人工智能辅助医疗决策范文
时间：2023-12-11 17:22:27
导语：如何才能写好一篇人工智能辅助医疗决策，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
政策驱动也是重要动力，科技巨头抢先布局引发示范效应。智能化时代，各国从国家战略层面加紧人工智能布局，美国的大脑研究计划(BRAIN)、欧盟的人脑工程项目(HBP)、日本大脑研究计划(Brain/MINDS)，而我国也在“十三五”规划中把脑科学和类脑研究列入国家重大科技项目。企业布局方面，谷歌、Facebook、微软、IBM等均投入巨资，其示范效应是产业进步的先兆；国内百度、阿里、讯飞、360、华为、滴滴等也加紧布局。15年行业投资金额增长76%，投资机构数量增长71%，计算机视觉和自然语言处理占比居前。
产业链格局已现，上游技术成型、下游需求倒逼，计算机视觉产业应用最成熟。产业链初步格局已现，从基础层和底层技术，再到应用技术，最后再到行业应用，除了近年来底层核心技术的突破，下游行业需求倒逼也是人工智能应用技术发展的重要动力，诸如人机互动多元化倒逼自然语义处理、人口老龄化倒逼智能服务机器人、大数据精准营销倒逼推荐引擎及协同过滤，等等。其中计算机视觉应用技术的发展可能是最先发力的，国内不乏世界一流水平公司。
2B应用首先爆发，“人工智能+金融、安防”应用前景广阔。“人工智能+”将代替之前的“互联网+”，在各行业深化应用，安防、金融、大数据安全、无人驾驶等等。生物识别和大数据分析在安防和金融领域的应用则是目前技术最为成熟、产业化进程较快，如智能视频分析、反恐与情报分析、地铁等大流量区域的监控比对；金融领域的远程开户、刷脸支付、金融大数据采集、处理、人工智能自动交易、资产管理等。相关推荐标的：东方网力、佳都科技、川大智胜，建议关注大智慧、远方光电。
逐渐向2C端应用扩展，看好“人工智能+无人驾驶、教育”。人工智能在无人驾驶领域的应用体现在三方面：(1)环境感知环节的图像识别；(2)基于高精度地图和环境大数据的路径规划、复杂环境决策；(3)车车交互、车与环境交互下的车联网，智能交通管理。教育领域应用方面，人机交互重构更互动性的教学；大数据和深度学习的结合使得个性化教学成为现实，这也是在线教育最重要的突破点；此外包括VR在内的多载体应用和多屏互动也是发展趋势。相关推荐标的：四维图新、千方科技、东软集团、科大讯飞、长高集团、新开普。
篇2
[关键词] 决策支持系统 人工智能 专家系统
一、智能决策技术概述
1.决策支持系统的形成
随着计算机技术和应用的发展，如科学计算、数据处理、管理信息系统的发展以及运筹学和管理科学的应用，为决策支持系统的形成打下了基础。决策支持系统(Decision Support System―DDS)是80年代迅速发展起的新型计算机学科。70年代初由美国M.S.Scott Morton在《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统的概念。
DSS实质上是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。管理信息系统重点在对大量数据的处理。运筹学在运用模型辅助决策体现在单模型辅助决策上。随着新技术的发展，所需要不得不解决的问题会愈来愈复杂，所涉及的模型会愈来愈多，模型类型也由数学模型扩充数据处理模型。模型数量也愈来愈多。这样，对多模型辅助决策问题，在决策支持系统出现之前是靠人来实现模型间的联合和协调。决策支持系统的出现就是要解决由计算机自动组织和协调多模型运行，对大量数据库中数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。决策支持系统的新特点就是增加了模型库和模型库管理系统，它把众多的模型(数学模型和数据处理模型以及更广泛的模型)有效地组织和存储起来，并且建立了模型库和数据库的有机结合。这种有机结合适应人机交互功能，自然促使新型系统的出现，即DDS的出现。它不同于MIS数据处理，也不同于模型的数值计算，而是它们的有机集成。它既有数据处理功能又具有数值计算功能。
决策支持系统概念及结构。决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型(数学模型与数据处理模型等)，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
DSS使人机交互系统、模型库系统、数据库系统三者有机结合起来。它大大扩充了数据库功能和模型库功能，即DSS的发展使管理信息系统上升到决策支持系统的新台阶上。DSS使那些原来不能用计算机解决的问题逐步变成能用计算机解决。
2.人工智能概念和研究范围
(1)人工智能定义。由计算机来表示和执行人类的智能活动(如判断、识别、理解、学习、规划和问题求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步扩大机器智能，使计算机逐步向人的智能靠近。
(2)人工智能的研究范围。人工智能研究的基本范围有：问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、自动程序设计、学习、专家系统、机器人学、机器视觉、智能检索系统、组合高度问题、系统与表达语言等；其主要研究领域有：自然语言处理、机器人学、知识工程。
自然语言处理：语音的识别与合成，自然语言的理解和生成，机器翻译等。
机器人学：从操纵型、自动型转向智能型。在重、难、险、害等工作领域中推广使用机器人。
知识工程：研究和开发专家系统。目前人工智能的研究中，最接近实用的成果是专家系统。专家系统在符号推理、医疗诊断、矿床勘探、化学分析、工程设计、军事决策、案情分析等方面都取得明显的效果。
3.决策支持新技术
(1)数据仓库的兴起和概念。数据仓库(Data Warehouse―DW)的概念是Prism Solutions公司副总裁W.H.Inmon在1992年出版的书《建立数据仓库》(Building the Data Warehouse)中提出的。数据仓库的提出是以关系数据库，并行处理和分布式技术的飞速发展为基础，它是解决信息技术在发展中一方面拥有大量数据，另一方面有用信息却很贫乏(Data rich―Information poor)这种不正常现象的综合解决方案。
W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中，对数据仓库定义为：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
传统数据库用于事务处理，也叫操作型处理，是指对数据库联机进行日常操作，即对一或一组记录的查询和修改，主要为企业特定的应用服务的。用户关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。数据仓库用于决策支持，也称分析型处理，用于决策分析，它是建成立决策支持系统的基础。
(2)数据仓库的特点。数据仓库是面向主题的：主题是数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。
数据仓库是集成的：数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段的同名异义，异名同义，单位不统一，字长不一致等。总之将原始数据结构作一个从面向应用到面向主题的大转变。
数据仓库是稳定的：数据仓库中包括了大量的历史数据。数据经集成进入数据仓库后是极少或根本不更新的。
数据仓库是随时间变化的：数据仓库内的数据时限在5-10年，故数据的键码包含时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS进行时间趋势分析。
数据仓库中数据很大：通常的数据仓库的数据量为10GB级，大型的是一个TB级数据量。数据中索引和综合数据占2/3，原始数据占1/3。
数据仓库软、硬件要求：需要一个巨大的硬件平台和一个并行的数据库系统。
(3)数据开采的概念及方法。1995年在加拿大召开了第一届知识发现(Knowledge Discovery in Database―KDD)和数据开采(Data Mining―DM)国际学术会议以后，“数据开采”开始流行，它是“知识发现”概念的深化，知识发现与数据开采是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。KDD一词是在1989年8月于美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上正式形成的。
知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据开采被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
数据开采的主要方法和技术有：信息论方法、集合论方法、仿生物技术、公式发现、统计分析方法及其它方法。
二、智能决策技术原理
要能做出智能决策需要在智能决策支持系统的辅助下才能实现。因而要知道智能决策技术的原理就须要知道智能决策支持系统的原理及构造。
智能决策支持系统(IDSS)是在决策支持系统(DSS)的基础上集成人工智能专家系统(ES)而形成的。决策支持系统主要是由问题处理与人机交互系统(由语言系统和问题处理系统组成)、模型库系统(由模型库管理系统和模型库组成)、数据库系统(由数据库管理系统和数据库组成)等组成。专家系统主要由知识库、推理机和知识库管理系统三者组成。决策支持系统和专家系统集成为智能决策支持系统。
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在两个方面：
(1)DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有机结合起来(将两者一体化)。
KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入到知识推理过程中去，或者将知识库和推理机结合起来，形成知识推理模型加入到模型库中去。
(2)DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到DSS中的DB去。由DSS和ES这三种结合形式，也说形成了三种IDSS集成形式。
智能决策支持系统是以大量的信息收集和大量的知识为基础，将它们存储在数据库和知识库中，为问题处理系统服务。将实际问题转换成计算机能进行求解的过程，就是通过对问题的分解和分析，建立问题求解的总框架模型，根据这个总框架模型的各组成部分的目标、功能、数据和求解的要求来决定各组成部分是建立新模型，还是选择已有的成熟模型；多模型如何组合；需要利用哪些数据；是采用数值计算模型还是采用知识推理模型进行各种处理方法选择，然后对其进行求解。将求解的结果或得到的支持决策的信息反回给决策用户。
三、智能决策技术的应用
决策支持系统自70年代初产生以来，在这20年间逐步应用于各个领域和部门，在发展中不断融入人工智能的技术使之成为智能决策支持系统，并得到更加广泛的应用。主要有以下部门：
1.企业(包括工业、农业、商业等)
(1)生产部门；(2)财务部门；(3)销售部门；
(4)运输、后勤部门；(5)劳动人事部门；(6)外贸部门，等等。
2.事业单位
(1)城市管理部门；(2)卫生保健部门；
(3)资源管理部门；(4)教育文化部门，等等。
3.国防军事领域
4.研究开发领域
在我国，目前已开发应用的有：全国宏观经济发展决策支持系统，省区整体发展决策支持系统，县区发展战略研究决策支持系统，各行业的发展决策支持系统，公司一级的、厂一级生产经营决策支持系统，流域管理决策支持系统，运输经营管理决策支持系统，人口发展与控制决策支持系统，作战指挥决策支持系统，后勤保障决策支持系统等等。
可见决策支持系统的应用已经深入到生活的各个方面。由于人们在日常生活中，随时都要作出选择和决定，这种选择和决定就是决策。现代化的社会经济生活规模宏大，变化和进展迅速，各种关系错综复杂，不论是对个人、集体、地区、国家，决策的正确与否，影响是巨大的；一念之差，影响到事业的成败，组织的兴亡盛衰。而正确有效的决策在于充分掌握信息和根据信息作出正确判断，因此采集、整理和分析信息是决策听首要任务。决策支持系统正是基于计算机上的交互式信息系统，主要目的是为决策者提供有价值的信息，能帮助决策者解决半结构和非结构决策问题。随着决策支持系统和人工智能技术的不断发展，由决策支持系统和人工智能技术融合的智能决策支持系统将不断完善，应用的范围将加广泛和深入人们的生活。
参考文献：
[1]陈文伟.决策支持系统及其开发.电子工业出版社，1998.
篇3
未来十年，世界上50%的工作，都会被人工智能所取代，尤其是助理、翻译、保安、边防、前台……今天的人脸识别在有些场景比人精确20倍。一个个领域，人都会被机器超越，不只是取代。
机器超越人已不再遥远
从识别、感知、认知，到做决策、反馈，人工智能在过去五年有非常大的进步。博弈的例子有AlphaGO，感知的例子有微软小冰，决策的例子有Google Gmail的自动回复。
我在30多年前就做人工智能，可惜，无论对弈、语音识别、自然语言理解都没有生逢其时。因为当时机器不够快，数据不够多，算法不够先进。但是今天，它们够先进了。
机器学习最重要的一个突破是深度学习。深度学习，就是用非常大的神经元，用巨量的数据充进去训练。它可以在识别、分类或者预测方面，远远超过任何过去的算法。这个学习的算法特别适合巨大的数据量。
什么情况才能用人工智能？人工智能不是万能的，但满足以下条件，人工智能绝对可以做出特别有价值的产品：千万级别的海量数据；顶尖的科学家；非常清晰领域的边界；非常好的标注；非常多的计算量。
很多人说人工智能好遥远。其实不是，百度、淘宝、滴滴的背后都是一个人工智能引擎。一些过去认为比较遥远的，如图像识别、语音识别的比赛，机器已经超越人了。
人工智能的应用领域
一个创业公司的用户达到了千万级别的时候，肯定需要人工智能引擎。因为系统需要做一些判断和推荐：推荐什么商品给用户，该放什么样的广告。所以，做人工智能创业的，最好是已经有互联网数据的公司。
当然，还有很多公司是没有互联网数据的，这些公司也能创造价值。
哪些领域会最先呢？一定是数据最大、最快能产生价值的领域。如金融领域：银行、保险、券商、智能投库、AI量化基金，是最快能产生价值的。
哪些是对人类最有意义的？一定是医疗领域。癌症的检测、切片，基因个性化的治疗。
最大的一个领域应该是无人驾驶。当电动车、共享经济、无人驾驶三件事情同时发生的时候，人类经济会产生最大的提升和改变。以后我们出去打车，应该是随叫随到，人都不需要买车了，停车场也不需要了，路上的车也变少了，空气也变好了，这些都是一些会发生的很好的“副作用”。
最厉害的AI公司将是Google。当Google搜索里面的引擎被提炼出来成为一个Google大脑的时候，用在互联网领域就变成了Gmail的自动回复，变成了Google的搜索和广告；用在汽车领域就是GoogleCar；用在人的健康领域就成了GoogleHealth；用在围棋上就是AlphaGO。
百度大脑也是一个类似的项目。每个伟大的互联网公司都应该考虑：拥有大数据是不是也应该像Google一样，用更多的深度学习创造商业价值？
中国有特殊机会
当你要做人工智能的时候，我有几个建议：要有特别大的数据，最好是闭环的，只有你有，别人没有；要买很多机器，尤其考虑GPU；要有经验丰富的深度学习专家；最后要把年轻人训练起来。
为什么特别提到训练年轻人呢？因为一个优秀的数学和计算机专业毕业生，培训6个月就可以做人工智能工程师了。
因此，最领先的人工智能国家，当然是技术最领先的、论文最领先的、应用最领先的，而且也是年轻人最上进、最努力、最勤奋的国家。
中国有一些很特殊的机会。中国教育特别重视优秀的理工、数学底子，世界上的人工智能论文43%都是中国人写的。中国传统企业比美国落后，但这表示人工智能注入进去就会产生很大价值。在座每一个潜在的独角兽公司和快到独角兽的公司，如美图、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能专家，帮他们提升价值。美国领先的公司，无论是Google、坦斯福罗，还是微软、CNTK、Facebook，在中国都很难本土化，这都是中国公司的机会。
人工智能时代的投资蓝图
创新工场在人工智能时代的投资蓝图包括以下几个方面。
大数据公司。谁有大数据，我们就可以做人工智能。
R别。语音、手势、人脸等识别会有很大的突破，但是自然语言的理解，即语义方面的突破，可能还需要5-10年。
传感器。传感器现在很贵， Google做辆车要几十万美元，但我深信三年以后价格就会降下来。所以，我们更愿意投资那些现在看起来很贵，但一旦量产价格就会降下来的公司。
家庭机器人。家庭机器人长的像人的，恐怕还需要近十年的时间。但是，一些智能音箱、工业商业的应用，可以快速发展起来。
无人驾驶。无人驾驶一定是先开始辅助人驾驶，然后人来辅助机器，最后才能达到全天候的驾驶。
我们投资的人工智能项目，比较著名的是FACE++，还有地平线机器人、小鱼在家、金融界的人工智能第四范式，以及玉石科技的无人车，它已经开始在园区里面上路测试了，连驾驶盘都没有，所以完全是无人驾驶的工作。
我们深信，十年以后回顾人类历史，人工智能不只是一个创业的机会，也绝不仅是一个移动互联网之后最好的创业机会，而会被认为是人类有史以来最好的创业、创新机会，对人类有潜在的巨大改变，对人类生活有最大提升的一种技术。（本文摘自李开复12月6日在WISE-2016独角兽大会上的演讲，有删改，标题为编者所加，未经本人确认。）
一周视点
李开新
360手机执行副总裁2017年不折腾
作为初创企业和新品牌，稳和好要比高和快更重要。天道酬勤，只要不折腾，有正确的方向和明确的定位，企业总归会成功的。
12月5日，360手机新掌门李开新接受媒体采访时表示，2017年的思路是稳健运营，不折腾，不去做一夜暴富的梦，认认真真专心做手机。
古永锵
优酷创始人、阿里文娱战略投资主席融合、链接是未来关键
用两个词来形容我看到的未来：融合和链接。抢用户、圈地这种逻辑在新的十年越来越难，但如何使融合和链接产生增值是企业需要考虑的关键。
12月6日，古永锵在WISE-2016独角兽大会演讲中说，未来是融合的时代，也是全球互联网的时代。文化娱乐将是一个重要风口，产生很多创业机会。
唐沐
小米影业总裁、小米VR总经理小米VR“铁人三项”
篇4
关键词:智能科学与技术;发展;应用;高中教学场景
一、绪论
科学技术的发展帮助人类经历了农耕社会、工业社会、信息社会，逐渐步入到当前可初步以“智能”定义的新阶段。“智能科学”正以一种全新的方式改变着我们的生活。从AlphaGo取得人机大战的压倒性胜利，到无人驾驶技术的火爆，以及智能音箱的入户、语音识别人脸识别在众多公共场景的应用。无疑，人们已开始转向基于数据、信息和科学技术的智能工具，智能科学与技术的发展与广泛应用必将成为智能时展的基础与风向标。
二、智能科学与技术的概念
智能科学与技术是进入21世纪后得益于计算机技术成熟与飞速发展应运而生的全新研究领域。其综合了信息论、计算机科学、自动化技术以及脑科学、生物智能等在内的多学科领域，借助日益发达的计算机、信息处理等技术，从而实现模拟人类思维和认知的活动，并最终在计算能力、感性认知等方面改进并代替人的能力。智能科学与技术，一方面在于研究和发现机器智能的本质和规律;另一方面，则强调通过技术升级实现对智能科学理论的应用。不难看到，智能科学与技术与信息技术、纳米技术、生物基因工程等尖端科技联系密切，并呈现引领趋势。新一轮科技革命和产业变革，都是在智能科学的基础下启动的。国家科委主任宋健就曾明确指出:“人智能则国智，科技强则国强。”总之，智能科学与技术就是让机器实现智能化，代替更多只有人类才能完成的复杂工作，从而极大提高社会生产效率。［1］
三、智能科学与技术发展现状及应用
(一)智能科学与技术发展
智能科学与技术的发展最早可追溯至上世纪三四十年代，图灵等计算机科学家提出的关于计算本质的思想及人工智能。此后，智能科学发展陆续经历了1956年达特茅斯会议(第一次人工智能研讨会);1969年第一次人工能联合会议;至二十世纪末期的AI知识的实践应用等逐渐发展壮大的历史进程，最终进入当前的飞速发展时期。时下，智能科学与技术已经发展成为了一门多学科门类的交叉渗透的新型研究领域广泛涉及哲学、理学、计算机科学、生物学、医学、自然科学等多学科门类下的众多专业。
(二)智能科学与技术在目前社会中的应用
随着智能科学与技术不断成熟与发展，其应用已广泛在我们身边开花结果:无人驾驶汽车已经完成上路试验;CBD(计算机辅助诊断)、指纹和虹膜识别技术等已经在各类智能产品尤其是智能手机上得到广泛的使用;一些大数据智能算法与决策系统在日常网络浏览智能推荐中已经屡见不鲜。基于人脸识别和大数据分析等的智慧城市安全网络的建设方面我国也已经走在前列。同时在医疗领域、医院系统中，智能科学也有了极大的发展。这些智能的应用不仅便利了我们的生活，还大大提高了安全保障和医疗手段。当前，智能科学与技术的发展中已经逐渐衍生出基于大数据的系统控制与决策、智能检测技术与仪器、智慧农业、机器人与智能系统、电力电子与运动控制、智能交通、无人系统与自主控制、智能电网与智能制造、智慧教育、工业控制系统信息安全、智慧医疗与健康工程、人工智能与机器学习、系统生物信息技术、计算感知与模式识别、智慧城市与物联网、流程工业智能化等诸多具体可实施的研究发展领域。［3］
四、智能科学与技术在学校教学场景中的应用构想
当前，很多学校教学过程中已经引入了一些智能化设备，计算机、信息设备在很多日常教学中已不少见。如触屏智能黑板、校园一卡通、智能签到系统等都在高中教学场景中有着较为广泛的应用。但是我认为智能科学与技术在高中教学场景中的应用仍只是停留在技术层面，还未达到对智能教育以及学生智能科学理解学习的促进作用，远不能满足使我国2030年成为全球智能创新中心和机器人最大的制造市场［4］的迫切需要。智能教育的开展离不开手段与技术的智能化，但现在很多学校中应用的智能化设备，其重点还是在对教育过程起到支撑作用的工具进行智能化、提升其适配性，本质上是对教育环境的优化。这样的应用场景只是停留在智能技术的硬件层面，而未曾真正应用智能科学的理念来解决问题。在现有的技术支持下，可以通过软硬件相结合的方式，深度定制，将智能科学与技术广泛应用于基于学习交互数据的分析、个性化学习方案、基于大数据智能教育平台、立体化综合教学场所等组合而成的智能校园。真正实现通过智能科学的理论基础完整学科交互，培养信息意识、掌握信息技能、形成信息能力和运用信息方法，营造更真实的学习氛围。
篇5
美欧人脑研究计划抢占人工智能制高点
2013年，美国和欧盟先后宣布启动人脑研究计划，成为人类科技领域的重大事件。2013年1月，欧盟委员会宣布，“人脑工程项目”被选入欧盟“未来新兴旗舰技术项目”，作为欧盟第七框架科研计划中信息通信技术研究子计划的一部分，通过打造基于信息通信技术的综合性研究平台，绘制详细的人脑模型，促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展。2013年4月，美国总统奥巴马正式宣布了“运用先进创新型神经技术的大脑研究计划”，由美国国家卫生研究院、国防高级研究计划局及国家科学基金会等单位组织实施。
美欧人脑研究计划涉及各种交叉学科，主要内容包括，一是模拟人脑体系结构和信息系统，开发出“神经学计算系统”、“神经学机器人”等新型信息计算科学平台；二是使用某种超级计算机中功能强大的多层模拟系统，绘制出人脑工作的复杂神经回路图像和模拟网络；三是探索神经网络如何存储、处理信息，以机器模拟方式建立针对环境和外部事物的超级洞察力。
美欧人脑研究计划不仅将使美欧等国占据人类科研活动的战略制高点，而且将对信息技术、产业和经济带来革命性的意义。一是可能催生颠覆性的生物计算产品，模拟人脑构建出基于自然语言交互、遗传同程算法等技术的生物形态计算产品。二是可能催生颠覆性的网络产业，基于生物智能神经学技术的协议、标准和设备，从而引起整个网络架构和联网模式的彻底变革。三是可能催生信息化发展领域产生革命性的变化，新型生物形态计算产品将在工业、农业、保健、医疗、商业、节能环保等领域获得广泛深入的应用，推动数字制造技术、互联网技术和再生能源技术的重大创新与融合，使得信息化发展领域产生革命性的变化。四是推动国民经济产生新的增长极限，人脑研究计划在经济领域将增加就业，改善全球几十亿人民的生活状况，从而成为美国经济增长的新型极限。
国际竞争日趋激烈，我国应加快人工智能发展
国际人工智能竞争日趋激烈，我国面临不进则退、缓进亦退的局面。国内互联网企业在数据、应用等方面的规模优势，以及国内快速发展的互联网基础设施将为我国推进人工智能创新发展奠定基础。与此同时，深度学习、人脑模拟等人工智能技术新赛场将为我国实现新技术突破带来机遇。
尽管我国在人工智能领域面临重大的发展机遇，但应深刻认识到，人工智能创新发展需要以坚实的理论研究、强大的技术能力以及雄厚的产业基础作为支撑，在上述方面我国与发达国家还存在一定差距，存在顶层设计和统筹规划力度不足、前沿创新能力不强、基础积累薄弱、应用深度受限、公共服务平台建设不足等问题。我国要认清发展以人工智能为代表的新技术新领域的紧迫形势，从顶层建立人工智能的国家发展战略，促进人工智能技术创新、促进人工智能在各行业各领域的融合应用。
我国发展人工智能的总体目标与重点任务
我国将依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在各行业各领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。围绕“发展产业、创新应用、提升水平”，我国在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出了以下三方面重点任务：一是培育发展人工智能新兴产业，二是推进重点领域智能产品创新，三是提升终端产品智能化水平。
——培育发展人工智能新兴产业
一是建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设。百度、腾讯、中科院自动化所、清华大学等均已开展深度学习理论、算法、建模、应用等方面的研究，整体上与国外顶尖水平相接近，少数领域已经赶上国际领先水平。
二是进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造等领域的规模商用，为产业智能化升级夯实基础。百度利用自身的技术优势，加快深度学习等人工智能技术创新，并积极布局无人驾驶汽车、智能机器人等尖端项目的研发。
——推进重点领域智能产品创新
一是鼓励传统家居企业与互联网企业开展集成创新，不断提升家居产品的智能化水平和服务能力，创造新的消费市场空间。海尔智慧生活生态圈，以开放平台的模式来制造互联网家电，将电视、冰箱等产品变成智能终端，向用户提供消费提醒、生活信息、食品监控以及健康咨询等多种服务。
二是推动汽车企业与互联网企业设立跨界交叉的创新平台，加快智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品的研发与应用。上汽集团与阿里巴巴开展战略合作，投资10亿元建立“互联网汽车基金”，共同推进“互联网汽车”的开发和运营平台建设，促进汽车行业的跨界创新和转型发展。苏州智华汽车电子有限公司与清华大学合作研发车道偏离、前撞预警和全景泊车辅助等无人驾驶辅助系统，并已经在厦门金龙、郑州宇通、郑州交运集团，以及长安汽车、东风日产等市场实现量产商用。
三是支持安防企业与互联网企业开展合作，发展和推广图像精准识别等大数据分析技术，提升安防产品的智能化服务水平。海康威视与百度、阿里巴巴、腾讯、京东、乐视等互联网公司合作打造智能安防体系，涉及硬件定制、双品牌合作、智能硬件对接和云平台对接等。
——提升终端产品智能化水平
一是着力做大高端移动智能终端产品和服务的市场规模，提高移动智能终端核心技术研发及产业化能力。华为相继推出Mate系列和Ascend P系列产品，聚焦全球市场，通过高端品牌独立运营提升终端销量，2014年华为智能手机全球出货量为7500万部。
篇6
企业若要获得可持续的成功，必然需要在其领域不断创造、提升竞争优势。这N优势依然可以是规模生产的低成本、机密的自主知识产权、积极的员工或是高瞻远瞩的领导层。但在当前的知识经济时代，企业的战略优势越发依赖超前的精准判断与果断抉择。
从这个角度出发，有两种不同的力量正在改造当今的企业：一是计算机和大数据技术，这为企业平稳运转、进行预测研究以及践行人工智能夯实了基础；二是当前科学界对人在判断、推理和选择天赋上的认知加深。
针对这一新形势，我们希望研究管理者如何将人类的智能与技术可实现的新洞察力结合起来，从而在不确定和复杂情形下做出更明智的抉择。要知道，每五个决策中有3个正确和有28个正确的差别似乎很微小，但足以让前者在竞争中占据优势地位；而且随时间累加，造成的差异将是巨大的。
通过企业战略、组织理论、人类判断、预测分析以及管理科学等多学科内容的探讨，我们发现有五大能力，能够支撑企业决策判断力，提高企业的综合智慧与决策能力，领先对手。这五大能力分别是：
1发现最需要“智慧”发挥作用的领域。将基于数据和理性的人工智能用于改善主观预测，能够带来切实可见的变化。
2建立预测模型。鼓励团队之间以竞争的方式开展实验和创新，发现最佳的预测方法。
3对企业内部的专家思维与知识库建模。寻求企业内部对关键业务具有卓越见解的人才，通过预测模型来充分运用这些人才的能力。
4用人工智能进行试验。采用超越简单线性的模型，在有限领域使用深层神经网络来实现计算机模型对人类专家的超越。
5改变企业运作方式。提倡探索文化，推动人类与机器能力结合。发现最需要“智慧”发挥作用的领域
建立智慧企业的起点是在合适的点投入资源，使之带来最丰厚的回报。换言之，寻找最需要也最适合智慧化解决的问题。
最好的切入点是处于边缘地带的综合性问题，解决它们需要有效结合真实数据与专家决策。这类问题的解决离不开确定性规程（karl POpper称之为“准确性问题”），又受到不确定性（“云式问题”）限制。
“准确性问题”属于依据过往经验，可以稳定解决的问题。统计预测模型对此类问题的作用较大。例如评估新的医疗进展对预期寿命的影响，人类的直观决策一般而言都不会比得上统计模型。
“云式问题”，如评估全球变暖对2025年迈阿密发生洪水的影响概率，大多是没有历史数据、没有根据、或者随机.出现的，这种情形下，专家的判断对解决问题的效用更大；相对预测模型，专家能更好处理收集到的信息。
所谓智慧企业，核心是有机结合计算机及其算法的长处和人类在判断、决策中的天赋，最终成型的智慧分析系统可能超越其各部分的简单相加。
形成一个真正的智慧企业是一个慢而复杂的过程。认知心理学在过去几十年的突破，使许多管理者摆脱了不规律思维的偏见和陷阱。但很少有企业能将这种进步转化为企业智慧化的阶梯。执行团队在具体执行过程中遭遇的决策环境，很难与初始决策条件相同。因此，企业需要提高企业的智能化水平，强化协作的抉择过程、深化数据和技术工具的效用。
目前，一些公司已经将大数据与预测分析投入使用，然而，很少有企业能够系统整合人类的智慧和计算机的智能。
建立预测模型
通过预测模型比赛，以竞争形式寻找特定领域内最佳的思维方式或预测模型，是一条行之有效的途径。其基本理念是激励参赛者对可能发生的事情进行预测，并对预测结果进行概率分析，评判预测的准确性。
企业内部预测模式竞争的最大好处在于优化执行团队的学习周期、加速学习过程，具体的操作方法包括：
1.仔细记录。通过准确记录，对各预测（新旧、自己与他人的）分门别类进行标记。
2.强迫失败者面对自身的失败与对手的成功，增加对自己反思的过程，培养优先自我批评的能力。
3.优胜者的选取有利于激发其他员工对取胜过程的好奇心，鼓励团队不断尝试并改进方法。
4.培养企业公平竞争的意识。
对企业内部的专家思维与知识库建模
培养企业智慧力的另一种方式是模拟专家的思维与知识，进而更有效、客观地利用这些知识。
一项早期的决策心理学研究，跟踪了农民种植农作物并批发拍卖的过程，记录了农业专家关于玉米质量的评判数据。这些专家通过对500个玉米穗的评价来预测其在市场上的最终价格，其间综合考虑了穗长与饱满度、玉米颗粒重量、预计胚芽填充度等。研究人员对这一流程和数据建立了一个简单的加法模型评分系统，其给出的结果出人意料地比专家给出的答案更接近实际。几十年前曾推出过的电脑模拟贷款决策也是如此，即使在消费贷款包含有许多主观因素的前提下，模型的结果仍要比专家意见更为科学。事实上，在多数领域，这种情况都曾出现。
真实信息与信息噪声的交织总会导致人类判断的前后不一致。基于专家知识库的决策模型能有效滤除信息噪声，对同一问题反复判断时显得非常重要。某医学研究中，相同的96例疑似胃溃疡信息被提供给9名放射科医师判断，相隔一周的评估结果确实存在极为可观的差异。
从医药到金融等领域的数十项研究表明，专家模型替代专家可以提供极为出色的决策力。但专家意见在情况紧急时效果出众，而且他们的意见对模型更新有较大作用。对于企业也是如此，搜集积累企业内部人才和专家解决处理问题的信息，建立模型，是企业智慧化的重要实现途径。
用人工智能进行试验
对人类认知理解的加深推动了计算机早前在围棋方面的建模。由于人类思维中的固有缺陷和各种认知偏见的局限，计算机通过其强大的计算能力对旧数据进行研究学习从而建立起的“智慧”，往往比专家更具优势。1997年的深蓝计算机就是这样击败国际象棋特级大师加里・卡斯帕罗夫（GarryKasparov）的。人类能通过自身各种各样的认知机制，建立起外界刺激与大脑中对应区域的联系。不过，这种认知情形下，人类经常会陷于建立好的框架，这一缺点在新信息不断涌现时是致命的。
Bootstrapping算法（自举法）可以通过简单的函数输入输出模拟出均值统计量的近似分布。进行专业知识建模，替代了人类推理的过程。而通过人工智能，能增强该算法模型的引导功能，使模型掌握人类思维方式和大数据变量间的复杂关系。
人工智能发展至今，涵盖了机器视觉、语言理解、智能算法多个领域，但在跨领域建立联系这一命题上仍有较大的不足。故人类的智慧，尤其是专家的行为信息，对机器模型的情境学习和创造力发展都非常重要。公司应密切关注人工智能的发展，适时在企业中进行试验应用。
位于康涅狄格州西港的对冲基金公司Bridgewater Associates正在开发各种算法模型，希望用计算机模拟公司内部专业人才的能力，来实现企业的自动管理。
改变企业运作方式
通常，我们认为最强大的决策支持系统必然需要多技术融合。这样的决策辅助工具正变得越来越普遍，远不是诸如销售预测、帮助医生进行复杂的医疗诊断等可以概括。随着时间的推移，人工智能技术将变得越来越精细，最终达到与大多数人类专家相当甚至更好的境界。
机器的精密必然带动企业运作的复杂化。要让企业运转中信息“消噪”，得到企业智慧化真正需要的数据，必须改变企业的运作方式，主要有以下两种方法：记录员工的预测数据；评估预测结果，给每个员工积累“声誉积分”，从而分配各员工的观点在企业决策中的权重。
Bridgewater Associates创始人Ray Dalio一直在这方面进行努力。他制定了一套规则和管理制度，持续对员工进行记录、评估和判断，在企业内形成一种高透明度和激励改善的文化。
篇7
数字孪生：建一座“虚拟城市”
"数字孪生"将成为未来智慧城市的一种发展方向。”软通智慧总裁冯嵱告诉记者，“数字孪生”是从虚拟制造、数字样机等技术发展而来，是以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型，来模拟其显示环境中的行为，最早被用于工业制造领域。而将其引入智慧城市建设，是基于创新的数字孪生技术与全域数字化融合，将物理城市精准映射到虚拟环境，形成数字城市；再通过城市科学模拟与仿真系统对城市进行科学预测，为城市管理者与企业提供有效的决策辅助，助力城市的发展规划和运营管理、产业转型与善政惠民。
概括而言，“孪生城市”就是将城市管理的各种数据映射到网络虚拟空间的数字模型，是数化万物与AI技术的具体体现。
AI算法为实现数字孪生提供了技术支持。它以大数据为基础，通过智能搜索分析，进行自我识别、自我判断，形成人们可见的自动驾驶、自动监控、自动生产等。一方面，AI算法方面的突破，让自动识别速度既快又准；另一个方面，5G网络的数据传输速度的极大提升，让人工智能和城市的各种场景结合在了一起。比如运用到自动驾驶领域，原本是汽车有一套独立的智能驾驶系统，道路有一套独立的智能网联道路，运用数字孪生技术将他们整合在一起，就形成了解决出行问题的整体智慧方案。
冯嵱表示，目前软通智慧已经将大数据和AI技术运用到了城市的科学规划、产业分析、舆情监测、精准扶贫、公共安全、交通出行、节能环保、文化旅游、医疗养老、社区服务等诸多领域。他们以城市为平台，提供综合的大数据应用和运营服务，逐步覆盖了政府、产业、民生的方方面面，使城市更加宜居和可持续发展。
与以往相比，孪生城市AI技术的运用将极大提升城市各部门协调管理的自动化。比如，生态环境网格化监测云平台护航智慧环保应用，在降低政府投资风险、规范监管执法、实现部门协调等方面实现了“全空间、全区域、全过程”的动态化智能管控。通过这些AI技术的应用，为政府优化产业结构提供决策依据和大数据支撑。
无感支付：量身定制个性化金融服务
如今移动支付、智能信贷、智能投顾已经走入我们的生活。一个明显的趋势，就是整个社会在朝着数字化、定制化和智能化的方向发展。一切智能的应用一定是先有数据，数据足够大，智能才能更好地发挥作用。随着数据量越来越大、数据的维度越来越多，如何把包括大数据和机器学习的AI技术应用到金融服务等垂直领域的实践之中，渗透到业务发展的每一个环节？
凡普金科创始合伙人、爱钱进总裁杨帆表示，未来金融将是“无感支付”。当你身处某一金融需求场景之中，一套完善、合理、定制化的金融服务方案便能够自动生成，大家只需简单的操作，就能轻松获得最佳的金融服务方案，真正实现“当你需要时，它就在那里”的无感体验。
篇8
关键词：机械工程；智能化；发展
0.引言
有学者专家认为，当今的是继蒸汽机、电气化、信息化后的第四次工业革命――智能化的时代，这次革命将对人们的生产生活带来前所未有的影响。智能化的实质是在信息化的原有基础上，实现产品、管理、技术等的智能化。随着科学技术尤其是电子信息技术的快速发展，科学技术在经济领域的影响越来越广泛，智能化的脚步也逐渐在社会经济各领域得到应用，与此同时也揭示了机械工程的发展方向。机械工程的智能化是我国主要的研究方向之一，对其发展思路和对策的研究是有重要的理论意义和显示意义的。
1.智能系统的概念
所谓的智能系统是指具有（或者部分具有）人类智能或者能模拟（或者部分模拟）人类智能的体系，其主要有以下几种类型[1]：一是人类自身的人脑系统，这是特殊的智能系统；二是人类通过智能来参与的活动系统，如金融系统、体育系统、保险系统等社会系统和社会经济系统；三是人与机械共同协作的人机系统；四是模拟或者部分模拟人类智能的机械系统，如智能机器人系统、智能控制系统、智能图象处理系统、能计算机系统等
上诉的四种系统还可以划分成两种类型，一是“人本系统”，其包括了上文中的前两种系统，是指人类本身的系统；二是“人为系统”，其包括了上文中的后两种系统，是人类为了改造自然而创造出来的系统。“人本系统”是当今生命科学、认知科学以及社会科学的主要研究对象；而“人为系统”则是工程科学的主要研究对象。当然，通常在进行“人本系统”的研究时，要借助“人为系统”来辅助。
在智能系统的开发过程中，不能只从智能化的意义上来要求，这是不利于工程科学技术的发展的；也不能单单从纯科学角度来进行思考，人工智能是无法完全复制人脑的工作思维能力。我们在进行智能系统的构建时，要积极保证该系统在工程科学角度上能从结果和功能上实现人脑的部分职能，不需要求实现途径与人脑智能实现的途径一致。从这些角度来看，只要符合下面要求，我们就可以称为智能系统：
联想记忆；多信息感知与融合；知识表达、获取、存储以及处理；自治控制，即自学习、自相似、自组织、自适应、自维护；容错
以上的是目前智能系统的要求，随着技术的发展，高级形态智能系统还会产生理性和情感方面的要求，这就涉及到了智能化的最高形态――智能生命。
2.智能技术和认知科学是未来的中心科学技术
知识经济是近些年的社会的主题之一，当今社会通常把知识经济称为新经济，其是指智力资源的配置、占有，知识的生产、分配、使用为主要因素的经济时代。换而言之，未来的经济本质就是智力经济[2]。经济的发展决定了科学的发展方向，新经济对知识、智力有着极大的需求，这给当今的经济部门的智能化以及科学技术部门的智能化提出了新的要求，这也是当今科学技术部门和经济各部门的发展方向，加强对智能化的研究是符合社会经济发展水平的，也是促进社会经济发展的重要保障。
经济时代的不同，其相关的中心科学技术也是不一样的，在21初期信息科学技术是其中心科学技术，在其后的中心科学技术将是以智能技术和认知科学技术。在这个大前提下，加强对智能技术和认知科学技术的研究，积极进行机械工程的智能化，可以保证社会经济的发展，保证国家的繁荣昌盛。
3.智能化是电子信息技术的发展方向
3.1.电子信息技术的发展，最终是为了提升人们的生活水平
随着我国的社会经济发展，人们对生活质量的要求不再停留于物质生活上，转而开始向教育、体育、医疗、科技、艺术、文化等精神生活方面提出了新的要求，即使是现有的衣食住行的物质方面，也越来越多的加入了相关的精神因素。电子信息技术的发展和应用，使得人们越来越多的考虑自身精神需求，也就是在生产、生活中越来越多的考虑智力方面的因素。与此同时，社会的发展是建立在人们的相互协作上，人们的协作活动体现在智力信息的交流和共通的合作上的，这就表明推动社会发展、提高人们生活水平就必然要积极促进信息智力的交流与发展。
3.2.信息化、网络化的本质就是智能化
现代计算机技术的发展是智能计算机的设计和制造；现代网络技术的发展是建立智能网络体系；现代通信设备发展是建立智能通信设备体系；现代的家用电器的发展方向是实现家用电器的智能化，在其余医疗、网络教育、虚拟企业、电子商务等等方面都是以智能化为根本发展方向，简而言之，信息化、网络化的本质就是智能化。
3.3.网络化、信息化是通过智能化来得以实现的
现代信息技术中广泛的应用到了人工智能技术，这些都智能化的体现。人类对人工智能的研究历史只有短短的半个世纪，取得的成果却是极其惊人，但是，对人类认知和智能机制的理解一直是困扰人工智能发展的重要枷锁，这是人类面临的最大难题之一。近些年来，所有的人类研究机构对人工智能的研究工作都进展缓慢，甚至出现了停滞，但是这更说明了人工智能对将来社会的重要作用。随着信息人工智能技术在信息技术中的广泛使用，将很大程度上促进信息技术发展，与此同时对人工智能技术的发展也极大作用。
4.机械工程的智能化对策
4.1.智能化产品是未来机械企业产品的发展方向
我国当前的机械工程企业需要积极的进行产品结构的调整，传统的观念认为机械工程企业只是生产资料的生产部门之一，这种观念在当今的市场经济体制下是极其落后的，严重制约着机械工程企业的发展壮大。机械工程企业不但可以进行生产资料需求的满足，还可以进行人们生活需求的满足。我国机械工程企业在进行产品结构调整时，不论是进行生产资料的产品生产还是消费品的生产，都应该将包含智能信息技术的机电产品放在优先位置。比如在进行加工设备的选择时，要优先考虑包含智能信息技术的多轴数控加工机床；在进行消费品的生产时，可以优先选择机器人宠物。智能化产品拥有广阔的市场前景，索尼公司致力于娱乐机器人的开发，旗下的一款娱乐机器狗――“爱宝”在世界范围内广为销售，为索尼公司带来了海量的经济效益。
4.2.机械工程企业的管理过程要向智能化发展
智能化管理是当今机械工程管理的重要思路，对机械工程企业的管理方式产生了重要的影响。它使得原有的交叉式、多层次管理方式转变成了阶梯模式的管理方式；使得原有的人力管理为主成为微机管理。通过智能化管理系统来进行机械工程企业的生产、销售等活动的检测，并积极跟进检测结果来进行修正，保证了企业管理的及时性和有效性，保证了管理信息的透明度，还极大的降低了人力资源的浪费，降低了人为因素对管理的负面影响[3]。
科技技术的不断发展进步促进了当今社会管理模式的不断发展，智能化管理模式的不断推广，可以有效的提高机械工程企业对市场环境的检测，保证了决策的有效性，有利于规避存在的风险，保证企业的健康发展。
4.3.机械工程企业的设备要向智能化发展
随着科学技术的不断进步，智能化在机械设备中广为体现，机械设备都朝着自动化、智能化、科技化方向发展。机械设备的智能化可以有效提升管理智能化的进程，促进管理水平的提高。机械设备的智能化使得设备的参数可以及时有效的反馈到工作人员身边，保证了机械设备的有效运行，一旦出现故障，智能化系统可以进行警示并且做出相关的停机、断电反应，保证了设备以及生产安全。
4.4.科学技术的发展方向是智能化
科学技术的智能化是实现产品智能化、管理智能化、机械设备智能化的基础保障。科学技术智能化在当今的机械工程生产过程中广为应用，如微显微技术、远程控制技术、导航技术等。
机械工程在不同的生产领域其相关的产品、生产设备、生产技术要求也不一致，其相关的智能化发展模式、发展目的也不一致，这意味着不同领域的机械工程生产需求的智能化也是不一样的。在进行科学技术的智能化应用时，要根据行业特点和生产领域特点，适当的进行技术、设备的选用，保证智能化生产的有效性，保证机械工程智能化的顺利进行。
5.结语
智能化是当今社会科学发展的必然方向，其对我国经济的发展、人们生活水平的提高等方面有重要的影响。在机械工程行业中加强智能化发展，需要我们从生产产品、管理、机械设备、科学技术的智能化入手，积极根据行业领域特点进行合理的智能化技术的选择，保证智能化工作的顺利进行，保证企业经济效益的提升。
参考文献：
[1]孟玄.论机械制造的智能化技术发展趋势[J].科技致富向导.2011（24）
[2]赵志明.机械制造技术的发展及其智能化技术发展趋势[J].中国新技术新产品. 2011（03）
[3]隋晓堂.关于机械加工智能化发展趋势的探讨[J].黑龙江科技信息.2010（17）
篇9
1 医院药学信息服务的内涵药学服务的主要目的是提供负责的药物治疗,改善患者的生活质量。药师至少应对药物治疗结果承担3个方面的责任:①发现潜在的或实际存在的用药问题;②解决实际发生的用药问题;③防止潜在的用药问题发生[2]。这些工作都离不开对药学信息的掌握,从本质上看就是药师在对药学信息进行收集、分析和加工的基础上向患者和医务人员提供用药指导、医疗决策意见等药学信息产品。对医院药学信息服务进行分析,可以发现它服务的主要目的是充分发挥药学信息资源的作用,促进药学服务和医疗卫生水平的提高;采用的工具主要是计算机为代表的现代信息技术,包括医院信息系统、互联网、数据储存分析和知识发现、信息利用等人工智能技术;提供的服务产品主要是用药指导意见、药物治疗方案建议等,也包括对医院管理决策的建议和对医院药师的继续教育。药师在药学信息服务中至少要负起3个方面的责任:①消除病人和医护人员用药过程中的药学信息障碍,避免不合理用药;②传播有关药物使用的最新信息,对患者、医护人员和药师进行药学继续教育;③ 参与药学信息的产生与获取、传递、处理与再生、调节与控制、组织与优化、思维与认识等基本运动过程[1],维护药学信息流的畅通。
2 医院药学信息服务的理论基础随着信息科学的发展,医院药学信息服务也由原有的被动收集数据、整理保存资料和回答病人医生咨询等初始模式发展为主动传播药学信息、辅助医疗决策和开发医药信息产品的现代模式。分析推动药学信息服务水平提高的主要影响因素,可以发现医院药学信息服务的理论基础主要是药学服务、现代管理服务理论和信息科学技术。
2.1 药学服务药学服务要求药师的工作中心从药品转为病人,把药师的工作责任从为临床医疗提供药学保障扩展为对病人用药结果负责,改善病人的治疗,提高病人的生活质量[3]。药学服务理论和实践的发展对药学信息服务起到了决定性的推动作用。首先,它扩展了药学信息服务的对象,使之从医院走向社会,扩展到患者、医务人员、普通民众等最广大的范围。这为药学信息服务的发展提供了最广阔的舞台。其次, 它明确了药学信息服务的任务是对药学服务提供信息保障, 要求医院药师充分发挥自身的药学素养和信息资源优势。这使医院药师在与医生、护士等医院其他人员的工作互动关系中占据了不可替代的重要位置。最后,药学服务的推广普及带动了药学信息服务的发展,而后者的发展又进一步促进了药学服务水平的提高,两者呈现良性互动关系。
2.2 现代管理理论医院药学信息服务的主体是医院药师,服务的对象包括病人、医生、护士等各类人群;它的有效实施既需要医院药学部(科)内部各室的分工协作,也涉及到与医院其他科室以及医院外部的沟通合作。因此迫切需要现代管理服务理论的帮助和指导。管理学为医院药学信息服务的开展提供理论指导,也提供计划、组织、领导、控制和激励等管理手段,从组织上、制度上以及人力资源的开发利用上促进药学信息服务水平的提高。
2.3 信息科学技术信息科学技术是药学信息服务的主要工具,它的飞跃式发展推动了医院药学信息服务模式的改变。例如,网络通信技术能在药师与病人、医护人员以及普通民众等服务对象之间建立医院信息系统平台、电子信箱、药学网站等现代化的交流渠道;现代数据库技术改变了药学数据信息的整理和储存方式,各种药学数据库的建立不仅节省信息储存空间,而且极大地缩短了信息查询时间;以知识发现、专家系统、人工神经网络为代表的人工智能技术的应用,改变了信息利用的全人工模式,能通过建立数据挖掘系统、智能决策支持系统等方式极大地提高药学信息资源的综合利用率。
3 医院药学信息服务当前的发展方向
3.1 基础工程建设调查表明,我国医院药学信息服务的方式较为单一和落后,极少利用计算机网络和软件等工具主动开展服务[4]。虽然药学部(科)也实现了形式上的网络化,但大多数医院没有设立药学信息服务的专门岗位,药学信息服务仍然停留在低水平,甚至根本没有开展。因此,当前医院药学信息服务的发展必须以下列3项内容的基础工程建设为主要方向。
3.1.1 人才队伍建设 人才是药学信息服务过程中最活跃、最主要的因素。目前药学信息服务落后的最主要原因就是缺乏既有扎实的药学基础和丰富的临床药学知识、又具备高水平信息技术的专业人才。因此,培养药学、医学和信息学的复合型人才是推动药学信息服务的关键。
3.1.2 组织制度建设 严格的组织制度是任何服务有效开展的保障。为推动药学信息服务在医院的开展,应当建立与之相适应的组织制度。例如:①提升和加强药学信息室在药学部(科)乃至医院中的地位,使之成为医院和药学部(科)的药学信息中枢;②加强药学信息服务的规章制度建设,制订开展药学信息服务的具体计划和措施;③加强药学信息服务的人员力量,制订具体的岗位职责、工作标准和评价指标;④ 修订分配和奖惩制度,建立促进药学信息服务的激励制度。
3.1.3 基础设施建设 基础设施是指开展药学信息服务所需的计算机硬件和软件。调查表明,上海市15家受调查医院中只有3家医院药剂科在医院网络建设中引进应用了近年新开发的软件,其他大多数医院药剂科的应用软件档次都较低[4]。而事实上,硬件建设只是为开展药学信息服务提供了一个基础平台,要想真正开展工作必须大力引进和应用高水平、高智能的专业软件。
3.2 服务模式更新药学信息服务必须在药学服务和信息技术的支持下发展新的服务模式,以充分发挥药学信息资源的作用。除了传统的收集整理数据、保存资料和回答各方咨询等服务方式之外,当前尤其应当注重下面几个方向的发展。
3.2.1 参与临床医疗决策 药师下临床参与药物治疗方案的制订是药学服务的一项基本工作。但由于药师个人素质和传统医疗体制的限制,这项工作在我国难以普及开展。现代信息技术为此提供了一个新的解决思路。药师可以通过与计算机研究人员及临床医生合作,构建临床药物治疗决策支持系统。这样既可弥补药师医学知识的不足,又可充分利用自身的药学资源和学术优势,从而为药师参与临床医疗决策打开一个新的突破口。国外通过应用能核对药物之间配伍反应或药物禁忌证的决策模型,从电子病历中综合病人数据,从而评估药物处方。由此形成的协议处方可以成功地应用于慢性疾病的治疗,诸如高血压或糖尿病[5]。
3.2.2 参与医院管理决策 药品供应和调配是医院药学部 (科)的基本职责之一。在我国现行医疗体制下,药品供应管理是医院管理的重要组成部分。利用数据挖掘技术,分析医院药品供应的既往数据,找出临床用药的规律,从而提高药品供应的科学性,可以为医院获取更大的经济效益。
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目前，美、英、日、德等发达国家凭借其经济实力和技术优势，已经在数字医学领域占得先机。高端的医疗影像设备、人工智能产品等大多来自发达国家，其在数字医学基础研究和技术应用方面的成果同样引人注目。我国经历二十多年的医院信息化建设，各种信息管理与临床信息系统遍及全院，数字化医院成为综合实力较强医院追求的建设目标，远程医疗快速发展，区域卫生信息化建设成为医药卫生体制改革的重点，公共卫生信息化也取得了明显的进展。
同时，自2001年以钟世镇院士牵头提出构建“中国数字人”的设想开始，数字化技术在我国的基础医学研究便逐渐铺陈开来，而多个国内数字医学研究机构如南方医科大学、清华大学、复旦大学、浙江大学以及青岛大学附属医院与海信集团联合成立的山东省“数字医学与计算机辅助手术重点实验室”等，分别在计算机辅助诊断系统、数字医学影像设备、计算机辅助手术系统等领域投入了大量的科研力量，并取得令人瞩目的成绩。但是，我国在数字医学的核心技术领域起步较晚，与发达国家仍有差距，想推动我国数字医学快速持续发展，必须先对数字医学的未来发展趋势有深入的认识。
数字医学的发展趋势
目前，数字医学基础理论正逐步完善，数字医学学科体系逐渐清晰，智能化、可视化、微电子等高新技术也将进一步与医学检测、诊断、治疗等技术交叉渗透。数字医学的未来发展趋势主要体现在以下四个方面：
首先，未来会出现更加人性化的数字化医院管理。功能单一的医院信息系统的格局将被打破，PACS应用将会向区域、远程发展，无线移动、重症监护、远程医学、数字化手术室建设将会涌现，电子病历在社区医疗以及大范围的健康管理方面的应用会催生更多人性化的管理系统。随着信息技术的高度渗透，数字化医院必将会更注重信息提供利用的人性化，而且从管理到医疗，从门诊到临床都正在孕育着新的突破。
其次，数字医疗治疗技术将会更加智能化。将人工智能与经典医学理论和经验知识构建集评估、诊断、决策与预测于一体的智能专家诊断系统将会在临床诊断与治疗中发挥重要作用，而随着数字制造和智能制造飞速发展应运而生的智能医疗机器人，尤其是智能微型医用机器人将会在一定程度上辅助医生进行治疗。智能化的数字医学治疗技术将会给传统医学治疗带来重大变革。
最后，微创化、无创化的数字医疗检测技术将会不断涌现。多种生理参数的测量能够对人体健康状态或疾病进行诊断，而基于多种光学成像技术的临床应用将会是数字医疗检测技术实现微创、甚至无创检测的一个重要途径。近红外光谱技术、光学弱相干层析成像技术、多模态多光谱分子影像技术都将会实际应用在人体多种生理参数的检测中，而且由于光学成像技术本身对于人体没有损伤的特点，光学成像技术的进一步发展与应用将会推动数字医疗检测技术微创化甚至无创化。
计算机辅助手术系统的发展
精准化的数字医疗诊断、手术技术正成为国内外研究热点，这也是我国突破发达国家数字医学技术垄断的关键。其中，计算机辅助手术系统功能的日益强大，将会使精准外科手术成为可能，推动临床外科的跨越式发展，也必将会成为医学教育、医学科研和临床医学的新手段。与计算机辅助手术系统相配套的医用显示器的规范与普及，能够为医生诊断提供更精确的判断，推动远程医疗和社区医疗的快速发展。数字芯片的进一步发展与嵌入对医疗诊断设备性能和便携化的提升有着不可估量的作用。
目前，海信医疗设备有限公司通过与青岛大学附属医院董教授合作，开发出了低辐射剂量下的低质量CT图像消噪、增强技术，做出了一款世界水平的计算机辅助手术产品，该产品被命名为海信双子3D医学影像重建与计算机辅助手术系统（Hisense Gemini 3D Medical Imaging Reconstruction and Computer Assisted Surgery System，Higemi）。
它通过独自开发的医学图像预处理和分割技术，只需在一幅图像上设定相应参数和少量人工辅助，算法可以自动精确地在一系列CT图像上分割出肝脏、血管、肿瘤、胆囊等肝脏各组织。然后，通过滤波、CT层间自适应对应点插值、形态学、模式识别等算法处理分割结果，追踪肝脏三期图像上肝动脉、门静脉、肝静脉的血管走形，并利用三维配准算法对三期肝脏数据进行立体配准，精确地三维重建肝脏、肿瘤和胆囊等器官。
它可以三维观察病变与血管、脏器的关系，精确计算脏器、病变体积和门脉、静脉各分支供血区域，实施虚拟手术切除，确定最佳手术切除线。它在最难的肝部成像领域能够重建3级以上血管，区分0.6mm的肿瘤与血管间距，精确计算肝脏、肿瘤体积，极大地满足医生的临床需要。Higemi在临床上已经实际应用于多位小儿巨大肝脏的手术前模拟手术的规划设计和术中指导，以及活体肝脏移植的肝脏手术前精准判断。
未来，该产品将扩展到脑部、五官、神经外科和口腔等多个临床医学领域，形成功能强大的全身手术辅助系统。本产品利用了以下具体科学技术开发：
1.低剂量或普通剂量CT图像高清增强技术。海信开发的低剂量CT图像高清增强技术是一种CT图像后期处理技术，可以不对现有CT设备做结构性更改，将低辐射量低质量的CT图像还原成高质量图像。该系统可以减少50%～80%有害照射剂量（从300mAs降到60mAs）的情况下，仍达到同样质量的成像效果。如果按照原卫生部2012年公布的《GBZ165-2012 X射线计算机断层摄影放射防护要求》，使用针对不同人群、不同部位CT检查上限的辐射水平作增强型CT，得到的图像再作此项高清处理，则可以得到非常清晰的CT图像。利用此图像，可以更精确地分割器官和病变组织，做出精确的器官三维重建图形，非常有利于常规状态下的疑难病例的诊断和手术方案规划。该技术在世界处于领先水平，对提高现代医学影像设备的性能和安全性有十分重要的意义。
2.医学图像分割技术。在大量DICOM标准的CT腹部扫描图像上，根据灰度、纹理、血管生理特性等特征把二维图像分割为不同的部分，找到分界线（如器官外沿、肿瘤外沿和血管外壁等）。真实精确地找到不同组织分界线，是后续工作的基础。
3.建模，图像追踪技术。追踪多幅图像上肝动脉、门静脉、肝静脉三期的血管造影图像的CT强度变化，建立自学习拓扑模型将每幅图像中代表血管的CT值变化连接起来，形成血管走向信息。
4.模式识别技术。将分割出的不同组织分类并识别。
5.三维可视化，三维图像配准技术。同期不同图像间、不同期不同图像间的配准、建模；不同组织或功能区成像的容量渲染、着色；透明显示、任意断面显示、多平面显示。
6.定性定量分析。器官和内部组织的参数测量，定性定量计算，如精确计算器官总体积和部分体积。
7.肝脏功能分段与手术模拟技术。1954年，Couinaud根据人体肝脏Glission系统的分支走向以及肝静脉系统的回流将人体肝脏划分为八段，由于人体肝脏血管走向的个体差异性，Couinaud方法并不具有普适性，尤其是针对肝内出现肿瘤、血管变异等复杂情况，单纯依靠Couinaud方法进行肝脏分段并没有实际临床指导意义，实施肝脏精准手术迫切需要肝脏功能分段的精准导航。
随着数字医学的快速发展，现有的计算机辅助手术系统可以初步实现肝脏功能分段，同时为后期的模拟手术进行指导，与医生直接根据二维影像确定手术方案相比，肝脏功能分段及手术模拟系统的出现又将精准手术的发展向前推进了一大步。
目前，大多数肝脏功能分段方法根据肝脏内血管分支走向和血管分支支配区域进行分段，这与解剖学中关于肝脏分段的解释是一致的。其主要步骤包括：从二维影像信息进行精准血管信息提取，对重建后的三维血管系统进行骨架化操作，运用图论相关方法进行血管智能化分支（鉴于肝脏内血管系统较为复杂，需要借助人工辅助进行不同血管系统的判定），根据近似分段模型进行全肝分段并进行体积测算。其中，从现有的二维影像信息中进行准确的血管信息提取是肝脏功能分段的基础和前提；如何对骨架化血管进行智能化分支是极其关键的步骤，直接影响到全肝分段的结果；构造与肝脏实际功能一致的近似分段模型，能尽可能地减少手术出血率，降低术后并发症的发生。借助于肝脏功能分段以及精准的肝段体积测算数据，医生能方便、直观地进行术前规划。
目前，由于使用不同的血管骨架化方法和近似分段模型造成结果不同，如何统一业界功能分段标准，才能使肝脏分段更好地满足手术临床需要值得研究；由于肝脏血管系统的个体差异性以及肿瘤组织等的存在造成的肝脏畸形，目前必须借助少量人工辅助才能实现功能分段，如何实现完全自动化和智能化将成为未来肝脏功能分段的重要研究方向。
8.肿瘤定位及消融引导技术。近年来，随着医学、计算机学和生物学等的发展，肿瘤的治疗技术正在发生重大的变革，如何采用微创或无创方法靶点杀死和灭活肿瘤，同时又能最大限度地保护周围正常组织，已成为肿瘤治疗的热点。北美放射学会（RSNA）于1997年首次提出肿瘤消融的概念，即在超声、CT、MRI等现代影像设备等的指导下利用物理或者化学（热或冷效应）直接破坏异常或病变组织的技术。本产品具备的图像配准是图像融合的先决条件，必须先进行配准交换，才能实现准确地融合。之后进行的亚毫米级精度三维立体重建，能够清晰显示肿瘤大小、位置、数量及其与周围重要结构、脏器的毗邻关系，还能对肿瘤消融治疗的疗效进行评价。未来将US、CT、MRI图像融合的新型影像融合技术，根据各自影像的特点结合起来进行优势互补，可以更准确地发现肿瘤、制定治疗方案及引导穿刺和监控消融。
9.符合Dicom标准的2D/3D图形人机交互引擎技术。以上各种算法和相关功能的实现，有赖于强大的符合Dicom标准的2D/3D图形人机交互引擎技术，该技术是计算机辅助手术技术的核心难点之一，也是国内目前技术水平较弱的领域。海信集团开发的人机交互引擎将主流的OpenGL、DirectX、GPU加速等显示方式以统一接口形式表现，利于程序员开发调用。它涉及到多种类库耦合、多线程、GDI （Graphics Device Interface） 等多种底层操作技术，Dicom文件编解码等引擎底层分别编写，形成一组功能齐全的2D/3D图形人机交互引擎。海信Higemi计算机辅助手术系统即是基于此人机交互引擎实现了质的飞跃。
医用显示器的规范和普及
医疗显示作为医学影像的显示终端，为了达到对医学图像的精确显示需求，要求在显示终端首先符合DICOM Part 14的标准，使显示符合灰度标准显示函数（GSDF），从而保证在阅读医学灰阶图像时能够呈现出最精确的效果。而如果使用的普通显示器是不符合医学影像显示标准的，则容易造成误诊。
在精准手术临床辅助系统中，需要利用3D技术来展示更加真实生动的三维手术场景或CT/MRI人体器官图像。眼镜式3D显示器由于需要医生佩戴专用眼镜，会影响到医生手术操作，所以在未来会选用裸眼3D显示器。目前较成熟的多视点裸眼3D技术是光栅式，一种是狭缝光栅，一种是柱镜光栅。
首先，狭缝光栅方式裸眼3D显示器亮度较低，主要用于个人用移动设备即小尺寸显示中，而精准手术系临床指导系统需要大尺寸的裸眼3D显示器。这种大尺寸的裸眼3D显示器一般采用柱镜光栅，这种方式的显示器同样也存在一些目前无法突破的问题：1.由于光栅式裸眼3D显示具有分光的作用，贴装的光栅导致2D和3D信号的清晰度降低，难以满足手术临床指导显示器的需求。2.存在视区角度小、视区突变问题，在突变区域会看到重影和不正常的图像，同时立体景深和视区突变也是一个平衡关系，无法同时达到最佳状态。目前有研究针对此问题开发了视点跟踪技术，实时检测观看者在电视前的位置，将处在突变的区域调整为良好的视觉区域。但此方法更适合于单人观看的设备，当手术中多名医生观看的时候，很难调整并保证观看者都处于正常视区内。3.存在串扰问题、立体景深小于眼镜式3D显示器。
海信集团开发新型高性能的裸眼三维显示设备和人机交互设备可以解决这些问题。该设备通过UHD液晶屏的采用和UHD电路、光栅的开发，将3D分辨率提高到1280*720以上的高清标准，满足手术临床指导显示器的需求；通过独特渲染算法技术和柱镜光栅的研究和配套开发，解决视区角度小、视区突变的问题，扩大视区，达到不用视点跟踪能满足多人同时观看的要求；通过语音识别技术和手势识别技术，开发新型人机交互控制设备，实现便捷的操作，解放医生双手，防止手术污染。
数字芯片在数字医疗领域中的发展
针对数字医学影像设备的快速发展，应用高性能芯片进行设备集成化设计成为未来数字医疗设备发展的主流方向。为了满足这个需求，芯片应满足实时性和可靠性等要求。
首先是实时性，医疗设备需要快速的启动、无延时的图像显示、无缝的功能/参数转换，例如手术中的数字X射线影像、救护车与医院的实时影像交流。其次是可靠性，需要器件能够在各种环境下的长时间无故障运行，能够迅速从软件错误引起的故障中恢复，能够电磁环境抗干扰。
在满足性能需求的同时，还有一些因素需要考虑：1.体积，直接影响产品的便携性，便携性能使设备得到更广泛的应用，将医疗保健从城市普及到乡村及边远地区、灾患区、医院各个病房甚至救护车上；2.功耗，低功耗能大大延长设备续航时间，并有助于减小电池与设备尺寸；3.成本，低成本意味着更多人能够享受最新的医疗技术，比如发展中国家与边远地区的居民。
针对上述目标，异质SoC（片上系统）可以有效利用各种处理单元的优势，实现性能、功耗、体积、可配置性、可扩展性、开发效率（硬件&软件）、一次性工程费用（NRE budget）等因素的优化配置，成为当前的发展趋势。一个很明显的例子是，现在大多数高端嵌入式应用处理器都基于ARM内核（多核），并整合了图形加速器，视频编解码加速器等资源，实现了全可编程SoC，通过可编程硬件、软件及I/O，大大提高了系统的差异化与灵活性。
结语
