ai医疗解决方案范文

ai医疗解决方案篇1

1.1精准医疗与AI整合的成因

首先，AI通过算法的优化和深度学习技术，有效提升医疗诊断的效率和精准度。一方面，AI在更好的处理大数据，包括基因组数据、影像数据以及临床数据等方面为我们提供了有力的工具和手段。另一方面，当前医学研究数据的碎片化、数据利用的低效性及缺乏条理性和连贯性等现状，急需AI技术帮助人们通过大数据挖掘与分析把医疗大数据转换为支持临床决策需要的信息。精准医学的发展意味着今后将大量应用测序技术分析海量的生物数据样本，AI的引入有效解决了数据分析的效率与精准度，促进医疗行业加快进入精准医疗时代。其次，精准医疗活动为AI提供现实基础，为其提供海量数据样本及进行诊断结果的对比检验。精准医学是基于患者个人基因、环境、生活方式等方面的数据分析来制定个体化医疗，这就首先需要收集患者或受试者的基因样本进行基因检测，还需要采集分析患者的生存环境、生活方式、饮食状况等个人信息，除此之外，精准医学要深入解析遗传测序数据、研发个性化治疗方案，还需要建立有效的实验和药物筛选平台，以掌握不同基因型患者的药物代谢差异性，凡此种种，都会产生海量的数据[3]，精准医疗时代的来临为AI的发展提供了海量数据样本。AI需要用大量数据对其进行训练，因为只有用大量的带标签的数据输入神经网络进行训练，方便神经网络确定参数值，建立数据评价标准，而大量的遗传测序数据等为AI神经网络的训练提供了大量带标签的理想的数据样本。

1.2精准医疗与AI的整合带来新的隐私伦理问题

精准医疗和AI的交集整合、相生相进、系统生发，又产生了对患者隐私新的侵犯。因为一方面AI的发展需要收集大量的样本数据进行算法训练，以便在海量数据中进行精确计算，通过客观数据对未来进行高度精准的行为预测，并提供个性化医疗；另一方面，精准医疗要制定个性化治疗方案，则必须采集大量包括个体遗传基因在内的各种隐私数据，这也使患者个人的隐私受到了进一步威胁。借助AI这一强大的分析手段，一些非常敏感的个人健康信息可以十分方便地提取出来，一些隐私甚至处于随时被窥探的状态，个体对自身隐私日益失去控制。AI应用于精准医疗既是时展的必然趋势，二者的结合也是相生相长，系统生发的，我们对待精准医疗的AI模式不是担忧、害怕、逃避，而是我们主张在为人类福祉共同目的下为精准医疗的AI模式界定伦理边界，即不能让精准医疗下的AI技术按自身逻辑自由发挥，对AI技术在精准医疗的运用必须施加隐私约束，让其按照正确的人文方向前进。因此有必要对精准医疗AI模式下的隐私问题进行研究，以推进精准医疗和AI深入融合，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让精准医疗和AI更好地服务人类社会。

2精准医疗与AI整合的隐私伦理分析

2.1数据采集：精准医疗AI模式的精准造成患者的顾虑重重

致力于提供个性化医疗服务的精准医疗需要采集具有极强私人属性的个人数据，包括基因检测等，不可避免地需要对患者个人数据进行收集、处理和分析，由此可能会引起患者对个人数据泄露、被不合理利用等方面的担心。在数据采集时，为了能够获得个体的行为习惯等，必然要长期持续地收集大量的用户数据。个体生活习惯、生活方式、生存环境等有关的健康大数据信息，特别是基因数据带有极强的私人性特征，每个人都有特定的基因信息，通过基因信息就可以定位到具体的个体。AI应用于精准医疗，使得精准医疗借助AI技术实现更精准、个性化的目标[4]，同时AI的介入使得精准医疗不只是对未来疾病最准确的预测，还可以扩展到提供建议，指导人们对预测的结果进行更好的反应。但精准医疗与AI的强强联合加剧了人们的顾虑，因为这些非常敏感的个人数据也使不少患者心生恐惧，害怕个人医疗信息的泄露和不当使用可能带来如基因歧视等的不良后果，这重重顾虑导致患者难以放心接受精准医疗的AI模式服务。人们对精准医疗的AI模式的顾虑，将会使AI在精准医疗的运用受到抑制，从而精准医疗的AI模式给我们带来的各种可能的益处也将受到抑制。

2.2数据共享：个人数据的易取性加剧了患者对基因歧视的担忧

医疗数据的共享可能导致患者在不知情的情况下就被医疗机构或相关人员提取其相关信息，患者的一些隐私甚至处于随时被窥探的状态。如果智能系统掌握的敏感的个人信息被泄露出去，给个人、家庭甚至家族带来伤害，使恋爱受挫、夫妻感情损伤、参加保险被拒、就业困难等诸多问题，这些加剧了患者的心理焦虑和恐慌。据美国基因组资源国家中心1997年的一项全国性调查显示，在1000个被调查人中，接近67%的被调查者表示，如果雇主或健康保险公司能够得到检测结果的话，他们就不会做基因检测[5]。同时个体知道基因测试的结果也会给当事人造成巨大的心理压力，携带有某种遗传病基因的人会感到心烦意乱、焦虑不安。有关调查显示，在美国，从基因检测得知自己患有“亨廷顿舞蹈症”的年轻人的自杀率超过同龄人一倍以上。事实上，基因检测结果揭示的仅仅是一种患病的可能性，基因的表达受其他基因和环境等多种因素之间复杂的非线性关系的影响。人们对基因组测试结果往往容易促使个体片面理解或误解基因信息与疾病的关系、特别是与个人生活质量和健康的关系，这使致病基因携带者生活在一种无形的精神压力下。

2.3数据使用：数据的分析预测与数据监管的缺乏，隐私保护难以落到实处

分析遗传密码、性格特征、行为习性、生活轨迹、生活习惯等这些敏感的个人数据，给当前的隐私保护带来严重威胁。与大数据时代之前相比，现在更能挖掘出大量的个人隐私数据的潜在价值，且更难控制[6]。精准医疗面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于AI通过大数据对人们状态和行为的预测[7]。例如某零售商通过个人的网络轨迹历史记录分析，比家长更早知道自己女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息。大数据的价值更多源于它的N次利用，而知情同意在数据的N次使用中难以实现。2016年10月我国国家卫生和计划生育委员会的《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》虽然规定了医学研究要遵循知情同意原则，但对已经同意所捐献样本及相关信息可用于所有医学研究的，允许经伦理委员会审查批准后，可以免除签署知情同意书，但是并未写明是否还需要再次进行知情同意[8]。目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律。但这对那些既是数据的生产者，又是数据的存储、管理者和使用者的商家来说，我们很难单纯通过技术手段限制商家对用户信息的使用，各行各业的利益驱使使得个人隐私权更容易被侵犯，用户往往无法确定自己隐私信息的用途，在医疗实践中保护患者的基因信息安全存在诸多障碍。因此，如何在AI的发展过程中加强对个人数据利用的管控和对个人隐私的保护，已成为必须关注的问题。

3精准医疗与AI整合中隐私伦理问题思辨

3.1把控数据使用的度：支持精准医疗AI模式应用最大化的同时避免过度拟合

科学技术的发展对人类隐私的冲击和威胁从某种意义上讲是不能完全避免的，我们直面AI应用于精准医疗带来的隐私问题，通过把控数据使用的度，实现精准医疗应用支持的最大化同时避免过度拟合。AI在精准医疗实际应用中存在一个重要的问题，即在利用神经网络方法进行疾病预测建模时，对已知训练样本集的学习训练达到什么样的拟合精度，才能使预报模型对未知样本具有最好的预测能力。利用深度神经网络的强非线性拟合能力进行个体未来疾病风险预测，精准医疗提供了海量训练样本，保证了在有足够的训练样本的前提下对预测模型进行合理分类，构造了相应的疾病预测模型，但在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测结果带来不利的影响。平衡好精准医疗训练样本的拟合度，既可以防止过拟合现象带来的预测结果的不准确，又可以通过遏制对个体敏感数据的全面采集分析捍卫个人数据隐私。把控训练样本的拟合精度，只提取与预报量相关度高且它们之间相关为零、没有复共线性关系的主分量。一方面可以浓缩众多预报因子的有用信息，减少信息重复和噪声重叠，提高预报精度；另一方面又不会因过度采集挖掘个人数据造成隐私侵犯。

3.2推崇隐私保护的整体性：精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼

精准医疗数据隐私的保护受多种因素的影响与制约，研究AI时代的数据隐私保护，必须以系统整体理论为指导，把数据隐私的保护作为一个系统看待。系统论的整体性诠释了隐私保护的整体性，精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼。首先，精准医疗的伦理规范捍卫个体尊严。作为精准医疗的基础与核心的基因数据显示出个体的特征、预期寿命，未来疾病的风险，以及对疾病、环境和污染物的易感程度等，还会显示家族其他成员的遗传倾向和信息，因此基因信息对个人具有重大意义，它是一个人最重要、最基本的隐私，关系到一个人的尊严和命运。随着AI与精准医疗的进一步深入，明确数据隐私保护的伦理原则是精准医疗应用的前提条件。其次，精准医疗的法律制度框架为数据隐私保护提供强大后盾。精准医疗需要对患者具体信息，如个人基因、环境、生活方式等方面的数据进行收集、处理和分析，由此可能会引发患者信息泄露、被不合理利用等法律和伦理风险。为解决患者隐私权问题，美国白宫2015年11月了《精准医疗隐私与信赖最终原则》，试图建立一个广泛适用的基因信息保护方面的原则框架，为实践中精准医疗的具体实施提供指导[9]。目前我国并没有针对基因信息进行专门的立法保护，相关的法律法规十分零散，对医疗机构不得泄露涉及个人隐私的有关信息的立法大都是原则性的规定，仅笼统提出公民的个人隐私受法律保护，没有进一步的细化条款，司法适用也缺少细化指导和统一标准[10]。构建保护精准医疗应用数据隐私相应的法律制度框架成为我国促进精准医疗发展的当务之急。再次，隐私保护的技术开发是对精准医疗应用数据隐私保护的有效措施。目前主要的数据隐私保护技术有同态加密、差分隐私、黑箱访问和防止推理攻击等[11]。个人隐私信息保护技术的日益成熟，精准医疗的伦理规范的确立和相应法律法规的完善，从整体上协同护翼个人隐私信息的安全。

3.3瞩目新事物的发展变化：及时调治捍卫隐私策略

应对精准医疗技术突破的新挑战技术发展带来的不断挑战、基因技术的安全性有效性的尚不明确和个人隐私保护的动态性要求我们必须瞩目新事物的发展变化，及时调治捍卫隐私策略，应对精准医疗技术突破的新挑战。一方面，隐私内涵具有动态性与多维性，从古代乡土熟人社会的人我界限的模糊到现代工业社会隐私意识的提出，从私人空间避遭他人干扰和侵害到个人拥有对自身数据的控制权等，隐私的内涵随着社会生活环境的变化而变化[12]。它也随特殊的情景如时间、地点、职业、文化、理由等诸多因素动态变动，这些都表明隐私保护须随着信息技术的演化而变化，隐私与技术之间相互制衡，二者在保持某种张力基础上实现着融合统一。另一方面，由于基因本身的独特性和复杂性，目前大多数的基因技术的安全性和有效性有待验证，这也导致基因组技术涉及的隐私尚不明确。AI与精准医疗的不断发展拷问原有的伦理和法律规范，导致现有的隐私保护策略的失效。凡此种种，精准医疗的复杂性、动态性、不明确性也不断冲击原有个人隐私保护的范围、重新定义个人隐私的行为和挑战个人隐私信息的管理。目前AI与精准医疗正处于酝酿爆发阶段，而更多新的基因组编辑平台的加入也将进一步扩充基因组编辑技术在疾病分子机制探究、分子分型诊断和靶向治疗等方面的潜在应用[13]。随着精准医疗技术体系的持续发展，必会打破原有的隐私保护边界，我们应树立与时俱进的隐私观。实时关注医疗领域新事物的新成就、新突破、新变化，在具体的实践中重新协商隐私边界，动态地调整隐私保护政策，是我们未来社会应对精准医疗技术突破的应有之义。

4结语

ai医疗解决方案篇2

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.

[7] Montani S, Bellazzi R, Portinale L. Multi-model Reasoning in diabetic patient management[J].Intl. J. of Medical Informics,1999(53):61.

ai医疗解决方案篇3

如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。

人工智能成为新的生产要素

ai医疗解决方案篇4

如果时光倒流500年，你会如何对当时的人们述说今日的世界？在那个时代，哥白尼刚刚发表日心论，伽利略还在比萨斜塔抛掷铁球，吴承恩还在用毛笔写着《西游记》。如果你对他们说：“嘿，老兄，我对着手上的这个‘黑色方块’说句话，它不仅能让你看到太阳系长什么样，告诉你什么是重力加速度，还能直接把唐僧要去西天取的经下载给你看。”他们可能会觉得你要么是神仙，要么是神经。

AI从诞生到现在已经有60年的时间，期间经历两轮起落，呈阶梯式进化，走到今天进入第三个黄金期。如果按照其智能水平划分，今天的人工智能尚处在狭义智能向广义智能进阶的阶段，还是一名不折不扣的“少年”，未来拥有无限的可能和巨大的上升空间。

AI是一门交叉的学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。而同时，它也是一门交叉学科，属于自然科学和社会科学的交叉，涉及到哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等学科。因此人工智能领域的技术壁垒是比较高的，并且会涉及到多学科协作的问题，对任何公司来说，想做好人工智能将是一门大工程。未来不大可能出现一个公司能包揽整个人工智能产业每一个部分的工作，更可能的模式将是一个公司专注于一个相对细分的领域，通过模块化协作的形式实现人工智能领域的不同应用。

进化史呈阶梯状，以阶段突破式为成长模式：人工智能的发展经历了两次黄金和低谷期，

现在正经历着第三个黄金期。1956年，麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等年轻科学家在达特茅斯一起聚会，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能的诞生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知机，标志着第一款神经网络诞生。1970年，因为计算能力没能突破完成大规模数据训练，人工智能的第一个黄金期到此结束。

后直到1982年德普霍尔德神经网络的提出，人工智能进入第二个黄金期，之后BP算法的出现使大规模神经网络训练成为可能，人工智能的发展又一次进入高潮。1990年，因为人工智能计算机和DARPA没能实现，政府撤资，人工智能又一次进入低估。2006年，随着“深度学习”神经网络取得突破性进展，人工智能又一次进入黄金时期。

AI将由狭义智能向广义智能进化，虽然人工智能的诞生已经有60年的时间但如果把它比喻成一个人的话，当前的他应该还未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以将其分成狭义智能、广义智能、超级智能三个大的发展阶段，现阶段的图像与语音识别水平标志着人类已经基本实现狭义智能，正在向广义智能的阶段迈进。

狭义智能：即当前的技术已经实现的智能水平，包括计算智能与感知智能两个子阶段，计算智能指的机器开始具备计算与传递信息的功能，感知智能指机器开始具备“眼睛”和“耳朵”，即具备图像识别与语音识别的能力，并能以此为判断采取一些行动。

广义智能：指的是机器开始具备认知能力，能像人类一样获取信息后主动思考并主动采取行动。在这个阶段，机器可以全面辅助或代替人类工作。

超级智能：这个阶段的机器几乎在所有领域都比人类聪明，包括科学创新、通识和社交技能等。这个阶段目前离我们还比较遥远，到时候人类的文明进步和跨越或许将有赖于机器，而机器人意识的伦理问题也许将在这个阶段成为主要问题。

推荐引擎及协同过滤可以分析更多的数据

智能助手并不只局限于Siri等手机语音助手。微软率先在win10 系统中加入个人智能助理Cortana，标志着个人PC端智能助理的出现；图灵机器人以云服务的方式进入海尔智能家居、博世mySPIN车载系统，预示着多场景人工智能解决方案的潮流。初步实现人机交互的智能助手系统，已经被应用于智能客服、聊天机器人、家用机器人、微信管理平台、车载系统、智能家居系统、智能手机助理等多个软硬件领域。

垂直类网站及社交平台可以借助智能助手系统打造高专业度的“在线专家”以提升平台价值；企业可以借助以“语义识别”为基础的智能助手系统，打造智能客服，效率远高于传统的以“关键词对应”为技术支持的客服系统。

推荐引擎，是主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的对象。传统推荐引擎通常利用用户在平台上的历史记录进行推荐，效率低、匹配度不高。目前随着大数据和深度学习技术的推进，推荐引擎及协同过滤可以分析更多的数据，乃至全网数据，并模拟用户的需求，真正达到按需推荐。全球最大的正版流媒体音乐服务平台Spotify也利用卷积神经网络参与建设其音乐推荐引擎；谷歌也提出利用深度学习方法来学习标签进行推荐建设。出品纸牌屋的全球最大在线影片租赁公司Netflix 也利用深度学习网络分析客户消费的大数据，还计划构建一个在AWS云上的以GPU为基础的神经网络。

“餐厅推荐引擎”Nara，便是一个利用AI技术的推荐引擎。在上线之初，Nara 就取得了400万美元的投资。Nara 的数据库中有超过100000家餐厅的信息，并利用特有的“Nara神经网络”，学习使用者的偏好，最终达到“电脑帮你点餐”的目的。

而今年3月22日，国内AI领军企业阿里巴巴旗下的阿里云数加启动“个性化推荐”引擎对外公测，该引擎用于帮助创业者可以快速获得媲美淘宝天猫的个性化服务能力。阿里云数加上的推荐引擎能够以更低的成本完成开发，节省程序量达到90%，推荐引擎的搭建时间将由几个月缩短到几天。

对于不了解算法的人，只能实现标签规则类的推荐，但如果要做成机械化、类似协同过滤的算法，创业公司需要配置大量的算法工程师，人力成本很高。现在用了数加的推荐引擎，商家只需要做数据的ETL加工，推荐的结果集、训练集都不用处理，只需要调整参加即可得到推荐结果。

AI带给人们新的视觉？？？

医疗：为健康诊断和药品研发插上高飞的翅膀

健康诊断有望迎来新纪元，海量的病历数据和医学界的新研究成果，单靠人工很难及时筛选并利用，而引入人工智能技术将充分发挥这些信息的价值。例如著名的个人健康管理产品公司Welltok将 IBM的Watson功能融入旗下产品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的认知计算能力理解人类语言，实现与用户沟通的能力，从大量数据中进行分析并为用户提供健康管理相关的答案和建议，实现健康管理、慢病恢复训练、健康食谱等功能，这一领域的良好前景使 Wellltok公司近年的融资额连创新高。另外，2015年IBM斥资10亿美元收购医疗影像与临床系统提供商Merge，将研究如何实现 Watson的“辨读”医学影像功能。此外，AI 还可以从医疗中心获得的健康数据，通过大数据分析，实现根据分析患者行为来制定个性化治疗方案的功能。

智能家居：天花板尚远，AI有望成为核心

行业天花板尚远，增速有望保持在 50%左右， 《钢铁侠》中的“Jarvis”作为智能管家，除了起到钢铁侠的小秘书的作用，还帮主人打理着日常生活，向我们展示了一个理想中的智能家居系统。虽然我们目前可能离那个无所不能的智能管家还很遥远，但智能家居对我们生活的变革确实已经开始了。根据《2012-2020 年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析报告》的预测，我国智能家居市场在 2016年将达到605.7亿的规模，同比增长50.15%，到2020年市场规模将达到3294亿，年均增速将保持在50%左右，具备充足的向上延伸空间。而智能家居想达到“Jarvis”般的终极效果，必然需要引入AI技术，实现家居的感应式控制甚至自我学习能力。

AI有望成为智能家居的核心，实现家居自我学习与控制。按照智能家居的发展进度，大致可以分为四个阶段：手机控制、多控制结合、感应式控制、系统自我学习。当前的发展水平还处在手机控制向多控制结合的过度阶段。而从多控制结合向感应式控制甚至自我学习阶段进化时，AI将发挥主要功能。到今天为止，家居的实体功能已经较为全面，未来的发展重点可能在于如何使之升级改造，实现家居的自我行为及协作，因此未来AI在智能家居领域的应用有望成为其核心价值。AI对智能家居的重构可以深入到方方面面，包括：控制主机、照明系统、影音系统、环境监控、防盗监控、门窗控制、能源管理、空调系统、花草浇灌、宠物看管等等。

无人驾驶：政策渐萌芽，AI决定可靠性

优点多、动机足、政策渐萌芽。据麦肯锡的调查显示，如果能解放驾驶员的双手，一辆无人驾驶汽车内的乘客通过移动互联网使用数字媒体服务的时间多一分钟，每年全球数字媒体业务产生的利润将增加 50亿欧元。此外，由于自动泊车无须为乘客下车预留开门空间，使得停车位空间可缩减至少15%。

如果无人驾驶汽车以及ADAS系统能够将事故发生率降低90%，即可挽回全美每年的损失约1千900亿美金。可以说诸多的优点使得无人驾驶技术的研发动机还是相当充分的，因此未来无人驾驶推行的力度应该还会保持在一个比较高的水平。美国勒克斯研究公司曾预计无人驾驶汽车的市场规模在2030年将达到870亿美元。

到目前为止，各国政府对于无人驾驶技术在政策上的支持正逐步放开，美国政府在年初刚刚宣布了40亿美元的资助计划；英国目前已经不需要获得额外批准和履约保证即可进行实际道路的无人驾驶汽车测试；而德国也在去年宣布将计划设立无人驾驶汽车测试路段，供安装有驾驶辅助系统或全自动驾驶系统车辆行驶；欧盟总部正在就如何修改现行有关驾驶的法律法规从而支持自动驾驶的发展展开讨论和研究工作；日本也提出要在2020年之前实现自动驾驶汽车方面的立法，并将自动驾驶作为 2016年9月七国集团交通部长会议的议题。

“无人汽车大脑”AI的智能程度决定了无人驾驶的可靠性。由于无人驾驶完全交由汽车的内置程序负责，因此AI就是无人汽车的大脑，而测距仪、雷达、传感器、GPS等。设备都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接决定了无人驾驶汽车在不同的路况、不同的天气、甚至一些探测设备出现故障的突况下能否及时做出正确的判断并灵活调整行驶策略，最终决定了无人驾驶汽车当前最亟待突破的可靠性。

NVIDIA 在2016年的 CES大会上了“Drive PX 2”车载计算机，以及一套与之搭配的具有学习功能的自动驾驶系统。该系统的亮点在于“自我学习”，通过让车辆自行分析路面状况，而不是在数据库中寻找预先储存的策略实现自动驾驶，系统背后连接着名为NVIDIA DIGITS的深度学习训练平台，最终连接到NVIDIA DRIVENET神经网络，为车辆的自我学习和完善提供支持。并且由于它是通过判断物体的行进轨迹而不是物体本身去计算路径，因此在驾驶时受天气影响较小。

AI 成必争之地

目前全球AI主战场依旧在欧美。Venture Scanner的统计显示，根据从事 AI相关业务的公司数量来看，目前全球 AI的主战场还是集中在北美和西欧地区。美国数量最多，达到450家左右的水平。而中国从事相关业务的公司数量还比较少，和俄罗斯、澳洲、部分欧洲国家及非洲南部国家水平接近，相比起欧美国家的AI公司数量，还有很大的提高空间。

Google：投资未来的人工智能帝国

建立Alphabet帝国，具备品牌背书效应。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、广告、地图、App、Youtube、安卓以及与之相关的技术基础部门”仍属于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都将独立出来，成为 Alphabet 旗下的独立公司。通过建立 Alphabet集团，谷歌将不同业务的研发独立出来，以子公司的形式进行业务开展，保留在Google这个品牌下的基本都是原有的传统强势业务。

而其它公司负责在各自的领域“打头阵”，一旦业务研发成功，母公司连带着google这个品牌都可以受益，而如果研发失败，也不会公司的品牌造成多大的不良影响，建立了良好的品牌背书效应。将机器学习技术应用到所有产品之中，我们不难发现，谷歌近年几乎将人工智能渗透到了旗下的各类产品中，可谓是全线铺开。正应了谷歌 CEO的那句话：“我们将小心谨慎地将机器学习技术应用到我们所有的产品之中。”根据当前Alphabet 的集团架构，我们将涉及到AI应用的子公司情况以及相应的业务开展情况罗列如下：

Nest：从事智能家居生态系统建设。2014 年谷歌以32亿美元收购 Nest。Nest 生产智能恒温器，它能够学习用户的行为习惯，并且根据他们的喜好去调节温度。同时，Nest 也提供火警探测器和家庭安全摄像头等智能家居。

Google X：谷歌各类创新技术的“孵化池”。Google X开展的与AI有关的项目有：无人驾驶汽车、Project Wing 无人机送货项目、对抗帕金森氏症的 Liftware“反抖”汤匙、用于疾病预警和健康监控的可穿戴设备、Project Titan 太阳能无人机项目、以及 Replicant 团队负责的机器人项目等。

Verily：从事生命科学业务，即原来的 Google Life Science。代表产品有可以收集佩戴者体温和血液酒精含量等生物数据的智能隐形眼镜，以及监控血液中纳米粒子的智能腕表。

DeepMind：深度学习算法公司。2014年谷歌以4亿美元收购了DeepMind。

DeepMind的算法源于两种机器学习方法的结合：第一种是深度学习，是受人脑启发的一种结构。深度学习系统能够从大量的非结构数据中获取复杂信息。第二种是增强学习，灵感源自动物大脑中的神经递质多巴胺奖励系统，算法不断通过试错来进行学习。目前，DeepMind在深度学习上面的研究成果已经开始用在谷歌的机器人项目中。

ai医疗解决方案篇5

【关键词】 狼疮性肾炎;肾活检;病理分型;临床表现

clinical and pathological analysis of 60 cases with lupus nephritis

jin ming,zhang hong. qichun second people’s hospital,qichun 435332,china

[abstract] objective to investigate lupus nephritis(ln) combined with renal biopsy and relevant laboratory parameters，and provide reference for assessing clinical patients’ condition and therapy.methods 60 patients with ln admitted during 2002—2009 in hospital were collected and their data of renal biopsy and routine laboratory tests were recorded.pathological classification was based on the standard criteria of who1995，and scored their active index(ai),chronic index(ci),tubular interstitial lesion(til).then we analyzed correlation between clinical activity index and pathological activity index. results type ⅳ was most common(41.67%)，type ii(33.33%) was next，type ⅴ (13.33%) and ⅲ(11.67%) were fewer.type ii and ⅲ usually manifested as nephritis syndrome，while type ⅳ and ⅴ mainly as nephritic syndrome.urine protein in patients with type ⅳ and ⅴ ln were higher than in patients with type ii ln.type ⅳ was the most active one with a prevalence of hematuria，renal insufficiency and anti-ds-dna antibody. ai in type ⅳ was significantly higher than others’ .ci and til scoring in type ⅳ was also higher than in type ii.there was a positive correlation between ln clinical activity index and pathological activity index.conclusions there is relation between pathological change and clinical manifestations of lupus nephritis;pathological classification could be foretold according to the clinical manifestations and necessary laboratory parameters.

[key words] lupus nephritis;renal biopsy;pathological classification;clinical manifestations

系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,sle)是自身免疫介导的，以免疫性炎症为突出表现的疾病，全身各系统均可受累，临床表现较复杂，其中最常受累的器官是肾脏，大部分患者均有肾脏病变，表现为狼疮性肾炎(lupus nephritis，ln)。狼疮性肾炎的肾脏病理变化是指导ln治疗的重要依据，对ln预后的评价也很重要，但肾脏穿刺组织活检术毕竟是一项有创检查，要求比较高，目前尚难普及，更多的治疗方案仍需依靠对临床表现及实验室检查的分析评估来制定，故了解肾脏病理变化与临床表现之间的规律性联系有利于ln的治疗。目前研究结果显示ln临床与病理的关系，有人认为联系不大，而另有研究表明它们之间联系较为密切，可以从临床表现和实验室检查大概推测其病理类型。本文回顾性总结了60例不同肾脏病理类型ln患者临床表现及实验室检查的特点，了解ln临床与病理的联系，旨在为临床病情的评估及治疗提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究对象 2002—2009年就诊于蕲春县第二人民医院的经肾穿刺活检的ln患者60例，其中女55例，男5例，肾活检时最大年龄50岁，最小13岁，平均(31.45±9.33)岁，平均病程(31.91±39.48)月。

1.2 病例纳入标准 所有患者临床上均符合美国风湿病学会1997年修订的sle诊断标准，同时伴有尿检异常。排除了1例肾脏病理活检报告不详及4例未查血清补体c3的患者。

1.3 研究方法

1.3.1 方法 比较各组肾穿刺时的年龄、病程、临床表现以及实验室指标的差异，分析临床表现及实验室指标与病理类型的关系，并分析临床活动指数及病理活动指数的相关性。

1.3.2 临床观察指标

1.3.2.1 ln临床表现 (1)肾炎综合征：轻至中度蛋白尿，伴血尿、管型尿，可伴水肿、高血压、肾功能不全;(2)肾病综合征：大量蛋白尿(>3.5g/d)，低蛋白血症(<30g/l)，可有高脂血症，多伴有高血压、血尿与肾功能不全;(3)肾功能不全：主要表现为血bun、cr持续升高，可伴有贫血、高血压、水肿。

1.3.2.2 具体各系统损害的表现 包括皮肤黏膜受损、关节炎、浆膜炎、神经系统和血液系统受累。

1.3.3 临床活动指数评分 采用sledai评分标准。

1.4 病理观察指标

1.4.1 病理分型 按照who1995年制定的病理分型标准分为ⅱ型、ⅲ型、ⅳ型、ⅴ型4组，ⅰ型和ⅵ型相对比较少见，本次收集的60例病例没有此2种类型。

1.4.2 活动性指数(ai)、慢性指数(ci)及肾小管间质病变的评分(til) ai和ci表示肾脏病变的活动性及慢性化程度。ai观察6个指标：毛细血管内皮增生、纤维素样坏死和(或)细胞核碎裂、细胞性新月体、透明血栓或白金耳改变、白细胞浸润、间质炎性细胞浸润;ci观察4个指标：肾小球硬化(节段或全球)、纤维性新月体、间质纤维化、肾小管萎缩。每种病变按(-)～(+++)分别评为0、1、2、3分，ai中的纤维素样坏死和(或)细胞核碎裂、细胞性新月体两项可双倍记分，依此计算，ai为0～24分，ci为0～12分。肾小管间质病变的评分观察4个指标：肾小管变性、坏死;肾小管萎缩;间质炎性细胞浸润;间质纤维化。根据病变的程度按无、轻、中、重度分别记0、1、2、3分，分数越高表明肾间质受损越重。

1.5 实验室检查 包括血、尿常规、肝肾功能、24h尿蛋白定量;免疫学检查包括抗核抗体(ana)、抗ds-dna(双链dna)抗体及血清补体c3。

1.6 统计学方法 计量资料以均数±标准差(x±s)表示, 计量资料用方差分析,计数资料用χ2检验或fisher检验，相关关系采用直线相关分析，均用spss13.0统计学软件处理。p<0.05为差异有显著性。

2 结果

2.1 ln的病理分型与临床表现关系 不同类型的ln其临床表现有较大差异，各型ln的发病年龄无明显差别。病程的标准差较大，提示病程变异度较大。本组资料中，临床表现为肾炎综合征者占66.7%，以ⅱ型及ⅲ型为主。表现为肾病综合征者占33.3%，以ⅳ型及ⅴ型为主。肾功能不全的发生率为30%，其中以ⅳ型发生率最高，跟ⅱ型、ⅲ型和ⅴ型比较差异有显著性(p<0.05)，而ⅱ型、ⅲ型、ⅴ型比较差异无显著性(p>0.05)。各病理类型均有大部分患者表现为皮肤黏膜损害、关节炎、血液系统损害，神经系统受累和浆膜炎则较少,各系统临床表现在不同病理类型比较(p>0.05)，差异无显著性。见表1和表2。表1 病理分型与临床表现的关系表2 不同病理类型ln的各系统临床表现注：不同病理类型组各临床表现比较，差异无显著性(p>0.05)

2.2 不同病理类型ln 的实验室检查结果 ⅳ型及ⅱ型ln血尿的发生率较高，ⅳ型与ⅲ型、ⅴ型比较差异有显著性(p<0.05)，其次ⅱ型血尿发生率较ⅴ型明显高，差异有显著性(p<0.05)，而ⅲ型和ⅴ型比较差异无显著性(p>0.05)。ln 24h尿蛋白定量ⅳ型和ⅴ型较ⅱ、ⅲ型高,与ⅱ型比较差异有显著性(p<0.05)，ⅱ、ⅲ型之间差异无显著性。血清白蛋白均有不同程度降低，各组间比较差异无显著性(p>0.05)。scr、bun升高的比率以ⅳ型ln为主，跟其他3型比较差异均有显著性(p<0.05)，ⅱ型、ⅲ型、ⅴ型之间差异无显著性。各型均有抗ds-dna抗体阳性，以ⅳ型阳性最多，与其他类型比较差异有显著性，血清补体c3及抗核抗体各型均有表现，但是各类型之间比较差异无显著性(p>0.05),见表3。表3 不同病理类型ln的实验室检查结果注：与其他类型比较,#p<0.05;与ⅱ型比较,p<0.05;与ⅴ型比较,p<0.05;与ⅲ型比较,p<0.05;血尿组fisher值=17.062，p=0.000;scr组fisher值=17.062， p=0.000;bun组fisher值=20.566， p=0.000;ds-dna(+)组χ2值=6.72， p=0.035;尿蛋白组f=3.078，p=0.035

2.3 临床活动指数与病理急性活动指数的相关性 结果见图1及表4，差异有显著性(p<0.05),说明呈显著正相关。图1是临床活动指数与病理急性活动指数的散点图，从图中看出两者呈线性分布的趋势。表4 临床活动指数与病理急性活动指数的相关性

2.4 ln的病理类型与ai、ci、til的关系 对不同病理类型ln的ai、ci、肾小管间质病变(til)分别进行评分，结果见表5。ⅳ型ln ai评分最高，与其他类型比较差异有显著性(p<0.05)，而ⅱ型、ⅲ型、ⅴ型比较，差异无显著性(p>0.05)。ci及til以ⅳ型为高，与ⅱ型比较差异有显著性(p<0.05)，与ⅲ型和ⅴ型比较差异无显著性(p>0.05)，而ⅱ型、ⅲ型、ⅴ型比较差异无显著性(p>0.05)。表5 ln的病理类型与ai、ci、til的关系注：与其他类型比较，#p<0.05;与ⅱ型比较，p<0.05。ai组f=17.004，p=0.000;ci组f=5.811，p=0.002;til组f=6.762，p=0.001

3 讨论

系统性红斑狼疮(sle)是一种多因素参与的自身免疫性疾病，累及全身多个系统，其中最常受累的是肾脏，狼疮肾炎是sle较常见且严重的并发症，其病理表现复杂多样,按who1995年制定的标准可分为6种病理类型:ⅰ型为正常或轻微病变;ⅱ型表现为单纯系膜病变,主要为系膜细胞不同程度增生,系膜有免疫复合物沉积;ⅲ型为局灶节段性肾小球肾炎，伴轻、中度系膜改变和(或)节段性沉积,可有不同程度肾小球硬化;ⅳ型为弥漫增殖性肾小球肾炎;ⅴ型为弥漫性膜性肾小球肾炎，病变与特发性膜性肾病相似;ⅵ型为晚期硬化性肾小球肾炎。本文资料显示，ln的病理变化以ⅳ型多见，占41.67%，其次为ⅱ型33.33%、ⅴ型13.33%、ⅲ型11.67%，与相关文献[1～5]结果基本相符。因为ⅰ型病变轻微,很少做病理活检, ⅵ型肾脏硬化萎缩后病理活检穿刺不宜进行,所以本次收集的60例病例没有此2种类型。各组患者的病程长短不一，各组病程的变异度也较大，提示通过病程长短来推测病理类型可靠性较差。临床表现为肾炎综合征者以ⅱ型和ⅲ型为主，表现为肾病综合征者以ⅳ型及ⅴ型为主，肾功能受损的发生率以ⅳ型最高, 说明ⅳ型ln病情较重，与有关文献结果基本相符[2]。在临床各系统表现中,各型患者大部分均有皮肤黏膜损害、关节炎、血液系统损害的表现，浆膜炎及神经系统受累相对较为少见。肾脏相关指标中，24h尿蛋白定量、scr、bun、镜下血尿在不同病理类型患者之间有明显差异，并且scr、bun按ⅱ型、ⅲ型、ⅳ型依次递增，能较好反映肾脏损害及(或)活动程度，可作为病情评估及指导临床治疗的重要依据之一;血清白蛋白水平各组间差异无显著性，对病情评估参考价值不大;抗ds-dna抗体、ana、c3等肾外活动指标中，以抗ds-dna抗体临床意义较大，ln为免疫复合物性肾炎，免疫复合物在肾的沉积可能与抗体的亚类、亲和力、滴度及所带电荷有关,抗ds-dna存在与否及滴度与sle的临床活动的关系各家报道不一。潘丽恩等[6]的文献报道抗ds-dna滴度与肾脏病理活动性指数无相关性。最近汪国生等[7]研究显示抗ds-dna、抗c1q抗体、抗核小体抗体均与疾病活动性指数、血沉、igg显著正相关，可以作为狼疮肾炎活动的指标，charles等[8]也认为抗ds-dna抗体的增高与sle的活动性有关。总之，在sle患者中，有40%～75%的患者抗ds-dna抗体阳性，目前多数学者支持抗ds-dna抗体不仅对sle有较高诊断价值，且与sle的活动性密切相关的观点，本文资料显示75%ln患者抗ds-dna抗体阳性，比前述5篇文章统计结果高，表现为ⅳ型、ⅱ型、ⅲ型、ⅴ型阳性率依次降低，与肾脏病理活动有较好相关性，支持其与ln活动密切相关这一观点。蛋白尿不仅反映肾小球损伤，而且还可引起肾小管间质损伤，是导致慢性肾脏病变进展的独立危险因素，高血压可进一步加重肾脏损害。本资料提示ⅳ型和ⅴ型ln的24h尿蛋白定量明显高于ⅱ型、ⅲ型，与高红宇等的研究结果相符[5]，ⅳ型ln 24h尿蛋白定量≥3.5g，即肾病综合征范围的蛋白尿占52%，而ⅱ型、ⅲ型未达15%，说明蛋白尿的损害轻重与病理类型的不同有关，也表明了ln患者蛋白尿的量与病情活动有相关性，与有关作者的结论相一致[9]。ai和ci的计算主要用于评估疾病的活动性和慢性化程度并决定治疗方案，ai≥10分，ci≥6分，提示病情重及预后不良[10]，ai高者，症状多且严重，表明ln高度活动，需要激素和免疫抑制剂冲击治疗，ai主要用于判断目前的病变是否将进展为不可逆的肾脏损害，与病程长短无相关性，但这些病变经过及时适当的治疗可能逆转。因此ai并不是一个判断预后的指标，而是在决定是否应用免疫抑制剂治疗时具有指导意义。ci可作为判断预后的指标，ci高的患者5年肾功能保存率明显低于ci低者，对治疗的反应较差。越来越多的研究证实肾小管间质病变是狼疮肾炎活动性及预后的非常重要的因素，间质病变程度通常与肾小球损害程度相关[11]，可导致肾小管酸中毒、失盐性肾炎、fanconi综合征和急性肾功能衰竭。已有研究发现ln的肾小管间质损害明显者，肾小管功能显著下降，血肌酐和尿蛋白水平明显增加，肾小管间质与肾小球急、慢性病理之间均显著相关，同时，其生存率及肾存活率有下降趋势[12]。本次研究结果表明ⅳ型ln的ai显著高于其他类型，其ci及til评分均较高，与ⅱ型比较差异有显著性，说明ⅳ型是活动性及病情较重的类型。目前，临床判断系统性红斑狼疮疾病的活动性普遍采用sledai评分标准：sledai评分总分10分及以上者，多为活动期;临床表现越多，分数越高，则活动程度越高。本文通过对60例sle并发ln患者分析了sledai积分与ai的相关性，发现二者呈正相关，而前面讨论的结果中病理表现活动的ⅳ型ln其抗ds-dna阳性率、蛋白尿及肾功能损害等表现疾病活动的指标均较其他类型高，也提示了临床活动与病理活动有相关性。有报道[13] 在ln的增生性肾小球肾炎中临床活动与病理活动是显著相关的，少数作者[6]则认为临床活动指数与病理活动指数之间并无相关性。也有报道[14]ln的病理活动指数与基因多态性有关，带有插入性ace基因的ln患者比其缺失性的患者显示出更高的肾病理急性活动指数，但是这不能说明ln病理活动与临床活动就无关。尽管部分患者临床表现的活动性与肾脏病理活动表现可能不一致，但总体而言，临床表现活动的患者大部分病理表现也是活动的。研究发现ln的临床表现与肾组织病理改变存在一定的相关性[15，16]。本组资料结果也显示了ln临床表现与病理类型有一定关系，ⅱ型及ⅲ型ln多表现为肾炎综合征，尿蛋白一般<3.5g/d，肾功能多在正常范围，预后相对较好。ⅴ型ln常有大量蛋白尿和低蛋白血症,可有肾功能不全,约半数患者表现为典型的肾病综合征。ⅳ型ln绝大多数也表现为肾病综合征，其血尿、肾功能不全的发生率最高，ai的评分显著高于其他类型，并伴有明显的血清学改变，如抗ds-dna抗体阳性、低补体血症等，说明ⅳ型ln是活动性最高、临床表现最突出的一种类型，预后最差，需要采取更为积极的治疗措施。总体而言，大部分ⅱ型ln患者有轻、中度蛋白尿，而且血抗ds-dna抗体和补体部分阳性，肾功能基本正常。ⅲ型ln患者大多有蛋白尿和血尿，约1/3患者出现肾病综合征，而肾功能不全少见，大部分患者均有抗ds-dna抗体增高，50%患者有补体c3下降。ⅳ型ln患者通常有大量蛋白尿、血尿，伴有不同程度的肾功能不全，绝大部分患者抗ds-dna抗体阳性，常有低补体血症。ⅴ型ln患者主要表现为中重度蛋白尿，其中1/2患者可呈肾病综合征，25%患者有镜下血尿，而部分患者可以有肾功能不全，抗ds-dna抗体增高，抗核抗体可呈阴性。换言之对于临床活动性sle，若出现血尿、大量蛋白尿、肾功能不全，则ln病理可能为ⅳ型，若为非大量蛋白尿、肾功能正常，则可能为ⅱ型或ⅲ型ln;对于非活动性sle，出现大量蛋白尿，但无肾功能损伤和明显的血尿，则可能为ⅴ型ln。尽管ln病理与临床有相关性，肾脏病理检查仍然是有必要的，肾活检对明确病理类型，了解ln的活动，指导治疗和判断预后都很有价值。部分实验室检查仅有轻度异常时，经肾活检也可以发现相当明显的肾损害。部分患者随着病程变化其病理类型也会发生变化。jacobsens等[17]发现，若肾活检时病程超过1年，则发展为终末期肾病的相对危险度为5.0，主张早期行肾活检以有效指导治疗。故有条件的情况下都应行肾活检检查，而在许多没有条件行肾活检时可以通过临床表现和实验室检查结果来推断病理类型进而指导治疗。

4结论

(1)ⅱ型和ⅲ型ln主要表现为肾炎综合征，肾功能多在正常范围，而ⅳ型和ⅴ型主要表现为肾病综合征;(2)ⅳ型ln的血尿、蛋白尿、抗ds-dna抗体阳性率及肾功能不全发生率较高，其ai、ci及til评分也较高，说明ⅳ型ln临床活动及病情较重，需要积极治疗;(3)ⅴ型患者主要表现为中重度蛋白尿，其中1/2患者可呈肾病综合征,部分患者有肾功能不全;(4)ln的临床活动指数与ai呈正相关关系，说明临床表现活动的患者其病理表现也往往是活动的;(5)从临床表现及实验室检查结果可以大概推测其病理类型。

【参考文献】

1 程勇军，高夏芬，林曦，等.32例狼疮性肾炎病理与临床分析.中国中西医结合肾病杂志，2005，6(3)：172-173.

2 奠维光.171例狼疮性肾炎病理与临床分析.医学文选，2003，22(6)：825-828.

3 裘影影.狼疮性肾炎肾损害的临床表现与病理分析.江苏大学学报(医学版)，2004，14(6)：512-513,515.

4 李?Q松，杨程德.狼疮性肾炎140例病理与临床分析.浙江医学，2006，28(12)：997-998.

5 高红宇，吕永曼，邵菊芬，等.58例狼疮性肾炎病理与临床分析.临床内科杂志，2002，19(5)：362-365.

6 潘丽恩，马骥良.狼疮肾炎的病理与临床关系探讨.中华风湿病学杂志，2000，4(5)：281-283.

7 汪国生，单曙光，杨国俊，等.三种自身抗体联合检测对狼疮疾病活动和狼疮肾炎的价值.中华风湿病学杂志，2006，10(3)：166-168.

8 charles pj.defective waste disposal：does it induce autoantibodies in sle?ann rheum dis，2003，62(1)：1-3.

9 nossent hc，henzan-logmans sc，vroom tm，et al.contribution of renal biopsy data in predicting outcome in lupus nephritis，analysis of 116 patients.arthritis rheum，1999，33：970.

10 曹晓红，傅秀兰.弥漫增生型狼疮性肾炎临床与病理参数分析.上海第二医科大学学报，2000.20(1)：64-66.

11 hill gs，delahousse m，nochy d，et al.proteinuria and tubulointerstitial lesions in lupus nephritis.kidney int，2001，60(5)：1893-1903.

12 王均玉，李幼姬.68例狼疮肾炎的肾小管间质病变探讨.中华肾脏病杂志，1999.15(2)：82-85.

13 mitjavila f,pac v,moga i, et al.clinicopathological correlations and prognostic factors in lupus nephritis.clin exp rheumatol, 1997,15(6): 625-631.

14 akai y.association of an insertion polyrnorphysim of angiotensin converting enzyme gene with the activity of lupus nephritis ain .nephro1,1999，51：141.

ai医疗解决方案篇6

人工智能经过60年的积淀，从去年开始在深度学习、跨界融合、人机协同和群体智能等方面，都出现了重要新进展。

现在，科技界、企业界的专家和创新型企业，包括一些年轻的创业者正在共同制定促进中国人工智能创新发展的规划。这个规划旨在推动人工智能在经济建设、社会民生、环保事业、国家安全等方面的应用。

人工智能和其他技术的结合，已经临近了突破点。随着人工智能被写入“十三五”规划纲要，有预测说中国人工智能市场规模2018年将突破380亿元。

“像100年前的电力，人工智能将改变几乎所有行业。”世界著名人工智能专家吴恩达有一句圈内闻名的论断，几年前，他担纲“百度大脑”研究，让中国企业跻身世界前列。

随后，以AlphaGo称霸棋坛为契机，人工智能成功吸引了中国投资圈和舆论场的注意力；就在刚刚过去的全国两会上，“人工智能”也成为热词，这些都显示出各界对这一新兴领域的重视。

写入《政府工作报告》

3月5日，全国两会上的《政府工作报告》提出：“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。”这是人工智能首次进入政府工作报告。

3月11日，科技部部长万钢在两会记者会上曾表示，人工智能可能会被考虑增加进政府面向2030年的重大科技项目的规划。“人工智能经过60年的积淀，从去年开始在深度学习、跨界融合、人机协同和群体智能等方面，都出现重要新进展。人工智能领域的重大项目，我们正在进行论证。”

万钢说，“人工智能是我们长期关注的领域，这次政府工作报告也提到了人工智能。”多年来，科技部通过“863”、“973”、科技支撑计划等一系列科技计划，积极推动人工智能技术发展。在关键技术攻关方面，重点支持了智能计算机系统、智能机器人、自动信息处理，在智能交通、智能电网、智慧城市等方面也支持了一批项目。

“我们的企业也很给力，大家看到了比如阿里巴巴、百度、腾讯、华为，他们都在进行这方面的研究，大家已经在市场上看到了一些。”万钢说，“江苏卫视《最强大脑》节目，有几位最强选手和人工智能PK，引起广泛关注，AlphaGo也是如此。人工智能确实取得了很快发展，它将会引领经济社会发展，改善我们的生活，特别是在精准医疗、养老服务等方面会有良好的发展前景。”

万钢表示，今后几年，中国将在深度学习关键技术、跨界融合的信息技术、人机协同的操作和控制方面，在群体智能和开放研究方面下力气。

“我们正在集聚科技界、企业界的专家和创新型企业，包括一些年轻的创业者共同制定促进中国人工智能创新发展的规划。这个规划旨在推动人工智能在经济建设、社会民生、环保事业、国家安全等方面的应用。同时，国家还要打好基础，中央财政将设立一个专项，主要是在基础研究、核心关键、共性技术上下功夫。这个研究必须是开放的，将来会有知识交流的平台，有开放的知识共享平台，要建立开放的软件平台、开源的硬件平台，以及专业化众创空间。这个规划目前我们正和相关方面共同起草，估计两会以后很快就会和大家见面。”万钢说。

成为两会热词

两会上，几位来自IT界的代表委员也积极发声，呼吁中国企业联手人工智能研究产业化，并认为这方面有可能超越美国。随着人工智能在两会热议，相关股票随之上涨。

全国政协委员、百度董事长李彦宏在两会期间的会上表示，政府工作报告中首次写入人工智能，意义堪比6年前“互联网”首次作为明确战略方向出现在政府工作报告中，以及两年前“互联网+”首次写入政府工作报告。李彦宏表示，在今年两会上提交的三项提案都和人工智能有关。

各家分析都认为，人工智能和其他技术的结合，已经临近了突破点。随着人工智能被写入“十三五”规划纲要，有预测说中国人工智能市场规模2018年将突破380亿元。

“未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰说。

“人工智能将掀起未来十年最重要的技术革命，这对我国来说是一个时代机遇。”全国人大代表、小米公司董事长雷军说。

中国企业力图弯道超车

两会期间，李彦宏曾表示，百度在无人驾驶汽车方向已经尝试做了几年，他认为在2021到2022年之间，无人驾驶车会实现商用。

李彦宏还介绍说，百度云将跟人工智能的各项技术，比如语音识别技术、自然语言理解技术、图像识别技术相结合，为很多行业提供解决方案。

“‘度秘’刚刚推出的时候只是寄生在手机百度里的一个功能，现在已经可以作为一个物联网的操作系统了，并可以植入到任何一个电器中，甚至那些目前还不通电的比如桌子，将来都可以变成智能的。所以，这样一个操作系统可以让人和工具进行自然语言的交流和对话。”

“^去，人都是要学习工具的使用方法，学习怎么调冰箱的温度，人类每发明一个工具，买来之后都要拿一个说明书看这个东西怎么用，这个是很反人类的。”李彦宏说，“其实真正符合人性的用法，应该是任何的工具都能听得懂人话，我觉得这是人工智能带来的改变，不管是冰箱、彩电、汽车，甚至是桌子、椅子，未来都应该能够听得懂人话。”他如是描述百度的人工智能愿景。

垂直细分领域，群雄并起

目前，美国人仍然在AI研发上坐头把交椅。去年震惊围棋界的阿尔法狗，来自谷歌旗下。谷歌的传统长项是机器学习，他们主攻智能家居系统、智慧医疗等技术；与谷歌竞争的一款围棋AI，则来自Facebook，他家的人工智能研究团队长于图像识别；而IBM的Watson早就出名了，最有希望率先用在智能医疗市场上。

中国方面，吴恩达主导的百度大脑引起了世界同行重视，百度也力图在无人驾驶领域领导世界，百度还将AI引入金融圈；语音学习识别方面，科大讯飞已经是行业翘楚。

目前，全球IT巨头力拼AI，基本上是利用本公司的海量数据培训机器，让它解决某一具体问题，比如辨认照片上的花朵，或者提高订餐系统的效率。而通用化的雄心壮志尚未落实。

研发“云端机器人”的达闼科技公司的联合创始人汪兵表示，机器人完成单项任务有很多应用，但让它使用人的工具完成日常任务，比如放下锅又拿起抹布擦桌子，可不容易。汪兵说，他估计2025年能够推出这样的住家通用机器人。

ai医疗解决方案篇7

关键词：居民收入 消费结构 关系实证

一、新常态下我国经济发展、居民收入和消费结构的主要演变特点

（一）经济增长进入高速向中高速换挡期

2012年、2013年全球GDP分别增长0.9%和2.2%，外需萎缩和全球化红利、国内人口红利衰退，导致我国经济增长从高速向中高速换挡。普遍认为，中国GDP增速将从改革开放以来的年均增长9.8%降低到今后一段时期的7%左右。在这一换挡期内，国内消费需求增长和消费结构升级对经济增长的拉动作用非常关键，对收入和消费结构演变的研究显得十分重要。

（二）居民收入处于避免中等收入陷阱关键期

2010年我国人均GDP超过4200美元，跨上“上中等收入”台阶，但目前还没有达到人均GDP12276美元的高收入标准。在上中等收入阶段，发展环境、收入阶层、消费心理、社会保障等领域都出现了新特征，如果不处理好与之伴生的矛盾，经济增长将较长期陷入十分缓慢甚至停滞状态。研究收入和消费结构的演变情况，有利于规避拉美国家经历的中等收入陷阱。

（三）消费结构调整承载扩内需建小康重大使命

调整投资与消费的关系，让消费承担应有的推动力，是我国发展转型的关键。我国正全面迈向小康社会，享受型消费逐渐盛行，特别是国家开始实施城镇化、“一路一带”等重大战略，对消费结构可能会产生积极影响。

二、收入结构与消费增长的关系实证

经济增长―收入增加―消费结构高级化―反作用于经济发展的传导机制，在各个时期或不同地区会略有差异。现选取山东为案例实证考察。建立多元线性回归方程：S=b0+b1Y1+b2Y2+b3Y3+b4Y4+μ，式中，城镇居民人均家庭总支出S为因变量，工资性收入Y1、经营净收入Y2、财产性收入Y3、转移性收入Y4为自变量。用山东省2002―2010年时间段数据（略），用eviews做回归分析，得到如下结果：

S=931.933 +0.6033*Y1 - 2.2299*Y2 + 5.4503*Y3

+ 2.1090*Y4

（1.7501） （-2.1584） （0.7006） （3.0666）

R2=0.997038，整体拟合优度好。F检验值为F=504.9493，大于在5%显著性水平和自由度为k=4、n-k-1=6条件下的临界值F0.05（4，6）=4.53，回归方程总体显著。t检验临界值t0.025（6）=2.447，模型中Y1、Y2、Y3的参数估计值都没有通过t检验，说明Y1、Y2、Y3对S的影响都不显著，只有Y4对S的影响显著。

结果表明，转移性收入（Y4）是影响家庭总支出的重要因素，这可能是由于政府对居民的转移支付力度加大，居民倾向于将之用于消费，从而引起家庭支出明显增加。工资性收入（Y1）属于刚性消费的主要来源，且基数大，增量部分更多用于积累，对消费的贡献不大。经营净收入（Y2）可能是企业用于扩大再投资，财产性收入（Y3）则被居民用于长期储蓄，两者对当期支出的影响都不大。

三、收入与居民消费结构变动分析

随着收入增加，消费结构从满足基本生存向发展型、享受型转变是必然趋势。我国的消费结构变化情况如何？本文运用扩展的线性支出系统（ELES）模型对此作实证研究。

（一）模型构建及数据选取

采用扩展的线性支出模型（ELES）。该模型假设消费者对各种商品或服务的需求数量取决于收入和各种商品的价格，基本表达式为：Vi=PiXi+bi（Y-ΣPiXi），i=1、2…n （1）， 式中Vi 为消费者对第i类商品或服务的支出额，Pi为第i类商品或服务的价格， Y为年人均可支配收入，PiXi为第i类商品或服务的基本需求支出额，bi为收入用于各类基本需求后的余额中追加购买第i类商品或服务的比例，即边际消费倾向，显然0≤bi≤1，Σbi≤1。由于PiX0i不易得到， 因此将（1）式变形，令ai=PiXi-biΣPiXi （2），将（2）式代入（1）式得：Vi=ai+bi+biY （3），式中ai和bi是待估计参数。从（3）式可以看出，这是以人均可支配收入Y为自变量，Vi为因变量的一元线性回归模型。

选取我国城镇居民7个收入阶层（最低收入户、较低收入户、中等偏下收入户、中等收入户、中等偏上收入户、较高收入户、高收入户），在2004―2012年，用于食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通讯、文教娱乐和其它杂项等8个类别的人均现金支出，可得到每年的7×8个截面数据（略）。

（二）边际消费倾向分析

基于我国城镇居民7个收入阶层各年的人均可支配收入，以及7个阶层用于8个消费类别的现金支出数据（即7×8截面数据），用公式Vi=ai+bi+biY进行最小二乘法估计，可得到参数bi，也就是各年各类商品的边际消费倾向，见表1。各年8个类别的边际消费倾向合计，就是该年总的边际消费倾向。

表1中各参数估计值ai 和bi均通过了t检验和F检验，R2较高。可以看出，2004―2012年我国城镇居民总的边际消费倾向从0.55下降到0.49，居民消费趋于保守。食品、交通通讯、居住的边际消费倾向处于前三位，食品的边际消费倾向逐年下降，并在2010年开始低于交通通讯，说明居民在满足基本生活之余将收入更多地支出到交通通讯和其他服务性上，消费结构有所改善。但医疗、文娱等现代享受型消费的倾向不高，且这些年有下降趋势。

（三）基本消费支出分析

消费需求可分成基本需求和非基本需求两部分。基本消费需求的计算，可以利用对模型构建中的（2）式ai=PiXi-biΣPiXi两边求和得：ΣPiXi=Σai/（1-Σbi）（4），将（4）式代入（2）式，就能可得到第i类商品或服务的基本消费支出：PiXi=ai+biΣai/（1-Σbi）（5），将表1已求得的ai、bi值代入（5）式，得到2004―2012年八类商品基本消费需求支出水平，见表2。

表2显示，我国城镇居民的基本消费支出从2004年的3874元增至2012年的8132元，9年间增加到原来的2.1倍，这为消费结构升级奠定了良好基础。基本需求总支出占实际消费性总支出的比重，即表2中的合计项，是反映居民生存型消费和享受型消费程度的指标。近9年来，生存性消费比重从2004年的58%不断下降，最低时降到2010年的49%，到2012年略有抬升。总体上，基本生存性消费比重维持在52%左右。

（四）消费支出结构分析

消费结构可用各类基本消费支出占实际消费支出（从国家统计局数据上直接获取）的比重来衡量。利用表2的各类基本消费支出数据除以对应的实际消费支出，可求得该比重，见表3。

表3中超过50%的项目有食品、医疗、文娱这3项，说明我国城镇居民食品、医疗、文娱的消费质量有待改善。食品基本消费占食品实际消费的比重约75%左右，食品享受型消费的比例偏低，只有25%。9年来，家庭用品、医疗保健、文化娱乐的基本消费比例有所上涨，其它5个项目的基本消费比例有所下降，特别是居住、交通、杂项等项目支出已经向享受型消费过渡。

四、结论与建议

对最近10年来居民收入与消费结构演变分析，得出以下结论：

一是转移性收入对家庭支出增加的贡献明显，工资性收入、经营净收入、财产性收入对家庭支出增加的贡献并不明显。这可能是模型设置问题，也可能是收入结构对消费支出的影响正在发生变化。

二是2004―2012年我国城镇居民总的边际消费倾向从0.55下降到0.49，居民收入增加的同时消费意愿不足。消费结构有所改善，但医疗、文娱等项目的享受型消费程度不高。

三是基本消费支出水平较快提高，从2004年的3874元增至2012年的8132元，基本生存性消费比重总体上维持在52%左右。

四是我国城镇居民的食品支出中有75%用于满足基本生活，享受型消费的比例只占25%。相对而言，居住、交通、杂项等项目的享受型消费支出较高。

根据上述结论，提出以下几点建议：一是关注收入结构变化对消费的影响，一方面加大转移支付力度，保障低收入群体的生活消费能力，一方面要挖掘工薪阶层、企业经营者的消费潜力。二是完善社会保障制度，解决困扰居民消费的养老、医疗、就学等问题，提高居民消费信心。三是培育医疗保健、文化娱乐等领域的消费热点，提高享受型消费比例。四是鼓励改善食品供应结构，促进居民食品消费从温饱型向健康享受型发展。

参考文献：

[1]张初兵，王康.天津城镇居民消费结构变化的实证分析[J].经济师，2008（10）

[2]周俊玲.北京市城镇居民消费结构的实证分析[J].商业研究，2007（7）

[3]黄赜琳，刘社建.基于ELES 模型的上海城镇居民消费结构动态变迁分析[J].上海经济研究，2007（6）

ai医疗解决方案篇8

6月14日，AI语音研发商“壹鸽科技”宣布完成近千万元天使轮融资，普西资本独投。该笔融资主要用于技术研发和市场投入。

壹鸽科技是一家专注于通讯领域整体解决方案的技术资源型公司。为企业提供人工智能语音服务。目前落地服务集中于金融、物流和地产行业。

普西资本是一家专业的私募股权投资管理机构，公司及其创始合伙人投资/服务涵盖军工、软件、TMT、医疗技术、汽车、文化产业、新农业、高端机械设备、百货食品零售、新能源等多类型行业，管理基金规模逾120亿元。

普西资本董事长周宇辉表示，在互联网黄金十年之后，从2016年起，未来十年都是人工智能投资的窗口期。不过这种窗口期是有层次性和逐步递进性的，其中语音服务就是现阶段人工智能取代高成本人力非常好的替代案例。在未来几年内，我们会看到客服行业和语音服务行业会发生革命性的变化和升级，这对于趋于老龄化和用工荒的社会来说，是极大的好事。

解决行业痛点，增效降成本

据壹鸽提供的数据，目前全国电话销售市场每年能够达到500亿规模，我国约有1600万人从事电销工作。电话营销行业长期存在成本高、管理难、转化率低等痛点，而语音机器人未来至少可替代该行业30%的人工。

针对提效降成本的行业刚需，壹鸽科技研发团队从售前支撑、产品设计、服务运营不断加强投入，建立了一套企业级人工智能服务的标准流程，并拥有全自主研发的语音机器人、软交换通讯平台。

壹鸽科技CEO黎宁在与传统行业对接时有深刻感受。近年来，基层电话服务人员的招聘成本和由人员流动性大带来的招聘压力都在增长，因此传统行业对智能语音机器人的接受度和付费意愿都较强。

自主研发软件平台，十年以上通讯经验

在服务通知业务上，壹鸽科技CEO黎宁举了一个物流快递派发环节的例子。智能语音机器人能在前端对信息与客户需求做初步的预判。当快递不能放在自动取货柜、或是长期无人取件、需要联系买家时，通过语音机器人的自动拨号，对用户是否在家、何时在、快递放置地点等信息进行触达、处理和输出，能够大大减少快递人员的工作量、提升工作效率。

智能语音机器人可以实现真人语言沟通、交互学习优化；并针对多种行业场景、多元目标人群，进行深度学习、提供定制化话术模板，实现特色功能管理与服务；并提供用户对接接口，系统可以对企业数据进行数据分析，进一步提升通讯效果。

壹鸽科技语音机器人已经上线1个月，AI语音企业付费用户数将近200家，包括中安信业、升学教育、中大教育、恒企教育、圆通速递、德邦物流、申通快运、中通快递、跨越速运、恒大地产等企业。

在技术上，壹鸽的AI技术使用清华大学最新研究成果，自主研发的智能语音机器人基于自然语音理解、语音识别、多轮对话管理以及知识图谱，可以实现全自动的机器人电话营销、推广及客户咨询等功能。

壹鸽科技CEO黎宁接受亿欧采访时说：“壹鸽的产品核心竞争力在于，壹鸽的创始团队是通讯出身，拥有10年以上软件交换通讯平台研发经验，并在语音引擎、通讯层出入口都有自主研发的核心技术，落实到具体使用情景中，对客户的意图理解更准确，预测结果更准确，客户体验也更好。”

智能客服赛道热闹，企业服务商业价值大

壹鸽科技CEO黎宁表示，AI语音服务随着企业级市场的发展，将会是人工智能最先落地的应用。AI语音应用，在未来5到10年内，大量企业到客户端的繁复简单沟通可以由人工智能语音来完成，成为服务营销人员最好的助手，遍及各行各业，并体现出很清晰的商业价值与社会价值。在人工智能语音领域，坚持自主研发，聚焦于行业精准场景应用，是壹鸽科技未来发展的主要方向。

电话机器人赛道逐渐热闹起来。