数据标注工程
数据标注工程第2章 数据采集与清洗
3.APP移动端数据采集。APP是获取用户移动端数据的一种方法 ，APP中的SDK插件可以将用户使用APP的信息汇总给指定服务器。
4.与数据服务机构进行合作。数据服务机构通常具备规范的数 据共享和交易渠道，人们可以在平台上快速、明确地获取自己所需 要的数据。
4. 干净数据回流。通过以上三大环节，基本已经可以得到干净数据，这时需要将将其 替换掉原来的“脏”数据，实现干净数据回流，以提高数据质量，同时也避免了重复进 行数据清洗的工作。
2.3 数据清洗
2.3.3 MapReduce数据去重
假设目前采集了两个文本文 件，里面涉及不少重复数据， 具体如左图：
对于上述两个文件中的每行 数据，我们都可以将其看作 是Map和Reduce函数处理后 的Key值，当出现重复的Key 值，就将其合并在一起，从 而达到去重的目的。如右图：
2.3 数据清洗
数据清理主要是达到数据格式标 准化、异常数据清除、数据错误 纠正、重复数据的清除等目标。 数据集成是将多个数据源中的数 据结合起来并统一存储，建立数 据仓库。 数据变换是通过平滑聚集、数据 概化、规范化等方式将数据转换 成适用于数据挖掘的形式。 数据归约是指在对挖掘任务和数 据本身内容理解的基础上，寻找 依赖于发现目标的数据的有用特 征，以缩减数据规模，从而在尽 可能保持数据原貌的前提下，最 大限度地精简数据量。
2.语音数据。在实际应用中，语音处理软件Praat、Transcriber、 SPPAS等都是常用的语音标注工具。
3.文本数据。可通过IEPY、DeepDive (Mindtagger)、BRAT、 SUTDAnnotator、Snorkel、Slate、Prodigy等开源文本工具进行标注。
《数据标注工程》第五章数据标注管理
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.6 数据标注客户关系管理
第五章 数据标注管理
想要成功实施客户关系管理就需要做好以下工作：
5.3.1 数据存储安全管理要求
1. 数据加工的服务器与计算机禁止连接互联网，禁止通过外接设 备进行拷贝。 2. 数据加工的服务器需要使用多节点存储系统，这样当发生事故 某些节点上的数据出现损坏情况，也能够及时通过数据恢复算法将 数据进行恢复。 3. 数据加工的服务器需要定期做好容灾备份管理，这样当发生突 发情况，也能够保证数据不丢失。
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数据标注工程
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.1 数据标注工厂设计
5.2 数据标注管理架构
数据加工从业务性质上可以划分为三个部分：①数据 采集；②数据清洗；③数据标注。 数据采集组由于主要负责采集工作，设立数据采
集组负责人，并根据项目小组划分，设立项目小 组长。 数据清洗组业务模式分为原始数据的质量检验工 作以及敏感隐私数据的清洗工作，所以除了设立 数据清洗组负责人外，还需要在负责人下面分别 设立原始数据质量检验组长以及敏感隐私数据清 洗组长，两个组长下面再分别项目小组，设立项 目小组长。 数据标注组因为标注方法类型比较多，所以需要 根据标注方法类型进行管理。每种类型的数据标 注分别设置单项标注负责人，然后再根据项目安 排项目组长；因为数据标注项目需要多个项目小 组共同参与完成，所以需要在项目组长下面设立 项目小组长；因为数据标注项目小组的工作质量 是由标注质检员进行检验的，所以一般数据标注 项目小组长由质检员担任。
《数据标注工程》第四章数据标注质量检验
5.3 数据安全管理与质量管理体系
第五章 数据标注管理
5.3.3 溯源体系建设
溯源体系需要对数据从预处理阶段到最终交付期间所有经手的办 公人员都进行记录。当发生数据泄漏后，可以清楚的了解到哪些办公 人员接触过该数据，并负责哪些环节，这样可以快速锁定调查范围， 追查数据泄漏源以及追究责任。
为了更好建设溯源体系，可以使用智能水印技术对数据标注每个 环节进行记录。智能水印是通过算法进行制作并在数据上进行记录， 只有在特定算法下才能够识别，肉眼无法察觉。通过智能水印技术可 以将数据加工阶段各环节责任人在数据中进行记录，当发生数据泄漏 问题后，可以根据智能水印，直接找到泄漏环节与责任人，快速锁定 调查范围。
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.5 数据标注订单管理 数据标注订单管理流程图
第五章 数据标注管理
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.1 数据标注工厂设计
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
数据标注工程
书中进一步解释了数据标注工程的重要性。随着人工智能和机器学习技术的快 速发展，越来越多的企业和组织开始依赖这些技术来做出决策和提供服务。然 而，这些技术需要大量的、高质量的数据作为输入。因此，数据标注工程成为 一种必要的工作，以确保数据的质量和可用性。
书中还介绍了数据标注工程的各个方面。数据标注工程的流程包括数据收集、 预处理、标注和校验等步骤。在这个过程中，数据标注员需要使用各种工具和 技术，如数据清洗、数据转换和数据标注软件等。书中还介绍了数据标注员所 需的各种技能和知识，包括数据分析、统计学、机器学习和自然语言处理等。 书中还谈到了数据标注工程中的一些最佳实践和案例，这些案例可以帮助读者 更好地理解和应用数据标注工程。
从目录结构来看，《数据标注工程》的章节设计十分合理，结构清晰，有助于 读者系统地掌握数据标注工程的核心概念和关键技术。
第一章是对数据标注工程的概述，介绍了数据标注的定义、分类、应用场景以 及数据标注工程的重要性。这一章为读者提供了对数据标注工程的整体认识， 为后续的学习奠定了基础。
第二章则是对数据标注工具的介绍，包括标注工具的分类、功能和使用方法。 这一章对于初学者来说十分重要，因为了解并掌握数据标注工具是进行数据标 注工作的基础。
内容摘要
本书还介绍了数据标注的工具和标准。数据标注工具是用于辅助人类专家进行数据标注的工具， 如标签编辑器、数据管理平台等。数据标注标准是用于规范数据标注过程的规则和标准，如ISO 等。 本书提供了实践经验，包括数据标注的实践案例和经验分享。这些实践经验可以帮助读者更好地 理解和应用数据标注工程的基本知识和实践技巧。 《数据标注工程》是一本全面介绍数据标注领域的专业书籍，可以帮助读者了解数据标注的基本 概念、方法、技术和实践经验。无论是对机器学习算法感兴趣的读者，还是希望在领域取得进展 的读者，都可以从本书中受益匪浅。
数据标注工程——概念、方法、工具与案例 分类号
数据标注工程——概念、方法、工具与案例分类号一、数据标注工程的概念。
1.1 啥是数据标注工程呢？简单来讲，这就像是给数据打标签。
比如说一幅画，你得告诉机器这画里有啥，是山呢，还是水，或者是个人。
这就是给图像数据做标注。
它是把那些原始的数据，不管是文字、图像还是语音啥的，变得机器能读懂的一个过程。
这就好比给一群外国人指路，你得用他们能明白的方式来表达，数据标注就是干这个事儿的。
1.2 这数据标注工程可是人工智能发展的一个关键环节。
没有标注好的数据，那些智能算法就像是没头的苍蝇，到处乱撞。
就像盖房子，你得先有砖有瓦，这标注好的数据就是人工智能的砖和瓦。
二、数据标注工程的方法。
2.1 先说人工标注。
这就靠人眼、人耳和人的大脑。
就拿文本标注来说，要判断一句话的情感倾向，是高兴呢，还是悲伤，就得人去仔细读，然后根据自己的理解给个标签。
这就像老中医看病，全靠经验和感觉。
但是人工标注也有问题，累人不说，还容易出错，就像走钢丝，一不小心就掉下去了。
2.2 还有就是预标注。
这就有点取巧的意思了。
利用一些已有的模型或者算法，先给数据做个初步的标注，然后再让人去修正。
这就好比是先让机器人把路大概扫一下，然后人再去把角落的灰尘清理干净。
这样能提高效率，但是也不是十全十美的，毕竟预标注也可能有偏差。
三、数据标注工程的工具。
3.1 工具可不少。
有专门的标注软件，就像给数据标注的小助手。
比如说一些图像标注工具，可以让标注员很方便地在图像上画框、标记类别。
这就像厨师有了一把好刀，切菜都顺手多了。
这些工具操作简单，容易上手，大大提高了标注的速度。
3.2 还有一些数据管理工具。
标注工程数据量很大，就像大海里的水一样多。
这些工具可以帮助管理数据，分类存储，就像图书管理员整理图书一样井井有条。
如果没有这些工具，数据乱成一锅粥，找个数据都得费半天劲。
四、数据标注工程的案例。
4.1 语音识别领域就大量用到数据标注工程。
比如说要让机器听懂各种方言，那就得收集大量的方言语音数据，然后进行标注。
数据标注工程——概念、方法、工具与案例
数据标注工程——概念、方法、工具与案例嘿，咱今儿来聊聊数据标注工程这档子事儿！你知道吗，数据标注工程就像是给数据这个大宝贝精心打扮一样。
啥是数据标注工程呢？简单说，就是给那些海量的数据加上各种标签、注释，让它们变得有意义、能被机器理解。
这就好比给一个啥都不懂的小娃娃一点点教知识，让它慢慢成长。
那怎么进行数据标注呢？这方法可多了去了。
就像画画有不同的画法一样，标注也有好多招呢！可以人工标注，一个一个地仔细给数据穿上合适的“衣服”，虽然累点，但准确性高呀！也可以用一些智能工具来帮忙，就像有个小助手在旁边，能提高效率呢！说到工具，那可真是五花八门啊！有的工具就像一把锋利的剪刀，能快速准确地裁剪出我们需要的数据形状；有的呢，像个神奇的画笔，能把数据描绘得更加清晰明了。
不同的工具就像不同的武器，在数据标注的战场上各显神通。
再来说说案例吧！你想想看，自动驾驶为啥能这么厉害？那可少不了数据标注工程的功劳啊！那些车辆行驶的数据，经过标注后，就像有了眼睛和大脑，能识别路况、做出正确的反应。
还有人脸识别，不也是通过标注让机器知道这是谁那是谁嘛！这不就像我们认识朋友一样，记住了他们的特点才能叫出名字呀！数据标注工程可不是随便玩玩的，它得细心、耐心，还得有专业知识。
这可不是闹着玩的事儿，要是标注错了，那后果可不堪设想，就像给孩子教错了知识一样，以后纠正起来可麻烦了呢！你说，这数据标注工程是不是很重要？它就像一个默默无闻的英雄，在背后为各种智能技术的发展贡献着力量。
没有它，那些智能应用哪能这么厉害，这么好用呢？所以啊，可别小瞧了它！咱再想想，以后的数据标注工程会发展成啥样呢？会不会更加智能、更加高效？会不会有更多神奇的工具出现？哎呀，真让人期待啊！总之，数据标注工程是个很有意思也很有意义的事儿，它让数据变得有价值，让我们的生活变得更加智能、更加便捷。
你说，这是不是很了不起呢？。
数据标注工作内容总结
数据标注工作内容总结1. 数据标注的基本概念在这个信息爆炸的时代，数据就是新石油。
你没听错！无论是手机应用、社交网络，还是自动驾驶汽车，都离不开数据。
而数据标注，简单来说，就是给这些数据打上标签，告诉机器这是什么东西。
想象一下，如果你有一大堆照片，里面有猫、狗、还有一些风景。
数据标注的工作就是把每一张照片清晰地标记出来，让机器能明白：“哦，这是一只猫，那是一只狗。
”听上去是不是有点简单？但实际上，别小看这个过程，它可是个细致活儿，得眼观六路、耳听八方，稍不留神就可能出错。
1.1 数据标注的种类数据标注的种类就像花园里的花，各有各的美丽。
首先，我们有图像标注，它就是给图片里的物体打标签，可能是框起来，或者是加上说明。
然后是文本标注，这个就更有意思了，比如对一篇文章里的关键词、情感进行标记。
再者还有音频标注，这就需要我们在音频里找出特定的声音或关键词。
各个领域的数据标注都有自己独特的玩法，真是让人眼花缭乱。
1.2 数据标注的重要性别小看数据标注，它对机器学习和人工智能的作用可是举足轻重的。
有了这些标签，机器才能“学习”，才能进行分析和判断。
就像你在学校里学习数学，老师给你讲解每一步，告诉你怎么算，才能解决问题。
没有这些标注，机器就像个无头苍蝇，乱撞一气，根本无法达到预期的效果。
所以，数据标注不仅是个基础性工作，还是一项关键性工程。
2. 数据标注的工作流程说到数据标注的工作流程，那真是一个环环相扣的过程，像做菜一样，一步一步来，才能做好。
2.1 数据收集首先，咱得收集数据。
这一步就像大海捞针，有时候找到合适的数据可不是件容易的事。
可能得花不少时间在网上翻来覆去地找，或者通过合作伙伴那儿获取数据。
这可不是一朝一夕的事，得有耐心，像农民种地一样，耐心等待，才有丰收的那一天。
2.2 数据预处理接下来就是数据预处理。
这个步骤很关键，俗话说“磨刀不误砍柴工”，你得先把数据整理好，才能进行标注。
比如，清理掉那些重复、无用的数据，确保每一个数据都是“干货”。
数据标注工程：第4章 数据标注质量检验
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第四章 数据标注质量检验
4.1 数据质量影响算法效果 4.2 数据标注质量标准 4.3 数据标注质量检验方法 4.4 作业与练习
4.3 数据标注质量检验方法
4.3.1 实时检验
实时检验方法的优点： 1）能够及时发现问题并解决问题。 2）能够有效减少标注过程中重复 错误的重复出现。 3）能够保证整体标注任务的流畅 性。 4）能够实时掌握数据标准的任务 进度。
第四章 数据标注质量检验
4.2 数据标注质量标准
第四章 数据标注质量检验
4.2.3 文本标准质量标准
多音字标注的质量标准就是标注出一个字的全部读音，这需要借 助字典等专业性工具进行检验。
语义标注的质量标准是标注出词语或语句的语义，在检验中分为3 种情况：1、针对单独词语或语句进行检验；2、针对上下文的情景环 境进行检验；3、针对语音数据中的语音语调进行检验。3种语义标注 检验除了需要借助字典等专业性工具外，还需要理解上下文的情景环 境或语音语调的含义。
对于质量不高的数据，在进行机器学习前 需要经过加工处理，让数据集的整体质量 得到提升，以此提高算法的训练效果。机 器学习的训练效果与数据集质量的关系如 图所示。
图中，当数据集的整体标注质量只有80% 的时候，机器学习的训练效果可能只有 30%~40%。随着数据标注质量逐步提高， 机器学习的效果也会突飞猛进。当数据标 注质量达到98%的时候，机器学习的效果 为80%，但此时如果数据标注再往上提升， 机器学习效果的提升就没有之前那么明显 了。
第四章 数据标注质量检验
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第四章 数据标注质量检验
4.1 数据质量影响算法效果 4.2 数据标注质量标准 4.3 数据标注质量检验方法 4.4 作业与练习
数据标注工程
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
骨骼点标注：是将人体运动的关节点进行描点标注，多应用于健康档案的建立。 人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
医疗影像标注：是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多应用于辅助临床诊 断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好的辅助医生进行 临床诊断以及提出治疗方案。
大数据应用人才培养系列教材数据标注工程张燕总主编主编第六章数据标注应用智能医疗大数据应用人才培养系列教材智能医疗第六章数据标注应用631智能医疗的发展智能医疗第六章数据标注应用632智能医疗应用的四种数据标注病历文本标注
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数据标注工程
刘鹏 张燕 刘 鹏 主编
总主编
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第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.1 智能医疗的发展
1. 业务管理自动化，包括医院建立医疗收费和药品进出库管理系统。 2. 电子病历建设，包括病人基本信息、既往病史，医疗影像等。 3. 临床医疗信息化，包括医嘱录入电脑等。 4. 慢性疾病系统管理。 5. 医疗信息互通。 6. 临床医疗诊断。 7. 全民健康系统管理。
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数据标注：数据工程
数据标注工程 数据采集
传感器数据采集：是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
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数据处理
数据在组织、存储与标注前需要进行数据审核、去重、去噪、标准化、规范化 、审查、校验等一系列数据整理、转换、清洗操作，目的在于删除重复信息，纠正 存在的错误，统一数据规格，实现数据一致性。
数据质检
数据质检是数据产品生产过程中的一项重 要工序。数据采集、数据清洗、数据标注等环 节通过人工处理数据的方式不能保证完全准确 ；通过人工智能技术方式处理，也不能排除由 于人工输入算法或标注规则错误引发的错误。 因此，数据质检就为数据输出准确性提供可靠 的保障。
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数据质检
数据质检操作方面，通过排查或抽样检查的方式。质检时，一般由多名专职 审核人员对数据质量进行层层把关，一旦发现数据不合要求，则交由数据标注人 员进行返工复查并纠正，直到最终通过审核为止。
THANKS
数据标注工程
数据处理工具
为方便分析和使用数据，数据处理与分析子系统主要实现数据的审核、清洗、 加工和挖掘等功能以及相应流程的标准化，其中最为重要的是非结构化数据的结构 化处理环节。
数据审核和脱 多源数据关联
敏
集成
基于特征参数 基于特征抽取 基于运动特征
提取的语音数 的语图像数据 的视频数据分
据分析
质量 检查
质量 控制
合格标 注的确
认
数据标注工程
数据交付
对于数据标注行业，数据标注的质量标准主要是标注的准确率，主要由图像数 据标注、语音数据标注、文本数据标注等质量标准控制。
《数据标注工程》核心课程标准
《数据标注工程》核心课程标准一、课程性质与定位本课程属于高职大数据技术与应用专业核心课程之一，其目的是培养学生掌握大数据标注工程的方法与技能，并能够灵活的运用这些方法和技能进行独立的大数据标注任务、管理、设计，不断提高实际操作能力，通过对教材的学习与实验训练，培养学生实际动手能力。
二、课程设计与理念本课程配合教材，使用浅显易懂的语言，系统教授了数据标注的基本概念、分类、流程、质量检验、管理和应用等。
通过理论与实战相结合的方式，帮助学生由浅入深进行学习，从而真正掌握数据标注的核心技术、实施和管理方法。
三、课程目标（一）总体目标培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的掌握大数据标注基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）知识与技能目标掌握大数据标注工程的方法与技能，并能够灵活的运用这些方法和技能进行独立的大数据标注任务、管理、设计（三）能力与素质目标1、熟悉数据标注工程基础知识。
2、熟练掌握数据标注工程基本操作。
3、熟练使用数据标注任务工具。
4、有良好的操作规范习惯。
5、有设计管理数据标注任务的能力。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法1．平时成绩30%2．模块训练成果考核30%3．期末考评40%六、教学建议（一）教学条件在教学过程中，应充分利用校内实训基地的作用，使教学与实训紧密联系，保持学习内容与岗位工作内容的一致性，提高学生的职业能力。
（二）师资要求主讲教师应具备本科或硕士研究生学历，具有相关从业背景，有丰富的行业经验，了解前沿技术发展趋势及理论知识，掌握一定的教学方法与教学艺术，能综合运用各种教法开发设计课程。
（三）教学方法提倡了教学观念的转变，强调课程内容的新颖性和时代特征。
打破了传统教学过多强调概念和灌注试的教学方式，将教材内容“问题化”，让学生自己学会提出问题与解决问题，结合本课程的特点加强学生设计思维的训练。
数据标注工程应用
《项目6：数据标注工程应用》教学设计电子商务数据的概念及意义电子商务是与数据分析关系非常紧密的重要行业之一，也是数据分析广泛应用的行业之一。
通过数据分析对数据进行有效的整理和分析，为企业经营决策提供参考依据，进而为企业创造更多的价值，是数据分析在电子商务领域应用的主要目的。
电子商务数据分析的相关概念电子商务数据分析是运用分析工具研究电子商务数据信息，搭建数据分析与电子商务管理的桥梁，指导电子商务决策的一门新兴学科。
通常概念下，电子商务数据分析指的是对电子商务经营过程中产生的数据进行分析，在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，从而帮助商家做出决策。
通过对相关数据的有效统计、分析和使用，形成多种模型，促进客户、商业伙伴之间的沟通及优化应用，通常需要计算机软件的支持。
数据分析“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。
数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等。
数据可用于各类研究、设计、查证等工作。
“分析”是将研究对象的整体分为若干部分、方面、因素和层次，并分别加以考察的认识活动。
分析的意义在于细致地寻找能够解决问题的主线，并以此解决问题。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析可帮助人们做出正确的判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学与统计学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。
数据分析是数学、统计学、计算机科学等相关学科相结合的产物。
数据分析的目的数据分析的目的是把隐藏在大量看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。
在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。
数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
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第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
习题：
1．本章介绍的自动驾驶标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 2．本章介绍的智能安防标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 3．本章介绍的智能医疗标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
骨骼点标注：是将人体运动的关节点进行描点标注，多应用于健康档案的建立。 人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
医疗影像标注：是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多应用于辅助临床诊 断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好的辅助医生进行 临床诊断以及提出治疗方案。
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第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 数据标注应用
6.3.1 智能医疗的发展
1. 业务管理自动化，包括医院建立医疗收费和药品进出库管理系统。 2. 电子病历建设，包括病人基本信息、既往病史，医疗影像等。 3. 临床医疗信息化，包括医嘱录入电脑等。 4. 慢性疾病系统管理。 5. 医疗信息互通。 6. 临床医疗诊断。 7. 全民健康系统管理。
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6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
病历文本标注：是对病历信息进行文本标框标注，通过对病历内容的文本转录 实现电子病历系统建立。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
人体标框标注：是根据人体不同部位进行标框标注，多应用于远程医疗外伤诊 断。
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