導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇人工智能輔助醫(yī)療診斷，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用價(jià)值

目前，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的研究成果頻出，人工智能應(yīng)用醫(yī)療領(lǐng)域已是大勢(shì)所趨。各個(gè)科技巨頭都相繼布局人工智能醫(yī)療行業(yè)。對(duì)人工智能在醫(yī)療的應(yīng)用主要基于多方面的客觀現(xiàn)實(shí)：比如優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足，成本高，醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)，誤診率高，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發(fā)病率的增長(zhǎng)，人們對(duì)健康重視程度普遍提高，醫(yī)療服務(wù)需求也在持續(xù)增加。

人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)應(yīng)用有非常多的益處，可以讓患者、醫(yī)師和醫(yī)療體系均受益。比如對(duì)于患者來(lái)說(shuō)，可以更快速地健康z(mì)查，獲得更為精準(zhǔn)的診斷結(jié)果和更好的個(gè)性化治療方案建議；對(duì)于醫(yī)師來(lái)講，則可以消減診斷時(shí)間，降低誤診的概率并對(duì)可能的治療方案的副作用提前知曉；對(duì)于醫(yī)療體系來(lái)說(shuō)，人工智能則可以提高各種準(zhǔn)確率，同時(shí)系統(tǒng)性降低醫(yī)療成本。

據(jù)悉，人工智能在智能診療、智能影像識(shí)別、智能藥物研發(fā)和智能健康管理等方面都有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

比如在智能診療方面，就是讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專(zhuān)家醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場(chǎng)景是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的應(yīng)用場(chǎng)景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費(fèi)者的機(jī)器學(xué)習(xí)能力應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現(xiàn)出了很高準(zhǔn)確度；蘋(píng)果公司最近收購(gòu)了Lattice，該公司在開(kāi)發(fā)醫(yī)療診斷應(yīng)用的算法方面具有很強(qiáng)能力。

在智能影像識(shí)別方面，人工智能的應(yīng)用主要分為兩部分：一是圖像識(shí)別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)，通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，促使其掌握診斷能力。作為醫(yī)生，從一個(gè)大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個(gè)非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經(jīng)驗(yàn)。如果通過(guò)大數(shù)據(jù)，通過(guò)智能醫(yī)療，就能夠迅速得出比較準(zhǔn)確的判斷。

在智能藥物研發(fā)方面，則是將人工智能中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物研究，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達(dá)到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。人工智能通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，可以對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前借助深度學(xué)習(xí)，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見(jiàn)傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)也發(fā)揮了重要的作用。

在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的很多場(chǎng)景中。目前主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。比如通過(guò)獲取信息并運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，識(shí)別疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)及提供降低風(fēng)險(xiǎn)的措施。計(jì)算機(jī)還能收集病人的飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個(gè)人生活習(xí)慣信息，運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并評(píng)估病人整體狀態(tài)，協(xié)助規(guī)劃日常生活。在精神健康領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可運(yùn)用人工智能技術(shù)從語(yǔ)言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行情感識(shí)別。在健康干預(yù)層面，計(jì)算機(jī)則可以運(yùn)用AI對(duì)用戶體征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，定制健康管理計(jì)劃。

從IBM Watson的發(fā)展看醫(yī)學(xué)人工智能的未來(lái)

目前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有很多高科技企業(yè)將認(rèn)知計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)AI技術(shù)用于醫(yī)療領(lǐng)域，并出現(xiàn)了很多產(chǎn)品，其中以IBM的“沃森醫(yī)生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領(lǐng)域中的翹楚，隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，在2016年開(kāi)始放開(kāi)手腳，以腫瘤診斷為重心，開(kāi)始在慢病管理、精準(zhǔn)醫(yī)療、體外檢測(cè)等九大醫(yī)療領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)突破，逐步實(shí)現(xiàn)人工智能作為一種新型工具在醫(yī)療領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值。

沃森是2007年由IBM公司開(kāi)發(fā)的，IBM Watson具備了自然語(yǔ)言處理、信息檢索、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等能力，能夠快速搜索分析非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，獲取想要的結(jié)果。2015年，日本東京大學(xué)醫(yī)學(xué)院研究所最初的診斷結(jié)果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經(jīng)歷各種療法后，效果都不明顯。無(wú)奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過(guò)對(duì)比2000萬(wàn)份癌癥研究論文，分析了數(shù)千個(gè)基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見(jiàn)的白血病，并提供了適當(dāng)?shù)闹委煼桨?。整個(gè)過(guò)程IBM Watson只用了短短10分鐘。

自2012年羅睿蘭接手IBM開(kāi)始，IBM公司發(fā)展方向與業(yè)務(wù)架構(gòu)就一直在進(jìn)行根本性調(diào)整。傳統(tǒng)硬件與系統(tǒng)軟件業(yè)務(wù)地位不斷退后，而云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)分析與人工智能成為了公司現(xiàn)金流的核心投放領(lǐng)域?，F(xiàn)在的IBM正在轉(zhuǎn)型為一家認(rèn)知計(jì)算和云平臺(tái)的公司。其中在醫(yī)學(xué)人工智能的優(yōu)勢(shì)也越來(lái)越明顯。

IBM Watson首先進(jìn)入的領(lǐng)域是復(fù)雜的癌癥診斷和治療領(lǐng)域，這也是目前全世界醫(yī)學(xué)界聚焦的重點(diǎn)。Watson的第一步商業(yè)化運(yùn)作就是通過(guò)和紀(jì)念斯隆?凱特琳癌癥中心進(jìn)行合作，共同訓(xùn)練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專(zhuān)家在Watson上輸入了紀(jì)念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進(jìn)行訓(xùn)練。在此期間，該系統(tǒng)的登入時(shí)間共計(jì)1.5萬(wàn)小時(shí)，一支由醫(yī)生和研究人員組成的團(tuán)隊(duì)一起上傳了數(shù)千份病人的病歷，近500份醫(yī)學(xué)期刊和教科書(shū)，1500萬(wàn)頁(yè)的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，把Watson訓(xùn)練成了一位杰出的“腫瘤醫(yī)學(xué)專(zhuān)家”。隨后該系統(tǒng)被Watson Health部署到了許多頂尖的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據(jù)的醫(yī)療決策系統(tǒng)。

相繼攻克肺癌、乳腺癌、結(jié)腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項(xiàng)目之一，正式將上述四個(gè)癌種的腫瘤解決方案進(jìn)入商用。2016年8月IBM宣布已經(jīng)完成了對(duì)胃癌輔助治療的訓(xùn)練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓(xùn)練完上線了宮頸癌的服務(wù)。

目前IBM Watson腫瘤解決方案已經(jīng)進(jìn)入中國(guó)。2016年12月，浙江省中醫(yī)院聯(lián)合思創(chuàng)醫(yī)惠、杭州認(rèn)知三方共同宣布成立沃森聯(lián)合會(huì)診中心，三方將合作開(kāi)展IBM Watson for Oncology服務(wù)內(nèi)容的長(zhǎng)期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國(guó)以來(lái)，首家正式宣布對(duì)外提供服務(wù)的Watson聯(lián)合會(huì)診中心，意味著中國(guó)醫(yī)療行業(yè)將開(kāi)啟一個(gè)新型人工智能輔助診療時(shí)代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢(xún)服務(wù)，2017年將會(huì)擴(kuò)展到8-12個(gè)癌種。在醫(yī)生完成癌癥類(lèi)型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內(nèi)反饋多條治療建議。

此外，IBM Watson還與輝瑞達(dá)成了一項(xiàng)新協(xié)議，會(huì)將前者的超級(jí)計(jì)算能力用于癌癥藥物研發(fā)。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理及其它認(rèn)知推理能力，用于免疫腫瘤學(xué)（Immuno-oncology）中的新藥物識(shí)別，聯(lián)合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學(xué)的未來(lái)在于針對(duì)獨(dú)特腫瘤特征的組合，這會(huì)改變癌癥治療方式。而在藥物研發(fā)中利用Watson的認(rèn)知能力，可以更快地為患者帶來(lái)可能的新免疫腫瘤治療。

毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能將會(huì)成為未來(lái)IBM的成長(zhǎng)引擎。沃森目前已經(jīng)不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫(yī)療影像、體外檢測(cè)、精準(zhǔn)醫(yī)療、機(jī)器人、疾病研究治療這幾個(gè)領(lǐng)域，未來(lái)，沃森的觸角還會(huì)伸到醫(yī)療的其他行業(yè)，為整個(gè)醫(yī)療行業(yè)服務(wù)。

中國(guó)版小小“沃森”不斷面世

與IBM Watson十年的發(fā)展軌跡不同，中國(guó)在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展屬于追趕者。由于中國(guó)沒(méi)有統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)孤島的隔離，中國(guó)在醫(yī)學(xué)人工智能I域投放的資源相對(duì)要少很多。不過(guò)這并不妨礙國(guó)人對(duì)其發(fā)展的熱情。在智能影像識(shí)別和診斷方面，中國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒(méi)有IBM Watson那么強(qiáng)大，但也在各個(gè)領(lǐng)域顯示出獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。

浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學(xué)知名專(zhuān)家和珠海和佳醫(yī)療設(shè)備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學(xué)習(xí)處理超聲影像，同時(shí)加入旋轉(zhuǎn)不變性等現(xiàn)代數(shù)學(xué)的概念，形成了“DE-超聲機(jī)器人”。該機(jī)器人算法借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可以對(duì)甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結(jié)節(jié)區(qū)域，并給出良性與惡性的判斷，大大節(jié)省了醫(yī)生的診斷時(shí)間。一般來(lái)說(shuō)，人類(lèi)醫(yī)生的準(zhǔn)確率為60%-70%，而當(dāng)下算法的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到85%。

據(jù)悉，人體甲狀腺結(jié)節(jié)已成常見(jiàn)病，如果不加重視，甲狀腺結(jié)節(jié)可能會(huì)發(fā)生惡變，進(jìn)而發(fā)展成癌癥，危及生命。但由于個(gè)體化差異，目前三甲醫(yī)院甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷準(zhǔn)確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫(yī)生對(duì)同一張片子可能會(huì)做出不同判斷。而超聲機(jī)器人的出現(xiàn)，不僅能輔助醫(yī)生做出精準(zhǔn)判斷，還能縮短病人就醫(yī)時(shí)間，提升醫(yī)療效率。目前“DE-超聲機(jī)器人”已經(jīng)在浙江大學(xué)第一附屬醫(yī)院、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十五所職工醫(yī)院和杭州下城區(qū)社區(qū)醫(yī)院臨床應(yīng)用，一年病例達(dá)到8萬(wàn)多，準(zhǔn)確率達(dá)86%以上。

2017年2月，中山大學(xué)中山眼科中心劉奕志教授領(lǐng)銜中山大學(xué)聯(lián)合西安電子科技大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，利用深度學(xué)習(xí)算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內(nèi)障人工智能平臺(tái)”。該人工智能程序模擬人腦，對(duì)大量的先天性白內(nèi)障圖片進(jìn)行分析和深度學(xué)習(xí)，不斷反饋提高診斷的準(zhǔn)確性。將該程序嵌入云平臺(tái)后，通過(guò)云平臺(tái)上傳圖片，即可獲得先天性白內(nèi)障的診斷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和治療方案。

據(jù)悉，先天性白內(nèi)障是一種嚴(yán)重威脅兒童視力的疑難罕見(jiàn)病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內(nèi)障隊(duì)列（隊(duì)列人數(shù)近2000名），基于該隊(duì)列開(kāi)展了一系列嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯?，積累了大量高質(zhì)量的先天性白內(nèi)障臨床數(shù)據(jù)。中山大學(xué)眼科中心于2017年4月設(shè)立“人工智能應(yīng)用門(mén)診”，由人工智能云平臺(tái)輔助臨床醫(yī)師進(jìn)行診療。在人工智能門(mén)診就診的患者，除接受常規(guī)診療外，其檢查數(shù)據(jù)即時(shí)同步到CC-Cruiser云平臺(tái)，同時(shí)享受由人工智能機(jī)器人提供的“專(zhuān)家級(jí)”診療。目前CC-Cruiser已在3家協(xié)作醫(yī)院完成臨床試點(diǎn)應(yīng)用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經(jīng)連接了、新疆、云南、青海等邊遠(yuǎn)省區(qū)上百家基層醫(yī)院，每天有大量眼科檢查數(shù)據(jù)上傳云平臺(tái)請(qǐng)求專(zhuān)家協(xié)助診斷。在醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景下，病例以及圖像數(shù)據(jù)將首先通過(guò)人工智能程序進(jìn)行初審，再由專(zhuān)家復(fù)核，效率將提升70%以上，極大提高了專(zhuān)家協(xié)診效率。

2017年5月，丁香園、中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達(dá)成獨(dú)家戰(zhàn)略合作，并了國(guó)內(nèi)首個(gè)“皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng)”。資料顯示，系統(tǒng)性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風(fēng)濕性疾病中的彌漫性結(jié)締組織病，可引起全身多個(gè)臟器受累，包括皮膚、關(guān)節(jié)、腎臟、血液等。如何精準(zhǔn)診斷系統(tǒng)性紅斑狼瘡，一直是困擾各國(guó)科學(xué)家的世界醫(yī)學(xué)難題。

目前三方合作研發(fā)出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對(duì)紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進(jìn)行有效區(qū)分，識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)85%。據(jù)悉，該系統(tǒng)一方面是面向皮膚科醫(yī)生，醫(yī)生通過(guò)APP，把圖像傳到系統(tǒng)以后，系統(tǒng)提示最有可能的皮膚病類(lèi)型，然后建立皮膚病電子百科全書(shū)，通過(guò)百科全書(shū)再去學(xué)習(xí)，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統(tǒng)提供圖片鑒別和導(dǎo)診意見(jiàn)。據(jù)悉，該系統(tǒng)第一期主要實(shí)現(xiàn)以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)，并將開(kāi)放患者端服務(wù)。

醫(yī)學(xué)人工智能真正落地

需要全產(chǎn)業(yè)鏈配合

專(zhuān)家指出，要真正實(shí)現(xiàn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實(shí)現(xiàn)，這需要依托全產(chǎn)業(yè)鏈包括醫(yī)療主管部門(mén)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的參與和信息化服務(wù)商等各個(gè)環(huán)節(jié)的共同努力。

比如像前文所述的甲狀腺結(jié)節(jié)、紅斑狼瘡、先天性白內(nèi)障的診斷，都要依靠形態(tài)學(xué)的圖像數(shù)據(jù)，這些在皮膚病和病理科特別常見(jiàn)，所以人工智能的優(yōu)勢(shì)在此可以得到充分體現(xiàn)。訓(xùn)練一個(gè)好的皮膚科醫(yī)生可能要十年，把人工智能引進(jìn)后，可以大大縮短時(shí)間。但是醫(yī)學(xué)人工智能研發(fā)成本高、數(shù)據(jù)獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。

人工智能技術(shù)形成產(chǎn)品，最重要是要有大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)并不愿公開(kāi)數(shù)據(jù)。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數(shù)據(jù)，嘗試通過(guò)多個(gè)渠道，有社區(qū)檢查，有付費(fèi)志愿者，也有試點(diǎn)醫(yī)院。最后該公司收集了兩三萬(wàn)張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻(xiàn)既仿試85%以上。該公司負(fù)責(zé)人也評(píng)價(jià)到，如果樣本量能提高一倍，診斷準(zhǔn)確率還有較大的提升空間。

在獲取高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，國(guó)內(nèi)醫(yī)院在過(guò)去信息化程度不高，數(shù)據(jù)雖然多，但相對(duì)雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點(diǎn)，并快速獲取數(shù)據(jù)會(huì)是一個(gè)很高的門(mén)檻。同時(shí)，醫(yī)院信息孤島現(xiàn)象長(zhǎng)期存在，各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。這一局面則逐步從政策層面迎來(lái)破冰。去年6月，國(guó)務(wù)院公布了《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，明確指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動(dòng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開(kāi)放應(yīng)用。但該政策的真正落地依然需要時(shí)間。

篇2

在醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，人工進(jìn)化與自然進(jìn)化開(kāi)始并重而行，人體本身加載必要的智能設(shè)施將成為重要的社會(huì)消費(fèi)，大多數(shù)人會(huì)自愿提升為半機(jī)械人、芯片人或者成為較完整的智慧人。生理人將被智慧人取代，人工輔助進(jìn)化將在2020年前成為世界文明發(fā)展的重要奇跡。

發(fā)展醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該成為國(guó)家戰(zhàn)略。中國(guó)經(jīng)濟(jì)必須維持在一定的增速水平才能實(shí)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的有效轉(zhuǎn)型，這就迫切需要建設(shè)四、五個(gè)10萬(wàn)億級(jí)別以上的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，智慧醫(yī)療將是中國(guó)另外一個(gè)10萬(wàn)億元以上的巨大產(chǎn)業(yè)。推進(jìn)中國(guó)智慧醫(yī)療發(fā)展的關(guān)鍵之舉就是建立放開(kāi)型醫(yī)療經(jīng)濟(jì)，中國(guó)的健康醫(yī)療產(chǎn)業(yè)需要不斷放開(kāi)體制管制。歷史機(jī)遇已經(jīng)時(shí)不我待。

醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)將人體世界連接至網(wǎng)絡(luò)空間，實(shí)現(xiàn)人機(jī)網(wǎng)一體化的智能醫(yī)者和智能患者的良性互動(dòng)。發(fā)展醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該成為國(guó)家戰(zhàn)略。中國(guó)經(jīng)濟(jì)必須維持在一定的增速水平才能實(shí)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的有效轉(zhuǎn)型，這就迫切需要建設(shè)四、五個(gè)10萬(wàn)億級(jí)別以上的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，智慧醫(yī)療將是中國(guó)另外一個(gè)10萬(wàn)億元以上的巨大產(chǎn)業(yè)。推進(jìn)中國(guó)智慧醫(yī)療發(fā)展的關(guān)鍵之舉就是建立放開(kāi)型醫(yī)療經(jīng)濟(jì)，中國(guó)的健康醫(yī)療產(chǎn)業(yè)需要不斷放開(kāi)體制管制。歷史機(jī)遇已經(jīng)時(shí)不我待。

醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模將超過(guò)現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)水平

40多年前，同樣是基于電腦系統(tǒng)，美國(guó)發(fā)明了用寬帶連接的電腦互聯(lián)網(wǎng)，處理信息流的運(yùn)行；同時(shí)也創(chuàng)造了用電腦解決醫(yī)療問(wèn)題的專(zhuān)家系統(tǒng)，后者就是美國(guó)匹茲堡大學(xué)研發(fā)的適用內(nèi)科診斷復(fù)雜病癥的軟件--敏捷醫(yī)療參謀軟件系統(tǒng)，它收集了4000多種臨床病征，可以經(jīng)過(guò)系統(tǒng)程序運(yùn)算，診斷600多種疾病，有效提高了快速診斷的能力。此外，美國(guó)斯坦福大學(xué)1972年也開(kāi)始研制了MYCIN系統(tǒng)，這則是一個(gè)幫助醫(yī)生選用抗菌素類(lèi)藥物治療的專(zhuān)家系統(tǒng)。應(yīng)該說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)誕生之際，電腦在臨床診斷和藥物檢驗(yàn)領(lǐng)域也同步開(kāi)始了革命性實(shí)驗(yàn)。從時(shí)間而言，現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)幾乎是同時(shí)期誕生的。

縱觀電腦互聯(lián)與醫(yī)療互聯(lián)這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的興衰器局，互聯(lián)網(wǎng)革命的核心就是熱烈而執(zhí)著地追求通用網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)，形成了通用性和互操作性?xún)蓚€(gè)潮流原則；而醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)堅(jiān)持追求專(zhuān)業(yè)自治系統(tǒng)的建立，形成了專(zhuān)業(yè)性和結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的思維運(yùn)勢(shì)。前者不但是一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，更是一個(gè)革命性平臺(tái)，把一切機(jī)會(huì)開(kāi)放，甚至美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)根服務(wù)器都要交給國(guó)際社團(tuán)管理；后者則是一個(gè)有限開(kāi)放系統(tǒng)，也是一個(gè)保守行業(yè)，延緩或約束重大創(chuàng)新，甚至據(jù)此醫(yī)生與患者之間至今是統(tǒng)治性的臨床治療關(guān)系，檢驗(yàn)也被籠罩著神秘面紗，成為專(zhuān)業(yè)檢測(cè)而非大眾的網(wǎng)絡(luò)。醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)如果崛起，就需要摒棄這些傳統(tǒng)的思維。

我們認(rèn)為：醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)將人體世界連接至網(wǎng)絡(luò)空間，實(shí)現(xiàn)人機(jī)網(wǎng)一體化的智能醫(yī)者和智能患者的良性互動(dòng)。醫(yī)院這個(gè)維持了3000年的封閉醫(yī)學(xué)組織模式應(yīng)該轉(zhuǎn)變?yōu)殚_(kāi)放性醫(yī)療組織網(wǎng)絡(luò)和提升為互助型救治平臺(tái)，人類(lèi)型醫(yī)生和機(jī)械人醫(yī)生應(yīng)該共同成為救治主體，醫(yī)用超級(jí)計(jì)算機(jī)和人腦芯片技術(shù)將獲得不斷進(jìn)步，智能機(jī)械人醫(yī)生將出現(xiàn)思維能力。聰明性患者將成為病患的優(yōu)勢(shì)群體，較之各種特權(quán)患者更具長(zhǎng)處，自我健康醫(yī)學(xué)服務(wù)將成為我們生活的一部分。醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)有望全面改造人類(lèi)，實(shí)現(xiàn)文明變遷。最終醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模將超過(guò)現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)，預(yù)計(jì)國(guó)際產(chǎn)業(yè)規(guī)模可以達(dá)到15萬(wàn)億美元，占世界GDP的五分之一左右，足以支持醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展。

醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)將進(jìn)一步發(fā)展為生物互聯(lián)網(wǎng)，打開(kāi)生物體與智能人工系統(tǒng)一體化的進(jìn)程，當(dāng)代解決世界能源最大的機(jī)遇來(lái)自人工光合作用制造能源，通過(guò)基因工程可以改造油料植物，通過(guò)納米馬達(dá)、人工樹(shù)葉、智能生物可以提高植物光合作用，解決世界所需能源問(wèn)題。以光合作用制造能源險(xiǎn)些成為奧巴馬總統(tǒng)任內(nèi)的最高科學(xué)成就，他幾次欲言又止，但是，實(shí)驗(yàn)室不太幫忙，目前世界上最先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)室最前沿的課題就是以人工光合作用制造能源。

什么是醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)

現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)天生就是有缺陷的，它的語(yǔ)法語(yǔ)義本質(zhì)上是一維的，踐行高維互聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)改造的最大機(jī)遇，而醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)就是理想的高維網(wǎng)絡(luò)。目前許多醫(yī)師們脫口而出的名詞就是大數(shù)據(jù)醫(yī)療、醫(yī)學(xué)云計(jì)算、醫(yī)院物聯(lián)網(wǎng)，這些概念大部分屬于互聯(lián)網(wǎng)的階段性概念，不可能成為建設(shè)醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的綱舉目張的制勝法寶，也不是構(gòu)建醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的基本原理。2010年美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)NSF發(fā)起了未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)項(xiàng)目，開(kāi)始顛覆現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，因此，需要以創(chuàng)新思維才能建造醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)。

我將智慧醫(yī)學(xué)抑或醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)定義如下：醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)就是通過(guò)人機(jī)連接的智能人以及相互連接的網(wǎng)絡(luò)，有效利用智能人工系統(tǒng)的移動(dòng)應(yīng)用、數(shù)據(jù)整合、預(yù)測(cè)算法、集成運(yùn)算和分析思維等功能，選用各種食物、訓(xùn)練、修煉和技術(shù)的智能方式駕馭健康、賡續(xù)生命、處理人體的各種疾病或病變。簡(jiǎn)單地說(shuō)，醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)就是智能化的人，智能人工系統(tǒng)的輔助、分析、思維能力，以及智能化的實(shí)現(xiàn)方式，這也是醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的三個(gè)要素。

建設(shè)醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的意義是什么？顯然，它的目的就是推動(dòng)健康與醫(yī)學(xué)的人工智能技術(shù)成為國(guó)際產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，人工智能醫(yī)療與健康領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)不同民族、不同國(guó)家的非對(duì)稱(chēng)的競(jìng)爭(zhēng)，那些擁有高端技術(shù)核心的國(guó)家、組織、網(wǎng)絡(luò)以及聯(lián)合體將居于領(lǐng)先的地位。醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)將從整體角度深度實(shí)現(xiàn)人工智能的進(jìn)步，并影響到其他領(lǐng)域。

人機(jī)網(wǎng)合一的智慧患者

患者是醫(yī)療的基本對(duì)象，以前處于被動(dòng)地位等候接受醫(yī)師治療的病人，在醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，將成為借助各種網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療助手，主動(dòng)與醫(yī)師互動(dòng)并共同確定治療方案的智慧人。醫(yī)學(xué)不但要治療其生理系統(tǒng)疾病，也將運(yùn)維加載其身的智能人工系統(tǒng)，人工進(jìn)化與自然進(jìn)化開(kāi)始并重而行，人體本身加載必要的智能設(shè)施將成為重要的社會(huì)消費(fèi)，大多數(shù)人會(huì)自愿提升為半機(jī)械人、芯片人或者成為較完整的智慧人。獨(dú)生子女政策的后遺癥就是中國(guó)必然成為世界上最大的智慧人世界。這個(gè)轉(zhuǎn)變將使人類(lèi)比真實(shí)的生理人還優(yōu)化，比原型更加體現(xiàn)原型的真實(shí)，生理人將被智慧人取代，人工輔助進(jìn)化將在2020年前成為世界文明發(fā)展的重要奇跡。

我認(rèn)為，作為機(jī)械人醫(yī)生，醫(yī)學(xué)搜索引擎的知識(shí)能力和數(shù)據(jù)庫(kù)量度完全可以超過(guò)人類(lèi)醫(yī)生，專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)還可以塑造其強(qiáng)大的融會(huì)貫通能力和可持續(xù)發(fā)展能力，具有診斷準(zhǔn)確率高、問(wèn)診量大、全日工作、自我糾錯(cuò)的特點(diǎn)，而且新的人腦芯片也將快速應(yīng)用到新的醫(yī)學(xué)診斷計(jì)算之中。雖然機(jī)械人醫(yī)生的知識(shí)來(lái)自統(tǒng)計(jì)分析而非臨床經(jīng)驗(yàn)的集成，其面上知識(shí)可以超過(guò)醫(yī)生，其點(diǎn)的臨床知識(shí)難與醫(yī)生比對(duì)，但是，機(jī)械人醫(yī)生將使得醫(yī)生和病人找到如影隨形的人工智能的共同助手，這就是機(jī)械人醫(yī)生的社會(huì)性質(zhì)，它相當(dāng)于衍生了人類(lèi)的能力，據(jù)此，也可以導(dǎo)致搜索引擎從平臺(tái)轉(zhuǎn)變?yōu)樽越M織的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。面對(duì)上述變化，新的醫(yī)學(xué)比特幣可以推出，以期實(shí)現(xiàn)醫(yī)療價(jià)值新的智能分配。當(dāng)下，迫切需要建立中國(guó)醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，它可以成為繼微信、阿里、百度之后第四個(gè)大型用戶接口，我們已經(jīng)同中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學(xué)聯(lián)盟等機(jī)構(gòu)展開(kāi)討論推動(dòng)設(shè)立，希望中國(guó)醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的搜索引擎能夠成為國(guó)際領(lǐng)先者。

好事都成雙。如同路由器的發(fā)明之于互聯(lián)網(wǎng)的意義，發(fā)明手機(jī)超聲波成像系統(tǒng)對(duì)于醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)而言也作用巨大，別號(hào)“美國(guó)生物學(xué)喬布斯”的喬納森?羅森伯格（Jonathan Rothberg）創(chuàng)立的Butterfly Network在此領(lǐng)域居于領(lǐng)導(dǎo)地位。這個(gè)公司由羅斯伯格與麻省理工的工程師們共同創(chuàng)立，已經(jīng)融資了1億美元，其目標(biāo)是用手機(jī)超聲波成像系統(tǒng)取代現(xiàn)有醫(yī)院價(jià)格高昂、體積龐大的成像中心，用戶只需8秒鐘就可以獲得完整的醫(yī)學(xué)影像。羅森伯格希望建立一個(gè)人體成像的超級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)，可以逐步借助人工智能技術(shù)獲得臨床治療解決方案。這應(yīng)當(dāng)是另類(lèi)的醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，一定會(huì)有巨大的生命潛力。

類(lèi)似的突破就如同思科、華為、朗訊在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域攻城略地一樣，可以預(yù)期：實(shí)驗(yàn)診斷、影像診斷、放射診斷、超聲診斷、核醫(yī)診斷、基因診斷等領(lǐng)域都將創(chuàng)造出新醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)的奇跡，新的技術(shù)將組建成巨大的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，我們正處在工業(yè)革命以來(lái)最重要的醫(yī)學(xué)革命的風(fēng)口。

此外，Practice Fusion、Doximity、

Health Catalyst、GE Centricity、Flatiron Health、NextGen Healthcare Information Systems、Greenway Health、athenahealth、Attencia&PeninaMezei、Allscripts、NextGen Healthcare Information Systems、eClinicalWorks等網(wǎng)站也建設(shè)了在線電子病歷、管理就醫(yī)事宜等平臺(tái)，新融資了1億美元的Castlight公司也致力為用戶提供個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)計(jì)算工具等，Practice Fusion管理的電子病歷已經(jīng)超過(guò)8000萬(wàn)，新一代數(shù)據(jù)醫(yī)療資源的競(jìng)爭(zhēng)在美國(guó)已經(jīng)開(kāi)始。

發(fā)展醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該成為國(guó)家戰(zhàn)略

篇3

明確提出四項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)，規(guī)劃人工智能未來(lái)三年發(fā)展主線。

《行動(dòng)計(jì)劃》提出四項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù):1、人工智能產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展，重點(diǎn)培育和發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)智能化產(chǎn)品，推動(dòng)智能產(chǎn)品在經(jīng)濟(jì)社會(huì)的集成應(yīng)用;2、人工智能整體核心基礎(chǔ)能力增強(qiáng)，重點(diǎn)發(fā)展智能傳感器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)等關(guān)鍵環(huán)節(jié);3、深化發(fā)展智能制造，鼓勵(lì)新一代人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的探索應(yīng)用，提升關(guān)鍵技術(shù)裝備創(chuàng)新能力;4、構(gòu)建行業(yè)訓(xùn)練資源庫(kù)等產(chǎn)業(yè)公共支撐體系，完善人工智能發(fā)展環(huán)境?！缎袆?dòng)計(jì)劃》從基礎(chǔ)設(shè)施、核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)化和配套政策四個(gè)層面規(guī)劃了未來(lái)三年發(fā)展主線，人工智能迎來(lái)又一輪發(fā)展良機(jī)。

繼續(xù)加快人工智能發(fā)展步伐，力爭(zhēng)產(chǎn)業(yè)化、尖端化服務(wù)實(shí)體。

隨著人工智能在各行各業(yè)應(yīng)用逐步深入，從算法和技術(shù)層面走入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的步伐正逐漸加快，作為支撐我國(guó)制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的重要舉措，人工智能在產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方面需要持續(xù)服務(wù)行業(yè)。其中培育和發(fā)展智能化產(chǎn)品，推動(dòng)智能產(chǎn)品的量產(chǎn)，從供給和需求端推動(dòng)智能硬件普及將成為人工智能落地實(shí)體的重點(diǎn)舉措。智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能服務(wù)機(jī)器人、智能無(wú)人機(jī)、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、視頻圖像身份識(shí)別系統(tǒng)、智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)、智能翻譯系統(tǒng)、智能家居等細(xì)分領(lǐng)域有望迎來(lái)迅速發(fā)展。除產(chǎn)業(yè)化之大以外，秉承制造“強(qiáng)”國(guó)戰(zhàn)略，《行動(dòng)計(jì)劃》指出要重點(diǎn)突破核心基礎(chǔ)，主要涵蓋高精度、低成本智能傳感器，面向云端訓(xùn)練、終端應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片及配套工具，開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)等軟硬件基礎(chǔ)。在產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)上，在核心基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域取得突破，主要利好傳感器、芯片、開(kāi)源平臺(tái)等急需突破的基礎(chǔ)層技術(shù)。

深化智能制造，人工智能推動(dòng)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系變革。

人工智能與制造業(yè)深度融合，是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈之外推動(dòng)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的更進(jìn)一步舉措。《行動(dòng)計(jì)劃》指出，深入實(shí)施智能制造，要鼓勵(lì)新一代人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域各環(huán)節(jié)的探索應(yīng)用，支持重點(diǎn)領(lǐng)域算法突破與應(yīng)用創(chuàng)新，系統(tǒng)提升制造裝備、制造過(guò)程、行業(yè)應(yīng)用的智能化水平。我們認(rèn)為從智能裝備角度，人工智能的發(fā)展有望在智能制造關(guān)鍵技術(shù)設(shè)備上取得生產(chǎn)力的突破，同時(shí)打造數(shù)字化車(chē)間、智能工廠等變革生產(chǎn)關(guān)系的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。

篇4

由于人體與疾病的復(fù)雜性，不可預(yù)測(cè)性，非常適合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。目前的研究幾乎涉及從基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)到臨床醫(yī)學(xué)的所有方面，主要應(yīng)用于生物信號(hào)的檢測(cè)與自動(dòng)分析，醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)等。

在麻醉與危重醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的研究涉及到多生理變量的分析與預(yù)測(cè)，從臨床數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些尚未發(fā)現(xiàn)或尚無(wú)確切證據(jù)的關(guān)系與現(xiàn)象，信號(hào)處理，干擾信號(hào)的自動(dòng)區(qū)分檢測(cè)，各種臨床狀況的預(yù)測(cè)，單獨(dú)或結(jié)合其他人工智能技術(shù)進(jìn)行麻醉閉環(huán)控制等。

在圍術(shù)期和重癥監(jiān)護(hù)與治療階段，需要獲取大量的信息，將可能在信號(hào)處理、基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輔助決策專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、各種臨床狀況的預(yù)測(cè)、智能化床旁監(jiān)護(hù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療與教學(xué)、醫(yī)療機(jī)器人等各方面廣泛運(yùn)用到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和其他人工智能技術(shù)。

一、概述

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network， ANN）是人工智能(Artificial Intelligence， AI)學(xué)科的重要分支。經(jīng)過(guò)50多年的發(fā)展，已成為一門(mén)應(yīng)用廣泛，涉及神經(jīng)生理學(xué)、認(rèn)識(shí)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、心理學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、微電子學(xué)等多學(xué)科交叉、綜合的前沿學(xué)科。

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的計(jì)算構(gòu)成單元的速度為納秒級(jí)，人腦中單個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的反應(yīng)時(shí)間為毫秒級(jí)，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力為人腦的幾百萬(wàn)倍?？墒?，迄今為止，計(jì)算機(jī)在解決一些人可以輕而易舉完成的簡(jiǎn)單任務(wù)時(shí)，例如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)，或如人臉識(shí)別、騎自行車(chē)、打球等涉及聯(lián)想或經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題時(shí)卻十分遲鈍。也不具備人腦的記憶與聯(lián)想能力，學(xué)習(xí)與認(rèn)知能力，信息的邏輯和非邏輯加工能力，信息綜合判斷能力，快速的高度復(fù)雜信息處理速度等。

造成這種問(wèn)題的根本原因在于，計(jì)算機(jī)與人腦采取的信息處理機(jī)制完全不同。迄今為止的各代計(jì)算機(jī)都是基于馮*紐曼工作原理：其信息存儲(chǔ)與處理是分開(kāi)的；處理的信息必須是形式化信息，即用二進(jìn)制編碼定義；而信息處理的方式必須是串行的。這就決定了它只擅長(zhǎng)于數(shù)值和邏輯運(yùn)算。而構(gòu)成腦組織的基本單元是神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元有數(shù)以千計(jì)的通道同其他神經(jīng)元廣泛相互連接，形成復(fù)雜的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以神經(jīng)元為基本信息處理單元， 對(duì)信息進(jìn)行分布式存儲(chǔ)與加工， 這種信息加工與存儲(chǔ)相結(jié)合的群體協(xié)同工作方式使得人腦呈現(xiàn)出目前計(jì)算機(jī)無(wú)法模擬的神奇智能。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本研究的基礎(chǔ)上，采用數(shù)理方法和信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，并建立的某種簡(jiǎn)化模型。一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)互連而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，用以模擬人類(lèi)進(jìn)行知識(shí)的表示與存儲(chǔ)以及利用知識(shí)進(jìn)行推理的行為。一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能系統(tǒng)是通過(guò)學(xué)習(xí)獲取知識(shí)后建立的，它通過(guò)對(duì)大量實(shí)例的反復(fù)學(xué)習(xí)，由內(nèi)部自適應(yīng)機(jī)制使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)及各連接權(quán)值穩(wěn)定分布，這就表示了經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)獲得的知識(shí)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的處理單元。只有當(dāng)神經(jīng)元對(duì)所有的輸入信號(hào)的綜合處理結(jié)果超過(guò)某一門(mén)限值后才輸出一個(gè)信號(hào)。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時(shí)間動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。它突破了傳統(tǒng)的以線性處理為基礎(chǔ)的數(shù)字電子計(jì)算機(jī)的局限，標(biāo)志著人們智能信息處理能力和模擬人腦智能行為能力的一大飛躍。

近20年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件模擬得到了廣泛研究和應(yīng)用，發(fā)展速度驚人。1987年在圣地亞哥召開(kāi)了首屆國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大會(huì)，國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合會(huì)(INNS)宣告成立。這標(biāo)志著世界范圍內(nèi)掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)研究熱潮的開(kāi)始。

二、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀與前景

由于人體與疾病的復(fù)雜性，不可預(yù)測(cè)性，在生物信號(hào)與信息的表現(xiàn)形式、變化規(guī)律（自身變化與醫(yī)學(xué)干預(yù)后變化），對(duì)其檢測(cè)與信號(hào)表達(dá)，獲取的數(shù)據(jù)及信息的分析、決策等諸多方面均存在大量復(fù)雜的非線性關(guān)系，非常適合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。目前的研究幾乎涉及從基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)到臨床醫(yī)學(xué)的所有方面，主要應(yīng)用于生物信號(hào)的檢測(cè)與自動(dòng)分析，醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)等。

1、信號(hào)處理：

在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的檢測(cè)和分析處理中主要集中對(duì)心電、腦電、肌電、胃腸電等信號(hào)的識(shí)別，腦電信號(hào)的分析，聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)的提取，醫(yī)學(xué)圖像的識(shí)別和數(shù)據(jù)壓縮處理等。

2、醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)

醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)就是運(yùn)用專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理與方法， 模擬醫(yī)學(xué)專(zhuān)家診斷、治療疾病的思維過(guò)程編制的計(jì)算機(jī)程序， 它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問(wèn)題， 作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。 “傳統(tǒng)”的專(zhuān)家系統(tǒng)，通過(guò)把專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)以規(guī)則的形式存入計(jì)算機(jī)中，建立知識(shí)庫(kù)，用邏輯推理的方式進(jìn)行醫(yī)療診斷。但一些疑難病癥的復(fù)雜形式使其很難用一些規(guī)則來(lái)描述，甚至難以用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言來(lái)表達(dá)；專(zhuān)家們常常難以精確分析自己的智能診斷過(guò)程。另一方面，基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的增大，可能導(dǎo)致組合爆炸，推理效率很低。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決知識(shí)獲取途徑中出現(xiàn)的“瓶頸”現(xiàn)象、知識(shí)“組合爆炸”問(wèn)題以及提高知識(shí)的推理能力和自組織、自學(xué)習(xí)能力等等， 從而加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展。

Sordo比較了采用不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷胎兒唐氏綜合征(Down’s Syndrome) 上的成績(jī)。正確分類(lèi)率為84 %， 超過(guò)了現(xiàn)今所用的統(tǒng)計(jì)方法的60 %～70 % 的分類(lèi)率。

臺(tái)灣DEU科技（德亞科技）開(kāi)發(fā)的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)系統(tǒng)Rapid ScreenTM RS-2000為全世界最先通過(guò)美國(guó)FDA認(rèn)證的早期肺癌輔助診測(cè)系統(tǒng)。該產(chǎn)品采用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN，自動(dòng)標(biāo)識(shí)數(shù)字胸片中可疑結(jié)節(jié)區(qū)。經(jīng)臺(tái)灣和美國(guó)的臨床實(shí)驗(yàn)，可使放射專(zhuān)家檢測(cè)T1期肺癌的能力明顯提高(潛在提升約15 %以上)。

DeGroff等使用電子聽(tīng)診器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制造了一種儀器，它可正確地區(qū)分兒童生理性和病理性雜音。用電子聽(tīng)診器記錄的兒童心音，輸入能識(shí)別復(fù)雜參數(shù)的ANN，分析的敏感性和特異性均達(dá)100%。

3、其他：

生物信息學(xué)中的研究中可應(yīng)用于基因組序列分析、蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和分類(lèi)、網(wǎng)絡(luò)智能查詢(xún)等方面。

藥學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于定量藥物設(shè)計(jì)、藥物分析、藥動(dòng)/藥效學(xué)等方面。例如：用于預(yù)測(cè)藥物效應(yīng)。Veng-Pederson用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)阿芬太尼對(duì)兔心率的影響，對(duì)用藥后180-300分鐘的藥物效應(yīng)取得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果（平均相對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)78%）。分析群體藥動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)，以獲知群體藥動(dòng)學(xué)特征和不同人口統(tǒng)計(jì)因子對(duì)藥物行為的影響，對(duì)臨床用藥具有指導(dǎo)意義。

4、麻醉與危重醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的研究

手術(shù)室和ICU內(nèi)是病人信息富集的地方，而且大量的信息處在動(dòng)態(tài)變化中，隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的飛速進(jìn)步，所能獲取的信息越來(lái)越多，醫(yī)護(hù)人員面臨著“信息轟炸”。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以很好地幫助我們應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。例如：

1）可以用于分析多個(gè)生理變量之間的關(guān)系，幫助研究其內(nèi)在的關(guān)系，或預(yù)測(cè)一些變量之間的關(guān)系：Perchiazzi在肺損傷和正常的豬容量控制機(jī)械通氣中，用ANN估計(jì)肺順應(yīng)性的變化，不需要中斷呼吸，與標(biāo)準(zhǔn)方法相比誤差很小。

2）結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可能從海量數(shù)據(jù)庫(kù)例如電子病歷系統(tǒng)中，發(fā)現(xiàn)一些尚未發(fā)現(xiàn)或尚無(wú)確切證據(jù)的關(guān)系與現(xiàn)象：Buchman 研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線形回歸兩種方法，用病人的基本資料、藥物治療差異和生理指標(biāo)的變化預(yù)測(cè)在ICU延遲（>7天）。

3）信號(hào)處理：Ortolani等利用EEG的13個(gè)參數(shù)輸入ANN，自行設(shè)計(jì)的麻醉深度指數(shù)NED0-100作為輸出，比較NED與BIS之間有很好的相關(guān)性；

4）干擾信號(hào)的自動(dòng)區(qū)分檢測(cè)：Jeleazcov C等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分麻醉中和后檢測(cè)到的EEG信號(hào)中的假信號(hào)，是傳統(tǒng)EEG噪音檢測(cè)方法的1.39-1.89倍。

5）各種臨床狀況的預(yù)測(cè)：Laffey用ANN預(yù)測(cè)肌肉松弛藥的殘留，發(fā)現(xiàn)明顯優(yōu)于醫(yī)生的評(píng)估，還有用于預(yù)測(cè)propfol劑量個(gè)體差異的，預(yù)測(cè)術(shù)后惡心、嘔吐，預(yù)測(cè)全麻后PACU停留時(shí)間，預(yù)測(cè)ICU死亡率等較多的研究。

篇5

12月智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)在產(chǎn)業(yè)政策、標(biāo)準(zhǔn)制定、硬件產(chǎn)品3個(gè)方面持續(xù)發(fā)酵。上述《行動(dòng)計(jì)劃》將智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)作為第一類(lèi)需要取得率先突破的智能產(chǎn)品，計(jì)劃到2020年建成“軟件(車(chē)輛智能計(jì)算平臺(tái)體系架構(gòu)、自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng))+硬件(車(chē)載智能芯片)+算法(車(chē)輛智能算法)”一體化的車(chē)輛智能化平臺(tái)及平臺(tái)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以支撐高度自動(dòng)駕駛(HA級(jí)/L4級(jí))。12月18日，北京市交通委推出《北京市關(guān)于加快推進(jìn)自動(dòng)駕駛車(chē)輛道路測(cè)試有關(guān)工作的指導(dǎo)意見(jiàn)(試行)》和《北京市自動(dòng)駕駛車(chē)輛道路測(cè)試管理實(shí)施細(xì)則(試行)》，使得我國(guó)首個(gè)自動(dòng)駕駛路測(cè)規(guī)定成功落地。12月26日全國(guó)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)分技術(shù)委員會(huì)獲批成立，負(fù)責(zé)汽車(chē)駕駛環(huán)境感知與預(yù)警、駕駛輔助、自動(dòng)駕駛以及與汽車(chē)駕駛直接相關(guān)的車(chē)載信息服務(wù)領(lǐng)域國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)制修訂工作。12月27日，工信部及國(guó)標(biāo)委聯(lián)合印發(fā)《國(guó)家車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē))》，充分發(fā)揮標(biāo)準(zhǔn)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境構(gòu)建中的頂層設(shè)計(jì)和基礎(chǔ)引領(lǐng)作用;《指南》提出99項(xiàng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目，其中24項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目研究和制定工作已于近期啟動(dòng)。12月22日，地平線機(jī)器人面向智能駕駛的征程(Journey)1.0處理器和面向智能攝像頭的旭日(Sunrise)1.0處理器，助推車(chē)載智能芯片商業(yè)化步伐。我們建議重點(diǎn)關(guān)注將在2018年年初的百度Apollo2.0(原計(jì)劃于2017.12月)，屆時(shí)Apollo2.0平臺(tái)將新增高級(jí)感知、安全服務(wù)兩大功能。

從產(chǎn)品、巨頭行動(dòng)、融資三個(gè)方面來(lái)看AI芯片依然“熱度不減”。12月除了地平線機(jī)器人兩款車(chē)載智能芯片外，海外芯片巨頭英偉達(dá)在11號(hào)適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的新款GPU--TitanV，IBM也在26號(hào)POWER9處理器，以及裝有POWER9的新一代PowerSystems服務(wù)器AC922，該服務(wù)器可以大幅提升Chainer、TensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能，將深度學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練時(shí)效提高近四倍。12月26日，英偉達(dá)禁止在數(shù)據(jù)中心使用消費(fèi)者級(jí)顯卡GeForce做深度學(xué)習(xí)一時(shí)引起業(yè)界一片嘩然，但事后英偉達(dá)表態(tài)“GeForce/Titan客戶只要不下載新的驅(qū)動(dòng)程序就對(duì)GeForce/Titan用戶在數(shù)據(jù)中心的使用無(wú)影響”，此前新聞系誤讀。融資方面，地平線機(jī)器人獲得建投華科、英特爾等投資方的上億美元A+輪戰(zhàn)略投資，Thinkforce獲得依圖科技、云鋒基金等投資方的4.5億元A輪投資。

投資建議

根據(jù)我們對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的調(diào)研及跟蹤，AI領(lǐng)域，建議重點(diǎn)關(guān)注:?？低?、大華股份、中科曙光、恒生電子、富瀚微、科大訊飛等，智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域建議重點(diǎn)關(guān)注:德賽西威、華陽(yáng)集團(tuán)、四維圖新、千方科技、索菱股份、路暢科技等

風(fēng)險(xiǎn)提示

篇6

如果時(shí)光倒流500年，你會(huì)如何對(duì)當(dāng)時(shí)的人們述說(shuō)今日的世界？在那個(gè)時(shí)代，哥白尼剛剛發(fā)表日心論，伽利略還在比薩斜塔拋擲鐵球，吳承恩還在用毛筆寫(xiě)著《西游記》。如果你對(duì)他們說(shuō)：“嘿，老兄，我對(duì)著手上的這個(gè)‘黑色方塊’說(shuō)句話，它不僅能讓你看到太陽(yáng)系長(zhǎng)什么樣，告訴你什么是重力加速度，還能直接把唐僧要去西天取的經(jīng)下載給你看?！彼麄兛赡軙?huì)覺(jué)得你要么是神仙，要么是神經(jīng)。

AI從誕生到現(xiàn)在已經(jīng)有60年的時(shí)間，期間經(jīng)歷兩輪起落，呈階梯式進(jìn)化，走到今天進(jìn)入第三個(gè)黃金期。如果按照其智能水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進(jìn)階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來(lái)?yè)碛袩o(wú)限的可能和巨大的上升空間。

AI是一門(mén)交叉的學(xué)科：人工智能由不同的技術(shù)領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。而同時(shí)，它也是一門(mén)交叉學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉，涉及到哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論等學(xué)科。因此人工智能領(lǐng)域的技術(shù)壁壘是比較高的，并且會(huì)涉及到多學(xué)科協(xié)作的問(wèn)題，對(duì)任何公司來(lái)說(shuō)，想做好人工智能將是一門(mén)大工程。未來(lái)不大可能出現(xiàn)一個(gè)公司能包攬整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)每一個(gè)部分的工作，更可能的模式將是一個(gè)公司專(zhuān)注于一個(gè)相對(duì)細(xì)分的領(lǐng)域，通過(guò)模塊化協(xié)作的形式實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的不同應(yīng)用。

進(jìn)化史呈階梯狀，以階段突破式為成長(zhǎng)模式：人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了兩次黃金和低谷期，

現(xiàn)在正經(jīng)歷著第三個(gè)黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等年輕科學(xué)家在達(dá)特茅斯一起聚會(huì)，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，標(biāo)志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機(jī)，標(biāo)志著第一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生。1970年，因?yàn)橛?jì)算能力沒(méi)能突破完成大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，人工智能的第一個(gè)黃金期到此結(jié)束。

后直到1982年德普霍爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，人工智能進(jìn)入第二個(gè)黃金期，之后BP算法的出現(xiàn)使大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能，人工智能的發(fā)展又一次進(jìn)入。1990年，因?yàn)槿斯ぶ悄苡?jì)算機(jī)和DARPA沒(méi)能實(shí)現(xiàn)，政府撤資，人工智能又一次進(jìn)入低估。2006年，隨著“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得突破性進(jìn)展，人工智能又一次進(jìn)入黃金時(shí)期。

AI將由狹義智能向廣義智能進(jìn)化，雖然人工智能的誕生已經(jīng)有60年的時(shí)間但如果把它比喻成一個(gè)人的話，當(dāng)前的他應(yīng)該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級(jí)智能三個(gè)大的發(fā)展階段，現(xiàn)階段的圖像與語(yǔ)音識(shí)別水平標(biāo)志著人類(lèi)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進(jìn)。

狹義智能：即當(dāng)前的技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的智能水平，包括計(jì)算智能與感知智能兩個(gè)子階段，計(jì)算智能指的機(jī)器開(kāi)始具備計(jì)算與傳遞信息的功能，感知智能指機(jī)器開(kāi)始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識(shí)別與語(yǔ)音識(shí)別的能力，并能以此為判斷采取一些行動(dòng)。

廣義智能：指的是機(jī)器開(kāi)始具備認(rèn)知能力，能像人類(lèi)一樣獲取信息后主動(dòng)思考并主動(dòng)采取行動(dòng)。在這個(gè)階段，機(jī)器可以全面輔助或代替人類(lèi)工作。

超級(jí)智能：這個(gè)階段的機(jī)器幾乎在所有領(lǐng)域都比人類(lèi)聰明，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能等。這個(gè)階段目前離我們還比較遙遠(yuǎn)，到時(shí)候人類(lèi)的文明進(jìn)步和跨越或許將有賴(lài)于機(jī)器，而機(jī)器人意識(shí)的倫理問(wèn)題也許將在這個(gè)階段成為主要問(wèn)題。

推薦引擎及協(xié)同過(guò)濾可以分析更多的數(shù)據(jù)

智能助手并不只局限于Siri等手機(jī)語(yǔ)音助手。微軟率先在win10 系統(tǒng)中加入個(gè)人智能助理Cortana，標(biāo)志著個(gè)人PC端智能助理的出現(xiàn)；圖靈機(jī)器人以云服務(wù)的方式進(jìn)入海爾智能家居、博世m(xù)ySPIN車(chē)載系統(tǒng)，預(yù)示著多場(chǎng)景人工智能解決方案的潮流。初步實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的智能助手系統(tǒng)，已經(jīng)被應(yīng)用于智能客服、聊天機(jī)器人、家用機(jī)器人、微信管理平臺(tái)、車(chē)載系統(tǒng)、智能家居系統(tǒng)、智能手機(jī)助理等多個(gè)軟硬件領(lǐng)域。

垂直類(lèi)網(wǎng)站及社交平臺(tái)可以借助智能助手系統(tǒng)打造高專(zhuān)業(yè)度的“在線專(zhuān)家”以提升平臺(tái)價(jià)值；企業(yè)可以借助以“語(yǔ)義識(shí)別”為基礎(chǔ)的智能助手系統(tǒng)，打造智能客服，效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的以“關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)”為技術(shù)支持的客服系統(tǒng)。

推薦引擎，是主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求，并主動(dòng)推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡(luò)。挖掘用戶的喜好和需求，主動(dòng)向用戶推薦其感興趣或者需要的對(duì)象。傳統(tǒng)推薦引擎通常利用用戶在平臺(tái)上的歷史記錄進(jìn)行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推進(jìn)，推薦引擎及協(xié)同過(guò)濾可以分析更多的數(shù)據(jù)，乃至全網(wǎng)數(shù)據(jù)，并模擬用戶的需求，真正達(dá)到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂(lè)服務(wù)平臺(tái)Spotify也利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參與建設(shè)其音樂(lè)推薦引擎；谷歌也提出利用深度學(xué)習(xí)方法來(lái)學(xué)習(xí)標(biāo)簽進(jìn)行推薦建設(shè)。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分析客戶消費(fèi)的大數(shù)據(jù)，還計(jì)劃構(gòu)建一個(gè)在AWS云上的以GPU為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個(gè)利用AI技術(shù)的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬(wàn)美元的投資。Nara 的數(shù)據(jù)庫(kù)中有超過(guò)100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，學(xué)習(xí)使用者的偏好，最終達(dá)到“電腦幫你點(diǎn)餐”的目的。

而今年3月22日，國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)軍企業(yè)阿里巴巴旗下的阿里云數(shù)加啟動(dòng)“個(gè)性化推薦”引擎對(duì)外公測(cè)，該引擎用于幫助創(chuàng)業(yè)者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個(gè)性化服務(wù)能力。阿里云數(shù)加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開(kāi)發(fā)，節(jié)省程序量達(dá)到90%，推薦引擎的搭建時(shí)間將由幾個(gè)月縮短到幾天。

對(duì)于不了解算法的人，只能實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽規(guī)則類(lèi)的推薦，但如果要做成機(jī)械化、類(lèi)似協(xié)同過(guò)濾的算法，創(chuàng)業(yè)公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高?，F(xiàn)在用了數(shù)加的推薦引擎，商家只需要做數(shù)據(jù)的ETL加工，推薦的結(jié)果集、訓(xùn)練集都不用處理，只需要調(diào)整參加即可得到推薦結(jié)果。

AI帶給人們新的視覺(jué)？？？

醫(yī)療：為健康診斷和藥品研發(fā)插上高飛的翅膀

健康診斷有望迎來(lái)新紀(jì)元，海量的病歷數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)界的新研究成果，單靠人工很難及時(shí)篩選并利用，而引入人工智能技術(shù)將充分發(fā)揮這些信息的價(jià)值。例如著名的個(gè)人健康管理產(chǎn)品公司W(wǎng)elltok將 IBM的Watson功能融入旗下產(chǎn)品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認(rèn)知計(jì)算能力理解人類(lèi)語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)與用戶溝通的能力，從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析并為用戶提供健康管理相關(guān)的答案和建議，實(shí)現(xiàn)健康管理、慢病恢復(fù)訓(xùn)練、健康食譜等功能，這一領(lǐng)域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創(chuàng)新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購(gòu)醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商Merge，將研究如何實(shí)現(xiàn) Watson的“辨讀”醫(yī)學(xué)影像功能。此外，AI 還可以從醫(yī)療中心獲得的健康數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)根據(jù)分析患者行為來(lái)制定個(gè)性化治療方案的功能。

智能家居：天花板尚遠(yuǎn)，AI有望成為核心

行業(yè)天花板尚遠(yuǎn)，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書(shū)的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個(gè)理想中的智能家居系統(tǒng)。雖然我們目前可能離那個(gè)無(wú)所不能的智能管家還很遙遠(yuǎn)，但智能家居對(duì)我們生活的變革確實(shí)已經(jīng)開(kāi)始了。根據(jù)《2012-2020 年中國(guó)智能家居市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)及投資機(jī)會(huì)分析報(bào)告》的預(yù)測(cè)，我國(guó)智能家居市場(chǎng)在 2016年將達(dá)到605.7億的規(guī)模，同比增長(zhǎng)50.15%，到2020年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達(dá)到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)家居的感應(yīng)式控制甚至自我學(xué)習(xí)能力。

AI有望成為智能家居的核心，實(shí)現(xiàn)家居自我學(xué)習(xí)與控制。按照智能家居的發(fā)展進(jìn)度，大致可以分為四個(gè)階段：手機(jī)控制、多控制結(jié)合、感應(yīng)式控制、系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)。當(dāng)前的發(fā)展水平還處在手機(jī)控制向多控制結(jié)合的過(guò)度階段。而從多控制結(jié)合向感應(yīng)式控制甚至自我學(xué)習(xí)階段進(jìn)化時(shí)，AI將發(fā)揮主要功能。到今天為止，家居的實(shí)體功能已經(jīng)較為全面，未來(lái)的發(fā)展重點(diǎn)可能在于如何使之升級(jí)改造，實(shí)現(xiàn)家居的自我行為及協(xié)作，因此未來(lái)AI在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用有望成為其核心價(jià)值。AI對(duì)智能家居的重構(gòu)可以深入到方方面面，包括：控制主機(jī)、照明系統(tǒng)、影音系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控、防盜監(jiān)控、門(mén)窗控制、能源管理、空調(diào)系統(tǒng)、花草澆灌、寵物看管等等。

無(wú)人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性

優(yōu)點(diǎn)多、動(dòng)機(jī)足、政策漸萌芽。據(jù)麥肯錫的調(diào)查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無(wú)人駕駛汽車(chē)內(nèi)的乘客通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用數(shù)字媒體服務(wù)的時(shí)間多一分鐘，每年全球數(shù)字媒體業(yè)務(wù)產(chǎn)生的利潤(rùn)將增加 50億歐元。此外，由于自動(dòng)泊車(chē)無(wú)須為乘客下車(chē)預(yù)留開(kāi)門(mén)空間，使得停車(chē)位空間可縮減至少15%。

如果無(wú)人駕駛汽車(chē)以及ADAS系統(tǒng)能夠?qū)⑹鹿拾l(fā)生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金?？梢哉f(shuō)諸多的優(yōu)點(diǎn)使得無(wú)人駕駛技術(shù)的研發(fā)動(dòng)機(jī)還是相當(dāng)充分的，因此未來(lái)無(wú)人駕駛推行的力度應(yīng)該還會(huì)保持在一個(gè)比較高的水平。美國(guó)勒克斯研究公司曾預(yù)計(jì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的市場(chǎng)規(guī)模在2030年將達(dá)到870億美元。

到目前為止，各國(guó)政府對(duì)于無(wú)人駕駛技術(shù)在政策上的支持正逐步放開(kāi)，美國(guó)政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計(jì)劃；英國(guó)目前已經(jīng)不需要獲得額外批準(zhǔn)和履約保證即可進(jìn)行實(shí)際道路的無(wú)人駕駛汽車(chē)測(cè)試；而德國(guó)也在去年宣布將計(jì)劃設(shè)立無(wú)人駕駛汽車(chē)測(cè)試路段，供安裝有駕駛輔助系統(tǒng)或全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)車(chē)輛行駛；歐盟總部正在就如何修改現(xiàn)行有關(guān)駕駛的法律法規(guī)從而支持自動(dòng)駕駛的發(fā)展展開(kāi)討論和研究工作；日本也提出要在2020年之前實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)方面的立法，并將自動(dòng)駕駛作為 2016年9月七國(guó)集團(tuán)交通部長(zhǎng)會(huì)議的議題。

“無(wú)人汽車(chē)大腦”AI的智能程度決定了無(wú)人駕駛的可靠性。由于無(wú)人駕駛完全交由汽車(chē)的內(nèi)置程序負(fù)責(zé)，因此AI就是無(wú)人汽車(chē)的大腦，而測(cè)距儀、雷達(dá)、傳感器、GPS等。設(shè)備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無(wú)人駕駛汽車(chē)在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測(cè)設(shè)備出現(xiàn)故障的突況下能否及時(shí)做出正確的判斷并靈活調(diào)整行駛策略，最終決定了無(wú)人駕駛汽車(chē)當(dāng)前最亟待突破的可靠性。

NVIDIA 在2016年的 CES大會(huì)上了“Drive PX 2”車(chē)載計(jì)算機(jī)，以及一套與之搭配的具有學(xué)習(xí)功能的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。該系統(tǒng)的亮點(diǎn)在于“自我學(xué)習(xí)”，通過(guò)讓車(chē)輛自行分析路面狀況，而不是在數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)先儲(chǔ)存的策略實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，系統(tǒng)背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為車(chē)輛的自我學(xué)習(xí)和完善提供支持。并且由于它是通過(guò)判斷物體的行進(jìn)軌跡而不是物體本身去計(jì)算路徑，因此在駕駛時(shí)受天氣影響較小。

AI 成必爭(zhēng)之地

目前全球AI主戰(zhàn)場(chǎng)依舊在歐美。Venture Scanner的統(tǒng)計(jì)顯示，根據(jù)從事 AI相關(guān)業(yè)務(wù)的公司數(shù)量來(lái)看，目前全球 AI的主戰(zhàn)場(chǎng)還是集中在北美和西歐地區(qū)。美國(guó)數(shù)量最多，達(dá)到450家左右的水平。而中國(guó)從事相關(guān)業(yè)務(wù)的公司數(shù)量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國(guó)家及非洲南部國(guó)家水平接近，相比起歐美國(guó)家的AI公司數(shù)量，還有很大的提高空間。

Google：投資未來(lái)的人工智能帝國(guó)

建立Alphabet帝國(guó)，具備品牌背書(shū)效應(yīng)。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關(guān)的技術(shù)基礎(chǔ)部門(mén)”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨(dú)立出來(lái)，成為 Alphabet 旗下的獨(dú)立公司。通過(guò)建立 Alphabet集團(tuán)，谷歌將不同業(yè)務(wù)的研發(fā)獨(dú)立出來(lái)，以子公司的形式進(jìn)行業(yè)務(wù)開(kāi)展，保留在Google這個(gè)品牌下的基本都是原有的傳統(tǒng)強(qiáng)勢(shì)業(yè)務(wù)。

而其它公司負(fù)責(zé)在各自的領(lǐng)域“打頭陣”，一旦業(yè)務(wù)研發(fā)成功，母公司連帶著google這個(gè)品牌都可以受益，而如果研發(fā)失敗，也不會(huì)公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書(shū)效應(yīng)。將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到所有產(chǎn)品之中，我們不難發(fā)現(xiàn)，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類(lèi)產(chǎn)品中，可謂是全線鋪開(kāi)。正應(yīng)了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹(jǐn)慎地將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到我們所有的產(chǎn)品之中。”根據(jù)當(dāng)前Alphabet 的集團(tuán)架構(gòu)，我們將涉及到AI應(yīng)用的子公司情況以及相應(yīng)的業(yè)務(wù)開(kāi)展情況羅列如下：

Nest：從事智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。2014 年谷歌以32億美元收購(gòu) Nest。Nest 生產(chǎn)智能恒溫器，它能夠?qū)W習(xí)用戶的行為習(xí)慣，并且根據(jù)他們的喜好去調(diào)節(jié)溫度。同時(shí)，Nest 也提供火警探測(cè)器和家庭安全攝像頭等智能家居。

Google X：谷歌各類(lèi)創(chuàng)新技術(shù)的“孵化池”。Google X開(kāi)展的與AI有關(guān)的項(xiàng)目有：無(wú)人駕駛汽車(chē)、Project Wing 無(wú)人機(jī)送貨項(xiàng)目、對(duì)抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預(yù)警和健康監(jiān)控的可穿戴設(shè)備、Project Titan 太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)項(xiàng)目、以及 Replicant 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的機(jī)器人項(xiàng)目等。

Verily：從事生命科學(xué)業(yè)務(wù)，即原來(lái)的 Google Life Science。代表產(chǎn)品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數(shù)據(jù)的智能隱形眼鏡，以及監(jiān)控血液中納米粒子的智能腕表。

DeepMind：深度學(xué)習(xí)算法公司。2014年谷歌以4億美元收購(gòu)了DeepMind。

篇7

關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)

一、智能決策技術(shù)概述

1.決策支持系統(tǒng)的形成

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、管理信息系統(tǒng)的發(fā)展以及運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)的應(yīng)用，為決策支持系統(tǒng)的形成打下了基礎(chǔ)。決策支持系統(tǒng)(DecisionSupportSystem—DDS)是80年代迅速發(fā)展起的新型計(jì)算機(jī)學(xué)科。70年代初由美國(guó)M.S.ScottMorton在《管理決策系統(tǒng)》一文中首先提出決策支持系統(tǒng)的概念。

DSS實(shí)質(zhì)上是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。管理信息系統(tǒng)重點(diǎn)在對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理。運(yùn)籌學(xué)在運(yùn)用模型輔助決策體現(xiàn)在單模型輔助決策上。隨著新技術(shù)的發(fā)展，所需要不得不解決的問(wèn)題會(huì)愈來(lái)愈復(fù)雜，所涉及的模型會(huì)愈來(lái)愈多，模型類(lèi)型也由數(shù)學(xué)模型擴(kuò)充數(shù)據(jù)處理模型。模型數(shù)量也愈來(lái)愈多。這樣，對(duì)多模型輔助決策問(wèn)題，在決策支持系統(tǒng)出現(xiàn)之前是靠人來(lái)實(shí)現(xiàn)模型間的聯(lián)合和協(xié)調(diào)。決策支持系統(tǒng)的出現(xiàn)就是要解決由計(jì)算機(jī)自動(dòng)組織和協(xié)調(diào)多模型運(yùn)行，對(duì)大量數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的存取和處理，達(dá)到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統(tǒng)的新特點(diǎn)就是增加了模型庫(kù)和模型庫(kù)管理系統(tǒng)，它把眾多的模型(數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲(chǔ)起來(lái)，并且建立了模型庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的有機(jī)結(jié)合。這種有機(jī)結(jié)合適應(yīng)人機(jī)交互功能，自然促使新型系統(tǒng)的出現(xiàn)，即DDS的出現(xiàn)。它不同于MIS數(shù)據(jù)處理，也不同于模型的數(shù)值計(jì)算，而是它們的有機(jī)集成。它既有數(shù)據(jù)處理功能又具有數(shù)值計(jì)算功能。

決策支持系統(tǒng)概念及結(jié)構(gòu)。決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過(guò)人機(jī)交互，輔助各級(jí)決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。

DSS使人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)三者有機(jī)結(jié)合起來(lái)。它大大擴(kuò)充了數(shù)據(jù)庫(kù)功能和模型庫(kù)功能，即DSS的發(fā)展使管理信息系統(tǒng)上升到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的新臺(tái)階上。DSS使那些原來(lái)不能用計(jì)算機(jī)解決的問(wèn)題逐步變成能用計(jì)算機(jī)解決。

2.人工智能概念和研究范圍

(1)人工智能定義。由計(jì)算機(jī)來(lái)表示和執(zhí)行人類(lèi)的智能活動(dòng)(如判斷、識(shí)別、理解、學(xué)習(xí)、規(guī)劃和問(wèn)題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴(kuò)大機(jī)器智能，使計(jì)算機(jī)逐步向人的智能靠近。

(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：?jiǎn)栴}求解、邏輯推理和定理證明、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器視覺(jué)、智能檢索系統(tǒng)、組合高度問(wèn)題、系統(tǒng)與表達(dá)語(yǔ)言等；其主要研究領(lǐng)域有：自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人學(xué)、知識(shí)工程。

自然語(yǔ)言處理：語(yǔ)音的識(shí)別與合成，自然語(yǔ)言的理解和生成，機(jī)器翻譯等。

機(jī)器人學(xué)：從操縱型、自動(dòng)型轉(zhuǎn)向智能型。在重、難、險(xiǎn)、害等工作領(lǐng)域中推廣使用機(jī)器人。

知識(shí)工程：研究和開(kāi)發(fā)專(zhuān)家系統(tǒng)。目前人工智能的研究中，最接近實(shí)用的成果是專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)在符號(hào)推理、醫(yī)療診斷、礦床勘探、化學(xué)分析、工程設(shè)計(jì)、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

3.決策支持新技術(shù)

(1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的興起和概念。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouse—DW)的概念是PrismSolutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書(shū)《建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》(BuildingtheDataWarehouse)中提出的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的提出是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，并行處理和分布式技術(shù)的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，它是解決信息技術(shù)在發(fā)展中一方面擁有大量數(shù)據(jù)，另一方面有用信息卻很貧乏(Datarich—Informationpoor)這種不正?，F(xiàn)象的綜合解決方案。

W.H.Inmon在《建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》一書(shū)中，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義為：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營(yíng)管理中決策制定過(guò)程。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)用于事務(wù)處理，也叫操作型處理，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)進(jìn)行日常操作，即對(duì)一或一組記錄的查詢(xún)和修改，主要為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。用戶關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于決策支持，也稱(chēng)分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

(2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的：主題是數(shù)據(jù)歸類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)，每一個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前，必須經(jīng)過(guò)加工與集成。對(duì)不同的數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長(zhǎng)不一致等?？傊畬⒃紨?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作一個(gè)從面向應(yīng)用到面向主題的大轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是穩(wěn)定的：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包括了大量的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后是極少或根本不更新的。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是隨時(shí)間變化的：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)限在5-10年，故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時(shí)間項(xiàng)，標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時(shí)期，這適合DSS進(jìn)行時(shí)間趨勢(shì)分析。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)很大：通常的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)量為10GB級(jí)，大型的是一個(gè)TB級(jí)數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)中索引和綜合數(shù)據(jù)占2/3，原始數(shù)據(jù)占1/3。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟、硬件要求：需要一個(gè)巨大的硬件平臺(tái)和一個(gè)并行的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

(3)數(shù)據(jù)開(kāi)采的概念及方法。1995年在加拿大召開(kāi)了第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase—KDD)和數(shù)據(jù)開(kāi)采(DataMining—DM)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議以后，“數(shù)據(jù)開(kāi)采”開(kāi)始流行，它是“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”概念的深化，知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)開(kāi)采是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。KDD一詞是在1989年8月于美國(guó)底特律市召開(kāi)的第一屆KDD國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上正式形成的。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)被認(rèn)為是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識(shí)的整個(gè)過(guò)程。數(shù)據(jù)開(kāi)采被認(rèn)為是KDD過(guò)程中的一個(gè)特定步驟，它用專(zhuān)門(mén)算法從數(shù)據(jù)中抽取模式。

數(shù)據(jù)開(kāi)采的主要方法和技術(shù)有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術(shù)、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)分析方法及其它方法。

二、智能決策技術(shù)原理

要能做出智能決策需要在智能決策支持系統(tǒng)的輔助下才能實(shí)現(xiàn)。因而要知道智能決策技術(shù)的原理就須要知道智能決策支持系統(tǒng)的原理及構(gòu)造。

智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)是在決策支持系統(tǒng)(DSS)的基礎(chǔ)上集成人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)(ES)而形成的。決策支持系統(tǒng)主要是由問(wèn)題處理與人機(jī)交互系統(tǒng)(由語(yǔ)言系統(tǒng)和問(wèn)題處理系統(tǒng)組成)、模型庫(kù)系統(tǒng)(由模型庫(kù)管理系統(tǒng)和模型庫(kù)組成)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(由數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)組成)等組成。專(zhuān)家系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)和知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)三者組成。決策支持系統(tǒng)和專(zhuān)家系統(tǒng)集成為智能決策支持系統(tǒng)。

IDSS中DSS和ES的結(jié)合主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

(1)DSS和ES的總體結(jié)合。由集成系統(tǒng)把DSS和ES有機(jī)結(jié)合起來(lái)(將兩者一體化)。

KB和MB的結(jié)合。模型庫(kù)中的數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型作為知識(shí)的一種形式，即過(guò)程性知識(shí)，加入到知識(shí)推理過(guò)程中去，或者將知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)結(jié)合起來(lái)，形成知識(shí)推理模型加入到模型庫(kù)中去。

(2)DB和動(dòng)態(tài)DB的結(jié)合。DSS中的DB可以看成是相對(duì)靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)，它為ES中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)提供初始數(shù)據(jù)，ES推理結(jié)束后，動(dòng)態(tài)DB中的結(jié)果再送回到DSS中的DB去。由DSS和ES這三種結(jié)合形式，也說(shuō)形成了三種IDSS集成形式。

智能決策支持系統(tǒng)是以大量的信息收集和大量的知識(shí)為基礎(chǔ)，將它們存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)中，為問(wèn)題處理系統(tǒng)服務(wù)。將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能進(jìn)行求解的過(guò)程，就是通過(guò)對(duì)問(wèn)題的分解和分析，建立問(wèn)題求解的總框架模型，根據(jù)這個(gè)總框架模型的各組成部分的目標(biāo)、功能、數(shù)據(jù)和求解的要求來(lái)決定各組成部分是建立新模型，還是選擇已有的成熟模型；多模型如何組合；需要利用哪些數(shù)據(jù)；是采用數(shù)值計(jì)算模型還是采用知識(shí)推理模型進(jìn)行各種處理方法選擇，然后對(duì)其進(jìn)行求解。將求解的結(jié)果或得到的支持決策的信息反回給決策用戶。

三、智能決策技術(shù)的應(yīng)用

決策支持系統(tǒng)自70年代初產(chǎn)生以來(lái)，在這20年間逐步應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域和部門(mén)，在發(fā)展中不斷融入人工智能的技術(shù)使之成為智能決策支持系統(tǒng)，并得到更加廣泛的應(yīng)用。主要有以下部門(mén)：

1.企業(yè)(包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)等)

(1)生產(chǎn)部門(mén)；(2)財(cái)務(wù)部門(mén)；(3)銷(xiāo)售部門(mén)；

(4)運(yùn)輸、后勤部門(mén)；(5)勞動(dòng)人事部門(mén)；(6)外貿(mào)部門(mén)，等等。

2.事業(yè)單位

(1)城市管理部門(mén)；(2)衛(wèi)生保健部門(mén)；

(3)資源管理部門(mén)；(4)教育文化部門(mén)，等等。

3.國(guó)防軍事領(lǐng)域

4.研究開(kāi)發(fā)領(lǐng)域

在我國(guó)，目前已開(kāi)發(fā)應(yīng)用的有：全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策支持系統(tǒng)，省區(qū)整體發(fā)展決策支持系統(tǒng)，縣區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究決策支持系統(tǒng)，各行業(yè)的發(fā)展決策支持系統(tǒng)，公司一級(jí)的、廠一級(jí)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策支持系統(tǒng)，流域管理決策支持系統(tǒng)，運(yùn)輸經(jīng)營(yíng)管理決策支持系統(tǒng)，人口發(fā)展與控制決策支持系統(tǒng)，作戰(zhàn)指揮決策支持系統(tǒng)，后勤保障決策支持系統(tǒng)等等。

可見(jiàn)決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)深入到生活的各個(gè)方面。由于人們?cè)谌粘Ｉ钪?，隨時(shí)都要作出選擇和決定，這種選擇和決定就是決策?，F(xiàn)代化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活規(guī)模宏大，變化和進(jìn)展迅速，各種關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，不論是對(duì)個(gè)人、集體、地區(qū)、國(guó)家，決策的正確與否，影響是巨大的；一念之差，影響到事業(yè)的成敗，組織的興亡盛衰。而正確有效的決策在于充分掌握信息和根據(jù)信息作出正確判斷，因此采集、整理和分析信息是決策聽(tīng)首要任務(wù)。決策支持系統(tǒng)正是基于計(jì)算機(jī)上的交互式信息系統(tǒng)，主要目的是為決策者提供有價(jià)值的信息，能幫助決策者解決半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)決策問(wèn)題。隨著決策支持系統(tǒng)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，由決策支持系統(tǒng)和人工智能技術(shù)融合的智能決策支持系統(tǒng)將不斷完善，應(yīng)用的范圍將加廣泛和深入人們的生活。

參考文獻(xiàn)：

篇8

關(guān)鍵詞： 現(xiàn)代醫(yī)學(xué) 計(jì)算機(jī)技術(shù) 眼健康系統(tǒng) 醫(yī)療衛(wèi)生

通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)輔助醫(yī)療衛(wèi)生診斷已經(jīng)成為現(xiàn)代眼健康臨床醫(yī)學(xué)的常規(guī)手段之一，計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序給醫(yī)學(xué)眼界帶來(lái)的突破性進(jìn)展是發(fā)展現(xiàn)代醫(yī)學(xué)科技的一大助力。就目前來(lái)看，由于計(jì)算機(jī)軟硬件質(zhì)量逐漸提升，以及新的醫(yī)療科技的快速發(fā)展，如人工智能、醫(yī)療系統(tǒng)一體化等，特別機(jī)器的學(xué)習(xí)和新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿科技不斷發(fā)展和大范圍推廣、應(yīng)用。眼疾病的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診療已然成為時(shí)下最為熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一。

一、國(guó)內(nèi)公民的眼健康

我國(guó)首份系統(tǒng)研究視覺(jué)健康的白皮書(shū)《國(guó)民視覺(jué)健康》已經(jīng)，白皮書(shū)指出近視已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)的“國(guó)病”，它極大地?fù)p害國(guó)民的視覺(jué)健康和生活質(zhì)量。據(jù)2016年全國(guó)學(xué)生體質(zhì)健康調(diào)研結(jié)果顯示，我國(guó)5歲以上人群中，每3個(gè)人就有1個(gè)人是近視。近視總患病人數(shù)在4.37億至4.87億之間，其中，患有高度近視的總?cè)丝诟哌_(dá)2900萬(wàn)至3040萬(wàn)。白皮書(shū)指出，如果不能采取有效政策干預(yù)，預(yù)計(jì)到2020年，我國(guó)近視發(fā)病率將增長(zhǎng)到50%，國(guó)內(nèi)存在視力問(wèn)題的人數(shù)將會(huì)達(dá)到7億以上。由此可見(jiàn)，我國(guó)學(xué)生近視率一直維持在高位水平，而且呈現(xiàn)出低齡化發(fā)展趨勢(shì)。近視低齡化絕非“多戴一副眼鏡”這么簡(jiǎn)單，近視的發(fā)生與危害都是不可逆的。高度近視容易產(chǎn)生各類(lèi)眼底病變，造成嚴(yán)重的永久性視功能損害。近視的可遺傳性和家族聚集性會(huì)影響我國(guó)未來(lái)人口素質(zhì)。早在2013年，衛(wèi)計(jì)委辦公廳制定的《兒童眼及視力保健技術(shù)規(guī)范》中就指出，“兒童持續(xù)近距離注視時(shí)間每次不宜超過(guò)30分鐘，操作各種電子視頻產(chǎn)品的時(shí)間每次不宜超過(guò)20分鐘，每天累計(jì)時(shí)間建議不超過(guò)1小時(shí)。2歲以下兒童盡量避免操作各種電子視頻產(chǎn)品”。其實(shí)這些常見(jiàn)眼病能防可控，需要做的是即刻起重視每天為我們帶來(lái)光明和美好的眼睛，改變不良習(xí)慣。

二、傳統(tǒng)中醫(yī)在眼健康中的應(yīng)用

傳統(tǒng)中醫(yī)醫(yī)學(xué)理論在現(xiàn)代眼科學(xué)中扮演著重要角色，中醫(yī)眼科學(xué)是中醫(yī)臨床學(xué)科中不可缺少的重要組成部分之一。中醫(yī)眼科學(xué)是在中醫(yī)基本理論基礎(chǔ)上利用眼部疾病的發(fā)生發(fā)展和體內(nèi)臟腑經(jīng)絡(luò)的功能關(guān)系研究眼的生理、病理和眼病的臨床表現(xiàn)、診斷、辨證、治療與預(yù)防的專(zhuān)門(mén)學(xué)科。它的任務(wù)是防治眼病，維護(hù)人體視覺(jué)器官的健康。眼科診斷是從整體觀念出發(fā)，對(duì)眼病進(jìn)行診察與判斷的方法。診察與判斷是理論聯(lián)系實(shí)際診斷眼病的兩個(gè)重要環(huán)節(jié)。正如《審視瑤函?棄邪歸正論》所說(shuō)的：“夫有諸中然后形諸外，病既發(fā)者，必有形色部位之可驗(yàn)，始知何臟何腑，某經(jīng)某絡(luò)，所患虛實(shí)輕重，然后對(duì)癥醫(yī)治?！笨梢?jiàn)在很早之前人們就可以通過(guò)眼睛健康程度觀察人體機(jī)能是否健康，在中醫(yī)上肝主目，通過(guò)觀察人的眼睛狀態(tài)看出身體五臟的狀態(tài)?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)科技不斷發(fā)展為醫(yī)學(xué)診斷和治療帶來(lái)全新變革和突破，陳氏等人在1991年第一次將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于中醫(yī)學(xué)診斷實(shí)踐中，并同時(shí)提出以中醫(yī)病例為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)研究，是第一個(gè)將人工智能實(shí)踐在中醫(yī)診斷中的。

三、現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)眼健康系統(tǒng)發(fā)展的影響

隨著當(dāng)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展及醫(yī)療科技的提高，各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者都以醫(yī)學(xué)專(zhuān)家學(xué)者系統(tǒng)為主要研究目標(biāo)，在廣度和深度上兩者都因醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)的提升而達(dá)到現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診療手段的新高度。醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域服務(wù)其中一個(gè)分支就是眼健康系統(tǒng)，現(xiàn)代眼部健康系統(tǒng)構(gòu)筑了一個(gè)比較大的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，可以為人們的信息進(jìn)行儲(chǔ)存，醫(yī)生們也可以借助眼健康系統(tǒng)進(jìn)行信息共享、并發(fā)控制和一些恢復(fù)故障的技術(shù)，極大地幫助對(duì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和設(shè)計(jì)。集多種重視的表達(dá)形式為一體（如圖像、文字、視頻、聲音和文字），可以幫助改善眼健康專(zhuān)家系統(tǒng)的特性，同時(shí)增強(qiáng)眼健康系統(tǒng)的服務(wù)性能，將多媒體技術(shù)應(yīng)用在眼健康系統(tǒng)之中。投資開(kāi)發(fā)智能眼科設(shè)備，同時(shí)研發(fā)利用遠(yuǎn)程醫(yī)療、移動(dòng)互聯(lián)等技術(shù)和手段，打造眼健康0-0服務(wù)新模式。充分發(fā)揮健康系統(tǒng)的高速處理綜合問(wèn)題的特點(diǎn)，提高眼健康系統(tǒng)識(shí)別能力，全面優(yōu)化系統(tǒng)的功能并有效模擬眼科醫(yī)生在臨床診斷中直接和模擬的診斷功能。相信眼健康系統(tǒng)在智能專(zhuān)家系統(tǒng)的助力下能成為醫(yī)生最得力的助手，對(duì)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的疾病預(yù)防、診斷都是一種創(chuàng)新和突破。

四、結(jié)語(yǔ)

隨著當(dāng)代科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步發(fā)展，人類(lèi)文明被帶上新高度，醫(yī)學(xué)科技越來(lái)越智能化、細(xì)致化。由于我國(guó)是世界人口大國(guó)，同時(shí)是眼健康問(wèn)題最多的國(guó)家，隨著我國(guó)近視低齡化發(fā)展趨勢(shì)，我們將會(huì)面臨人口質(zhì)量下降這么一個(gè)問(wèn)題，在國(guó)民健康問(wèn)題上，我們應(yīng)該多關(guān)注國(guó)民眼部健康問(wèn)題，由近視引起的眼科疾病是很多的。當(dāng)然，眼部健康的檢查與保護(hù)不能單單停留在簡(jiǎn)單治療上，常常說(shuō)扼住命運(yùn)的咽喉，我們應(yīng)該在問(wèn)題出現(xiàn)之前就進(jìn)行預(yù)防，解除安全隱患，才能從根本上解決問(wèn)題。為了提高人口素質(zhì)，全面關(guān)注眼健康問(wèn)題刻不容緩，充分利用智能專(zhuān)家系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，研發(fā)新型醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)、造福社會(huì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]廖品正.中醫(yī)眼科學(xué)[J].中國(guó)中醫(yī)藥出版社，20001-01（Z1）：264.

篇9

 

2013年4月，德國(guó)政府在漢諾威工業(yè)技術(shù)博覽會(huì)上正式推出 “工業(yè)4.0”高科技戰(zhàn)略計(jì)劃。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。德國(guó)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界將機(jī)械制造設(shè)備定義為工業(yè)1.0，電氣化定義為工業(yè)2.0，生產(chǎn)工藝自動(dòng)化定義為工業(yè)3.0，將物聯(lián)網(wǎng)和制造業(yè)服務(wù)化帶來(lái)的智能制造定義為工業(yè)4.0。

 

德國(guó)“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略旨在通過(guò)充分利用信息通訊技術(shù)和信息物理系統(tǒng)(CPS)相結(jié)合的手段，推動(dòng)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型。包含了由集中式控制向分散式增強(qiáng)型控制的基本模式轉(zhuǎn)變，建立高度靈活的個(gè)性化和數(shù)字化的產(chǎn)品與服務(wù)的生產(chǎn)模式。“工業(yè)4.0”主要分為三大主題，一是“智能工廠”，重點(diǎn)研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)及過(guò)程，以及網(wǎng)絡(luò)化分布式生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)現(xiàn);二是“智能生產(chǎn)”，主要涉及整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)物流管理、人機(jī)互動(dòng)以及3D技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用等。三是“智能物流”，主要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、務(wù)聯(lián)網(wǎng)，整合物流資源，充分發(fā)揮現(xiàn)有物流資源供應(yīng)方的效率，使需求方能夠快速獲得服務(wù)匹配，得到物流支持。

 

二、工業(yè)4.0在醫(yī)療行業(yè)智能化中推演

 

醫(yī)療行業(yè)正在通過(guò)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等相結(jié)合的手段，向信息化邁進(jìn)。對(duì)照“工業(yè)4.0”，推演醫(yī)療信息化與工業(yè)化的融合與創(chuàng)新，可以設(shè)計(jì)出兩大醫(yī)療智能化主題，分別為：“智能醫(yī)院”和“智能醫(yī)療”。

 

2.1 智能醫(yī)院

 

智能醫(yī)院是在數(shù)字化醫(yī)院的基礎(chǔ)上，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和設(shè)備監(jiān)控技術(shù)加強(qiáng)信息管理和服務(wù);通過(guò)大數(shù)據(jù)與分析平臺(tái)，將云計(jì)算中由大型醫(yī)療設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)信息，并加上綠色智能的手段和智能系統(tǒng)等新興技術(shù)于一體，構(gòu)建一個(gè)高效安全、環(huán)境舒適的人性化醫(yī)院。其基本特征主要包含有醫(yī)療設(shè)備使用過(guò)程管控可視化、系統(tǒng)監(jiān)管全方位兩個(gè)層面。

 

醫(yī)療設(shè)備使用過(guò)程管控可視化是指在醫(yī)療設(shè)備使用過(guò)程上，包括醫(yī)用耗材管控及流程，均可直接實(shí)時(shí)展示于控制者眼前，此外，醫(yī)療設(shè)備的現(xiàn)況亦可實(shí)時(shí)掌握，減少因系統(tǒng)故障造成醫(yī)療偏差。醫(yī)療設(shè)備工作過(guò)程中的相關(guān)數(shù)據(jù)均可保留在數(shù)據(jù)庫(kù)中，讓管理者得以有完整信息進(jìn)行后續(xù)規(guī)劃，也可以依醫(yī)療設(shè)備的現(xiàn)況規(guī)劃?rùn)C(jī)器的維護(hù);可根據(jù)信息的整合建立醫(yī)療設(shè)備的智能組合。

 

系統(tǒng)監(jiān)管全方位是指通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)以傳感器做連接，使醫(yī)療設(shè)備具有感知能力，系統(tǒng)可進(jìn)行識(shí)別、分析、推理、決策、以及控制功能;這類(lèi)醫(yī)療裝備，可以說(shuō)是先進(jìn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和智能技術(shù)的深度結(jié)合，主要是透過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)累積知識(shí)的能力，來(lái)建立設(shè)備信息及反饋的數(shù)據(jù)庫(kù)。

 

2.2 智能醫(yī)療

 

主要涉及整個(gè)醫(yī)療過(guò)程的物流管理、人機(jī)互動(dòng)、3D打印等技術(shù)在醫(yī)療過(guò)程中的應(yīng)用。

 

智能醫(yī)療是指由智能機(jī)器和人類(lèi)專(zhuān)家共同組成的人機(jī)一體化智能系統(tǒng)，它在醫(yī)療過(guò)程中能進(jìn)行智能活動(dòng)，諸如分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等。通過(guò)人與智能機(jī)器的合作共事，去擴(kuò)大、延伸和部分地取代人類(lèi)專(zhuān)家在醫(yī)療過(guò)程中的腦力勞動(dòng)。與傳統(tǒng)的醫(yī)療相比，智能醫(yī)療具有學(xué)習(xí)能力和自維護(hù)能力、人機(jī)一體化、虛擬實(shí)現(xiàn)等特征。

 

近年來(lái)，由人工智能、醫(yī)用機(jī)器人和數(shù)字化輔助醫(yī)療技術(shù)等相結(jié)合的智能醫(yī)療技術(shù)，正引領(lǐng)新一輪的醫(yī)療變革。智能醫(yī)療技術(shù)開(kāi)始貫穿于檢驗(yàn)、手術(shù)、護(hù)理和康復(fù)等醫(yī)療的各個(gè)環(huán)節(jié)。當(dāng)今世界醫(yī)療行業(yè)智能化發(fā)展呈現(xiàn)兩大趨勢(shì)。

 

一是以3D打印為代表的“數(shù)字化”技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)率先應(yīng)用。尤其是康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域個(gè)性定制化需求顯著，而個(gè)性化、小批量和高精度恰是3D打印技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在。目前，3D打印在醫(yī)療生物行業(yè)的應(yīng)用主要包括1、體外醫(yī)療器械如假肢、助聽(tīng)器、齒科手術(shù)模板，醫(yī)療模型等;2、永久植入物，如骨骼。對(duì)人體身體部位的復(fù)制是高度定制化的產(chǎn)品，通過(guò)3D打印，這些部件可以與身體完全契合，與身體融為一體。3、細(xì)胞3D打印，這是一種基于微滴沉積的技術(shù)。

 

能夠?yàn)樵偕t(yī)學(xué)、組織工程、干細(xì)胞和癌癥等生命科學(xué)和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域提供新的研究工具;為構(gòu)建和修復(fù)組織器官提供新的臨床醫(yī)學(xué)技術(shù)，推動(dòng)外科修復(fù)整形、再生醫(yī)學(xué)和移植醫(yī)學(xué)的發(fā)展;應(yīng)用于藥物篩選技術(shù)和藥物控釋技術(shù)，在藥物開(kāi)發(fā)領(lǐng)域具有廣泛前景。

 

二是智能醫(yī)療技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用貫穿醫(yī)療行業(yè)全過(guò)程，使得醫(yī)療行業(yè)的診斷、治療、管理、服務(wù)各個(gè)環(huán)節(jié)日趨智能化，主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面。

 

(1)建模與仿真：如用于跨部門(mén)復(fù)雜醫(yī)療流程診斷，醫(yī)院醫(yī)療應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)，生理系統(tǒng)的建模與仿真等，可以極大的提升醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確率。

 

(2)以醫(yī)療機(jī)器人為代表的智能醫(yī)療裝備：如醫(yī)療機(jī)器人已經(jīng)在腦神經(jīng)外科、心臟修復(fù)、膽囊摘除手術(shù)、人工關(guān)節(jié)置換、整形外科、泌尿科手術(shù)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。機(jī)器人在手術(shù)的準(zhǔn)確性、可靠性和精準(zhǔn)性上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了外科醫(yī)生。

 

(3)基于無(wú)線、嵌入式技術(shù)的智能資產(chǎn)管理解決方案：可整合醫(yī)院資產(chǎn)信息，全面了解設(shè)備資產(chǎn)的成本消耗及使用情況，實(shí)現(xiàn)設(shè)備維護(hù)管理標(biāo)準(zhǔn)化和電子信息化升級(jí)，提供資產(chǎn)投資和使用分析的依據(jù)，幫助醫(yī)院制定成本控管、設(shè)備采購(gòu)計(jì)劃，優(yōu)化醫(yī)院運(yùn)營(yíng)和資產(chǎn)管理。

 

(4)智能醫(yī)療服務(wù)業(yè)急速發(fā)展：通過(guò)各種可佩戴裝置、嵌入式軟件，互聯(lián)網(wǎng)連接和在線服務(wù)的啟用整合成新的“智能”醫(yī)療服務(wù)業(yè)模式，院內(nèi)院外制之間的界限日益模糊，融合越來(lái)越深入。

 

三、改進(jìn)之路

 

工業(yè)4.0在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展之路將會(huì)是一段革命性的進(jìn)展?，F(xiàn)有的醫(yī)療科技和經(jīng)驗(yàn)必將進(jìn)行改變和革新，而且對(duì)于醫(yī)療新領(lǐng)域和新市場(chǎng)的創(chuàng)新解決方案將層出不窮。為此，醫(yī)療行業(yè)需要在標(biāo)準(zhǔn)化與架構(gòu)、復(fù)雜系統(tǒng)管理、醫(yī)療寬帶設(shè)施、安全和安保、工作的組織和設(shè)計(jì)、培訓(xùn)和職業(yè)發(fā)展、監(jiān)管框架和資源效率等方面進(jìn)行持續(xù)和適應(yīng)性改進(jìn)。

 

四、價(jià)值

 

通過(guò)智能醫(yī)院和智能醫(yī)療的建設(shè)?？梢酝苿?dòng)醫(yī)療行業(yè)設(shè)備及服務(wù)升級(jí)，幫助醫(yī)院提高生產(chǎn)率和運(yùn)營(yíng)力，提升醫(yī)師軟實(shí)力?？商岣哚t(yī)生工作效率、疾病檢出率，擴(kuò)大醫(yī)療可及性。幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)智能化臨床管理、預(yù)算及資產(chǎn)優(yōu)化、智能化運(yùn)營(yíng)和決策支持，從而提升生產(chǎn)率和工作效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。分析預(yù)測(cè)特定高發(fā)疾病的病因、防治路徑以及成本進(jìn)行科研研究，為進(jìn)一步降低發(fā)病率、降低醫(yī)藥成本、提升診斷率提供科學(xué)的依據(jù)。

篇10

根據(jù)我國(guó)工信部統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，目前國(guó)內(nèi)現(xiàn)有移動(dòng)醫(yī)療App數(shù)量已達(dá)2000多款，且依舊處于快速增長(zhǎng)階段，但淘汰率也高，更新?lián)Q代速度較快。當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療最大的特點(diǎn)就在于通過(guò)炒作概念和夸大優(yōu)勢(shì)宣傳來(lái)拉攏用戶，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療、智慧醫(yī)療、健康云、空中醫(yī)院、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)院、未來(lái)醫(yī)院、輕問(wèn)診等概念魚(yú)龍混雜。

2015年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展報(bào)告指出，未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的4個(gè)發(fā)展方向是醫(yī)藥電商、在線咨詢(xún)、掛號(hào)、可穿戴設(shè)備?？梢?jiàn)，所謂的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療大部分功能只能涉及到輔助醫(yī)療，而很難觸及醫(yī)療的本質(zhì)。當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療聲稱(chēng)人工智能、方便快捷、提高效率、技術(shù)革命，但實(shí)質(zhì)上的內(nèi)涵建設(shè)十分局限。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，不能因?yàn)橹悄芏娲t(yī)生，不能因?yàn)楸憬荻鲆曇?guī)范，不能因?yàn)樾识釛壈踩荒芤驗(yàn)榧夹g(shù)而背離人文。

醫(yī)生是醫(yī)學(xué)的依托。脫離了醫(yī)生來(lái)談醫(yī)學(xué)，醫(yī)學(xué)將失去它的溫度。有一天，患者面對(duì)一個(gè)冷冰冰的機(jī)器敘述自己的痛苦，由機(jī)器來(lái)診治疾病、手術(shù)，恐怕患者的眼淚也會(huì)是冰冷的吧。規(guī)范是醫(yī)學(xué)的根本。西醫(yī)講究視觸叩聽(tīng)，中醫(yī)講究望聞問(wèn)切。這是醫(yī)學(xué)的規(guī)范，并通過(guò)法律形式將其固化。無(wú)論未來(lái)醫(yī)學(xué)如何發(fā)展，也無(wú)法摒棄這項(xiàng)基本規(guī)范。而互聯(lián)網(wǎng)便捷連接了醫(yī)患，但無(wú)法超越距離，更不能凌駕在基本規(guī)范之上。

安全是醫(yī)學(xué)的前提?；颊咄ㄟ^(guò)互聯(lián)網(wǎng)就完成了診療，而不用到醫(yī)院就診、檢查、處置。效率是提高了，但是安全嗎？?jī)H聽(tīng)患者的描述就進(jìn)行診斷，未經(jīng)查體就開(kāi)具了處方，這并不是科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃悸?。人文是醫(yī)學(xué)的核心。醫(yī)學(xué)是科學(xué)與人文社會(huì)學(xué)的結(jié)合。盡管科學(xué)在不斷發(fā)展，但醫(yī)學(xué)永遠(yuǎn)不能脫離了人文的核心。由于近年來(lái)人文精神的滑坡，已經(jīng)給醫(yī)患關(guān)系造成了深刻的影響，而互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療萬(wàn)不能給本已重創(chuàng)的醫(yī)患關(guān)系再次帶來(lái)傷害。所以，在互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)技術(shù)手段大行其道的時(shí)候，一定要理性地審視，技術(shù)手段的革新究竟是改善了人文，還是進(jìn)一步割裂了人文。

互聯(lián)網(wǎng)是開(kāi)放和包容的平臺(tái)。在信息時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的未來(lái)一定是光明的，但在互聯(lián)網(wǎng)與其他行業(yè)相融合的時(shí)候，一定不能忽略其他行業(yè)的固有屬性和客觀規(guī)律。所以，互聯(lián)網(wǎng)只是作為一種工具來(lái)促進(jìn)醫(yī)療的發(fā)展，改善診療流程，優(yōu)化就診模式。所謂互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，其核心一定是醫(yī)療，而不是互聯(lián)網(wǎng)，不可喧賓奪主。