在大数据时代,数据收集和描述的浓缩措施,广泛的医疗数据以各种格式更容易收集。是重大发现的知识隐藏在大规模数据全面了解和学习实现医疗数据情报,这可以帮助我们在智能决策和预测等领域服务。然而,高维、异构、实时和低质量的特征收集医疗数据构成巨大挑战的设计知识发现方法。如果我们能有效地执行综合特性学习大规模高维异构的、实时的和劣质医疗大数据来发现隐藏的知识和规则,可以发现潜在的价值观和见解。因此,它将提供一个全面的了解和有利的决策框架基于大规模数据实现真正的医疗数据情报。

随着现代医学的发展以及随后的使用数据挖掘、人工智能、和其他信息技术,辅助诊断的研究逐渐成为医学和信息领域的一个重要组成部分。目前,主要集中在两个方面:首先,分析和处理实验室测试数据,快速地从大量数据中提取关键指标通过推理、分析、比较、归纳,总结,和演示,得出认知的结论病人的身体状况和疾病。其次,通过分析和理解文本、图像、视频和其他多媒体形式的诊断数据,采矿和区分疾病的特点,诊断和评估。然而,大多数现有的研究只考虑单一案例数据,开展疾病的形态特征分析,提取和融合。虽然它可以提高不同检测方法的结果的准确性在一定程度上,疾病的临床诊断是一个复杂的过程。医生很难给予准确的判断是基于某一模态结果,,有必要全面分析高维异构的、实时的和劣质病人的症状,症状,医学检测结果和其他多通道信息。

因此,这个特殊问题的目的是寻求高质量的研究论文和评论行业相关学者和研究人员在大数据领域,数据挖掘、机器学习、人工智能、多媒体分析最近的先进方法和应用程序实现医疗数据情报。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 大数据对医疗数据分析理论和方法
• 人工智能理论和方法对医疗数据分析
• 多通道医疗数据的分析
• 领域适应和转移学习医学数据分析
• 深入学习和强化学习医学数据分析
• 知识图医疗数据
• 自然语言处理的医疗数据
• 跨通道指数医疗数据分析
• 医疗数据的不确定性数据分析
• 数据可靠性分析医疗数据
• 医学大数据分析和应用