API决赛作品-皮肤癌手术安全切缘计算参赛总结

简介:

项目背景

我的研究生课题是基底细胞癌诊疗方法的研究,问题是哪有足够的数据量去研究呢,尽管医院患者量大到走廊通行都困难,但平均到某一个具体的典型疾病一年也攒不下多少数据,想做个课题往往要回顾过去5~8年的病例,零散的数据碎片需要整理,耗费大量的时间,研究生3年时间,非常的短暂,不应该一代一代人的浪费时间在数据收集整理上,所以我首先要解决的是数据问题,有了数据,题目的手术安全切缘计算只是数据的应用场景之一。

目标场景

两个场景:

一、科研数据的持续收集和管理

我们需要大量的病例数据样本,需要持续的收集,需要完整数据,从患者的人口学信息、现病史、既往史、专科情况、术前检查、术前评估、手术记录、术后病理、术后随访等完整的数据,这样的数据才更有意义。并且要让数据流通,参与课题的多家医院的相应科室的数据共享,这就需要去定义数据标准,业务流程。从技术来讲这基本就是数据的增删改查,借助阿里云平台的各个产品这部分很容易实现,并且阿里云API市场有很多现成的API可以用来简化业务流程的工作,增加一些特色的功能,比如通过身份证识别API来拍照读取患者的身份证信息。

二、数据的使用方式

有了数据该用什么姿势使用呢,还是要贴合用户的业务和习惯,数据大部分是用来作研究的,可能是统计学的也可能是AI或者其他临床的,导师设想一个场景,导出一组数据出来给研究生们去做实验,最后的产物可能是一篇学术论文,也可能是具有某个功能的API。

实现方式

从技术实现来讲非常简单,就是一系列业务流程数据的增删改查,加上一些为了流程方便的API的调用,以及简单的统计、筛选和数据导出功能。根据过去的经验一路下来我们并不需要复杂绚丽的功能,只要简单粗暴的解决问题就好,simple is best.
在手术切缘计算上并没有复杂的算法,只是对影响切缘的各项指标设置权重,把可验证的病例手术经验传递出来,我们将持续的根据对疾病的研究结果而优化算法产出更好的结果,不同的时期采用不同的算法,并没有为了AI而AI。API的好处之一是接口传入指定的一系列参数,返回固定格式的结果,输入和产出的数据项的结构变化不会频繁,使用接口的人调用API接口的代码一旦完成,并不会需要随着我们产品的更新而修改。

参赛总结

参赛的过程本身是个学习的过程,收获满满,大家都在各自的领域去解决一些场景下的实际问题,解决问题的思路、方法都很值得学习,同时也会发现可以引入到我们的业务流程里的功能比如硬件时序数据库适合我们去接入一些医疗设备。非常看好API的模式,大家都在各自的领域去解决业务中各个场景的问题,调用其它API可以轻易让我们的产品多出一个特色的功能,如虎添翼锦上添花一般,而我们产出的API同样也为其他人提供服务。

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