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人工智能医疗方案范文1
投资要点:
AI新品，进一步落地多个行业:2017年9月12日，公司了“精准医疗”、“AI+公安大数据”、“乐享智投‘三个行业的解决方案及产品。
(1)精准医疗:
目前还处于辅劣临床诊疗阶段，iMedical8.0P、临床科研大数据分析平台、感染智能监测系统、知识图谱构建系统等实现了辅劣医生优化治疗方案和临床科研的功能;
(2)AI+公安大数据:通过人脸识别、视频检索技术等不公安系统拥有的海量数据库结合，解决了以往案件侦查过程中嫌疑人筛选的问题，大幅提高了筛选速度;
(3)乐享智投:作为一款智能投顼产品，主要向金融客户提品评测、用户画像、投资组合、投资执行、风险监控、收益分析等服务，并提供个性化的解决方案。
本次AI产品的，公司实现AI技术在医疗、安防、金融三个热点行业的落地，有望搭上AI行业高速发展的顺风车，助力公司的进一步发展。
布局AI行业多年，技术成就应用:公司于2013年开始布局人工智能领域，是国内较早投入人工智能领域研发的企业之一，先后不中科院、清华大学、北航、IBM和微软等国内外知名校企合作。经过多年研究，公司基于人像识别、车辆软件识别、目标图像提取不分析等技术，研发出智能人像服务、人像卡口等系统。本次人工智能新品的是对以往产品的进一步改进，是公司多年技术积累的结果，产品系列较为成熟、可靠，用户满意度较高。
业务行业覆盖广，公司发展空间大:公司立足数字化行业多年，服务对象涵盖金融、电力、通讯、交通运输等10余个行业，产品线主要包括行业应用软件、人工智能解决方案、大数据服务。这不仅有利于公司率先占据AI行业的有利位置，更能够使公司在数据量上存在优势。公司能够尽快实现AI产品在多个行业的落地，在AI市场还在高速发展期的今天，占据多个行业就意味着拥有更大市场规模的可能性。
除此之外，公司拥有各个行业的大量数据，能够实现不同行业数据的相互补充，有利于AI系统的自我完善。
投资建议:作为国内IT企业龙头，公司将不断完善人工智能技术，并通过数据积累，在产品线和市场应用上不断拓展，最终实现人工智能+战略。我们公司预测2017年至2019年每股收益分别为0.48、0.53和0.68元，上调评级至买入-A，6个月目标价为13.92元，相当于2017年29倍的动态市盈率。
风险提示:
人工智能医疗方案范文2
今年3月10日，“阿尔法围棋”的执子人黄士杰(前左)在比赛中落子。当日，人工智能“阿尔法围棋”战胜韩国棋手李世石九段，总比分以2比0领先。
3月12日，韩国围棋世界冠军李世石与谷歌人工智能程序AlphaGo的第三场对弈就将开始，此前李世石已接连两场败北。有人将李世石称作“最后的武士”，认为他将悲壮地成为人类与机器人对弈的“末代帝王”。因为人工智能程序AlphaGo在围棋这个被誉为“人类智慧的坚固堡垒”的领域接连取得胜利，似乎更印证了人工智能已经发展到可以轻易超越人类水平的阶段。它们会是天使还是魔鬼？人工智能的发展现状如何？
大样本计算支撑AlphaGo取胜
据AlphaGo的研发者介绍，它之所以能在围棋这种拥有“3的361次方”种局面的超高难度棋类比赛中获胜，在于它突破了传统的程序，搭建了两套模仿人类思维方式的深度神经网络，第一种叫“策略网络”，它让计算机程序学习人类棋手的下法，挑选出比较有胜率的棋谱，抛弃明显的差棋，使总运算量维持在可以控制的范围内；另一种叫价值网络，主要用于减少搜索的深度，它不会一下子搜索一盘棋所有的步数，而是一边下一边进行未来十几步的计算，这样也就大量减少计算量。
其实，神经网络并非AlphaGo独有。据IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中介绍，这种计算模型最早出现于1943年，但由于当时的计算机运行速度难以满足其巨大的计算量而遭受“诟病”，因此沉寂了很长时间。近年来，计算机技术迅速发展，运行速度大幅提高，这一计算模型才重新焕发出了生机。即便如此，与李世石对弈，AlphaGo仍需将CPU增加至1200多个才能满足其庞大的计算量。
据研发出AlphaGo的研究人员之一——大卫·希尔韦介绍，这款程序还会自己与自己下棋，普通人一年也许能下一千盘，但AlphaGo每天能下三百万盘棋，通过大量的锻炼，它抛弃可能失败的方案，精中选精，这就是所谓的“深度学习”能力，即通过大样本量棋局对弈，不断从中挑选最优的对弈方案并保存下来。
与人脑学习差距仍很大
“大数据对人工智能的发展是一种‘取巧’，为深度学习提供了众多数据。”在2015中国人工智能大会上，中国科学院院士谭铁牛曾就深度学习做过解读。他说，这就像人类见多识广后会积累一些经验一样，机器学习也需要丰富多彩的内容。只是这个内容的数据量之庞大，与人脑学习所需不是一个数量级。因此，人工智能的学习与人脑的学习有非常大的不同。“给一个孩子看看卡片上的苹果，他就能认识苹果，但机器要认出一个苹果，可能需要把互联网上所有苹果的照片都认一遍，标识出苹果的所有特征，才有可能成功识别苹果。”苏中说。
与此同时，人脑与人工智能的很大区别还在于，人脑是一脑万用的，同一个大脑既可以识别图像，也可以听音乐，还可以识别语音；可以擦地，也可以拖地和擦桌子。但目前的人工智能显然不具备这样的能力，功能相对单一。谭铁牛认为，人类的智慧是比智能更高的层次，现有的人工智能系统，仍然局限在有智能没智慧，没有悟性的阶段，并且是有智商没有情商，不能察觉人类的情感的阶段。
成为人类强大的“秘书”
尽管大卫·希尔韦称，“开发AlphaGo的目的不是为了模仿人类，而是为了战胜人类。”但他也强调，相较于对弈本身，更希望大家把关注点放在AlphaGo可以给人类生活带来的变化上。与当年击败世界国际象棋冠军的深蓝不同，AlphaGo可以学习医疗数据，掌握治疗方法，并可以利用它制造出可以完成各种杂事的家用机器人。据他介绍，AlphaGo已经开始与英国国立卫生局合作提供“定制型医疗服务”，还可以扩展到其他产业领域，带来积极正面的变化。
人工智能医疗方案范文3
未来，“黑科技”会取代医生吗？患者可以不用再去医院吗？
虚拟现实：
复杂的人体能一览无余吗
2016年被称为虚拟现实技术的元年，虚拟现实打破了个人的时空局限，在游戏、购物、房产、旅游等各行业掀起了应用热潮。虚拟现实技术是不是也可以让错综复杂的人体一览无余？
不久前，在广州的中山大学孙逸仙纪念医院精准肿瘤外科治疗中心，医生利用三维可视化系统，为一个7岁小女孩成功切除了一个巨大的肝母细胞瘤。
因肿瘤与周围脏器紧密纠缠，手术的难度非常大。“切多了，孩子很可能大出血，下不了手术台；切少了，短期内肿瘤就会复发。”中心副主任陈亚进说，现有的电子计算机断层扫描（CT）和核磁共振（MR）扫描技术，都只能表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去“构想”病灶与其周围组织的三维几何关系。全息投影和虚拟现实技术有助于医生完整切除病灶，病人也从中获得更多信息。最后，陈亚进为这名女童切下了一个直径为15厘米、重达1.4公斤的肿瘤，出血少于200毫升，达到精准微创的效果。
2016年9月在北京召开的虚拟现实产业联盟成立大会上，中国工程院赵沁平院士提出，虚拟人体将成为开展医学行为的基础。鉴于人体的复杂性，虚拟人体应是虚拟现实的终极目标。
2016年11月30日，广州发起了“虚拟现实（VR）医院计划”。据“虚拟现实医院计划”首席科学家、中国工程院院士钟世镇介绍，中国的“数字化虚拟人”将分三个阶段实施：第一阶段是高质量人体几何图像采集和计算机三维重构，完成基本形态学基础上的几何数字化虚拟人，目前我国已经分别成功构建了男女解剖虚拟人数据集。第二阶段是物理虚拟人，即在几何虚拟人基础上附加人体各种组织的物理学信息，比如强度、抗拉伸系数等。第三阶段是生理虚拟人，这是数字虚拟人研究的最终目标，可以反映生长发育、新陈代谢、重现生理病理的有关规律性演变。
我国有望在不久的将来实现局部器官的生理虚拟。钟世镇举例说，在虚拟心脏平台上，既可以模拟各种心脏手术，又可以模拟各种药物对心脏的作用，从中筛选最佳手术方式和最佳用药剂量等。
人工智能：
机器深度学习之后
电影《超能陆战队》里萌萌的“大白”，是不是让你很动心？随着医学与人工智能的结合，医疗机器人未来也许可以成为人人拥有的实时健康管家。
在位于广州市海珠区的“广东省网络医院”内，研发中的医疗聊天机器人，正与一位模拟“头部病痛”的女性患者对话。
“一般来说，超过39摄氏度为高热，发热是自我保护和抵御感染的一种反应。您的情况是否符合上面的描述？”“你是否有下列症状中的几种？”“情况紧急，请马上去看急诊。这些症状可能是急性脑膜炎的表现……”
这样的科研性医疗场景，未来将成为现实。人工智能的作用不仅限于帮助诊断，还能提供治疗方案。据IBM“沃森肿瘤专家”中国运营服务商公司首席运营官王泰峰介绍，随着“沃森肿瘤专家”认知计算能力不断提升，其将成为帮助医生临床决策并给出治疗方案建议的有力帮手。
2015年发表在全球高等级期刊的医学文献中，仅以肿瘤为主题的就有4.4万篇。如果一名肿瘤医生想全面学习这些最新治疗手段，那么就算他全年365天，每天24小时不休息，每小时也需要研读5篇论文。王泰峰说：“这是人类不可能做到的，但恰恰是人工智能机器人的强项。”
未来，机器人通过不断深度学习，可以给出人类大多数疾病的诊疗方案。但是，沃森的定位并不是取代医生。“因为它没有办法创造知识。”王泰峰说，“就算人工智能给出一个独辟蹊径的治疗建议，如果没有经过大规模的临床试验，仍然没有实际临床意义。”
回到现实，令人期待的人工智能医疗机器人仍然是一个嗷嗷待哺的“婴儿”。广东省网络医院院长周其如说，这个“婴儿”成长需要“吃”更多的东西，也就是深度学习。首先是医学教科书，针对临床路径明确的病种；第二，大量的循证医学数据资料；第三，大量的前沿医学论文数据，这相当于全球专家的会诊；第四，教学医院的病例。“干净的数据很重要，必须经过严格筛选。不能是过度医疗的病例，还要遮挡患者的隐私。”
更“稳”更“准”的机器人：
做手术可以完全交给它吗
在“真刀实枪”的手术领域，机器人正在展现一定的前景。中山大学孙逸仙纪念医院泌尿外科主任黄健使用手术机器人做过大量膀胱手术。他说，医疗机器人在我国发展迅猛，截至10月28日，某知名品牌手术机器人全国共装机59台，完成手术35273例，其中泌尿外科手术超过五分之二。
与传统开放及腹腔镜手术相比，使用机器人进行手术更加精准、微创。机器臂模仿人的手腕动作，甚至比人手更灵活、稳定。它可以做非常复杂的微创型手术，触及一些很难到达的身体部位，还可滤除人手的自然颤动。“熟练的操作者可以用它撕开葡萄皮，然后精准完好缝合。”黄健举例说。
但是，手术完全交给机器人，你放心吗？现在的手术机器人大多是一个机器臂，没有思考能力，无法判断某项操作对人体的伤害。黄健说：“手术中不仅要考虑创伤最少，还要考虑会否带出癌细胞以致癌细胞在其他地方种植。相比医生，机器人难以整合信息进行判断。”
此外，机器人并不适合一切手术。一些简单的手术，用机器人来做是“杀鸡用牛刀”，手术方式须视病情需要而定。
医务界希望新一代的手术机器人能达到“有思维、看得透、摸得着、体形小、手脚多”，具有人的思维和记忆能力，可以制订手术方案，在手术过程中对危险操作发出提醒，真正做到灵活、灵敏、微创和智能。
可穿戴设备：
能否实现精确的远程“视触叩听”
三甲医院的排队和拥挤，相信让很多患者发怵。随着远程医疗的进一步发展，不少人幻想，可以不去医院，直接在家看医生吗？
这大概是中国医疗史上距离最远的一次远程医疗实例：在不久前的“神舟十一号任务”中，新华社太空特约记者、航天员陈冬在天宫二号进行的失重心血管研究实验（CDS）中，测量了自己的心率、血压、呼吸、皮肤上细小血管的微循环，并给自己做了超声波检测。随后，这一系列珍贵的数据被传送到地面，由医务人员进一步分析航天员的身体在失重情况下的细微变化。
目前，我们理解的远程医疗仍是“医生对医生”的远程会诊。比如基层医院遇到了某个疑难杂症，于是通过互联网连线千里之外的大医院专家进行视频会诊，一起寻找解决方案。
在可预见的未来，随着可穿戴设备、虚拟现实技术、云医院技术的发展，远程医疗将更深入人们的生活，实现“医生对患者”的直接交流。
“虚拟现实医院计划”执行总监、广州市正骨医院博士后万磊认为：“‘医生和患者可以不见面’是一个方向。可穿戴设备和传感器随着技术发展，将具有视觉、触觉、嗅觉等人的一切感知功能。未来的手术中，医生可以在虚拟病人环境下操作，远程控制机器人给病人做手术的动作。”
但实现起来并不容易。周其如认为，首先要解决的问题是可穿戴设备技术的完善，让医生在另一端实现真正意义上的远程“视触叩听”。
数据传输速度的要求相应增高。万磊说，尤其是远程手术对互联网数据传输带宽有很高要求，不能有任何网络延时。
人工智能医疗方案范文4
伍迪・艾伦的电影《解构爱情狂》中有句台词：“这世界上最动听的话不是‘我爱你’，而是‘你的肿瘤是良性的’。”
人类对肿瘤的认知经历了漫长的过程。从早期运用外科手术进行激进的患处切除，到放疗、化疗，再到基因研究的深入，逐渐认识到肿瘤不是一种疾病，而是一大类疾病。对应到每位病患，相同部位的肿瘤病理特性却完全不同。比如，ER阳性的乳腺癌的常规药物是他莫昔芬，而该药对ER阴性的乳腺癌则无效。由于这种特异性的存在，所以每种肿瘤治疗方案都需要个性化。
5月7日，肿瘤医生的智能助手“沃森肿瘤”正式面向中境内医院，预计2017年年底有望在全国遍地开花。根据沃森健康（Watson Health）在中国独家合作伙伴――百洋医药集团旗下百洋智能科技规划，一年内将有150家地市级三级综合医院引进沃森肿瘤，并配备相应的医生培训工程。
沃森肿瘤带来什么
中国每年有430万的肿瘤确诊患者，占了全球的1/4，因肿瘤死亡的人数在中国占全部死亡人数的1/5。在百洋医药集团董事长付钢看来，Watson技术能读懂12种语言，并且有很强的学习能力，是目前治疗肿瘤智能方案中最具潜力的。
而之所以最先在肿瘤领域下手，是因为在沃森健康的全产品线中，沃森肿瘤是最领先的产品。事实上，医疗是IBM认知智能最先涉足的领域。早在上世纪90年代，IBM的技术团队就在围绕医疗健康打磨Watson技术，如今，沃森健康堪称整个认知家族中最成熟的产品。美国癌症协会也正在利用Watson技术挖掘相关数据，以期为肿瘤患者提供个性化的治疗。
3年前，美国纪念斯隆・凯特琳癌症中心与IBM Watson达成合作，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，1200万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。
沃森肿瘤治疗癌症的过程是这样的。首先分析患者的病历，根据临床记录和报告中的结构化和非结构化数据的含义和上下文，分析患者的关键信息，这些信息可能对于选择治疗方法至关重要；接下来，Watson识别基于证据的潜在治疗方案，通过将患者文件中的属性数据与临床知识、外部研究结果和数据相结合，供医生考虑；最后，也是Watson最拿手的，就是从大量文献中查找并提供支持证据。“沃森肿瘤”最终提供给医生的，是几种肿瘤治疗方案的建议及排序，并将每种方案的支持的证据链接在一起，帮助肿瘤医生研究患者的治疗方案。
因为医疗数据的急剧增长，肿瘤领域的论文爆发式增长，医生已经无法完全跟上最近的研究成果。数据显示，一名医生要读完最新的肿瘤医学论文每周大概要花160小时，而一周只有168小时。也就是说，数据的增长速度已经超过人类的学习能力了。
医院管理新思路
目前，Watson已经运营在全球癌症治疗领域排名顶级的医院。今年4月，青岛两家公立三甲医院同时通过百洋智能科技引进沃森肿瘤（Watson for Oncology ）人工智能解决方案，青岛市立医院与青岛大学附属医院分别成立“沃森智能肿瘤会诊中心”和“沃森国际肿瘤诊疗中心”，为患者提供最佳诊疗方案，提高医生的诊疗水平和医院的竞争力，进一步奠定建设智慧医院的基础。
实践证明，沃森肿瘤在这两家三甲医院取得不俗效果。4月27日，青岛大学医疗集团副院长、泰山学者海外特聘专家、美国MD安德森癌症中心资深科学家张晓春教授为主诊的沃森国际肿瘤诊疗中心门诊接诊了首批两例肿瘤患者：一名正处于哺乳期的36岁胃癌妈妈和一名69岁的肺癌男性患者。
青岛市市立医院也证实，医务人员在经过前期培训之后，已经针对几十例肿瘤病案，对Watson系统进行了测试；同时，专家组也对这些病例进行讨论、制定了治疗方案。随后发现，专家组制定的治疗方案与Watson系统建议的方案，进行比对证实：Watson系统能够为肿瘤专家提供合理的治疗方案及有益补充，成为医疗专家的得力工具和助手。
首先，沃森肿瘤中心将帮助医院建立肿瘤治疗的先进性形象。通过沃森在肿瘤治疗领域的知名度和权威性，提高医院肿瘤治疗的影响力，实现医院肿瘤治疗与世界顶级肿瘤中心同步发展；并且沃森还可以帮助医院建立以患者为中心的肿瘤治疗模式、流程，提高医疗质量。
其次，沃森肿瘤中心会大大提升医院的效益和效率。由于差异化治疗、效果更好的治疗结果将为医院带来更多患者，提升患者对医院和医生的信任度，增加患者与医院之间的粘性，避免患者流失，从而提升医疗效率和运营经济效益。
再次，沃森肿瘤中心将加大对年轻医生的培养。由于沃森治疗方案是基于世界顶尖肿瘤治疗中心的案例和经验的基础上，基于证据提出治疗方案建议，包括会提供不建议的方案以及原因，可提升年轻医生的能力。
最后，肿瘤中心将促进多学科的合作。沃森的加入让医院成立多学科会诊中心，丰富的成功治疗案例将为会诊提供更多的学习资料和参考资料，并可针对性进行案例研究，促进医院肿瘤多学科之间的沟通和提高多学科会诊的效率。
而实际上，医院选择百洋智能科技的沃森健康产品，与市面上其他企业相比会有很大不同。第一，在与IBM的合作范围上，百洋拥有沃森健康全产品线的合作权，而不仅仅是沃森肿瘤、或者说沃森肿瘤的第一个组件；第二，在推广方面，百洋获得了及分销权，这意味着百洋不仅可以自己推广、还可以选择别的机构进行分销；第三，在资源配置方面，百洋是一个生态圈，不仅有资源的协同还有工具的协同；第四，合作量级不同，IBM将会给百洋智能科技最高标准的服务。
变革中求创新永远是一个医疗机构发展的主题，面对知识经济发展的背景和经济全球化发展的环境所发生的巨大变化，医院外部的生存和发展环境也发生了深刻的变化，这就使得传统的医院管理模式、方法及手段需要进行调整，医院管理也将发生革命性变化。在新医改形势下，医院整体管理水平需要提高，发展智慧医疗，实现医院社会效益和经济效益最大化。
人工智能医疗方案范文5
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”。
人工智能医疗方案范文6
DM是数据库知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD）不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程（图1），包括一系列转换步骤，从数据的预处理到DM的后处理［1］。其最早是在1989年举行的第11届美国人工智能协会（americanassociationforartificialintelli－gence，AAAI）学术会议上提出的，是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术［4］，其开发与研究应用是建立在先进的计算机技术、超大规模数据库的出现、对巨大量数据的快速访问、对这些数据应用精深的统计方法计算的能力这4个必要条件基础上的，以数据库、人工智能和数理统计三大技术为支柱［5］。
2DM的基本模式及在临床医学中的应用
DM的任务通常有两大类：预测任务和描述任务。预测任务主要是根据其他属性的值，预测特定属性的值，主要有分类（classificaion）和回归（regression）2种模式。描述任务的目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），主要有关联分析、聚类分析、异常检测3种模式［1］。
2．1预测建模（predictivemodeling）
涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有2种模式：分类和回归。分类是用于预测离散的目标变量。在临床医学中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。Melgani和Bazi［6］以美国麻省理工学院的心律失常数据库的心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的5种异常波形和正常波形进行分类。回归是用于预测连续的目标变量。回归可广泛应用于医学研究中如医疗诊断与预后的判别、多因素疾病的病因研究等。Burke等［7］采用各种回归模式对影响乳腺癌患者预后的因素进行回归分析。
2．2关联分析（associationanalysis）
用来描述数据中强关联特征的模式，用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的模式通常用蕴函规则或特征子集的形式表示。关联分析主要应用于DNA序列间相似搜索与比较、识别同时出现的基因序列、在患者生理参数分析中的应用、疾病相关因素分析等［5］。有学者对37000例肾病患者进行了追踪观察，监测肾小球过滤率、尿蛋白水平和贫血状况，结果发现以上3种生理指标中的任何一项异常都伴随着心脏病发病率的上升，这种肾病与心脏病“关联”的现象可发生在肾病的早期阶段［8］。
2．3聚类分析（clusteranalysis）
旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类分析在医学领域中主要用于DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析、中医诊断和方剂研究、疾病危险因素等方面［5］。罗礼溥和郭宪国［9］利用聚类分析对云南省25县（市）现有的112种医学革螨的动物地理区划进行分析，发现云南省医学革螨的分布明显地受到自然地理区位和特定的自然景观所制约。
2．4异常检测（anomalydetection）
用来识别其特征明显不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点（anomaly）或离群点（outlier）。异常检测的目标是发现真正的异常点，避免错误地将正常对象标注为异常点。换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率，其主要应用于检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式等［2］。
3DM的方法及研究趋势
在DM算法的理论基础上，DM常用方法：（1）生物学方法包括人工神经网络、遗传算法等；（2）信息论方法包括决策树等；（3）集合论方法包括粗糙集理论、近邻算法等：（4）统计学方法；（5）可视化技术等方法。DM经过十几年的蓬勃发展，很多基本算法已较为成熟，在其基础上进行更加高效的改进和算法提高显得比较困难，如传统的频繁模式和关联规则挖掘在近几年的国际著名会议和期刊上已不再作为重要的研究主题［10］。近年来众多国内外知名学者相继探讨DM的最新方向。Yang和Wu［11］汇总形成了DM领域十大挑战性问题报告；Agrawa等［12］探讨了DM的现状并展望了未来的发展方向，Piatetsky－shapiro等［13］讨论了DM新的挑战性问题，并主要探讨在生物信息学（bioinformatics）、多媒体挖掘（multimediamining）、链接挖掘（1inkmining）、文本挖掘（textmining）和网络挖掘（webmining）等领域所遇到的挑战。与国外相比，DM在国内的研究和应用始于20世纪90年代初，主要是对DM方法的介绍和推广，20世纪90年代后期和21世纪初进入蓬勃发展阶段，当前DM已成为大型企业进行经营决策时所必须采用的方法，证券和金融部门已将DM作为今后重点应用的技术之一。有学者以HIS和LIS数据库信息为数据源，人工神经网络为工具，概率论为依据，对常规检验结果和质谱指纹图数据进行DM并应用于临床实践［14－16］。
4临床医学DM的特点
DM作用于医学数据库跟挖掘其他类型的数据库相比较，具有其自己的特点。以电子病历、医学影像、病历参数、化验结果等临床数据为基础建立的医学数据库是一个复杂类型数据库，这些临床信息具有隐私性、多样性、不完整性、冗余性、异质性和缺乏数学性质等自身的特殊性和复杂性，使得医学DM与常规DM之间存在较大差异。医学DM方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法等。将这些不同的挖掘方法应用到疾病的诊断、治疗和预后分析以及医疗管理等各个领域，从疾病的诊治、医疗质量管理、医院管理、卫生政策研究与医疗资源利用评价等方面去获取诸如概念、规律、模式等相关知识；用于对疾病进行分类、分级、筛选危险因素、决定治疗方案和开药数量等［5］。
