随着新兴科技的蓬勃发展，传统产业与数字科技相结合产生的新兴行业已成为集聚创新要素最多、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域。谋求数字化转型已经成为各行各业发展新业态的主流，生物医疗行业也紧跟数字化浪潮积极推动产业转型升级。为了解决阻碍传统医疗行业向前发展的弊端，知名生物医学工程师刘慧琴牢牢把握数字化、智能化、平台化方向，致力于推动医疗行业智慧化转型。刘慧琴很早便看到数字技术在生物医学行业的广阔前景，并率先在该领域展开了深入研究，成为生物医学智能化技术创新领域的领头人。
刘慧琴在生物医疗行业深耕多年，对生物医疗行业的方方面面有着独到而深入的见解。出于多年的实战经验和敏锐的职业嗅觉，刘慧琴发现当前的医疗数据分析系统存在着很大的问题，首先，医疗数据通常比较复杂，数据的异构度较大，存在很多缺失信息和不一致信息的情况，当前的系统无法准确辨别出错误信息或缺失的信息，甚至会造成误诊。其次，理解医疗数据通常需要不同领域的知识，包括医学，生物统计学，流行病学和信息学等，尤其在某些涉及基因疗法的医学数据等专业的基因学知识时，分析系统所提供的分析结果远不如基因学专家所提供的专业。同时，由于收集到的医疗数据过于庞大和复杂，目前的医疗数据分析系统缺乏一个强大的分布式计算平台来整合、分析海量的医疗数据，这些问题迫使医疗行业迫切需要寻求一系列先进技术和方法的支持。为此，刘慧琴深入研习大数据、人工智能、云计算等新兴技术，探索将新兴技术融入到数据分析系统的方法。经过长时间的努力，她研发出了“基于机器学习的医疗大数据分析系统”，以此帮助传统医疗行业解决了存在已久的问题，为医疗机构实现智慧化转型提供强有力的支持。
“基于机器学习的医疗大数据分析系统”是基于机器学习、云计算等技术，对诊疗数据、病患个人数据、研发数据、医保数据等各类数据信息进行整理、分析、深度挖掘并预测的数据分析系统。该系统首先使用Hadoop大数据流分析工具对涉及到医疗过程的所有数据进行收集，后通过机器学习技术的图像处理，光学字符识别，自然语言处理等功能，将这些来源于多个系统以多种形式存在的数据转换为统一的结构和适当的格式，再将处理后的结果输送至系统下游模块进行多维度的关联性分析，分析结果能帮助医师更准确、全面、快速地进行诊断，尤其是在重大疾病的预防和诊断方面，因为该系统通过IBM Watson Genomics平台能将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合有助于识别和诊断被认为难以诊断的疾病。除此之外，该系统的建立过程会对于相关患者信息、患者家属陪同信息、患者自身病史状况，患者疾病移位状况进行分析，并追踪患者的变化状况，实时更新相关数据。这些数据信息会输入到系统内模块，同时会根据信息输入状况做出自动化数据的生成。医务工作人员可以通过该系统进行日常数据的管理、病案资料的查询以及相关报表数据的汇集等操作。该系统不仅能提高医院的确诊率，也为保障患者的身体健康提供了很大的支持，对推动医疗行业智慧化发展具有极其重要的意义。
刘慧琴主导研发的“基于机器学习的医疗大数据分析系统”一经发布就引发了医疗机构和业内人士的高度关注，经过推广后，不少在医疗数据分析方面存在问题的医疗机构纷纷引入该系统，该项成果的应用大大提高了医疗机构的工作效率，获得了业内外人士的一致赞誉，刘慧琴本人也随着这项成果的广泛应用成为生物医疗领域的领军人物，但她并没有停下探索的步伐，她不断吸纳新的技术知识，充实自己，与时俱进，研发了诸多同样具有行业高度前沿性的知识产权成果，其中“基于层次分析法的医疗风险评估系统”和“基于区块链技术的医疗器械全流程追溯系统”这两项科研成果更是大获成功。凭借卓越的行业成就和贡献，刘慧琴得到了行业专家学者、广大同行及合作机构的一致认可和好评，并多次在行业专业奖项评选活动中斩获殊荣，这更是为她提升了在生物医学领域的知名度和影响力。
作为一名资深的生物医学工程专家，刘慧琴深知技术科研和成果应用过程的艰巨。她表示，在科技革命的浪潮席卷全球的今天，准确把握前沿技术的发展趋向是推动生物医学发展的必要条件，未来，她会继续在生物医学领域深度运用新兴信息技术，深挖智能信息技术的无限应用可能，进一步建设高度智能化的医疗体系，助力生物医学勇攀更高的山峰。（文/周望）
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