智慧医疗算法中的歧视问题

一、智慧医疗算法中的歧视问题

智慧医疗算法中的歧视问题

随着互联网技术的发展，智慧医疗算法在医疗行业中的应用越来越广泛。然而，近年来一些智慧医疗算法被指存在歧视问题，引发了公众的担忧和关注。

1. 什么是智慧医疗算法歧视案例

智慧医疗算法歧视案例指的是在医疗领域使用的智慧医疗算法在对待患者时存在对某些特定群体的不公平对待。这种不公平对待可能是因为算法设计不合理，数据收集不全面或存在偏见，导致部分患者无法获得公正的诊断和治疗。

2. 智慧医疗算法歧视案例的具体情况

智慧医疗算法歧视案例有许多种情况。例如，某些基于人工智能的医疗诊断算法可能基于过去的数据训练出来，并且可能在训练数据中存在种族或性别的偏见。这样一来，在真实的临床应用中，算法可能会对某些特定的种族或性别的患者的病情做出错误的判断或预测。而这种错误的判断或预测可能会导致对患者的不当的治疗或忽视病情的严重性。

3. 智慧医疗算法歧视案例的影响

智慧医疗算法歧视案例的影响是非常严重的。首先，它可能会导致对某些特定的患者群体的不公平对待，使得这部分人享受不到公正的医疗服务。其次，它可能会增加医疗错误的风险，进一步损害患者的健康。最后，它可能会破坏医疗行业的信誉，降低公众对智慧医疗算法的信任度。

4. 解决智慧医疗算法歧视问题的方法

为了解决智慧医疗算法中的歧视问题，需要从多个方面进行努力。首先，需要在算法设计和训练过程中引入多样性概念，避免算法对特定群体的偏见。其次，需要加强对医疗数据的质量和隐私保护，确保数据的全面性和代表性。此外，还应该进行人工干预和监督，及时修正算法中的错误判断。

5. 结语

智慧医疗算法歧视问题是一个需要引起重视的问题。只有解决了智慧医疗算法中的歧视问题，才能让智慧医疗算法真正发挥其应有的作用，为患者提供更加公正和高效的医疗服务。

二、算法工程师工资，算法工程师工资很高吗？

算法工程师各种待遇按工作时间，资历，等不同，差异很大，基本从4500元到15000元不等。

三、医疗，智慧医疗是什么？

医疗是指为患者提供治疗、康复和预防疾病的健康服务。随着科技的发展，智慧医疗已成为医疗领域的重要发展方向。智慧医疗通过运用信息技术、人工智能、物联网等新技术，实现了医疗资源的共享和优化、医患沟通的便利化、医疗风险的降低等多方面的升级和改善。

智慧医疗不仅可以提高医疗服务的效率、质量和安全性，还可以促进医疗资源的合理配置、降低医疗费用、实现医疗健康与信息互通等。通过智慧医疗的发展，未来的医疗将更加便捷、高效和精准。

四、个人医疗缴费算法？

个人交医保，只按基数7%交单位部分，不交个人部分。

五、算法工程师原理？

算法工程师是处理数据的专业人士，他们研究并开发可用于计算机程序的算法。原理是基于数学和计算机科学的基础理论，结合各种技术来实现数据处理、模型构建和性能优化等任务。算法工程师的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握数据结构、算法复杂度分析等知识，以及具备编程能力。算法工程师的工作职责是识别问题、设计解决方案，实现这些方案并优化算法的性能。算法的使用和优化是算法工程师的核心任务，他们需要保证算法的准确性、高效性以及可扩展性，以使计算机程序能够高效地进行数据处理和分析。

六、算法工程师简称？

答：算法工程师简称是cuda。

利用算法处理事物的人

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

七、算法工程师评价？

我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：

深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式；

深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；

关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；

在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。

同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：

关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方；

目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式。DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式；

算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；

要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

八、国外智慧医疗现状？

世界人工智能大会开幕，这次大会上很多项目引起大家的注意，特别是关于智慧医疗，相信很多人都会很感兴趣，那么智慧医疗的前景怎么样？下面几点给大家解释：

一、智慧医疗符合未来社会发展：

世界人工智能大会在最近几天开幕，关于智慧医疗的事情引起了很多人的关心，大家对于智慧医疗发展的前景并不是很了解。其实智慧医疗符合社会的发展，毕竟中国社会人民的生活已经越来越好，都希望获得快速便捷的医疗服务。智慧医疗恰恰符合社会的这个要求，也能够满足人民群众的切身需要，随着社会的经济不断发展，智慧医疗将有一个非常广泛的社会认知，老龄化的中国，需要智慧医疗的s服务！

二、智慧医疗符合家庭的需要：

随着中国家庭的经济水平越来越高，人们对于智慧医疗有了很深的认识。大部分家庭都能够接受智慧医疗，所以智慧医疗符合家庭的需求。现在很多的居民社区，缺少一些医疗的服务，作为智慧医疗来，正好能够满足这个要求，所以随着智慧医疗的技术不断完善，中国每一个居民社区，都会希望有智慧医疗的加入！

三、智慧医疗节约医疗成本：

智慧医疗能够节约很多的医疗成本，降低各大医院的工作量，让更多的危重病人得到医院的服务。智慧医疗则能够帮助一般的病人，同时能够及时的检测出人体隐藏的病症，这样就能够节约很多的资源！

九、关于智慧医疗文件？

重庆市智慧医疗工作方案(2020—2022年)

为深入推进5G、互联网、物联网、大数据、人工智能等新兴技术与医疗健康服务深度融合，根据《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》(国办发〔2018〕26号)和《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划(2018—2020年)》文件精神，制定本工作方案。

一、总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，深化落实习近平总书记对重庆提出的“两点”定位、“两地”“两高”目标、发挥“三个作用”和营造良好政治生态的重要指示要求，坚持以人民健康为中心，推进信息技术在医疗服务领域的深入应用和创新发展，建设完善业务协同应用、信息互通共享、标准统一规范的智慧健康信息服务体系。

到2021年，基本建成“卫生健康云”和全民健康大数据服务平台，完成重点业务信息系统建设，卫生健康智能管理推广应用，智慧医疗产业体系初具形态。

到2022年，全面建成智慧医疗基础体系，健康医疗大数据全面汇聚和标准化，卫生健康信息资源体系和共享开放机制基本建立，卫生健康数据实现互联互通、业务共享协同，建成国内领先的智慧医疗应用示范城市和医疗智能产业基地。

二、重点任务

(一)完善智慧医疗基础支撑体系。

1.建立“卫生健康云”。推进全市卫生健康云基础服务建设，实现市级统筹的卫生健康信息系统统一运维管理，推动公立医疗卫生机构医疗信息、检查检验等数据备份上云。优化完善区域全民健康信息平台，建设健康医疗大数据智能化应用基础支撑平台，增强支撑卫生健康数据统计分析、共享交换、业务协同和开放互通能力。

2.完善全民健康信息数据库。以“人口家庭、电子健康档案、电子病历”数据资源库为基础，以居民全生命周期健康管理和医疗卫生全流程智能服务为指引，强化业务驱动的医疗健康数据整合归集，实现基于人口家庭基础数据的出生信息、死亡信息、公共卫生服务等业务应用交互，形成健康智能服务大数据资源体系。按照《政务信息资源目录编制指南》，加强行业信息资源分类梳理，形成《重庆市卫生健康政务信息资源目录》。在市级医疗卫生机构推广应用电子健康卡，90%以上的居民拥有规范的电子健康档案。推动电子病历数据集成，电子健康卡在全市医疗卫生机构普及应用。

3.构建卫生健康信息智能网。依托全市电子政务外网，构建全市统一的卫生健康信息智能网络，完善网络运行保障机制。建设5G智慧医疗示范网，全面支持IPv6，完善基于物联网、移动互联网的无线智能网络架构设计，加大医疗卫生服务智能化设备配置，扩展医疗导诊、物资标识、物流仓储、智能穿戴、动态监测、语音识别等场景的智能应用，实现医疗卫生机构主要数字化诊疗设备全覆盖。

4.建立卫生健康数据安全体系。完善医疗健康数据管理办法，开展卫生健康信息标准化研究和规范化应用，建成卫生健康信息标准化体系。制定全民健康网络信息安全规划，建立全民健康信息平台安全防护体系，建立医疗健康数据存储保障机制，加强数据应用分级和授权管理。健全网络信息安全应急处置联动机制和行业网络信息安全通报机制，加强数据安全服务审查和系统安全风险评估。

(二)深化智慧医疗应用体系。

1.加强智能化行业管理服务应用。深化医药卫生体制改革，加强“三医”联动，融合医疗、医保、医药数据，实现改革互动、资源互通、信息共享。探索大数据分析的公立医院动态管理，完善以行业大数据分析为主的医疗服务绩效、质量管理和运行监测，加强医药费用和医疗服务行为监管，推动现代医院管理制度建设。探索全市医疗卫生机构行业智能监管，推进与医疗服务、市场监管、环境保护等部门信息资源协同共享，实现“互联网+医疗健康”全流程监管，全面推开公立医院绩效评价和处方点评，开展“智慧卫监”建设，促进数据驱动的行业监管模式创新。

2.推动智能化公共卫生服务。加强以重大传染病疫情预防控制为重点的疾控信息系统建设，提升基层公共卫生服务信息化水平，形成全市公共卫生大数据监测网络。完善卫生应急指挥调度信息系统，提高突发公共卫生事件预警与应急响应能力。实现全市“120”急救车统一调度，推动急救信息互联互通。建立健康医疗大数据公共卫生智能服务体系，重点拓展以妇幼、老年、慢病等特殊群体为主的智能公共卫生健康管理服务，实现全市采供血机构信息实时共享和血液资源调配，预防接种服务网上预约。

3.创新智慧医疗服务应用。持续推进二级及以上公立医院“智慧医院”示范建设，充分运用5G、大数据、云计算、人工智能、物联网、移动互联网等新兴技术，提升医院智慧化服务应用水平，改善患者就医体验。推进多学科融合发展为基础的大数据医学科研教学工程，推动生物医药技术创新和新产品开发。鼓励医疗卫生机构利用健康医疗大数据建立重大疾病智能诊疗决策支持服务系统。融合基因检测相关技术，开展精准医疗服务。探索“互联网+医疗健康”新模式，以智能化和信息化为抓手推进全市分级诊疗制度逐步落实，推进覆盖居民全生命周期的健康信息服务。依托健康医疗大数据和人工智能相关技术，建立疾病智能早筛与预防机制，二级医院电子病历系统应用水平达到分级评价3级以上，三级医院达到分级评价4级以上和实现医院信息互联互通标准化成熟度测评4级水平，建设全市健康医疗大数据知识库，建设国家级数字医疗中心。

4.推广个性化健康管理服务应用。针对慢病人群，利用移动设备和智能可穿戴设备实现个人健康体征动态监测，开展疾病智能预测预警，为居民提供个性化的健康管理和医疗服务。对高危人群开展健康状态跟踪监测，及时提供健康干预和风险防控。

(三)打造智慧医疗产业体系。

1.培育健康医疗信息服务新业态。探索健康医疗大数据服务应用，围绕重点人群拓展健康服务新型产业。推动健康医疗大数据与金融保险深度融合，发展新型健康医疗金融保险服务业，形成区域性健康医疗新型商业金融服务模式，重点推进疾病诊断相关分组(DRGs)保险支付改革和重大慢性疾病建立商业健康保险服务模式，推动智慧医疗和大健康服务产业的创新发展。

2.壮大健康医疗信息技术新产业。发展以5G、人工智能、大数据为主要特征和战略资源的信息技术产业，提高健康智能服务水平和健康医疗大数据工程服务能力。发展生物基因与医疗设备产业，做大做强医疗器械、耗材及穿戴设备等产业。发展健康医疗新技术及智能软硬件产业，加强医学植入、智能穿戴设备设计制造，研发人造器官和三维器官打印技术和产品，探索神经义肢技术、脑机融合技术等，提高人体健康监测、诊疗和恢复水平。

三、重点工程

以实施智慧医疗大数据资源池工程、公共卫生与疾病防控智能化工程、医疗辅助诊断与医学教育智能化工程、智能医疗器械与设备应用工程为抓手，促进智慧医疗基础设施建设、智慧医疗技术开发应用、智慧医疗产业高质量发展。

(一)智慧医疗大数据资源池工程。

坚持以人为中心，以人口家庭、居民电子健康档案、电子病历信息等为基础，构建全市统一的“智慧医疗”基础资源数据池。依托“卫生健康云”，建成健康医疗大数据中心，提升健康医疗海量数据采集、存储、处理、应用、安全保护能力，为开展健康医疗大数据和人工智能的行业管理、临床辅助诊断、居民健康管理、临床科研和决策支持等提供支撑。

(二)公共卫生与疾病防控智能化工程。

1.传染病智能预测。建设传染病智能预测平台，基于多源、海量和动态数据，实现传染病智能预测预警。建立重大疫情监测预警体系，运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，为疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等提供支持。

2.个性化健康管理。构建居民健康智能管理平台，开发智能化的居民个体健康评估与疾病预测模型，通过收集居民多维数据，实现疾病危险因素自动筛查，推动居民健康管理智能化，重点开展慢性病和重大疾病的智能筛查和预测应用。

3.专属健康科普教育。建设健康科普教育知识体系和智能化健康科普平台，开展满足居民个性化需求的健康科普知识智能推送，实现居民健康科普教育和常见病智能问诊。

(三)医疗辅助诊断与医学教育智能化工程。

1.智能影像辅助诊断。建设全市区域影像中心，开展医学影像质控、筛查、诊断、建模，逐步在医院、体检机构和基层医疗卫生机构拓展医学影像辅助诊断工具应用。

2.智能用药辅助决策。通过构建权威医药学知识库和适宜决策模型，为临床医生用药提供风险预测及辅助决策，提高安全用药和合理用药水平。

3.智能培训教育及常见病辅助诊疗。构建医学知识图谱，形成全面、直观和系统的医学知识教育体系。搭建智能医学教育辅助系统，提供一体化的学习培训及常见病智能辅助诊断工具，为医学继续教育和常见病辅助诊断提供支撑。

4.智能语音电子病历。推广智能语音电子病历服务应用，为医生提供电子病历录入和查阅工具，帮助医生精准、规范、快速的书写病历，提高医生工作效率和病历质量。

(四)智能医疗器械与设备应用工程。

1.智能可穿戴设备。设计开发多场景智能可穿戴设备，开展便携式医疗体征采集和智能体征分析。以心脑血管疾病、糖尿病等患者为试点人群，建设智能健康体征监测、分析和疾病预测分析平台，实现体征异常变化监测和智能识别预警。

2.机器人设备。推动研发手术、检查、伤残辅助、导诊等多种类医疗机器人，依托5G网络，实现更多场景、更高精度的业务机器人投放使用，提高各诊疗环节机器人应用水平。

3.虚拟现实与增强现实设备。依托5G网络，推动虚拟现实及增强现实技术在手术模拟、医疗教学、远程医疗等场景试点应用，为提高培训水平和制定治疗方案等提供参考。

4.三维打印、脑机融合设备。推动三维打印技术和产品在术前规划、手术模拟以及人造器官等方面应用。推动脑机融合技术在医疗、护理以及残障辅助等场景的研究应用。

四、加强组织保障

(一)加强领导，统筹协调。市卫生健康委会同市级有关部门建立完善协同推进工作机制，切实做好总体规划、资金筹措、基础建设、安全监管等工作，市级有关部门密切配合、形成合力，推动建设中的各项任务落实。

(二)试点先行，逐步推进。从人民群众迫切需求的领域入手，重点推进智慧医疗相关便民惠民应用。选择有条件的区域及重点领域开展“智慧医疗”应用试点，促进健康医疗大数据资源的有效整合和共建共享。

(三)创新机制，多方共建。在资金、人才、税收等多方面为智慧医疗发展提供支持和保障，并建立容错机制。充分发挥社会各方积极性，推动优势互补，形成政府引领、社会参与、公众响应的局面。

(四)加强宣传，全民参与。强化智慧医疗应用发展的政策宣传，形成促进智慧医疗应用发展的良好社会氛围。提升全民健康医疗大数据知识普及率，筑牢全民参与的良好基础。

十、算法工程师 前景

在当今信息时代，随着技术的不断发展，算法工程师这一职业岗位备受瞩目。人们对算法工程师的前景也越发关注，想要了解这个领域的发展趋势以及职业规划。本文将就算法工程师职业的前景展开讨论。

算法工程师的定义

算法工程师是指在计算机领域，专门从事算法设计、开发和优化的专业人士。他们通过运用数学和计算机科学知识，致力于解决各种实际问题，提高计算机系统的效率和性能。

算法工程师的技能要求

• 扎实的数学基础
• 熟练掌握数据结构与算法
• 具备编程能力，如C++、Python等
• 良好的逻辑思维能力
• 沟通协作能力

算法工程师的职业前景

随着人工智能、大数据等领域的迅速发展，算法工程师的需求越来越大。各行各业都需要算法工程师来优化业务流程、提升产品体验，因此该职业的就业前景非常广阔。

数据显示：据统计，算法工程师是未来三年最紧缺的职业之一，市场需求持续增长。

算法工程师的职业发展路径

算法工程师在职业发展上有着清晰的路径规划，一般可以分为以下几个阶段：

1. 初级算法工程师：主要负责算法的设计与实现。
2. 中级算法工程师：具备一定项目经验，能够独立完成复杂算法的开发和优化。
3. 高级算法工程师：负责团队的技术指导和项目管理。
4. 资深算法工程师：在行业内具有很高的知名度，拥有丰富的经验和技术积累。

职业建议：想要成为一名优秀的算法工程师，除了不断学习和提升技能外，也要善于挖掘问题、思考解决方案，在实践中不断积累经验。

结语

总的来说，算法工程师是一个充满挑战和机遇的职业，拥有广阔的发展前景和广泛的应用领域。希望有志于从事算法工程师这一职业的朋友们，能够抓住机遇，不断学习和进步，实现自身的职业目标。