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医疗人工智能技术范文1
人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。
基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。
第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。
第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。
第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。
第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。
智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。
在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。
在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。
在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。
未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。
英国BabylonHealth平台计划整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。目前，BabylonHealth平台上约有100名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。
医疗人工智能技术范文2
国内人工智能产业链解构
基础技术、人工智能技术和人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的人工智能应用进行重点解构。
人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而 IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为 SaaS 和 IaaS 中间服务的 PaaS 则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。
人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学习、语言和图像理解和遗传编程等。
机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的标签样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA 测序等。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。
人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
人工智能应用
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。
（1）计算机视觉在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向
图像识别：是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于 Face++ 和FaceID 这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和 Video++ 等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
（2）语音/语义识别
语音识别的关键基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在 95% 左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后国内第二家语音识别公有云的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小 i 机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被 Google 投资的出门问问的软硬件服务。
（3）智能机器人
由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业企业服务和智能助手三个方面其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec 这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近 300 家。
（4）智能家居
与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态. 而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。
（5）智能医疗
目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、和技创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。
综合来看，国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟，人工智能技术和应用则集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。
未来国内人工智能行业发展的五大趋势
（1）机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发
根据 Venture Scanner 的统计，截至 2015 年 9 月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习（应用类）、智能机器人、计算机视觉（研发类）、机器学习（研发类）和视频内容识别等。
自 2009 年以来，人工智能已经吸引了超过 170 亿美元的投资。过去四年间，人工智能领域的民间投资以平均每年 62% 的增长速率增加，这一速率预计还会持续下去。而在 2015 年，全球人工智能领域的投资占到了年度总投资的 5%，尽管高于 2013 年的2% ，但相比其他竞争领域仍处于落后位置。
目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉（研发类）、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。
（2）专用领域的智能化仍是发展核心
基于 GPU（图形处理器）计算速度（每半年性能增加一倍）和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来 20 年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。
通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近 10 年内迎来突破性发展。可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。
（3）产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争
随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。
在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。
在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和 broadlink 为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface 和优必选这类的差异化应用提供商。
总的来说，由通用领域向专业领域的进化离不开产业链条各核心环节企业的相互配合，专用领域的竞争尽管存在，但各分工层级间的协作互通已成为多数企业的共识。
（4）系统级开源将成为常态
任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook 和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。
需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。
（5）算法突破将拉开竞争差距
作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以 Google 为例，Google 旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过 200 次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。
在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。
但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模 CPU 和GPU 并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。
虽然专用化领域的场景应用仍是目前研发和投资的核心，但随着技术、数据的积累演化以及超算平台的应用，由专用化领域的场景应用向语音、视觉等领域的通用化解决方案应该在未来 20 年内成为发展的主流。
医疗人工智能技术范文3
这是一个怎样的时代？放在五六十年代，人们会说这是个革命的时代；放在二十世纪，人们会说这是一个创新的时代；而放在二十一世纪的今天，人们会说这是一个AI时代。
那么到底什么是AI呢？简单来说，就是人工智能技术。这项技术涉及的领域非常广泛，军事、医疗、学习、生活、科技等等。它由于非常智能化而闻名，顾名思义就是以最少的人工进行高效率的操作。它能代替人们做很多的事情，虽然它不具有人脑与意识，但是它的思维可以和人类处理的非常相似。
AI人工智能技术内核就是程序。每一个AI人工智能技术，都是由成千上万的程序组成的。它们会先前学习很多的事物，以便在后期处理事件时，能以最快的速度进行识别。就拿世界著名的围棋人工智能大赛来讲，世界著名的围棋手最后以3:1的形式败给了人工智能阿尔法狗。其实并不例外，因为在此之前，阿发法狗已经下了上亿盘棋，试问你再厉害怎么能下的过机器？
这是人类发展中里程碑式的成就。但事物都具有两面性，处理得好，可以造福人类；处理不好，则会危害人类。
……
医疗人工智能技术范文4
记者的一位朋友，从小受过专业围棋的训练，长大后又从事过很长一段时间程序员的工作，对于围棋的奥妙深有体会，因此在李世石与AlphaGo的人机大战开始前，他曾拍着胸脯说，对战的结果一定是5∶0，人类轻松获胜。可是事情的结果呢？事与愿违。通过此事，记者的这位朋友对于人工智能（AI）有了更新的认识。
不可否认，人工智能给人们带来了无穷无尽的想象空间。人工智能到底能给人类社会的发展带来多大影响？人们的工作和生活是否将从此产生质的飞跃？现在人工智能技术的发展到底进入到什么样的阶段？11月1日―2日，一年一度的C&C用户论坛暨iEXPO 2016在日本东京举行。我们或许能从这次大会一窥人工智能领域的新动向。
NEC主办的C&C用户论坛暨iEXPO大会今年已经是第20届，“Orchestrating a brighter world”（协同创造更美好的世界）成了本届大会最响亮的口号。NEC希望借助在人工智能和物联网（IoT）方面的诸多技术和产品创新，更好地肩负起构建安心、安全、高效、公平社会的责任。
改变已经发生
“人工智能市场的增长已经超出了人们的想象。”NEC全球总裁兼首席执行官新野隆在大会的主旨演讲中开宗明义，“人口增长带来的巨大压力，新型城镇化发展引发的各类社会问题，人与人、人与物之间广泛而复杂的连接……为了更好地解决这些问题，我们必须更充分、有效地利用ICT的创新。”
人类社会正面临一场新的数字化革命，而云计算、人工智能、可视化、大数据、安全、物联网等技术将成为支撑这一变革的技术驱动力。作为一个传统的ICT厂商，NEC将如何应对这一变革，扬长避短？NEC中国总代表兼日电（中国）有限公司总裁吉田直树表示：“我们的优势主要体现在具有很强的综合实力，凭借深厚的技术积淀，以及长年服务大型企业级客户累积的经验，可以为行业用户提供全面的针对其应用需求量身订制的解决方案。”
新野隆特别强调了NEC的三大技术优势――人工智能、连接性、网络安全。NEC在这些技术领域的许多创新之作都可以在本次大会的展示区看到。据NEC的工作人员介绍，往届大会的展示区通常是按技术和解决方案的类别来划分，而今年有了很大的改变，以助力数字化变革为核心，突破了技术间的界限，以蓝色、红色和绿色三种颜色来划分展区：蓝色代表“AI和IoT引发的数字化革命”，主要展示NEC在AI和IoT领域的最新技术成果；红色代表“加快数字化变革的先进技术”，主要包括大数据、网络安全、SDN和云平台；绿色代表“利用AI和IoT加速构建更美好的世界”，主要展示NEC的AI和IoT在制造、流通、通信、医疗、市场营销、安全、智慧城市等领域的成功应用。
在展区中，让记者印象最深刻的还是NEC在网络空间安全方面的技术创新和应用。人脸识别可以说是NEC最擅长的一项技术，不仅识别速度快，而且准确率极高，已经在机场、海关，以及涉及公共安全的很多应用场合得到了广泛部署。在人脸识别技术展台前，记者做了一次亲身体验。负责演示的技术人员现场用平板电脑给记者拍摄了一张照片，并上传到后台的数据库中，然后记者走到摄像头前，NEC的人脸识别系统几乎是瞬间就认出了记者。
其实，人脸识别在今天来看已经不是什么新鲜事，许多中国厂商也在这方面有所建树。“在人脸识别方面，我们会将其他厂商不做或做不到，但又是NEC所擅长的技术和解决方案带入中国市场，凸显自身的差异化竞争优势。”吉田直树介绍说，“我刚刚参加了在北京举行的2016中国国际社会公共安全产品博览会，目的是进一步了解中国客户的需求，以及中国同类厂商的动态。虽然很多厂商都可以提供针对特定个体的人脸识别解决方案，但是目前在数百人中快速找到特定的人还是一个难题，而这正是NEC的强项。”
NEC还将人工智能技术用于网络安全领域，探测未知的网络安全威胁。NEC的自主学习型系统异常监测技术，可以在攻击发生后到产生实际危害前的这一时间段内，及时发现系统异常并报警，从而尽量避免造成实际的安全损害。NEC已经将这套融入了人工智能的系统异常监测技术用于公司内部的16万台设备上，更好地保证了公司业务的正常运行。
人工智能在行动
在本次大会上，记者还看到NEC将人工智能用于健康和医疗、物流，以及智能工厂等诸多领域。比如，NEC将人工智能与可穿戴设备相结合，用于工厂的设备管理、业务流程控制，以及远程监控等，可以及时发现生产中的问题，持续提升生产效率。在物流行业，即使是一个新手，他只要通过一副智能眼镜和一块智能手表，就可以根据货运单的要求，准确找到货物存放的货架，然后将货物运送到指定的地点。这同样得益于NEC的人工智能技术与可穿戴设备相结合的解决方案。
其实，早在半个多世纪前，NEC就已经开始在可视化、分析、控制等领域展开了研究，尤其是在声音和图像识别、语义解析、机器学习、风险预测、控制和优化等方面取得了非常多的成果，并广泛应用于多个商业场景。这为今天NEC构建先进的人工智能技术群奠定了坚实的基础。在可视化、分析、控制和引导三大领域，NEC拥有多项世界领先或唯一的技术创新成果。
举例来说，在人工智能方面，应用了NEC世界最高精度的面部识别技术的出入境系统、可以察觉因肉眼无法发现的微小状态变化导致故障的飞机故障预警系统、基于机器学习技术的可精确预测订货需求的零售订货系统等，已经广泛应用于创造安心、安全环境的公共安全领域、大型社会基础设施的监控、强化企业营销、提升业务效率等方面。NEC希望通过人与人工智能技术的协调，最终实现生活的智慧化。
就在本次大会召开前，NEC刚刚了几款人工智能和物联网解决方案。NEC the WISE NeoFace Watch Image Data Mining可以快速对图像数据进行分析。据称这是目前世界上最快速、准确率最高的人脸识别解决方案。另外，像Auto Responses Solution可以更加准确地理解文本文件中上下文的意思。NEC the WISE IoT Platform提供了一个验证平台，让那些有关物联网应用方面的创意可以更快速地转化为商业化的产品。新野隆介绍说，NEC还与大阪大学、东京大学等高校合作开发用于人工智能方面的低功耗智能芯片等。NEC与通用集团合作推出的IoT方案已经在某些领域付诸实施。
上文提及的NEC最新推出的产品名前面都有“NEC the WISE”的字样，其实这是NEC今年正式的人工智能技术群的统一品牌名称。在本次大会的现场，“NEC the WISE”的标志无处不在。NEC the WISE表明，NEC将协调人与AI技术，为创造安心、安全、高效、公平的社会做出贡献。
人工智能的核心之一是数据。人工智能技术的应用必须与大数据有机地结合一起。吉田直树表示：“收集数据只是第一步，更重要地是如何对数据进行有效的分析和预测。从技术的角度讲，人工智能的推进要从两方面入手，一是基础技术研究，二是与实际应用相结合研发出针对不同行业和应用场景的解决方案。NEC在全球各地的研究院将主要精力放在人工智能基础技术研究方面。NEC与各国当地的合作伙伴，以及各行业的用户协作，共同开发适合不同行业需求的人工智能解决方案。”
NEC the WISE所代表的人工智能产品是NEC物联网整体解决方案的一部分，它还要与其他相关软硬件，以及行业应用需求紧密结合。未来，NEC会把物联网作为一个独立业务计算收入。
本次大会传递的信息十分明确：NEC将积极推进人工智能技术的开发与应用，并以大数据、物联网、安全、云计算等为核心，提供创新的解决方案，支持企业的数字化变革。本次大会也可以看作是NEC全面向人工智能和物联网领域进军的誓师大会。它为NEC未来十年甚至更长远的发展定下了基调――协同创造更加美好的世界。
差异化和本地化是关键
数字化转型、人工智能、物联网等都是当下最热门的话题，也是所有ICT厂商共同关注的焦点。对于NEC来说，挑战在于如何做出差异化，如何在中国市场上更好地实现本地化发展。
吉田直树讲述了NEC的原则：第一，人无我有，做别人没有的技术和产品，比如在大数据方面，很多厂商都可以做大数据的收集和处理，那么NEC就把重点放在大数据的分析和预测上；第二，在注重自主创新的基础上，加强同合作伙伴之间的协作创新，比如NEC与农业有机栽培方面的专业公司合作，利用ICT的创新改进西红柿的栽培，推而广之，就是将NEC在构建大型基础设施方面的经验与特定行业或应用领域专业公司的技术特长相结合，取长补短，实现理想的经济效益和社会效益。
结合NEC在中国的业务发展，上面的两条原则具体体现为，根据中国用户和市场的实际情况，选择最适合的合作和发展模式，提供差异化的产品和解决方案，寻找属于NEC的蓝海市场。
根据中国的具体情况，NEC将当前的发展重点放在了安全、流通和零售，以及智慧城市等领域。安全包括与政府相关的公共安全，以及企业内部的安全两个方面。NEC的策略是，积极与本地的伙伴合作，在一些自己拥有优势的细分安全领域进行投入。NEC在流通和零售行业的业务前景十分广阔。随着电子商务的快速发展，物流可能是一个新的瓶颈。NEC有针对物流行业的融入了人工智能和物联网技术的解决方案。另外，在便利店的管理方面，NEC也有先进的解决方案，比如很多便利用店的POS机就是NEC的产品。POS机是信息汇聚的一个源头，以后针对POS机的数据进行智能分析也是NEC的强项。
医疗人工智能技术范文5
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。
医疗人工智能技术范文6
欧美发达国家也纷纷推出人工智能计划:如欧盟“人脑工程项目”、美国“大脑研究计划”等。人工智能竞争为何这般白热化？因为：人工智能是开启未来智能世界的密钥，是未来科技发展的战略制高点！谁掌握人工智能，谁就将成为未来核心技术的掌控者！
人工智能是我国科技实现弯道超车的难得机遇。目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后。近年中国科技界开始向人工智能—世界科技之巅发起冲击，如百度引进全世界人工智能泰斗级人物、前“谷歌大脑之父”吴恩达全面负责“百度大脑”计划；科大讯飞启动“讯飞超脑计划”；复旦大学联合十几所高校院所，成立“脑科学协同创新中心”。
业内人士认为如果我国在国家层面加快推进人工智能发展，完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，实现人工智能技术“弯道超车”，抢占人工智能产业制高点。
当今三个有代表性的“人工大脑”：1、“谷歌大脑”：谷歌的自动驾驶汽车已经完成了总计70万英里的高速公路无人驾驶巡航里程，谷歌的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，能自主学会识别哪些是关于猫的内容；2、IBM人脑模拟芯片，该芯片能够模仿人脑的运作模式，擅长进行模式识别，在认知计算方面远远超过传统计算架构；3、“百度大脑”，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到2-3岁孩子的智力水平。
当今人工智能研究热与三大技术突破直接相关。人工智能研究是企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以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等。总的来说，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。当今人工智能研究热与三大技术的重大突破直接相关：1、深度学习—核心算法的突破；2、神经元芯片—计算能力的突破；3、大数据—庞大的计算资源。
人工智能将引发产业结构的深刻变革，人工智能可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域得到广泛应用，催生新的业态和商业模式；人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展，成为新一轮工业革命的推动器。目前倍受追捧的工业4.0、智能家居、无人驾驶、智能安防、智能医疗等发展方向，所代表的无一不是“人工智能+应用场景”发展的最终形态。
投资建议：我们从认知智能、感知智能和智能化场景改造三个维度寻找受益标的：
1、能够有实力进军认知智能领域的公司在全球范围内都寥寥无几，这一领域具有极深护城河和最广阔的应用前景，科大讯飞是A股绝对的龙头；
2、感知智能领域的人脸识别应用有望成为互联网金融的基础设施，我们首推在这一领域已经有深远布局的佳都科技、汉王科技；
3、汽车、工厂、家庭等智能化场景改造是目前进度最快的方向，我们首推在工业4.0领域有着雄厚技术积累的软控股份、科远股份以及在无人驾驶领域进行布局的四维图新。
