前言：中文期刊网精心挑选了人工智能医疗方向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。
人工智能医疗方向范文1
关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
人工智能医疗方向范文2
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
人工智能医疗方向范文3
1 医院药学信息服务的内涵药学服务的主要目的是提供负责的药物治疗,改善患者的生活质量。药师至少应对药物治疗结果承担3个方面的责任:①发现潜在的或实际存在的用药问题;②解决实际发生的用药问题;③防止潜在的用药问题发生[2]。这些工作都离不开对药学信息的掌握,从本质上看就是药师在对药学信息进行收集、分析和加工的基础上向患者和医务人员提供用药指导、医疗决策意见等药学信息产品。对医院药学信息服务进行分析,可以发现它服务的主要目的是充分发挥药学信息资源的作用,促进药学服务和医疗卫生水平的提高;采用的工具主要是计算机为代表的现代信息技术,包括医院信息系统、互联网、数据储存分析和知识发现、信息利用等人工智能技术;提供的服务产品主要是用药指导意见、药物治疗方案建议等,也包括对医院管理决策的建议和对医院药师的继续教育。药师在药学信息服务中至少要负起3个方面的责任:①消除病人和医护人员用药过程中的药学信息障碍,避免不合理用药;②传播有关药物使用的最新信息,对患者、医护人员和药师进行药学继续教育;③ 参与药学信息的产生与获取、传递、处理与再生、调节与控制、组织与优化、思维与认识等基本运动过程[1],维护药学信息流的畅通。
2 医院药学信息服务的理论基础随着信息科学的发展,医院药学信息服务也由原有的被动收集数据、整理保存资料和回答病人医生咨询等初始模式发展为主动传播药学信息、辅助医疗决策和开发医药信息产品的现代模式。分析推动药学信息服务水平提高的主要影响因素,可以发现医院药学信息服务的理论基础主要是药学服务、现代管理服务理论和信息科学技术。
2.1 药学服务药学服务要求药师的工作中心从药品转为病人,把药师的工作责任从为临床医疗提供药学保障扩展为对病人用药结果负责,改善病人的治疗,提高病人的生活质量[3]。药学服务理论和实践的发展对药学信息服务起到了决定性的推动作用。首先,它扩展了药学信息服务的对象,使之从医院走向社会,扩展到患者、医务人员、普通民众等最广大的范围。这为药学信息服务的发展提供了最广阔的舞台。其次, 它明确了药学信息服务的任务是对药学服务提供信息保障, 要求医院药师充分发挥自身的药学素养和信息资源优势。这使医院药师在与医生、护士等医院其他人员的工作互动关系中占据了不可替代的重要位置。最后,药学服务的推广普及带动了药学信息服务的发展,而后者的发展又进一步促进了药学服务水平的提高,两者呈现良性互动关系。
2.2 现代管理理论医院药学信息服务的主体是医院药师,服务的对象包括病人、医生、护士等各类人群;它的有效实施既需要医院药学部(科)内部各室的分工协作,也涉及到与医院其他科室以及医院外部的沟通合作。因此迫切需要现代管理服务理论的帮助和指导。管理学为医院药学信息服务的开展提供理论指导,也提供计划、组织、领导、控制和激励等管理手段,从组织上、制度上以及人力资源的开发利用上促进药学信息服务水平的提高。
2.3 信息科学技术信息科学技术是药学信息服务的主要工具,它的飞跃式发展推动了医院药学信息服务模式的改变。例如,网络通信技术能在药师与病人、医护人员以及普通民众等服务对象之间建立医院信息系统平台、电子信箱、药学网站等现代化的交流渠道;现代数据库技术改变了药学数据信息的整理和储存方式,各种药学数据库的建立不仅节省信息储存空间,而且极大地缩短了信息查询时间;以知识发现、专家系统、人工神经网络为代表的人工智能技术的应用,改变了信息利用的全人工模式,能通过建立数据挖掘系统、智能决策支持系统等方式极大地提高药学信息资源的综合利用率。
3 医院药学信息服务当前的发展方向
3.1 基础工程建设调查表明,我国医院药学信息服务的方式较为单一和落后,极少利用计算机网络和软件等工具主动开展服务[4]。虽然药学部(科)也实现了形式上的网络化,但大多数医院没有设立药学信息服务的专门岗位,药学信息服务仍然停留在低水平,甚至根本没有开展。因此,当前医院药学信息服务的发展必须以下列3项内容的基础工程建设为主要方向。
3.1.1 人才队伍建设 人才是药学信息服务过程中最活跃、最主要的因素。目前药学信息服务落后的最主要原因就是缺乏既有扎实的药学基础和丰富的临床药学知识、又具备高水平信息技术的专业人才。因此,培养药学、医学和信息学的复合型人才是推动药学信息服务的关键。
3.1.2 组织制度建设 严格的组织制度是任何服务有效开展的保障。为推动药学信息服务在医院的开展,应当建立与之相适应的组织制度。例如:①提升和加强药学信息室在药学部(科)乃至医院中的地位,使之成为医院和药学部(科)的药学信息中枢;②加强药学信息服务的规章制度建设,制订开展药学信息服务的具体计划和措施;③加强药学信息服务的人员力量,制订具体的岗位职责、工作标准和评价指标;④ 修订分配和奖惩制度,建立促进药学信息服务的激励制度。
3.1.3 基础设施建设 基础设施是指开展药学信息服务所需的计算机硬件和软件。调查表明,上海市15家受调查医院中只有3家医院药剂科在医院网络建设中引进应用了近年新开发的软件,其他大多数医院药剂科的应用软件档次都较低[4]。而事实上,硬件建设只是为开展药学信息服务提供了一个基础平台,要想真正开展工作必须大力引进和应用高水平、高智能的专业软件。
3.2 服务模式更新药学信息服务必须在药学服务和信息技术的支持下发展新的服务模式,以充分发挥药学信息资源的作用。除了传统的收集整理数据、保存资料和回答各方咨询等服务方式之外,当前尤其应当注重下面几个方向的发展。
3.2.1 参与临床医疗决策 药师下临床参与药物治疗方案的制订是药学服务的一项基本工作。但由于药师个人素质和传统医疗体制的限制,这项工作在我国难以普及开展。现代信息技术为此提供了一个新的解决思路。药师可以通过与计算机研究人员及临床医生合作,构建临床药物治疗决策支持系统。这样既可弥补药师医学知识的不足,又可充分利用自身的药学资源和学术优势,从而为药师参与临床医疗决策打开一个新的突破口。国外通过应用能核对药物之间配伍反应或药物禁忌证的决策模型,从电子病历中综合病人数据,从而评估药物处方。由此形成的协议处方可以成功地应用于慢性疾病的治疗,诸如高血压或糖尿病[5]。
3.2.2 参与医院管理决策 药品供应和调配是医院药学部 (科)的基本职责之一。在我国现行医疗体制下,药品供应管理是医院管理的重要组成部分。利用数据挖掘技术,分析医院药品供应的既往数据,找出临床用药的规律,从而提高药品供应的科学性,可以为医院获取更大的经济效益。
人工智能医疗方向范文4
作为健康管理期刊的办刊人，身处于智慧健康的大潮中，已感受到近一年多，健康管理受到了冷遇，至少在政府文件和健康宣传中提得少了。究其原因，绝不是健康管理的理念和方向出了问题。在2016年的全国卫生工作会议上，其重要内容依然是推动 “以疾病治疗为中心”向“以健康促进为中心”的转变，就是要改变目前以治病为主要目标的生物医学模式，转向“生理――心理――社会――环境”四者相结合的健康管理模式。这是对健康管理最明确的肯定。但检讨前两年健康管理机构的工作，不得不承认，蓬勃发展的健康管理机构，多以雷同的营利性健康体检为主，在调动个体和群体及整个社会的积极性、有效预防疾病、维护健康方面，服务价值难以体现，没有实现真正意义上的健康管理；未形成健康管理的主流理论框架；未构建起具有我国特色的健康管理体系；技术水平、服务模式都相应落后；部分地区健康管理机构设置过多，水准参差不齐，已出现市场供应不足、信用度下降，面临重新洗牌。
健康管理遇到智慧健康，是被取而代之还是遇到了改革创新的良机，答案肯定是后者。观望，将于事无补，只有坚毅地改变才是良方。我们要有持守、有引领、有警醒、有担当。当今，健康管理在中国已根深叶茂，已形成一支庞大的几乎遍布全国的健康工作队伍。毫无疑问，取向和目标相同的健康管理机构，必然是智慧健康落地的最好载体。
首先，健康管理模式要根据智慧健康的发展做相应的改变，要建立起智能健康管理系统，智能化理健康信息的获取、传输、交互和集成；要能够通过区域智慧健康网络平台，及时对个人进行健康指导和健康管理服务，努力做到预识、预警、预防的科学防治；要重视技术革新的推动作用，支持并协肋人群使用可穿戴设备、远程医疗、网络问诊等手段进行健康监测，实现自我健康管理；要学会运用各类医疗大数据，提升预防和疾病管理的针对性、准确性和安全性。
在智慧健康中有个最新概念一一精准健康。精准健康已被预测为健康管理的方向和终极目标，国内巳有成立精准建康管理分会。精准健康是在紧密依靠大数据的支撑下表达的，一场研究应用大数据的浪潮正在兴起，2016年6月国务院就下发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，智慧城市的医疗数据开始交互整合，健康机构也积极行动，智慧健康产业联盟在工信部指导下，已于2016年成立“亚健康大数据管理专业委员会”；今年四月中国卫生信息学会又成立了“健康医疗大数据应用评估和保障专业委员会”；另一方面精准健康源于精准医学。精确医学有人说它是分子水平的个性化医疗，内容涵盖了预防、筛查、诊断、治疗及康复；精准医学正在推动医疗行业从一体化模式向靶向治疗转变；随着巨量的基因数椐整合进临床工作，精准医学得以更深入地研究遗传性疾病和慢性疾病。
人工智能医疗方向范文5
【关键词】机电一体化；技术；现状；发展
1.机电一体化现状
机电一体化又称机械电子工程，是机械工程与自动化的一种，随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用，机电一体化技术获得前所未有的发展。机电一体化技术是机械技术、微电子技术、自动控制技术、计算机技术、信息技术、传感测控技术、电力电子技术、接口技术、信息变换技术以及软件编程技术等群体技术技术有机融合的一种综合技术，而不是机械技术、微电子技术以及其它新技术的简单组合、拼凑。机电一体化产品不仅是放大了人的力量与范围，更是代替了人的感官和头脑，智能化是机电一体化与机械电气化在功能上的本质区别。机电一体化的根据发展大体可以分为3个阶段。
初级阶段是20世纪60年代以前。这一阶段，机电一体化的研制和发开还处于自发状态，人们简单的使用电子技术改造机械产品的性能。在第二次世界大战期间，由于战争大大刺激了机械产品与电子技术的结合，战后军用技术转为民用。但是受当时的电子技术的发展水平所限，机械技术与电子技术的结合和渗透都处于比较低级水平。
蓬勃发展阶段为20世纪70～80年代。这一阶段，机电一体化在计算机技术、控制技术、通信技术的发展的基础上，结合大规模、超大规模集成电路和微型计算机的迅猛发展，机电一体化技术和产品得到了极大发展，机电一体化的概念到20世纪80年代末期在世界范围内得到比较广泛的承认，各国也更加关注和支持机电一体化的发展深入发展阶段是在20世纪90年代后期，机电一体化技术开始向智能化方向迈进，光学、通信技术、微细加工技术在机电一体化中的应用，出现了光机电一体化和微机电一体化等新分支，机电一体化系统的建模设计、分析和集成方法，机电一体化的学科体系和发展趋势都被深入的研究，人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域的巨大进步，为机电一体化技术开辟了更加广阔的发展前景。这些科学技术和研究，为机电一体化逐渐形成完整的科学体系奠定了基础[3]。
我国对机电一体化的研究和应用是从20世纪80年代初才开始的，机电一体化技术被列为“863计划”，国务院也成立相关的小组。我国将机电一体化技术的发展方向与影响纳入九五规划和发展纲要中，在我国许多高等院校、国家企业也对机电一体化技术进行了研究与应用，当前阶段的机电一体化发展有利的提升了我国的综合国力。
2.机电一体化的发展
2.1人工智能方面的发展
21世纪机电一体化技术一个主要发展趋向就是智能化。智能化是机电一体化技术区别于传统机械技术最根本的特征。人工智能方向的研究也越来越重视，人工智能不是要求完全达到人类的智能标准，高性能的微处理器可以使产品拥有部分低级智能，使其可以在某些技术方面得以应用。外形庞大、生产过程连续性高以及生产速度快等是当前工业产品的主要特点，以往的机械技术对于这些特点已不能很好的适应，智能化的出现很好的适应了这些方面。
2.2模块化方面的发展
模块化设计就是将多个要素组合在一起，构成一个子系统。多个子系统最后又组合成为一个整体，从而生成一个新的系统，产生不同的功能。机电一体化如果能够实现模块化设计，必然大大减少设备之间的不兼容概率。如今机电一体化产品由于生产厂家很多，对产品的规格也无法统一，产品的多样性造成了标准电气、机械接口研制和开发的困难。但是对产品规格又很难做出严格的把控，由于利益关系，对产品标准的制定和完善很难出台。模块化的发展可以使各部件都使用标准单元，从而为制订统一的标准打下基础。产品的生产者在标准化产品上进行革新从而促进产品的更新换代，扩大产品的生产规模[1]。
2.3网络化方面发展
世界通过网络紧密地结合在了一起，人们的生活水平因网络而提高，人与人之间的联系因网络而密切。网络的普及与发展对各个领域都起了重大的推动作用，加快了我国全球化的步伐，全球的经济生产通过网络变得紧密，同时企业竞争也变得全球化，机电一体化技术因为世界，国际间的交流与合作得到了更快的发展。机电一体化技术新的发展动态，新的成品都会通过网络渠道畅销全球，网络的普及带来了产品营销方面的革命。
2.4微型化方面的发展
机电一体化发展的整体趋势之一就是微型化。微型化起步比较晚，但其在机电一体化领域也算是小有成就。机械设备向微型化发展，甚至是向微电子系统发展是微型化的方向。微机电一体化的目前存在机电技术的瓶颈，因为机电设备构造复杂，使得机电技术还不能达到与微电子技术同步，相信随着科技的进步，机电技术也会随之进步。从而使机电一体化整体的微型化水平更上一个台阶。微型化的产品现在已经广泛运用于军事及医疗方面。其体积小、操作性强、耗能少的优点使得微型化产品拥有广阔的前景。
2.5绿色化方面的发展
工业的发达带来人们生活上的巨大变化。物质极大丰富，生活更加舒适；但由于人们过于追求经济效益，而不重视环境和能源问题，导致环境问题日益突出，能源面临枯竭。低碳环保是当代社会的理念，现代随着人们生活水平逐渐提高，全社会都在呼吁合理利用环境资源，回归自然。因此绿色产业就有更大的发展空间，绿色化产品也是机电一体化技术的发展趋势。绿色产品消耗最少的资源，达到最大的经济效益，造成最小的环境污染，在其设计、制造、使用和销毁的整个生命过程中，始终注重环境的保护和人类的健康，对生态环境造成的危害很小，对资源利用率极高，所以机电一体化产品的绿色化此具有很大的发展前途[2]。
3.小结
机电一体化产品随着科学技术的发展和电子技术的广泛应用，在国民经济建设的各个方面发挥出越来越重要的作用。机电一体化技术是机械、电子技术和计算机科学技术等多种技术发展的结合的产物。伴随着各种技术相互融合的趋势越来越明显，机电一体化技术的发展也会推向一个新的高峰。
【参考文献】
[1]蒋微.机电一体化技术的发展及应用[J].中国高新技术企业，2014（26）.
人工智能医疗方向范文6
关键词：基于案例推理；辅助诊断系统
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)13-3195-02
The Design for the Clinic Diagnosis Support System Based on CBR
XIN Ling1, WANG Li2
(1.AHTCM, Heifei 230031, China; 2.AFTVC, Heifei 230601, China)
Abstract： This article overcomes the disadvantages in the procedure of diagnoses by using CBR, and improves the exactness about it. The design accords with the procedure of diagnoses, and it can enhance the automatization of the diagnoses.
Key words: CBR; DSS
随着国家信息化建设的不断推进，如何推动医疗信息化建设是目前医疗与信息行业共同关注的重要课题。基于案例推理（CBR）技术是人工智能中一种基于知识的问题求解和学习方法，是对人类思维经验的一种模拟，目前国内外已展开了对CBR技术的广泛研究及应用[1-4]。
由于门诊诊察在就诊时间、设备等方面的缺陷，容易造成诊断的片面性。如何将先进的计算机技术、数据库技术和临床知识应用于门诊医生工作站，提高医生的工作效率和服务质量，是目前面临的一个重要问题。
1 相关知识及问题分析
1.1 门诊医生工作站
门诊医生工作站[5]是门、急诊医生实现对门、急诊病人信息（病历）数字化管理的计算机软件系统。系统支持医生处理门、急诊记录、检查、检验、诊断、处方、治疗处置等诊疗活动。
1.2 门诊医生工作站流程
1）病人持就诊卡到相应科室就诊；2）医生刷卡调出病人基本信息，根据需要查询当前和既往门诊各种信息（病历）；3）医生对病人进行诊察，录入病人主诉情况；4) 医生回忆以往的相似病例，并针对本病例就行一定的变化，开出处方。具体流程如图1所示。
1.3 案例推理
案例推理[6]（case-based reasoning，CBR）是由目标范例的提示而得到历史记忆中的源范例，并由源范例来知道目标范例求解的一种策略，它是一种重要的机器学习方法。近年来，在规划设计、法律、医学、决策支持及电子商务等领域获得了成功[7]。国内学者也开始对医疗CBR系统的研究[3-4]。
1.4 存在的问题
在就诊过程中，医生首先询问病人的相关症状，并通过检查捕获患者体征；然后医生回忆相关病例，对其进行相应的更改，开出处方。但是，在有限的门诊就诊时间内，需要从错综复杂的病症中得出准确率较高的结论，判断发病原因及部位，拿出合理的治疗方案，这对于医生有着较高的要求。而年轻医生，由于缺乏经验，可能缺乏这种能力，势必造成疾病的诊断率和治愈率下降。
2 系统设计
众所周之，经验在医生诊疗过程中处于一个很重要的地位。特别对于门诊诊疗来说，经验及思维速度显得尤为重要。我们的目的就在于将医院积累的相关病例应用起来，通过运用CBR技术，为医生提供一个辅助诊断系统，为他们提供相似病例的治疗参考方案，帮助他们提高诊断的准确率。
2.1 系统流程设计
通过对门诊医生诊断的基本过程进行参考，我们将系统工作流程设计如下：
1）医生对病人进行初步诊断，并将症状输入系统；
2）系统对症状就行解析，使用机械式分词法（基于词库）提取关键词，形成一个新的案例；
3）系统根据所得到的症状值，按照一定的相似度计算方法，在案例库中搜索相似案例；
4）医生根据系统所提供的相似案例，对诊断结果进行修正，并给出最终的诊断结果及治疗方案；
5）如果诊断结果与治疗方案与系统原先提供的有所不同，则将该案例作为一个新的案例录入案例库。
图2为门诊辅助诊断系统的工作过程。
2.2 相似度算法
为说明本系统的算法，本文给出如下定义：
定义1：设A*表示一个新的病例，其特征参数可使用矩阵表示：
（1）
定义2：设Ai表示案例库中与A*具有相似特征的第i个病例，其特征参数可使用矩阵表示：
（2）
定义3：设ω(j,m)（j=1，2，…，k；m=1，2，…，n）表示第j行第m列的特征的权值（由专家预先设定），并且满足要求：；
定义4：设新病例A*与案例库中的历史病例Ai相似，则二者的相似度为：
（3）
其中： （4）
其中： （5）
该系统的检索匹配算法表述如下：
步骤1：接受一个新的病例A*；
步骤2：扫描案例库中的每个历史病例Ai；
步骤3：计算新病例A*与每个历史病例Ai之间的相似度Si；
步骤4：比较所有病例的相似度大小，按照相似度由高到低进行排列，由医生进行自主选择。
3 总结及未来工作
基于案例推理的门诊辅助诊断系统是将CBR技术融入门诊诊疗体系的一种尝试。其优势在于能为门诊医生提供丰富的临床经验。在门诊诊疗过程中，由于诊疗时间较短，容易造成误诊。而基于案例推理的门诊辅助诊断系统能有效弥补这一问题，提供丰富的相关病历，帮助医生修正初步诊断结果，提高诊断的速度、精度和可靠性。当案例的规模达到一定程度后，各病征之间的相关性的研究变得更有意义，这也将是我们下一步工作的方向。
参考文献：
[1] Hahn U, Chater N. Understanding Similarity:A Joint Project for Psychology, CaseBased Reasoning and Law[J].Artificial Intelligence Review,1998(12):393-427.
[2] Corchado J M, Laza R. Constructing Deliberative Agents with Case-Based Reasoning Technology[J].International Journal of Intelligent Systems,2003(18):1227-1241.
[3] 李锋刚,倪志伟,王键,等.基于案例推理的脑血管病辅助诊断智能系统的设计[J].中医药学刊,2006(2):260-262.
[4] 俞泉,何钦铭,张宝荣.CBR技术在临床辅助诊断中的应用研究[J].计算机应用与软件,2005(3):65-92.
[5] 刘松林,刘阳晨,叶俊.门诊医生工作站在我院的应用[J].医疗设备信息,2007(11):64-65.
[6] 杨善林,倪志伟.机器学习与智能决策支持系统[M].北京：科学出版社,2004:79-116.
