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人工智能辅助医疗决策范文1
古希腊时期，数字的演绎化有了实质性的进展。数字化的发展一直伴随着人类，但是这种颠覆在30多年前就开始改变了。
随着人工智能技术的日益成熟，数字化已经可以在公共健康，以及众多医疗领域提供服务。例如，在医学影像识别方面，它可以帮助医生更迅速、准确地读取影像；在临床诊断辅助方面，它可以应用于疾病的早期筛查、诊断和手术风险评估，包括在药物研发方面，解决药品研发周期过长等多方面的问题。
从第一部留声机的诞生开始，数字化的颠覆就一直伴随着我们人类社会的进步。人工智能的远景早在1950年就已被图灵提出。人工智慧的定义诞生则是在1956年，由Dartmouth College的一些专家共同提出。人工智慧在20世纪70年代受到打击之后，开始出现新的研究方法。分子生物学已进化到信息科学，出现了新科学――计算生物学和生物信息学。这使统计科学家在医疗健康领域有了用武之地，尤其是微阵列技术创造了新颖的统计学，激发了许多新的生物统计学研究。像是专家系统把问题限定在一个小范围的领域，结合统计、概率、信息理论等方法，直到深度学习技术，以及类神经网络有了新的发展，AI才重新受到了关注。
数字医疗产业的环境
从现状来看，由于公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、管道少、覆盖面窄等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、品质欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题成为社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院门可罗雀，病人就诊手续繁琐等问题都是由于医疗信息不畅、医疗资源两极化、医疗监督机制不全等原因导致的，这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。目前的医改目标是县域就诊率达到90%，大病不出县，但是实现起来难度也很大。因为医生的时间是有限的，通过远程医疗解决区域分布不均的期盼，也同样会在医生的时间花费上受到限制，所以核心的问题是优质的医生资源不足。
自国家陆续出台了各项医改政策，基层首诊、双向转诊、分级诊疗、资源下沉等便成为了热门话题。各地区也都积极响应，组建“医联体”。我们迫切需要建立一套智慧的医疗健康的平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务，从根本上解决“看病难、看病贵”的问题，真正做到“人人健康，健康人人”。
医生资源在全世界范围内都仍属于稀缺资源，这种供求关系在一定程度上决定了病患“看病难”的问题，而我国医疗长期存在“重医疗，轻预防，重城市，轻农村，重三甲，轻社区卫生”的现象。从居民自身来看，过多依赖大型医院，从医院角度来看，这种过度依赖加重了就医困难的问题，“一号难求”的现象频发。解决基层医疗资源缺乏的核心就在于给基层医疗机构“赋能”，用人工智能给基层医院“院士级看病的本事”。通俗来讲，把一个院士的看病本事，放到一个笔记本电脑里，带到基层医院，这就是人工智能追求的境界和需要解决的实际问题。
精准医疗的实现需要人与技术的结合
以精准医疗为主的智慧型医院是2015年在美国诞生的思路。智慧型医院从医疗健康产业的整体角度，提出融入更多人工智慧和传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智慧化，推动医疗事业的繁荣发展。利用人工智慧、大数据分析的融合和移动医疗等新技术，结合现代化医院的管理流程，逐步形成智能化的全面医疗解决方案。智慧医疗开始走进我们寻常百姓的生活。
从概念上来讲， 以基层医疗健康为出发点的智慧医疗包含了智慧医院系统、区域卫生系统，以及家庭健康系统这三部分。从流程管理角度，基层医疗以如何让病患可以便捷快速地预约挂号为起点。智慧医院必须经过前沿科技应用对医疗机构信息化的全面创新的过程。从狭义上来说，智慧医院可以是基于互联网科技的医院，在数字化医院建设的基A上，创新性地将现代移动终端作为切入点，将移动互联网特性充分应用到就医流程中。
AI是让人实现超越而不是制造超人
AI对医疗领域和产业的改造是具有颠覆性的，它不仅是一种技术创新，更是在生产力上为传统医疗行业带来变革。AI作为一种技术方法，大规模地用更智能的系统推动更好的决策，也是最近几年才发生的事情。直到今天，由于我们解决了以前很多未能解决的问题，才将医疗AI推向了一个新的高度。除了提高医生的工作效率外，AI还能作为辅助手段，提高诊断准确率，使精准医疗成为可能。
近年来，在医学领域开始导入人工智能数字挖掘与机器学习的技术来筛选有效的医疗信息。
其中，“AI+医学影像”就是关键性的一步。医学影像天生适合互联网+大数据+人工智能。从数量上讲，超过80%的医疗数据来自医学影像数据，优质、大量的数据积累、高性能计算环境和优化的深度学习方法，三者资源配齐，就会构建不断提高的状态模型，这正是人工智能的魅力所在。利用三者的关联，可以大大提高医学诊疗效率，并实现精准医疗。图像智能识别更可以减轻医生的工作量，这就很好地解决了基层优质医生资源不足的问题。
医学影像领域调查数据显示，无论是在国内还是在国外，放射科医师的数量增长速度远不及影像数据的增长速度，也就是说医师的数量远达不到阅片的需求量。
就美国与中国对比来看，美国的人工影像阅片误诊人数为1200万/年，而在中国则达到了5700万/年。在中国，误诊率高且主要发生在基层，这也更好地说明，人口基数巨大的中国，医学影像业务更需要人工智能技术的支持，以此来提升基层的诊断质量与效率。
数字科技推动基层医疗发展
总而言之，无论是对患者、医师还是医院而言，数字健康的运营平台需要把智能、供应链、财务运营和人才管理有机整合起来。数字健康管理平台不仅能够让患者更快速地完成健康检查，还能获得更精准的诊断建议与个性化治疗方案。对医师来说则削减了读片时间，降低了误诊概率，根据人工智能的辅助诊断还能提高诊断质量。而对医院来说，采用数字健康管理平台不仅降低了医院成本，还能够建立一个多元数据库，这是对分级诊疗和远程诊疗的一大技术性帮助，让医院更好地响应国家政策，真正有效地做到“资源下沉”。
人工智能辅助医疗决策范文2
【关键词】人工智能；未来教育；未来学校；创新变革；挑战
【中图分类号】G434 【文献标识码】A
【论文编号】1671-7384（2017）07-0012-03
近年来，世界各国高度重视人工智能技术的发展，相继了相关研究报告。2016年10月，美国白宫了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略计划》两份重要报告。2016年11月，英国政府《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》报告。2017年3月，国务院总理发表2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入政府工作报告。当前，人工智能正逐渐融入电商零售、医疗健康、交通以及个人助理等多个领域，并展现出巨大的应用空间。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力，随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展，人工智能将在教育领域发挥越来越大的作用[1]。
人工智能在教育中的典型应用主要集中在智能导师辅助个性化教与学、教育机器人等智能助手、居家学习的儿童伙伴、实时跟踪与反馈的智能测评、教育数据的挖掘与智能化分析、学习分析与学习者数字肖像六大方向[1]，已经表现出巨大的应用潜力。学校作为教育活动的重要组织场所之一，人工智能将为学校的管理与教学带来变革性的影响，主要表现在四大方面：维护校园安全、辅助教师教学、变革学习范式以及优化学校管理。
维护校园安全
校园安全是顺利开展学校教育活动的基础，也是教育改革和发展的基本保障。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》指出，要“切实维护教育系统和谐稳定，深入开展平安校园、文明校园、绿色校园、和谐校园创建活樱为师生创造安定有序、和谐融洽、充满活力的工作学习生活环境”[2]。计算机视觉与机器人技术的发展使得人工智能维护校园安全成为可能，其将在非法人员识别、消防安全预警、活动事故防护三个方面发挥重要作用。
1. 非法人员识别
部署保安机器人将是未来学校保证维护校园安全的重要措施之一。保安机器人能通过眼部的图像采集设备采集进入校园人员的面部信息，识别当前人员身份，若未检测到相关人员信息，系统则会通知学校的安保人员进行身份验证、登记等工作。同时，位于校园各处的保安机器人还将实时监控是否有陌生人通过非正规途径进入校园，检测到相关行为之后，则会通知学校安保人员进行处理。此外，位于学校门口的保安机器人还将采集学生的面部信息，与信息库中的学生信息相比对，确定学生身份，并记录学生到校与离校时间，确保学生在校期间的安全。
2. 消防安全预警
未来学校的消防安全预警系统包含了感烟探测器、感温探测器、火焰探测器、可燃气体探测器等多种感应器，同时通过摄像设备实时采集图像信息，分析画面中是否出现明火、烟雾等现象。其综合图像分析与探测器感知，判断是否有火灾现象发生。此外，系统通过实时采集校园内人员的行为数据，与数据库中消防安全危险行为做比对，分析是否有相关危险行为发生。若危险行为发生，则会通知学校安防人员。在火灾发生时，拥有智能搜救技术的消防机器人将会代替人进入火灾发生区，通过生命探测仪，自动感应、搜索、识别被困人员，将其救出火灾发生区。消防机器人的部署很大程度上避免了人员进入火灾发生区受到二次伤害现象的发生，其机动性超越了现有的消防安全系统，在很大程度上保证了校园内师生生命和财产安全。
3. 活动事故防护
目前，校园课间活动的伤害事故主要表现在拥挤踩踏伤害、追逐打闹伤害、危险游戏伤害等三个方面。基于人工智能的活动事故防护系统通过校园内的摄像设备实时采集师生行为数据，通过与数据库中活动事故危险行为模型相比对，分析判断是否有危险行为发生。若相关行为发生，系统则会将相关危险行为发生的地点、类型等发送给学校的安防人员，提醒安防人员采取相应措施。
辅助教师教学
随着图像识别、语音识别、自然语言处理等技术的发展，越来越多的人工智能工具被应用于教育领域，成为教师教学的得力助手。教育机器人和智能作业测评工具的出现大大减轻了教师的负担，提高了教师教学的效率。
1. 辅助备课
备课是真实教学实践的预演，是应用教师知识并发展教师知识的过程。其既是确保教学质量的条件，也是教师专业发展的途径[3]，是教师教学的重要组成部分。备课机器人能够通过语音识别记录教师话语信息，利用自然语言处理技术分析整合教师话语信息，识别教师要求。备课机器人根据教师提供的教学目标、教学重难点、学生的基础知识等，在相关学科的知识库中进行资源的搜索与整合，形成电子教案。同时，根据教案内容为教师提供课堂测试习题以及上课所需课件。教师只需要根据所教班级的学生特点与自己的教学习惯，对教案、测试习题以及课件稍作调整即可应用于教学。
2. 智能作业测评
自然语言处理技术的进步使得作业自动批改成为可能。科大讯飞将“讯飞超脑”计划的阶段性研究成果“全学科阅卷”技术应用于考试，实现阅卷过程的数据化与自动化，在将教师从简单重复的阅卷工作中解放出来的同时，完成对考试数据的采集[4]。基于人工智能的作业评测系统可对作文、阅读等主观题进行语义识别并提出修改意见，根据学生的作业结果为教师自动生成详细的学情报告。智能作业评测技术的应用将有效分担教师的教学压力，显著提高教学效率，教师能够更多地专注于与学生互动、教学设计和专业发展。
3. 辅助课堂管理
在未来，教辅机器人将走进教室，辅助学生解决学习中遇到的难题。教辅机器人能够识别学生身份，读取学生当天所学课程信息以及学生在课堂的行为数据，为学生提供个性化解题方案奠定基础。教辅机器人通过语音识别获取学生问题信息，利用自然语言处理技术分析整合学生话语信息。然后，教辅机器人通过人脸识别采集学生的面部信息，综合面部表情、姿态和语调通过情感计算技术分析目前学生的情绪状态，综合学生的情绪状态和行为数据确定学生当前学习状态。教辅机器人依托优秀教师授课资源库，智能搜索相关答案，针对不同学习状态的学生采取不用的解题风格。此外，教辅机器人将收集到的学生行为数据上传到学生管理系统，辅助教师等进行学生的日常管理工作。
变革学习范式
学习范式是指特定时代的学习共同体所共有的学习理念、学习方式，并对学习者的学习态度、学习行为产生积极的引导作用，以促进学习的有效进行[5]。人工智能技术的发展使自适应学习系统真正地为教育所用，为学习所用，人工智能将使现有的学习范式走向自适应学习。
自适应学习系统在本质上是一类支持个别化学习的在线学习环境。它针对个体在学习过程中的差异性（因人、因时）而提供适合个体特征的学习支持，包括个性化的学习资源、学习过程和学习策略等[6]。基于人工智能的自适应学习系统将整合自适应内容、自适应评估和自适应序列三种工具。自适应内容通过分析学生对问题具体的回答，为学生提供个性化的内容反馈和学习资源推送。自适应序列利用一定的算法和预测性分析，基于学生的学习表现，持续收集数据。其中在数据收集阶段，自适应序列会将学习目标、学习内容与学生互动集成起来，再由模型计算引擎对数据进行处理以备使用。自适应评估可根据学生回答问题的正确与否，及时改变和调整测评的标准。
优化学校管理
学校是教育的核心单元，高效的学校管理是学校开展各项工作并得以高效运行的重要保障[7]。人工智能的融入将使未来学校的管理工作更加高效，使学校更好地服务于教师的教学与学习者的学习。其将在考务管理、教师管理、学生管理三方面发挥重要作用。
1. 考务管理
在未来的学校中，监考机器人将代替监考人员进行考务工作，很大程度上节省学校考务管理方面的人力资源。监考机器人通过内置于眼部的摄像头采集学生的面部信息，与数据库中学生信息比对，确定学生身份，自动完成签到。其通过内置于手臂端的金属探测器，扫描学生全身，z测学生是否带有作弊物品。监考机器人通过摄像头、红外感知等确定学生位置以及教室内的桌椅等位置，规划行动路径，分发和收集试卷。此外，监考机器人还将通过位于眼部的摄像头实时采集学生行为数据，与数据库中作弊行为实时对比分析，如果学生有作弊行为发生，则会立即制止，维护考场纪律。
2. 教师管理
教师管理是学校管理工作中的重要组成部分，教师评价则是教学管理中的核心部分。人工智能为教师的智能评价提供了可能。基于人工智能的教师评价系统通过教室的摄像设备实时采集教师及学生的行为数据、表情数据，通过学生的穿戴设备采集其体征数据。系统经过对教师和学生的行为数据、情绪数据和体征数据的分析（如系统与学校的学科管理系统相连通，确定教师的教学内容是否与教学大纲要求相适应，重难点是否突出，所讲述内容是否具有实用性；教师讲授知识时，根据学生的行为、情绪和体征的反应确定教师所讲授知识是否被学生理解；教师在讲授内容和组织学习活动时，语言是否规范、清晰，态度是否亲切和蔼等），最终评定教师的教学效果，并生成可视化报告，辅助学校完成对教师教学效果的评估工作。此外，系统还将通过教室的摄像设备采集教师面部信息，识别教师身份，自动记录教师的出勤情况，辅助学校的教师管理工作。
3. 学生管理
学生管理在学校管理中同样发挥着重要作用。基于人工智能的学生管理系统可通过位于学校门口以及教室的摄像设备采集学生面部信息，识别学生身份，自动记录学生的到校时间和离校时间，为学生的出勤考核提供数据支持。通过位于教室的摄像设备实时采集学生的行为数据，分析学生的课堂表现以及课余时间的同学之间的交流情况，为学生管理的班风、学风管理提供决策支持。同时，通过分析学生的学习成绩、课堂表现、课下交流情况，判断学生是否有异常行为（趋向），并及时反馈给学校管理者。此外，系统还将学生的在校情况，包括到校时间、离校时间、测试成绩、作业完成情况等反馈给学生家长，家校协同完成学生管理工作。
让机器在没有人类教师的帮助下学习，让机器像人类一样感知和理解世界，使机器具有自我意识、情感，以及反思自身处境与行为的能力，是人工智能面临的主要挑战[8]。除此之外，人工智能在教育领域中的应用目前还处于初级阶段，在学校的管理与教学应用方面仍面临着数据基础薄弱、决策和推理机制适应难、缺乏专业应用人才等挑战。
（作者单位：江苏师范大学智慧教育学院）
参考文献
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人工智能辅助医疗决策范文3
这大概是无数苦于发论文而不能的临床医生的梦想了。这个场景正在逐渐变为现实。
“很多时候，他们并不是写不出论文，而是缺乏数据或者整理数据的时间。在国外，一线专家会有专门的科研助理团队负责整理数据和完成患者随访，在中国，基本只有最顶尖的专家才会有这样的助理；而且中国的医生工作负荷大，大多数时间都在手g室、病房或门诊，没时间去整理数据。”
零氪科技（LinkDoc）的CTO罗立刚告诉记者，由于结构复杂、专业性强，将医疗行业的数据大规模转化为机器可识别分析的数据，即结构化，一直是行业的难题。据美国临床肿瘤学会（ASCO）统计，美国也仅有不到3%肿瘤患者的数据被结构化用于研究，剩下97%的数据都闲置在医院信息系统（HIS）里或者病历病案室中。作为一家专注于肿瘤大数据分析与应用的科技公司，通过承诺提供高质量的数据报告和产品，零氪和诸多医院、科室合作，帮助他们处理脱敏后的病历数据，使电子病历信息转化为科研级数据，并研发人工智能工具，实现了肿瘤大数据一站式解决方案的搭建。
从“人工”到人工智能
将HIS系统中的患者数据，人工录入整理到数据库软件的标准化模板里，生成标准数据文件，再用SPSS、SAS等分析软件对数据进行统计分析，这是临床医生做科研的传统套路。其中生成标准数据文件的过程（也就是数据“人工结构化”），罗立刚算了笔账：在美国，一位肿瘤患者，治疗全过程数据的平均结构化成本是5000美元；在中国，差不多也要5000元人民币。
“结构化是最关键的，也是很困难的一件事。” 罗立刚说。一开始，零氪用传统方式收集数据，但很快就发现难以为继。“人工录入一份电子病历平均要花2个小时来整理，正确率还只有40%左右。”而要让录入人员看懂平均50多页的患者病历，也需要投入大量的培训成本。
之后，零氪对录入的流程进行了“流水线式”的改进。“比如说一份病历中有五六页是手术记录的信息，那就分成一个独立的部分，让一个录入员专门做手术记录的数据结构化。这样培训的成本低，工作效率也高。”通过分工，并引入了录入规范智能提示、参考病历自动推送、自动化质检系统等辅助技术，病历的录入时间从2小时降到了17分钟。
但人工录入终归“人力有时尽”，零氪又开始探索新的方式。 “第二代其实没有用到很复杂的技术，主要是一个系统工程，但这为第三代系统积累了经验。”
在数据采集上，零氪的大数据平台开始直接接入医院的HIS系统，减少中间环节。中国医疗机构的HIS系统厂家众多，没有统一标准，零氪的IT团队就只能一个个机构去实施解决方案，但这是“磨刀不误砍柴工”的事情。“我们现在70%的情况下都是这样的，30%的在逐步实施。虽然过程中还会有一些问题，但我相信将来肯定都会打通。”
数据进入系统后，继续分工的思路，从简单的部分开始，数据结构化的工作逐渐由“机器辅助人工”变成了“机器取代人工”。我国医疗术语缺乏标准化和医疗信息的复杂性，是机器取代人工的障碍。但前期大量人工录入的经验积累，让零氪的团队熟悉了临床医生习惯的表述，明确了结构化点位基于的标准，形成了标准化的术语集，并开发了Fellow-X智能结构化系统。
“人工智能，有一大部分是通过机器学习完成了，给医疗数据处理带来了很大的帮助。”罗立刚介绍，数据被导入系统后，电子信息会自动解析、标准化录入并进行质量校验；纸本信息会被扫描成图片格式然后由图片识别技术（OCR）识别成文本信息。在引入了深度学习技术后，计算机在复杂场景下也能快速适配。“比如说化疗药紫杉醇，醇字识别错了，系统就会自动更正。目前我们95%的数据都能自动结构化，只剩下5%比较难的还需要人工。”人力劳动被解放，让数据处理能力大幅提升，一份病历的录入时间缩短到只需要5分钟。现在，零氪的肿瘤大数据平台已有超过100万的患者数据。
“IT的人做传统行业，要对行业有敬畏感，不要总说要颠覆什么，而要多去走访，多交流。” 零氪的大数据技术平台是完全基于阿里云的SaaS云服务，合作医疗机构的原始数据保存在内网中，清洗、脱敏、结构化后传输到云上，医生可以通过PC端或App进行访问。一开始，零氪在三家合作的医院试用新的系统，在不断交流反馈后，罗立刚发现，IT概念上的数据库和医疗行业的数据库有很大的区别。“我们IT的人说数据库，是说Oracle、mysql，而医疗行业的人说的数据库，是指从后台的存储到前台的可视化分析的整个解决方案。”
现实的需求促进了许多系统新功能的产生。临床医生不擅长统计分析，平台上便提供了描述性统计、组间比较、生存分析等可视化且便捷易用的适合肿瘤医生的功能，并可以用App随访自己的病人，统计分析结果均使用开源的R实现，“让大约80%的科研工作能在平台上实现。”
罗立刚感慨： “人工智能和处理后的医疗大数据结合，会产生许多新的帮助。”可以为医院和科室的管理决策提供数据，也可以辅助医生的临床治疗。“患者来了，了解情况后，系统可以将过往类似患者的情况做一个归纳呈现给医生，辅助医生做诊断。”
人工智能辅助医疗决策范文4
【关键字】人工智能；教育；进展
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。
人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。
一 专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。
目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]
教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]
目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。
二 机器人学
机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。
机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。
机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。
三 机器学习
机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]
随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。
四 自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]
自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]
五 人工神经网络
人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。
人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。
综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。
技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。
参考文献
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人工智能辅助医疗决策范文5
国际数据公司（IDC）的最新报告显示，存储收入持续上涨，这对于力求提高销售额的存储供应商们来说是个好消息。但由于分析引擎与数据存储库相竞争，期望以分析引擎渴望的速度获取信息，存储行业的产能有可能达到极限。
DataDirect Networks公司的产品营销高级主管劳拉・谢泼德（Laura Shepard）说：“采用机器学习会很快给底层的数据访问和管理基础设施带来负担。机器学习的原型和第一代机器学习基础设施通常建立在现有企业存储的基础上，或者搭建基础设施的团队决定用白盒服务器，同时结合开源、自主开发和商用的工具和应用软件来自行搭建。”
因此，即使是最成功的机器学习计划也经常会遇到规模方面的问题。一般而言，人工智能，可以整合的数据越多，得到的结果就越好。这促使机器学习项目越来越庞大。
出现这种情况后，我们看到第一代基础设施开始不堪重负，出现规模扩展方面的失败，比如无法让用户以所需的速度来访问数据，无法扩大所处理的数据量以改进结果，无法在管理起来简单或经济高效的存储环境下扩展数据存储。x泼德表示，任何一个这样的失败都可能让整个项目偏离正常轨道，因为如果你无法增加输入，或无法更进一步增加网络的深度，也就无法扩展输出。
机会找上门
但一个人的挑战是另一个人的机会。随着人工智能和机器学习日益得到采用，它势必会吸引越来越多渴望解决许多相关问题的初创公司。
IT Brand Pulse公司的高级分析师弗兰克・贝里（Frank Berry）说：“管理数据中心基础设施向来是个主动的过程，我们要走在业务需求的前头。机器学习有望通过自动化来提升存储性能、提高可用级别、提高效率（每个存储单元需要更少的管理员）。”
Zadara Storage公司的营销副总裁凯文・利布尔（Kevin Liebl）进一步阐述了这个主题。他认为，人工智能会大大提高数据存储的自我管理性（想想自动驾驶的数据中心，就像自动驾驶的汽车那样）。
利布尔说：“自动化将大大增加管理员可以管理的服务器数量，从如今同类中最多可管理VMware环境中的大约500台服务器，增加到将来每个管理员可能管理20000台服务器，到时候服务器完全由分析技术和自动化服务器管理软件来监控和管理，这将使存储和管理更容易、更省时、更高效。”
他补充道：“存储是自动驾驶的数据中心的核心，因为所有的自动化都需要记录各种活动，这些活动当然会生成数据。由于云计算、移动技术、物联网、社交媒体和分析技术大行其道，将来生成的数据只会更庞大。这就是为什么总的数据存储量会继续每两年翻一番。”
利布尔说：“人工智能对存储行业的最大需求可能就在于需要存储管理功能，好让系统得以处理数据洪流。”
人工智能和机器学习的兴起很可能会影响存储行业，就像个人计算机当初重塑企业IT那样。就像PC从个人生产力应用软件发展到大规模企业数据库和自动化项目一样，人工智能和机器学习可能会从消费类功能演变成推动全球企业发展的全面的数据驱动项目。
Cloudian公司的首席执行官迈克尔・楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年内，许多公司会演变成人工智能辅助的组织。到时候，数据将支持合作，机器收集信息，学会帮助人们做出实时决策，以满足客户的要求。”
已经有这方面的例子了。亚马逊等购物网站上的推荐引擎已经在使用这项技术。与之相仿，广告投放系统会基于网站访问量，更精准地投放广告。Cloudian还使用了将广告与每个司机和汽车相匹配的数字广告牌。
楚说：“对于存储行业来说，这意味着许多公司需要保留大量的非结构化数据来‘训练’机器。一旦机器能自我学习，它们将收集并生成新的大量数据，这些数据需要存储、智能化标记和分析。”
许多专家提到了自动驾驶汽车。值得一提的是，自动驾驶汽车使用大量的传感器来“读取”环境，然后与精确的地图数据进行比较。
最后，再决定如何转向、刹车和加速。这增加了存储的复杂性。来自摄像头和雷达等传感器的数据以每秒几十GB的速度进入。所有数据都要经过压缩和处理。
摄像头和雷达收集的汽车在路面上的数据与高清（HD）地图数据进行比较。这是获得准确车辆位置信息的一个重要部分。这些高清地图堆叠在包括额外信息（比如车道标记、路缘和标志）的标准地图数据的上面。所有这些会带来几十GB的额外存储量，再乘以一辆车需要执行的动作数量，以及路上行驶的车辆数量，数据就会大得吓人。
此外，每辆汽车都要记录一些驾驶数据，并保存数天或数月，这取决于OEM和监管部门的要求。这很重要，因为即使这些数据上传到云端，本地拷贝也几乎肯定要保存起来。
相关的数据量仅仅是个开始，每辆车会生成数据，确保车辆安全、畅通行驶的系统也会生成数据。
各种人工智能和机器学习系统将访问这些数据，才能将信息变成实用的智能。这意味着存储系统会不断演变，以便能够以所需的速度存储、移动和处理数据。
StorageIO Group的分析师格雷格・舒尔茨（Greg Schulz）表示：“人工智能还可能导致几乎感觉不到有什么价值的现有数据拥有隐藏或未知的价值，只不过还没有被利用起来。”
存储方面的改进
人工智能不仅仅是一条单行道。不仅存储需要解决如何能够存储更多的数据、更快地处理数据、更快地将数据馈送给分析引擎，存储与人工智能之间还存在相互影响，即人工智能和机器学习将如何回报、如何改进存储技术。
舒尔茨说：“存在这种场景，人工智能和其他支持算法的分析技术可以用来帮助管理数据、存储，以及管理相关的数据基础设施资源。这意味着不仅仅局限于基本的分析，以及传统的基于策略的系统或软件管理。”
他预计，人工智能和分析技术对于额外的CPU处理和内存会有更高的要求，另外还需要将数据转换为信息的工具。
相关链接
人工智能（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等。总之，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
IDC预测，到2018年，全球近1/3的行业领导者将被全面执行数字化转型战略的竞争对手颠覆。“人工智能+行业”有助于催生新的商业模式。如今，人工智能技术已经在医疗、工业、农业、金融、商业、教育、政府、公共安全等行业初露锋芒。不同行业在人工智能的接受程度上存在差异。金融、零售、医疗和智慧城市这4个领域的人工智能技术的应用更为成熟。
人工智能辅助医疗决策范文6
一、我国医药制造企业数字化转型发展现状及问题
医药制造业是我国国民经济的重要组成部分，在整个消费市场中有着举足轻重的地位。进入21世纪以来，我国医药制造业发展迅速，目前已成为全球第二大医药市场，原料药生产出口稳居世界第一。2007-2017年，我国医药制造业规模以上企业的主营业务收入从5967亿元增长至28200亿元，复合增长率达到16.8%，远高于同期GDP增长率。不过，我国医药制造业创新能力弱、竞争能力不强等问题突出，产品仍“以仿为主”，创新药欠缺，药品质量和疗效等都有待进一步提高。另外，随着近几年药品“带量采购”、“两票制”等政策的实施，对药企运营与成本控制提出更高要求和挑战，再加上疫情冲击，我国医药制造企业的收入和利润收到较大影响，规模以上企业的主营业务收入近几年一度出现下滑。在以上背景下，推动医药制造企业数字化转型是推进我国药企向创新型技术型转型升级、提升自身竞争力的有效手段。当前，我国医药制造企业数字化与智能化水平还有较大提升空间，据统计，我国有超过一半的医药制造企业处于单点信息化、数字化覆盖状态，系统间集成度较低；另外，仍有26%的医药制造企业处于数字化起步阶段。具体而言，我国医药制造企业数字化、信息化主要存在如下问题：第一是新药研发能力普遍偏低，研发阶段信息化支撑手段缺乏。当前医药研发需要强大的平台及人工智能、大数据分析等手段支撑，我国医药企业特别是中小企业仍处于传统医药研发阶段，缺乏信息化手段及数据的支撑，导致药物研发耗时耗力，且成功率低。第二是医药生产阶段信息化及自动化大部分处于单点覆盖阶段，未形成端到端集成。一方面部分生产环节还未实现自动化，这在中成药制造企业中较为常见，如药材预处理、药物提取、环境控制等环节，仍需要大量人工参与。另一方面，医药企业信息化与自动化大部分互相分离，生产过程中的数据没有得到实时收集以用于研发、生产过程的控制及管理。第三是企业营销流通、产业链协同等环节信息化水平普遍偏低。我国医药制造企业对药品营销渠道管理、营销数据的实时跟踪及数据分析能力普遍不足。同时，当前药企普遍缺乏互联网营销及用户服务类平台，基于线上的创新发展观念薄弱。另外，医药制造企业利用信息化平台打通产业链上下游企业，实现上下游企业数据同步、资源及业务协同等方面还存在较大短板。
二、我国医药制造企业开展数字化转型推进创新发展建议
基于我国医药制造企业数字化、自动化现状及问题，为推进我国医药制造企业运营升级、产品及服务模式创新，提升行业在国际的综合竞争力，企业应根据自身实际情况进一步提升研发、生产、营销流通、用户服务等环节智能化、数字化水平，同时推进企业各环节系统间集成及数据共享流通，最终实现智能化研发、智能化生产制造、智能化企业管理等全新生产运营模式的构建，具体建议如下。
（一）研发环节数字化
医药研发环节数字化是目前我国医药制造企业存在的最大短板，也是企业加强创新药开发力度的关键一步。研发环节数字化建议从以下几方面开展。一是企业内部要构建统一的研发基础数据库，如电子实验记录、仪器原始数据、化合物/生物样品数据、生物活性数据库等，实现研发过程中各类数据电子化、标准化，并实现基础数据库在企业内部的数据共享。二是完善企业级的研发信息管理系统实现研发流程集成。构建医药研发平台，建立标准化的研发流程，基于研发平台实现研发流程集成。基于研发平台推进研发数据的整合和开发利用，实现对研发进程和研发质量的管理和控制，提高实验效率，加快药物研发进程。三是充分利用大数据、人工智能等新一代信息技术辅助研发创新。医药制造企业应和专注于大数据、人工智能的信息技术服务企业开展广泛合作，共同探索人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验过程中的应用，以降低研发成本、缩短研发周期。例如运用人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验等阶段进行大批量文本分析及预测、虚拟药物筛选、病例分析及临床匹配、晶型预测、发掘药物新适应症等工作，以提高药物研发效率。
（二）生产环节数字化
医药生产环节应重点推进生产过程自动化、智能化水平，加强各环节智能化系统的整合，逐步形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系。由于化药、生物药、中药生产数字化基础存在较大差异，建议企业在数字化转型过程中，根据自身情况选择具体方案。具体建议如下。一是中小企业首先提升药品生产关键环节的自动化、智能化水平。推进智能装备、智能传感器等智能设备的普及，加强提取、浓缩、醇化、干燥、灭菌等关键环节自动化控制系统的部署，逐步实现各个环节工艺参数和质量控制参数（如温度、流量、压力、液位、质量、浓度等）的自动采集、监测、分析、集中显示、报警和控制，简化生产流程，减少人工干预。二是逐步形成贯穿全生产过程的智能化控制体系。在关键环节自动化系统部署基础上，推进各环节自动化控制系统的整合，形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系，强化生产制造各类参数数据汇聚与分析，实现信息和数据的快速、合理、准确传递与共享，全面提高生产制造过程信息化管理能力。三是完善企业生产类信息化系统建设及综合集成。完善生产执行（MES）、环境监测、药品质量监管、仓储管理等生产信息化系统建设，实现生产自动化、智能化设备数据、物料、能耗等数据接入到生产信息化系统中，实现数据的实时监测及分析应用。推进生产信息化系统间集成及数据共享流通，形成集管控、优化、调度、执行和经营于一体的生产新模式。
（三）营销流通及用户服务环节数字化
营销流通及用户服务环节数字化是传统医药制造企业较为欠缺环节，随着“互联网+”在医药及医疗领域的渗透，营销流通及用户服务环节数字化成为医药企业进行精准营销、开展服务化转型的关键。具体建议如下。一是搭建精准营销平台。医药制造企业应联合医药流通企业打造面向基层医疗市场的数字化精准营销平台，重点探索医药产品精准营销方式，提高资源投放有效性。一方面基于精准营销平台整合下游终端客户资源，汇聚营销数据和客户数据，掌握药品流向动态，对渠道终端（如医院、药店等）营销数据进行实时动态管理以辅助差异化营销科学决策制定、渠道优化、终端覆盖等。另一方面基于新媒体环境，通过大数据分析手段分析医生社交网络、阅读量和转发量、医学信息浏览记录等线上数据，挖掘医生使用偏好，实现有的放矢、精准营销。二是打造线上线下融合的医药新零售、健康服务平台。医药制造企业应探索建设B2B、B2C电子商务平台或与大型医药电商平台进行合作，实现营销渠道下沉，推进线下线上全面融合。另外，有实力的医药制造企业可探索建设企业数字化服务平台，并和线下医院、体检中心、理疗中心、药店等实体机构进行密切合作，将数字化服务平台向线下机构及个人用户延伸，基于平台开展药事个性化远程咨询、疗效数字化评估、远程审方、健康监测、健康管理等。同时基于平台沉淀消费者疾病谱变化、健康需求和消费习惯等数据信息，开展C2M反向定制化研发生产。另外，医药制造企业应积极与数字化诊疗平台、互联网医院等平台类企业合作，联合推出慢病管理、术后跟踪等服务，包括在线诊断、药品购买配送、用药跟踪等，形成“医+药”闭环，延伸大健康服务半径，创新开展营销模式。
（四）企业运营管理数字化
企业运营管理数字化是医药制造企业实现内部运营升级的重要手段，通常包括企业人财物的数字化综合管理、企业数据汇聚及综合分析、企业智能决策等。具体建议如下。一是推进企业运营管理数字化升级。针对中小企业，建议通过实地部署或采购SaaS服务等方式，推广办公自动化、企业资源管理、客户关系管理、供应链管理等运营管理类信息系统的使用，加强企业管理精准管控能力。对于有实力的大型企业，建议推进运营管理类系统与药品研发、生产制造、营销流通、用户服务等环节信息化系统的整合，实现研发、生产、营销、用户服务、企业运营管理相关流程及数据的融合贯通。二是提升企业大数据创新应用水平。建议有实力的医药制造企业打造企业数据，盘活企业全量数据，实现企业各环节数据的汇聚整合、提纯加工、数据分析、数据应用服务等，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警、精准营销及用户服务能力，实现企业生产与运营管理的智能决策和深度优化。三是推动产业链上下游信息化协同。加强医药制造企业与上下游产业链企业的协作，通过系统整合、流程打通等推进上下游企业生产要素互通共享，逐步实现产业链互联、平台协同、要素融通，推动产业链企业生产和服务资源优化配置。
三、推进医药制造企业数字化转型政策建议
