摘要：炒股配资官方网
在数字化浪潮的席卷下，医疗行业正经历着深刻的变革，数据已然成为推动医疗创新与发展的核心驱动力。从临床诊疗、疾病研究到药物研发，医疗数据无处不在，为精准医疗、个性化治疗提供了关键依据。但当前医疗数据治理却面临着诸多困境。
数据标准的不统一，堪称医疗数据治理的一大顽疾。在不同医疗机构、不同业务系统中，同一数据的定义、格式、编码等千差万别 。就拿疾病诊断来说，有的医院采用国际疾病分类（ICD）编码，有的则使用自行制定的内部编码，这使得数据在整合与共享时困难重重，犹如不同语言的人交流，障碍丛生。以电子病历为例，不同医院对病历中症状描述、检查结果记录等缺乏统一规范，有的详细，有的简略，甚至同一疾病的名称都存在多种表述，像 “心肌梗死” 与 “心梗”，“冠状动脉粥样硬化性心脏病” 与 “冠心病” 等，这极大地影响了数据的准确性与可用性，阻碍了医疗大数据分析与应用。
复杂的法律法规要求，也给医疗数据治理带来了严峻挑战。医疗数据包含患者大量敏感隐私信息，如个人身份、健康状况、诊疗记录等，在数据收集、存储、传输、使用等全生命周期，都需严格遵循相关法律法规，以保护患者隐私与数据安全。像欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），对数据主体权利、数据控制者与处理者义务等作出详细严格规定；我国也有《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及医疗卫生领域相关法规，对医疗数据治理提出明确要求。医疗机构需不断调整合规性策略与流程，确保符合最新法规要求，这无疑增加了数据治理的难度与成本。一旦出现数据泄露或违规使用，医疗机构将面临严重法律后果与声誉损失。
展开剩余91%本文介绍了一个具体的案例，数据治理在大模型的加持下如何提升数据治理的效率。
part 1 AI大模型：数据治理的新引擎面对这些挑战，AI 大模型的出现为医疗数据治理带来了新的曙光。AI 大模型，作为 “大数据 + 大算力 + 强算法” 结合的产物，是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的 “大参数” 模型，通常具有高度的通用性和泛化能力，可以应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。它就像一位超级大脑，通过对海量医疗数据的学习，能够理解复杂的医学知识和数据模式，为医疗数据治理提供强大的支持。
AI 大模型的原理基于深度学习中的神经网络，尤其是 Transformer 架构 。Transformer 的主要创新在于引入了自注意力机制，这使得模型能够捕捉输入数据中的长期依赖关系，并处理长文本序列。在医疗数据治理中，这种机制能够帮助模型更好地理解医疗文本中的语义和逻辑关系，如病历中的症状描述、诊断结果、治疗方案等，从而更准确地提取关键信息，为后续的数据分析和应用奠定基础。
AI 大模型通常采用预训练和微调的策略。在预训练阶段，模型在海量无监督数据上进行训练，学习广泛的语言知识和数据特征。这些预训练模型就像一个博学多才的人，对各种数据有了基本的理解和感知能力。在医疗领域，通过在大量医学文献、病历数据等上进行预训练，模型可以学习到丰富的医学知识，包括疾病的症状、诊断标准、治疗方法等。随后，通过在特定医疗任务或领域数据上的微调，模型能够适应不同的应用场景，如疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等，就像一个人在掌握了广泛的知识后，再专门学习某一门专业课程，以更好地应对实际问题。
part 2 AI在数据治理的应用（一）大模型在非结构化数据清洗的应用
1、清洗复杂非结构化数据
以骨科常见的金属锁定接骨板系统为例，其型号、规格数据结构超 5000 种 ，参考数据为非结构化数据。从接骨板系统的组成来看，包含金属锁定接骨板、金属锁定接骨螺钉、金属接骨螺钉和骨板填塞钉等多个部分，每个部分又有不同的型号区分。像锁定接骨板的型号，要依据治疗部位（手骨、足骨、肋骨、锁骨等）、材质（纯钛、钛合金）、手术方案（微创、开创）、包装（灭菌、非灭菌）、处理工艺（表面阳极、着色氧化处理）、长度、厚度、宽度、孔数等多种因素来确定 。锁定螺钉的型号则要区分平头型、圆头型、自攻型、空心型、直径、长度等。而这些信息的权威数据来源是国家下发的注册证，但国家未做结构化处理，这使得传统的数据清洗方案难以应对。
AI 大模型却能通过自然语言处理技术，对这些复杂的非结构化数据进行理解和分析。它可以识别出文本中的关键信息，如治疗部位、材质、手术方案等，并将其转化为结构化的数据。就好比一个精通多种语言的翻译，能够将不同形式的信息准确地转化为统一的格式，方便后续的管理和分析。通过对大量医疗数据的学习，大模型还能理解不同数据之间的关系，比如接骨板和螺钉型号之间的匹配关系，从而更准确地清洗和整理数据。
2、提升清洗效率与准确性
在引入 AI 大模型之前，对医疗器械数据的清洗是一项艰巨的任务。以某医疗企业的数据清洗项目为例，在处理 400 万 + 的器械商品数据时，由于数据量巨大且复杂，需要投入大量的人力和时间。业务专家需要 5 人，质检专员 6 人，开发人员 3 人，每天的数据预处理量仅为 10w 条，数据 mapping 为 20w 条，质检效率为 5000 条 / 天 。而且，对于型号规格等复杂属性的识别准确性仅为 65%，分类属性的准确性为 70%。
引入 AI 大模型后，情况得到了极大的改善。人员投入方面，业务专家减少到 2 人，质检专员减少到 2 人，开发人员增加到 5 人。数据处理效率大幅提升，数据预处理达到 60w 条 / 天，数据 mapping 为 30w 条 / 天，质检效率提升到 18000 条 / 天 。在准确性上，型号规格等复杂属性的识别准确性提升到 90%，分类属性的准确性大于 95%，注册证号等简单属性的准确性也大于 95% 。这表明 AI 大模型在处理大量医疗数据时，不仅能够快速地完成清洗任务，还能显著提高数据的准确性，为医疗数据的有效利用奠定了坚实的基础。
（二）大模型助力营销场景 OneID 数据治理
1、精准定位客群
在医疗行业营销中，精准定位客群是提高营销效果的关键。传统的营销方式往往缺乏针对性，难以满足不同客户群体的个性化需求。而大模型与 OneID 数据治理的结合，为精准定位客群提供了有力支持。
OneID 数据治理通过整合多源数据，为每个客户建立唯一的身份标识 。在医疗行业中，这些数据来源广泛，包括患者的基本信息、诊疗记录、健康档案、消费行为等。通过 OneID，医疗机构可以将这些分散的数据整合起来，形成一个全面、准确的客户画像 。以某大型连锁医疗机构为例，通过 OneID 数据治理，将线上线下的客户数据进行整合，包括患者在官网的预约记录、在门店的就诊记录、参与线上健康活动的行为等，从而更全面地了解客户的需求和偏好。
大模型则利用其强大的数据分析能力，对 OneID 数据进行深度挖掘 。它可以分析客户的历史诊疗数据，了解客户的疾病类型、治疗周期、用药习惯等；通过分析客户的消费行为数据，掌握客户的消费能力、消费偏好、购买频率等。基于这些分析结果，大模型能够将客户划分为不同的细分群体，如慢性病患者群体、高端体检需求群体、康复治疗需求群体等 。针对不同的细分群体，医疗机构可以制定个性化的营销策略，推送精准的营销信息。比如，对于慢性病患者群体，可以推送相关疾病的健康管理知识、定期体检提醒、新药研发信息等；对于高端体检需求群体，可以推荐高端体检套餐、个性化健康管理服务等。
2、优化营销流程
大模型还可以通过自动化和智能化手段，优化医疗营销流程，提升营销效果。在营销活动策划阶段，大模型可以根据市场趋势、客户需求、竞争对手情况等多方面数据，为营销团队提供创意和策略建议 。它可以分析以往营销活动的效果数据，找出成功的营销模式和元素，为新的营销活动提供参考。例如，通过分析发现，某类疾病的患者对线上直播讲座的参与度较高，且在讲座后购买相关医疗产品的转化率也较高，那么在策划针对这类患者的营销活动时，就可以增加线上直播讲座的形式。
在营销内容创作方面，大模型可以自动生成个性化的营销文案和宣传资料 。根据不同客户群体的特点和需求，大模型能够生成针对性强、富有吸引力的内容。比如，对于年轻的女性客户群体，在推广美容整形项目时，大模型可以生成时尚、生动的文案，结合流行的美容趋势和案例，吸引她们的关注；对于老年客户群体，在推广慢性病治疗服务时，大模型可以生成通俗易懂、强调健康关怀的文案。
在营销渠道选择和投放策略上，大模型也能发挥重要作用 。它可以分析不同营销渠道的特点和效果，以及客户在不同渠道上的行为数据，为医疗机构选择最合适的营销渠道，并制定精准的投放策略。例如，通过数据分析发现，某类客户在社交媒体平台上的活跃度较高，且对短视频形式的广告接受度较好，那么医疗机构就可以加大在社交媒体平台上的短视频广告投放力度，提高营销效果。
part 3 AI大模型在医疗行业数据治理的应用国内某大型医药企业为例，深入探讨 AI 在数据治理中的应用。涵盖主数据治理现状、AI 清洗实践、应用场景拓展，对比不同清洗方式，展望大模型应用前景，为企业数据治理提供参考。
企业数据工作背景 该企业为国内大型医药供应链服务企业，业务广泛、规模庞大。其数据工作具有隐蔽性、持续性的特点，目标是实现数据找得到、看得懂、信得过、管得住。为此，企业通过建设数据管理体系、推进阶段性项目和长期运营体系来开展数据工作。 主数据治理详情 （1）治理框架与成果：构建统一主数据管理平台，实现多方面功能，完成与业务系统对接，建立规范标准，已积累大量主数据。 （2）面临挑战与应对策略：面临业务系统改造难、业务参与度低、数据清洗量大、质量安全要求高等问题。企业采取统一规划、引入工具和 AI 算法、提升团队能力、强化安全意识等措施解决。 AI 在主数据清洗的应用 （1）器械主数据清洗：器械主数据清洗面临数据量大、结构复杂、非结构化数据多等难题。AI 清洗思路为人工标注少量数据训练模型，再用模型清洗全量数据并循环调优。引入 AI 后，复杂场景下数据处理准确性提升约 40%，效率提升 200%，综合节约 60% 人工。 （2）用户主数据清洗：因零售渠道多、数据来源复杂，用户主数据清洗存在规则难定、质量不高、数据汇聚难等问题。借助 AI 和图计算，通过确定性和非确定性规则识别 OneID，在大数据量计算场景下，计算效率提升 168 倍，还能精准定位异常用户。 数据清洗策略对比 （1）传统规则清洗：高度可控、易于调试，但适应性差、自动化弱，难以处理复杂数据和大规模数据。 （2）机器学习辅助清洗：能动态适应、处理能力强、自动化学习，但依赖大量数据训练，模型复杂、透明性低。 （3）大模型清洗：高度智能化、泛化性强、可端到端清洗，但资源密集、技术复杂、存在合规风险。 AI 在数据治理的多元应用 （1）数据分类与标签自动化：AI 可自动分类数据、补全属性，提升数据管理效率。 （2）数据清洗与质量监控：识别纠正错误、删除重复数据、标准化数据，保障数据质量。 （3）合规性检查自动化：实现自动化合规审计，生成报告，减少人工工作量。CXOUNION社群成员有：安徽海螺集团IT负责人、金川集团股份IT负责人、中国电子科技集团IT负责人、中国电子信息产业集团IT负责人、鞍钢集团IT负责人、浙江恒逸集团IT负责人、小米集团IT负责人、浙江荣盛控股集团IT负责人、首钢集团IT负责人、中国兵器装备集团IT负责人、珠海格力电器股份IT负责人、盛虹控股集团IT负责人、铜陵有色金属集团控股IT负责人、山东钢铁集团IT负责人、海亮集团IT负责人、上海医药集团股份IT负责人、华晨汽车集团控股IT负责人、万洲国际IT负责人、新希望集团IT负责人、光明食品(集团)IT负责人、北京建龙重工集团IT负责人、复星国际IT负责人、北京首农食品集团IT负责人、上海电气(集团)总公司IT负责人、天能控股集团IT负责人、炒股配资官方网
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