亚马逊近日推出了一款分析挖掘病人医疗数据的文本分析软件，该软件能够读取上传到亚马逊云的病人电子档案和其他医疗记录，通过算法和大数据挖掘为医生和医院提供更优的决策并降低病人的医疗费用。
这款软件的前身是亚马逊的云计算部门Amazon Web Services，是曾经卖给旅行预订商、企业客服支持部门和供应链管理部门的一套应用。这次亚马逊把同样的文本分析、深度算法、数据训练的模式运用到了医药领域。
美国医院的档案电子化率已经从2008年的10%跃至了目前的85%左右。医疗护理行业成了典型的数据密集型，这为亚马逊等硅谷科技巨头提供了天然的算法训练和产品开拓环境。
分析病人的病历信息，是典型的使用自然语言处理的场景，而这正是主要硅谷巨头的强项。同时，站在医院的角度，此类智能分析系统能帮助降低费用同时提高效率，医院当然喜闻乐见更多、更好的此类产品被推出。
协助亚马逊进行算法测试和训练的西雅图市Fred Hutchinson肿瘤研究中心的首席信息官Matthew Trunnell就认为，亚马逊在帮助该中心确认可用于新药测试的特殊病例上，帮了很大忙。
这家研究中心现在雇了近60名员工来扫描和输入50万份癌症病人的医疗数据存入云，为亚马逊的算法提供数据。
这也帮助研究中心节省了开支。等到信息自动化存储和分析完成，很多员工就可以去处理别的工作了。
当然，即使是科技实力最强的巨头们，在开拓医疗数据分析智能化的路上，也是荆棘丛丛。病历上的拼写错误、专业或不专业的医药词汇缩写、医生龙飞凤舞的书法，都是巨头们的算法遭遇的障碍。谁能将算法的准确率提高，谁的软件就最有竞争力。
亚马逊Amazon Web Services主管人工智能的总经理Matt Wood称：亚马逊已经能自动识别病历上包括诊断、药剂用量、疗法等的全部细节，并且准确度非常高。
美国的医疗护理市场目前已经有3.2万亿美元的规模，而据研究公司Grand View Research指出，更细分的医疗数据存储和分析市场的规模已经超过每年70亿美元。
对于需要持续发掘新增长点的硅谷巨头，医疗大数据挖掘无疑是一片前景广阔的蓝海。
目前这个市场虽然还只有70亿美元的规模，IBM已经携旗下的人工智能部门Watson和联合健康集团的Optum开战抢份额。苹果和谷歌也在尝试找切入点进来。
其中苹果是在和美国退伍军人事务部商谈，希望iphone能获得授权接收退伍军人的健康数据。而谷歌则是找了一名资深的医疗从业高管来管理医疗护理产品线。
