智能医学技术范文

智能医学技术范文第1篇

关键词:新医科;智能医学;人才培养

1绪论

健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。

2新医科背景下智能医学人才培养

2．1新医科符合医科改革的内在需求

随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。

2．2医工融合发展的必然趋势

随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。

2．3人工智能助力智能医学工程人才培养

随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。

3培养新医科人才的实施路径

3．1从医工融合研究的视角

智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。

3．2从医工融合研究的广度

目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。

3．3从医工融合研究的深度

(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。

4结语

本文研究和分析了新医科背景下智能医学工程专业人才培养理论的融合和发展，获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术，协同医学发展。适应服务健康中国建设的战略新要求，符合高等医学教育教学改革的内在需求，又满足地方医学院校智能医学工程人才培养的要求，深入推动基于“医工交叉、融合创新”的“新医科”人才培养技术创新和医学教育教学改革。

智能医学技术范文第2篇

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献:

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息,2007.

[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2001,(8).

[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).

[7]曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业,2009,(13).

智能医学技术范文第3篇

【关键词】人工智能 计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献:

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息, 2007.

[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2001,(8).

[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).

[7]曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业,2009,(13).

智能医学技术范文第4篇

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献：

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.

[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.

[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).

[6]马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2005，(4).

[7]曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业，2009，(13).

智能医学技术范文第5篇

【关键词】人工智能 医学领域

1 引言

人工智能（AI）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于Newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。

2 人工智能的发展

全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。

3 人工智能在医学领域上的应用

3.1 在神经网络中人工智能的应用

在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。

人工智能领域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是AI分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ANN是学习和训练为一体来达到智能的。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。

3.2 在中医学中人工神经网络的应用

在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。

由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。 按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、BP网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的BP网络。这种前沿网络非 BP网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性 I/0映射关系。凭借 BP网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的 I/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。

3.3 人工智能在临床医疗诊断中的应用

计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。

3.4 人工智能技术在医学影像诊断中的应用

目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。

Geoffrey Hinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-Fei Li教授举办的ImageNet ILSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。 这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司Enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。

人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。

4 总结

人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。

参考文献

[1]冯伍，张俊兰.人工智能在医学上的应用[J].电子设计工程，2010（01）.

[2]杨琴，陈家荣.人工智能在医学领域中的应用[J].科技风，2012（12），100-101.

[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）.

[4]铅笔道.人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗，2016（03）.

作者单位

智能医学技术范文第6篇

人工智能在医疗领域的广泛应用价值

目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。

人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。

据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。

比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。

在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。

在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。

从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来

目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。

沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。

自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。

IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。

相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。

目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。

此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。

毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。

中国版小小“沃森”不断面世

与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。

浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。

据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。

2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。

据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。

2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。

目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。

医学人工智能真正落地

需要全产业链配合

专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。

比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。

人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。

在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。

同时在产品的设计和研发上，需要数学家、计算机科学家或医学专家的联合攻关，任何单一力量都无法实现产品的推出。产品做出来之后如何在医疗系统中落地也是难题，一个医院可能有几十家系统厂商和上百个数据接口。如何让诊疗数据顺畅地流入人工智能系统中成为博弈的焦点。最后是跨界的人才和整合资源能力，即使是IBM Watson在真正落地的过程中，还有很多事情需要做，比如需要做好系统转化对接、做大量的医生的训练，同时也需要做好信息本土化。

智能医学技术范文第7篇

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。

4　结语

智能医学技术范文第8篇

本次在北京召开的主题为“创新驱动，应用引领，服务制造强国建设”的第一届中国人工智能技术与应用大会暨人工智能60周年颁奖典礼，由中国电子信息产业发展研究院主办，中国计算机报社、中国软件评测中心承办，在这样专家云集，汇聚多家高新技术企业和各类型人工智能新型产品行业性盛会上，何以嫦娥抗衰股份的“嫦美皮肤解码机器人”系列产品能战胜强手，脱颖而出？

专注医学抗衰 致力于智能机器人的医学应用

武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司是国内成功将现代人工智能学习机器人技术、云数据技术、物联网技术、高精度影像学技术等多学科综合运用于人类抗衰老医学临床的高新技术公司。“嫦美皮肤解码机器人”是武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司股改以来推出的首款高智能产品，该款机器人集皮肤图层解码、皮肤信息云数据比对、皮肤大数据在线分析、皮肤个性化解决方案等多项技术创新于一身，在皮肤精确检测的基础上，借助现代智能科技，开启了皮肤抗衰技术质的飞跃。

“嫦美皮肤解码机器人”用于专业生活美容、医疗美容和皮肤医疗机构的皮肤深度解析、评测、发展预测和提供个性化解决方案。嫦娥抗衰股份依托智能机器人，尝试医学抗衰机器人+抗衰生态圈的全新运营模式。就机器人而言，可以从水分、油分、紫质、暗斑、皱纹、色素、毛孔、色斑、纹理九个方面形成量化指标，而且科研队伍具有不断扩展开发新指标的潜力，与现有的市场上的皮肤检测产品相比较，“嫦美皮肤解码机器人”具有明显的优势。第一，皮肤检测的深度和精度更显卓越，全面表述皮肤状况的九大量化指标；第二，直观、准确的皮肤发展趋势预测能力，帮助客户和使用机构提前预防及有针对性地解决皮肤问题；第三，依托皮肤大数据、机器人自学习能力，不断完善皮肤检测体系，提供的皮肤问题解决方案更权威，在此基础上，结合移动端、PC端和机器人设备端等多终端互联，建立皮肤解码、养护、治疗的生态圈，以高科技和现代服务理念为基石，实现医疗机构、医美机构和消费者的多方共赢。

嫦娥抗衰股份前身是武汉雅典娜科技有限公司，公司自成立之初，就定位于人工智能新技术的研发。经过全面的市场和行业调研，公司将眼光聚焦于医学抗衰领域，开始人类医学抗衰的新技术和新产品研发。公司曾先后与武汉大学、华中科技大学、武汉理工大学等多家高校和专业研究机构形成战略合作，共同建立多个医学抗衰研究中心，2016年公司正式更名为嫦娥抗衰股份。

“嫦美皮肤解码机器人”是嫦娥抗衰股份两年磨一剑、锤炼而出，而能让嫦娥人矢志不渝的坚守最初的理念的，莫过于对人类抗衰事业不懈的追求，以现代智能科技解决人类抗衰问题的决心。

嫦美皮肤机器人 开创医学抗衰机器人时代

“嫦美皮肤解码机器人”是自主研发的智能型皮肤解码产品，可以自我学习和完善，具有精确的皮肤检测功能，却完全不同于皮肤检测设备。

嫦娥抗衰股份在分析了”嫦美皮肤解码机器人”的工作原理后，给皮肤解码机器人做定义：

皮肤解码技术托生于现代机器人自我深度学习技术，结合云数据技术和高精度影像学技术，突破皮肤检测仅限于皮肤浅表层的局限，基于全脸，更深层次地展现皮肤问题的发生根源，从而达到为皮肤解码的目的。皮肤解码机器人运用云数据技术，通过储存的数十万份中国人不同年龄段、不同地域、不同生活习惯的皮肤标本库，建立权威的综合评测标准。

在此基础上，皮肤解码机器人将客户信息与机器人皮肤评测标准及储存数据进行比对，分年龄、分地域、分季节地评测出客户样本与检测标准之间的差距，从而准确评定客户皮肤水分、油分、色素、毛孔、皱纹、色斑、紫质、暗斑、纹理等9大指标上的差异度，且动态分析皮肤生长发展趋势预测。

最后，皮肤解码机器人根据解码皮肤样本的皮肤问题及病变情况，出具个性化、系统化、科学化的皮肤问题改善及治疗解决方案，结合皮肤医疗机构治疗能力，对客户的皮肤进行全面改善或医治。

“嫦美皮肤解码机器人”项目研发由武汉理工大学教授刘新华博士牵头负责。“嫦美皮肤解码机器人”在立项之初，刘新华带领团队做了详实的市场调研，发现国内的皮肤检测产品大多是美、韩产品。做中国自己的“智造”产品，要超越现有产品层次，超越皮肤检测的范畴，这成为“嫦美皮肤解码机器人”立项的基础。

“嫦美皮肤解码机器人”的研发过程攻克了许多技术难关，其中一个算法上的难点，研发团队曾不眠不休地钻研了7个昼夜。自主研发不容易，但经过“嫦美皮肤解码机器人”项目研发，刘新华教授仍旧希望中国 “智造”多出现，中国创造要在世界上大放光彩。

“嫦美皮肤解码机器人”拥有先进的“第三代光脑-CAⅢ”智能系统，为机器人自学习能力提供智能系统保障，配备高精准的有效像素设备，在外观设计、制作工艺、软件设计多层面的技术创新，先后获得了发明专利数十个，突破传统皮肤检测产品的技术困境，从现代技术角度诠释皮肤解码的意义，将医学抗衰产业带入机器人时代。

探索“产学研”模式 共创医学抗衰智能化未来

医学抗衰领域的智能化技术创造和创新，是推动产业发展的核心力量，也是公司发展的核心动力，然而技术研发是积聚社会优势资源，共同发力的结果，是长期的过程。公司需要有能力整合优势资源，也需要有厚积薄发的耐力。

嫦娥抗衰股份围绕医学抗衰事业版图，与武汉大学、华中科技大学、武汉理工大学等国内外高校、研究机构强强联合，先后斥资千万，致力于人类抗衰课题的综合研究、开发及技术革新，成立了武汉理工大学医学抗衰老信息工程研究院、武汉大学医学影像信息研究中心、华中科技大学部级激光临床应用研究中心、武汉理工&嫦娥抗衰智能医疗信息化研究中心等多个研究机构。

嫦娥抗衰股份为充实嫦娥抗衰股份核心专家团队，与C型磁共振成像系统发明人郑志雄博士达成合作，郑志雄博士加盟嫦娥抗衰股份，成为嫦娥抗衰股份终身首席科学家。公司邀请享受国务院政府特殊津贴专家、机械工程与计算机应用领域泰斗级人物、博士生导师陈定方教授为技术总顾问；聘请武汉理工大学教授、刘新华博士为智能医疗信息化研究中心常务主任；聘请武汉大学教授、李立博士为医学影像信息研究中心常务副主任；聘请华中科技大学教授、秦应雄博士为部级激光临床应用研究中心常务副主任。公司组建由数十位博士生导师、硕士生导师、教授、博士组成的研发团队，依托嫦娥抗衰股份雄厚的资金实力，为医学抗衰新技术、新产品的创造和创新奠定了基础，为医学抗衰未来的发展开创了崭新的局面。

智能医学技术范文第9篇

人们对于二维码当然不陌生。如今的“扫一扫”早已不局限于手机支付和社交网站/软件登录等，商品上的二维码可以用来追溯其来源、辨别真伪，共享单车上的二维码成为一把天然钥匙，二维码式的电子凭证也因方便、安全、抗毁损等走进了公众的生活……

在这个“扫一扫”成为新常态的时代里，政府工作报告上的二维码，拉近了公众与政府之间的距离。而一份数字化的政府工作报告，显示出政府职能正在向智能化转变的信号，而“互联网+”行动的深入实施也已经初见成效。下一个互联网技术的爆发点

以往的电视直播和网络直播中，字幕需要人工打出来，在直播的延时中迅速配好或后期添加，而今年两会的政府工作报告网络直播中，科大讯飞通过其语音识别技术提供了配套的实时讲话字幕，令人耳目一新。

全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰认为，未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业，一个全新的“人工智能+”时代正在到来。为此，他建议设立人工智能国家实验室，有利于大力支持人工智能源头技术创新。而源头技术创新、产品创新到典型应用示范创新等产业链资源的整合，可以尽快形成以企业为主体、产学研合作的人工智能创新体系。

“应在国家层面进行人工智能发展的顶层设计与专项规划”，全国人大代表、小米科技董事长兼cEO雷军说。这一点，已经成为互联网科技企业代表们的共识，他们希望可以因时制宜，加强人工智能基础理论研究和核心技术的突破，加强人工智能科研人才、技术人才的培养与引进，推动行业数据的开放与共享，从而促进人工智能在我国的综合发展。

早在2015年两会上，全国政协委员、百度董事长李彦宏就曾提议设立“中国大脑”计划，推动人工智能跨越发展，抢占新一轮科技革命制高点。现在，脑科学研究已经被列为“事关我国未来发展的重大科技项目”之一，“中国大脑”也被赞为最具前瞻性的提案。今年，李彦宏着力于人工智能的应用，他认为，在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势。他建议制定国家层面的总体行动计划，大力推进“智能+经济”的发展，从观念引导、制度创新、数据开放和专项支持等方面，为人工智能行业应用构建良好的政策环境。

这些代表委员们，以企业为平台，在深度学习、跨界融合、人机协同和群体智能方面深入实践。很多业内人士认为，人工智能将成为继“互联网+”、虚拟现实（VR）之后，下一个互联网技术的爆发点。

全国政协委员、泉州市政协副主席骆沙鸣站在我国传统制造业的转型升级上在思考，强调“云制造”的概念，为这一观点做了另一个层面上的佐证。

他认为，在大数据时代，云制造的实质是工业化与信息化深度融合，云制造的核心就是智能制造。工业大数据通过360度全景的数字视角，为制造业提供预测自主维修、决策支持分析，促进智能工业的自适应、自感应、自调理和尽可能的零宕机、零排放、零维修，打造智能化供应链。

政府工作报告中提到，2016年，我国就已经在深入推进“互联网+”行动和国家大数据战略，全面实施“中国制造2025”。骆沙鸣认为，除北京、杭州、深圳外，在全国各地建立分布合理的工业大数据中心，促进中国云制造，将有利于实施“中国制造2025”，实现以创新转型为主题，以提质增效为中心，以工业化与信息化深度融合为主线，以产业共生、协同创新、智能制造、品牌升级、服务增值、绿色发展为导向，加快打造创新型制造业强国的节奏。拥抱“人工智能+”时代

“人工智能不仅属于IT领域，它在医学领域的应用也具有广阔的前景。”全国政协委员、中国科学院院士、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波认为，人工智能可以极大地提高诊疗效率，对于我国医学资源稀缺的情况而言，具有战略价值。

葛均波建议成立人工智能医学应用开发专项办公室或研究院，由计算机科学家、医学家等组成团队，完成人工智能医学领域的理论框架建设。同时，政府要引领并邀请社会各界共同设立基金，扶持相关开发单位：鼓励各专科领域的优秀医学家参与人工智能开发。

一言概之，人工智能融入医学对于精准医疗和快速诊断的发展将起到不容忽视的作用。谈到医学应用，“看病F”也是个绕不开的现象。全国政协委员、湖北省科技厅厅长郭跃进认为，大数据将会在极大程度上缓解这一问题。随着信息技术在各个城市公立医院的广泛深入应用，处方的数字化、住院结账单等数字化医疗信息的数字化，只要有关部门将这些数据归集起来，采用一定的数据分析判断，就能够全面归集病人、接诊医生、主治医生、治疗处方、住院费用以及结账单等基础信息。据此，可以为准确、科学、公正评价医生诊疗效果与费用、医院管理提供全面客观真实的数据支撑。他还建议，在大数据基础上，建立科学可行的治愈率随机抽查机制，防止为降低病种诊疗费用不顾治疗效果的现象发生，将费用控制与提高治疗效果有机结合起来，切实解决“看病贵”的难题。

李彦宏的提案更关注如何利用人工智能和大数据帮助解决儿童走失和交通拥堵问题。我国拐卖儿童案件已呈现“低发高破”态势，但仍然有案件因线索不足难以侦破。现在的人脸识别技术不仅能够提升图像侦查效率，还能够实现海量人脸数据的跨年龄比对。为此，他建议建立适用于搜寻走失儿童的人脸识别模型，建立覆盖全国的走失儿童数据库，同时将人脸识别技术与治安、交通监控系统相结合，进一步提升儿童走失案件的侦破效率与破案率。

针对交通拥堵问题，李彦宏认为目前我国交通信号灯系统在数据采集、算法优化等方面存在不足，无法充分发挥其在缓解交通压力方面的作用。他提出，可以利用人工智能图像识别、图像分割等技术提升交通流数据采集能力：加强智能交通信号灯配时方案算法研究：建议在有条件地区开展智能交通信号灯应用示范项目。

2014年11月，在福州视察时提出“三个如何”：如何让群众生活和办事更方便一些？如何让群众表达诉求的渠道更畅通一些7如何让群众感觉更平安、更幸福一些？

智能医学技术范文第10篇

在医学互联网的时代，人工进化与自然进化开始并重而行，人体本身加载必要的智能设施将成为重要的社会消费，大多数人会自愿提升为半机械人、芯片人或者成为较完整的智慧人。生理人将被智慧人取代，人工辅助进化将在2020年前成为世界文明发展的重要奇迹。

发展医学互联网应该成为国家战略。中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业。推进中国智慧医疗发展的关键之举就是建立放开型医疗经济，中国的健康医疗产业需要不断放开体制管制。历史机遇已经时不我待。

医学互联网通过将人体世界连接至网络空间，实现人机网一体化的智能医者和智能患者的良性互动。发展医学互联网应该成为国家战略。中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业。推进中国智慧医疗发展的关键之举就是建立放开型医疗经济，中国的健康医疗产业需要不断放开体制管制。历史机遇已经时不我待。

医学互联网规模将超过现在互联网水平

40多年前，同样是基于电脑系统，美国发明了用宽带连接的电脑互联网，处理信息流的运行；同时也创造了用电脑解决医疗问题的专家系统，后者就是美国匹兹堡大学研发的适用内科诊断复杂病症的软件--敏捷医疗参谋软件系统，它收集了4000多种临床病征，可以经过系统程序运算，诊断600多种疾病，有效提高了快速诊断的能力。此外，美国斯坦福大学1972年也开始研制了MYCIN系统，这则是一个帮助医生选用抗菌素类药物治疗的专家系统。应该说，互联网诞生之际，电脑在临床诊断和药物检验领域也同步开始了革命性实验。从时间而言，现代互联网和医学互联网几乎是同时期诞生的。

纵观电脑互联与医疗互联这两个网络的兴衰器局，互联网革命的核心就是热烈而执着地追求通用网络的实现，形成了通用性和互操作性两个潮流原则；而医学互联网坚持追求专业自治系统的建立，形成了专业性和结构复杂性的思维运势。前者不但是一个开放系统，更是一个革命性平台，把一切机会开放，甚至美国的互联网根服务器都要交给国际社团管理；后者则是一个有限开放系统，也是一个保守行业，延缓或约束重大创新，甚至据此医生与患者之间至今是统治性的临床治疗关系，检验也被笼罩着神秘面纱，成为专业检测而非大众的网络。医学互联网如果崛起，就需要摒弃这些传统的思维。

我们认为：医学互联网通过将人体世界连接至网络空间，实现人机网一体化的智能医者和智能患者的良性互动。医院这个维持了3000年的封闭医学组织模式应该转变为开放性医疗组织网络和提升为互助型救治平台，人类型医生和机械人医生应该共同成为救治主体，医用超级计算机和人脑芯片技术将获得不断进步，智能机械人医生将出现思维能力。聪明性患者将成为病患的优势群体，较之各种特权患者更具长处，自我健康医学服务将成为我们生活的一部分。医学互联网有望全面改造人类，实现文明变迁。最终医学互联网的规模将超过现在的互联网，预计国际产业规模可以达到15万亿美元，占世界GDP的五分之一左右，足以支持医学互联网的持续发展。

医学互联网将进一步发展为生物互联网，打开生物体与智能人工系统一体化的进程，当代解决世界能源最大的机遇来自人工光合作用制造能源，通过基因工程可以改造油料植物，通过纳米马达、人工树叶、智能生物可以提高植物光合作用，解决世界所需能源问题。以光合作用制造能源险些成为奥巴马总统任内的最高科学成就，他几次欲言又止，但是，实验室不太帮忙，目前世界上最先进的实验室最前沿的课题就是以人工光合作用制造能源。

什么是医学互联网

现在的互联网天生就是有缺陷的，它的语法语义本质上是一维的，践行高维互联网是互联网改造的最大机遇，而医学互联网就是理想的高维网络。目前许多医师们脱口而出的名词就是大数据医疗、医学云计算、医院物联网，这些概念大部分属于互联网的阶段性概念，不可能成为建设医学互联网的纲举目张的制胜法宝，也不是构建医学互联网的基本原理。2010年美国国家科学基金会NSF发起了未来互联网架构项目，开始颠覆现有互联网的结构，因此，需要以创新思维才能建造医学互联网。

我将智慧医学抑或医学互联网定义如下：医学互联网就是通过人机连接的智能人以及相互连接的网络，有效利用智能人工系统的移动应用、数据整合、预测算法、集成运算和分析思维等功能，选用各种食物、训练、修炼和技术的智能方式驾驭健康、赓续生命、处理人体的各种疾病或病变。简单地说，医学互联网就是智能化的人，智能人工系统的辅助、分析、思维能力，以及智能化的实现方式，这也是医学互联网的三个要素。

建设医学互联网的意义是什么？显然，它的目的就是推动健康与医学的人工智能技术成为国际产业的制高点，人工智能医疗与健康领域将出现不同民族、不同国家的非对称的竞争，那些拥有高端技术核心的国家、组织、网络以及联合体将居于领先的地位。医学互联网将从整体角度深度实现人工智能的进步，并影响到其他领域。

人机网合一的智慧患者

患者是医疗的基本对象，以前处于被动地位等候接受医师治疗的病人，在医学互联网的时代，将成为借助各种网络医疗助手，主动与医师互动并共同确定治疗方案的智慧人。医学不但要治疗其生理系统疾病，也将运维加载其身的智能人工系统，人工进化与自然进化开始并重而行，人体本身加载必要的智能设施将成为重要的社会消费，大多数人会自愿提升为半机械人、芯片人或者成为较完整的智慧人。独生子女政策的后遗症就是中国必然成为世界上最大的智慧人世界。这个转变将使人类比真实的生理人还优化，比原型更加体现原型的真实，生理人将被智慧人取代，人工辅助进化将在2020年前成为世界文明发展的重要奇迹。

我认为，作为机械人医生，医学搜索引擎的知识能力和数据库量度完全可以超过人类医生，专家团队还可以塑造其强大的融会贯通能力和可持续发展能力，具有诊断准确率高、问诊量大、全日工作、自我纠错的特点，而且新的人脑芯片也将快速应用到新的医学诊断计算之中。虽然机械人医生的知识来自统计分析而非临床经验的集成，其面上知识可以超过医生，其点的临床知识难与医生比对，但是，机械人医生将使得医生和病人找到如影随形的人工智能的共同助手，这就是机械人医生的社会性质，它相当于衍生了人类的能力，据此，也可以导致搜索引擎从平台转变为自组织的社会网络。面对上述变化，新的医学比特币可以推出，以期实现医疗价值新的智能分配。当下，迫切需要建立中国医学互联网搜索引擎，它可以成为继微信、阿里、百度之后第四个大型用户接口，我们已经同中国互联网医学联盟等机构展开讨论推动设立，希望中国医学互联网的搜索引擎能够成为国际领先者。

好事都成双。如同路由器的发明之于互联网的意义，发明手机超声波成像系统对于医学互联网而言也作用巨大，别号“美国生物学乔布斯”的乔纳森・罗森伯格（Jonathan Rothberg）创立的Butterfly Network在此领域居于领导地位。这个公司由罗斯伯格与麻省理工的工程师们共同创立，已经融资了1亿美元，其目标是用手机超声波成像系统取代现有医院价格高昂、体积庞大的成像中心，用户只需8秒钟就可以获得完整的医学影像。罗森伯格希望建立一个人体成像的超级数据库，可以逐步借助人工智能技术获得临床治疗解决方案。这应当是另类的医学互联网搜索引擎，一定会有巨大的生命潜力。

类似的突破就如同思科、华为、朗讯在互联网领域攻城略地一样，可以预期：实验诊断、影像诊断、放射诊断、超声诊断、核医诊断、基因诊断等领域都将创造出新医学互联网的奇迹，新的技术将组建成巨大的网络应用，我们正处在工业革命以来最重要的医学革命的风口。

此外，Practice Fusion、Doximity、

Health Catalyst、GE Centricity、Flatiron Health、NextGen Healthcare Information Systems、Greenway Health、athenahealth、Attencia&PeninaMezei、Allscripts、NextGen Healthcare Information Systems、eClinicalWorks等网站也建设了在线电子病历、管理就医事宜等平台，新融资了1亿美元的Castlight公司也致力为用户提供个性化医疗服务计算工具等，Practice Fusion管理的电子病历已经超过8000万，新一代数据医疗资源的竞争在美国已经开始。

发展医学互联网应该成为国家战略

中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业，建设智慧医疗是巨大规模的内部产业平台，具有启动周期短、增长力量持续的特点，符合中等收入经济水平的消费需要。