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人工智能輔助醫(yī)療決策

第1篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

如何應(yīng)對人工智能時代的轉(zhuǎn)型？人工智能的商業(yè)價值地圖中，哪些產(chǎn)業(yè)將最先享受技術(shù)紅利？

“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數(shù)字技術(shù)從虛擬世界向?qū)嶓w世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數(shù)字制造設(shè)備的發(fā)明讓制造變得民主化，所以誕生了創(chuàng)客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現(xiàn)想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。

人工智能正在全球范圍內(nèi)掀起產(chǎn)業(yè)浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展有一個持續(xù)的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業(yè)來與大家分享關(guān)于人工智能如何融合產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造萬億實體經(jīng)濟新動能的一些觀察。

人工智能認知差距存在：已走入平常生活

在另一陣營，包括扎克伯格、李開復(fù)、吳恩達等在內(nèi)的多位人工智能業(yè)界和學(xué)界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區(qū)別。人工智能學(xué)家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學(xué)界和工業(yè)界對何時發(fā)展出“強人工智能”并無定論。

現(xiàn)在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學(xué)院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們?nèi)粘Ｉ钪幸呀?jīng)用到了許多人工智能技術(shù)：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應(yīng)用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術(shù)，智能音箱的語音對話系統(tǒng)，以及我們現(xiàn)在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學(xué)習(xí)的算法。

人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關(guān)、企業(yè)的服務(wù)器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經(jīng)高度滲透進我們的生活之中。

人工智能的商業(yè)潮起：九大領(lǐng)域形成熱點

人工智能的歷史已經(jīng)有60年的時間，但它作為一個商業(yè)化浪潮是最近幾年爆發(fā)的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術(shù)商業(yè)化的臨界點。

下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產(chǎn)業(yè)報告》，人工智能領(lǐng)域的投資金額從2012年起呈現(xiàn)出了非常陡峭的增長趨勢，轉(zhuǎn)折點就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破。

IT產(chǎn)業(yè)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學(xué)習(xí)最終有了質(zhì)的飛躍。互聯(lián)網(wǎng)積累了20年的數(shù)據(jù)終于有了用武之地——訓(xùn)練數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展直接引領(lǐng)了此次人工智能產(chǎn)業(yè)浪潮。

截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展出了九大熱點領(lǐng)域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。

另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉(zhuǎn)型。從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)的歷次轉(zhuǎn)換歷程中，把握技術(shù)革命帶來的商業(yè)范式革命是屹立不敗的關(guān)鍵。技術(shù)革命將帶來基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)模式、行業(yè)渠道、競爭規(guī)則變化的漣漪效應(yīng)。

谷歌最早意識到機器學(xué)習(xí)的重要性，從2012年開始從搜索業(yè)務(wù)積累數(shù)據(jù)。從2012年到2017年短短的5年時間已經(jīng)滲透到了超過1200個谷歌的服務(wù)中。業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略從“移動優(yōu)先”轉(zhuǎn)為“人工智能優(yōu)先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉(zhuǎn)型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎(chǔ)到全局打造AI生態(tài)：

第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續(xù)并購來爭奪人才和技術(shù)。第三，建立開源的生態(tài)，占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)核心。今天，大多數(shù)技術(shù)進步都不是封閉的創(chuàng)造發(fā)明。技術(shù)的指數(shù)級增長，受益于底層技術(shù)的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務(wù)將可能化為無形，即與云服務(wù)結(jié)合。工具AI將大幅降低企業(yè)使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務(wù)“云端化”來賦能全行業(yè)。正如馬化騰所說的未來的企業(yè)都是在云端用AI處理大數(shù)據(jù)。并且在一些領(lǐng)域開始試水消費級人工智能的場景。

認識人工智能的能力與局限

認識人工智能的能力與局限AI要在商業(yè)上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發(fā)對商業(yè)的塑造也許與互聯(lián)網(wǎng)徹底顛覆傳統(tǒng)行業(yè)不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業(yè)中。應(yīng)用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現(xiàn)有的生產(chǎn)中，進入垂直領(lǐng)域，創(chuàng)造直接的經(jīng)濟價值。

認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經(jīng)具備以下幾種能力：

認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領(lǐng)域已經(jīng)有很深入的應(yīng)用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。

認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產(chǎn)品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。

認識人工智能的能力與局限數(shù)據(jù)智能：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)讓機器能夠洞察數(shù)據(jù)的秘密，并且不斷自動優(yōu)化算法，提升數(shù)據(jù)分析能力。

認識人工智能的能力與局限決策能力：本質(zhì)是用數(shù)據(jù)和模型為現(xiàn)有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領(lǐng)域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。

人工智能的價值地圖：產(chǎn)業(yè)融合正在加速

與互聯(lián)網(wǎng)時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業(yè)變革正在不動聲色地滲入到各行各業(yè)。一大批AI應(yīng)用的先導(dǎo)者正在將AI能力賦能產(chǎn)業(yè)，涉及吃住行、工業(yè)醫(yī)療等各個領(lǐng)域。下面將用三個例子來說明正在發(fā)生的“AI+”產(chǎn)業(yè)增強革命。

首先是零售行業(yè)。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經(jīng)過收銀臺便可自動完成結(jié)算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術(shù)判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結(jié)算。

現(xiàn)在，各種形式的無人零售商店在國內(nèi)也如雨后春筍般興起。當(dāng)然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應(yīng)用將全面改變現(xiàn)在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設(shè)計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經(jīng)驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。

第二個例子是醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療在任何國家都是最大的行業(yè)之一，我們經(jīng)濟發(fā)展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用很廣泛。用人工智能來輔助醫(yī)療影像診斷大家已經(jīng)比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫(yī)療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數(shù)據(jù)，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學(xué)數(shù)據(jù)，分析組學(xué)大數(shù)據(jù)，那么就可以對他未來健康發(fā)展的危險因素做出評估，根據(jù)評估進行適當(dāng)干預(yù)，這樣的話有些疾病不發(fā)展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質(zhì)量，這樣就把整個醫(yī)療健康體系的關(guān)口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。

第三個例子來自制造業(yè)。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發(fā)了一款名為Baxter的智能協(xié)作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應(yīng)式手臂并具有力度探測功能，能夠適應(yīng)變化的環(huán)境，可“感知”異?，F(xiàn)象并引導(dǎo)部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓(xùn)練，完成特定的任務(wù)。其次，對于制造業(yè)來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務(wù)的機器人，也是未來制造業(yè)智能工廠、智能供應(yīng)鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現(xiàn)設(shè)計過程、制造過程和制造裝備的智能化。

人工智能的經(jīng)濟影響

人工智能在經(jīng)濟層面的影響，主要有三個方面：

第一，生產(chǎn)效率的提升。人工智能創(chuàng)造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應(yīng)性和敏捷性的復(fù)雜任務(wù)。

第二，交易成本的下降?；ヂ?lián)網(wǎng)的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學(xué)習(xí)的引入，可以實現(xiàn)更精準的服務(wù)匹配，進一步優(yōu)化資源的分配。

第三，人工智能將帶來數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃。機器學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”，海量的數(shù)據(jù)需求催生了多種類型的數(shù)據(jù)交易模式。數(shù)據(jù)的需求會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)經(jīng)紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數(shù)據(jù)在個人、企業(yè)及產(chǎn)業(yè)鏈層面流通。數(shù)據(jù)的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數(shù)據(jù)、商業(yè)渠道、博客等公共資源等。

轉(zhuǎn)型之路：五要素堅實人工智能基礎(chǔ)

人工智能將一切變化都帶入了超高速發(fā)展的軌道。創(chuàng)新科技公司已集體轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)行業(yè)又改如何應(yīng)對即將到來的人工智能時代？實現(xiàn)人工智能的轉(zhuǎn)型，需要從幾個方面并行：

數(shù)據(jù)、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應(yīng)用的基礎(chǔ)。

第一是數(shù)據(jù)，我們對數(shù)據(jù)的認識不應(yīng)該停留在統(tǒng)計，改進產(chǎn)品或者作為決策的支持依據(jù)。而應(yīng)該看到它導(dǎo)致機器智能的產(chǎn)生。但首先，數(shù)據(jù)是有條件的。垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在國家層面，也有許多數(shù)據(jù)開放計劃。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業(yè)的人才流動越來越頻繁。但同時，企業(yè)通過開放生態(tài)，降低開發(fā)門檻?？梢宰尭嘀行∑髽I(yè)享受AI能力。

第三是算力，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學(xué)習(xí)能夠走向生產(chǎn)環(huán)境。但隨著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，現(xiàn)有算力將無法匹配。

除了這三駕馬車，從實驗室到行業(yè)應(yīng)用，在人工智能的應(yīng)用過程中還需要加入兩個元素：

■ 首先是場景。理解場景是人工智能應(yīng)用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現(xiàn)實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應(yīng)的流程，將AI納入決策流程。

■ 其次是人機回環(huán)，即human-in-the-loop。“人機回圈”的第一層含義是人工智能應(yīng)用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學(xué)習(xí)是一種嘗試創(chuàng)建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練中的系統(tǒng)工作。機器學(xué)習(xí)通常由工程師訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不是某個領(lǐng)域的專家。“人機回圈”的核心是構(gòu)建模型的想法不僅來自數(shù)據(jù)，而且來自于人們怎樣看待數(shù)據(jù)。專家會成為垂直領(lǐng)域的AI顧問，把關(guān)模型的正確性。

人工智能并不是靜態(tài)的東西，訓(xùn)練出來的模型要用到某個業(yè)務(wù)場景里，業(yè)務(wù)場景里產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環(huán)和迭代。

總結(jié)

本輪人工智能浪潮是基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，將快速滲透到數(shù)據(jù)密集行業(yè)。

人工智能目前從感知智能、理解智能、數(shù)據(jù)智能和決策智能四方面發(fā)揮在各行各業(yè)的能力。

第2篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

由于變化無窮、復(fù)雜精妙，圍棋一向被認為是人類頂級智慧的試金石。對于一個19×19的圍棋棋盤而言，精確合法棋局的數(shù)量達到3的361次方。這是一個171位數(shù)，比宇宙中全部原子的數(shù)量還要多。這一驚人的數(shù)字，足以令任何基于蠻力窮舉的人工智能望而卻步。正是因為如此，AlphaGo完勝李世石才讓人們震驚。這說明人工智能的水平已經(jīng)獲得了跨越式提升，人工智能能做的事情已經(jīng)超出了人們的想象。那么，日新月異的人工智能將為船舶行業(yè)帶來什么呢？

就在AlphaGo對陣李世石期間，航運業(yè)“大拿”馬士基在人工智能方面進行了一次新的嘗試。該公司首次完成通過無人機向海上船舶送貨的任務(wù)，這也是去年馬士基在世界首次使用無人機成功對浮式生產(chǎn)儲油船（FPSO）貨物油艙檢測后的又一次無人機應(yīng)用的創(chuàng)新之舉。未來該公司將進行進一步測試，使無人機成為馬士基船舶供應(yīng)鏈的一部分，以節(jié)省更多的時間和資金成本。

雖然這一應(yīng)用的人工智能水平不能與AlphaGo相提并論，但這也是人工智能在船舶領(lǐng)域應(yīng)用上向前邁出的一大步。應(yīng)該說，船舶業(yè)及航運業(yè)近年來在船舶的智能制造和智能運營方面已經(jīng)取得了一定成果，而且在提高生產(chǎn)效率以及將人類從繁重勞動中解放出來的要求越來越迫切等因素的促進下，這一進程正在加速。然而，現(xiàn)在看來，人工智能的發(fā)展更令人驚嘆，船舶的智能設(shè)計、建造和運營可能會以比我們想象中更快的速度成為現(xiàn)實，而且程度會比我們想象的更高。

人工智能專家認為，“AlphaGo”們運用了最新的深度學(xué)習(xí)算法，完成了從“計算”到“智能”的飛躍。這種深度學(xué)習(xí)算法是類似于人類大腦的人工智能學(xué)習(xí)法，也是人工智能領(lǐng)域極其重大的突破。這一突破的里程碑式意義在于，當(dāng)面臨一些開放性問題，而不僅是非黑即白的輸贏問題，如在無人駕駛中面對天氣、環(huán)境突發(fā)狀況時，人工智能可能通過深度學(xué)習(xí)進行判斷和操作。而這恰恰為船舶的完全人工智能操縱以及不同類型船舶的智能建造創(chuàng)造了條件。

目前，全球范圍內(nèi)已開展了多個智能船舶和無人駕駛船舶項目，如中國船舶工業(yè)集團公司主導(dǎo)開展的綠色海豚38800噸智能示范船建造項目、歐盟資助研發(fā)的代號為“MARS”的無人駕駛船項目、DNV GL的無人運輸船設(shè)計項目、韓國現(xiàn)代重工的智能船舶聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)項目等。我國建造的“會思考”的船舶，將能實現(xiàn)全船信息共享、自主評估與決策、船岸一體化、遠程支持和服務(wù)；無人駕駛的“MARS”號預(yù)計在2020年駛向大西洋；DNV GL在設(shè)計無人運輸船之前已經(jīng)開發(fā)出全新的無人操作FLNG（浮式液化天然氣裝置）概念。船舶行業(yè)正按部就班地開展智能船舶研究，而一日千里的人工智能也許將推動這些項目加速度“前進”。

人工智能在船舶上的應(yīng)用，除了運營方面，還有設(shè)計和建造。目前，船舶的設(shè)計和建造普遍應(yīng)用軟件、機械臂等，這是一種最初級的人工智能。在這方面走在前面的韓國和日本，目前都已擁有完整的智能化設(shè)計、生產(chǎn)運行和運營管理系統(tǒng)；擁有從船舶設(shè)計、研發(fā)到建造的智能化控制體系。焊接機器人、裝配機器人、噴漆機器人、碼垛機器人、搬運機器人等應(yīng)用于船廠，已在很大程度上超越了傳統(tǒng)機器人，在降低誤差、提高生產(chǎn)率、節(jié)約成本方面效果明顯。2014年8月，韓國大宇造船海洋研發(fā)的造船施工新工具――外骨骼動力裝，開始在造船現(xiàn)場使用。這種外骨骼動力裝可穿著在工人的身上來輔助工人搬運重物?？梢哉f，人工智能已經(jīng)在造船作業(yè)中廣泛應(yīng)用，但由于船舶產(chǎn)品的非標準化和定制化特點，船廠應(yīng)用機器人生產(chǎn)還存在一定的困難。那么，具有深度學(xué)習(xí)能力的人工智能是否能讓這一問題不再是問題了呢？這值得我們深入思考和大膽嘗試。

第3篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

抱怨的背后正體現(xiàn)出中國人工智能厚積薄發(fā)，取得了一定成就，尤其是在應(yīng)用層的發(fā)展達到了與美國相近的水平。如在移動支付方面，目前中國的移動支付普及率為77%，位居全球第一，在大量應(yīng)用的背后，從刷臉支付到算法優(yōu)化，人工智能扮演著關(guān)鍵作用。美國人免不了喝上一壺老陳醋。

事實真的如此嗎？

我們在做《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報告時發(fā)現(xiàn)：中國人工智能企業(yè)數(shù)量、人才數(shù)量都僅為美國的一半；美國布局全面，而中國無論是企業(yè)還是人才，在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，分布不均，僅應(yīng)用層略有積累。

施密特之抱怨，終究無法掩蓋中美兩國巨大的產(chǎn)業(yè)落差。

與其關(guān)注誰威脅誰，不如把心思放在技術(shù)創(chuàng)新上。這才是每一個AI企業(yè)都應(yīng)該時時刻刻思考的問題，也是一個科技企業(yè)的本分。

不過，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界也不夠冷靜。甚至于出現(xiàn)了一些讓人擔(dān)憂的跡象。回顧2017人工智能領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破，算法、政策、資金，均創(chuàng)里程碑，業(yè)界歡呼鼓舞，這種情形像極了1999年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫的情形。

展望2018，偌大一個人工智能，優(yōu)秀項目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺失，三大難題橫亙眼前，又將如何破解？

2017年的三大突破

1、算法的突破

要說在2017年把人工智能引入輿論的，就不得不提圍棋人機大戰(zhàn)。來自谷歌旗下的AlphaGo以3：0擊敗了世界排名第一的柯潔，隨后AlphaGo Zero又取得超過AlphaGo的實力，贏得了100場比賽的全勝，并在40天內(nèi)超過了所有舊版本。

AlphaGo的前幾代版本，主要采用深度學(xué)習(xí)算法，一開始用上千盤人類棋譜進行訓(xùn)練。

AlphaGo Zero則跳過了這個步驟，自我對弈學(xué)習(xí)下棋，完全從亂下開始，采用的是強化學(xué)習(xí)。該系統(tǒng)從一個對圍棋一無所知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個強力搜索算法結(jié)合，自我對弈。在對弈過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整、升級，預(yù)測每一步落子和最終的勝利者。

強化學(xué)習(xí)其實也是機器學(xué)習(xí)的一個分支，強化學(xué)習(xí)是一種標記延遲的監(jiān)督學(xué)習(xí)。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當(dāng)?shù)臎Q策來達到一個目標，是一種序列多步?jīng)Q策的問題。

AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)也很值得研究。

在過去的三十年，深度學(xué)習(xí)運動一度被認為是學(xué)術(shù)界的一個異類，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度學(xué)習(xí)成為主流，應(yīng)用于語音識別、圖像標簽以及其他無數(shù)在線工具的用戶體驗。

有趣的是，臨近年底，深度學(xué)習(xí)之父Hinton新論文Capsule，斷然宣稱要放棄反向傳播和深度學(xué)習(xí)理論，欲自廢三十年功力再練一套新AI“功夫”。圈里圈外頓時蒙圈。

自我顛覆或醞釀著AI的另一次飛躍。李飛飛對此大為贊賞，發(fā)推特稱：沒有工具是永恒的，即使是反向傳播和深度學(xué)習(xí)。重要的是基礎(chǔ)研究繼續(xù)推進。

2、政策的突破

2017頂層設(shè)計已經(jīng)明確昭示產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，可以預(yù)期，2018年后各地將掀起新一輪的發(fā)展。

為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國，2017年7月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出三步走計劃，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平。

《規(guī)劃》旨在大力發(fā)展五大人工智能2.0技術(shù)(包括深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放和自主操控)，用以解決技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、社會和國防四大領(lǐng)域的問題。值得一提的是，規(guī)劃中還提到了讓中小學(xué)開設(shè)人工智能和編程課程，人工智能教育從娃娃抓起，一時間風(fēng)頭無兩，蓋過規(guī)劃。

繼《規(guī)劃》后，11月15日，科技部在北京召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項目啟動會，宣布依托百度、阿里、騰訊和科大訊飛四家公司，成立人工智能四大平臺，標志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。

作為創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家，2018年發(fā)展什么樣的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品、怎樣發(fā)展人工智能技術(shù)和產(chǎn)品？翻開《規(guī)劃》，尤其是關(guān)于“培育高端高效的智能經(jīng)濟”的內(nèi)容，一定可以找到一些思路：“大力發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)，將技術(shù)轉(zhuǎn)換成應(yīng)用，實現(xiàn)在智能軟硬件、智能機器人、智能運載工具(車、船、飛機、火箭等)、VR/AR、智能終端和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)器件的創(chuàng)新；加快推進產(chǎn)業(yè)智能化升級，促進傳統(tǒng)企業(yè)的改造，讓制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)和家居等各領(lǐng)域都實現(xiàn)人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用；大力發(fā)展智能企業(yè)，推動企業(yè)智能升級，推廣應(yīng)用智能工場；打造人工智能創(chuàng)新高地，鼓勵打造建設(shè)以人才、企業(yè)、生產(chǎn)要素為中心的產(chǎn)業(yè)群、產(chǎn)業(yè)園?！?/p>

3、AI投融資突破

一改前兩年的低調(diào)，2017年的資本，高調(diào)的聚集到屈指可數(shù)的較成規(guī)模的AI創(chuàng)業(yè)項目中。

7月11日，4.1億美元！商湯科技刷新AI領(lǐng)域單輪融資紀錄！

10月31日，4.6億美元！曠視科技獲4.6億美元C輪融資，再次刷新了融資記錄！

2017年，一系列眼花繚亂的融資事件陸續(xù)爆發(fā)。

2017年中國AI領(lǐng)域投融資創(chuàng)出歷史新高，一年內(nèi)總投融資達582億元。

在投資熱門領(lǐng)域方面，VC對計算機視覺與圖像、自然語言處理和智能機器人的關(guān)注持續(xù)全年，其趨勢基本符合騰訊研究院8月的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》和《中美人工智能創(chuàng)投趨勢報告》的預(yù)測。

值得一提的是，國產(chǎn)AI芯片獨角獸出現(xiàn)。長期以來，中國信息產(chǎn)業(yè)受制于人，在產(chǎn)業(yè)核心芯片方面的落后不僅僅是技術(shù)、資金的匱乏，更重要的還有產(chǎn)業(yè)生態(tài)意識的淡薄。AI芯片投資周期長，金額大，產(chǎn)出小的特點，使得很多投資商及企業(yè)對它望而卻步。而此次一億美元的融資，將用于發(fā)展國產(chǎn)AI芯片的產(chǎn)品化和市場化，有助于推動產(chǎn)業(yè)走向自主發(fā)展的道路。

粥多僧少，泡沫也在醞釀。由于創(chuàng)業(yè)公司成立數(shù)量較前兩年有所回落，2017年資金明顯偏向中后期、大多數(shù)是一些較為成熟的項目，金額相當(dāng)巨大。

2018年，投資人會不會對AI初創(chuàng)項目表示更多熱情？

許多AI初創(chuàng)項目，屬于“三缺一”項目，缺少獨創(chuàng)技術(shù)、缺少應(yīng)用場景、缺少成熟度，只有一個概念，徘徊在實驗室里，難以推開市場的大門，看起來有點懸。

2018年的三大難題

1、資金很多，項目不夠用了

當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險，主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項目供給數(shù)量少，市場對創(chuàng)業(yè)項目寄予很高的期望，而實際的產(chǎn)品體驗欠佳。

泡沫即將出現(xiàn)。在騰訊研究院的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報告中，分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個信號：

一是資金多而項目缺。

綜合過往數(shù)據(jù)和2017年前半年的情況，今年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底，在2017之際，美國新增企業(yè)數(shù)量范圍在25-30家之間徘徊。同時，美國的累計融資量持續(xù)快速增長，最后將穩(wěn)定在1380-1500億元的區(qū)間。

2018年后，中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復(fù)，但依然平緩。在這段時期內(nèi)，創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn)，找到一個新的有潛力的項目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項目。

到2020年，美國累計AI公司數(shù)量將會超過1200家，累計融資將達到驚人的2000億人民幣。中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，新增公司數(shù)量會上揚到30以上，預(yù)期融資累計量將會達到900-1000億元。

二是周期長而營收難。

通俗的說，人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí)，起源于上世紀八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下，前沿研究是由對已有方法的微小改動和改進組成，而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計出來了。

2006年，深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項目和技術(shù)，要想獲得消費者歡迎，還需要相當(dāng)長的時間。

從投融資趨勢來看，涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會增加。

一個依據(jù)是，據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年中國人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總?cè)谫Y金額近600億人民幣，在政府的鼓勵和行業(yè)并購中，2018年中國AI的投資將會持續(xù)大幅增加。

另一個依據(jù)是，行業(yè)并購開始加劇。根據(jù)CB Insights提供的數(shù)據(jù)顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購，為去年同期的兩倍。2018年，仍將延續(xù)這一趨勢。在資金增長的同時，中國AI企業(yè)數(shù)量卻不能同幅增長。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年呈現(xiàn)回暖，預(yù)期融資累計量將會達到900-1000億人民幣，而新增公司數(shù)量僅僅上揚到30家左右。

資金多而項目缺，周期長而營收難，項目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫何其相似。

2、事情很多，人不夠用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在炙手可熱，目前的困境是缺乏專家，一個博士生大概需要五年的時間培養(yǎng)，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學(xué)習(xí)，這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴峻。

人工智能競爭以頂級人才為根本。據(jù)說世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過50人，Andrew Ng表示深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域人才匱乏的主要原因首先是數(shù)據(jù)，對于解決某些領(lǐng)域的問題，獲取數(shù)據(jù)并非易事；其次是計算基礎(chǔ)架構(gòu)工具，包括計算機硬件和軟件；最后是這個領(lǐng)域的工程師培養(yǎng)時間非常長。所以科技巨頭們等紛紛通過收購初創(chuàng)公司來招攬人才。

作為國家未來的發(fā)展方向，AI技術(shù)對于經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進步起著至關(guān)重要的作用。而AI技術(shù)的研發(fā)，落地與推廣離不開各領(lǐng)域頂級人才的通力協(xié)作。在推動AI產(chǎn)業(yè)從興起進入快速發(fā)展的歷程中，AI頂級人才的領(lǐng)軍作用尤為重要，他們是推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。

然而，中國人工智能領(lǐng)域人才發(fā)展極為欠缺。

據(jù)騰訊研究院的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國約有20所大學(xué)的研究實驗室專注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人。遠不能滿足我國市場百萬級的人才需求量。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，我國人工智能領(lǐng)域人才分布嚴重失衡。

人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層(芯片/處理器、傳感器等)，技術(shù)層(自然語言處理，計算機視覺與圖像，機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，智能機器人等)和應(yīng)用層(語音識別，人臉識別)等組成，目前我國在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個問題如下：

問題一，產(chǎn)業(yè)分布不均。中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲備薄弱，尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺上，嚴重削弱中國在國際上競爭力。

問題二，供求嚴重失衡，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。過去三年中，我國期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位，如算法工程師，供應(yīng)增幅達到150%以上。盡管增長如此高速，仍然很難滿足市場需求。但是，由于合格AI人才培養(yǎng)所需時間和成本遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。

人才不足，是制約中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

近幾年來，Google不斷的收購AI領(lǐng)域的公司最主要的目的是“搶購”一批世界上最一流的專家，在一個迅速成長的人工智能領(lǐng)域里面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也相機而動。

可以推想，人才流動，還將加劇。人才引進，還需持續(xù)。2018年，無法緩解人才饑渴癥。

3、場景很多，路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI產(chǎn)業(yè)大事件，人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合，九大熱門領(lǐng)域遍地開花。

其中，醫(yī)療、金融、無人駕駛這三大熱點中的懸疑，更是大大的吊足了公眾的胃口。

懸疑一，AI醫(yī)療的變革的信號在哪里？

作為民生領(lǐng)域，醫(yī)療年年改，卻次次令人無奈。風(fēng)險投資也對AI+醫(yī)療有持續(xù)不斷的支持。2017年，每個月都有VC流入AI+醫(yī)療領(lǐng)域，國內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計融資額已超過180億人民幣。

科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應(yīng)用已有雛形，IBM Waston已應(yīng)用于臨床診斷和治療，在2016年就進入中國在多家醫(yī)院推廣；阿里健康重點打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺；騰訊在17年8月推出騰訊覓影，可輔助醫(yī)生對食管癌進行篩查。圖瑪深維11月獲投2億元，正在把深度學(xué)習(xí)引入到計算機輔助診斷系統(tǒng)中，晶泰科技(XtalPi)近期也融資1500萬美元，用于新一代的智能藥物研發(fā)技術(shù)，以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問題。

遺憾的是，盡管政府亮了綠燈，企業(yè)投了人力財力，但人工智能卻并沒有在醫(yī)療領(lǐng)域出現(xiàn)爆發(fā)。原因何在？在于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù)，而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)如同孤島。如何打破各方壁壘，保障健康的同時又保障數(shù)據(jù)安全性？這將是推動智能醫(yī)療快速發(fā)展的一個重要信號。

懸疑二，AI如何深層次的撬動金融？

與智能醫(yī)療面臨相同數(shù)據(jù)問題的還有金融領(lǐng)域，大量的可信度較高的數(shù)據(jù)握在各大銀行手中，AI怎么能夠撬出來這些數(shù)據(jù)以推動金融科技的創(chuàng)新，是創(chuàng)業(yè)者們絞盡腦汁思考的課題。

當(dāng)前，人臉識別、指紋識別技術(shù)作為驗證客戶身份、遠程開戶、刷臉支付，解決金融安全隱患的方案，已經(jīng)發(fā)展成熟正在逐步推廣。

如何利用知識圖譜挖掘潛在客戶、進一步深挖客戶潛在需求的技術(shù)也已較為成熟，而數(shù)據(jù)源的問題亟待解決。

美國的科技公司FutureAdvisor最早研制出“機器人理財顧問”。隨后，此類機器人理財顧問迅速風(fēng)靡全球。

2017年智能投顧更是火燒火燎，被視為是下一個風(fēng)口。但是，機器人炒股，結(jié)果賠了。

懸疑三，智能汽車究竟何時上市？

無人駕駛汽車被稱為“四輪機器人”，但其發(fā)展何時會像智能手機一般，人手一臺，徹底顛覆傳統(tǒng)手機進而推動整個產(chǎn)業(yè)變革？這答案仍然是個懸疑。

2017年，汽車行業(yè)內(nèi)智能造車勢力動作不斷，其中一部分已陸續(xù)交出答卷，讓產(chǎn)品接受市場的檢驗，而一部分仍在溫室中培養(yǎng)，等待結(jié)果。之所以稱之為“溫室”，是因為各行各界都對其予以厚望，尤其是在投融資上，雖然投資事件數(shù)不多，但金額達234億人民幣。

百度宣布開放阿波羅平臺。阿里巴巴與上汽集團等傳統(tǒng)車企展開合作。騰訊于年初成功入股特斯拉成為第五大股東，領(lǐng)投蔚來汽車首款純電動產(chǎn)品，已正式上市。

時間正在跟我們賽跑。2017年，無人駕駛車輛走上北京五環(huán)被交警調(diào)查，12月20日，一支百度Apollo無人車車隊，在雄安新區(qū)測試開跑。2018年初，北京順義區(qū)無人駕駛試運營基地正式啟動，成為北京出臺國內(nèi)首部自動駕駛新規(guī)以來，全市首個開展無人駕駛試運營的區(qū)域。2018年，誰會上路？行業(yè)和消費者都拭目以待。

回顧2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的幻滅，很多人依然覺得不可思議。那時候的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異，軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)ISP，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容ICP爆發(fā)，常有一日不見如隔三秋的感嘆。

2000年4月，納斯達克指數(shù)一路狂飆突進到歷史頂點，5400多點。但不幸泡沫破裂，資本市場崩盤。納斯達克指數(shù)迅速滑落。中間經(jīng)歷了9.11恐怖襲擊事件，還有安然事件。寒冬持續(xù)了3年時間，才慢慢走出低谷。

如今的AI產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展，與互聯(lián)網(wǎng)初期階段何其相似。

產(chǎn)業(yè)帶著耀眼的光環(huán)，肩負國家戰(zhàn)略的重任，高度依賴資本市場渠道，輿論高度爆炒，從業(yè)者無不都是三高社會精英。

第4篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

本文主要研究基于IBM和微軟的云計算技術(shù)架構(gòu)一個涵蓋醫(yī)療信息化全過程的醫(yī)療云公共服務(wù)支撐平臺，集成醫(yī)院人力資源綜合管理云平臺、護理崗位績效考核云平臺、醫(yī)院不良事件上報與預(yù)警云平臺、公共醫(yī)療信息服務(wù)云平臺、移動醫(yī)療云平臺，研究系統(tǒng)控制策略和運營機制，探索并建立一套行之有效的醫(yī)療云資源共建共享、信息安全、系統(tǒng)監(jiān)控與運行服務(wù)機制，率先在連云港建立起一個架構(gòu)技術(shù)先進、業(yè)務(wù)功能完備的醫(yī)療云應(yīng)用示范工程[2-4]。本系統(tǒng)要研究以下幾項內(nèi)容：1.1基于云計算的醫(yī)療信息資源整合技術(shù)研究。如果采用云計算技術(shù)來構(gòu)建醫(yī)療信息平臺，開展醫(yī)療云服務(wù)，那么首先需要解決的問題就是如何融合現(xiàn)有各類醫(yī)院信息化系統(tǒng)；因為目前的醫(yī)療由于多年來的發(fā)展，陸續(xù)引入了多種異構(gòu)的平臺，如何讓這些平臺無縫集成起來，是醫(yī)療信息資源融合首先要解決的問題；其次是不同醫(yī)院之間的信息共享和存儲問題，比如對于共用的信息資源，如何解決共享及訪問沖突的問題；最后是如何平衡不同管理模式和管理需求下的功能沖突。本項目擬采用微軟最新的云計算開發(fā)技術(shù)打造一個通用的醫(yī)療云平臺，對各平臺底層數(shù)據(jù)整合，實現(xiàn)各平臺基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的無縫集成和共享，減少數(shù)據(jù)冗余，消除信息孤島，降低數(shù)據(jù)維護成本，并可根據(jù)用戶規(guī)模動態(tài)分配軟硬件資源，提高信息資源利用率。1.2基于物聯(lián)網(wǎng)的移動醫(yī)療技術(shù)研究。由于全球都在設(shè)法利用無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的移動性、靈活性和快捷性，因此醫(yī)療系統(tǒng)具備了構(gòu)建移動醫(yī)療的平臺。開發(fā)移動醫(yī)療可以使醫(yī)護人員更準確、快速和高效地獲取病例信息，制定決策和采取措施；更多的醫(yī)療系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)作，使患者更方便地獲得醫(yī)療服務(wù)[5-7]。移動醫(yī)療信息系統(tǒng)充分利用HIS的數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)整合，實現(xiàn)了醫(yī)院信息系統(tǒng)向病房的擴展和延伸，加強醫(yī)院的信息化建設(shè)，幫助醫(yī)院實現(xiàn)臨床服務(wù)的無線化、移動化和條碼化管理，是智慧醫(yī)療發(fā)展的必然趨勢。1.3基于人工智能的醫(yī)療知識發(fā)現(xiàn)與服務(wù)研究。智能決策支持系統(tǒng)是人工智能和決策支持系統(tǒng)有機結(jié)合形成的一種新型信息系統(tǒng)，通過智能診斷實現(xiàn)對每位病人治療過程進行實時分析并提供預(yù)警、提示和智能輔助決策支持[8-10]。還可以利用個性化推薦實現(xiàn)病人的個性化醫(yī)療，為自己量身制作醫(yī)療方案，可以有效解決重復(fù)檢驗檢查和重復(fù)治療問題，同時能提高醫(yī)生工作效率和加強對醫(yī)療差錯的控制，提高病人從醫(yī)的滿意度，從而使病人真正從智慧醫(yī)療中獲利。

2實現(xiàn)方案

本文結(jié)合IBM公司的云服務(wù)硬件解決方案和微軟公司的云計算軟件解決方案架構(gòu)醫(yī)療公共服務(wù)支撐云平臺。2.1區(qū)域醫(yī)療云服務(wù)平臺的體系架構(gòu)。醫(yī)療云服務(wù)平臺自身是一個融合多個業(yè)務(wù)子系統(tǒng)與異構(gòu)的管理軟件、是一系列軟、硬件和醫(yī)務(wù)與職能部門人員、各項政策支持的綜合系統(tǒng)體系。醫(yī)療云平臺以EMR（電子病歷）為核心，將CPOE、轉(zhuǎn)診管理和醫(yī)囑管理融入云計算平臺中，將醫(yī)療機構(gòu)中最重要和最核心的相關(guān)業(yè)務(wù)獨立出來，第三方系統(tǒng)提供可以使用平臺提供的統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范和接口標準擴展自己的服務(wù)[11-13]。平臺提供對各個分院、社區(qū)醫(yī)療點的業(yè)務(wù)支撐、病人信息共享和居發(fā)健康檔案試點，并逐步與其他醫(yī)院原有的HIS系統(tǒng)、LIS系統(tǒng)等進行數(shù)據(jù)接口集成，實現(xiàn)與其他醫(yī)療機構(gòu)，資源共享與數(shù)據(jù)融合。2.2移動醫(yī)療系統(tǒng)架構(gòu)。為了有效降低開發(fā)和維護成本，移動醫(yī)療系統(tǒng)采用三層架構(gòu)設(shè)計，各層業(yè)務(wù)相對獨立，層次劃分結(jié)構(gòu)清晰。終端分為移動護士工作站（護用PDA）和移動醫(yī)生工作站(醫(yī)用TPC)兩種。為了適應(yīng)大規(guī)模和復(fù)雜的應(yīng)用需求，應(yīng)用服務(wù)器能可根據(jù)業(yè)務(wù)需求的不斷變化，隨時進行動態(tài)響應(yīng)，并且可以方便的訪問異構(gòu)數(shù)據(jù)庫，能有效提高系統(tǒng)并發(fā)處理能力與系統(tǒng)的安全性。對于病患的識別技術(shù)采用基于13.56MHZ的被動式RFID，將RFID用于移動醫(yī)療，即能為患者提供更加安全的醫(yī)療服務(wù)，又可以保護患者的隱私數(shù)據(jù)[14-15]。采用RFID技術(shù)實現(xiàn)對患者診療過程中的每個環(huán)節(jié)跟蹤確認，協(xié)助和指導(dǎo)護士完成醫(yī)囑，由于有了醫(yī)囑執(zhí)行項目的電子化確認過程，可以實現(xiàn)對護理質(zhì)量的監(jiān)控和對護理工作量的量化，從而實現(xiàn)病人診療全過程的可視化管理。2.3醫(yī)療信息智能決策平臺架構(gòu)。隨著智能決策與個性化推薦技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的滲透，將智能決策融入到醫(yī)療信息化平臺中是一個重要的研究趨勢。醫(yī)療信息智能決策平臺的框架結(jié)合了中間件技術(shù)的多層構(gòu)架，底層為數(shù)據(jù)交換和共享層、中間為數(shù)據(jù)中心和決策信息支撐層、上層為決策支持應(yīng)用層和服務(wù)門戶層。平臺將區(qū)域衛(wèi)生信息平臺分解為四個層次結(jié)構(gòu)：部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換平臺、數(shù)據(jù)中心平臺、統(tǒng)一應(yīng)用平臺以及貫穿整個系統(tǒng)的系統(tǒng)管理維護平臺：

3結(jié)論

第5篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

據(jù)統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動，預(yù)計到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復(fù)合增長率將達31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動向，抓住風(fēng)口機會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機會進行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機器視覺技術(shù)概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關(guān)的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號進行分析處理的技術(shù)。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務(wù)，而是通過不斷學(xué)習(xí)來掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺識別主流，即機器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動者—“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費者體驗。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢，同時以場景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務(wù)按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺、通用技術(shù)平臺和應(yīng)用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場景對實時響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場需求。前置計算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領(lǐng)域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機器視覺領(lǐng)域擁有核心競爭力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當(dāng)大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過 R-CNN 訓(xùn)練大量標注后的手勢圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來的新領(lǐng)域（如無人車、服務(wù)機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機器人與工業(yè)機器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國內(nèi)的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭奪要點，應(yīng)用場景是著力關(guān)鍵

機器視覺的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價值的先進技術(shù)時，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語音識別技術(shù)

（1）語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語音識別技術(shù)經(jīng)歷了長達60年的發(fā)展，近年來機器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預(yù)測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態(tài)圈成主流

語音識別即將進入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術(shù)催生的新商機，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現(xiàn)實環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術(shù)。語音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結(jié)合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術(shù)成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標準性較強的行業(yè)），技術(shù)上實現(xiàn)可能性相對較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機會。

（2）NLP主要應(yīng)用場景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。

對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標的理解，去生成一個回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機遇

1)機器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開始進入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業(yè)為切入點，深耕垂直領(lǐng)域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計算等細分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領(lǐng)域；技術(shù)層的機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識別，語音識別及自然語言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)機器對醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術(shù)對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗的準確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)人機交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔(dān)診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然后伴隨半無人駕駛的普及進入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進入市場成熟期。預(yù)測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴張。

根據(jù)獨立市場調(diào)研機構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量產(chǎn)規(guī)模計算，理想假設(shè)所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年將達到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達15.52%。北京以領(lǐng)先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟基礎(chǔ)和科技實力，人工智能應(yīng)用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達，企業(yè)對數(shù)據(jù)需求強烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位，國內(nèi)與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進入。

從行業(yè)應(yīng)用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機器人企業(yè)，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強數(shù)據(jù)導(dǎo)向為人工智能的落地提供了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出，目前市場需求較大，商業(yè)機器人占據(jù)較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業(yè)積極推動應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍海，推動智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

第6篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

圖為：城市場景來源：wallhalla

騰訊的數(shù)字中國建設(shè)，落地到智慧城市方面也是建樹頗豐。除了深耕深圳與廣州等地區(qū)，云南、重慶、上海、青島等省市也在騰訊的助力下相繼開展智慧城市建設(shè)。

綜合其目前整體智慧城市業(yè)務(wù)開展情況，雷鋒網(wǎng)認為騰訊具體有3套邏輯：

一是數(shù)字廣東公司所主導(dǎo)的“數(shù)字政務(wù)”實踐，旨在消除政府各部門之間的數(shù)據(jù)孤島，連接更多城市信息；

二是騰訊云的超級大腦所代表的技術(shù)體系，在各個具體場景上構(gòu)建人聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和智聯(lián)網(wǎng)，讓AI in All；

三是在微信、QQ、支付、位置數(shù)據(jù)等應(yīng)用上連接民眾、政府和企業(yè)，讓民眾真正感知到政府的努力和企業(yè)的貢獻怎樣讓生活變得更美好。

因此，想要了解騰訊的智慧城市的整體布局，除了對騰訊旗下的具體應(yīng)用矩陣有所接觸，還必須深刻解讀“數(shù)字廣東”與“超級大腦”兩個關(guān)鍵體。

騰訊做智慧城市，天生優(yōu)勢在應(yīng)用場景

目前，根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，騰訊擁有微信10.4億用戶、QQ 8.05億用戶、微信支付8億用戶、日均600億次的全球定位請求。。

為了真正便捷民眾生活，騰訊在技術(shù)和場景上形成了點線面的結(jié)合，其中，以各式各樣的應(yīng)用最為明顯，也是目前騰訊整個“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實踐，包括以下幾個層面：

·人工智能：涉及計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)，主要有騰訊優(yōu)圖實驗室、騰訊AI Lab、微信AI研究團隊、音視頻實驗室、量子實驗室以及機器人實驗室等前沿技術(shù)團隊。

·云計算：計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、AI、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)、CDN與加速、互聯(lián)網(wǎng)中間件、安全、開發(fā)者工具等超過180項的產(chǎn)品與服務(wù)。

·服務(wù)升級：涉及查詢服務(wù)、智能服務(wù)等，主要有微信智慧醫(yī)院、騰訊微校、微信城市服務(wù)、微信公眾號、小程序。

·生態(tài)：涉及投資合作，主要有眾創(chuàng)空間、騰訊開放平臺、微信開發(fā)者生態(tài)、騰訊產(chǎn)業(yè)共贏基金。

除了這些具體層面的一些應(yīng)用，智慧城市的模型“可復(fù)制性”至關(guān)重要，而“數(shù)字廣東”則為這種復(fù)制做出了寶貴的樣本打造，提供了最切實的可能性。

解碼“數(shù)字廣東”：廣東省政府“頭號政務(wù)工程”

數(shù)字廣東公司在騰訊整個數(shù)字中國戰(zhàn)略中的重要性不言而喻。其全名是數(shù)字廣東網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有限公司，由騰訊、聯(lián)通、電信和移動共同投資，于2017年10月正式成立。其主要業(yè)務(wù)集中在：

為數(shù)字政府改革建設(shè)工作提供技術(shù)支撐；

承擔(dān)方案設(shè)計；

省級電子政務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)的建設(shè)運維工作；

提供解決方案、系統(tǒng)管理、應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)融合、安全機制等專業(yè)化的技術(shù)服務(wù)。

據(jù)騰訊副總裁、數(shù)字廣東首席執(zhí)行官王景田告訴雷鋒網(wǎng)，這個公司是專門為了配合廣東省政府的“數(shù)字政府”改革成立的，目前擁有超過500名員工，其中三分之二以上為研發(fā)人員，其中包括來自騰訊和三大運營商的上百位常駐專家。

在業(yè)務(wù)開展上，數(shù)字廣東相對獨立，成立不到一年時間，卻創(chuàng)造性地取得了不小的業(yè)績：

·根基：在廣東，省級政務(wù)云平臺采用兩地三中心模式，在廣州、汕頭兩地建設(shè)三個機房，部署超過2000臺服務(wù)器，共6萬多核CPU，21000TB存儲，建成后建設(shè)規(guī)模將為全國第一。

·政府上云：對廣東省56個省直部門共1000多個系統(tǒng)以及21個地市政務(wù)信息系統(tǒng)進行遷移上云，遷移完成后上云系統(tǒng)數(shù)量全國第一。提供從底層基礎(chǔ)設(shè)施到上層應(yīng)用軟件等各類服務(wù)超366種，服務(wù)能力全國第一。

·“粵省事”APP：2018年5月正式上線的“粵省事”移動民生服務(wù)平臺，是廣東“數(shù)字政府”首個改革建設(shè)成果，是全國首個集成民生服務(wù)微信小程序。

在推進數(shù)字政府的過程中，騰訊基本是以省為單位，或者是以市為單位推進——他們眼里，這是最有效的路徑。此外，其構(gòu)建的“1+N+M”的“數(shù)字政府”政務(wù)云平臺，形成“全省一片云”的總體架構(gòu)，包括：1 個省級政務(wù)云平臺、N個特色行業(yè)云平臺、M個地市級政務(wù)云平臺。

圖為：數(shù)字政府的總體架構(gòu)

“我們選擇數(shù)字廣東整體推進，同步考慮一個地級城市做數(shù)字建設(shè)。既有省政府的建設(shè)規(guī)劃內(nèi)容，也會有地市的建設(shè)規(guī)劃內(nèi)容，兩者是相結(jié)合的。”王景田如此談到。

“數(shù)字廣東”的打法是什么樣的？方法論解析

數(shù)字廣東依托騰訊“數(shù)字政府”工具箱理念，創(chuàng)新了“數(shù)字政府”的“3+3+3”建設(shè)模式，在他們看來，這個模式是一套非常系統(tǒng)的“數(shù)字政府”建設(shè)“方法論”：

“3大資源平臺”：為廣東省“數(shù)字政府”改革提供政務(wù)云平臺、政務(wù)大數(shù)據(jù)中心、公共支撐平臺三大基礎(chǔ)資源平臺；

“3大應(yīng)用”：根據(jù)民生、營商、政務(wù)等相關(guān)業(yè)務(wù)場景，提供“粵省事”移動民生應(yīng)用、廣東政務(wù)服務(wù)網(wǎng)、協(xié)同辦公平臺三大應(yīng)用；

“3大群體”：針對民眾、企業(yè)、政府三大群體提供相應(yīng)服務(wù)，從便利民生事項辦理、優(yōu)化營商環(huán)境、提升政府行政效率等多方面助力“數(shù)字政府”建設(shè)。

王景田一直說這個模式讓“數(shù)字廣東”更容易分清在數(shù)字建設(shè)中的定位。如何理解呢？“數(shù)字廣東”一方面希望實現(xiàn)“數(shù)字化助手” 這個目標，一方面會扮演連接器的角色，連接政府和民眾、連接政府和企業(yè)，同時在技術(shù)工具箱內(nèi)輸出能力，打造方便快捷的產(chǎn)品，最后再尋求合作，形成整個的生態(tài)體系。

“政府無論大小、經(jīng)濟強弱，3+3+3都需要的，我們在復(fù)制的時候會根據(jù)體量不同來復(fù)制，麻雀雖小，五臟俱全。復(fù)制的難度其實不大，速度和效果都很好?！?/p>

圖為：騰訊政務(wù)云技術(shù)架構(gòu)

很明顯的看到，“數(shù)字廣東”非常強地依賴于政務(wù)云的建設(shè)。王景田告訴雷鋒網(wǎng)，騰訊政務(wù)云建設(shè)主題思想是能夠以政府需求為導(dǎo)向，抓住其核心訴求，全方位解決問題，將政務(wù)問題提到極致，這也是騰訊云政務(wù)系統(tǒng)建設(shè)當(dāng)中秉承的一個基本思路。

2018年8月20日，騰訊與上海市政府達成協(xié)議，雙方將合力推動智慧零售、智慧城市、政務(wù)云等項目落地，騰訊還宣布設(shè)立華東總部，加速“一網(wǎng)通辦”政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)，借助微信等互聯(lián)網(wǎng)平臺提升便民惠民服務(wù)能力。

看得出來，盡管智慧城市概念可能更大，但是數(shù)字政府、政務(wù)云可以成為智慧城市里邊非常重要的建設(shè)內(nèi)容，而這就是“數(shù)字廣東”公司要去做的事情。

數(shù)字廣東的經(jīng)典案例解讀——粵省事

2018年，數(shù)字廣東落地哪些工作？王景田介紹說，有3點：

基礎(chǔ)平臺：政務(wù)云平臺+大數(shù)據(jù)平臺

標準支撐：統(tǒng)一標準+公共支撐

民生/企業(yè)服務(wù)：微信/網(wǎng)廳/公眾號+協(xié)同辦公

“粵省事”這款A(yù)PP可能集結(jié)了數(shù)字廣東過去一年的所有技術(shù)能力，因此成績也是喜人的：截至2018年8月中旬，小程序注冊用戶338萬，最高日訪問量在1456萬，公眾號粉絲數(shù)累計78.8萬，累計實名用戶數(shù)193.7萬，上線服務(wù)超過156項，累計查詢辦理量約2101萬。

圖為：“數(shù)字廣東”粵省事APP界面

它有4個突出的作用：

·“實名+實人”身份認證：對接公安部互聯(lián)網(wǎng)可信身份認證服務(wù)平臺，通過“實名+實人”或“實名+密碼”進行身份認證核驗單點登錄。通過實名身份驗證，統(tǒng)一管理電子證件。

·高頻事項指尖辦理：“粵省事”已上線駕駛證、行駛證、社?？ǖ仁笞C件，同時可辦理社保繳納、公積金查詢和領(lǐng)取、電子稅票服務(wù)、結(jié)婚登記預(yù)約、一鍵移車、交通違章處罰、出生證領(lǐng)取、居住證登記、靈活就業(yè)人員公積金自愿繳存等一系列高頻民生服務(wù)事項。

·關(guān)愛弱勢群體：“粵省事”面向殘疾人、外來務(wù)工人員、老年人三類特殊群體提供“指尖辦理”服務(wù)，其中殘疾人辦理殘疾人證、享受困難補貼、老年人養(yǎng)老金異地領(lǐng)取、勞動人事調(diào)解仲裁以及圍繞居住證積分入戶、外來子女享受教育等多項服務(wù)，線上辦理實現(xiàn)根本性突破，解決了特殊群體最迫切需求的政務(wù)服務(wù)。

·優(yōu)化營商環(huán)境：將把更多與市民或企業(yè)息息相關(guān)的公共服務(wù)匯聚到該小程序，讓企業(yè)或群眾通過人臉識別、信息共享等新技術(shù)手段在手機上即可辦成事，個體工商可以實現(xiàn)在線登記。

“粵省事”已經(jīng)成為“數(shù)字廣東”一張靚麗的名片，在步入到別的不同城市進程中，他們還會打造更多類似的便民產(chǎn)品。當(dāng)然，切進政務(wù)領(lǐng)域的這一套打法很容易贏得更多的訂單，但除此之外，騰訊的智慧城市布局還是需要更多的技術(shù)作為支撐，除了云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等最底層的技術(shù)，“超級大腦”或許是集大成者，可以理解為充當(dāng)了整個智慧城市的指揮系統(tǒng)。

揭秘“超級大腦”：數(shù)字世界的操作系統(tǒng)和下一個十年的答案

幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭在踏足云計算產(chǎn)業(yè)時，都喜歡給出“技術(shù)輸出”的概念，騰訊云也不例外，并且希望在計算能力之外尋找差異化優(yōu)勢。

超級大腦的技術(shù)本質(zhì)是一款能夠連接云邊端的“智能操作系統(tǒng)”，這其中既包括以計算機圖象、語音識別、傳感器為代表的感知技術(shù)，來感知整個物理世界，也包括NLP、語音助手相關(guān)技術(shù)幫助人與物理世界和計算機世界溝通的智能交互，也包括使用智能決策來輔助醫(yī)療診斷、升級智能制造等。

騰訊集團副總裁、騰訊云總裁邱躍鵬近期表示，在騰訊云是“AI in All”，與各行業(yè)緊密結(jié)合，主要有城市超級大腦、醫(yī)療超級大腦、工業(yè)超級大腦、零售超級大腦和金融超級大腦。騰訊董事會主席兼首席執(zhí)行官馬化騰此前也指出，超級大腦可以看作是一個讓人工智能無處不在的智能操作系統(tǒng)：

“騰訊推出超級大腦的初衷，正是希望助力企業(yè)和政府建立自己的超級大腦，并且在城市、工業(yè)、零售、金融、醫(yī)療等各行各業(yè)提供智慧解決方案。”

值得關(guān)注的是“城市超級大腦”，針對不同城市的場景化、細分化需求，城市超級大腦覆蓋了智慧交通、智慧安防、智慧政務(wù)、智慧園區(qū)等功能，比起單一的警務(wù)平臺，城市大腦搭建起了全方位多層次的生態(tài)服務(wù)，旨在實現(xiàn)解決便利性的量變到提升城市管理水平的量變。

據(jù)了解，在深圳的警務(wù)試點中，城市超級大腦一年為市民節(jié)省辦事時間428萬小時，節(jié)省辦事成本約1億元；而寧波服裝小鎮(zhèn)的消防局依托城市超級大腦為1000家企業(yè)80000人守護平安，僅在2018春節(jié)期間就排除火災(zāi)風(fēng)險79起，將災(zāi)難扼殺于萌芽階段。

由此可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)潛移默化地改變了城市的管理方式，也改變了傳統(tǒng)的生活方式?！俺鞘谐壌竽X”的應(yīng)用，無疑就是最好的例子。

當(dāng)然，超級大腦并非是騰訊云的一己之力，而是聯(lián)合騰訊AI LAB、優(yōu)圖實驗室、微信AI團隊、機器人實驗室、量子實驗室等內(nèi)部優(yōu)勢團隊的前沿技術(shù)之力推出的產(chǎn)物。另一方面，騰訊云也將聯(lián)合更多合作伙伴不斷拓展超級大腦應(yīng)用領(lǐng)域，讓各行各業(yè)都能擁有屬于自己的超級大腦。按照騰訊官方的說法，超級大腦是一個不斷進化的體系，將智能連接云、邊、端與行業(yè)，推動所有行業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標。

超級大腦的誕生，某種程度上說是騰訊內(nèi)部技術(shù)體系融合的結(jié)晶。

不得不說的城市場景案例——騰訊覓影

在大大小小的場合，騰訊一眾高管們?yōu)椤膀v訊覓影”站臺不是一回兩回了。這究竟是怎樣的產(chǎn)品，以至于一提到智慧醫(yī)療，就會立刻將彼此聯(lián)系？

騰訊覓影是騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的杰作，作為醫(yī)療超級大腦應(yīng)用的一個側(cè)面，但因為其在城市場景與居民生活中較為常見，本文暫將其算在智慧城市的范疇。它的原理是采用AI影像技術(shù)、NLP技術(shù)等提升醫(yī)生診斷效率，降低漏診率，借助這一平臺，騰訊已和超過100家三甲醫(yī)院合作，對食管癌、肺結(jié)節(jié)、糖尿病視網(wǎng)膜病變等疾病進行篩查。

據(jù)了解，國家科技部已經(jīng)明確依托騰訊建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。而自2017年8月推出以來，騰訊覓影已經(jīng)構(gòu)筑起兩項核心能力：

AI醫(yī)學(xué)影像分析：利用AI醫(yī)學(xué)影像分析輔助醫(yī)生篩查食管癌、肺結(jié)節(jié)、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、乳腺癌等疾病;

AI輔診：利用AI輔診引擎輔助醫(yī)生對700多種疾病風(fēng)險進行識別和預(yù)測。

圖為：騰訊覓影AI輔診開放平臺架構(gòu)圖

目前騰訊覓影正通過與三甲醫(yī)院共建人工智能聯(lián)合醫(yī)學(xué)實驗室的形式，推進AI在醫(yī)療領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。截止2018年7月，騰訊覓影已累計輔助醫(yī)生閱讀醫(yī)學(xué)影像超1億張，服務(wù)90余萬患者，提示高風(fēng)險病變13萬例，有效輔助臨床醫(yī)生提升診斷準確率和效率。

目前，騰訊覓影團隊由50多位博士以上學(xué)歷人工智能科學(xué)家，400多位AI應(yīng)用工程師以及數(shù)名醫(yī)療專家和產(chǎn)品經(jīng)理組成。騰訊覓影擁有價值數(shù)億的GPU計算集群，支撐著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的快速迭代，單個檢查超過500張圖片，6s即可運算處理完成。

隨著AI技術(shù)與城市場景不斷深入結(jié)合，騰訊覓影所代表的未來的城市醫(yī)療大門正在打開。

智慧場景落地 150+城市廣泛合作

在全國，騰訊的智慧城市正在進入哪些城市？

目前，騰訊智慧城市服務(wù)已全面覆蓋了河南、海南、上海、重慶、云南、天津、四川、貴州、湖北、陜西等超過35個省（市）地區(qū)，與150多個城市建立了廣泛的合作，合作領(lǐng)域涉及智慧城市、警務(wù)、交通、醫(yī)療、教育、出行、新零售、商圈等多個生活社交場景。

·廣州：除了電子政務(wù)云平臺建設(shè)，微信城市服務(wù)、微信小程序、人臉識別、位置大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)相繼落地，電子就診卡、微信醫(yī)保支付、電子病歷、醫(yī)學(xué)人工智能等醫(yī)療創(chuàng)新服務(wù)服務(wù)民生。

·深圳：騰訊慧眼的實名核身能力讓線下政務(wù)可以線上完成。深圳電子政務(wù)平臺，在微信上打造出一站式民生警務(wù)深微平臺，也實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)多跑路、老百姓少跑腿”。

·重慶：騰訊近期宣布了西南總部將落地重慶，這對于地處西南的山城來說是個產(chǎn)業(yè)大發(fā)展的機遇，畢竟騰訊的技術(shù)或者生態(tài)整合能力還是挺突出的。在重慶，騰訊還與武隆區(qū)共同打造全國首個區(qū)域級全域智慧旅游平臺——“一部手機游武隆”。

·上海：2018年8月20日，騰訊與上海市政府達成協(xié)議，雙方將合力推動智慧零售、智慧城市、政務(wù)云等項目落地，騰訊還宣布設(shè)立華東總部。。

·云南：從2016年底開始，騰訊就積極參與云南省"云上云"行動計劃戰(zhàn)略的實施，助力云南營造具有活力的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，圍繞"互聯(lián)網(wǎng)+警務(wù)"、"互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新"、云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域展開一系列合作。

·黃石：2018年8月16日，湖北黃石市與騰訊公司簽訂《“智慧城市建設(shè)”戰(zhàn)略合作協(xié)議》。黃石市相關(guān)單位與騰訊相關(guān)部門和單位簽訂了“微信乘車碼”、“智慧城市建設(shè)”、“引進智慧城市支撐項目”、“組建混合所有制公司”、“智慧醫(yī)院”等項目協(xié)議。

眼下，這個版圖正在與其他巨頭的硬碰硬中實現(xiàn)擴張。

中國智慧城市領(lǐng)先全球但仍需理性對待

智慧城市如火如荼，騰訊會因此陷入急躁冒進的怪圈嗎？目前來看，似乎不會。

“人們對于智慧城市的認知不一樣，可能是一個很大的夢想，實現(xiàn)時間需要10年。騰訊做智慧城市，一年能做到什么樣，我們就跟用戶說清楚，因此在智慧城市建設(shè)過程中，我們會用一個比較穩(wěn)妥、安全、實在的方式推進?！蓖蹙疤锶绱苏劦?。

騰訊是如此，其他廠商理應(yīng)也保有這種理性。

眼下，智慧城市年均復(fù)合增長率有望超過30%，2021年市場規(guī)模將達到18.7萬億元，市場巨大，但在行進過程中容易忘記維護自己的口碑與聲譽，或者忘記真正的找到屬于自己的打法。

第7篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

【摘要】介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、工作原理，在闡述醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)特點的基礎(chǔ)上，探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在臨床決策中的應(yīng)用過程，并以糖尿病為例，提出基于數(shù)據(jù)挖掘的輔助臨床決策支持系統(tǒng)設(shè)想，以利于提高醫(yī)院的臨床決策能力。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；臨床決策；決策樹

1 前言

隨著國家信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)建設(shè)目標的實施，企業(yè)在各種活動中普遍采用現(xiàn)代信息技術(shù)來提高競爭力。傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的管理信息系統(tǒng)已不能滿足決策者對數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，面向決策的知識管理系統(tǒng)正在蓬勃興起，智能決策支持技術(shù)成為目前迫切需要發(fā)展的方向。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也不例外，臨床決策研究已成為臨床醫(yī)學(xué)中的一個重要領(lǐng)域，當(dāng)下的臨床決策問題涉及到醫(yī)學(xué)信息學(xué)、循證醫(yī)學(xué)、費用-效益評估、衛(wèi)生技術(shù)評估、醫(yī)學(xué)倫理與法律等學(xué)科領(lǐng)域，因此在臨床決策中單一的經(jīng)驗-描述的研究綱領(lǐng)已不適應(yīng)當(dāng)代醫(yī)學(xué)發(fā)展的需要，需要引入綜合的決策方法，以使臨床醫(yī)療達到最佳療效。

2 數(shù)據(jù)挖掘

近年來，隨著電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展，醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS）和醫(yī)療設(shè)備的廣泛應(yīng)用，醫(yī)院數(shù)據(jù)庫的信息容量不斷膨脹。數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展解決了海量數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)檢索的效率問題，但無法改變“數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏”的現(xiàn)象。如何充分利用些寶貴的醫(yī)學(xué)信息資源來為疾病的診斷和治療提供科學(xué)的決策，促進醫(yī)學(xué)研究？如何在醫(yī)院信息系統(tǒng)中積累了大量的管理信息和臨床信息資源中挖掘深層次的、隱含的、有價值的知識？數(shù)據(jù)挖掘有解決這方面問題的能力，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展科學(xué)研究，提高醫(yī)學(xué)技術(shù)和醫(yī)院管理水平是很有必要的。

2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘可粗略地理解為三部曲：數(shù)據(jù)準備（Data Preparation）、數(shù)據(jù)挖掘，以及結(jié)果的解釋評估（Iterpretation and Evaluation）。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫中，可以發(fā)現(xiàn)其中的醫(yī)學(xué)診斷規(guī)則和模式，從而輔助醫(yī)生進行疾病診斷，實現(xiàn)臨床決策支持的效果。

2.2 臨床決策支持系統(tǒng)

在醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）中，主要有兩大分支：醫(yī)院管理信息系統(tǒng)（Hospital Management Information System， HMIS）和臨床信息系統(tǒng)（Clinical Information System， CIS）。HMIS主要目標是支持醫(yī)院的行政管理與事務(wù)處理業(yè)務(wù)；而CIS主要目標是支持醫(yī)護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫(yī)療信息，豐富和積累臨床醫(yī)學(xué)知識，提供臨床咨詢、輔助診療、輔助臨床決策，提高醫(yī)護人員的工作效率。

臨床決策支持系統(tǒng)（Clinical Decision Support System，CDSS）是屬于CIS中的一部分。CDSS是用人工智能技術(shù)對臨床醫(yī)療工作予以輔助支持的信息系統(tǒng)，它可以根據(jù)收集到的病人資料，做出整合型的診斷和醫(yī)療意見，提供給臨床醫(yī)務(wù)人員參考。系統(tǒng)主要采用基于決策樹和真值表的方法，接著出現(xiàn)了基于統(tǒng)計學(xué)方法的系統(tǒng)，研究人員針對不同醫(yī)療領(lǐng)域開發(fā)不同的臨床CDSS。基本的臨床CDSS由數(shù)據(jù)庫、模型庫和對話系統(tǒng)（人機交互系統(tǒng)）3個部分組成，如圖1所示。

2.3 挖掘算法

對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的主要目的是預(yù)測疾病和對疾病進行分類。分類和預(yù)測是兩種數(shù)據(jù)分析形式，可以用于描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢。

常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹、粗糙集、統(tǒng)計分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、模糊聚類、基于范例的推理(Case-Based Reasoning 簡稱CBR)、貝葉斯預(yù)測、可視化技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，常用于輔助臨床疾病診斷的方法，主要有①Bayes判別分析；②人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；③決策樹。其中，決策樹是一種非常有效的機器學(xué)習(xí)分類算法。決策樹方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)CLS，然后發(fā)展到ID3方法而為，最后又演化為能處理連續(xù)屬性的C5.0。有名的決策樹方法還有CART和Assistant。

決策樹學(xué)習(xí)著眼于從一組無次序、無規(guī)則的事例中推理出決策樹表示形式的分類規(guī)則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內(nèi)部結(jié)點進行屬性值的比較并根據(jù)不同的屬性值判斷從該結(jié)點向下的分支，在決策樹的葉結(jié)點得到結(jié)論。所以從根到葉結(jié)點的一條路徑就對應(yīng)著一條合取規(guī)則，整棵決策樹就對應(yīng)著一組析取表達式規(guī)則?；跊Q策樹的學(xué)習(xí)算法的一個最大的優(yōu)點就是它在學(xué)習(xí)過程中不需要使用者了解很多背景知識（這也同時是它最大的缺點），只要訓(xùn)練例子能夠用屬性——結(jié)論式的方式表達出來，就能使用該算法來學(xué)習(xí)。

近年將臨床診斷與治療設(shè)計成決策樹（Decision Making Tree）的形式，目的就是把決策思維在一定程度上予以具體化和規(guī)格化，使臨床決策思維按一定的程序進行，不致發(fā)生偏差和遺漏。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中識別真實、新穎、有用的、可理解的信息的復(fù)雜過程。盡管如今人們的研究重點放在對挖掘算法的研制、分析與應(yīng)用上，但數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)的預(yù)處理卻是整個挖掘過程中最耗時的活動，并且它們的結(jié)果影響整個過程是否能夠成功產(chǎn)生結(jié)果。圖2描述了數(shù)據(jù)挖掘的一般過程，實質(zhì)上是一個迭代的過程。

3.1 什么是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面廣、技術(shù)難度大的新興交叉學(xué)科。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)首先是以治愈為目的而搜集的，其次才是用于醫(yī)學(xué)研究的資源。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具有如下特點：

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隱私性（Privacy）——醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不可避免地涉及到患者的一些隱私信息，當(dāng)這些隱私信息使患者在日常生活中遭遇到不可預(yù)料的侵擾時，就產(chǎn)生了隱私性問題。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘者有義務(wù)和職責(zé)在保護患者隱私的基礎(chǔ)上進行科學(xué)研究，并且確保這些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的安全性和機密性。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的多樣性——由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)是從醫(yī)學(xué)影像、實驗數(shù)據(jù)以及醫(yī)生與病人的交流中獲得的，所以原始的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具有多種形式。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的多樣性是它區(qū)別于其它領(lǐng)域數(shù)據(jù)的最顯著特征。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的不完整性——醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的搜集和處理過程經(jīng)常相互脫節(jié)，以及一些人為因素使得醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫不可能對任何疾病信息都能全面地反映。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的冗余性——醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫是一個龐大的數(shù)據(jù)資源，每天都會有大量的記錄存儲到數(shù)據(jù)庫中，其中可能會包含重復(fù)的、無關(guān)緊要的、甚至是相互矛盾的記錄。

此外，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)還具有時間性特征。

3.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是支持決策過程的、面向主題的、集成的、與時間有關(guān)的、持久的數(shù)據(jù)集合，它以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為存儲數(shù)據(jù)和管理資源的基本手段，以統(tǒng)計分析技術(shù)作為分析數(shù)據(jù)和提取信息的有效方法，以人工智能技術(shù)作為挖掘知識和發(fā)現(xiàn)規(guī)律的科學(xué)途徑，是與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)、并行技術(shù)、多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)等相互浸透、互相結(jié)合與綜合應(yīng)用的技術(shù)。

創(chuàng)建基于HIS的數(shù)據(jù)倉庫，是從已有數(shù)據(jù)出發(fā)的數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法，稱之為“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的系統(tǒng)設(shè)計方法，它的基本思路是：利用以前建設(shè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，按照分析領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系重新考慮，組織數(shù)據(jù)倉庫中的主題，利用數(shù)據(jù)模型有效地識別數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫中的主題的數(shù)據(jù)的“共同性”（即建立主題間相互聯(lián)系的屬性）。

從數(shù)據(jù)倉庫的定義我們可以知道，構(gòu)建一個HIS數(shù)據(jù)倉庫需要完成：抽取主題；組織數(shù)據(jù)；獲取與集成數(shù)據(jù)和建立應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量增長，日積月累的數(shù)據(jù)之間有無關(guān)系，是否存在著一些潛在的模式或趨勢？這些我們都無法用眼或簡單的通過某種計算方式獲知，而必須對這些數(shù)據(jù)加以證明或修正，這時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就派上用場了。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用舉例

數(shù)據(jù)挖掘是一個利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程。

疾病的診斷過程實際上也是一個疾病分類的過程，是根據(jù)病人的疾病特征劃歸到某個疾病或疾病類的過程。一般的醫(yī)學(xué)書上把這一復(fù)雜的問題逐次分解成一個個小問題（疾病)的體系結(jié)構(gòu)，患者根據(jù)癥狀特征及不適部位定位到具體疾病類的具體疾病，這一過程與現(xiàn)實中的分類過程十分相似。

以判斷糖尿病為例，建立決策樹。

采用決策樹的方法，判斷患者所患糖尿病的類型。起點是血糖高，分支的條件是是否處于妊娠期，如果答案是肯定的，那決策樹就直接指向了妊娠糖尿病。因為如果患者是正在妊娠期的女性，在她們身上檢測出高血糖，是歸于妊娠糖尿病的。

如果答案是否定的，則屬于其他類型糖尿病，就要判斷患者是1型糖尿病還是2型糖尿病了。那我們應(yīng)該根據(jù)什么來判斷呢？

我們使用頻數(shù)計算法進行判斷。首先，這兩種糖尿病之間的差別主要體現(xiàn)在3個方面：是否有自發(fā)性酮癥，年齡，以及起病的快慢和病情的輕重。頻數(shù)是指所患疾病表現(xiàn)的臨床癥狀出現(xiàn)的頻率，頻數(shù)越大，說明越多的患者在患此種疾病是會表現(xiàn)出這種癥狀。把上述3種癥狀進行調(diào)查，得出相應(yīng)的頻數(shù)，就可以根據(jù)病人的表現(xiàn)癥狀，把對應(yīng)的頻數(shù)相加，最后我們就可以得出患者患有某種類型糖尿病的概率。

假設(shè)，經(jīng)過調(diào)查之后，我們得出的1型糖尿病的頻數(shù)表格見表1。表1 1型糖尿病頻數(shù)表（略）

如果患者性別為男性，起病較急，病情較重，年齡是25歲，有自發(fā)性酮癥表現(xiàn)。那么，根據(jù)上述算法進行決策，可以得出結(jié)論：患者患有1型糖尿病的幾率為95%。這就達到了輔助醫(yī)生決策的目的。

無論最終挖掘出來的結(jié)果是用來描述/理解、預(yù)測或是干預(yù)，我們尋求只是的目的就是為了運用知識，提高決策支持的能力。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，為決策支持系統(tǒng)開辟了新的發(fā)展方向，數(shù)據(jù)挖掘作為決策支持系統(tǒng)中的一部分發(fā)揮著重要的作用。

4 結(jié)束語

數(shù)據(jù)挖掘的目的是利用所獲取的知識理解事物、預(yù)側(cè)未來情況、進行積極的干預(yù)，為下一步的工作或決策提供基礎(chǔ)。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)是一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫，包括電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、病理參數(shù)、化驗結(jié)果等，而目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用于以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的關(guān)系數(shù)據(jù)庫、事務(wù)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，對復(fù)雜類型數(shù)據(jù)的挖掘尚處在起步階段。但是，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種解決方案，成為醫(yī)學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域重要的研究方法，必將為決策支持、科學(xué)研究帶來很大的方便和可觀的效益。

參考文獻

1 周愛華，鄭應(yīng)平，王令群. 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘綜述. 中華醫(yī)學(xué)實踐雜志， 2005， 4(2)：126~128.

2 屈景輝，廖琪梅，許衛(wèi)中，等. 醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫的建立與數(shù)據(jù)挖掘. 第四軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報. 2001， 22(1)：88~89.

第8篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

一場由阿爾法狗與棋手間展開的圍棋比賽，讓世界關(guān)注到人工智能（Artificial Intelligence，簡稱“AI”）技術(shù)的發(fā)展。百度百科對AI如此定義――它是對人的意識、思維等信息過程的模擬。AI雖不是人的智能，但卻能像人那樣思考、也可能通過深入的語言識別、圖像識別、自然語言處理等功能，超過人的智能。

盡管阿爾法狗只會下棋，但人類已經(jīng)意識到，其背后的技術(shù)力量正在帶來革命。特別隨著現(xiàn)代科學(xué)應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展，AI的智能程度逐漸提高，其思維的邏輯性和復(fù)雜程度已經(jīng)與人類的大腦相差無幾。AI技術(shù)在真實的應(yīng)用場景中正在對金融、醫(yī)療、教育等各個垂直領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性的變革。

就在日前剛剛結(jié)束的全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會（GMIC）上，創(chuàng)新工場的創(chuàng)始人李開復(fù)曾著重強調(diào)了AI技術(shù)與金融行業(yè)的結(jié)合。在他看來，AI所需的數(shù)據(jù)量大、有屬性標注且領(lǐng)域單一的特性，決定了AI技術(shù)必將在金融行業(yè)引發(fā)一次技術(shù)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)革新。

《中國經(jīng)濟信息》記者了解到，AI技術(shù)憑借深入的機器學(xué)習(xí)等優(yōu)勢，正對金融行業(yè)的產(chǎn)品、渠道、風(fēng)控、授信、決策等諸多方面產(chǎn)生深刻的影響，不僅推動了金融服務(wù)的個性化體驗，更讓用戶的財富管理趨向智能化。

加速布局AI應(yīng)用

“金融是一個不直接產(chǎn)生價值的行業(yè)?！弊x秒CEO周靜在接受《中國經(jīng)濟信息》記者采訪時指出，多年來，金融作為一項服務(wù)，卻占用了消費者較多的時間與體驗環(huán)境。

據(jù)了解，過去要是去銀行取款需要排隊，轉(zhuǎn)賬需要等待，支付更需要刷卡簽字等，而一旦開展了AI在金融行業(yè)的應(yīng)用，“不僅快速提高了金融效率，降低了金融邊際成本?！?/p>

周靜認為，在推動金融普惠的過程中，無論是傳統(tǒng)金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)還是金融科技公司，通過對大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)的運用，能夠幫助降低金融服務(wù)成本，提升服務(wù)效率。

不僅如此，當(dāng)AI技術(shù)與同樣飛速發(fā)展的金融科技相結(jié)合時，還會十分有效地將核心的金融風(fēng)控系統(tǒng)進一步量化，使金融變得更加規(guī)?；脩粝硎艿降慕鹑诜?wù)也會更優(yōu)化，普惠金融的步伐自然加快。

在中國，不僅有像螞蟻金服、宜信普惠、京東金融等金融科技的巨頭，更有像讀秒這樣“年輕化”的金融科技探索者，在積極地依托其天然的大數(shù)據(jù)等優(yōu)勢，將AI技術(shù)創(chuàng)新地嵌入到其產(chǎn)業(yè)鏈金融的各個應(yīng)用場景中，不僅使風(fēng)控體系優(yōu)化成效顯著，更讓客戶的體驗愈發(fā)高效、智能。

在采訪過程中，周靜指出，AI技術(shù)對金融產(chǎn)業(yè)的價值點，主要在于通過一系列的自主邏輯判斷和大數(shù)據(jù)運算，很可能會解決“風(fēng)險控制”這個金融行業(yè)長久以來一直存在的痛點。

讓金融風(fēng)控再升級

首先，傳統(tǒng)的金融風(fēng)控流程冗長，包括紙質(zhì)進件、錄入、復(fù)核、客戶預(yù)審、盡職調(diào)查、電核審批等，這導(dǎo)致人力成本、時間成本、運營成本的增加，也降低了運營效率?！岸鳤I技術(shù)的手段或應(yīng)用實現(xiàn)了流程自動化，可以予以解決這一低效問題?！?/p>

此外，傳統(tǒng)金融風(fēng)控往往只考慮強金融屬性的征信與風(fēng)控，鑒于央行征信覆蓋率不足，一定程度上造成了信息不全，客戶畫像不夠立體。“目前以大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)為基礎(chǔ)的智能信貸技術(shù)，可以全方位捕捉到網(wǎng)購信息、運營商數(shù)據(jù)、社交信息等弱金融數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)交叉驗證，讓用戶畫像更精準、豐富?！?/p>

其次，在反欺詐的運用中，傳統(tǒng)風(fēng)控往往依賴工作人員的經(jīng)驗，存在人為操作失誤和經(jīng)驗不足?！癆I技術(shù)使金融風(fēng)控具備了智能的人臉識別、設(shè)備指紋，可以更智能地進行鑒別欺詐。”

周靜認為正是以往金融風(fēng)控存在的痛點，才讓不少金融巨頭主動擁抱AI技術(shù)，或與具有智能技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)開展聯(lián)合風(fēng)控。像讀秒就作為智能信貸技術(shù)提供商，與華瑞銀行、新網(wǎng)銀行、中信證券、諾亞財富等展開聯(lián)合風(fēng)控。

“在合作期間，讀秒提供的智能信貸技術(shù)，可以很好地輔助金融機構(gòu)，完成更加精準的獲客，更立體的用戶畫像，更智能地反欺詐以及更高效的風(fēng)控。”在周靜看來，像讀秒這樣具備大數(shù)據(jù)優(yōu)勢及AI技術(shù)創(chuàng)新開發(fā)的金融科技公司，在精準的獲客、互聯(lián)網(wǎng)化的運營等方面，可以為金融機構(gòu)補足短板。

回顧中國信用借貸的歷史可知，“風(fēng)控”一直都是金融行業(yè)的命脈。誰提高了風(fēng)控的準確率和風(fēng)險評估的速度，誰就能夠引入更大的流量、涉足更大的市場。但值得注意的是，“在整個貸前、中、后過程當(dāng)中，AI技術(shù)只是提高金融的一種手段，整體的金融邏輯與核心是不變的。”周靜強調(diào)，像各金融機構(gòu)以大數(shù)據(jù)的形式采集數(shù)據(jù)，以AI技術(shù)創(chuàng)新開發(fā)應(yīng)用場景，目的是評價用戶的欺詐風(fēng)險、還款意愿、還款能力等，“本質(zhì)上是傳統(tǒng)金融考慮的核心因素。”而像一些金融機構(gòu)舉著“AI+金融”的大旗，宣稱可以用星座、血型等指標來智能風(fēng)控，卻是噱頭大于實際功效，與傳統(tǒng)金融的本質(zhì)并不相符。

邁向金融3.0時代

“銀行3.0時代已經(jīng)來臨。”中國銀監(jiān)會主席郭樹清曾表示，銀行業(yè)要利用金融科技，依托大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)，創(chuàng)新服務(wù)方式和流程，整合傳統(tǒng)服務(wù)資源，聯(lián)動線上線下優(yōu)勢，提升整個銀行業(yè)資源配置效率，以更先進、更靈活、更高效地響應(yīng)客戶需求和社會需求。

實際上，這個“銀行3.0時代”僅僅是金融科技的一個縮影。從當(dāng)前金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀可見，以大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)服務(wù)為核心的金融科技已經(jīng)從概念階段，逐步邁入了實踐落地的層面，不僅真正體現(xiàn)在金融機構(gòu)或者各互金平臺的日常運營層面，更讓金融與AI技術(shù)實現(xiàn)了場景間的融合創(chuàng)新。

如上文所言，融合發(fā)展的背后，就意味著顛覆和改變。如今由于AI技術(shù)的助力，不僅讓傳統(tǒng)金融的信息采集來源擴容，風(fēng)險定價模型智能化，投資決策過程規(guī)范化、信用中介角色正規(guī)化等，還大幅提升了傳統(tǒng)金融的效率，解決傳統(tǒng)金融的痛點。

需要明確的是，“AI+金融”的結(jié)合效應(yīng)還遠不止于此。通過洞悉用戶的需求，以及和AI技術(shù)的結(jié)合，金融機構(gòu)或金融科技公司可以根據(jù)用戶的行為軌跡洞察到他的需求和風(fēng)險偏好，自動為其進行資產(chǎn)配置，并幫助用戶追蹤、監(jiān)控風(fēng)險，使得有理財需求的用戶享受到“智能”級別的資產(chǎn)配置服務(wù)。

第9篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

【關(guān)鍵詞】計算機輔助信息分析技術(shù)框架

引言：計算機的出現(xiàn)使人類可以用其彌補自身邏輯與推理上的缺陷，使得計算機輔助信息分析日益壯大。人類可以與計算機分工合作，在各自擅長領(lǐng)域?qū)θ蝿?wù)分析處理，人類可以充分發(fā)揮其主觀能動性對計算機進行控制，讓海量程序化、結(jié)構(gòu)化或不斷重復(fù)的問題可以通過計算機處理得到解決，同時計算機的技術(shù)正在以迅猛的發(fā)展腳步引領(lǐng)著時代不斷進步，人工智能技術(shù)的逐步成熟使計算機對復(fù)雜且非結(jié)構(gòu)化的信息能夠準確分析與處理，同時社會網(wǎng)絡(luò)迫使人類對海量數(shù)據(jù)要加快分析與處理，為了使人和計算機能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補與人機聯(lián)手，完成復(fù)雜任務(wù)，是目前的技術(shù)亟待解決的重要課題。

一、計算機技術(shù)在現(xiàn)代信息分析的重要性

首先，計算機技術(shù)可以對分析能力與效率進行擴展與提高，具體應(yīng)用是體現(xiàn)在商業(yè)銀行的審計工作，擴大了審計經(jīng)營作業(yè)范圍，縮短審計時間，為審計工作提供高效的工作狀態(tài)。其次，計算機技術(shù)還可以對分析過程實現(xiàn)可視化并且對分析過程進行有效控制，搜索引擎在人立方關(guān)系中的應(yīng)用就是一個很好地例子。還有百度指數(shù)平臺可以通過關(guān)鍵詞與搜索創(chuàng)建相應(yīng)關(guān)系，計算機技術(shù)可以對決策活動予以支持，并實現(xiàn)真正的商務(wù)智能。同時，計算機技術(shù)還可以預(yù)測未來，對未來進行模擬，例如谷歌公司通過分析網(wǎng)民的搜索信息預(yù)測了具有及時性與準確性的流感趨勢[1]。

二、計算機輔助信息分析的研究現(xiàn)狀

在技術(shù)上，計算機的發(fā)展為其輔助信息提供了支持，國內(nèi)在上世紀80年代對決策分析系統(tǒng)，并建立了結(jié)構(gòu)框架，之后又相繼研究了計算機協(xié)同分析工作建立了協(xié)同競爭分析系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)成為主流方法，之后再分析領(lǐng)域加入了軟件化，之后人們又開發(fā)了本體架構(gòu)，使其對非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容向資源描述轉(zhuǎn)換，這些研究為計算機輔助信息分析提供了關(guān)鍵內(nèi)容，計算機輔助信息分析需要通過計算機平臺和工具對各個領(lǐng)域進行加工處理信息，對商務(wù)系統(tǒng)融入競爭情報是對計算機輔助的研究，在醫(yī)藥中，對復(fù)雜藥物進行計算，提升了藥物開發(fā)的工作效率，對于專利信息的分析，計算機輔助可以挖掘出有效情報通過關(guān)聯(lián)規(guī)則，對于藥物發(fā)現(xiàn)、專利分析、商務(wù)智能領(lǐng)域現(xiàn)代計算機輔助技術(shù)提供了分析工具，使人類得出分析成果。在大數(shù)據(jù)時代中，人類十分重視對計算機輔助信息分析，但是對于其專門的架構(gòu)體系還需規(guī)劃與搭建，更好的引導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展。

三、計算機輔助信息分析的技術(shù)框架

計算機在分析數(shù)據(jù)時要用到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)對聯(lián)機交易中的直接業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行處理，叫做聯(lián)機事務(wù)處理，并對數(shù)據(jù)分類匯總，形成指標儀表盤，建立決策，數(shù)據(jù)倉庫主要是分析關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源，對數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換、匯聚、清洗和抽取，形成主題圖形和報表，叫做聯(lián)機分析處理。對主題分析結(jié)論，進行智能分析，通過收集整理并分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為主題信息，對于倉庫概念與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及聯(lián)機分析實現(xiàn)三大領(lǐng)域的跨越。

（一）聯(lián)機在線分析

聯(lián)機事務(wù)處理英文簡稱OLTP，它在1993年由E.F.Codd關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之父提出，可以滿足快速響應(yīng)復(fù)雜查詢，數(shù)據(jù)界面直觀，在后臺有綜合引擎，是關(guān)鍵技術(shù)對于決策系統(tǒng)，它是對驗證性領(lǐng)略分析信息，有3種技術(shù)，分別為ROLAP技術(shù)、MOLAP技術(shù)和HOLAP技術(shù)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，聯(lián)機在線分析能夠結(jié)合其他分析技術(shù)，為大數(shù)據(jù)分析提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

（二）數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（DM），數(shù)據(jù)是被挖掘者，挖掘目的是將數(shù)據(jù)中的信息、模式、知識與規(guī)律進行提煉，挖掘定義很多，但是內(nèi)涵相同，從海量數(shù)據(jù)中找出規(guī)律與模式，來源于知識發(fā)現(xiàn)，從大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中總結(jié)并提煉知識精華，在人工智能、統(tǒng)計學(xué)、可視化技術(shù)、系統(tǒng)論、模式識別及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，同時也是對綜合性要求較強的新興學(xué)科[2]。

（三）社會網(wǎng)絡(luò)分析

社會網(wǎng)絡(luò)是種關(guān)系集合，分為個體網(wǎng)、整體網(wǎng)和部分網(wǎng)。社會網(wǎng)絡(luò)擁有規(guī)范的方法對社會屬性與社會關(guān)系進行分析，在分析社會與行為、經(jīng)濟與營銷以及市場與通訊領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上發(fā)揮著重要的作用，發(fā)現(xiàn)目標數(shù)據(jù)的特征，分析數(shù)據(jù)角色與數(shù)據(jù)位置以及數(shù)據(jù)變量，對它們的內(nèi)在聯(lián)系進行分析。

（四）大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)的特征是高速性、多樣性、規(guī)模性與價值性，分析技術(shù)需要創(chuàng)新與優(yōu)化，對于文本形態(tài)數(shù)據(jù)，如微博、網(wǎng)頁、論壇等，機器要學(xué)習(xí)算法并訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中找出未知信息，如市場分析和字符識別等。

四、計算機輔助信息分析面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

（一）主要挑戰(zhàn)

首先是大量的數(shù)據(jù)為計算機輔助帶來了挑戰(zhàn)，尚未應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)分析，其次是關(guān)系數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)多樣性，對于靈活性相對缺乏，分析不確定數(shù)據(jù)時仍存在挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)倉庫存儲時要按照主題進行，但是建立倉庫是初步性的，對價值的探索是計算機輔助的另一個挑戰(zhàn)。對于數(shù)據(jù)的處理速度要與分析同步，所以數(shù)據(jù)處理的加速是新的挑戰(zhàn)。

（二）發(fā)展趨勢

在社會學(xué)方面可以深入研究社會網(wǎng)絡(luò)、計算社會學(xué)與社會科學(xué)，另外技術(shù)方面對社交應(yīng)用生產(chǎn)與娛樂要引入更多的信息，促進移動計算與信息分析、社會計算的融合。

結(jié)束語：各個行業(yè)的發(fā)展都需要計算機輔助信息分析的支持，信息分析與科技的融合為人類的世界開創(chuàng)了新紀元。

【參考文獻】

人工智能輔助醫(yī)療決策精選(九篇)

第1篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第2篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第3篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第4篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第5篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第6篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第7篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第8篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

第9篇：人工智能輔助醫(yī)療決策范文

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