人工智能辅助医疗诊断范文

导语：如何才能写好一篇人工智能辅助医疗诊断，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。

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人工智能在医疗领域的广泛应用价值

目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。

人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。

据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。

比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。

在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。

在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。

从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来

目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。

沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。

自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。

IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。

相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。

目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。

此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。

毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。

中国版小小“沃森”不断面世

与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。

浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。

据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。

2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。

据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。

2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。

目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。

医学人工智能真正落地

需要全产业链配合

专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。

比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。

人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。

在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。

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在医学互联网的时代，人工进化与自然进化开始并重而行，人体本身加载必要的智能设施将成为重要的社会消费，大多数人会自愿提升为半机械人、芯片人或者成为较完整的智慧人。生理人将被智慧人取代，人工辅助进化将在2020年前成为世界文明发展的重要奇迹。

发展医学互联网应该成为国家战略。中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业。推进中国智慧医疗发展的关键之举就是建立放开型医疗经济，中国的健康医疗产业需要不断放开体制管制。历史机遇已经时不我待。

医学互联网通过将人体世界连接至网络空间，实现人机网一体化的智能医者和智能患者的良性互动。发展医学互联网应该成为国家战略。中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业。推进中国智慧医疗发展的关键之举就是建立放开型医疗经济，中国的健康医疗产业需要不断放开体制管制。历史机遇已经时不我待。

医学互联网规模将超过现在互联网水平

40多年前，同样是基于电脑系统，美国发明了用宽带连接的电脑互联网，处理信息流的运行；同时也创造了用电脑解决医疗问题的专家系统，后者就是美国匹兹堡大学研发的适用内科诊断复杂病症的软件--敏捷医疗参谋软件系统，它收集了4000多种临床病征，可以经过系统程序运算，诊断600多种疾病，有效提高了快速诊断的能力。此外，美国斯坦福大学1972年也开始研制了MYCIN系统，这则是一个帮助医生选用抗菌素类药物治疗的专家系统。应该说，互联网诞生之际，电脑在临床诊断和药物检验领域也同步开始了革命性实验。从时间而言，现代互联网和医学互联网几乎是同时期诞生的。

纵观电脑互联与医疗互联这两个网络的兴衰器局，互联网革命的核心就是热烈而执着地追求通用网络的实现，形成了通用性和互操作性两个潮流原则；而医学互联网坚持追求专业自治系统的建立，形成了专业性和结构复杂性的思维运势。前者不但是一个开放系统，更是一个革命性平台，把一切机会开放，甚至美国的互联网根服务器都要交给国际社团管理；后者则是一个有限开放系统，也是一个保守行业，延缓或约束重大创新，甚至据此医生与患者之间至今是统治性的临床治疗关系，检验也被笼罩着神秘面纱，成为专业检测而非大众的网络。医学互联网如果崛起，就需要摒弃这些传统的思维。

我们认为：医学互联网通过将人体世界连接至网络空间，实现人机网一体化的智能医者和智能患者的良性互动。医院这个维持了3000年的封闭医学组织模式应该转变为开放性医疗组织网络和提升为互助型救治平台，人类型医生和机械人医生应该共同成为救治主体，医用超级计算机和人脑芯片技术将获得不断进步，智能机械人医生将出现思维能力。聪明性患者将成为病患的优势群体，较之各种特权患者更具长处，自我健康医学服务将成为我们生活的一部分。医学互联网有望全面改造人类，实现文明变迁。最终医学互联网的规模将超过现在的互联网，预计国际产业规模可以达到15万亿美元，占世界GDP的五分之一左右，足以支持医学互联网的持续发展。

医学互联网将进一步发展为生物互联网，打开生物体与智能人工系统一体化的进程，当代解决世界能源最大的机遇来自人工光合作用制造能源，通过基因工程可以改造油料植物，通过纳米马达、人工树叶、智能生物可以提高植物光合作用，解决世界所需能源问题。以光合作用制造能源险些成为奥巴马总统任内的最高科学成就，他几次欲言又止，但是，实验室不太帮忙，目前世界上最先进的实验室最前沿的课题就是以人工光合作用制造能源。

什么是医学互联网

现在的互联网天生就是有缺陷的，它的语法语义本质上是一维的，践行高维互联网是互联网改造的最大机遇，而医学互联网就是理想的高维网络。目前许多医师们脱口而出的名词就是大数据医疗、医学云计算、医院物联网，这些概念大部分属于互联网的阶段性概念，不可能成为建设医学互联网的纲举目张的制胜法宝，也不是构建医学互联网的基本原理。2010年美国国家科学基金会NSF发起了未来互联网架构项目，开始颠覆现有互联网的结构，因此，需要以创新思维才能建造医学互联网。

我将智慧医学抑或医学互联网定义如下：医学互联网就是通过人机连接的智能人以及相互连接的网络，有效利用智能人工系统的移动应用、数据整合、预测算法、集成运算和分析思维等功能，选用各种食物、训练、修炼和技术的智能方式驾驭健康、赓续生命、处理人体的各种疾病或病变。简单地说，医学互联网就是智能化的人，智能人工系统的辅助、分析、思维能力，以及智能化的实现方式，这也是医学互联网的三个要素。

建设医学互联网的意义是什么？显然，它的目的就是推动健康与医学的人工智能技术成为国际产业的制高点，人工智能医疗与健康领域将出现不同民族、不同国家的非对称的竞争，那些拥有高端技术核心的国家、组织、网络以及联合体将居于领先的地位。医学互联网将从整体角度深度实现人工智能的进步，并影响到其他领域。

人机网合一的智慧患者

患者是医疗的基本对象，以前处于被动地位等候接受医师治疗的病人，在医学互联网的时代，将成为借助各种网络医疗助手，主动与医师互动并共同确定治疗方案的智慧人。医学不但要治疗其生理系统疾病，也将运维加载其身的智能人工系统，人工进化与自然进化开始并重而行，人体本身加载必要的智能设施将成为重要的社会消费，大多数人会自愿提升为半机械人、芯片人或者成为较完整的智慧人。独生子女政策的后遗症就是中国必然成为世界上最大的智慧人世界。这个转变将使人类比真实的生理人还优化，比原型更加体现原型的真实，生理人将被智慧人取代，人工辅助进化将在2020年前成为世界文明发展的重要奇迹。

我认为，作为机械人医生，医学搜索引擎的知识能力和数据库量度完全可以超过人类医生，专家团队还可以塑造其强大的融会贯通能力和可持续发展能力，具有诊断准确率高、问诊量大、全日工作、自我纠错的特点，而且新的人脑芯片也将快速应用到新的医学诊断计算之中。虽然机械人医生的知识来自统计分析而非临床经验的集成，其面上知识可以超过医生，其点的临床知识难与医生比对，但是，机械人医生将使得医生和病人找到如影随形的人工智能的共同助手，这就是机械人医生的社会性质，它相当于衍生了人类的能力，据此，也可以导致搜索引擎从平台转变为自组织的社会网络。面对上述变化，新的医学比特币可以推出，以期实现医疗价值新的智能分配。当下，迫切需要建立中国医学互联网搜索引擎，它可以成为继微信、阿里、百度之后第四个大型用户接口，我们已经同中国互联网医学联盟等机构展开讨论推动设立，希望中国医学互联网的搜索引擎能够成为国际领先者。

好事都成双。如同路由器的发明之于互联网的意义，发明手机超声波成像系统对于医学互联网而言也作用巨大，别号“美国生物学乔布斯”的乔纳森・罗森伯格（Jonathan Rothberg）创立的Butterfly Network在此领域居于领导地位。这个公司由罗斯伯格与麻省理工的工程师们共同创立，已经融资了1亿美元，其目标是用手机超声波成像系统取代现有医院价格高昂、体积庞大的成像中心，用户只需8秒钟就可以获得完整的医学影像。罗森伯格希望建立一个人体成像的超级数据库，可以逐步借助人工智能技术获得临床治疗解决方案。这应当是另类的医学互联网搜索引擎，一定会有巨大的生命潜力。

类似的突破就如同思科、华为、朗讯在互联网领域攻城略地一样，可以预期：实验诊断、影像诊断、放射诊断、超声诊断、核医诊断、基因诊断等领域都将创造出新医学互联网的奇迹，新的技术将组建成巨大的网络应用，我们正处在工业革命以来最重要的医学革命的风口。

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等网站也建设了在线电子病历、管理就医事宜等平台，新融资了1亿美元的Castlight公司也致力为用户提供个性化医疗服务计算工具等，Practice Fusion管理的电子病历已经超过8000万，新一代数据医疗资源的竞争在美国已经开始。

发展医学互联网应该成为国家战略

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明确提出四项重点任务，规划人工智能未来三年发展主线。

《行动计划》提出四项重点任务:1、人工智能产品规模化发展，重点培育和发展智能网联汽车智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用;2、人工智能整体核心基础能力增强，重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节;3、深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域的探索应用，提升关键技术装备创新能力;4、构建行业训练资源库等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境。《行动计划》从基础设施、核心技术、产业化和配套政策四个层面规划了未来三年发展主线，人工智能迎来又一轮发展良机。

继续加快人工智能发展步伐，力争产业化、尖端化服务实体。

随着人工智能在各行各业应用逐步深入，从算法和技术层面走入实体经济的步伐正逐渐加快，作为支撑我国制造强国和网络强国战略的重要举措，人工智能在产业化发展方面需要持续服务行业。其中培育和发展智能化产品，推动智能产品的量产，从供给和需求端推动智能硬件普及将成为人工智能落地实体的重点举措。智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居等细分领域有望迎来迅速发展。除产业化之大以外，秉承制造“强”国战略，《行动计划》指出要重点突破核心基础，主要涵盖高精度、低成本智能传感器，面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，开源开放平台建设等软硬件基础。在产业化基础上，在核心基础技术领域取得突破，主要利好传感器、芯片、开源平台等急需突破的基础层技术。

深化智能制造，人工智能推动生产力和生产关系变革。

人工智能与制造业深度融合，是人工智能产业链之外推动制造强国战略的更进一步举措。《行动计划》指出，深入实施智能制造，要鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。我们认为从智能装备角度，人工智能的发展有望在智能制造关键技术设备上取得生产力的突破，同时打造数字化车间、智能工厂等变革生产关系的工业互联网产品。

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由于人体与疾病的复杂性，不可预测性，非常适合人工神经网络的应用。目前的研究几乎涉及从基础医学到临床医学的所有方面，主要应用于生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。

在麻醉与危重医学相关领域的研究涉及到多生理变量的分析与预测，从临床数据中发现一些尚未发现或尚无确切证据的关系与现象，信号处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测，单独或结合其他人工智能技术进行麻醉闭环控制等。

在围术期和重症监护与治疗阶段，需要获取大量的信息，将可能在信号处理、基于动态数据驱动的辅助决策专家系统、数据挖掘、各种临床状况的预测、智能化床旁监护、远程医疗与教学、医疗机器人等各方面广泛运用到人工神经网络技术和其他人工智能技术。

一、概述

人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）是人工智能(Artificial Intelligence， AI)学科的重要分支。经过50多年的发展，已成为一门应用广泛，涉及神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学等多学科交叉、综合的前沿学科。

现代计算机的计算构成单元的速度为纳秒级，人脑中单个神经细胞的反应时间为毫秒级，计算机的运算能力为人脑的几百万倍。可是，迄今为止，计算机在解决一些人可以轻而易举完成的简单任务时，例如视觉、听觉、嗅觉，或如人脸识别、骑自行车、打球等涉及联想或经验的问题时却十分迟钝。也不具备人脑的记忆与联想能力，学习与认知能力，信息的逻辑和非逻辑加工能力，信息综合判断能力，快速的高度复杂信息处理速度等。

造成这种问题的根本原因在于，计算机与人脑采取的信息处理机制完全不同。迄今为止的各代计算机都是基于冯*纽曼工作原理：其信息存储与处理是分开的；处理的信息必须是形式化信息，即用二进制编码定义；而信息处理的方式必须是串行的。这就决定了它只擅长于数值和逻辑运算。而构成脑组织的基本单元是神经元，每个神经元有数以千计的通道同其他神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元， 对信息进行分布式存储与加工， 这种信息加工与存储相结合的群体协同工作方式使得人脑呈现出目前计算机无法模拟的神奇智能。

人工神经网络就是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。一个人工神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络，用以模拟人类进行知识的表示与存储以及利用知识进行推理的行为。一个基于人工神经网络的智能系统是通过学习获取知识后建立的，它通过对大量实例的反复学习，由内部自适应机制使神经网络的互连结构及各连接权值稳定分布，这就表示了经过学习获得的知识。

人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。

近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。1987年在圣地亚哥召开了首届国际神经网络大会，国际神经网络联合会(INNS)宣告成立。这标志着世界范围内掀起神经网络开发研究热潮的开始。

二、医学领域应用现状与前景

由于人体与疾病的复杂性，不可预测性，在生物信号与信息的表现形式、变化规律（自身变化与医学干预后变化），对其检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面均存在大量复杂的非线性关系，非常适合人工神经网络的应用。目前的研究几乎涉及从基础医学到临床医学的所有方面，主要应用于生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。

1、信号处理：

在生物医学信号的检测和分析处理中主要集中对心电、脑电、肌电、胃肠电等信号的识别，脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取，医学图像的识别和数据压缩处理等。

2、医学专家系统

医学专家系统就是运用专家系统的设计原理与方法， 模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程编制的计算机程序， 它可以帮助医生解决复杂的医学问题， 作为医生诊断、治疗的辅助工具。 “传统”的专家系统，通过把专家的经验和知识以规则的形式存入计算机中，建立知识库，用逻辑推理的方式进行医疗诊断。但一些疑难病症的复杂形式使其很难用一些规则来描述，甚至难以用简单的语言来表达；专家们常常难以精确分析自己的智能诊断过程。另一方面，基于规则的专家系统，随着数据库规模的增大，可能导致组合爆炸，推理效率很低。由于人工神经网络能够解决知识获取途径中出现的“瓶颈”现象、知识“组合爆炸”问题以及提高知识的推理能力和自组织、自学习能力等等， 从而加速了神经网络在医学专家系统中的应用和发展。

Sordo比较了采用不同网络结构和学习算法的神经网络在诊断胎儿唐氏综合征(Down’s Syndrome) 上的成绩。正确分类率为84 %， 超过了现今所用的统计方法的60 %～70 % 的分类率。

台湾DEU科技（德亚科技）开发的计算机辅助检测系统Rapid ScreenTM RS-2000为全世界最先通过美国FDA认证的早期肺癌辅助诊测系统。该产品采用人工智能神经网络ANN，自动标识数字胸片中可疑结节区。经台湾和美国的临床实验，可使放射专家检测T1期肺癌的能力明显提高(潜在提升约15 %以上)。

DeGroff等使用电子听诊器和人工神经网络制造了一种仪器，它可正确地区分儿童生理性和病理性杂音。用电子听诊器记录的儿童心音，输入能识别复杂参数的ANN，分析的敏感性和特异性均达100%。

3、其他：

生物信息学中的研究中可应用于基因组序列分析、蛋白质的结构预测和分类、网络智能查询等方面。

药学领域广泛应用于定量药物设计、药物分析、药动/药效学等方面。例如：用于预测药物效应。Veng-Pederson用神经网络预测阿芬太尼对兔心率的影响，对用药后180-300分钟的药物效应取得了较好的预测结果（平均相对预测准确度达78%）。分析群体药动学数据，以获知群体药动学特征和不同人口统计因子对药物行为的影响，对临床用药具有指导意义。

4、麻醉与危重医学相关领域的研究

手术室和ICU内是病人信息富集的地方，而且大量的信息处在动态变化中，随着医学技术的飞速进步，所能获取的信息越来越多，医护人员面临着“信息轰炸”。神经网络技术可以很好地帮助我们应对这些问题。例如：

1）可以用于分析多个生理变量之间的关系，帮助研究其内在的关系，或预测一些变量之间的关系：Perchiazzi在肺损伤和正常的猪容量控制机械通气中，用ANN估计肺顺应性的变化，不需要中断呼吸，与标准方法相比误差很小。

2）结合数据挖掘技术，可能从海量数据库例如电子病历系统中，发现一些尚未发现或尚无确切证据的关系与现象：Buchman 研究了神经网络和多元线形回归两种方法，用病人的基本资料、药物治疗差异和生理指标的变化预测在ICU延迟（>7天）。

3）信号处理：Ortolani等利用EEG的13个参数输入ANN，自行设计的麻醉深度指数NED0-100作为输出，比较NED与BIS之间有很好的相关性；

4）干扰信号的自动区分检测：Jeleazcov C等利用BP神经网络区分麻醉中和后检测到的EEG信号中的假信号，是传统EEG噪音检测方法的1.39-1.89倍。

5）各种临床状况的预测：Laffey用ANN预测肌肉松弛药的残留，发现明显优于医生的评估，还有用于预测propfol剂量个体差异的，预测术后恶心、呕吐，预测全麻后PACU停留时间，预测ICU死亡率等较多的研究。

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12月智能网联汽车在产业政策、标准制定、硬件产品3个方面持续发酵。上述《行动计划》将智能网联汽车作为第一类需要取得率先突破的智能产品，计划到2020年建成“软件(车辆智能计算平台体系架构、自动驾驶操作系统)+硬件(车载智能芯片)+算法(车辆智能算法)”一体化的车辆智能化平台及平台相关标准，以支撑高度自动驾驶(HA级/L4级)。12月18日，北京市交通委推出《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》，使得我国首个自动驾驶路测规定成功落地。12月26日全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会获批成立，负责汽车驾驶环境感知与预警、驾驶辅助、自动驾驶以及与汽车驾驶直接相关的车载信息服务领域国家标准制修订工作。12月27日，工信部及国标委联合印发《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》，充分发挥标准在智能网联汽车产业生态环境构建中的顶层设计和基础引领作用;《指南》提出99项智能网联汽车领域标准项目，其中24项标准项目研究和制定工作已于近期启动。12月22日，地平线机器人面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器，助推车载智能芯片商业化步伐。我们建议重点关注将在2018年年初的百度Apollo2.0(原计划于2017.12月)，届时Apollo2.0平台将新增高级感知、安全服务两大功能。

从产品、巨头行动、融资三个方面来看AI芯片依然“热度不减”。12月除了地平线机器人两款车载智能芯片外，海外芯片巨头英伟达在11号适用于机器学习的新款GPU--TitanV，IBM也在26号POWER9处理器，以及装有POWER9的新一代PowerSystems服务器AC922，该服务器可以大幅提升Chainer、TensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能，将深度学习框架的训练时效提高近四倍。12月26日，英伟达禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习一时引起业界一片哗然，但事后英伟达表态“GeForce/Titan客户只要不下载新的驱动程序就对GeForce/Titan用户在数据中心的使用无影响”，此前新闻系误读。融资方面，地平线机器人获得建投华科、英特尔等投资方的上亿美元A+轮战略投资，Thinkforce获得依图科技、云锋基金等投资方的4.5亿元A轮投资。

投资建议

根据我们对产业链的调研及跟踪，AI领域，建议重点关注:海康威视、大华股份、中科曙光、恒生电子、富瀚微、科大讯飞等，智能网联领域建议重点关注:德赛西威、华阳集团、四维图新、千方科技、索菱股份、路畅科技等

风险提示

篇6

如果时光倒流500年，你会如何对当时的人们述说今日的世界？在那个时代，哥白尼刚刚发表日心论，伽利略还在比萨斜塔抛掷铁球，吴承恩还在用毛笔写着《西游记》。如果你对他们说：“嘿，老兄，我对着手上的这个‘黑色方块’说句话，它不仅能让你看到太阳系长什么样，告诉你什么是重力加速度，还能直接把唐僧要去西天取的经下载给你看。”他们可能会觉得你要么是神仙，要么是神经。

AI从诞生到现在已经有60年的时间，期间经历两轮起落，呈阶梯式进化，走到今天进入第三个黄金期。如果按照其智能水平划分，今天的人工智能尚处在狭义智能向广义智能进阶的阶段，还是一名不折不扣的“少年”，未来拥有无限的可能和巨大的上升空间。

AI是一门交叉的学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。而同时，它也是一门交叉学科，属于自然科学和社会科学的交叉，涉及到哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等学科。因此人工智能领域的技术壁垒是比较高的，并且会涉及到多学科协作的问题，对任何公司来说，想做好人工智能将是一门大工程。未来不大可能出现一个公司能包揽整个人工智能产业每一个部分的工作，更可能的模式将是一个公司专注于一个相对细分的领域，通过模块化协作的形式实现人工智能领域的不同应用。

进化史呈阶梯状，以阶段突破式为成长模式：人工智能的发展经历了两次黄金和低谷期，

现在正经历着第三个黄金期。1956年，麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等年轻科学家在达特茅斯一起聚会，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能的诞生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知机，标志着第一款神经网络诞生。1970年，因为计算能力没能突破完成大规模数据训练，人工智能的第一个黄金期到此结束。

后直到1982年德普霍尔德神经网络的提出，人工智能进入第二个黄金期，之后BP算法的出现使大规模神经网络训练成为可能，人工智能的发展又一次进入。1990年，因为人工智能计算机和DARPA没能实现，政府撤资，人工智能又一次进入低估。2006年，随着“深度学习”神经网络取得突破性进展，人工智能又一次进入黄金时期。

AI将由狭义智能向广义智能进化，虽然人工智能的诞生已经有60年的时间但如果把它比喻成一个人的话，当前的他应该还未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以将其分成狭义智能、广义智能、超级智能三个大的发展阶段，现阶段的图像与语音识别水平标志着人类已经基本实现狭义智能，正在向广义智能的阶段迈进。

狭义智能：即当前的技术已经实现的智能水平，包括计算智能与感知智能两个子阶段，计算智能指的机器开始具备计算与传递信息的功能，感知智能指机器开始具备“眼睛”和“耳朵”，即具备图像识别与语音识别的能力，并能以此为判断采取一些行动。

广义智能：指的是机器开始具备认知能力，能像人类一样获取信息后主动思考并主动采取行动。在这个阶段，机器可以全面辅助或代替人类工作。

超级智能：这个阶段的机器几乎在所有领域都比人类聪明，包括科学创新、通识和社交技能等。这个阶段目前离我们还比较遥远，到时候人类的文明进步和跨越或许将有赖于机器，而机器人意识的伦理问题也许将在这个阶段成为主要问题。

推荐引擎及协同过滤可以分析更多的数据

智能助手并不只局限于Siri等手机语音助手。微软率先在win10 系统中加入个人智能助理Cortana，标志着个人PC端智能助理的出现；图灵机器人以云服务的方式进入海尔智能家居、博世mySPIN车载系统，预示着多场景人工智能解决方案的潮流。初步实现人机交互的智能助手系统，已经被应用于智能客服、聊天机器人、家用机器人、微信管理平台、车载系统、智能家居系统、智能手机助理等多个软硬件领域。

垂直类网站及社交平台可以借助智能助手系统打造高专业度的“在线专家”以提升平台价值；企业可以借助以“语义识别”为基础的智能助手系统，打造智能客服，效率远高于传统的以“关键词对应”为技术支持的客服系统。

推荐引擎，是主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的对象。传统推荐引擎通常利用用户在平台上的历史记录进行推荐，效率低、匹配度不高。目前随着大数据和深度学习技术的推进，推荐引擎及协同过滤可以分析更多的数据，乃至全网数据，并模拟用户的需求，真正达到按需推荐。全球最大的正版流媒体音乐服务平台Spotify也利用卷积神经网络参与建设其音乐推荐引擎；谷歌也提出利用深度学习方法来学习标签进行推荐建设。出品纸牌屋的全球最大在线影片租赁公司Netflix 也利用深度学习网络分析客户消费的大数据，还计划构建一个在AWS云上的以GPU为基础的神经网络。

“餐厅推荐引擎”Nara，便是一个利用AI技术的推荐引擎。在上线之初，Nara 就取得了400万美元的投资。Nara 的数据库中有超过100000家餐厅的信息，并利用特有的“Nara神经网络”，学习使用者的偏好，最终达到“电脑帮你点餐”的目的。

而今年3月22日，国内AI领军企业阿里巴巴旗下的阿里云数加启动“个性化推荐”引擎对外公测，该引擎用于帮助创业者可以快速获得媲美淘宝天猫的个性化服务能力。阿里云数加上的推荐引擎能够以更低的成本完成开发，节省程序量达到90%，推荐引擎的搭建时间将由几个月缩短到几天。

对于不了解算法的人，只能实现标签规则类的推荐，但如果要做成机械化、类似协同过滤的算法，创业公司需要配置大量的算法工程师，人力成本很高。现在用了数加的推荐引擎，商家只需要做数据的ETL加工，推荐的结果集、训练集都不用处理，只需要调整参加即可得到推荐结果。

AI带给人们新的视觉？？？

医疗：为健康诊断和药品研发插上高飞的翅膀

健康诊断有望迎来新纪元，海量的病历数据和医学界的新研究成果，单靠人工很难及时筛选并利用，而引入人工智能技术将充分发挥这些信息的价值。例如著名的个人健康管理产品公司Welltok将 IBM的Watson功能融入旗下产品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的认知计算能力理解人类语言，实现与用户沟通的能力，从大量数据中进行分析并为用户提供健康管理相关的答案和建议，实现健康管理、慢病恢复训练、健康食谱等功能，这一领域的良好前景使 Wellltok公司近年的融资额连创新高。另外，2015年IBM斥资10亿美元收购医疗影像与临床系统提供商Merge，将研究如何实现 Watson的“辨读”医学影像功能。此外，AI 还可以从医疗中心获得的健康数据，通过大数据分析，实现根据分析患者行为来制定个性化治疗方案的功能。

智能家居：天花板尚远，AI有望成为核心

行业天花板尚远，增速有望保持在 50%左右， 《钢铁侠》中的“Jarvis”作为智能管家，除了起到钢铁侠的小秘书的作用，还帮主人打理着日常生活，向我们展示了一个理想中的智能家居系统。虽然我们目前可能离那个无所不能的智能管家还很遥远，但智能家居对我们生活的变革确实已经开始了。根据《2012-2020 年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析报告》的预测，我国智能家居市场在 2016年将达到605.7亿的规模，同比增长50.15%，到2020年市场规模将达到3294亿，年均增速将保持在50%左右，具备充足的向上延伸空间。而智能家居想达到“Jarvis”般的终极效果，必然需要引入AI技术，实现家居的感应式控制甚至自我学习能力。

AI有望成为智能家居的核心，实现家居自我学习与控制。按照智能家居的发展进度，大致可以分为四个阶段：手机控制、多控制结合、感应式控制、系统自我学习。当前的发展水平还处在手机控制向多控制结合的过度阶段。而从多控制结合向感应式控制甚至自我学习阶段进化时，AI将发挥主要功能。到今天为止，家居的实体功能已经较为全面，未来的发展重点可能在于如何使之升级改造，实现家居的自我行为及协作，因此未来AI在智能家居领域的应用有望成为其核心价值。AI对智能家居的重构可以深入到方方面面，包括：控制主机、照明系统、影音系统、环境监控、防盗监控、门窗控制、能源管理、空调系统、花草浇灌、宠物看管等等。

无人驾驶：政策渐萌芽，AI决定可靠性

优点多、动机足、政策渐萌芽。据麦肯锡的调查显示，如果能解放驾驶员的双手，一辆无人驾驶汽车内的乘客通过移动互联网使用数字媒体服务的时间多一分钟，每年全球数字媒体业务产生的利润将增加 50亿欧元。此外，由于自动泊车无须为乘客下车预留开门空间，使得停车位空间可缩减至少15%。

如果无人驾驶汽车以及ADAS系统能够将事故发生率降低90%，即可挽回全美每年的损失约1千900亿美金。可以说诸多的优点使得无人驾驶技术的研发动机还是相当充分的，因此未来无人驾驶推行的力度应该还会保持在一个比较高的水平。美国勒克斯研究公司曾预计无人驾驶汽车的市场规模在2030年将达到870亿美元。

到目前为止，各国政府对于无人驾驶技术在政策上的支持正逐步放开，美国政府在年初刚刚宣布了40亿美元的资助计划；英国目前已经不需要获得额外批准和履约保证即可进行实际道路的无人驾驶汽车测试；而德国也在去年宣布将计划设立无人驾驶汽车测试路段，供安装有驾驶辅助系统或全自动驾驶系统车辆行驶；欧盟总部正在就如何修改现行有关驾驶的法律法规从而支持自动驾驶的发展展开讨论和研究工作；日本也提出要在2020年之前实现自动驾驶汽车方面的立法，并将自动驾驶作为 2016年9月七国集团交通部长会议的议题。

“无人汽车大脑”AI的智能程度决定了无人驾驶的可靠性。由于无人驾驶完全交由汽车的内置程序负责，因此AI就是无人汽车的大脑，而测距仪、雷达、传感器、GPS等。设备都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接决定了无人驾驶汽车在不同的路况、不同的天气、甚至一些探测设备出现故障的突况下能否及时做出正确的判断并灵活调整行驶策略，最终决定了无人驾驶汽车当前最亟待突破的可靠性。

NVIDIA 在2016年的 CES大会上了“Drive PX 2”车载计算机，以及一套与之搭配的具有学习功能的自动驾驶系统。该系统的亮点在于“自我学习”，通过让车辆自行分析路面状况，而不是在数据库中寻找预先储存的策略实现自动驾驶，系统背后连接着名为NVIDIA DIGITS的深度学习训练平台，最终连接到NVIDIA DRIVENET神经网络，为车辆的自我学习和完善提供支持。并且由于它是通过判断物体的行进轨迹而不是物体本身去计算路径，因此在驾驶时受天气影响较小。

AI 成必争之地

目前全球AI主战场依旧在欧美。Venture Scanner的统计显示，根据从事 AI相关业务的公司数量来看，目前全球 AI的主战场还是集中在北美和西欧地区。美国数量最多，达到450家左右的水平。而中国从事相关业务的公司数量还比较少，和俄罗斯、澳洲、部分欧洲国家及非洲南部国家水平接近，相比起欧美国家的AI公司数量，还有很大的提高空间。

Google：投资未来的人工智能帝国

建立Alphabet帝国，具备品牌背书效应。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、广告、地图、App、Youtube、安卓以及与之相关的技术基础部门”仍属于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都将独立出来，成为 Alphabet 旗下的独立公司。通过建立 Alphabet集团，谷歌将不同业务的研发独立出来，以子公司的形式进行业务开展，保留在Google这个品牌下的基本都是原有的传统强势业务。

而其它公司负责在各自的领域“打头阵”，一旦业务研发成功，母公司连带着google这个品牌都可以受益，而如果研发失败，也不会公司的品牌造成多大的不良影响，建立了良好的品牌背书效应。将机器学习技术应用到所有产品之中，我们不难发现，谷歌近年几乎将人工智能渗透到了旗下的各类产品中，可谓是全线铺开。正应了谷歌 CEO的那句话：“我们将小心谨慎地将机器学习技术应用到我们所有的产品之中。”根据当前Alphabet 的集团架构，我们将涉及到AI应用的子公司情况以及相应的业务开展情况罗列如下：

Nest：从事智能家居生态系统建设。2014 年谷歌以32亿美元收购 Nest。Nest 生产智能恒温器，它能够学习用户的行为习惯，并且根据他们的喜好去调节温度。同时，Nest 也提供火警探测器和家庭安全摄像头等智能家居。

Google X：谷歌各类创新技术的“孵化池”。Google X开展的与AI有关的项目有：无人驾驶汽车、Project Wing 无人机送货项目、对抗帕金森氏症的 Liftware“反抖”汤匙、用于疾病预警和健康监控的可穿戴设备、Project Titan 太阳能无人机项目、以及 Replicant 团队负责的机器人项目等。

Verily：从事生命科学业务，即原来的 Google Life Science。代表产品有可以收集佩戴者体温和血液酒精含量等生物数据的智能隐形眼镜，以及监控血液中纳米粒子的智能腕表。

DeepMind：深度学习算法公司。2014年谷歌以4亿美元收购了DeepMind。

篇7

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(DecisionSupportSystem—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.ScottMorton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(DataWarehouse—DW)的概念是PrismSolutions公司副总裁W.H.Inmon在1992年出版的书《建立数据仓库》(BuildingtheDataWarehouse)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(Datarich—Informationpoor)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(KnowledgeDiscoveryinDatabase—KDD)和数据开采(DataMining—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：

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关键词： 现代医学 计算机技术 眼健康系统 医疗卫生

通过计算机技术辅助医疗卫生诊断已经成为现代眼健康临床医学的常规手段之一，计算机应用程序给医学眼界带来的突破性进展是发展现代医学科技的一大助力。就目前来看，由于计算机软硬件质量逐渐提升，以及新的医疗科技的快速发展，如人工智能、医疗系统一体化等，特别机器的学习和新的人工神经网络等前沿科技不断发展和大范围推广、应用。眼疾病的现代医学诊疗已然成为时下最为热门的研究领域之一。

一、国内公民的眼健康

我国首份系统研究视觉健康的白皮书《国民视觉健康》已经，白皮书指出近视已经成为国内的“国病”，它极大地损害国民的视觉健康和生活质量。据2016年全国学生体质健康调研结果显示，我国5岁以上人群中，每3个人就有1个人是近视。近视总患病人数在4.37亿至4.87亿之间，其中，患有高度近视的总人口高达2900万至3040万。白皮书指出，如果不能采取有效政策干预，预计到2020年，我国近视发病率将增长到50%，国内存在视力问题的人数将会达到7亿以上。由此可见，我国学生近视率一直维持在高位水平，而且呈现出低龄化发展趋势。近视低龄化绝非“多戴一副眼镜”这么简单，近视的发生与危害都是不可逆的。高度近视容易产生各类眼底病变，造成严重的永久性视功能损害。近视的可遗传性和家族聚集性会影响我国未来人口素质。早在2013年，卫计委办公厅制定的《儿童眼及视力保健技术规范》中就指出，“儿童持续近距离注视时间每次不宜超过30分钟，操作各种电子视频产品的时间每次不宜超过20分钟，每天累计时间建议不超过1小时。2岁以下儿童尽量避免操作各种电子视频产品”。其实这些常见眼病能防可控，需要做的是即刻起重视每天为我们带来光明和美好的眼睛，改变不良习惯。

二、传统中医在眼健康中的应用

传统中医医学理论在现代眼科学中扮演着重要角色，中医眼科学是中医临床学科中不可缺少的重要组成部分之一。中医眼科学是在中医基本理论基础上利用眼部疾病的发生发展和体内脏腑经络的功能关系研究眼的生理、病理和眼病的临床表现、诊断、辨证、治疗与预防的专门学科。它的任务是防治眼病，维护人体视觉器官的健康。眼科诊断是从整体观念出发，对眼病进行诊察与判断的方法。诊察与判断是理论联系实际诊断眼病的两个重要环节。正如《审视瑶函・弃邪归正论》所说的：“夫有诸中然后形诸外，病既发者，必有形色部位之可验，始知何脏何腑，某经某络，所患虚实轻重，然后对症医治。”可见在很早之前人们就可以通过眼睛健康程度观察人体机能是否健康，在中医上肝主目，通过观察人的眼睛状态看出身体五脏的状态。现代医学科技不断发展为医学诊断和治疗带来全新变革和突破，陈氏等人在1991年第一次将人工神经网络运用于中医学诊断实践中，并同时提出以中医病例为实验数据进行专项研究，是第一个将人工智能实践在中医诊断中的。

三、现代医学对眼健康系统发展的影响

随着当代计算机技术的飞速发展及医疗科技的提高，各领域专家学者都以医学专家学者系统为主要研究目标，在广度和深度上两者都因医学专家系统的提升而达到现代医学诊疗手段的新高度。医学专家系统的医学领域服务其中一个分支就是眼健康系统，现代眼部健康系统构筑了一个比较大的信息数据库，可以为人们的信息进行储存，医生们也可以借助眼健康系统进行信息共享、并发控制和一些恢复故障的技术，极大地帮助对信息数据库的管理和设计。集多种重视的表达形式为一体（如图像、文字、视频、声音和文字），可以帮助改善眼健康专家系统的特性，同时增强眼健康系统的服务性能，将多媒体技术应用在眼健康系统之中。投资开发智能眼科设备，同时研发利用远程医疗、移动互联等技术和手段，打造眼健康0-0服务新模式。充分发挥健康系统的高速处理综合问题的特点，提高眼健康系统识别能力，全面优化系统的功能并有效模拟眼科医生在临床诊断中直接和模拟的诊断功能。相信眼健康系统在智能专家系统的助力下能成为医生最得力的助手，对现代医学的疾病预防、诊断都是一种创新和突破。

四、结语

随着当代科学技术不断进步发展，人类文明被带上新高度，医学科技越来越智能化、细致化。由于我国是世界人口大国，同时是眼健康问题最多的国家，随着我国近视低龄化发展趋势，我们将会面临人口质量下降这么一个问题，在国民健康问题上，我们应该多关注国民眼部健康问题，由近视引起的眼科疾病是很多的。当然，眼部健康的检查与保护不能单单停留在简单治疗上，常常说扼住命运的咽喉，我们应该在问题出现之前就进行预防，解除安全隐患，才能从根本上解决问题。为了提高人口素质，全面关注眼健康问题刻不容缓，充分利用智能专家系统和计算机技术，研发新型医疗服务系统服务社会、造福社会。

参考文献：

[1]廖品正.中医眼科学[J].中国中医药出版社，20001-01（Z1）：264.

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2013年4月，德国政府在汉诺威工业技术博览会上正式推出 “工业4.0”高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。德国学术界和产业界将机械制造设备定义为工业1.0，电气化定义为工业2.0，生产工艺自动化定义为工业3.0，将物联网和制造业服务化带来的智能制造定义为工业4.0。

 

德国“工业4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统(CPS)相结合的手段，推动制造业向智能化转型。包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。“工业4.0”主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

 

二、工业4.0在医疗行业智能化中推演

 

医疗行业正在通过云计算、物联网、大数据、移动设备、互联网技术等相结合的手段，向信息化迈进。对照“工业4.0”，推演医疗信息化与工业化的融合与创新，可以设计出两大医疗智能化主题，分别为：“智能医院”和“智能医疗”。

 

2.1 智能医院

 

智能医院是在数字化医院的基础上，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务;通过大数据与分析平台，将云计算中由大型医疗设备产生的数据转化为实时信息，并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效安全、环境舒适的人性化医院。其基本特征主要包含有医疗设备使用过程管控可视化、系统监管全方位两个层面。

 

医疗设备使用过程管控可视化是指在医疗设备使用过程上，包括医用耗材管控及流程，均可直接实时展示于控制者眼前，此外，医疗设备的现况亦可实时掌握，减少因系统故障造成医疗偏差。医疗设备工作过程中的相关数据均可保留在数据库中，让管理者得以有完整信息进行后续规划，也可以依医疗设备的现况规划机器的维护;可根据信息的整合建立医疗设备的智能组合。

 

系统监管全方位是指通过物联网以传感器做连接，使医疗设备具有感知能力，系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能;这类医疗装备，可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合，主要是透过系统平台累积知识的能力，来建立设备信息及反馈的数据库。

 

2.2 智能医疗

 

主要涉及整个医疗过程的物流管理、人机互动、3D打印等技术在医疗过程中的应用。

 

智能医疗是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在医疗过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在医疗过程中的脑力劳动。与传统的医疗相比，智能医疗具有学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。

 

近年来，由人工智能、医用机器人和数字化辅助医疗技术等相结合的智能医疗技术，正引领新一轮的医疗变革。智能医疗技术开始贯穿于检验、手术、护理和康复等医疗的各个环节。当今世界医疗行业智能化发展呈现两大趋势。

 

一是以3D打印为代表的“数字化”技术在医疗行业率先应用。尤其是康复医学领域个性定制化需求显着，而个性化、小批量和高精度恰是3D打印技术的优势所在。目前，3D打印在医疗生物行业的应用主要包括1、体外医疗器械如假肢、助听器、齿科手术模板，医疗模型等;2、永久植入物，如骨骼。对人体身体部位的复制是高度定制化的产品，通过3D打印，这些部件可以与身体完全契合，与身体融为一体。3、细胞3D打印，这是一种基于微滴沉积的技术。

 

能够为再生医学、组织工程、干细胞和癌症等生命科学和基础医学研究领域提供新的研究工具;为构建和修复组织器官提供新的临床医学技术，推动外科修复整形、再生医学和移植医学的发展;应用于药物筛选技术和药物控释技术，在药物开发领域具有广泛前景。

 

二是智能医疗技术创新及应用贯穿医疗行业全过程，使得医疗行业的诊断、治疗、管理、服务各个环节日趋智能化，主要体现在以下四个方面。

 

(1)建模与仿真：如用于跨部门复杂医疗流程诊断，医院医疗应急响应系统，生理系统的建模与仿真等，可以极大的提升医疗诊断的准确率。

 

(2)以医疗机器人为代表的智能医疗装备：如医疗机器人已经在脑神经外科、心脏修复、胆囊摘除手术、人工关节置换、整形外科、泌尿科手术等方面得到了广泛的应用。机器人在手术的准确性、可靠性和精准性上远远超过了外科医生。

 

(3)基于无线、嵌入式技术的智能资产管理解决方案：可整合医院资产信息，全面了解设备资产的成本消耗及使用情况，实现设备维护管理标准化和电子信息化升级，提供资产投资和使用分析的依据，帮助医院制定成本控管、设备采购计划，优化医院运营和资产管理。

 

(4)智能医疗服务业急速发展：通过各种可佩戴装置、嵌入式软件，互联网连接和在线服务的启用整合成新的“智能”医疗服务业模式，院内院外制之间的界限日益模糊，融合越来越深入。

 

三、改进之路

 

工业4.0在医疗领域的发展之路将会是一段革命性的进展。现有的医疗科技和经验必将进行改变和革新，而且对于医疗新领域和新市场的创新解决方案将层出不穷。为此，医疗行业需要在标准化与架构、复杂系统管理、医疗宽带设施、安全和安保、工作的组织和设计、培训和职业发展、监管框架和资源效率等方面进行持续和适应性改进。

 

四、价值

 

通过智能医院和智能医疗的建设。可以推动医疗行业设备及服务升级，帮助医院提高生产率和运营力，提升医师软实力。可提高医生工作效率、疾病检出率，扩大医疗可及性。帮助医院实现智能化临床管理、预算及资产优化、智能化运营和决策支持，从而提升生产率和工作效率，降低运营成本。分析预测特定高发疾病的病因、防治路径以及成本进行科研研究，为进一步降低发病率、降低医药成本、提升诊断率提供科学的依据。

篇10

根据我国工信部统计的数据，目前国内现有移动医疗App数量已达2000多款，且依旧处于快速增长阶段，但淘汰率也高，更新换代速度较快。当下互联网医疗最大的特点就在于通过炒作概念和夸大优势宣传来拉拢用户，互联网医疗、移动医疗、智慧医疗、健康云、空中医院、网络医院、未来医院、轻问诊等概念鱼龙混杂。

2015年中国互联网医疗发展报告指出，未来互联网医疗的4个发展方向是医药电商、在线咨询、挂号、可穿戴设备。可见，所谓的互联网医疗大部分功能只能涉及到辅助医疗，而很难触及医疗的本质。当下的互联网医疗声称人工智能、方便快捷、提高效率、技术革命，但实质上的内涵建设十分局限。互联网医疗，不能因为智能而替代医生，不能因为便捷而忽视规范，不能因为效率而舍弃安全，不能因为技术而背离人文。

医生是医学的依托。脱离了医生来谈医学，医学将失去它的温度。有一天，患者面对一个冷冰冰的机器叙述自己的痛苦，由机器来诊治疾病、手术，恐怕患者的眼泪也会是冰冷的吧。规范是医学的根本。西医讲究视触叩听，中医讲究望闻问切。这是医学的规范，并通过法律形式将其固化。无论未来医学如何发展，也无法摒弃这项基本规范。而互联网便捷连接了医患，但无法超越距离，更不能凌驾在基本规范之上。

安全是医学的前提。患者通过互联网就完成了诊疗，而不用到医院就诊、检查、处置。效率是提高了，但是安全吗？仅听患者的描述就进行诊断，未经查体就开具了处方，这并不是科学严谨的思路。人文是医学的核心。医学是科学与人文社会学的结合。尽管科学在不断发展，但医学永远不能脱离了人文的核心。由于近年来人文精神的滑坡，已经给医患关系造成了深刻的影响，而互联网医疗万不能给本已重创的医患关系再次带来伤害。所以，在互联网通过技术手段大行其道的时候，一定要理性地审视，技术手段的革新究竟是改善了人文，还是进一步割裂了人文。

互联网是开放和包容的平台。在信息时代，互联网技术的未来一定是光明的，但在互联网与其他行业相融合的时候，一定不能忽略其他行业的固有属性和客观规律。所以，互联网只是作为一种工具来促进医疗的发展，改善诊疗流程，优化就诊模式。所谓互联网医疗，其核心一定是医疗，而不是互联网，不可喧宾夺主。