前言：中文期刊网精心挑选了人工智能医疗问题范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能医疗问题范文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”。
人工智能医疗问题范文2
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。
人工智能医疗问题范文3
近年来，随着大量数据的支撑和算法的发展，机器能够对现实中的场景进行抓取和捕捉，并通过算法将真实场景进行数据化，使之能够对被机器识别，达到对现实的感知。获得数据化的现实场景数据后，同数量庞大的样本数据进行对比训练，实现对场景的识别，称之为机器学习。由于这两大要素涉及到计算能力、算法和大数据支撑的限制，处于实验研究阶段。AlphaGo在同李世石对弈并获胜使得机器学习热度增加，并最终进入大众视野。
在中国工程院院士、香港中文大学(深圳)校长徐扬生看来，感知、认知和动作，这三者为构成人工智能的三个要素。从计算机视觉的例子来看，要让计算机识别一张图片，首先是特征提取，对于图像中的像素进行重要性差别提取，此为感知。然后再对重要的元素进行标注，通过标记成为计算机能够识别的符号，让计算机能够理解图片的内容，此为认知。最后，计算机生成一段话对图片进行描述，这是最后一步动作。
北京航空航天大学教授王田苗认为，此前人工智能发展的50多年间历史时间里，研究人员将大部分精力放在动作方面，因为没有能力完成前两个步骤。通常说的人机交互就是三大因素中的动作，也是目前普遍能够实现的，最为常见的就是工厂里的机械手臂，通过编程人员对机器编入固定程序代码，实现机械手臂重复的动作。为什么会是重复的动作，而不是随心所欲的动作呢？原因在于人为地为机器设定了产生动作的范围和界限，并不是机器根据自己的理解后作出的回应。
也就是说，在机器学习之前，人工智能和机器人的发展主要停留在动作的研究方面，缺少感知和认知的研究，而目前的机器人学习只是人工智能在感知和认知层面的一个早期发展阶段，并且在这个阶段的研究也处于实验阶段。
人工智能领域易形成寡头垄断局面？
人工智能在今年火起来之后，不管是科技巨头还是创业公司，都希望在红利期抓住机会。国内外科技巨头不管通过自身研发还是通过收购的方式，加紧在人工智能领域的布局，想在这一领域占得先机。那么，从目前的市场来看，人工智能产业链上都有哪些公司呢？
首先是计算处理及信息储存的芯片巨头，像英特尔、NVIDIA等公司，它们处于这一领域的最上游，为中下游产业链提供计算处理能力及相关解决方案，他们决定了人工智能发展的深度。其次是大数据产业链中的原始数据获取方，包括运营商、BAT、微软、谷歌等把持互联网入口的公司，它们掌握着机器学习必须的数据资源，决定了人工智能发展的广度。
此外，还有人工智能技术的研发集团，其中自动驾驶、深度学习、语音识别以及图像识别等领域都有着各自取得领先公司和团队。由科技巨头直接牵头耕耘的，诸如谷歌自动驾驶、IBM Waston、百度自动驾驶及语音识别；有实验室和初创公司的杰出代表，如DeepMind深耕深度学习；此外，还有本身就具备雄厚实力的特斯拉自动驾驶、科大讯飞语音识别等。
然而，人工智能的研发需要持续不断的投入以及持续不断的数据积累。在人工智能研究领域有这样一个说法，人工智能需要大量的数据支持，而机器学习对于数据的反馈又会增加数据获取的数量和质量，庞大的高质量数据会更进一步加速机器学习的效率和效果，形成良性循环。这样发展下去的结果就是，这一领域内刚开始领先的公司会更加领先，而处于劣势的公司会逐渐被淘汰出局，最终形成少数几家寡头垄断的局面。
与此同时，一些处于人工智能产业链核心地位的公司，凭借自身技术与财力，通过并购和战略入股等方式，控制产业链达到垄断地位。例如，谷歌在2014年收购了人工智能初创公司DeepMind，两年后我们才看到其研发的AlphaGo击败李世石的场面。
B端市场，人工智能的下个风口将是医疗和金融？
在本次人工智能与机器人峰会上，学术界和产业界的大咖们都发表了其对人工智能下一个风口的看法。
牛津大学计算机系主任Michael Wooldridge认为，下一个AI的应用应该是在医疗领域。目前，我们可以通过智能手环等智能硬件检测用户的心率、血压、血糖，同时还能计步。如果我们将这些数据传给AI处理，就能实现一些健康的应用。这种应用就是让医生随时跟你在一起，每天24小时监测。它知道你睡了多少，吃了多少，知道你血糖的水平，知道你运动的情况等等，同时还能建议你什么时候要健身，什么时候不能吃太多或者是喝太多酒了。
Michael Wooldridge介绍，在英国，国家医疗系统的病例包括所有英国人的病例数据，用药记录。AI如果能够运用到医疗领域，将为我们整个医疗行业带来新的发现，人工智还能的下一个风口应该就是在医疗。据外媒报道，在今年6月初，DeepMind就开始计划将其算法应用到医疗保健行业，同时计划在5年内使用机器学习处理英国国家医疗服务体系的数据。
香港科技大学教授杨强认为，人工智能离不开大数据，所以目前如果判断下一个风口，就要看哪一个行业领域有完整的封闭系统的大数据资源。在金融领域，很多人把所有的整个商业流程全部的记录在案，这里用了数字化的方法。在信息的处理和未来预测方面，如果在一个封闭系统里面，在有大数据的前提，又有资金推动的影响下，金融行业是最容易成功的一个领域。
C端市场，以语音为切入点的消费革命或将到来
从发展趋势上来看，人工智能如果一直停留在实验室、研究所阶段，不进入商用阶段面对C端，无法为普通大众所接触，只是高高在上的黑科技。纵然像AlphaGo那样赢了著名棋手，轰动一时，也只是人们茶余饭后的谈资。
但是资本的推动绝不会让AI只是实验室中的产品，人工智能想要商用化，首先要考虑的是技术难度。从目前的人工智能的几个领域来看，自动驾驶的诸多安全患近期内还无法得到解决，深度学习虽然取得重大成就，但仍处于摸索阶段，自动化机器人无法实现自动编程。不过驾驶之外的语音控制，儿童市场的聊天机器人等领域，让智能语音在大众消费市场的应用风生水起。
人工智能医疗问题范文4
关键词：智能Agent；人工智能；中医诊疗；医案
中图分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1673-7717(2009)05-0965-03
人工智能(arificiM intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿科学。1956年，人工智能作为新兴学科被正式提出。利用人工智能技术取得的成就已经引起人们能高度关注，有人把它与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。
有学者认为人工智能是继3次工业革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延长了人手的功能，把人从繁重的体力劳动中解脱出来，而人工智能则是延伸了人脑能功能。实现脑力劳动的自动化。人工智能技术在研究中取得了许多重要的成果，在机器人、自然语言理解、专家系统、图像识别、地质勘探、石油化工、军事、医疗诊断等领域应用十分广泛。
作为人工智能的关键技术成分，智能Agent技术经过十几年的理论建模，目前已开始初级应用。许多IT企业，如：微软、IBM、Oracle等都对Agent的开发投入了极大的热情，这在一定程度反映了Agent技术的广阔前景。本文搞针对智能Agent技术的起源、发展和未来前景进行初步阐述和探讨。
1 Agent概述
1.1 Agent的定义 目前学术界尚无一个公认的对Agent的定义，在国内多将其译为智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是满足特定设计需求的计算机(硬件或软件)系统，它位于特定的环境当中。具有高度的灵活性和自治性。”。这是Agent目前普遍被人们认可的定义。
1.2 Agent的特性 学术界通常认为Agent具有以下一些的特性。
自主性：Agent具有属于自身的计算资源和局部对自身行为控制的机制，能在无外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信息，决定控制自身的行为。
智能性：Agent能够从用户浏览的网页中提取出网页特征或链接信息，与知识库中的信息进行比较，将最接近的知识应用到该网页上，自动将网页中的信息抽取出来并反馈给用户，能够根据用户查询信息的行为进行判断和分析，以提高查询准确度。
适应性：智能Agent能够从用户日常的查询、浏览等行为中学习用户的兴趣点，推理用户的需求，为每个用户建立，个性化的用户框架，根据用户反馈对获取的知识和用户框架进行修正，以适应用户兴趣点的变化。
协作性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其它Agent进行多种形式的交互，有效地与其它Agent协作工作，可以共享交流信息，实现协作式的信息查询，提高了信息查询的效率。
移动性：Agent能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为都具有连续性。
安全性：Agent能够主动避免恶意的Agent对计算机环境造成破坏。
由于Agent技术具有以上诸多特性，这就决定了其在其它领域中的应用具有广阔的探索空间。医者作为诊疗过程中的主体，其认知具有经验性、灵活性、自主性、协作性等诸多特点，由此可见，Agent技术在这一方面也具有相似甚至相同的特征。在针对医者认知过程的研究中，智能Agent技术是否可以充当记录、模拟甚至传播的载体，都是值得研究者们共同探讨的课题。
2 智能Agent在医疗活动中应用可能具有广阔的前景
2.1 智能Agent信息检索系统将是医生获取知识的得力助手笔者认为，随着智能技术的发展，未来应用于医疗活动中的智能Agent，将能够根据医生的个人需要提供动态、实用、指导性强的医学信息。近年来，互联网得到了迅速的发展和广泛的应用，网络已经成为现代人获取信息和知识的重要途径。网上信息资源日益膨胀，搜索引擎只是初步解决了如何索引和查询Intemet浩瀚无垠、零乱分散的信息资源的技术难题。相对于用户希望的“花最少的时间能得到最相关的查询结果”的愿望来看，还存在很大的差距。因此对专业领域定的用户群提供专业的、量身定造的信息服务，使用户在尽可能短的时间内有效的找到最需要的信息内容是大家普遍关注的一个问题。在医学领域，我们面临着同样的尴尬：医学领域是一个时效性、交流性极强的学科范畴，往往在短时间内，临床工作者、科研人员就需要及时、准确的对应信息。网络资源虽具有纸介质媒体无法匹敌的信息资源，但分散、冗长的信息交错混杂，为科研工作增添了无谓的负担。缺乏专业、针对性强、灵敏的搜索引擎是科研人员亟需解决的问题。
目前，信息技术和网络技术已经在科研和医疗方面得以不同程度的应用。在科研方面，世界各国建立起了大量的医学、药物数据库为研究者提供信息服务，如包含9000余种美国处方和非处方药物信息的“药物信息库”，癌症数据库Cancerlit，有关艾滋病临床、药物研制及文献的AIDSDatabases，向医患人员提供的临床实验信息数据库Clinical-Trials.gov，包括健康指南、评价和消费者指南信息的全文数据库HSTAT，补充和替代医学资源NCCAM Resource，医学文献检索系统Medline等医学信息数据网络资源，诸如此类的网络资源极大的方便了医学科研工作者。在医疗方面，许多世界发达国家都在斥巨资、投入大量人力物力建设国家卫生信息系统，英国的卫生服务信息系统、美国的卫生服务信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的电子健康系统(e－Health)和澳大利亚的电子健康网络(Health Online)，各种已经应用的医院管理信息系统HIS、RIS、和PACS等，信息技术已经在医疗管理方面发生了深刻的变化。
我国卫生信息化建设起步较晚，医院层次的电子病历研究探索刚刚起步，与真正的信息化、网络化还存在较大的差距，中医药方面的网络资源包括中医药文献数据库检索系统、中国中草药大典、中药基本信息数据库、医学数据库大全、名老中医、中华药膳等，但由于中医药理论的自然哲学特点，信息化仅仅实现了文字的超文本化和图片的数字化。
有学者指出，基于智能Agent的个性化信息检索系统是一个具有个性化智能化的多Agent信息检索系统，它以用户为中心，挖掘用户的真实意图进行WWW搜索。
2.2 多Agent是学术交流的平台 由于Agent具有协作性
的特点，可以与多个Agent进行协调合作，共同完成复杂问题的求解，而传统的医学学术交流和解决疑难问题时，多采用专家会诊讨论的方式进行。因此，二者在问题解决模式上具有相通之处，甚至，Agent技术可以实现控制和协调远程医疗系统中的信息共享和交流，在医疗活动及医疗信息资源的广度和深度上实现系统的整合。
与传统模式相比，Agent技术为领域专家，提供了更广阔、更专业的智能信息平台，真正实现了跨地区、跨医疗单位的综合问题求解及疑难医学问题探讨，对于医疗资源的进一步共享，公平分布，甚至学术交流提供了更为广阔的空间。
3 中医诊疗智能化的探索
在过去几十年中，利用人工智能技术探讨中医诊疗过程已经取得了一部分成果。自1979年关幼波肝炎诊治系统的出现，为中医诊疗与人工智能技术的结合揭开了崭新的一页。随后，陆续出现了一些旨在快速有效解决问题的医疗专家系统，但这些专家系统更注重专家诊疗经验与智能技术的结合，对于医者的认知在诊疗中的决策作用尚未进行深入探讨和挖掘。随着人工智能技术的发展，有学者尝试运用人工神经元网络的方法，在中医领域建造了第二代专家系统的外壳。发挥神经元网络的特点弥补了知识获取和深层知识推理的不足。这些研究成果虽然并未在医疗活动中得到广泛的推广和使用，但在中医诊疗智能化研究进程中有着不可磨灭的贡献。
在未来的智能Agent中医诊疗平台中，作为一种理想，是要做到人与计算机之间形成同伴关系，即关键之处、需要经验知识之处必须靠人，至于可以形式化的处理的地方则靠计算机，两者密切结合，使得在求解问题的过程中，甚至难以判断所使用的知识究竟是来自计算机的还是来自人的。这个理想将彻底改变人随机器运行方式进行思考的被动局面。笔者认为，如何建立更适合医生诊疗操作、群体交流和能激发医者灵感涌现的智能Agent平台，一方面有赖于智能技术的不断发展，另一方面，医案不妨作为理论研究模型构筑的切入点。
清代医家周学海认为：“宋以后医书，唯医案最好看，不似注释古书之多穿凿也。每部医案中，必有一生最得力处，潜心研究，最能汲取众家之所长。”现代名医恽铁樵所云：“我国汗牛充栋之医书，其真实价值不在议论而在方药，议论多空谈，药效乃事实，故造刻医案乃现在切要之图。”通过对医案的学习和研究，了解中医各名家的学术思想和临床辨证论治的特色，并对其进行归纳和总结上升为共性的诊疗规律，以便于更好的为临床服务。
然而，医案方面的书籍众多，这为临床工作者在面临疑难问题求解是造成了很大的困难，传统方式的研读多是从名家医案入手，从中获得宝贵的诊疗经验，在临床上实践，根据病人病情的变化用心思索，调整治疗方案。经过不断的学习、实践和思索，实现经验积累，同时也在诊疗过程也是形成新的医案资料的过程。用计算机和专家系统整理古籍医案工作已经开展了多年，在取得成果的同时，也存在错检、漏检、统计结果呆板，功能不全等问题。如何能从医案人手，发挥计算机技术在医案整理中数据完整，记忆准确的长处；发挥智能Agent技术在构建人机界面时对诊疗思维的启发性和使用的便捷性；发挥医者在诊疗过程的主动性。有待于进一步探索。
人工智能医疗问题范文5
人工智能“阿尔法围棋”完胜韩国围棋世界冠军李世石的对弈，成了近日人们关注的焦点。在“阿尔法围棋”与李世石开战前夕，围棋界、互联网界的不少重量级人物都发表了自己的看法，其中看好“阿尔法围棋”的人并不多。然而，结局却让所有人唏嘘，人工智能这一次真的让人刮目相看。
这不是人类的失败，这是我本人的失败，这展现了我的不足。“阿尔法围棋”不是无解的高手，是人类可以应对的水平，但“阿尔法围棋”的“集中力”确实是人类难以逾越的。
――韩国围棋世界冠军李世石
“阿尔法围棋”是“知行合一”的代表。人工智能是火箭，大数据是燃料，深度神经网络是引擎，将大数据灌进引擎从而转换成动力，就能促进整个人工智能的发展。目前的人工智能只有自我决策能力，不等于拥有自我意志，人工智能会成为人类的伙伴，被广泛应用到各个领域，如生产、教育、医疗、出行等方面。
――地平线机器人公司创始人兼CEO余凯
“阿尔法围棋”的算力固然惊人，但这样的算力也不是今天才能具备的，所以计算能力只能算必要条件……其实真正在最近有了突飞猛进的是从人工神经网络基础上发展起来的深度学习。“阿尔法围棋”的胜利，意味着人力可以把又一件重要任务交给计算机，从而更加专注于对自身智慧的挖掘之上。
――海银资本创始人王煜全
震惊于“阿尔法围棋”战胜李世石九段，但若以科学实验流程规范来评价，我依然认为此次比赛不合格。谷歌应尽早展开多人同时在线对弈“阿尔法围棋”，以消除其实验不规范带来的质疑。
――计算机博士、《人工智能学家》主编刘锋
我觉得现在说人工智能超越人类还早，现在人工智能在输入的信息上并没有产生更多的信息度，如果有一天人工智能会自己创造数学公式，或者总结物理规律，这才是奇点来临。
――中国科技大学物理博士、业余围棋五段何波
虽然围棋的复杂度非常高，但理论上是有解的问题，当计算变成开放性问题，比如无人驾驶，这才是人工智能面临的真正挑战。未来深度学习技术将取代人的基础性工作，如会计、法律等，这会为人类创造很多价值，而所谓的“机器是否会奴役人类”，则要排在所有问题之后。
――创新工场董事长兼首席执行官李开复
人工智能医疗问题范文6
关键词 计算机 人工智能 技术应用 发展趋势
中图分类号：TP18 文献标识码：A
在早年的科幻电影中，总是会出现机器和人的_突，在不少该题材的电影中，机器人因为人工智能技术被赋予了生命，从而引发了一系列的问题。时至今日，该场面似乎已经成为现实，计算机人工智能技术已经得到非常广泛的发展和应用，已经不单单应用在机器人领域，还在社会学、工业发展、哲学、游戏业等多种学科和行业中得到极为广泛的应用。伴随着互联网技术的不断发展和各种智能设备的“平民化”，人工智能技术在未来相当长一段时间内都还会是一个较为热门的话题和学科。
1计算机人工智能技术概述
1.1人工智能技术的概念和提出
2016年，在世界范围内有一个新闻被人们津津乐道。AlphaGo挑战人类围棋高手，并且以4：1的比分战胜了世界围棋冠军李在石。这个被人们爱称为“阿尔法狗”的人工智能机器人就涉及到了当下非常流行的一个话题：人工智能。
人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它指的是利用计算机的运行，使原本不具备自主意识的计算机硬件设备能够以类似人类反应的方式，使计算机硬件实现表面上的“智能化”，从而使人类生活更加便捷的一种技术。传统的人工智能技术被人们熟知和了解主要是在智能机器人领域，而我们这里所要讨论的人工智能技术是范围更加广泛的，包括有虚拟现实技术、语音识别技术、自动处理技术、机器博弈技术、计算机神经网络等多个分支、多个方面的技术总称，并且随着科学技术的发展和进步，人工智能技术的内涵和外延还将不断拓展。
1.2人工智能技术的发展沿革
人工智能技术依托于计算机技术的发展而诞生，所以人工智能技术迄今为止仍然是一项“年轻”的技术，它在上个世纪五十年代由美国的“人工智能之父”麦卡锡提出，是一门涉及到了计算机技术、信息学、心理学、哲学等多个学科的综合性学科。人工智能技术可谓命途多舛，在刚刚提出不到十年的时期，就进入了瓶颈期，直到上个世纪八十年代末才得以发展。在上个世纪八十年代后，随着计算机技术的民用普及化以及互联网的出现与发展，人工智能技术才得到长足的发展，在诸多分支领域中取得了不小的成就。
2计算机人工智能技术的实际应用
2.1人工智能技术的主要分类
人工智能技术是一项内涵非常丰富的技术，它并不仅仅指的是字面上的单纯“智能”。人工智能技术从大的框架上分类主要包括四个方面的主要内容：（1）智能感知。智能感知顾名思义就是以计算机技术赋予无生命的设备模拟感知的功能，使机器能够自主识别出人类常常通过感官感知的周围事物；（2）智能学习。学习能力一直是人类区别于其他生物的最重要的能力，而人工智能技术在近些年也在该领域取得了突破性的进展；（3）智能推理。“阿尔法狗”能够与人类对弈，固然有许多非常复杂的机制，但是其中最主要的一点就是其具备了一定的智能运算和推理能力；（4）智能运动。这项人工智能技术也就是一般人理解的狭义上的人工智能，最具代表性的就是智能机器人的发明和进步。
2.2当前人工智能技术的实际应用
当前人工智能技术在社会生活的各个领域和各个层面都得到了较为蓬勃的发展，受限于文章篇幅本文不可能将其一一列举，这里笔者将具有代表性的几项人工智能技术的应用进行简要的罗列和分析。
2.2.1游戏人工智能技术
在当前时代中，“游戏”已经成为横跨各个年龄段的一个非常热门的词语，在当前时代几乎没有人不知道计算机游戏，也基本上不存在没有听说过或没有玩过游戏的人，尤其是青少年群体，尽管我们一直在诟病游戏对其的消极影响，但是不能否认，游戏已经成为当前不少人们生活当中不可或缺的重要组成部分。
经常接触游戏的人都知道，游戏中有一个看不见、摸不着的事物，叫做”AI”，这个英文缩写即是Artificial Intelligence，直译过来就是“人工智能”。这里的AI人们常常理解为“游戏系统”。当然，游戏人工智能和学术上的人工智能还是存在一定的差异的，但是它在很多方面与学术人工智能是相得益彰的。例如，游戏AI与学术AI都具有一定的可信性，特别是游戏营造的虚拟空间中，人们几乎感觉不到自己是在跟计算机交流，而总是身临其境地认为自身在与其他的玩家进行沟通交流。
2.2.2工业生产应用
人工智能技术在工业生产中的应用非常广泛，其在工业生产中主要应用到的人工智能分支技术是人工神经网络。严格意义上来说神经网络学科的诞生要比人工智能技术更早，但是随着人工智能理论的诞生和发展，赋予了神经网络技术更加广阔的发挥空间。
当然，由于工业是一个非常庞大的概念，所以我们截取工业生产中的一个小的领域――锅炉燃烧技术中的人工智能进行简要的介绍。在锅炉燃烧技术优化过程中，最重要的一点就是要进行算法上的优化。当前已经趋于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技术的重要类型之一。人工蜂群算法是一种仿生的算法，模仿蜂群在复杂环境中的活动，产生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多种算法，通过检测锅炉燃烧的状态分析出燃烧的最佳运行状态，并进行实时的调整。
当然，除了生产行业之外，令很多人都意想不到的是，在公共设施建设领域人工智能技术也发挥着非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建设中，常常用到故障树分析法。这种方法是一种运用逻辑的方式来进行复杂分析，从而以许许多多基本的事件集合来体现总体系统的状态。通过故障树的建立，在出现问题的时候，公路内的隧道智能监控系统首先会发现异常，并且分析出具体的异常情形，分别分析和排除车检器、CO/VI传感器、火灾感应器、FS/FX传感器、风机、车道灯和照明等的异常，并将这些异常分支连接成完整的故障树，在故障出现时能够及时有效地预警并加以解决。
3计算机人工智能技术发展趋势探析
3.1技术上会不断有大的突破且应用领域更广
人工智能技术是一项综合性极强的学科，它主要依托于计算机技术的发展，并且涉及到多个学科和领域的内容。而计算机技术在经历了刚刚诞生之后的大爆炸式发展之后，也会趋于平缓；与其他学科和领域的融合也在不断地进行和深入当中，所以在当前科技背景下人工智能技g的发展趋于平缓是非常正常也合乎逻辑的。
但是未来，人工智能技术将会在技术上迎来不断的大的突破。一方面，计算机技术还在不断发展过程中，相对来说发展较为低级的人工智能技术有非常大的发展空间，在技术达到一定的积淀之后一定会迎来非常迅猛的发展；另一方面，当前人工智能技术在不少领域都处于浅尝辄止的融合状态，其并没有达到紧密结合的状态，所以在未来也有非常大的发展潜力。
另外，计算机诞生之初，体型非常庞大，其主要的功能是为了进行研究以及军事用途。人工智能技术亦是如此，当前的科学技术条件下，人工智能技术还难以走进千家万户，现在所谓的“智能家居”也仅仅是“智能化”的初级阶段而已，完全担负不起“人工智能”的名头。而随着技术的发展，人工智能技术将会更加地“平民化”，将会真正走进千家万户，科幻电影中的智能机器人与人类和谐相处的画面相信在不久的将来一定能够实现。除了人们的日常生活之外，人工智能技术对人类社会影响最大的或许就会使交通和医疗领域，通过人工智能技术，未来的交通和医疗等将会真正实现全自动化，大大提升效率。
3.2伦理问题将会越来越受到人们的关注
从人工智能技术诞生之初，科学家就从来没有停止过对该项技术的哲学思辨。科学家们在对人工智能技术不断发展的情况下，也开始注意研究人类思维到底是什么样的存在？机器到底是否能够思考？未来人工智能如何跟人类和谐相处？这些问题直到现在也并没有确定的答案。当前限于人工智能技术的发展水平依然并不太高，所以伦理问题即便被注意，也并没有得到过多的重视，但是随着人工智能技术在未来的不断发展和进步，伦理问题将会成为一个绕不开的话题。该不该赋予智能机器人以适当的“人权”、谁来负责机器人的过错、如何定位机器人的道德地位都将会是摆在科学家和每一个社会成员面前的重要课题。
所以在接下来人工智能技术将会在科学技术各个领域取得突破性进展的背景下，在研究人工智能技术的时候一定要注意技术和其他方面的内容一起提升、一起发展：（1）要坚持哲学观念，以的观点寄到技术的发展。要坚持科技是人类的造物，科技是人类认识世界和改造世界的手段，坚持人的主观能动性和主体作用，以人为本，消除错误和不坚定的思想；（2）要提升民众的科学知识素养。要想正视人工智能技术带来的一系列问题，必须要在民众中普及科学文化知识，让人们对该项技术都有深层次的了解，就可以避免很多问题；（3）建立起健康的人工智能发展标准，合理规划人工智能技术的未来发展方向和实际应用，将很多问题遏制在萌芽状态。
4结语
不管我们是否承认，不管我们是否接受，计算机人工智能技术已经悄然走进我们的生活中，给我们的生活带来越来越多的便捷。放眼未来，在经历了三次工业及科学技术革命之后，下一次产业革命说不定就是以人工智能技术的更加成熟及广泛应用为标志，或许在未来的某个时间，“人工智能+”将会取代当前的“互联网+”，成为计算机科学技术领域的全新核心词语。当然，在其发展过程中我们也必须要清醒地意识到人工智能技术并不是万能的，它也存在致命的缺陷并且很可能对我们现存的伦理观念产生颠覆性的冲击和影响，所以我们有必要未雨绸缪，对计算机人工智能技术应用和发展的方方面面进行总结和研究，为该项技术的未来发展和人类的未来发展提供一个更为安全、稳定、和谐的技术环境，从而引领人类的向前进步。
参考文献
[1] 曹少中，涂序彦.人工智能与人工生命[M].北京：电子工业出版社，2011.
[2] [英]玛格丽特・A・博登编著.刘西瑞，王汉琦译.人工智能哲学[M].上海：上海译文出版社，2005.
[3] 罗勇，向奕雪.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电子制作，2014（18）.
