人工智能医疗方向范文

导语：如何才能写好一篇人工智能医疗方向，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

[关键词] 成人隐匿性自身免疫性糖尿病；老年患者；胰岛素强化；胰岛β细胞功能

[中图分类号] R587 [文献标识码] A [文章编号] 1672-4062（2016）03（a）-0116-03

成人隐匿性自身免疫性糖尿病是一种亚型1型糖尿病，主要是由于自身免疫细胞功能出现障碍引发的疾病[1]，多发生于老年人群，其临床症状与2型糖尿病较为相似，但其发病机制明显不同。临床治疗成人隐匿性自身免疫性糖尿病多以胰岛素强化治疗为主，效果显著[2]。该研究特选取50例老年隐匿性自身免疫性糖尿病患者和50例老年2型糖尿病患者进行对比研究，对比两种糖尿病患者进行胰岛素强化治疗的临床疗效，以探讨胰岛素强化方法治疗成人隐匿性自身免疫性糖尿病的临床疗效及其对胰岛β细胞功能的影响，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

于2010年1月―2015年6月该院收治的糖尿病患者中，随机选取50例老年隐匿性自身免疫性糖尿病患者和50例老年2型糖尿病患者进行对比研究，分别将其设置为观察组和对照组。对照组中，男女比值为24：26，年龄分布于61～89岁之间，平均年龄为（75.17±8.32）岁；观察组中，男女比值为25：25，年龄分布于62～88岁，平均年龄为（75.21±8.63）岁。两组就临床资料进行对比分析，P>0.05，差异无统计学意义，可进行对比研究。

1.2 诊断标准

糖尿病诊断参照1999年WHO制定的糖尿病诊断标准[3]：患者出现糖尿病症状；任意时间的血糖超过11.1 mmol/L；空腹血糖值超过7.0 mmol/L。如患者满足以上3条中的任意2条，即可被确诊为糖尿病。

成人隐匿性自身免疫性糖尿病诊断标准[4]：患者符合糖尿病的诊断标准；疾病发作时患者年龄>15岁；发病后半年内未出现酮症；BMI指数不超过23 kg/m2；连续3个月以上的血浆谷氨酸脱羧酶抗体检测为阳性。

1.3 研究方法

两组患者均进行胰岛素强化治疗。给予患者门冬氨酸胰岛素（商品名：诺和锐；批准文号：国药准字J20100124；规格：3 mL：300IU×1支/盒），初始剂量为每天0.5 U/kg，分别于三餐前皮下注射；根据患者的病情变化和糖尿病分型，在原有的胰岛素用量上考虑是否增加使用剂量，每次增加剂量幅度为10%，增加的剂量均匀分配在每天3餐前皮下注射。

两组患者均进行为期3个月的治疗。分别于治疗前和治疗后，采集患者的清晨空腹肘静脉血进行血糖、糖化血红蛋白、胰岛素、C肽检测；给予患者75 g葡萄糖溶液口服，2 h后再次采集患者的肘静脉血，检测血糖、糖化血红蛋白、胰岛素、C肽。血糖检测方法为葡萄糖氧化酶法，糖化血红蛋白检测方法为高压液相色谱法，胰岛素和C肽均采取放射免疫法检测。

1.4 观察指标

对比两组患者治疗前、后的空腹血糖（FBG）、餐后2 h血糖（2hPG）、糖化血红蛋白（HbAlC）、空腹胰岛素（FIns）、餐后2 h胰岛素（ h Ins）、空腹C肽（CP0）、餐后2 h C肽（CP2）以及胰岛β细胞功能指数（HOMA-β）。HOMA-β=（胰岛素水平×空腹血糖值）/22.5×100%，正常人的HOMA-β值为100%，HOMA-β指数越高，说明胰岛β细胞的分泌功能越好[5]。

1.5 统计方法

在SPSS 17.0统计学软件中录入数据，并进行处理。计量资料表示为（x±s），进行t检验。当P

2 结果

与治疗前相比，治疗后两组患者的空腹血糖、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白、空腹胰岛素、餐后2 h胰岛素、空腹C肽、餐后2 h C肽以及胰岛β细胞功能指数均得到显著改善（P0.05），但观察组患者的胰岛素、C肽以及胰岛β细胞功能指数较之对照组均明显更低（P

表1 治疗前后两组患者各项指标对比（x±s）

注：与治疗前相比，*P

3 讨论

近年来，人们的生活水平不断得到提高，饮食结构逐渐发生改变，加上人口老龄化的加剧，糖尿病的患病率逐年上升。成人隐匿性自身免疫性糖尿病属于1型糖尿病的一种，是一种亚型1型糖尿病，其发病人数在糖尿病的总发病人数中所占比例约为10%～15%。成人隐匿性自身免疫性糖尿病的临床症状与2型糖尿病较为相似，均表现为机体内糖代谢紊乱，且均多发生于老年人群，但二者的发病机制并不相同。2型糖尿病是由于机体对胰岛素的抵抗力增高而引发的血糖代谢紊乱，患者的胰岛素分泌较为正常[6]；而成人隐匿性自身免疫性糖尿病主要是由于T淋巴免疫细胞功能出现障碍引发的自身免疫性疾病，患者的胰岛素β细胞功能受到影响，导致胰岛素分泌不足，进而引发免疫系统功能障碍，并累及心脏、肾、血管、神经等多个器官和系统[7]，如患者未能得到及时、有效的治疗，很可能会危及患者的生命安全。因此，临床上应积极研究和探讨成人隐匿性自身免疫性糖尿病的治疗方法。

目前，临床治疗成人隐匿性自身免疫性糖尿病以血糖控制、改善胰岛素β细胞分泌功能为主，多采用胰岛素进行治疗。胰岛素强化治疗是近年来应用于临床的新型治疗方法，通过对患者进行全天连续胰岛素泵入，从而使患者的血糖能够有效维持稳定水平[8]。成人隐匿性自身免疫性糖尿病早期患者的胰岛β细胞功能障碍尚未十分严重，早期给予患者胰岛素强化治疗，能够有效改善患者的胰岛素β分泌功能，减轻机体内胰岛素β细胞的负担，延缓胰岛素β细胞的损伤进展[9]。该研究为了探讨胰岛素强化治疗对成人隐匿性自身免疫性糖尿病的疗效和对胰岛素β细胞功能的影响，特对成人隐匿性自身免疫性糖尿病患者进行研究，研究结果显示，进行研究的成人隐匿性自身免疫性糖尿病患者在治疗结束后其血糖水平均得到改善，其胰岛素分泌增多，胰岛β细胞功能指数得到改善；C肽水平能够反映胰岛功能，治疗后患者的C肽水平也显著提高。但在与2型糖尿病患者的指标进行对比时，发现成人隐匿性自身免疫性糖尿病患者的胰岛素水平、C肽水平以及胰岛β细胞指数均较低，这主要和疾病自身的发病机制有关[10]。

综上所述，给予老年隐匿性自身免疫性糖尿病患者胰岛素强化治疗，能够有效改善患者的胰岛β细胞功能，促进胰岛素的分泌，使血糖得到有效控制。

[参考文献]

[1] Maioli M， Pes GM， Delitala G， et al. Number of autoantibodies and HLA genotype， more than high titers of glutamic acid decarboxylase autoantibodies， predict insulin dependence in latent autoimmune diabetes of adults[J].European journal of endocrinology，2010，163（4）：541-549.

[2] Andersen M K， Hrknen T， Forsblom C， et al. Zinc transporter type 8 autoantibodies （ZnT8A）： Prevalence and phenotypic associations in latent autoimmune diabetes patients and patients withonset type 1 diabetes[J].Autoimmunity，2013，46（4）：251-258.

[3] 庞伯健，常艳华.胰岛素强化方法治疗成人隐匿性自身免疫性糖尿病老年患者的疗效及其对胰岛β细胞功能的影响[J].中国老年学杂志，2015，35（15）：4247-4249.

[4] 陈飞，陈月云，刘瑶，等.口服降糖药对比两种预混胰岛素治疗对LADA患者胰岛β细胞功能影响的观察[J].中国糖尿病杂志，2012，20（7）：523-525.

[5] 闫淑芳，袁慧娟.门冬胰岛素联合甘精胰岛素治疗LADA的疗效观察[J].河南医学研究，2015，24（8）：42-43，44.

[6] 郑燕，杨淑芳.甘精胰岛素联合阿卡波糖与门冬胰岛素30治疗68例LADA的临床疗效比较[J].重庆医学，2010，39（23）：3244-3245.

[7] 林南生.胰岛素强化治疗老年隐匿性自身免疫性糖尿病的疗效及对胰岛β细胞功能的影响[J].中国老年学杂志，2014，34（13）：3609-3611.

[8] Sameer D Salem， Riyadh Saif-Ali， Sekaran Muniandy， et al. Comparison of Adults with Insulin Resistance （IR） in Latent Autoimmune Diabetes Versus IR in Glutamic Acid Decarboxylase Antibody-negative Diabetes[J].Annals of the Academy of Medicine， Singapore，2014，43（2）：107-112.

[9] 琚枫，符茂雄.胰岛素强化治疗对老年隐匿性自身免疫性糖尿病胰岛B细胞功能影响研究[J].实用老年医学，2011， 25（5）：420-422，426.

篇2

 

2015年12月，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间，他印象最深的不是同行的专业进展，而是一位科学家告诉台下的与会者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年却被一抢而空。

 

这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京，人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次的技术，现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称，人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术，它的力量堪比电与互联网。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，缩写为AI。它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

 

人工智能快速进入大众视野，源于今年3月谷歌围棋人工智能程序AlphaGo战胜世界冠军李世石。人机围棋对弈只是普及人工智能的一个秀。它的背后是规模千亿级的人工智能产业市场。BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。

 

目前看，这一数据远比不上2015年中国移动互联网的产业规模。但人工智能的意义不仅于此，人工智能技术的发展，还将带动云服务、大数据分析、移动互联网和物联网产业的升级迭代。它甚至将超越移动互联网，全面改变人类的生活和工作方式。

 

离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，包括深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、IBM、谷歌、Facebook、BAT在内的国内外企业都开始深度布局人工智能，试图把握风口，成为下一个产业变革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互联网巨头们，最有资格成为这一轮革命的获益者。但这终究是一个漫长的耐力游戏，除了技术布局，产业布局和战略视野也是决定成败的关键因素，短视者将随时出局。

 

BAT保守布局

 

中国的所有行业中，以BAT为代表的互联网行业在人工智能研究和商业化探索方面走得最早，也看得最远。其中，技术起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事长兼首席执行官李彦宏参加了内部的一个基于深度学习的语音识别产品研究会。当时该产品的主导者余凯回忆，那是李彦宏第一次知道深度学习，他非常吃惊，并给全公司写信，让所有产品经理都要了解人工智能技术的发展。

 

当年12月，李彦宏开始和余凯讨论成立深度学习研究院的可行性。次年7月，这个研究院成立，李彦宏任院长，余凯为常务副院长。这是中国公司里的第一个人工智能研究院。

 

李彦宏很快将相关技术投入到搜索的核心业务中。2014年的百度内部统计数据显示，深度学习技术的应用，让百度和竞争对手的Diff(different，内部叫Diff)指标提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基础科学研究，是一个冗长寂寞的过程。此后，迫于财务数据和竞争压力，百度的决策者们更加注重眼前的布局和资源。

 

“到了后期，太长远项目，或是比较创新的项目，百度总部确实不太支持了。百度i站的项目、百度快搜这样的项目没了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究岗位人士评价。一位现任百度相关人士对《财经》记者表示，百度前些年确实剔除了不少经过验证没有商业化前景的分支项目，但最近两三年，百度明显加大了在人工智能上的投入，包括无人驾驶汽车等长期项目。

 

6月8日，在2016百度联盟峰会上，李彦宏将百度无人驾驶汽车称作“一台带轮子的电脑”。他现场播放了百度无人车路测的实况录像，百度无人车已经可以像正常车辆一样加速、并线、超车，他同时表示，三五年之内，无人驾驶一定可以成为现实。

 

从整体来看，百度仍是BAT三家中首先完成有关人工智能技术体系整合的公司。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调，百度未来的发展将严重地依赖人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能专家告诉《财经》记者，百度是被他们列入竞争列表的唯一中国公司。

 

硅谷尤其关心“百度大脑”的进展。百度大脑是百度在人工智能领域的核心。百度此前的诸多人工智能产品，如无人驾驶、智能搜索等，都是基于百度大脑的能力。

 

百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲称，百度大脑已具备视、听、说和预测、规划决策以及行动控制的能力。在数据方面，百度有万亿级的网页、移动和行为数据可供分析。在深度学习方面，百度的万亿参数排在世界第一。

 

2015年，百度的研发投入超过100亿元。占百度2015年总营收663.82亿元的15%。

 

百度正在计划将百度大脑在金融、汽车、医疗等领域商业化。李彦宏称，人工智能的“井喷式”创新，将推动互联网进入第三幕，并将重构传统产业。比如“人工智能+金融”，可以快速地实现征信升级，实现“秒放”贷款。

 

阿里巴巴和腾讯的布局则更加克制。或者说，它们更代表中国公司的普遍做法，从业务驱动开始，逐渐加大档位。

 

阿里从2011年开始布局互联网医疗，投资收购和战略合作的公司数以百计。围绕医院、医保、医药做了大量布局。最新的统计数据显示，全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划，覆盖全国90%省份。阿里云人工智能首席科学家闵万里博士告诉《财经》记者，阿里在健康医疗领域的布局快慢，取决于阿里在人工智能领域的技术突破。

 

阿里的设想是，未来，在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里，病患足不出户，只需拍一张CT，通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。这种诊疗，依赖的就是基于阿里云的人工智能医疗系统。随着学习数据的不断增加，机器会变得越来越聪明，最终成为一个“永不退休的医学专家”。

 

多位接受《财经》记者采访的专家评价，阿里这个技术并不复杂，医疗诊断是基于经验的专家型劳动，是机器擅长的经验学习，三年内该技术便可成熟。

 

闵万里告诉《财经》记者，要实现这个目标，除了技术平台，还需要整个医疗体系的打通，需要政府和社会共同推动设备和资源的开放。一旦打通，聚合在一个人工智能服务平台之上，就将衍生出更多的应用服务场景，从而实现“商业和技术互为驱动”。

 

阿里是目前中国所有公司里，数据生态最完善、最健全的公司。iPIN创始人兼CEO杨洋认为，阿里的MaxComputer数据通道，是非常健康的数据大动脉，可以将阿里的所有数据资源非常高效地结合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亚马逊云服务)的云计算平台。数据生态体系是做人工智能的重要基础。因此，在这场有关未来的布局中，阿里云的主导地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各个业务分支之中，有待整合。闵万里说，阿里希望在算法能力上有所突破，这需要一个集中的技术机构来整合阿里的所有相关技术资源。

 

腾讯和阿里的情况类似。腾讯在人工智能上的布局，以IM和SNS业务为基础。例如语音识别主要是在微信部门、图片识别主要是在QQ，支付和金融业务方面植入了人脸识别，搜索部门则关注自然语言识别。

 

其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。SNG(社交网络事业群)的优图团队聚焦图象识别领域，推出了黄图识别功能，并为腾讯内部产品如图片优化工具“天天P图”提供技术支持。WXG(微信事业群)则人机互动领域的拓展，也对图像和语音识别进行了原发。WXG推出了智能机器人“小微”，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。对于未来，工程师希望“小微”成为一种“连接器”——与微信支付串联起来，接入微信公众号以及钱包内的各种生活服务，打造完整的微信内O2O闭环生态体系。

 

腾讯高级副总裁姚星在接受《财经》记者采访时表示，腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发，这包括两个路径：一是整合腾讯自身的技术资源，形成体系和重点;二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。

 

腾讯参与了多个人工智能项目的早期投资。腾讯投资并购部一直在为公司寻找需要的标的，服务于腾讯的整体战略。腾讯日前与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了人工智能创业公司Diffbot 1000万美元的A轮。这家公司通过人工智能技术，让“机器”抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。

 

BAT的人工智能技术研发从第一天开始就是商业需求驱动的，他们从业务入手，收购甚至模仿别人的东西，这种做法避免了漫无目的研究和不必要的失败，但也无法保证在下一轮的人工智能平台大战中胜出。

 

今年，阿里和腾讯均有组建人工智能研究院的想法。姚星对《财经》记者说，很快，腾讯人工智能研究院就会成立。

 

国际巨头深入无人区

 

如果说BAT的人工智能布局处于对标和追赶的状态，那么以IBM、微软、谷歌、Facebook为代表的美国巨头公司已经开始深入科技无人区。

 

这些公司技术和业务各有所长，面向的用户也不同，但它们的目标一致：把人工智能机器做大、做强、再做没。

 

IBM和微软可能没有谷歌、Facebook看起来那么酷，但在人工智能领域有深厚的技术底蕴，IBM甚至已经开始用人工智能赚钱。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年，代表着IBM在认知计算领域最先进技术的Watson在一个电视节目中一战成名，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的，是不断进化中的Watson系统，和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。

 

Watson是一台超级计算机，最初由90台IBM的Power 7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比，它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元，基于IBM的“DeepQA”技术开发。2014年1月初，IBM宣布组建“Watson Group”，旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术，此外还投入10亿美元用于其他相关项目。

 

Watson已经开始为IBM赚钱了。法国农业信贷银行预测，Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上，成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。

 

另一个代表性产品是IBM在2014年的人脑模拟芯片SyNAPSE。该芯片能够模仿人脑的运作模式、低功耗，在认知计算方面要远胜传统计算架构。和其他芯片公司的纸上规划不同，这款芯片已达到量产要求。

 

IBM将其技术和商业实力总结为“认知计算体系”。IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向《财经》记者表示，IBM推动认知计算体系，目标是把IBM在人工智能、大数据、深度学习、模式识别等所有领域里所做的积累应用到各个行业中去，帮助各行各业客户提升效率，解决他们所面临的现实挑战。

 

微软人工智能技术的研究已超25年。1991年微软成立研究院，最早的五个研究组，研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。

 

微软的人工智能研究方向要宽泛很多，微软研究院拥有超过1000位科学家，在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。

 

微软最新的深度学习系统在2015年ImageNet计算机视觉识别挑战赛中，将计算机视觉系统错误率降低至3.57%，相比于人眼辨识的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。

 

微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中，还构建开放的平台，将多年的技术积累开放给产业界，它的目标是打造一个人工智能生态圈。

 

它在无人区走得最远，在现实商业世界中隐蔽得最深。

 

和前辈相比，年轻的谷歌在人工智能领域做的事情更让外界看得懂，也更兴奋。谷歌一方面不知疲倦地做底层人工智能技术的积累，研发更加高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。另一方面亲力亲为布局了包括智能家居、自动驾驶、机器人(2013年收购了8家机器人公司)等领域，前者为后者带来基础技术支撑，后者为前者提供数据和反馈。

 

值得一提的是，谷歌在无人驾驶汽车领域的技术积累，已经远远超过传统汽车厂商和其他互联网公司。

 

更加年轻的Facebook，将人工智能视为未来的三大方向之一。Facebook天然拥有全球范围内的海量社交数据，但在基础科学的研究上依然不遗余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称，FAIR的研究方向自由宽松，研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究。他称，这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。

 

如果说前述几大巨头都是从人工智能技术出发，结合云计算赋予技术更多势能，那么亚马逊的路径正好相反。亚马逊是全球第一大云服务提供商，它的云服务收入超过微软、IBM、谷歌、Salesforce等所有对手的总和。但亚马逊目前的人工智能技术，多数集中在提升购物体验的深度学习领域。

 

人工智能技术有两大要素：核心技术平台和数据循环。只拥有技术是不够的，需要业务和数据结合，才能打造好的技术。对循环数据的获取，巨头们也都不遗余力。

 

以最热衷开源的微软为例，去年，微软了“牛津计划”(现更名为“微软认知服务”)，这是一个基于微软云平台的智能API(应用程序编程接口)，涵盖了五大方向的人工智能技术，包括了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助该平台快速开发出来的一款应用，一共只有20多行代码。

 

类似的工具包微软还有很多，例如深度学习工具包(CNTK)和微软亚洲研究院主导的微软分布式机器学习工具包(DMTK)等。

 

这些对于创业公司和中小企业来说相当实用。他们不用从底层技术一点点学，在小集群上或者是云服务上就可以直接调用。

 

对于巨头来说，算法已经不再是竞争的障碍，数据和用户习惯才是山头。大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务，其中包括海量试错和验证，最终也会反馈回开源，而这正是巨头们所期望的。

 

做B2B生意的IBM对数据的专业度要求更高，无法仅依赖搜索引擎和大量应用的交互来训练Watson系统，因此通过深度合作和并购来获取专业数据。

 

以医疗领域为例，IBM和多家世界级顶尖医院合作，向医院部署Watson的智能系统，通过分析这些医院的病历、专家的治疗经验、现有的学术研究等，帮助它们制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。在这一过程中，Watson也就有了这一领域的数据积累。

 

2015年4月，IBM收购了Explorys，它是一家可以查看5000万份美国患者病历的分析公司。类似的收购IBM还有不少，并且出手相当大方。

 

Watson已经可支持针对乳癌、肺癌和结肠直肠癌、皮肤癌等癌症的初期诊断。在皮肤癌领域，在一项对3000幅皮肤镜检查图像的研究中，Watson识别皮肤癌的准确率高达95%以上。而人类识别皮肤癌的准确率只有84%。

 

国内的一位人工智能业者调侃，国际巨头在人工智能领域真正有价值的是它们的那些你看不见的、没开源的、国际会议上含含糊糊一笔带过的技术。“那些才是可以颠覆未来的弹药。”

 

填补断层

 

人工智能的产业结构可以分为三层：应用层、技术层和基础层。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合;技术层是算法、模型和技术开发;基础层则是计算能力和数据资源。

 

BAT擅长第一层。BAT手中，天然握有全球最大的数据资源。但在第二层和第三层严重断层。中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面，基础理论研究领域的人才和资源很少。

 

多位接受《财经》记者采访的中外业者认为，BAT的优势在于海量数据，和国际巨头的核心差距在技术。

 

腾讯高级副总裁姚星告诉《财经》记者，今年初，他和腾讯的投资并购部达成了一个共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多;二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。

 

姚星向《财经》记者分析，同样提供10万个样本给机器，优秀的算法平台可能只需要几个小时，速度慢的可能需要几天时间。

 

对于海外收购，搜狗公司CEO王小川则更加直白：“国内适合收购的标的公司很少，因为根是断的，(技术和基础研究)源头在国外，要到国外看。”

 

在快速迭代的互联网世界里，即便是互联网巨头，单打独斗练独门秘籍也会错失良机。最佳方式，就是拥有数据和拥有技术的公司，通过各种结盟方式形成优势互补，快速抢占市场。

 

2014年11月，蚂蚁金服宣布和旷视科技战略合作，利用后者的人脸识别技术Face++软件去确认开立在线银行账号的用户身份，即“人脸支付”。

 

Face++在人脸检测的多项指标评测中接连拿下世界第一。2013年，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率，这个指标高于Facebook团队。三年后，这一准确率已提高至99.5%。

 

进行面部识别，需要处理大量来自面部的数据信息，包括结构、五官以及肌肉等方面的数据分析。阿里云为这个合作注入自身的数据和分析能力。

 

“凡是花钱解决的问题都不是问题，阿里可以自己完成这些事情，但时间成本是相当昂贵的。”闵万里对《财经》记者说，“阿里有1000件同级别的事情要做，能做好的只有其中几件，剩下的用投资+合作，这是时间和资本效率最高的做法。”

 

技术和数据的结盟并不限于BAT，更多的公司希望通过结盟方式获得未来，新的巨头或许从中诞生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多连接，通过建设社群关系，把人大脑里的智慧表达出来，从而解决目前搜索技术存在的内容不够精准和实用性较差的问题。2013年腾讯入股搜狗后，先后向搜狗开放了微信公众号数据和QQ兴趣部落，为搜狗输入数据资源。除此之外，搜狗还在去年11月战略投资知乎1200万美元，全面接入知乎内容。

 

王小川想让搜狗的人工智能机器不断学习社群数据，他对《财经》记者说，“人工智能下一个五年不在于人工智能本身，而是让机器找到人。”

  

  李彦宏称，人工智能拥有广泛的商业用途，人工智能的“井喷式”创新将重构传统产业。

 

今天，技术和数据的天然开放性让各公司之间的竞争变得“我中有你、你中有我”，最终的赢家是可以将技术和数据平衡利用，达到平台效益最大化的公司。

 

微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为，横向对比，中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距，国外更加注重基础研究和技术研发，国内企业可以将国外的研发工具化、商业化;从纵向看，中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃，无论是最底层的计算机体系架构，还是智能硬件，或是上层软件应用，都有质的进步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。

 

挤出泡沫

 

马云在一次内部讲话中强调：“全球都在讲人工智能，到了风口浪尖，在创新面前，没有第二只有第一，创新落伍了，你就输了。”

 

焦虑的不仅是BAT，华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到，“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新，迟早会被颠覆。”

 

开放趋势之下，人工智能也注定不是一场巨头间的战争。

 

市场调研机构CB Insights的统计数据显示，2014年风险资本对人工智能的投资增长302%，达到3.09亿美元。

 

中国人工智能领域已有近百家创业公司，65家获得投资，共计29.1亿元人民币，其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。

 

更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台，用数据训练一两个模型，甚至照搬国际模型，这其实潜含危险，最大的风险是产品严重同质化，尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，这些公司的产品没有突破性创新，根本没有继续走下去或被收购的价值。

 

姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说，辨识伪人工智能公司有两个关键点：一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术，如果不是，则是用人工智能概念包装的伪人工智能。

 

其二，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性?若否，则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司，从去年开始，iPIN收到了不少投资机构的投资意向，该公司创始人兼CEO杨洋告诉《财经》记者，到目前为止，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。

 

“这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。

 

危险在于，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，也在资本的胁迫下慢慢走形。

 

在资本的压力之下，一些人工智能创业公司开始过早商业化，研发投入逐步降低，人员结构也发生变化，销售开始主导公司，最终技术公司变成营销公司，失去了被并购的价值。

 

投资人工智能公司，需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术，但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。

 

需要在这一轮变革中保持耐心和恒心的还有政府和高校。人工智能涉及计算机科学、生物学、社会学、哲学、材料学、工程学等多个学科，中国高校基础学科的研究能力无法被充分利用，体制内缺乏一套产学研流畅对接的机制。这导致中国高校在这次产业变革中严重缺位。从美国的经验来看，正是其从法律、机制上保证了产学研的平滑转换，才令美国在这一轮的人工智能研究中占据上风。

 

一些乐观的投资人认为，技术发展本身就是驱逐泡沫的手段，“不用很长，一年或一年半的时间，很多真实情况就会暴露出来，泡沫也将逐渐散去”。

篇3

如果我们有一台机器人，它从小时候就开始照顾我们，收集我们的健康数据，陪伴我们成长，你会立刻觉得，它不过是影视作品里那个暖心忠诚的“大白”胖子吧？才不止！它没有那么遥不可及，甚至在中国已经憨态可掬地登上了舞台。

站在未来市场风口

理想中的胖子“大白”负责个人健康监测，其实，这只是健康机器人领域的家用门类，它和医用机器人一起，早已掀起投资者和开发者掘金的热情，被视为未来“很有市场的产业”。

美国市场调查机构Winter Green Research预测，至2021年手术机器人和康复机器人的行业规模将分别达到200亿美元和32亿美元，年均复合增速暴涨至29.9%和46.6%，成为发展速度最高的子领域。其中，手术机器人将占60%左右的市场份额，未来市场中心将由北美逐渐往亚洲市场转移。

人口老龄化的到来和二胎政策的放开带动了中国医疗机器人的发展。医疗机器人或家庭机器人将承担部分治疗或陪伴的责任，缓解社会和老龄人的负担和担忧。

据全国老龄工作委员会办公室的《中国老龄产业发展报告（2014）》，2013～2021年是“中国老年人口第一个成长高峰期”，每年亟须照顾护理的老人数量在增加，目前为1500万人，2020年将达2500万人， 2050年预计达4000万人。特别是计划生育形成“人口断层”效应，未来每对夫妇将面对4个老人的日常照顾，其困难问题势必不堪重负，原来家庭养老模式岌岌可危。

能否替代医生？

这个热点问题的本源是，人工智能能否替代人类？崔海龙是广东德泷智能科技有限公司的首席执行官，他个人的判断是，人工智能可能在某些有规律的领域代替人做某些事。比如西医有规则，教育也有规则，人工智能就可以代替其工作；而再比如艺术创作，它没有规则，机器人就很难代替。

崔海龙的公司主要专注于家用和医用的医疗器械研发生产与销售。2015年，公司了首款德泷智能健康机器人，中国版的“大白”闪亮登场。它们的核心价值是，通过将家用医疗器械整合，使客户能够用最少的费用享受最多的功能；特别是通过智能升级，使烦琐的医疗器械使用起来更方便、更好用。

“健康医疗机器人的发明初衷可能不是为了取代医生，而是为了弥补现有医疗模式下，特别是社区、家庭环节中医疗健康服务的相对缺失。” 崔海龙强调。

做医生护士“不愿意做”和“做不了”的事情，应该成为对健康医疗机器人定位的认知。“不愿意做的”事情，比如医生护士不愿意记录健康数据。因为这是很繁杂的工作，健康记录需要每星期、每个月都坚持做，才有效果。 “做不了”的事情，包括一些医务垃圾的搬运。在国外，机器人在这些应用领域已经很成熟了。

从长远看，崔海龙认为未来机器人最核心的应用应放在健康治疗方面，包括做手术。但这也不意味着替代医生，它也不可能。协助医生来做治疗方案，人与机器人互为补充，人机协作，是将来人和机器人“共事”的趋势。

抱团取暖向世界出发

关键技术的创新和突破，决定了一个企业的制高点；企业间的抱团取暖，则能够在中国机器人行业发展过程中形成“中国优势”，推动中国民族品牌机器人技术和产品向世界出发。

“2015年世界机器人大会”在北京召开，国际市场见证了中国机器人的新技术和新产品，整个中国机器人行业上下游产业如何构筑出一个生态平台被提上日程。

例如，在中国机器人品牌中，优必选的机器人平台有可能会开放成一个应用商店（app store），萝卜库目前的一个主要方向就是构建机器人技术研究开发教育，以及投融资、机器人产品展示等一系列环节的生态圈平台，这些都是企业给外部开放连接留下的接口，也是抱团取暖的基础。当然，要获得世界声誉，关键还是要在某一细分领域做细做精。

中国首款智能健康机器人之父吴凯博士参加了广东省科技厅主办的中以生物技术对接会，并深有感触。他惊奇地发现，以色列的企业家专注的内容非常的细，比如有一个企业家就只专注心衰病人，用手机来检测心衰病人的声音，判断他当前心衰疾病的状态；还有一个企业，专注于做抑郁症病人个性化药物的设置。所以，以色列生物技术的产业发展，形成了自己独特的模式。中国有自己的国情和特色，但也需要借鉴这些产业发展得比较好的国家的一些经验。

“Well！Great！”

跟电影里的“大白”一样，德泷爱佳第一代、第二代机器人在功能上已经实现了10项自主功能检测，而目前的第三代机器人要解决的问题是，如何变被动式服务为主动式服务模式。就像电影里的“大白”一样，一旦它扫描到你的身体出现状况，就立刻蹦出来，直到你说服务“满意”为止。

篇4

制造云大数据

众所周知，人类社会正面临着一场新的技术革命和新的产业变革。那么我们认为互联网+人工智能的时代正在到来。怎么解读人工智能？首先，网络是一个泛在的互联网，包括魍车幕チ网和互联网+人工智能，其核心技术是七类技术深度融合，包括新互联网技术、新一代信息技术、新人工智能技术、新能源技术、新材料技术、新生物技术以及新应用领域专业技术。互联网时代特征总结为泛在互联、数据驱动，共享服务，跨界融合，自主智慧和万众创新。

当然，制造业作为国民经济、国计民生和国家安全的重要基石，正面临全球新技术革命和产业变革的挑战，特别是新一代信息通信技术，核心就是要发展智能制造技术产业和应用。对我国来说面临的五大挑战是：第一要从技术跟随到创新以及到超越，第二要从传统制造向数字化、网络化、智能化转变，第三从粗放型制造向质量效益性转变，第四从资源消耗到绿色制造转型，最后要由生产型制造到生产+服务型制造转变。

其核心问题就是要贯彻创新协调绿色开放共享发展理念，要走中国特色的工业化道路，以创新发展为主题，以制造业提高质量增加效益为中心，特别强化两化融合，而且要推进智能制造主攻方向。

云制造的概念首先是基于泛在网络，其次是借助新兴大制造技术、信息通信技术、智能科学技术及制造应用领域四类技术深度融合。数字化、网络化、智能化作为技术手段，构成一个以用户为中心的统一经营的智慧硬软资源和能力的服务云。这实际上就是人、机、物互联服务，或者是现在提出的工业互联网的概念。

用户通过智慧终端和智慧云制造服务平台能随时随地按照需要获取智慧制造的资源和能力，要对整个全系统全生命周期产业链里面的人机物信息技术自主的智慧的感知，互联协同分析认知和决策控制与执行，促进制造全系统及全生命周期活动中的人组织、经营管理、技术设备三要素及信息流、物流、资金流、知识流、服务流集成优化，形成一种基于法在网络、用户为中心、人机物信息融合。

智慧云模式是什么，手段是什么，业态是什么，特征是什么，实施内容是什么，以及目标是什么都值得探讨。

我们把它叫智慧，因为强调三种深度融合：人物与环境信息深度融合，数字化、网络化智能化的深度融合，工业化和信息化的深度融合。同时，很重要的基于大数据的并行、协同、实时、互联、智能的进行创新。根据这样一个理念所构成的系统，我们把它叫做智慧云制造系统或者简单说智慧制造云。概念模型包含几大部分内容，一是制造资源的能力和资源，这里面包括软的、硬的，包括能力和智能互联产品；二是制造云池；三是制造全生命周期的智慧云。其核心支持就是智慧云制造的平台。

综上，智慧制造云是一种互联网+人工智能时代的模式手段。制造模式是以用户为中心的互联服务协同个性柔性社会化智能制造产品以及服务用户的模式，它的手段就是四类技术深度融合的数字化网络化作为技术手段，构成一个智慧化的人机物环境信息互联系统，体现数字化、物联化、虚拟化、协同化、定制化、柔性化和社会化的产品。

那么智慧制造云、工业云里面的大数据实际上是全系统全生命周期里面的三要素、五个流里不断产生的四个大数据，包含制造全生命周期里面的各种数据，有企业经营管理的数据，有技术产品设备的数据。有结构化、半结构化和非结构化数据，有静态数据、动态数据和实时数据。

智慧制造云大数据的特点，除了四个云以外，和大量、高速、多样、价值以外，还加上了多元符合模态、数据类型异构等。其作用简单来说能精准高效智能地用到全生命周期的活动，促进云制造的智慧化，目标实现产业研制、管理服务效率质量成本能耗，实现产品加服务为主导的随时随地的按需个性化指导。

目前，大数据在感知基础上，有六类大数据关键技术，关键技术在制造云里有新的需求。首先大数据的集成与清洗，就是把不同来源、格式、特点性质的数据及数据源在逻辑上或物理上有机地接入平台并进行新审查和教研，得到干净、一致的数据。第二技术就是大数据存储和管理，采用云存储和分布式存储技术及高吞吐量数据库技术与非结构化数据访问技术，实现运输集中的数据经济、高效、高可靠、容错的管理与服务。第三大数据分析挖掘，从这些海量的随机的数据中要找出有价值的东西，比如说现在分布式计算引擎，数据分析机器学习等，对我们制造云要以应用目标为导向，导出相应算法软件。同时需要建立云制造应用系统定量分析的人工智能分析模型，数据不是直接用的，是通过模型来的。可视化，各种各样数据可视化而且能应用，比如多维数据分析，虚拟现实等，对目前综合处理显示多维数据以及交互需求是非常重要的。其次是大数据的标准和质量，对智慧云多类型标准需求不限，而且交易和交互要作为一个导向。最后就是安全，全生命周期里面要安全，像隐私保护、数据水印以及区块链技术等。

大数据的云化

第三个问题就是大数据云化。直接把大数据迁入模型软件，第二是直接提供DAAS，第三个就是风险，最后一个就是大数据的可视化，基于大数据可视化技术实现智慧制造云里面的风险和显示。

云里面大数据怎么用也值得探讨。第一类是航天产品电缆数据化设计，也就是说把电缆有关的经验数据和综合分析性能数据收集过来，放到电缆数据工程里面，实现了电缆数据化生产的一体化，产生效果后有60%以上研制时间开展产品质量提升。第二类是医药，利用现在制造云里面官方电子病例、医疗等信息系统提取海量临床数据，挖掘药物效用及治疗方法，从而为医药研发提供参考。第三类是航天制造和生产比如博世、力士乐等智能生产。第四类就是维修，比如C919健康管理，需要实时检测大数据中心。根据上面的情况，智慧制造云在大数据当中是很重要的。

最后提点建议。首先当然是大数据已经成为智慧制造云建设和运行的重要资源，如果没有大数据、没有云、没有人工智能，那最后肯定是做不到智慧化制造。而研究实践需要从技术、应用、产业三方面来协调，进行各个层次的技术创新和人才培养。

从技术应用和产业方面，概括性地提几点想法：第一，从技术上要做到重视大数据、信息通信技术、人工智能技术、系统工程技术与制造领域等多种技术的深度融合。要搞大数据，必须要做到这几个技术的深度融合，这是我们的一个观点。第二，离不开云，因此要对面向用户大数据的云服务技术进行研究。第三，要重视基于大数据制造全生命周期里面的新模式、流程、手段的研究。最后，要进行符合共享经济商业模式的技术研究，当然还有安全和相应标准的制定与评估。

从应用角度来看，要“四个突出”。第一要以突出制造特色和行业特点来开展；第二要突出问题导向，问题在哪，竞争力缺点就在哪；第三要突出大数据驱动的智慧云制造管理运行模式、手段和业态的变革；第四要突出三要素与五流的综合集成化、优化和智慧化。

篇5

关键词：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式

数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。

1在医疗信息管理中应用数据挖掘技术的基本内涵

数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。

2在医疗信息管理过程之中加强数据挖掘技术应用的重要措施

2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化

在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。

2.2细化数据挖掘技术应用类别

想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。

2.3明确数据挖掘技术的应用方向

医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。

3结语

医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升.

参考文献：

[1]郑胜前.数据挖掘技术在社区医疗服务系统中的应用与研究[J].数字技术与应用,2015(09):81-82.

篇6

【关键词】信息 智能 图文

一、前言

要想对图文信息的处理分析，首先需要建立一个图文信息库，然后用计算机代替人处理大量的图文信息量，进行检索匹配后得到一个分析结果。

对于图文的识别主要有三种方法：统计法，结构法和神经网络法。其中统计法是在数学的基础之上发展而来，而且误差最小。统计的方法主要通过数值来描述，而结构化方法是对统计放法的补充，它主要使用符号来描述图形。神经网络法主要是通过神经网络的算法对图文进行较为准确的识别。充分了解图文的识别方法，有利于我们更好的利用和识别图文信息。

对于图文的识别过程，主要分为几个步骤：首先要进行图文的输入和存取，其次进行预处理，之后进行特征提取，最后进行最重要的图文信息分类和匹配。而在图文匹配的过程中，主要是测试目标图文和已存入数据库中的图文信息进行特征上的比对，进行正确的匹配判断。

二、举例分析

下面进行分析一下现实生活中有关图文信息的例子。

苹果5S手机的指纹扫描系统。首先要建立一个指纹库，把能够开启手机的指纹扫描到手机的存储区，然后根据指纹信息以及对象参数进行检索分析指纹。等待需要开锁时，直接扫描指纹，在数据库中进行匹配，找到相应的图像信息，匹配后解锁手机。

还有就是车站自动取票机，只要你把身份证放在机器上，经过系统的扫描辨认，就可以取到之前在网上订购的车票，而检票系统更加高级，只要轻轻扫描你的车票，就能看到你的个人信息。这些方面充分显示了图文信息的智能化，以及智能化的普及。

在图文分析中，图文信息的表达主要分为以下几个方面：比如一张照片，它是客观存在的图像，属于原始的或者模拟的信息。然而原始图像的数字化形式，灰度数字图像通常有比数字图像较好的效果。在灰度图像经过分割处理后得到的结构图像（一般都为结构信息），比如一些边缘或者轮廓等。

对于智能的方向，主要是希望在现实生活中使用越来越多的机器以及电脑系统来代替人得思维，更好的为人们服务。现如今人工智能的应用于研究主要集中在以下几个方面：第一是智能接口，它是人们与计算机自然方便的途径，只有使得计算机明白人类的表达，才能使其更好地为人类服务。第二是数据挖掘，它是目前来说比较热门的研究方向，尤其是大数据挖掘，暂时还没有形成产业链，对于计算机方面的学生来说是一个很好的发展和研究方向。而数据挖掘，主要指的是在大量的不完全的片面的信息中发觉到有用的信息，方便服务机构以及个人。第三是主体以及多主体系统，主体是一些具有选择，能力愿望，意图，信念的存在实体（具有一定分自主性）。而多主体主要是研究多个主体的只能协调能力，比如电脑的，一个四核的cpu处理能力是二核的好多倍，但是在获得速度的同时，电脑要处理协同合作问题。

对于智能方面的现实应用，可以分析以下的几个例子。

对于机器人，人们早已经熟悉了。以前在现实生活中，一些低智能的机器人被用来处理高危事情，比如说使用机器人擦高空玻璃，处理一些爆炸事故。而近些年，越来越智能的机器人被用到越来越多的领域。比如说现在的新型机器人，可以替代人们进行一些日常的家务活动，可以扫地，可以做饭，可以照顾孩子，洗衣服。越来越精细的生活细节可以由机器人操作完成，充分体现了机器智能化的程度越来越高。

还有就是有段时间特别流行的电脑代替专家医生坐诊，一些高智能化的电脑，通过测量人体的各项指标，进行大量的数据匹配，选择最优的治疗方案，可以实现智能的医疗卫生系统，解放更多的人力物力。

对于移动大厅的自动业务办理机器，人们可以通过机器修改自己手机的绑定业务，交款查询等一些替代人得操作也充分体现了智能的优越性。而银行系统的自动柜台也是这个原理工作。在现实生活中越来越多的方面已经被机器替代服务，服务质量和方便程度大大提高。

还有一个最不能少的例子，就是智能化手机了。现在就是简单的一个小小的手机，可以实现计算器的功能；能够互联网络（想当一个小型的电脑）；能到找到地图，实现导航功能；能够进行工作上文档的编辑，删除，修改和发送操作。无论你走到哪里，只要你有一部高智能的手机，你几乎不需要任何人帮助你，你就可以在一个陌生的地方好好地正常生活。它给我们的工作，生活，消费，旅游，餐饮带来了很大的便利。

由以上的例子可以看出智能化的生活可以使得生活更加方便，而智能化只是把现实生活中的一些常见情况以一种机器能够识别的形式输入到计算机中，在计算机中通过快速的分析演算匹配找出最合理，相对来说比较正确的方法实现对现实问题的处理，它的精确程度非常高。

三、结束语

图文信息主要是通过刺激感官，使得人们辨别认识图文信息，人们在这个过程中，首先要认识图文信息，然后理解和存储图文信息，以便下一次出现图文信息的时候，可以直接从大脑的记忆中查找出相关信息。而智能只在图文信息被存储在电脑，经过电脑分析匹配，选择最优方法路径，实现一些人们能够实现的操作，从而使得机器具有智能化。

智能图文信息的的发展虽然还有很长的一段路需要走，但其前景是光明的，在形成产业化的路途中，智能图文信息将会成为一颗璀璨的行星。

参考文献：

[1] 章毓晋.图像处理和分析基础[M].北京：高等教育出版社出版.2000

[2] 崔屹.图像处理与分析―数学形态方法及应用[M].北京：科技出版社.2000.

[3] 杨小冬，宁新宝.自动图像识别系统图像分割算大的研究[J].南京大学学报.2004，40（4）：424-431.

[4] 唐良瑞，谢晓辉.基于D―S证据理论的图像分割方法[J].计算机学报，2003，26（7）：887―892.

作者简介：

篇7

关键词：“互联网+”；养老产业；发展方向；优势与困境；对策

中图分类号：F121 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）03-50 -03

随着中国老龄化程度的加深，养老服务工作愈发成为社会热点。在2015年的两会上，总理提出的“互联网+”概念席卷全国，时至今日“互联网+”进一步发酵，“互联网+养老”已经成为养老服务行业不可忽视的亮点。同时，”互联网+”下出现的新事物也在不断完善和发展（如人机交互、云计算云储存、人工智能、虚拟现实增强现实等）都在为养老产业与互联网的结合提供挈机。“互联网+”背景下的养老就在这种情况下诞生，运用“互联网+”的思维来发展养老产业构建新的产业模式。

一、“互联网+”背景下养老产业发展的机遇

（一）大数据的应用为养老信息平台的建设带来了极大的便利

传统的养老行业，没有大数据分析的技术优势，对于老年人的需求服务也只是停留在基本的生理方面，同时国家没有精准的数据分析，只能盲目的政策支持，而没有一个系统的规划，通常只会造成资源的浪费。但现在不同了，互联网时代来临了，互联网连接着全球的亿万用户，因为连接的便利性，信息资源共享化，互联网在我们的日常生活中都有应用。

首先，将大数据用于养老产业，这也是在“互联网+”背景下有必要的，建立一个平台将老年人的健康状况、家庭状况、医疗信息等基本身份信息录入，用于以后老年人进入养老院等机构的信息服务记录，可以将老年人的信息数字化，省却了以前的纸质档案的登记，还利于信息资料保存与共享，方便以后数据平台跟国家的数据统计的对接。同时开通网上老人身份信息认证，使用有摄像头并能够联网的电脑或智能手机自助完成信息认证，方便一些行动不便的老人，老人们可以通过电脑直接在网上完成身份信息的采集认证。

其次，通过分析老人在医院的医疗信息记录，计算机自动生成老人的动态健康档案，结合互联网的大数据分析、云计算等功能，并结合执照医疗团队医师的建议，提出有针对性的膳食、运动、起居的日常生活计划，并将这份健康报告上传云端方便子女对自己父母健康状况进行了解。我们利用数据平台可以为老人提供准确的服务，精准定位老年人养老需求，深度挖掘老年人的养老需求。

（二）互联网金融新工具拓宽了养老产业的筹资渠道

养老产业的资金问题，大家都看到了这是个利好的行业，前途是光明的，不再是以前的国家控制下的福利养老机构，开放市场吸引大批的投资者，形成的以老年人为消费中心的经济产业。

第一 ，引进国家资本和借助政策的扶持，企业就会慢慢发展起来，我们可以利用目前流行的互联网融资方式――众筹，每个人支持相应的资金，集资者承诺给予支持者一定的回报或优惠政策，每个人的资金支持是微小的，但在互联网时代汇集的力量是巨大的。这种资金筹集方式对不管是现在即将面临养老还是以后要B老的人，都会有极大的诱惑力，大家支持一定的资金作为自己以后的养老投资。因而资本的汇集是相当迅速的，这样还能够为企业起到一定的宣传效果，为他们的养老项目营销造势，增加在社会上的宣传影响。企业获得第一笔启动资金后就能进行项目的开发，逐渐地将产业链做出来，甚至在其养老产业发展的过程中获得融资，到最后就不是资金的问题而是养老的产品研发以及走向的问题了。

第二，养老市场潜力巨大和互联网信息的便捷使人们更加准确地认识到了其未来发展的前景，因而早有企业已有心利用互联网发展养老产业。但苦于资金的缺乏，迟迟不能形成一定规模。P2P网贷平台的出现给这些企业带来了希望，平台可以为个人和企业提供资金，通过第三方的平台，使借贷双方的供需相匹配，从中选取最优的利率条件进行借贷实现信息与资金的最优配置，让双方都获利。这样可以快速为其提供资金支持。利用互联网新的金融工具来为养老企业的发展提供资金支持，这是企业融资的新途径，减小了传统养老行业依靠政府救济发展的压力。

（三）智能硬件设施优化养老产业的资源配置

我国是人口大国，养老是民生问题关乎社会稳定，国家予以相当的重视，对于此产业的扶持与优惠在力度上都在加大。人到了老年时期，随着各项身体机能的下降随之而来的就是各种身体疾病的出现，养老产业不可避免地会在医疗方面入手，运用高科技手段，现在互联网时代有各种的智能化硬件，来拉近互联网与人类的联系，以人为中心，拥有人性化的体验。

1.我们可以在老年人的看护方面利用互联网技术，当老年人出门散步的时候，给老年人佩戴一个智能手环，用GPS来定位的佩戴式电子设备，其精确度可定位到方圆几米，可以随时监测他们的位置，并增加生命信息特征检测功能，防止老年人的突发性疾病。这样即使老人外出，也不用担心看护找不到人的情况的发生和其他意外情况的出现。同时手环也可以录入老人的身体健康和医疗信息等，这样也可以根据每个老年人的具体情况来分析老年人所需要的监护服务需要，也就不用像以前那样给每个老人配给一个看护人员了及大大地节省的人力资源成本。通过互联网云平台计算分析，老人的健康监测数据结果发送给老人亲属，或者社区及养老、医疗服务机构，只要通过手机，就可以查询老人的血压、血糖、心率等健康数据，这样既方便又快捷，节省了很多的人力物力成本。这是运用互联网技术的优势优化了资源的配置。

2.在老人的生活交流方面我们可以开发出一个简便易操作的手机APP，几个特殊按键，紧急救助、生活服务、亲情通话、服务评价等功能全搞定，教会老年人使用智能手机以及使用服务软件，帮助老年人建立一个社交朋友圈，老人们同样可以在这个平台交朋友，相当于IM通讯软件扩大老年人的社交范围，更大程度地满足老年人的情感交流要求。这样可以让老人们也成为互联网时代中的参与者，并根据自身需求的不同主动地联系服务，就可以让老年人享受互联网发展的福利，成为其中的参与者和建造者，满足老年人在心理方面的需求。

3.许多老年人是居家养老，因为子女生活习惯的问题和看护人员劳动成本的提高而独自养老。人们开始将人工智能运用于养老，开发与老年人交流的机器人，帮助老年人处理简单的家务活，提醒老人服药和每日待办事项，时刻监测老人的身体状况，以便老人在出现突况的时候发出求救信号。同时智能机器人也具有学习的能力，让机器人承担类似于管家的功能，这是居家养老的重要方面。

其实对于互联网在养老方面的应用，早已有机构进行试验研究，但并未形成系统化的研发体系，在接下来的时间里应该会进入到计算机科学、医学、心理学、老年学等学科共同合作推进的阶段。这一系列智能技术已经在一定程度上能够为老年人居家和社区中的安全和生活提供便利，尤其在智能居家、促进体力和锻炼的科学技术、跌倒的预防和监测、自我的健康管理等方面有一定成效。尽管也有相当部分还处于实验室研发和试用阶段，但是已经构成了很好的研究和实践基础。

二、”互联网+”背景下的养老产业发展面临的挑战

（一）养老产业面临着复杂的发展环境

1.新技术在养老产业中如何运用缺乏经验。”互联网+”背景下的养老产业有也有其发展的困境，其实互联网+背景下的养老产业发展算属于新课题，首先就是智能服务硬件的开发，研发水平不够，只能慢慢学习国外的先进经验，毕竟我国的养老产业起步较晚，而且互联网模式的养老要求的就是高科技化、人性化、效率化，所以开展的地区也就受到了限制，必须在大城市高新技术开发区或高校附近附近，才能提供强大的技术服务支持，这样的费用成本是巨大的，不仅要承担周围地价的压力，还要给研发的高校和科技机构提供资金，这将是巨大的费用支出。

2.信息技术的全面普及和覆盖还需时日，养老数据的收集和运用还缺乏坚实的基础。我国的人口基数大，同时我国也慢慢步入了老年化的阶段，但老年人的数量众多，将老人们的数据信息录入这将是一个巨大的工作，人口的数据统计资料也不齐全，特别是在农村地区，信息资源的不畅通，信息资源不对称有可能造成数据分析的不全面，使企业做出错误的市场判断。

3.老人对新事物接受度低等传统观念一定程度上影响着互联网技术的运用。老人对于新事物的接受能力是缓慢的，给老人提供智能化的服务，老人是否能够适应，毕竟机器是没有感情的，无法给老人精神上的慰藉，不知老人是社会人也需要真实的情感交流，但通过冰冷的机器来为老人提供智能化的服务，老人是可能无法适应的。

4.养老市场发展不成熟、经验欠缺的不利影响。 作为一个新的产业结构模式，市场上可能存在潜在的竞争者，进入这个行业的企业竞争，将会引起行业的恶性竞争，这不利于新兴产业的发展。在服务的水平上无法与西方发展完善的国家相比较，人员的筛选和培训都没有经验，养老产业的管理等方面都是较为欠缺的，这都是要通过一定时间在市场上学习经验。

（二）利用互联网金融工具进行融资，风险难以控制。

利用互联网融资是有利有弊的，互联网金融作为新生事物其发展的过程是难以预见的，我们利用互联网金融工具进行融资的方式虽然方便快捷，资金到位迅速，但其风险也是巨大的。由于是网络上的交易我们无法辨别对方所提供的信息的真假，可能连平台都是假的，但我们无法辨别，其次互联网金融这个行业刚刚起步，相关的法律法规还未出_，无法给与我们融资者相应的法律保障。

（三）养老数据安全保障难度大

事物的发展总是有利有弊的，上面我们提到了大数据平台的建立，方便了老年人的信息资源利用。互联网时代信息资源是最有价值的，特别是我们每个人的隐私信息。互联网信息资源因为是在网络中流通的，监管难度大，但这也是发展养老产业必须经历的，在养老平台上流通的老人的信息资源，如果遭到一些非法分子的觊觎，通过网络黑客或者养老平台的工作人员而泄露出来，卖给一些诈骗团伙，而将其进行非法的用途，不但会给老年人的生活带来困扰，有时甚至会带给老人们经济损失，毕竟老年人的维权意识、防范意识都比较薄弱，难以辨别信息的真假。

（四）市场还不具备规模，养老成本高

养老的问题古已有之，但养老产业是我国近些年来兴起的产业，对准的人群主要是40到60年代的人，这部分的人群虽然数量巨大但是大多数都是与家中子女生活，或者在农村养老，这种对于市场的虚拟扩大，造成了市场出现虚假的繁荣，同时在互联网+背景下发展的养老产业，要达到智能化的要求，养老产业运用互联网产品必要的成本是不能避免的，比传统的养老成本高。这就要求老年人要拥有一定的经济实力才能消费这种智能化的养老。因而互联网+背景下的养老，消费的人群较少，养老的前期成本不可避免需要先享受的消费者承受，产业还未到达这个产业的利润红利时期。

对于国内的养老企业来说，现在无疑是一个好的时机。互联网+与养老产业的结合可能对传统的养老造成冲击，但这是发展的必然趋势。现在“互联网+”正全面融入金融、交通、医疗、保健等与养老服务相关的家庭服务业。“互联网+养老”作为新兴业态，尚处于初级阶段，考虑到老年人群体的特殊性，其培育发展仍然面临着盈利模式、群体培育、路径保障等诸多挑战。不过其发展前景仍然是被市场所看好的，在未来拥有极大的投资前景。

三、”互联网+”背景下养老产业发展方向

（一）加快互联网、智能化技术的建设与人才培育，夯实养老服务产业发展的基础

在互联网时代，要发展智能化养老需要借助信息技术极大拓宽养老市场的响应范围，将互联网技术运用于养老的产业。作为一个新产业，就需要人才来拓展市场和向更多的人来介绍自己的产品，加快培训适用于互联网时代下的养老管理服务人才和技术服务人才这也是当前发展的重点，专业人才队伍是“互联网+养老”实现和发展的保障。在“互联网+养老”这个新型产业之中，不是单纯的一种技术在，而是多种技术的融合协调、配合，所以对技术人员的要求就是很关键的。高素质的人才相互配合才能使传统养老业与互联网真正的结合，才能发挥出更大作用，建立相应的培训流程让企业拥有更多的这方面的人才，这个市场的份额才会逐步的扩大。同时加快科技成果的运用于养老产业转化率，将科技产品用于养老产业的快慢，也决定着企业在行业中的竞争力。科技以人为本就应服务于人，利用互联网技术发展养老产业，为老年人提供科技化人性化的养老，是未来养老产业的发展必由之路。

（二）加强和完善养老数据平台建设，提高信息管理水平

在未来互联网发展之中，数据信息是最宝贵的资料，因而我们在养老数据平台的建设中应把深化网络基础设施及信息资源方面的安全防护放在重点方面建设，使其可以达到银行级别的安全水平，保障老年人的隐私信息，使信息流通于网络的安全性加强。同时加强平台数据的监督力度防止不法人员利用信息进行牟利活动，不断完善数据的平台建设，开放平台接口，为更多的养老企提供数据录入平台增加平台的数据信息，为更多的养老企业发展提供老人的信息帮助他们的产品生产公司战略等方面制定，实现其数据平台资源的共享价值。

（三）规范互联网资本，助力养老产业的发展

破解养老产业发展的困局，首先解决养老的资金流入问题，在以后的产业发展中我们要借助互联网的优势将社会资本引入养老产业，能够为养老的产业发展提供资金，不断扩大产业的规模，让更多的老人能够享受到互联网养老的产业发展效益。将养老服务智能化发展写入老年事业发展规划，投入部分前期资金，建立起“互联网+养老”服务的信息平台。

第一，我们可以利用政府、企业两者共同的优势来发展养老，采用PPP模式来发展养老，政府和企业共同运营养老产业，增加人们对于这一类型的养老产业的信心，这样企业有了政府作为后盾，就不用独自承担产业风险还能够获得政府的政策支持，将风险效益降低吸引更多的市场参与者，来发展壮大养老产业的规模。同时政府可以出资设立养老产业服务发展基金，吸引有实力的优质的养老企业的投资，并在政策上予以一定的优惠和帮助。虽然养老产业的投资回报周期较长，但在国家的引导下和支持下，利用互联网的优势，陆续开放一些金融工具，比如基金、信托、债券等，为养老项目提供资金，不断发展壮大这个产业。

第二，借助互联网的优势，可以充分地吸收社会资金来发展养老，利用众筹的方式向社会募集资金，向个人或企业机构筹集资金，政府担保增加民众的投资信心，弥补政府投资的不足。同时，加强对于行业的监管，毕竟互联网资本流通于线上，可能一些违法诈骗团伙会利用投资者对于这个行业的不熟悉来进行诈骗活动，而使以后的投资者不敢对此行业涉足。提高行业准入门槛，出台相应的法律法规，正确引导行业的发展。

（四）丰富和拓展养老服务的广度和深度，建立和完善养老服务产业链，扩大产业规模

“互联网+”背景下的养老产业前景不可限量，围绕着庞大老龄群体的医疗健康、文化教育、娱乐休闲、生活保障等深层次的需求，丰富和发展了服务的广度和深度。特别是在以下方面，养老地产、养老日用品、养老文化娱乐、养老医疗等领域进行产业发展。根据马斯诺的需求理论，将养老市场进行这样的分割与定位，才能确定出消费的市场与人群，推进互联网信息技术在养老服务领域的广泛应用。发展智慧型养老院给老人们提供便捷良好的服务水平，使智慧医疗加快产业链整合，向大健康体系发展，然后推动建立以老人为中心的文化娱乐产业链，形成一个完整的养老a业体系。

参考文献：

[1] 孙文灿.互联网+养老未来空间无限[J].特别报道，2015，，（05）.

[2]李璐昆.互联网 + 养老”应用探索与实践[J].2016，6（3）.

篇8

【关键词】计算机技术 生物医学 心电监护 应用

计算机技术在生物医学领域中的广泛应用逐渐成为必然趋势，能够及时完成医学图像的生成与处理、生物信号的测量及传输等工作。在心电监护中的应用则是通过计算机技术处理生物信号，从而及时有效的对检测结果处理并分析，同时针对患者的病情快速诊断，有助于提高治疗效率，特别是在远程心电监护领域中的应用前景十分广阔。

1 计算机技术在生物医学领域的应用分析

1.1 控制与测量

计算机技术属于现阶段生物医学中的重要技术，通过计算机可以对人体的生命特征作出生物量、化学量及物理量等多方面的检测与分析。计算机的控制技术在生物电子学中的发展值得关注，最具代表性的就是生物传感器的研究，现阶段已经向着微型化与集成化的方向发展；同时还包括对微弱生物信号的检测、抗干扰的研究、植入式测量与控制系统的研究、生物遥测与遥控技术的研究等。

1.2 成像与处理

伴随着新型计算机的出现，X-CT的问世象征着电子计算机技术和传统医疗技术的相互融合，由此推动了现阶段医学领域影像诊断技术发生的革命性变革。生物医学图像成像技术包含着电阻抗断层成像技术、电生理成像技术、光学CT、三维图像分析等。

1.3 监护与监测

监护系统主要是由传感器、信号处理器及诊断与治疗系统组成，其中也有相应的记录报警装置。计算机检测系统可以把对患者的部分信息参数提供给医生，使他们获取到相应的医疗方案，并以此作为重要的依据。监护技术中涉及到医学微弱信号的检测与提取技术、信号的处理与特征提取技术、医学信号的综合分析技术。

1.4 生物芯片

生物芯片在二十世纪八十年代提出，最初的定义为分子电子器件。主要是将生物的活性分子和有机功能分子组建出的微小单元实现对生物信息的收集、存储和分析的生物计算机。在二十世纪九十年展迅速，生物芯片可以汇集大量的信息资料，从而进行生化反应，对蛋白分子、活体细胞等进行分析并处理。

1.5 微型医疗器械

微型医疗器械主要是以毫米为测量单位，此类设备用于清除动脉阻塞，可以及时杀死癌细胞，对体内病变进行监视等，比如水槌式微型机械、微型镊子及二极管激光等。

2 计算机技术在心电监护中的应用分析

心电信号是人类最早研究并应用至临床医学上的生物电信号，因此属于当前生物医学领域中重要的研究对象。当前，心电监护系统的要求不仅仅停留于显示病人的心电波形，更加关注的是通过计算机的处理和分析功能，有效的整合各种生理参数的检测结果，让医务人员及时的作出相应判断，对心电监护的实时性与有效性理智分析，从而提升准确的分析能力，让计算机技术为处理核心的多种心电监护仪器成为研究重点。

2.1 分类

远程心电监护就是利用计算机技术、通信技术及电子技术等实现心电图的监测，从发展历程上分析，远程心电监护系统包含着Holter系统、TTM系统、心电遥测监护系统。其中，心电遥测监护系统能够提升检测的实时性，但是会抑制病人的某些活动，并且难以进行长时间的监护。即便心信号可以实时的反映到遥测分析系统中，但是受到通讯、医疗电子仪器广泛应用的影响，使其抗干扰能力较差。

2.2 模式

当前，无线遥测心电监护主要是建立在红外、GSM及GPRS等无线模式上，伴随着移动通信技术的蓬勃发展，实现了人们大范围的通讯便利，建立在移动通信技术基础之上的远程无线心电监护也备受关注，成为了当前远程心电监护系统的研究重点，特别是目前第四代移动通信技术的发展。建立在GSM移动通信网GPRS功能的远程移动心电监护系统，可以及时对心电信号进行监测，同时还能实现网络共享，体现出良好的临床应用价值。

2.3 问题

现阶段，无线遥测心电监护虽然具备良好的应用前景，但是存在的诸多问题不容忽视。比如，对于某些具有突发性和危险性的心脏病患者，系统的时效性发挥不明显，导致救护不及时。这就需要系统具备最基本的实时自动分析功能，严格杜绝漏检、误判等弊病。伴随着科学技术的进步与发展，医学技术也在进一步提升，无线遥测产品的市场前景良好，因此无线遥测技术成为了监护产品竞争中的重要因素。应该采取先进的无线射频技术，通过开放统一的网络传送病人的相关信息，在保障性能的同时，提升系统的通用性、兼容性、抗干扰性，由此推动远程监护、远程医疗的应用。新型的嵌入式系统实现了先进计算机技术与心电监护的融合，在软硬件的高效设计下，提升了系统的便捷性、高性能，适合用于对成本、功耗、体积等方面严格要求的便携式无线遥测监护设备，在现代社会，逐渐成为便携式多参数监护仪应用领域中的研究重点。

3 结语

计算机技术在当代生物医学和心电监护中的应用前景良好，大大提升诊疗效率的同时，满足了当前对于实时性的需要。伴随着计算机技术的蓬勃发展，生物医学和心电监护更好的迎合了时代的发展需求，通过嵌入式、无线通信技术、网络技术等支撑作用，促使未来监护系统的市场主流向着模块化、网络化、人性化的方向发展。

参考文献

[1]孙红敏，姜楠楠，李想.基于文档集的生物信息挖掘模型研究[J].计算机工程与应用，2016（24）：102-106+188.

[2]孙晓，孙重远，任福继.基于深层条件随机场的生物医学命名实体识别[J].模式识别与人工智能，2016（11）：997-1008.

[3]齐燕，许海云，方曙.基于WOS数据的医学信息学学科交叉发展态势研究[J].中华医学图书情报杂志，2016（11）：30-41.

篇9

如何进一步提高针灸的治疗效果、扩大应用范围、科学评价和展示针灸疗效，被普遍认为是目前针灸临床研究的当务之急。1995年世界卫生组织(WHO)出版的《针灸临床研究规范》明确指出：“评价针灸临床疗效的研究应当比研究其作用机制更受到重视，因为这种研究直接关系到针灸在卫生保健服务体系中的发扬与投入。”[1]当前进行针灸临床疗效评价依据怎样的标准，使用何种指标、工具和方法，尚未形成共识。笔者仅就针刺治疗抑郁症的疗效检测方法及其临床应用作一探讨。

1 以药物特性为基础所形成的诊断和疗效评价方法不适用于针灸临床研究

关于临床疗效评价，现代医学领域已经建立了一整套符合其学科特点的规范、技术平台、专业化人才队伍与研究网络组织体系，如临床流行病学(DME)及相应的国际临床流行病学工作网(INCLEN)、近年发展起来的循证医学(EBM)以及相应的“循证医学国际协作网 (cochrane collaboration)”、有关临床研究的管理规范(GCP)等。国际上通行的这些临床医学研究方法、规范是科学实践的结晶，是保证研究质量，产生科学、客观、学术界公认研究结果的基本条件和“金标准”[2]。

因针灸往往是通过多途径、多靶点发挥作用，穴位效应也是多器官、多系统的整合效应，且效应与机体状态、刺激方法、刺激量等密切相关，影响疗效的因素较多，所以，针灸临床研究应当积极建立符合针灸临床自身特点的评价体系，而不仅仅是套用现代医学的疗效评价体系。

与药物治疗不同，针灸疗法是通过对穴位和经络的刺激发挥作用。而穴位有经穴、奇穴、阿是穴之分，刺激效应有局部、远端与全身的区别，作用具有双向、良性调节的特点，具体穴位往往表现出对某些脏腑、器官、官窍、肢体的相对特异性，且这种特异性又明显受到刺激方法、刺激量、刺激时间，以及机体状态的影响，所以，针灸治疗中刺激方法、刺激手法与穴位的选择和配伍非常重要。与针灸这些特点相对应，其所产生的诊断则更应注重病变的部位、性质、病程等，在病因辨证中更注重寒热、虚实，经络辨证占据主导等，其治疗体现着疏通经络、补虚泻实、清热温寒以调和阴阳的原则。

2 西医学对抑郁症的诊断和疗效评价工具

目前，西医学诊治抑郁症使用的是经过标准化的症状辨析系统，即诊断标准和评价量表等，这种基于症状的诊断和评价体系，对普及抑郁症的防治和临床研究工作起到了不可忽视的作用，且这一诊断和评价系统与中医学辨证论治思想有相通之处。

量表属于研究工具范畴，它的作用象一把尺，将精神症状的评价量化、标准化，使各学者之间的研究成果具有可比性，使医生之间对精神疾病的诊断更趋于一致，从而推动了精神科临床研究的进展。目前使用诊断标准和评定量表已经成为精神科发展的世界潮流。

汉密尔顿抑郁量表(HAMD)是抑郁症诊断和疗效评价的国际公认的首选量表。采用因子计算方法，将其中的24项症状分别归纳成7个因子，从而反映其阻滞、焦虑/躯体化、认知障碍、睡眠障碍、体重变化、昼夜变化、绝望感等7个症候群的情况。与中医的症状群归类为证候的思路十分相似，而且由于都是对症状的评价，可配合中医症状观察量表进行相关分析[3]。

3 抗抑郁药物的疗效评价标准

对于抑郁障碍的治疗和预后可以简单地用5个英文缩写字母“R”来表示，即：抑郁障碍患者抗抑郁治疗改善有3个“R”，即有效(response，R)、临床治愈或缓解(remission，R)和临床痊愈或康复(recovery，R)；患者预后不好有2个“R”，即复燃(relapse，R)和复发(recurrence，R)。所谓有效是指抑郁症状(HAMD评分)减分率至少达50%；临床治愈是指抑郁症状完全消失(HAMD评分少于8分)；康复是指完全恢复正常至少6～12个月。复燃是指患者未达临床治愈或未完全康复前症状出现反复(“死灰复燃”)；复发是指患者完全康复后数月里抑郁症状又出现(再一次发作)。因此，目前提出抑郁障碍治疗的目的是急性期要达到临床治愈(因为研究显示临床治愈患者日后的复燃与复发率明显低于未达临床治愈的患者)、巩固期要预防复燃、维持或长期治疗要预防复发。

4 中医疗效评价应重视对生活质量的评价

医学领域的生活质量一般是指与健康相关的生活质量，具体指患者对其疾病及治疗所造成的身心功能和社会功能损害的主观体验，即在疾病、意外损伤及医疗干预的影响下，与个人生活条件和事件相联系的健康状态和主观满意度。现代生活质量研究不仅包括生物学机体和功能，还强调人的社会属性和功能，即强调人的整体性和宏观判断。这一点与中医学有相同的理念和内在的一致性。

生活质量能够从多维的角度反映个体或者群体的健康状况，并且能从正性和负性两个方面表现健康的积极和消极因素。在医学领域，生活质量的评价目前主要有4个方面的应用：①人群健康状况的测量；②资源利用的效益评价；③临床疗法及干预措施的比较；④治疗方法的选择与决策。后两条更为重要，即用于药物疗效或治疗方案的评价和选择。通过对患者在不同疗法或措施中生活质量的测定和评价，为治疗与康复措施的比较提供新的结局指标[4]。

目前生活质量的测定以标准化诊疗量表的测定为主流方向，健康状况调查问卷(SF-36)是目前国际上应用最广泛的普适性量表，该量表共有36个条目，分为生理功能、生理角色功能、疼痛、社会功能、心理健康、情绪角色功能、活力、总体健康8个维度，可用于健康状况监测及疗效的评价。

转贴于

5 将神经网络方法应用于抑郁症针刺疗效的测量

基于发挥针灸治疗优势、协助临床实践的目的，设想应用神经网络方法，在已知可能与疗效相关因素的基础上，检测针对患者的个体化治疗方案的疗效，并且可以在治疗实施具体的方案之前，将量化的检测信息传递给医生，从而协助医生制定和调整治疗方案，提高针刺治疗抑郁症的疗效，推动抑郁症针刺治疗的普及。在我们目前正在进行的研究中采用的试验方法是：首先收集病例，采用某些量化方法形成神经网络的训练样本；然后，神经网络采用某种学习算法进行训练(学习)：最后，对训练好的人工神经网络进行测试。检测时，将各个相关因素的量化值作为神经网络的输入值，神经网络的输出用于判定指标的改善情况。神经网络采用3层网络结构和误差往回传播(BP)学习算法，使用一种科学软件MATLAB中的神经网络工具箱搭建。病例资料来源于一组临床采用针刺疗法、主穴选为百会和印堂的抑郁症病例资料。

5.1 人工神经网络的特点

人工神经网络是人工智能领域的一个重要分支，是一个应用大量的简单处理单元，经过广泛并行互联所构成的人工网络，用于模拟人脑神经系统的结构和功能。神经网络从其外部环境接受信息之后，对信息进行加工和处理，然后返回到其所处的环境中去。各个神经元之间的连接并不是简单的传输信号的通道，而是在每个神经元之间的连接上有一个加权系数，可以加强或者减弱上一个神经元的输出对下一个神经元的刺激。这些加权系数可以根据经验或者通过学习来改变。神经网络系统的学习过程正是通过改变这些加权系数来实现的。

BP网络是一种前馈型的神经网络。一个典型的BP神经网络由3层组成：输入层、隐含层、输出层。一个训练好的BP网络，在理论上可以逼近任何输入变量和输出变量之间的函数关系，在实际应用中，自变量可以选择是连续的，也可以是离散的，不需要考虑自变量之间是否满足独立等条件，也不需要考虑是不是满足正态性。网络的任务在于形成一种特定的或者期望的输入与输出的映射关系，实现特定的或者期望的计算功能，而实现的途径就是通过记忆和学习[5]。

BP网络的学习机制是有监督的学习机制，主要依赖于知识集或者学习样本的训练，其学习目标是由性能函数来描述的。因其可以识别变量间复杂的非线性关系，所以，用现有的统计方法无法达到目的时，用此方法往往能达到很好的效果。

5.2 与抑郁症治疗效果相关的因素

查阅文献的结果显示：①经单因素分析发现，抑郁症疗效与精神病家族史、诊断类型、是否合并精神病性症状、病前适应状况、家庭经济状况、家庭社会支持情况、发病年龄、发作次数、发病形式、病前生活事件、既往自杀史、HAMD因子Ⅰ和Ⅲ、既往治疗是否恰当、治疗依从性、脑电图异常、EPQ(艾森克个性问卷)的N分和P分等因素有关，而与性别、年龄、婚姻状况、受教育时间、职业等因素无关；②将与疗效显著相关的单个因素作逐步回归分析，发现阳性精神病家族史、缓慢起病、合并精神病性症状、非单次发病、家庭社会支持差、EPQ的N分高是造成抑郁症疗效差的主要因素；③目前临床通用的抑郁症疗效评定标准依据的是HAMD评分，HAMD各因子分中显效集中在抑郁情绪、绝望感、睡眠障碍、日夜变化、焦虑/躯体变化等5个因子上[6]。

5.3 使用神经网络方法进行疗效的测量

输入层负责从外界接收信息并将信息传递给隐含层；隐含层为信息处理单元，也是神经网络的主要功能单位，网络的数据拟合和识别能力与该层的设计密切相关；输出层则负责将来自隐含层的信息传递给外界。层与层之间通过权连接起来，网络的经验也以权的方式保存，训练即将训练样本的输入与输出值赋予网络，网络根据训练样本的输入输出模式不断调整权，使网络的预测与期望输出之间的差距达到可接受的程度，网络也通过保存权的信息掌握相关因素与评价结果之间的相关关系(见图1)。

确定神经网络的输入变量和输出变量是体现研究目的的重要环节。本试验中，神经网络的输入变量由患者基本资料、主要症状、量表评分等内容构成，包括一般人口学资料、家庭和社会支持情况、临床资料、HAMD 7项因子的评分、HAMD评分、SF-36评分等32个输入变量。输出变量设定为7个，分别为疗程结束时HAMD减分率、SF-36评分的改变率、HAMD 5项因子分(抑郁情绪、绝望感、睡眠障碍、日夜变化、焦虑/躯体变化)的减分率。

试验结果的形式包括最佳网络结构、网络预测误差、网络拟合情况等。并且从网络可以导出一个由权重值组成的数据集，体现的是网络通过自学习得到并保存的从输入(相关因素)到输出(症状改善)的内在联系，通过这些权值可以看到各个因素与治疗效果的相关程度。

试验结果在临床实践中的应用可以体现在，在已知可能与疗效相关因素的基础上，将已知相关因素及临床资料的量化值作为输入变量输入网络，从网络的输出变量值可以检测针对患者的个体化治疗方案的疗效；并且可以在治疗实施具体的方案之前，将此量化的检测信息传递给医生，起到对治疗效果的预测作用，从而协助医生制定和调整治疗方案。

6 结语

在针灸临床试验中，可以根据试验目的采用不同的神经网络并调整输入变量和输出变量，拓展神经网络方法的应用范围。人工神经网络以其强大的非线性映射特性已逐渐成为研究非线性世界、探索某些复杂系统的有力工具。这个工具由于其信息处理工程的“黑箱操作”，运行结果的可靠性是一个需要进一步验证的问题，而且在其知识处理能力上，还需要围绕如何提高学习能力、收敛速度、可塑性以及普化能力作深入的研究。神经网络吸引着多学科的研究者进行研究和应用，其理论和技术也正在研究中迅速发展。所以，神经网络在针灸临床乃至中医的方法学研究中不失为一个值得研究的方向。

参考文献

[1] Guidelines for clinical research in acupuncture[EB/OL]. wpro.who.int/health_topics/traditional_medicine/.2006-10-20.

[2] 刘保延.关于建立针灸临床诊断及疗效评价体系的思考[J].中国针灸， 2004，24(4)：224.

[3] 蔡焯基.抑郁症——基础与临床[M].北京：科学出版社，2002.115，120.

[4] 刘建平.循证中医药临床研究方法学[M].北京：人民卫生出版社，2006.196.

[5] 丛 爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用[M].合肥：中国科学技术大学出版社，1998.58，61.

篇10

一、人类基因组计划与基因组学

在荣膺1962年诺贝尔生理学医学奖的沃森(JamesDeweyWatson)、克里克(FrancisHarryComp?tonCrick)和威尔金斯（MauriceHughFrederickWilkins),于1953年发现DNA双螺旋结构之后。相继于1958年和1980年罕见地两次荣获诺贝尔化学奖的桑格（FrederickSanger),先后完整定序了胰岛素的氨基酸序列和发明很重要的DNA测序方法，这些划时代的杰出成就于20世纪后半叶完全“打开了分子生物学、遗传学和基因组学研究领域的大门”。于是20世纪80年代形成了基因组学，在随后20世纪90年代人类基因组计划实施并取得很大进展后，基因组学取得了惊人的长足进展。

基因（gene)是DNA(脱氧核糖核酸）分子上具有遗传特征的特定核苷酸序列的总称，系具有遗传物质的DNA分子片段。基因位于染色体上，并在染色体上呈线性排列。基因不仅可以通过复制把遗传信息传递给下一代，还可以使遗传信息得到表达。例如不同人种之间头发、肤色、眼睛、鼻子等不同，是基因差异所致。基因是生命遗传的基本单位，不仅是决定生物性状的功能单位，还是一个突变单位和交换单位。由30亿个碱基对组成的人类基因组，蕴藏着生命的奥秘。

基因组（genomes)是一个物种的完整遗传物质，包括核基因组和细胞质基因组。即基因组是生物体内遗传信息的集合，是某个特定物种细胞内全部DNA分子的总和。显然原先只关注单个基因是远远不够的，应当深入研究整个基因组，于是产生了基因组学。

基因组学（genomics)是专门从分子水平系统研究整个基因组的结构（以全基因组测序为目标）、功能（以基因功能鉴定为目标）以及比较（基于基因组图谱和序列分析对已知基因和基因的结构进行比较）的分支学科。基因组学着眼于研究并解析生物体整个基因组的所有遗传信息，突出特点是必须以整个基因组为研究对象，而不是只研究单个基因；同时还要研究如何充分利用基因在各个领域发挥作用。基因组学概括起来涉及基因作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学问题。这门分支学科交叉融合了分子生物学、计算机科学、信息科学等,并以全新视角探究生长与发育、遗传与变异、结构与功能、健康与疾病等生物医学基本问题的分子机制，同时提供基因组信息以及相关数据系统加以利用，进而解决生物、医学和生物技术以及相关产业领域的有关问题[3]。基因组学的主要目标包括认识基因组的结构、功能及进化规律，阐明整个基因组所涵盖遗传物质的全部信息及相互关系，为最终充分合理利用各种有效资源，以提供预防和治疗人类疾病的科学依据。

人类基因组计划（humangenomeproject，HGP)的确立和实施极大地促进了基因组学的发展。人类基因组计划的提出，可追溯到寻求新方法解决日本广岛长崎原子弹幸存者及其后代的基因突变率检测低于预期问题。1984年12月美国能源部资助召开的环境诱变和致癌物防护国际会议,第一次提出测定人体基因和全部DNA序列，并检测所有的突变,计算真实的突变率。1985年6月，美国能源部正式提出了开展人类基因组测序工作，形成了“人类基因组计划(HGP)”的初步草案。历经几年酝酿与论证，1988年美国国会批准拨款，支持这一被誉为完全可以与“曼哈顿原子弹计划”、“阿波罗登月计划”并列相比美的宏伟科学计划。1990年正式启动后，陆续扩展成为美国、英国、法国、德国、日本和中国共同参加的国际性合作计划。2000年人类基因组工作框架图（草图）完成，是人类基因组计划成功的标志。

HGP这项规模宏大，跨国家又跨学科的大科学探索工程。旨在测定组成人类染色体（指单倍体）中所包含的30亿个碱基对所组成的核苷酸序列，从而绘制人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息，解码生命奥秘，探索人类自身的生、老、病、死规律，揭示疾病产生机制以提供疾病诊治的科学依据。截至2005年，人类基因组计划的测序工作已经完成，但基因组学等研究工作一直在不断深人和扩展。例如，2006年启动了肿瘤基因组计划力求揭示人类癌症的产生机制以及癌症预防与治疗的新理念。当下已经迈进后基因组时代，从揭示生命所有遗传信息转移到在分子整体水平上对功能的研究（功能基因组学）。21世纪的生命科学以新姿态和新方法阔步向着纵深发展，同时有力推进了基础与临床医学、生物信息学、计算生物学、社会伦理学等相关学科的蓬勃发展。为促进这些相关学科及其应用的更好发展，尤其推动在人类健康与疾病、个性化医疗、农业、环境、微生物等诸多领域的广泛应用，自2006年以来巳经召开了十届国际基因组学大会（ICG)。第10届国际基因组学大会于2015年10月在中国深圳举行,特别就临床基因组学、生育健康、癌症、衰老、精准医疗、人工智能与健康、农业基因组学、合成生物学、生命伦理和社会影响、相关组学及生物产业等热点问题进行深人研讨，展现了相关组学的旺盛活力。

二、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等与基因组学相辅相成

基因组学作为研究生物基因组的组成，组内各基因的精确结构、相互关系及表达调控的科学，又必须从系统生物学角度与方法，着眼于整体出发去研究人类组织细胞结构、基因、蛋白质及其分子间相互作用，并通过整体分析研究人体组织器官的功能代谢状态，从而才能更有效地探索解决人类疾病发生机制及其诊治与保健问题。

虽然人类基因组图揭示了人类遗传密码，而对生命活动起调节作用的是蛋白质。基因组研究本身不能体现蛋白质的表达水平、表达时间、存在方式以及蛋白质自身独特活动规律等。因此，自从基因和基因组学问世以后，分子生物学的组学大家庭中，不断延伸分化形成了相互密切关联的转录组学（tmnscrip-tomics)、蛋白质组学（proteomics)、代谢组学（metabo-lomics),以及脂类组学（lipidomics)、免疫组学（lmmu-nomics)、糖组学（glycomics)、RNA组学（RNAomics)等,这些相互密切关联的组学构成丰富的系统生物学以及组学生物技术基础。

转录组学是一门在整体水平上研究细胞中基因转录情况以及转录调控规律的分支学科。也即转录组学是从RNA水平研究基因表达的情况。转录组即一个活细胞所能转录出来的所有RNA的总和，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。可见在整体水平上研究所有基因转录及转录调控规律的转录组学，乃是功能基因组学研究的重要组成部分。

蛋白质组（proteome)是指一个基因、一个细胞或组织所表达的全部蛋白质。而蛋白质组学研究不同时间、空间发挥功能的特定蛋白质及其群体;从蛋白质水平上研究蛋白质表达模式和功能模式及其机制、调节控制及蛋白质群体中各个组分。蛋白质组本质上指的是在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质的表达水平，翻译后的修饰，蛋白与蛋白相互作用等，由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生，细胞代谢等过程的整体而全面的认识。基因组相对稳定，而蛋白质组是动态的概念。研究蛋白质组学是基因组学研究不可缺少的后续部分,也即生命科学进人后基因时代的特征。

代谢组学的概念源于代谢组，代谢组是指某一生物或细胞在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物。代谢组学则是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低分子量代谢产物同时进行定性和定量分析的一门新分支学科。代谢组学以组群指标分析为基础，以高通量检测和数据处理为手段，以信息建模与系统整合为目标的系统生物学的一个分支。继基因组学和蛋白质组学之后新发展起来的代谢组学，是借助基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系。基因组学和蛋白质组学分别从基因和蛋白质层面探寻生命的活动，而实际上细胞内许多生命活动是发生在代谢物层面的。因此有研究者认为“基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能会发生，而代谢组学则告诉你什么确实发生了”。所以，代谢组学迅速发展并渗透到诸多领域，例如疾病诊断、医药研制开发、营养食品科学、毒理学、环境学、植物学等与人类健康密切相关的各领域。

三、放射组学在交叉融合中应运而生

2015年是伦琴发现X射线120周年，正如简明不列颠百科全书所评价：X射线的发现“宣布了现代物理学时代的到来，使医学发生了革命”W。近40多年来计算机科学技术的交叉融合，以X射线透射开始并不断拓展许多种类型的医学成像技术，又经历了数字化革命而呈现出跨越式发展。数字化医学影像学已经成为现代医学不可或缺的重要手段和必不可少的组成部分。医学影像学在保健査体、疾病预防、疾病筛査、早期诊断、病情评估、治疗方法选择、康复疗效评价等，以及生命科学研究方面发挥了越来越大的不可替代作用。随着多排螺旋CT、双源CT、能谱CT、磁共振成像（MRI)、单光子和正电子计算机断层显像（SPECT与PET)、图像融合一体机成像(PET/CT等等）诸多影像医学新设备、新技术、新方法层出不穷，医学影像学巳经从结构成像发展到功能成像，又迈向分子影像学的新阶段。尤其进人21世纪后，分子影像学方兴未艾地蓬勃发展，已经成为分子生物学的重要手段。当前数字化医学影像学所形成的大数据又密切关联到相关基因组学，应运而生了放射组学（radiomicsV）。如果说20世纪驱动医学影像学的发展主要是依靠物理学和计算机科学技术、电子工程科学技术等，而21世纪则迫切需要与医学、分子生物学（包括基因组学等诸多组学）等相关学科进一步深人交叉融合相辅相成。

放射组学（亦有称之为影像组学）、分子影像学完全是与基因组学、蛋白质组学等相关组学彼此关联并相互促进而不断发展的。整合各种技术实现运用影像学手段显示人体组织水平、细胞和亚细胞水平的特定分子,并能反映活体状态下分子水平变化，从而对其生物学行为在分子影像层面进行定性和定量研究，无论在人体保健与疾病的诊断治疗，或者在药物研究开发，以及在基因功能分析与基因治疗研究等方面，都凸显了巨大优势和良好前景。

包含分子影像学的数字化医学影像学迅速发展，可提供越来越丰富的多层次医学影像数据资料，显然必须加以深度发掘并充分利用这些极其庞大的数字化信息。通过放射组学研究，解码隐含在医学影像信息中的因患者的细胞、生理、遗传变异等多因素共同决定的综合影像信息，并客观且定量化将其内涵呈现在临床诊治、预后分析的整个过程，这无疑会成为临床医学具有重大意义的革命。应运而生的放射组学，就是致力于应用大量的自动化数据特征化算法将感兴趣区域（regionofinterest,R0I)的影像数据转化为具有高分辨率的可发掘的特征空间数据。数据分析是对大量的影像数据进行数字化的定量高通量分析，得到高保真的目标信息来综合评价肿瘤的各种表型（phenotypes),包括组织形态、细胞分子、基因遗传等各个层次。例如近期文献报道，放射组学可揭示肿瘤预测性的信号，能够捕获肿瘤内在的异质性，并与潜在的基因表达类型相关联。

美国的国家癌症研究所（NationalCancerInstitu?te,NCI),已经建立量化研究网络（quantitativere?searchnetwork,QIN)，旨在共享数据、算法和工具，以加速影像信息量化的合作研究网络U5]。他们将放射组学的建设及应用框架分为5部分:①图像的获取及重建;②图像分割及绘制；③特征的提取和量化；④数据库建立及共享；⑤个体数据的分析。当然这些均是很有挑战性的工作。

放射组学通过标准化的图像获取以及自动化的图像分析等,能为疾病的诊断、预后及预测提供有价值的信息。近期的研究还提示放射组学能有效预测不同患者中的肿瘤基因异质性等，可见放射组学有着广阔应用前景。四、发展相关组学更好共促精准医疗

从基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等2直到新形成的放射组学，均是在相关学科交叉融合中，当条件与时机发展到一定程度而瓜熟蒂落催生。

这些相互关联的组学全部都兼备着学科分化以及整合的特色。学科交叉融合根据发展需要分化催生出4新分支，而所有这些组学分支学科又都从系统生物学角度出发，注重对形成的分支学科自身整体开展研I究。正是如此辩证统一的现代科技发展特点，如同DNA的螺旋结构一样在不断深化中而螺旋式上升，7推动科学技术向更深层次和更高水平发展。