 eric1202 2018-03-30 17:31:44 +08:00 医疗软件系统 是每个地区都不一样的吗?你们数据库怎么同步? |
 | 65 evanvane 2018-03-30 20:43:35 +08:00 via iPad 作为医生，只想说你这种行为还是偷偷做的好，有点令我恶心。 |
 | 66 letitbesqzr 2018-04-01 00:49:36 +08:00 请问医院有同意你使用这些数据进行分析了吗？ |
 | 67 chentydev 2018-04-09 23:04:23 +08:00 自助导诊和辅助诊断都不可行。相比于模糊的就诊数据，自助导诊更依赖于基于精确医学知识构建的规则树。医学影像的计算机辅助诊断确实会用到很多数学、计算机算法的东西，但是这块门槛也比较高，本身没有扎实数学功底又不懂医学的连入门都困难，更别说创新了。以前读书的时候影像科的老师给了一个基于小世界模型的脑部 CT 还是什么分析的文章，我表示作为普通工科学生读过之后完全看不懂里面的数学模型。 单纯就这一堆数据而言，我觉得还是做做传统的数据可视化和基础统计分析比较靠谱，比如 XX 病种平均开销 17 年 X 元，18 年涨到 Y 元； XX 科室中药开得多； XX 科室自费病人多。这些数据就算强行弄弄预测什么的，也没什么实际意义啊。 |
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