在大数据中什么是API图

缩写API代表应用程序编程接口，本质上API是一种软件中介，它允许两个应用程序相互通信，将API视为翻译器是有帮助的，即使两个人不会说相同的语言，他们仍然可以使用中间人进行交流，就像人工翻译一样，API非常有用。它们的多功能性使其成为至关重要的技术，但是API可能很难创建，这就是API图的来源，为了成功创建API，程序员在开发过程中必须有条理。为了组织想法和输入，程序员应该考虑进行可视化表示，例如流程图，以供参考。创建API图将有助于简化复杂的过程。在编写任何代码之前，程序员可以使用统一建模语言来绘制其API开发的蓝图。

通过花时间创建API图表程序员将清楚地了解他们希望API成为什么

其功能是什么以及需要捕获哪些数据。此外，API图是一种简单的方法来收集和组织来自其他团队成员的贡献，这些成员对开发有所贡献。有了正确的API图，头脑风暴的好主意就很难在混乱中迷失，在API图表中，应记录每个API使用的调用过程，集成要求以及应如何处理错误。API图的视觉本质将使信息更易于访问和理解。它还将鼓励协作，包括与技术意识较低的团队成员进行协作。

医疗保健中的人工智能

与API图一样，API本身也有助于简化程序员的工作。它们在人工智能编程中也起着至关重要的作用，人工智能编程涉及将商业API集成到现有平台中。人工智能和API一起使各种其他耗时费力的任务成为可能，例如面部检测，面部识别，文本分析，自然语言处理和数据分析，在高效数据分析方面，人工智能和大数据分析的力量：反映人类行为的智能” ，人工智能已成为帮助创新和转变行业的抢手的技术，医疗保健也不例外。与其他行业一样，医疗保健组织正在考虑将人工智能与分析结合起来以协助完成日常任务。实际上，医疗保健行业从数据分析技术中受益多。

仅根据视网膜扫描就可以诊断出患有高血压

这样的情况并非遥不可及。AI在医疗保健中的其他用途包括患者数据处理，生物标记物发现，自动报告生成和计算药物发现。通过利用和关联多个数据集并应用AI技术，医疗保健可以将预测分析视为其现代历史上的突破之一。

什么是大数据连接

为了实现这种突破，预测分析需要与大数据结合。为此，必须利用云计算，以便更快，更准确地获得关键见解，大数据连接显而易见。在进行预测分析（例如基于视网膜扫描的高血压诊断）之前，人工智能必须对可用的大数据及其相关质量指标进行分类。在医疗保健中，可用的大数据主要来自电子健康记录，传统上医生办公室，诊所和医院会为患者保留身体健康记录，今天部分是为了使它们更易于共享，许多较大的卫生组织都朝着电子病历发展。随着医疗数据进入大数据空间，医疗保健行业距离实施预测分析更近了一步。

由于大量的机器学习（AI的主要形式）发生在云中

至关重要的医疗保健组织将数据推送到云存储中，为了利用不受限制的计算能力，很有可能需要一种经济高效的Cloud服务来集成数据，为了保护敏感的医疗数据，网络安全创新是当务之急，机器学习和大数据分析一起可以彻底改变医疗保健。借助医疗保健应用程序编程接口和人工智能，医疗保健行业可以更好地检测，学习和优化操作，同时提高其服务的质量，安全性和成本效益。

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