医学人工智能技术篇1
关键词：人工智能；临床技能；应用
1人工智能在医学教育中的应用趋势
随着大数据、云计算和移动互联技术等新兴科学技术的日益成熟，国内外人工智能的研究和应用得到快速发展，人工智能越来越受到国内外学者和政府部门的重视。党中央与国务院相关部门先后了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》（发改高技〔2016〕1078号）、《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020年）》（工信部科〔2017〕315号）等文件，将我国人工智能发展提升到国家战略发展层面，并积极鼓励人工智能在医疗、健康领域中的应用，建立快速精准的智能医疗体系。2018年1月，国家自然科学基金委员增设“教育信息科学与技术”研究方向，并大力支持人工智能为代表的教育教学新技术、新学科的交叉研究，以创新的思维和方法破解教育领域的科学问题。人工智能已不再局限于计算机技术领域，正在快速渗透进社会行业的各个领域。由此可见，“人工智能＋医学教育”是历史潮流和时展的需要，作为每个医学教育工作者，必须正视新技术发展给医学教育带来的挑战和巨大机遇，重塑教育者角色，提升“数字素养”，更新信息化知识和教育理念，深度融合信息技术，从而引领医学教育进一步发展。
2目前人工智能的技术水平和特点
人工智能可分为弱人工智能（artificialnarrowintelligence，ani）、强人工智能（artificialGeneralin－telligence，aGi）和超级智能（artificialSuperintelli－gence，aSi）。ani尚不具备真正的智能，更多程度上是帮助人们完成某些任务的工具或助手。而aGi能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，可以像人类一样独立思考和决策，达到或超过人类的智能水平。牛津哲学家、人工智能思想家nickBostrom则把aSi定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”其思维可以进化成完全不同于人类的思维方式，“能力各方面可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面远超出人类万亿倍”。在弱人工智能研究阶段，人工智能技术研究主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面［3］。计算智能，即机器智能化存储及运算的能力；感知智能，即具有如同人类“听、说、看、认”的能力，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术；认知智能，即具有“理解、思考”能力，广泛应用于教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等领域。目前人工智能领域技术应用主要成果包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在医学领域，人工智能的研究主要集中在深度学习算法、数据挖掘分析、智能影像识别、医疗信息化等方面。如iBm的watson、Keith等开发的智能心率与宫缩描记图计算机辅助分析系统、美国arterys公司的ai辅助心脏mRi成像系统、美国QViewmedical公司的基于神经网络的3D自动乳房超声筛查CaD系统和百度的医疗大脑等［4－5］。总的说来，主流研究主要集中在弱人工智能方面，并在这一领域取得了相当大的成果。强人工智能的研究还处于探索阶段，而超级智能仍处于概念辨析成形和研讨阶段。
3人工智能在临床技能培养中的应用和前景
3．1ai可用于辅助检查结果判读及分析能力的培养和学习
辅助检查是医务人员进行医疗活动、获得有关资料的方法之一，通过医疗检查、化验的图象、图形与数据进行分析与解释，确定检查结果的医学涵义，以获取相关临床资料，并结合病人实际作出判读和分析，以利于诊断、分析病情变化和进展、评估预后、提供治疗方案和指导等。辅助检查包括各种常见影像学检查、心电图、脑电图检查、病理学检查、常规实验室检查等。人工智能在医学图像识别方面目前已经有比较成熟的应用实例。通过较为成熟的算法和大数据应用，ai进行智能影像识别，通过对已有的图像快速学习，达到对医疗图片的自动判断，能够作为辅助工具，提高医生工作效率，并可以做到更加客观、高效和精准［6］。传统临床辅助检查结果分析判读无论是教学还是学生训练均存在教学内容零碎分散，牵涉教学人员复杂，涉及教师专业局限、无法有效、有组织地统一进行培养，所以往往对辅助检查结果有效判读和分析是临床技能教学的一大难点，也往往是薄弱环节。而ai的出现可通过学习管理软件，根据学生的个人进度，为每个学生绘制适合自己的学习路径，提供精准的个性化学习，有效检查医学生对各项临床常用实验室检查、影像学检查、心电图检查等结果的学习效果，从而帮助医学生提高综合分析能力和临床辅助检查结果判读能力。ai还可拓宽学生的学习空间和时间，起到临床教师无法胜任的全面性、客观性、实时性、准确性指导学习的作用。
3．2ai可用于医学生临床问诊能力的培养和训练
问诊是医师通过对患者或相关人员的系统询问获取病史资料，经过综合分析而作出临床判断的一种诊法。问诊对疾病的诊断及治疗、良好的医患关系的建立均有极其重要的作用。因此，问诊是每个医学生必须掌握的临床基本技能。运用ai对医学生进行问诊能力的训练可基于以下两方面进行：ai可作为问诊能力训练的示范性和辅助性助手，即扮演教师教学的角色，以实现临床医生的部分功能。以百度医疗大脑为代表的人工智能已可通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，模拟医生问诊流程，与患者多轮交流，在问诊过程中ai可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，依据患者的症状，提醒医学生更多的诊断可能性和问诊的遗漏不足，辅助医学生完成问诊。这样对医学生问诊的条理性、层次性、全面性等方面的训练有着极大的提高。ai可通过智能化机器人模拟病人的方式，有望取代标准化病人（Sp）或实际病人来实现对医学生临床问诊能力的培养和考核。随着人工智能的进一步发展，基于计算机视觉、人机交互技术、自然语言处理的深度学习算法的智能机器人将能很好地模拟病人的症状、表情、动作、语言；提供更为标准、规范、准确的病情模拟演示和交互对话。同时可以并通过摄像实时记录和呈现、回放问诊整个过程，通过其人工神经网络的学习，对问诊的各个环节、问诊内容、问诊技巧等具体项目进行评分等数据采集，继而通过大数据挖掘和云计算等技术发现和分析学生在问诊过程中的不足和缺陷，给出准确的评价和指导意见，从而实现对医学生的精准指导和培养。
3．3ai可作为临床技能实践训练的重要补充
人工智能通过集成个性化建模、社会仿真和知识表达，能够为学习提供随时随地的支持［7］。人工智能对于每一位医学生来说相当于一位“虚拟导师”，从而实现定制化、个性化、精准化的自适应学习。人工智能应用于医学临床技能培养将更加注重学习者自我导向、自我评估、团队合作等软技能的提升。人工智能通过数字化技术可为医学生提供更多教科书或教室的固定环境中无法参与的现场临床技能训练的机会。通过人工智能手段，可以全息定量化地虚拟还原现实，在虚拟的空间里，医学生可直接透视人体的细致解剖结构，并由医生进行操作和讲解。这种新模式突破了时间和空间的限制，提高了教学的质量和效率。例如清华大学医学院建立的“智慧现实虚拟临床教学中心”在国内率先开启了“人工智能＋现实虚拟”的临床教学培训新模式［8］。该模式将患者的Ct、核磁等影像数据，经过人工智能系统处理，得到真实还原的全息化人体三维解剖结构并映射在虚拟空间里。医生可通过专用设施，在增强现实的虚拟空间里全方位直接观看到患者真实人体结构的解剖细节，并可通过手势和语音操作，实时进行器官和病变的立体几何分析，精确测量目标结构的区位、体积、径线、距离等参数，同时还可进行虚拟解剖作业、模拟手术切除、手术方案设计和手术风险评估。融合全息影像技术、3D打印技术、虚拟现实和虚拟仿真技术的人工智能将打造一个“人工智能＋全定量现实虚拟仿真”时代。如临床常用穿刺技术的训练可通过人工智能融合虚拟仿真穿刺设备在虚拟空间进行模拟仿真的操作训练。通过虚拟设备的接入，可将体格检查的训练如心肺触诊、听诊，腹部触诊在虚拟仿真环境中进行，人工智能可协助教师使用3D打印技术设计、构建3D打印的器官及模型，用于模型训练体查、病例讨论、器官病变解剖演示、临床过程演示如分娩过程等。
3．4ai可用于医学生临床思维能力与全面诊疗能力的培养和提高
人工智能可以通过模拟真实的临床环境，为学员提供一种能够自主学习、加强感官认知、易于操作的全方面的学习条件，比空间抽象的说教更具说服力，使医学教育更高效。如Cmtt临床思维训练系统，其教学病例均来源于临床上真实的患者，涵盖了临床多个学科，可供训练、考核的病例数量达百余例。该系统在进行鉴别诊断时，还能够帮助医学生比较相似病症之间的区别和联系，训练实习医师临床决策思维能力，并根据病史及检查结果和诊断结论，给出治疗方案。医学生完成每一个病例，可对比标准病例进行自查和分析，也可反复学习，达到巩固提高的学习效果。该系统使思维综合训练与临床实践紧密结合，可有效培养医学生的医学思维及临床决策能力，提高临床教学质量，降低教学成本与风险，最大限度地满足临床综合诊疗能力培养和考核的教学需求。“临床辅助决策支持系统”是目前已投入使用的另一类型的培养医学生临床思维能力培养的人工智能系统。“临床辅助决策支持系统”是基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库，内容覆盖上千种疾病和症状、1万多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000余项诊疗指南。为医学生在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。临床辅助决策支持系统可引导医生从症状出发建立诊断假设，指导医生提供证据（症状和检查）证明自己所选的诊断假设，直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊。ai可有效地引导医学生建立起以循证医学为基础的临床思维，增强疾病诊治的科学性和有效性，从而建立起标准化的临床思路，符合正确的诊疗流程。可进一步根据诊断结果，提供相应的治疗方案给医生参考以提高医学生全面的诊疗能力。
医学人工智能技术篇2
2017年人工智能领域取得了许多里程碑式的成果，而以上只是其中一部分。那么，以后人工智能又会如何发展呢？
以下是由全球顶尖研究人员和行业思想领袖所做的预测：
人工智能将在医学领域发挥实效
“2018年，人工智能将在医学领域发挥实效。我们将从算法阶段发展到产品阶段，思考更多关于集成和验证的问题，将概念变成真实存在、切实可行的解决方案，并能够真正为医生所用。到明年年底，我认为在半数领先的医疗保健体系中，诊断团队会采用某种形式的人工智能。诊断医学专业领域将率先采用多种人工智能技术，同时越来越多面向人口健康、医院运营和各种临床专业领域的解决方案也将采用人工智能。2018年，我们将开始采用一项技术，真正地在全球范围内改变医疗服务人员的工作方式，以及患者体验医疗保健的方式。”
markmichalski
麻省总医院与布列根和妇女医院临床数据科学执行主任
深度学习将对工程模拟和设计产生革命性的影响
“2018年，深度学习将在工程模拟和设计领域引发一场革命。在未来三到五年里，深度学习将加快产品开发速度，将开发周期从几年缩短到几个月、几周甚至几天，从而在产品功能、性能和成本方面创造一种快速创新的新模式。”
marcedgar
GeResearch高级信息科学家
人工智能将被视为“常规”临床系统的一部分
“从2018年开始，人工智能将深深融入我们的临床系统，那时它不会再被称作人工智能，而只是一个常规系统。人们会问自己：‘过去没有这些系统我们是怎么工作的？’”
Lucianoprevedello
俄亥俄州立大学wexler医学中心放射学和神经放射学医学博士、公共卫生学硕士
人工智能将被视为主流内容的创作者
“鉴于研究速度之快，在我看来人工智能将创造出新的个性化媒体，例如根据个人偏好创作音乐。想象一下，未来会有一种音乐服务，不仅能够播放你喜欢的现有歌曲，而且还能不断为你独家创作新歌曲。”
JanKautz
nViDia视觉计算和机器学习研究部门高级总监
技术将继续根据人工智能进行调整
“人工智能将影响未来25%的技术支出。关键的问题是机构和员工如何应对人工智能技术带来的变化。”
nicolamoriniBianzino
埃森哲公司人工智能部门总经理兼技术发展与战略部门主管
生物识别技术将取代信用卡和驾照
“得益于人工智能的强大功能，人脸将成为新型信用卡、驾照和条形码。通过采用生物识别功能，人脸识别技术彻底改变了安全验证的方式。而且技术和零售行业也正在融合，亚马逊收购全食超市就是一个很好的例证。据此我认为，在不久的将来，人们将不需要在商店排队。”
Georgesnahon
orangeSiliconValley首席执行官兼orangeinstitute(一所全球性研究联合实验室)总裁
新的深度学习技术让数据处理更透明
“深度学习将显著推动放射学报告中量化内容的增加。人们对于深度学习会成为‘黑盒子’的担心会大大减少，因为新技术会帮助我们了解深度学习‘观察到’的东西。”
BradleyJ.erickson博士
身兼梅奥医学中心放射科顾问、生物医学统计和信息科顾问、健康科学研究科顾问、研究部门和放射科副主任职位
人工智能和深度神经网络将能够在智能手机上使用
“智能手机上的大量应用将通过运行深度神经网络来实现人工智能功能。友善温和的机器人将变得越来越经济实惠，并且成为家庭生活中的新平台。它们将开始把视觉、语言和语音结合起来，其方式会让用户不知不觉地忽略这些这些沟通模式之间的差异。”
Robinsonpiramuthu
eBay计算机视觉部门首席科学家
人工智能将更加全面地融入日常生活
“机器人将能够更好地处理那些人类认为稀松平常的‘复杂’任务，比如在房间内四处走动以及跨过物体。它们将能够更熟练地处理单调、常规的任务。另外，我也期待着能在nLp(自然语言处理)任务方面取得进展，因为从目前来看我们仍然有漫长的路要走。我们将看到越来越多含有不同形式人工智能技术的产品走进生活。现在，waymo的L4级自动驾驶汽车已经上路。所以，这些在实验室测试的对象将变得更加普遍和方便。人工智能将会渗入越来越多的生活领域。”
Chrisnicholson
Skymind.io首席执行官兼联合创始人
人工智能的发展将更加多样化
“我们将开始看到有越来越多背景各异的人士参与人工智能的创建、开发和生产工作。工具和基础设施将继续改善，从而使更多人能够轻松将自己的数据和算法转化为实际可用的东西。通过各种产品和应用，人们将能够对基础模型的内部工作进行更多交互式查询，因此对这些系统的信任度也会更高，尤以任务关键型应用为甚。在医学领域，我们将看到跨多学科的不同信息来源越来越多地进行聚合，而非专注于单一应用案例，但这些目标应用的范围仍将持续以超快的速度扩展。”
GeorgeShih
mD.ai创始人、威尔康奈尔医学院信息学与放射科副教授兼副主任
人工智能将在当代天体物理学中开创新的研究领域
“人工智能将能够帮助人们探测到发射引力波的意外天体物理事件，为当代天体物理学开辟一个新的研究领域。”
eliuHuerta
伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校国家超级计算应用中心天体物理学家、重力组组长
人工智能将走出研究实验室来到患者床边
“成像领域中的人工智能技术已经达到了‘发展曲线‘的峰值，我们将开始看到具有人工智能功能的工具走出研究实验室，应用到放射科医生的工作站，并最终来到病人床边。人工智能评估和实施用例(例如工作流程工具、质量/安全、患者分诊等)将开始引起开发者、保险公司、医疗保健组织和机构的注意。管理者紧跟创新技术的能力将成为医疗和成像行业面临的重大挑战。FDa需要找到高效、精简的方法对用于筛查、检测和诊断疾病的算法进行审批。”
SafilityHalabi
斯坦福大学医学中心露西尔帕卡德儿童医院放射信息学医疗主任
人工智能个人助理将变得更加智能
医学人工智能技术篇3
2016年11月26日，以“大融合，大未来”为主题，第十届中国医院院长年会于厦门召开。英特尔（中国）有限公司作为医疗健康领域发展的长期推动者受邀参与了此次活动。在“大融合、大协同、大平台”分论坛上，英特尔同与会嘉宾分享了前沿技术与医疗行业融合的新趋势、新实践；并携手产业伙伴共同宣布“联合创新实验室”成立，旨在凝聚业界力量，共促医疗云、大数据、人工智能等技术在医疗健康领域的落地。
目前，大数据、云计算、物联网等技术已经快速渗透到临床服务中，重新定义了医院的管理和运营；同时，人工智能等前沿技术也在为医疗行业的发展带来新契机。医院传统的经营和服务模式正面临变轨。会议期间，英特尔联合18家成员单位宣布“联合创新实验室”成立。实验室汇聚了包括医疗机构、科研机构、技术公司和科研服务公司在内的多方力量，旨在推动技术试点和科研工作，加快行业发展路线和标准制定，加速大数据、医疗云、人工智能等技术在大健康领域的落地。
浙江大学教授、浙江省数理医学学会理事长孔德兴分享了人工智能技术在甲状腺疾病筛查、干预和治疗过程中的应用。“依托英特尔至强平台，我们针对甲状腺超声影像数据的特点对算法进行了改进和优化，并利用所获得的大样本对计算机进行训练，经与浙江大学附属第一医院的联合测试，其诊断准确率可达85%以上。我们期待，这项应用在未来可以拓展至更多领域”。
一直以来，英特尔都在挖掘计算的潜能，并驱动相应解决方案的开发和应用，作为“联合创新实验室”的成员单位，英特尔将继续发挥其对行业的洞察和技术领先优势，推动相关项目的发展，不断促进医疗云、大数据、物联网、特别是人工智能等创新技术在医疗行业的应用开发和实施。
“在近期的人工智能战略中，英特尔宣布将通过一系列从前端到数据中心的全新产品、技术及相关投资计划拓展人工智能的发展空间，加快发展速度，突破性能瓶颈，实现技术大众化及社会效益最大化”，英特尔医疗与生命科学集团亚太总经理李亚东表示：“英特尔希望推动中国融入人工智能时代，在加速人工智能和医疗行业融合发展的道路上，我们将同产业伙伴一道加速技术创新和应用进程，使人工智能更快的惠及大众。”
医学人工智能技术篇4
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(iot)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(ai)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。ai在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。ai的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和ai发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗ai发展。这些都为医疗ai数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了ai分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过ai技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，ai技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据ai技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与ai大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据ai相结合。通过使用ai工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据ai与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与ai技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是e－mail还是web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据ai分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
医学人工智能技术篇5
智慧医疗行业5G应用分析
当前5G在智慧医疗中的应用主要体现在以下4个方面：一是基于新型智能终端的远程操控类场景，例如机器人远程手术等；二是基于高清视频、影像的远程指导和诊疗类场景，包括远程查房、远程会诊、远程急救指导、远程教学和远程超声诊断等；三是基于医疗健康传感器和设备数据的远程监控类场景，包括患者实时定位和体征采集、远程输液监控等；四是院区医护人员、医疗设备管理等。综上分析，5G在智慧医疗中的4类应用包括远程设备操控、目标与环境识别、超高清与XR（包含VR/aR等）播放、信息采集与服务。5G智慧医疗以移动通信技术为依托，在充分利用有限的医疗人力和设备资源的同时，发挥大医院的医疗技术优势，在疾病诊断、监护和治疗等方面提供远程化和信息化服务，创新智慧医疗业务应用，节省医院运营成本，促进医疗资源共享及下沉，提升医疗效率和诊断水平，缓解患者“看病难”的问题，协助推进偏远地区的精准扶贫。5G引领智慧医疗数字化转型传统医院通常采用专业的医疗设备管理软件进行设备资产管理，以提高工作效率并保证账目登记的准确性，还通过系统提供各类账薄、报表等对单位的固定资产进行全面分析和评估。5G智慧院区管理利用5G海量连接的特性，构建院内医疗物联网，将医院海量医疗设备和非医疗类资产有机连接，能够实现医院资产管理、院内急救调度、医务人员管理、患者体征实时监测、院内导航等服务，提升医院管理效率和患者就医体验。目前医疗系统主要应用包括piS视频、运行监控、实时通信、紧急等。5G作为新一代移动宽带通信技术，其传输效率远高于4G网络，并且可以很好规避Lte-m系统的频段资源限制。5G通信技术具备低时延、大宽带、广连接的特性，可以从本质上解决智慧医疗业务的通信速率及质量问题；同时5G网络频谱可以满足智慧医疗多项业务的并行通信需求，实现各类通信服务的高独立性与安全性；5G通信网络的高连接密度，结合物联网编码技术有助于实现对智慧医疗运营的全量数据感知与传输，为智慧医疗的数字化转型提供技术基础。
5G+行业应用解决方案
中国移动充分发挥运营商5G和云网优势，为医卫行业重点打造“1+1+1+n”产品体系，如图1所示。“1”张5G医疗专网，包括院内专网、远程专网。在新型网络基础设施的基础上，借助网络切片与UpF分流等技术，叠加mep算力能力降低业务时延，提供面向医疗行业的专属网络服务，提高生产效率，提供高品质、高可靠的网络服务，满足医卫行业终端、平台和应用的高速、可靠、安全互联。“1”朵云边新型基础设施，包括院内医疗边缘云、区域公有云。针对应用上云、监管上云、边缘云定制等需求，提供从机房托管到iaaS、paaS、SaaS一体化的产品服务体系，为医卫行业用户提供完整的上云解决方案，并提供托管式边缘云，抢占医卫行业云计算市场。“1”个平台底座，即中国移动自研oneHealth平台。融合5G切片、边缘计算、人工智能等新兴技术，整合集成自研和生态应用，提供符合医卫行业应用与服务需求的基础平台能力，满足医疗行业用户业务、连接、计算、安全等需求，构建医疗机构统一的门户、账号、权限、认证管理等体系。平台包含四大核心组件：综合接入网关实现多网融合接入；边缘云平台提供应用管理、服务管理等平台能力；弹性资源池提供基础的计算、存储等资源；态势感知平台是整个专网及边缘云态势的展示平台，可提供网络带宽、安全态势等感知。“n”个业务领域创新特色应用，主要包含智慧医院、远程医疗、区域医卫、智慧康养、智慧药监和智慧医保六大领域。以5G智慧医疗云平台为基础，打造以移动医护、5GVR探视等创新应用为核心的智慧医院体系，以远程诊疗、互联网医院等新兴应用为核心的远程医疗体系，以应急救援等特色应用为核心的区域医卫体系，以智慧康养平台等主流应用为核心的智慧康养体系。
青岛大学附属医院“5G+智慧医疗”项目案例
医学人工智能技术篇6
时代的发展、社会的进步、科学技术水平的提高，培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，成为了迄今为止最先进也最基本的生产力，随之“智能信息化”一词开始在人们日常生活中显得尤为普及而又根深蒂固。
纸张通信、马车旅途、手工生产等生活方式已慢慢被互联网、汽车产业、智能加工厂取而代之。我们不得不惊叹，各行业的发展速度之惊人，随处呈现着日新月异的新面貌。那么，缩小我们的视野范围，聚焦目光，走进医疗行业一探究竟。走进一康智，探析其精髓，共享成就。
随着社会信息化的高速发展，医院信息系统在国际学术界已公认为新兴的医学信息学的重要分支。近十年来，我国医院数字化建设在业界得到了一致的肯定，并谋划从“量变”到“质变”的飞跃。而跟随医院信息化建设的兴起与日趋的完善，医院智能网络的建设就成为了重中之重。例如以前那些沉重的纸质病例资料正在慢慢走向存储方便、查找快捷的数字化病例库。医院既往的管理模式已经不能适应新时代的形势发展，医疗智能信息化，医院管理数字化，工作高效化，服务人性化等一系列的高要求都成为了现代化医院管理的必须模式及基准要求，而“一康智”品牌优势及文化理念恰恰顺应了现今医疗行业的发展趋势。
深圳市一康智科技有限公司作为一家研发、生产和销售智能医疗器械的新型现代化企业，近年来，公司研发人员一直进行着对医院数字化建设的需求探知及整行业发展趋势的缜密调研，众所周知的是，床头终端产品是数字化医院建设的一部分，也是提高医院服务水平和管理水平的手段之一，但专业研发智能床头产品的公司却有所考量，所以将智能床头产品(多功能数字化设备带)作为主打产品成为“一康智”坚定不移的目标，就此为公司向数字医院及其智能终端领域发展奠定了良好基础。
俗话讲，拥有自主知识产权的企业令人刮目相看，而拥有专利的产品才能引人注目。换言之，拥有更多更精湛的专利技术，就更能掌握竞争的主动权。一康智正是利用目前在国内越来越受重视的方式限制了竞争对手，保护了产品及其间接抑制预期市场可发负面影响。
公司自主研发的最具代表性产品（智能床头）不仅荣获外观、实用新型、发明、软件著作权多项专利，而且在传统设备带的基础上增加了多种数字化信息功能，是行业的最新独家“颠覆”之作，此产品更可说是智能化产品，信息化系统乃至整体规划方案的结晶之笔。例如医患沟通软件；多功能便民服务；可触摸、高清液晶显示屏；视频对讲、实时监控；LeD智能床头灯；适合各种标准的医用气体出口；支持移动医疗、远程会诊等；模块化设计、多套餐方案可选；音频、USB、串口等扩展接口。诸如同时拥有所列举优势的产品定是同类产品的佼佼者。而为了更好适应医院数字化建设，产品也分为大众化产品，儿科产品，妇科产品及其Vip病房产品等分类产品。继而研发更高性能的优质产品也成为一康智恒久的职责。
公司成立至今，自主研发的多样产品也受到用户的信赖及称赞，走在深圳市罗湖人民医院及深圳市蛇口人民医院等几十家医院的病房内都能看到或感受到一康智智能床头产品为病患带来的便捷及轻松。在顺应潮流的前提下，公司产品市场销售占有率也在随着医院用户的增多及其使用方对产品自身价值的肯定稳健增长。
医学人工智能技术篇7
虽然我国在智慧医疗系统技术、标准、产品、应用，以及政策层面均呈现出良好的开端，但从现阶段实施情况分析，仍然面临着诸多问题和挑战。
一是政府法律保障问题。智慧医疗中的个人健康信息涉及个人隐私，同时也涉及医师的职责。如何保证广大民众在最大程度地享受医疗健康服务的同时，又可以保证自身的隐私安全，这是需要政府通过制定相应的法律和制度，完善相应监督管理体系才能解决的问题。
二是产品化与市场准入问题。现有的智慧医疗系统产品多数尚处于初级阶段，相关产品和技术标准不完善。由于系统庞大且特殊复杂，较多新企业很难取得相关资质，与市场规定准入条件和指标要求差距较大，难于遵循市场公平性原则。
三是关键技术创新、突破与提升问题。智慧医疗技术涉及医疗专家系统技术、医疗感知技术、电源管理与运用技术、网络通讯的软硬件技术、信息融合技术、大数据和云计算技术等，在研发过程中需要持续不断地融合、突破和创新，在此过程中需要大量的资金投入。
四是商业模式创新问题。智慧医疗涉及行业领域范围较为宽泛，产业结构和利益链条形成过程较为复杂，需要有新的商业模式和服务方式来整合利益关系，调整利益结构和转变分配方式。
五是标准化与规范问题。系统涉及信息采集、网络通信、信息处理、终端接口、功能结构等多个环节，现有业务与技术标准涉及领域宽泛，形成各类标准错综复杂，大量的标准已过时需要重新制定，历史堆积问题日趋严重，负面影响日渐凸显。
六是资源配置与协调问题。长期以来医疗机构形成了条块固化模式，网络集成与服务商结构也颇为复杂，资源分配方式、技术协调对接、服务协同管理等缺乏有效的手段。市场、技术资源分配缺乏有效的约束与管理。
七是规范运营服务和管理问题。医疗行业由于长期资源短缺，形态比较稳定，条件优越。随着智慧医疗的应用，商业模式的创新与变化会对医疗从业人和机构形成一定的压力，迫使其改变传统工作形态和服务方式，改变服务意识，更新服务理念。
八是医疗知识普及与培训问题。传统医疗理念中人们对健康管理的认识远远不够，重治疗轻预防现象较为普遍，对于治疗过程的了解知之甚少，形成严重的信息不对称，也成为医患关系紧张和健康问题社会化的根源。医疗健康知识培训和信息技术的普及应用，在一定程度上成为推动和普及智慧医疗的难点和关键所在。
二、推进智慧医疗的有效性措施
各级政府为加快医疗卫生事业发展，制定了一系列相应的保障性政策，大力推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设。国务院《关于促进健康服务业发展的若干意见》以及《关于加快发展养老服务业的若干意见》等文件也都涉及了智慧医疗的相关内容，并有明确的规定。展望未来发展，推进智慧医疗体系建设具体措施应包括：
(1)创立科学有效的商业服务模式智慧医疗不仅会改变现有医疗模式，也会推动商业模式创新。新模式将体现智慧医疗具有服务成本、服务质量和服务内容三方面的优势，让医疗体系中每个要素紧密联系并发挥作用，让产业链中的病人、医生、研究人员、医院管理系统、药物供应商、保险公司、风险投资等各个群体都积极参与并能从中获益。
(2)加快核心技术研发及产业化智慧医疗的核心是病人各种信息的采集、传递与共享，人体生理信息采集传感器和网络终端设备就成为智慧医疗系统技术的核心和纽带。非医疗机构、家庭成员、特殊人群、个人信息数据采集专用传感器开发及产业化、健康参数对比模型研究及应用、个人健康保健量化管理方式、病理参数差异和影响因素分析模型研究等，都是智慧医疗的当务之急。只有突破关键核心技术，形成自主知识产权的核心产品，实现规模化生产，才更有利于降低成本和广泛地推广运用。
(3)整合有效资源、构建完整产业链我国智慧医疗行业地域分布广泛，技术差异较大，产品种类繁多，市场集中度较低。应该设置重点区域重点扶持发展，集聚包括电信运营商、系统集成商、平台服务商、产品生产商、终端制造商、生物工程基础研究与配套机构、传感器技术研发机构和厂商，以及用户服务商等多方资源，形成在一定区域内的产业集聚群体，通过行业组织和机构搭桥，开展包括产品技术工艺、市场应用信息、人才培育等方面交流合作，构建并不断完善智慧医疗的产业链。
(4)重视标准化工作智慧医疗是一门新兴的多学科交叉的行业，融合有生命科学、信息技术、材料技术等跨度较大的领域，涉及的技术标准复杂，缺乏规范的标准体系。应该针对产品技术工艺、市场运营与服务、产业行为与管理，尽快开展相关标准化工作，加快制定相应标准。
(5)强化示范应用加大政策扶持力度我国智慧医疗行业政府主导特点较为明显，市场还处于起步阶段，需要政府和政策的推进和引导。在相对发达地区树立相应的示范工程和应用试点是十分必要的，避免形成市场应用、产品技术、运营服务、监督管理的混乱，为今后行业规范和健康发展奠定良好基础以及提供良好经验。同时，制定详细的税收激励政策，并对关键技术研发给予政策性资金支持。
医学人工智能技术篇8
关键词：智能手机；基础医学实验技术；实验教学；教学改革
中图分类号：G64？文献标识码：a？？文章编号：1672-3791（2015）08（b）-0000-00
基础医学实验技术是医学生进入医学院校最早接触的仿真医学实践技能课程，通过实验室操作基本训练，在强化相关理论知识的同时，为各专业课所需的系统动手能力奠定了坚实的基础。科技的发展，医疗水平的提高，学生获得信息的渠道越来越多，传统教学已经无法满足现代医学人才培养的需要。这一现象尤其体现在，当学生觉得授课形式传统无趣时，其注意力极易被口袋里的智能手机拉拢。智能手机在课堂上的不合理使用现象引入深思。自2013年加入基础医学实验技术课程教学以来，笔者遇到了一些教学中的难题。孙树民[1]等人将智能手机运用于兽医外科手术教学给笔者给笔者带来了一些启示，并由此建立基于智能手机的基础医学实验技术教学模式。
1实验教学中的困窘
1.1授课班级人数众多
该课程的授课对象是临床医学专业的学生，班级平均人数为70人。每间机能实验室配备6套实验设施。因此，每小组人数达10人以上，根本无法满足每个同学亲自动手的机会。同时，由于人数众多，实验教师精力有限，有些学生就会出现偷懒，自顾自玩手机、看小说、聊天的现象，课堂纪律收到严重影响。
1.2实验设备有限
该课程的核心设备为pclab-Ue生物医学信号采集处理系统，由于系统设备陈旧，实验操作过程中，容易出现死机、串道、数据显示错误等现象，能顺利收获实验结果的比例不足1/3。这一现象对学生的学习积极性产生了极大的影响。
1.3学生重视程度不高
长久以来，迫于期末考试的压力，学生对于考查形式的实验课程的重视度远远不如考试形式的理论课程。另外，对于高职专科的学生而言，本身的学习积极性就比较欠缺。尽管教师不断强调“课前预习-课堂练习验证-课后复结”的学习流程，很少有学生能真正保质保量的做到。
1.4教学模式陈旧
长久以来，实验教学的模式是教师为主的传统教学模式。首先，授课教师必须点明实验内容，详细说明实验原理和实验步骤，大多数时候还得亲自示范，引导学生猜想预期的实验结果；其次，实验过程中，教师需要全程指导；最后，由教师进行总结纠正并布置作业。这种模式使得教师讲授时间所占比例过大，学生普遍反映有疲乏感。因此，往往很多学生的注意力会慢慢地转移至可爱的实验动物或智能手机上。
2改革的措施
2.1小班教学，设置小组长制度，建立微信/QQ学习平台
针对班级人数过多的问题，经过课题组协商，改为分小班教学，如此每个实验教师只需照顾约35名学生，平均每组6人，属标准实验教学范畴。另外，为了加强课堂纪律和教学效果，设置了小组长制度。小组长职责：①建立微信/QQ学习平台[3]，引领本组同学进行预习复习，收集作业等；②维护小组纪律，督促同学亲自动手、积极参与实验操作，杜绝课堂上做与课堂无关的事情；③合理分工，保证每一个学生参与到实验中；④做好师生之间的沟通工作等。
2.2智能手机进入课堂
传统的教学模式已经无法满足现代医学生培养的需要。智能手机在课堂中的应用主要体现在：①课前，可以借助微信/QQ平台，将课件等教学资料和任务发放给学生，加强课前预习的效果[2-3]；②课堂上，鼓励学生进行拍照摄影，作品经过编辑处理后分享至微信/QQ朋友圈，教师也将从中选择出好的作品在微信朋友圈进行点评，此举大大激励了学生的动手积极性[2-3]；③实验中涉及到已经学习过的知识时，教师无需在课堂上反复讲解，只需要将相关内容提炼后由微信平台发放，由小组长带领进行自主学习。④对于重点技术，如家兔的麻醉、捉拿、颈部手术、颈总动脉插管技术、气管插管技术和输尿管插管技术等，可选择精品视频分享至朋友圈或班级群共享，供同学们随时随地进行移动学习，此举不仅省下了教师示范的时间，也能够解决学生动手机会不足的问题，大大提高教学质量。⑤课堂上遇到疑惑，学生和教师均可以借助网络及时进行解惑。
智能手机的引入不仅大大优化了课堂效果，提高教学质量，也能在一定程度上解决了实验设备不足的问题，通过网络分享的形式，即使小组结果不理想或者小组设备故障，他们也能借助微信朋友圈其他小组的分享，方便快捷直观地观察到正确的实验结果。
2.3引入电子实验报告
长久以来，我校一直推行手写形式的实验报告。每次课程结束，学生除了需要对实验中获得的图形（如血压曲线、呼吸曲线等）进行编辑处理和打印，还需要手写完整的实验报告。学生反应这使得他们无法一次性完成实验报告，导致了拖沓现象的产生，等学委催交作用时急急忙忙赶作业的现象层出不穷。借鉴首都医科大学机能实验室[4]关于电子实验报告的运用，笔者顺利地在教学中推行了电子实验报告。具体操作如下：要求学生在课前预习的时候即完成实验名称、实验目的与原理、实验器材和药品、实验步骤、观察项目和注意事项；课堂上加上经过编辑处理的实验结果和讨论分析；最后，完整的实验报告经由微信/QQ平台直接在课堂结束的时候发送给教师。此举不仅有利于环保，在一定程度上解决了学生拖沓的问题，学生对知识的理解和操作技能的巩固情况更佳。
2.4优化教学手段
当然，智能手机的引入只能作为辅助教学的手段之一，在实际课堂教学中，在恰当的时机引入“案例教学”“启发式教学”等教学手段[5]，引导学生动手的同时，动动脑，开放学生的思维，培养学生思考问题，解决问题，分享问题等多方面的综合能力。
3结语
总之，智能手机的引入，基础医学实验技术课程的教学质量得到了极大的提升。同时，我们也深切地体会到科技进步对教学的冲击，这提示着教育工作者只有积极主动地学习新科技手段，紧跟时代的步伐，才能满足现代化医学教育的需要，才能不被学生淘汰出局。谨以此文供同仁们参考借鉴，希望探索出一套更为行之有效的基础医学实验技术教学模式。
参考文献：
[1]孙树民，张凤珍.智能手机在兽医外科手术教学中的应用[J].养殖技术顾问，2014，（1）：238-239.
[2]冯雯婷，赵威，刘龙飞等.将智能手机应用于大学课堂教学的探索[J].科教文汇，2015，（20）：34-35.
[3]柯纯，陈健.浅析新媒体在高校学生管理与党建工作中的应用创新[J].教育教学论坛，2015，（38）：10-11.
医学人工智能技术篇9
随着医院建筑在我国的蓬勃发展，营造良好的设施、幽雅的就医环境、提供优质的医疗服务已成为医院运营必不可少的手段。智能化的医院建设的目的正是为了满足上述需求，将目前国内外先进的计算机技术、通信技术、网络技术、信息技术、自动化控制技术、办公自动化技术等运用在医院中，在提供温馨、舒适的就医和工作环境的前提下，减少管理人员、降低能量消耗、实现安全可靠运行、提高服务的响应速度，使建成后的医院高效、稳定的运营。
按照智能化医院建筑的宗旨，即：以医院建筑为平台，兼备医院建筑设备，办公自动化及通信网络系统集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑环境。医院的智能化正是按照此宗旨来进行建设的，但与其它的建筑智能化有所不同，其二建筑功能的专业性强，使用对象相对稳定且变化性小。
在这个信息化时代的飞速发展的时代，未来医院的理念和服务将相应改变。计算机的普及和信息网络化应用会给看病就医带来无限的前景。远程医疗、远程会诊；网上挂号及预约；家庭远程护理等先进的手段将会迅速开展起来。在医院内，各种基于网络通讯的监护仪器会越来越多的被应用，先进的计算机检测和治疗设备供医生使用，庞大的数据库系统和信息中心囊括了古今中外医疗、科研、常见病及特殊病案的医治措施；所有病人的档案（包括文本及图像信息）；各种药品的名称、用途、疗效、服用等信息；医疗保健常识及紧急救护措施信息。
病房大楼功能复杂,智能化设计涉及到建筑学、护理学、卫生学、临床医学工程学,加之医学发展快,同各种现代的高新技术相互渗透和结合,都影响病房大楼的功能布局的设计。病房大楼的设计是需要多学科进行联合和综合。如何完成病房大楼的智能建筑设计工作。已成为医疗卫生部门、建筑设计部门、弱电工程商许多相关部门共同面临的急迫课题。病房楼智能建筑的目的是为了提高医疗护理质量。减轻医护人员劳动,改善患者就医环境,节约能源,降低医疗成本。
医学人工智能技术篇10
(一)人工智能成为中国重要发展战略
人工智能(artificialintelligence，以下简称ai)成为全球热点，各国抢先布局人工智能战略。近5年来，各国纷纷出台人工智能战略计划，如美国《为人工智能的未来做好准备》与《国家人工智能研究与发展战略规划》报告，英国《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》报告等。在世界各国纷纷规划人工智能发展的情况下，中国政府也加紧人工智能顶层设计。
“人工智能”首次写入中国政府工作报告。在2017年全国两会上，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，要“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”。[1]这是政府工作报告中首次提及人工智能，体现出国家最高领导层对人工智能的高度重视。
中国政府推动顶层设计迭代升级，加快细化人工智能发展战略。2016年5月，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办4部委联合《“互联网+”人工智能3年行动实施方案》。2017年7月，国务院正式《新一代人工智能发展规划》，12月14日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》。可以看出，政府正在加紧细化发展“人工智能”的战略规划，其中《新一代人工智能发展规划》指出：“当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。”[2]
2017年11月15日，科技部宣布国家15个部门联合成立新一代人工智能发展规划推进办公室，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段，再次彰显政府大力发展人工智能的决心，人工智能产业政策环境利好。
(二)人工智能投融资金额呈增长趋势，资本驱动市场快速发展人工智能作为重要发展战略，带给产业市场新发展机遇，吸引互联网企业与创业公司纷纷进入。近年来，资本市场高度重视人工智能产业，市场投融资不断增长。根据统计数据显示，2012-2017年中国人工智能产业投融资金额呈增长趋势，其中2017年融资额创历史新高，达435.2亿元（见图1）。其中，2017年旷视科技C轮融资达4.6亿美元，单轮融资金额创新高。同时，短短几年内人工智能领域迅速出现独角兽企业，2017年国内寒武纪、旷视科技、出门问问、商汤科技企业估值已超10亿美金[3]
图12012-2017年中国人工智能投融资发展状况
数据来源：DCCi互联网数据研究中心
中美引领人工智能未来发展，中国人工智能市场应用发展迅速。美国人工智能市场发展较早，技术研发实力较强，中国市场紧随其后，数据显示（见图2），亚欧及北美地区人工智能创新技术企业较多，其中，美国和中国领先全球其他国家。同时，相比欧美国家市场，中国市场拥有更加庞大的用户规模及应用场景，人工智能应用范围广泛。
图2全球人工智能市场创新技术企业地域分布
数据来源：DCCi互联网数据研究中心
二、硬件升级与平台开放驱动人工智能加速前进
(一)芯片、算法等软硬件技术不断升级2017年人工智能芯片化进程加快，更多符合人工智能设计的芯片出现在市场中。芯片是人工智能应用的硬件基础，随着人工智能的快速发展，原有CpU的运算能力已经不能满足人工智能计算的需要，比如谷歌的GoogleBrain项目，为训练超过10亿个神经元的深度神经网络，使用包含16000个CpU核的并行计算平台。近年来，人工智能计算芯片正在从以传统CpU为主转变为通用及专用人工智能芯片，越来越多的GpU（GraphicsprocessingUnit，图形处理器）、FpGa（Field－programmableGatearray，现场可编程门阵列）等芯片技术应用在市场中。与CpU相比，GpU在浮点运算、并行计算等方面能够提供数十倍的CpU性能，FpGa处理特定数据更有优势，矩阵运算等灵活性、适用性更强。2017年5月，谷歌正式推出人工智能芯片第二代tpU（tensorprocessingUnit，张量处理单元）；9月华为集成npU(neuralnetworkprocessingUnit，嵌入式神经网络处理器)专用硬件处理单元的人工智能芯片麒麟970；11月，寒武纪科技新一代人工智能芯片1H8、1H16、1m。从CpU到GpU、FpGa，再到tpU、概率芯片等，人工智能硬件设施逐渐完善，硬件市场从计算通用设施向满足人工智能发展需求的新一代硬件设施发展。
人工智能算法与研究模型不断完善，加速人工智能市场应用。算法是人工智能技术的核心，从alphaGo到alphaZero，算法升级推动人工智能技术不断提高，其中常用的机器学习算法有回归、贝叶斯、正则化、降维、决策树、神经网络、机器学习等。现有算法技术不断优化，如标准人脸识别数据集LFw(自然场景下标注的人脸数据库)上，现有算法的识别准确率已高达99.8%，超过人类的识别精度。而且，在天池ai医疗大赛中，机器对肺部结节图像的智能诊断达到专业医生级的水准，3毫米及以上的微小结节的检测准确率超过95%。
随着人工智能市场兴起，中国市场对人工智能领域的研究迅速发展。近年来中国企业与高校纷纷投入对人工智能研究分析，其中百度、腾讯、阿里、360等企业及清华、北大、同济、西安科技等高校陆续建立人工智能相关实验室或研究院。中国人工智能相关文献及期刊数量也在不断增长，根据国内知网数据显示，2017年相关文献和期刊数量同比2016年分别增长62.5%、64.8%（见图3）。
图32012-2017年中国人工智能相关文献与期刊数量状况
资料来源：中国知网
(二)国内外企业加速布局开源与开放平台平台开源与开放能够加速人工智能市场化发展，是现阶段人工智能快速发展的需要。人工智能平台开源、开放能够快速积累数据资源，不断检验算法模型，在实践中优化人工智能技术，提升人工智能平台应用能力。同时开源、开放的思维能够降低算法与数据的技术门槛，推广通用技术应用，降低市场开发成本，并促使社会各界协同运作，提升企业内部与外部专业人才协作能力。
为加速市场应用，国内外企业加快布局开源、开放。此前，国外互联网巨头纷纷开源深度学习等项目，如谷歌开源tensorFlow，脸谱开源torch，微软开源CntK，iBm开源SystemmL，亚马逊开源mXnet。2017年，中国企业加速布局开源、开放平台，如百度开源自动驾驶系统apollo，DueroS开放平台。同时，中国政府高度重视开放平台的发展，2017年11月科技部公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，包括百度（自动驾驶）、阿里云（城市大脑）、腾讯（医疗影像）、科大讯飞（智能语音）。
三、移动互联网推动人工智能加深应用
(一)移动互联网为人工智能技术提供丰富应用场景人工智能技术是推动移动互联网智能化发展的核心力量。近年来中国移动互联网用户人口红利逐渐消失，移动互联网进入平稳发展阶段，智能化成为移动互联网发展的下一波浪潮，人工智能技术成为突破点。通过计算机视觉、语音语义识别等，人工智能技术将能替代重复性劳动工作，并提供智能语音、智能检索、图片识别与处理、数据挖掘与分析等服务，在降低人力成本的同时创新服务模式。
人工智能市场空间巨大，领先技术试水应用，其中移动互联网为人工智能提供丰富的应用场景。中国移动网民规模庞大，用户触网移动化趋势加深，根据中国互联网络信息中心（CnniC）统计数据显示，截至2017年12月，中国手机网民规模达7.53亿，使用手机上网的网民占比由2016年的95.1%提升至97.5%[4]。庞大的用户规模带动网络数据规模增长，助力人工智能技术提升。同时，在人工智能真正走向产业、市场的过程中，移动互联网提供丰富的应用场景，涵盖通信、新闻、音乐、视频、游戏、购物、银行支付等多个领域。现阶段在生活中，计算机视觉、语音语义识别等技术在图片美化、会议翻译、防盗预警、语音助手等方面已经发挥作用。
(二)移动互联网垂直领域加深应用人工智能
从被广泛认知到应用于各个行业，人工智能技术发展迅速。2016年，alphaGo与世界围棋大师的比赛引发热议，人工智能的认知度明显提高。2017年，越来越多人工智能技术广泛应用于交通、医疗、教育等行业中。人工智能技术能够从底层推动服务升级，具有显著溢出效应，其广泛应用将改变生活。根据中国《新一代人工智能发展规划》，制造、农业、物流、金融、商务、家居成为中国开展人工智能应用试点的六大重点行业和领域，结合移动互联网市场特点，以下我们将从交通、医疗、教育、电商零售、生活娱乐五个场景中分析人工智能的应用方式。
1.交通：人工智能深入交通管理体系，升级出行应用服务。
在交通领域，人工智能主要应用于改善城市交通管理及升级交通出行方式，其中，在交通管理方面，人工智能可以识别城市交通实时状况，立体化监管交通安全，合理调度出行资源，提升交通运营效率。2017年杭州市上线“城市数据大脑”，它能够判断路况，实时提出信号灯调整建议，提前干预、防控拥堵，监控交通乱象并报警，在试点区域高峰期间使平均行车速度提升15%，120救护车到达现场时间缩短一半[5]。在出行方面，人工智能技术广泛应用于自动驾驶、无人驾驶等自主无人系统，而基于人工智能的类脑操作能够变革汽车等交通出行方式。中国已开始试水自动驾驶，如2017年在百度ai开发者大会上，李彦宏直播驾驶无人车参会。同时，随着福特、大众等传统汽车厂商与谷歌、百度等互联网公司的加速布局，移动出行也被看做人工智能领域的重要战场。
在移动互联网中，人工智能还能升级地图、打车等出行服务。地图导航等应用集合poi[6]、路况、卫星影像、街景等多种复杂数据信息，而人工智能提升应用平台数据信息处理效率，提升躲避拥堵、路径规划的能力，其中eta（estimatedtimeofarrival，预计到达时间）误差率已降低到15.13%[7]。同时，在打车场景中，估价、拼车及订单分配、运力调度的背后都有人工智能技术的支持。
2.医疗：从辅助诊疗到疾病检测，人工智能提升医疗服务效率与准确率。
人工智能在医疗领域应用前景广阔，资本市场十分活跃。近年来，全球医疗人工智能产业投资呈增长趋势，根据iDC数据显示，2016年总交易额就已达7.48亿美元，交易数量达90个（见图4）。
图42012-2016年全球医疗人工智能投融资情况
数据来源：iDC
基于医疗数据的采集、计算、分析与判断，人工智能应用于辅助诊疗、药物研发、医疗机器人、基因测序等多个方面。在辅助诊疗方面，人工智能在医疗图像诊断中应用较多，即通过计算机视觉和深度学习技术，对X光、超声、Ct等医疗图像分析，判别肺结核、甲亢、乳腺癌等多种疾病，精准定位病灶。在移动医疗服务中，智能语音助手还能够辅助医生在问询过程中记录病历，其医学术语识别准确率高于98%，而且人工智能技术能够增强远程采集医疗数据的准确性，实时管理健康数据，提供用药提醒、辅助诊疗等服务。人工智能还可结合患者病史、相关案例用药记录等数据，整理临床治疗经验，为不同患者治疗提供合理建议。在药物研发方面，人工智能可以整合药物实验数据，模拟药物发现过程中的HtS（高通量筛选）过程，缩短药物发现及实验的时间，提高药物研发成功率，降低药物研发成本。在医疗机器人方面，手术机器人带有机器人视觉、智能控制系统，现阶段主要应用在外科手术中，具有创伤小、手术精准度高、机体损伤小、术后恢复快等优势。在基因测序方面，人类基因组含有约31.6亿个Dna碱基对，约有20000到25000个蛋白质编码基因，人工智能技术依靠智能运算和分析能力，通过模型训练，能够提升基因测序水平。整体来看，人工智能在医疗领域的应用能够覆盖“治疗前-治疗中-治疗后及康复”的全过程，有望降低误诊率漏诊率，提升诊疗效率，解决优质资源分配不均等问题。
3.教育：人工智能带动个性化教育，促进教育体系智能化。
对于教师及学校而言，人工智能能够解放教师在重复性工作中的时间，提升学校运营效率。近年来，运用人工智能等多种技术的智能教学系统（itS）、智能计算机辅助教学（Cai）迅速发展，以人工智能为基础，结合电子校务应用、辅助教学课件、辅助学习应用、网络教学平台等，学校教育体系趋于智能化。其中，人工智能可以替代老师完成作业批改、成绩测评等部分工作，还可以辅助教育工作者管理校车、辅助备课等教育研发及学校的管理工作。
对于学生而言，人工智能应用于题目搜寻、制定学习计划中，或以虚拟助手的形式辅助完成学习等，推动教育更具针对性、更个性化。现今市场中题库等学习应用辅助教学，可实现拍照答题、语音找题、对话与听力练习等，能够针对经常出现的错题多次投放相似题型，基于一段时间的学习成果进行评定与建议等。传统教育中强调“因材施教”，人工智能能够带动个性化教育，在机器系统与用户不断一对一练习的过程中，产品应用不断了解和掌握学生的学习状况，从而有针对性地辅助学习。
4.电商零售：从供应体系到营销、客服，人工智能深入电商零售服务。
在电商零售中，人工智能助力精准营销，颠覆交易方式。基于应用使用行为及消费数据等，人工智能技术能够分析用户对产品颜色、品牌、类型等喜好状况，并推荐给用户优选方案，助力电商营销。此外，2017年“淘咖啡”“缤果盒子”等无人便利店在中国首次崭露头角，人误识别率0.02%，商品误识别率0.1%，其中计算机视觉、生物识别、传感是核心应用技术，它的出现颠覆了原有的零售方式。
人工智能升级物流运送模式，提高供应体系运营效率。产品供应与物流体系智能化是大势所趋，2017年亚马逊启用“无人驾驶”智能供应链，基于云技术、大数据分析、机器学习和智能系统等，可以自动预测、自动采购、自动补货、自动分仓，精准发货，库存自动化管理，过程中零人工干预，同时中国京东建成无人仓，实现收货、存储、订单拣选、包装的无人化智能操作。此外，2017年结合人工智能的无人机、无人车不断试水配送服务。
5.生活娱乐：人工智能引领社交升级，创新服务生活
人工智能创新交互方式，引领社交升级。2017年，以语音语义识别、机器学习技术为核心的语音助手不断完善，苹果Siri、微软小娜、亚马逊alexa及百度度、搜狗语音助手、科大讯飞灵犀语音等不断升级服务能力，这种语音助手已经成为移动搜索和多种服务的入口，其便利性、趣味性丰富大众生活。
同时，人工智能服务还可以助力媒体、娱乐。在冗杂的信息内容中，人工智能通过文本分析及计算机视觉等筛查涉黄、暴力、等违法及不良信息，构建舆情分析等信息监测系统，维护健康的媒体环境，同时，基于机器学习的自动化新闻写作机器人还可以从事部分新闻编辑工作。在娱乐中，人工智能技术能够辅助创作虚拟人物，如结合VR（虚拟现实）、aR（增强现实）、mR（混合现实）等技术，提升游戏人物的真实性等。
四、人工智能发展面临的挑战与发展建议
（一）技术发展面临的挑战与建议1.人工智能专业人才稀缺。
人工智能发展迅速，技术人才缺失成为发展掣肘。人工智能市场发展迅速，专业人才需求增长迅速，现阶段技术人才的有效供给不能满足当前市场的需要，中国人工智能人才缺口较大，国内人才市场面临专业对口人才数量少、相关技术人才技能水平较低、经验丰富人才稀缺等问题。随着人工智能企业增多，专业技术人才成为企业竞争的战场，中国需要加速人工智能专业人才的培养。
专业技术人才是人工智能产业发展的重要力量，培养人工智能技术人才需要政府、学校和企业协同运作。政府加强人工智能人才战略设计，通过政策扶持，吸引国内应用数学、计算机网络、生物科技等相关学科人才或程序员等相关专业人才，同时积极吸纳海外专家人才，加强高端人才储备；学校在基础教育增加人工智能相关学科知识，在高等教育中增设人工智能专业学科，建立适应人工智能发展需要的复合型人才培养计划，加强扶持人工智能科研工作，同时校企合作，提升储备人才的实战能力；企业和教育培训机构应加强相关技能培训，加深与国际顶尖行业专家的交流，或通过融资并购等吸纳更多专业人才。
2.底层及核心技术有待提高，基础设施尚需完善。
人工智能产业尚不成熟，计算芯片、算法等技术亟需突破。现阶段，人工智能底层及核心技术应用以“弱人工智能”为主，无监督学习模型算法、语音语义识别技术等存在缺陷，情感表现等尚未突破，如当前的智能语音助手并不能完全理解复杂的人类语言，图像识别技术不能完全理解图片图像中的元素，核心技术的不成熟是人工智能应用受限的主要原因。同时人工智能安全技术也面临巨大的挑战，随着人工智能技术的普遍应用，复杂的人工智能相关软件在应用初期会存在多种可攻击途径。在这样的局势下，未来人工智能发展的空间仍十分巨大。
人工智能技术的成熟化应用是漫长而复杂的过程，行业参与者应更加理性看待。人工智能是一门复杂的综合性学科，需要多个技术领域的创新突破，在基础设施方面，要创新核心传感器、高速计算芯片、计算平台等关键技术，提升机器的感知与计算能力；在算法模型方面，要完善自然语言处理、深度学习、计算视觉等算法程序和框架模型，提升机器感知理解能力与分析决策水平，增强机器自主学习能力。在产业技术解决方案方面，在生物识别、人机接口、数据库系统等方面寻求更智能的识别、分析及决策的应对方案。同时，在开源开放环境下，需多方加强技术合作战略合作，共同构建智能生态。
（二）市场发展面临的挑战与建议1.数据存储、计算市场迅速发展，但数据安全面临新挑战。
现阶段数据规模不能满足人工智能市场化应用的需要，数据存储、计算能力有待提升，同时开放环境下的数据隐私安全面临新挑战。人工智能所需数据需经过筛选，数据的标注和采集成本较高，同时，不同场景中的数据维度多样，数据标准不一，如何将现有数据维度转变为人工智能所需成为发展难题。现阶段人工智能对数据规模要求较高，但人工智能的目的是让计算机或机器等能够模拟人的思维和行为，人工智能技术的发展应避免过度依赖数据。此外，随着数据规模的增长，数据能否规范使用、用户隐私能不能得到保障也将成为市场健康发展面临的问题。
为推动数据使用规范化，政府与企业需要协同运作，建立合理的数据管理机制。如，在数据采集的过程中，改善数据测量方法，减少主观因素造成的误差，在不同行业逐渐完善数据采集标准，高效地将非结构化数据转化为机器识别所需数据。同时在数据管理时，明确数据采集、存储、分析的规范，设置权限管理，强化责任意识，并通过政策法规，加强行业自律。
2.市场应用刚刚起步，基础服务能力尚不足。
人工智能市场仍处于发展初级阶段，产品有待市场检验。人工智能产业技术门槛较高，同时公共数据资源分散，人工智能基础服务设施难以集中使用与管理，人才及技术成本较大，企业进入及发展难度较大。尽管语音助手等产品已开始应用，但服务水平高低不同，人工智能在交通、医疗、生活等领域的应用也才刚刚开始，诸多应用场景尚未挖掘。
市场发展需要增强企业协同能力，不断创新产品服务。市场通过打造资金、技术、数据资源整合的公众服务平台，可以加速孵化人工智能创新企业。同时，企业也要加大培养专业人才，多方联合加强对人工智能的研究，拓展深化人工智能应用场景。
五、人工智能发展趋势预测
（一）技术：技术赋能全领域，网络服务智能化人工智能技术将不断创新升级，推动智能化服务发展。人工智能产业的变革源于传感、算法、芯片等核心技术的创新突破，未来传感技术精准化、集成化、自动化、微型化，算法模型不断创新、迭代、整合，计算芯片趋于专业化、定制化、移动化，机器自主学习能力增强，情感表现等“强人工智能”关键技术将实现突破。同时，人工智能基础研究与教育培训体系逐渐改善，人工智能技术标准化体系将成型，包括跨平台的数据、算法框架标准的统一等。此外，中国将寻求关键技术突破与独立，建立自主可控的产业体系。未来人工智能技术逐渐渗透软硬件设施，人工智能技术与工作、生活关系更加紧密。