人工智能医药精选(九篇)

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第1篇：人工智能医药范文

关键词：公共实训中心；技能人才培养；职业教育

河北唐山职业技能公共实训中心是经河北省政府批准，由唐山市政府规划建设的一个技术先进、设备高端，开展高技能人才培训和鉴定服务的职业技能公共实训中心。中心依托唐山劳动技师学院进行建设，规划建设现代机床加工、现代电气控制、现代机械设备维修、现代汽车维修、现代化工工程、现代焊接、现代物流、现代服务、现代信息9个实训分中心，年培训能力7.2万人次（每年200天用于培训，周期10天）。

在京津冀协同发展和经济转型升级的大背景下，唐山市地处环渤海经济隆起带和环首都经济圈的核心位置，为深入贯彻“唐山要努力建成东北亚地区经济合作的窗口城市、环渤海地区的新型工业化基地、首都经济圈的重要支点”的指示，唐山以加快转变经济发展方式为主线，以重大产业项目为抓手，以产业聚集区建设为载体，实现经济大市向经济强市的转变。

目前，唐山市已形成了精品钢材、基础能源、优质建材、装备制造和化工五大产业基地，积极推动产业转型，跳出资源型城市的窠臼，加大供给侧改革，建设持续发展、科技创新型城市，而产业的转型升级不是一蹴而就的，需要人才来支撑，尤其是高技能人才。对于一个重工业城市而言，其转型升级必须立足本地资源禀赋，充分借助先天优势，发挥特长；借鉴东南沿海的经验，建设一个示范引领的公共实训中心将对高技能人才培养，企业装备水平提升，职业培训体系建设，区域经济转型发展具有举足轻重的推动作用。

在京津冀协同发展历史机遇中，在全省以加快转变经济发展方式为主线，将建设重点产业项目作为调结构、转方式的重要载体，实现从经济大省向经济强省跨越的重要时期，唐山作为沿海经济隆起带的重要支点，具有接受辐射、借力发展的独特优势。产业项目建设快速发展，离不开技能人才支撑，高技能人才作为促进经济社会发展的主力军，将发挥其至关重要的作用。唐山市乃至全省在现代制造业，战略性新兴产业，新能源、新材料、生物医药、信息技术等领域，对高技能人才需求十分强劲。“十二五”期间，唐山市需新增技能人才19.5万人，其中高技能人才7.5万人。目前，唐山市高技能人才总量约8.4万人，占全市技能人才总数的18.8%，与国内经济发达地区20%的比例相比，属中等偏下水平，与发达国家40%的比例相比明显偏低，与唐山市经济转型发展需求相差甚远，尤其是在现代制造业、技术含量较高的机械电子类缺口最为明显，高技能人才总量不足在很大程度上制约了经济增长和可持续发展。因此，建设一个对产业发展具有引领作用的职业技能公共实训中心，加速培养一批社会急需，懂高端技能、善创新、操作能力强的高技能人才，可确保全市加快转型升级步伐，促进经济可持续增长。

公共实训中心规划建设9个实训分中心，涵盖专业门类完全切合唐山乃至京津冀发展要求，是唐山新兴产业和高端产业的引领旗舰。“十二五”期间，随着唐山市经济结构的调整，现代物流、信息科技、邮政快f等新兴行业应运而生，尤其是现代制造业的快速发展和新技术的广泛应用，使传统的技术结构发生变化，技术系统的尖端化、集成化和信息化，加上新技术更新速度的加快，产品周期的日益缩短，以及市场竞争的加剧，高技能人才成为最重要因素。

第2篇：人工智能医药范文

今年“两会”，“人工智能”首次被写入了政府工作报告，也成为两会代表委员热议的话题之一。

浪潮集团董事长孙丕恕、腾讯创始人马化腾、百度创始人李彦宏、科大讯飞创始人刘庆峰、复星集团董事长郭广昌等代表委员在两会发言中纷纷为人工智能发展建言献策。

如果仔细阅读孙丕恕、李彦宏、马化腾、刘庆峰、郭广昌等代表委员关于人工智能的提案议案，你会发现，他们既是为推动人工智能产业发展发声，也是为各自企业抢占人工智能先机造势。

业界一致认为人工智能技术商业化的拐点已经到来，哪些企业最有机会？显然是那些技术嗅觉敏感、已率先布局的企业更有机会抢占先机。

具有应有场景

和大数据优势的

互联网巨头

BAT是目前国内人工智能的重量级玩家。BAT企业中，百度布局最早，投入力度最大。李彦宏在两会上提交的三项提案均聚焦人工智能。

人工智能已成为百度的核心战略。百度大脑、百度无人车、被称为“人工智能权威”的百度新任总裁陆奇等都成为百度人工智能战略的重要布局，受到业界的高度关注。

据李彦宏介绍，去年和前年，百度的研发投入各有100亿元左右。在李彦宏看来，人工智能技术正在快速发展，大投入才可能有大收益。

与百度在战略上高举高打、重金豪赌不同，腾讯、阿里对人工智能的布局更加现实，主要从现有场景入手，将人工智能结合到现有产品中。

阿里的人工智能是放在阿里DT大商业体系内，配合云计算、大数据对阿里的电商物流乃至物联网体系展开。腾讯则将人工智能紧密围绕内容、社交、游戏三个核心应用场景展开，把人工智能落地在微信、游戏、新闻里面，提升用户体验。腾讯和阿里一样，也把人工智能与腾讯云进行了结合，面向企业市场推出了基于AI的云服务。

由于人工智能技g研发投入大，BAT企业从互联网向AI布局，具有技术实力和资金实力。同时，BAT企业拥有十几年的产品与数据积累，为发展人工智能提供了天然条件。它们在搜索、电商、社交等领域的用户积累和应用场景也有助于人工智能产品实现落地。

给人工智能建设提供“装备”的

IT企业

在互联网投入和建设时期，受益最大的是像思科这样给互联网“淘金者”提供“水”、“铁锹”等工具的互联网设施提供商。当年思科因为抓住了互联网先机快速崛起，当时思科CEO钱伯斯也因此被称为“互联网先生”。

国内老牌IT企业浪潮也是互联网大发展的受益者。伴随中国互联网市场的高速成长，浪潮已成为中国最大的服务器厂商，BAT等企业的数据中心运转着浪潮的服务器和存储产品。

在人工智能建设时期，浪潮也要为“人工智能淘金者”提供“养料”和“装备”。浪潮为此已较早进行了准备和布局。

技术出身、对技术发展脉络有深刻把握的浪潮董事长孙丕恕，较早就看到大数据和云计算的机会，在三年前，浪潮提出做“中国领先的大数据和云计算服务商”，向大数据和云计算领域转型。

如今，浪潮已具备人工智能的三大支撑能力――计算资源、算法资源和大数据资源。

在计算方面，浪潮已经布局多年。无人车测试中，百度实现近90%的识别准确率，这背后依托着采用GPU协处理加速的浪潮服务器。腾讯、阿里、搜狗、今日头条等企业发展人工智能，背后都有浪潮计算力的支撑。

在大数据方面，浪潮从2010年开始投入大数据，目前浪潮的天元数据网已经采集了50PB的高价值数据。人工智能需要大数据“喂养”，浪潮拥有大数据积累。据孙丕恕介绍，浪潮将以天元大数据为依托，加速大数据双创行动在人工智能领域落地。

在云计算方面，浪潮已投资100亿元在全国建设7大云计算数据中心，以行业云的形式提供云计算服务。意识到人工智能在云计算建设中机会巨大，浪潮下一步计划结合人工智能应用，进一步发力云计算市场。

看来，成名于PC时代、成长于互联网时代的老牌IT企业浪潮，有望在人工智能时代焕发新生机。

聚焦某个专业领域的专业人工智能公司

典型企业：科大讯飞

科大讯飞是国内智能语音和人工智能专业领域的领导者。随着在语音技术越来越深入应用，这家曾多年默默无闻的企业，越来越走向前台、受到关注。

在去年10月锤子科技新品会上，锤子科技创始人罗永浩现场演示科大讯飞语音输入功能，随后说了一段话，识别结果一字不差，惊艳全场。

应该说，科大讯飞作为国内早期专注于智能语音和人工智能领域的企业，经过18年的厚积薄发，已进入丰收的季节。科大讯飞不仅拥有大量使用“讯飞语记”的2C用户，更有锤子、华为、IBM这样的2B用户。科大讯飞的产品既可能直接提供给终端用户，也可通过集成到合作伙伴的产品和方案中实现商用落地。

随着人工智能商业化的加速和资本的热捧，会出现更多专业领域的专业人工智能创新公司。比如，上个月被百度收购的渡鸦科技和2016 年2 月由英特尔研究院原院长吴甘沙参与创办的驭势科技，都属于这样的专业人工智能公司。

积极拥抱人工智能“AI+”的各行业企业

典型企业：复星实业

复星集团董事长郭广昌的2017年两会提案主要关注医学人工智能领域，也与复星布局医疗人工智能有关。据了解，复星医药已经在布局达芬奇机器人等产品线。根据财报数据，在去年前三季度复星医疗旗下的达芬奇手术机器人于中国内地及香港地区的手术量达到约8000台，同比增长约49%。

郭广昌非常看好“人工智能+医学”，他认为人工智能也是医学应用的制高点。去年12月10日，复星医药与美国Intuitive Surgical签订战略合作，共同注资1亿美元在上海成立合资企业，主要研发、生产针对肺癌的早期诊断及治疗的基于机器人辅助导管技术的创新产品。Intuitive Surgical据称是全球机器人辅助微创手术的领导者。

和复星实业希望通过人工智能技术抢占医疗制高点一样，奇瑞汽车通过自主研发，并与百度、科大讯飞等合作，加大在无人驾驶、智能汽车领域投入，希望抢占智能汽车市场先机。

可以预见的是，随着人工智能在各行各业的普及，积极拥抱人工智能的传统企业更有机会获胜。

慧眼识珠的产业投资、风险投资、中介等企业

典型企业：创新工场

创新工场的创始人是先后任职微软和Google的李开复。李开复是学人工智能专业出身，他肯定不能放过挖金人工智能的机会。创新工场先后投资了旷视科技（Face++）、驭势科技以及第四范式和地平线机器人（Horizon Robotics）等人工智能公司。根据李开复的判断，人工智能投资已进入“黄金时代”。创新工场还成立了自己的人工智能工程院，由李开复亲自担任院长。

还有一家新成立仅一年多的创司在人工智能圈很知名，它叫“将门创投”。能在短短时间迅速出名，一是因为它聚焦在火热的人工智能领域，二是因为它的管理团队来自微软创投加速器的创始团队，已经积累很多创始企业资源和行业资源。

任何一个有商业化“钱景”的新技术都会受到资本的青睐，人工智能也不例外。

第3篇：人工智能医药范文

关键词：人工智能；数据挖掘；发展前景

当今社会已经进入了人工智能时代，人工智能的应用，大大改善了我们的生活。大数据时代已经来临，不论是从数据的使用，挖掘，处理等方面，都为人工智能的应用起到了基础和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定义。人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI。属于计算机学科下的分支，顾名思义，它是一门专门研究类人化的智能机器学科，即利用现阶段科学的研究方法和技术，研制出具有模仿、延伸和扩展人类智能的机器或智能系统，从而实现利用机器模仿人类智能的一切行为。1.2人工智能的研究背景。在1956年的达特矛斯会议上，“人工智能”这一术语正式由麦卡锡提议并采用了，随后人工智能的研究取得了许多引人注目的成就。在这之后，科研人员进行了许多的研究和开发，人工智能这个话题也取得了飞速的发展。人工智能是一门极具挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学理念。人工智能的研究包涵广泛的科学知识，以及其他领域的知识，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标是使机器能够做一些通常需要人工智能完成复杂工作的机器。1.3人工智能的研发历程。早期研究领域：人工智能专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动编程，机器人，游戏，人工神经网络等，现在涉及以下研究领域：数据挖掘，智能决策系统，知识工程，分布式人工智能等。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到广泛的发展。以下简要介绍其中的几个重要部分：（1）专家系统。所谓专家系统就是控制计算的智能化程序系统，通过研发人员总结归纳了专业学科知识和日常经验，能够知道计算机完成某个领域内的专业性活动或者解决某些专业级别的问题。人工智能技术可以合理利用已知的经验体系在复杂环境中，解决和处理复杂问题。（2）机器系统。机器系统简单说就是机器人通过人造神经系统，借助于网络或者存储系统汲取系统的知识进行开发研究。（3）感知仿生。感知仿生系统通过模拟人类的感官，感知生物学特征，通过人工智能机器的感部件对外界外部环境进行感知，识别，判断，分析的能力。能够更好的适应环境，做出判断。（4）数据重组和发掘。是指通过人工智能系统，结合当前先进的理念，对大数据的总结归纳，识别存储，调取等应用。通过数据的加工处理，能够主动做出判断和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，该系统利用系统有效的规避和克服系统资源在某段时间内的局限性，并能有效地改善因资源造成的时间和空间不均衡问题。它具备，模式自动转换，并行处理，开放启发方式，冗余且容错纠错的能力。

2数据挖掘

2.1数据挖掘的定义。数据挖掘(DataMining,DM)是揭示数据中存在的模式和数据关系的学科，强调处理大型可观察数据库。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到了广泛的发展。这里包括数据挖掘和智能信息提取过程，前者从大量复杂的现实世界数据中挖掘出未知和有价值的模式或规则，后者是知识的比较，选择和总结出来的原则和规则，形成一个智能系统。2.2数据挖掘的研究现状。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。看似广泛，实际应用还远没有普及。而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。2.3数据挖掘的研究发展。具体发展趋势和应用方向主要有：性能方面：数据挖掘设计的数据量会更大，处理的效率会更高，结果也会更精确。工具方面：挖掘工具越来越强大，算法收敛越来越多，预测算法将吸收新颖性算法（支持向量机（SVM），粗糙集，云模型，遗传算法等），并实现自动化的实现算法，选择和自动调谐参数。应用：数据挖掘的应用除了应用于大型专门问题外，还将走向嵌入式，更加智能化。例如进一步研究知识发现方法，对贝叶斯定理和Boosting方法的研究和改进，以及对商业工具软件不断的生成和改进，着重建立整体系统来解决问题，如Weka等软件。在先进理论的指导下，按照国内形态发展，至少需要20年的时间，才能改进数据挖掘的发展。

3数据挖掘与人工智能技术的联系

数据挖掘属于人工智能中独立系统。它于人工智能的存在关系属于，并存联系，且独立运行，互不从属。此设计体系一方面可以有效促进人工智能提升学习能力，增进分析能力，另一方面还对分析，统计，OLSP，以及决策支持系统模块等起到推动作用。在收挖掘应用领域，处理可以对WEB挖掘，还能够有效进行文本，数据库，知识库，不同领域不同学科的信息进行序列矩阵模式挖掘。基于数据本身的分类，辨识，关联规则，聚类算法更加博大精深。因此，独立于人工智能的数据挖掘，更加便于科研团体或者领域对数据的使用和分析。数据挖掘是人工智能领域的一部分。首先，高智能是数据挖掘和人工智能的最终目标，正是由于这个目标，人工智能和数据挖掘有很多关联。其次，数据挖掘和人工智能是各种技术的整合。数据挖掘和人工智能是许多学科的跨学科学科。最后，数据挖掘的出现逐渐发展壮大，加强了人工智能，因此可以说，它们两者是不可分割的。

4人工智能和数据挖掘技术的发展前景

在当前环境下，人工智能和数据挖掘技术具有以下发展前景:(1)在大数据互联网中的应用。将人工智能的技术应用于互联网中将会使网络技术带上智能的特性,可以为人们的生活提供智能化的帮助，给人们的生活带来便利。还可以提高网络运行效率、增加网络安全性等。(2)智能化服务的研究。人工智能和数据挖掘都很注重对智能化服务的研究,例如很多智能机器人便应运而生，它们已经能胜任许多简单的工作，可以为人们提供人性化的服务。高度的智能化是数据挖掘和人工智能研究最终追求的目标,也是二者最终合而为一的标志。(3)使知识产生经济化。在现阶段的知识经济时代，人工智能和数据挖掘势必受到经济的影响，这决定了人工智能和数据挖掘将具有经济特征。人工智能和数据挖掘技术作为无形资产可以直接带来经济效益，通过交流，教育，生产和创新的无形资产将成为知识经济时代的主要资本。可以预期未来的人工智能和数据挖掘技术将更加经济实用。(4)交叉学科的技术融合。各行各业的理论和方法都已经开始融入了人工智能和数据挖掘之中。未来的人工智能和数据挖掘技术必将是一个融合众多领的复合学科。当今，我们已经在逐渐使用人工智能与数据挖掘技术，去攻克更多难题，解决更多问题，造福人类，改善生活，近在眼前。

作者:喻正夫 单位:汉江师范学院

参考文献：

[1]万璞,王丽莎.数据挖掘与人工智能技术研究[J].无线互联科技,2016(10):113-114.

[2]王翔.试论如何利用大数据挖掘技术推动人工智能继续发展[J/OL].科技创新报,2017,14(01).

[3]秦益文.微博数据挖掘中人工智能推理引擎的应用[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2017(02).

[4]蒲东齐.数据挖掘在人工智能上的应用[J].信息与电脑(理论版),2016(19).

[5]李丹丹.数据挖掘技术及其发展趋势[J].电脑应用技术,2007（02）:38－40．

第4篇：人工智能医药范文

IBM大中华区董事长陈黎明表示：“商业人工智能的核心是解决关乎企业经营中生存和制胜的关键问题。以电子、能源、汽车、工业产品制造及相关服务产业为核心的实体经济是保持国家竞争力和经济健康发展的基础。技术的不断创新发展，不仅将带动这些行业的生产率提高和产品性能提升，还能催生新材料、新能源、新生物产品、等战略性新兴产业的发展。IBM从未停下技术探索的脚步，引领着人工智能、区块链、物联网等创新技术的发展，以此强化行业基础能力，促进产业转型升级，助力中国企业由大变强的历史跨越。”

下面请跟随笔者来看看IBM助力中国企业实现转型和升级的几个案例吧。

神思电子（以下简称神思）是中国领先的智能识别领域软硬一体化解决方案提供商。神思率先采用IBM Watson Explorer（WEX），基于分析洞察、推理、自然语言理解能力，重点选择了金融和医疗这两个长期服务的行业，锁定“智能客服”、“实体服务机器人”和“自助设备智能升级”三大领域，改造服务流程，降低人力成本，提升服务质量与效率。

神思副总裁井j表示：“从2016年起，我们就启动了‘从行业深耕到行业贯通、从智能识别到认知行业解决方案’的战略升级。神思与IBM一样，将思考与持续创新都根植于企业的基因之中，我们与IBM并肩合作，希望运用IBM Watson认知计算加速公司战略升级的步伐，打造国内领先的智能认知行业解决方案，加速国内商业人工智能的发展。”

默克（Merck）是一家先进的科技公司，专注于医药健康、生命科学和高性能材料三大领域。默克携手IBM打造全新智能物流与智能工厂，利用IBM Watson IoT技术，对于需要妥善储存和运输产品的钢瓶实现智能化管理。通过钢瓶传感器数据收集与分析，IBM帮助默克施监测和管理厂内或运输途中的钢瓶的数量、位置和温度，确保空瓶及时回收，同时针对钢瓶的使用和返回情况，实时洞察并预测未来的库存情况，以便科学合理地采购来满足日后的需求。这不仅帮助默克达成了钢瓶的自动监控及全程追踪，还挺高了所获结果的精准度，节省人力和时间，大大提升工厂运营的整体效率。

默克中国首席信息官朱皓峰表示：“默克一直致力于以技术为驱动力，为患者和客户创造价值。IBM作为世界领先企业，在技术创新和业务管理上的先进理念都与默克的核心信念不谋而合。因此我们选择IBM作为重要合作伙伴，推行全球物联网部署计划，并将中国作为试点，加速当地的电子材料厂智能升级，引领未来默克‘工业4.0’和智能制造产业变革。”

隆基泰和与IBM共同合作，借助Watson平台，利用物联网与人工智能技术，构建综合能源云平台，为工业商业企业构建360度完整的客户能耗视图，持续构建高耗能企业用能预测及能效水平的分析和洞察能力，提升与客户的交互体验，增强与客户粘性，深度挖掘云平台服务价值，助力隆基泰和实现对传统能源服务模式的突破，打造智慧能源服务体系。

第5篇：人工智能医药范文

关键词 工业强省 智能化 发展方向 突破点

中图分类号：TP18文献标识码：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

为了应对金融危机和保持经济增长，国务院提出了行业振兴规划，国务院先后确立并通过了钢铁、汽车、纺织、装备制造、船舶工业、轻工业、石化产、电子信息业、有色金属和物流业十个行业振兴规划。经过几年的初步发展已经初显行业振兴带来的各种好处。2010年贵州省领导经过仔细调研，提出了工业强省战略，随后确立了贵州工业的十大振兴计划。它们是电力、煤炭、化工、装备制造、有色、建材、烟酒、钢铁、高新技术、民族制药和特色食品十大振兴产业。振兴计划明确提出以产业振兴为目标，以增强创新能力为核心，加强统筹部署，凝炼共性关键技术，集中力量加快推进。为了更好的发挥科学技术在工业强省中的地位和作用，贵州省科技厅在在2011年初启动了，《贵州省科技支撑工业十大产业振兴实施方案(2011-2015年)》①。实施方案明确，加快科技重大项目的实施与科技创新成果的推广应用，支撑贵州省重点产业振兴；发展高新技术产业，改造和提升传统产业，推动产业结构的调整和升级，培育新兴产业，创造新的市场需求和经济增长点；加强企业技术创新能力建设，加快建立以企业为主体、产学研用紧密结合的技术创新体系，增强企业综合竞争力；提升科技在推进新型工业化进程中的支撑能力，为加速发展、加快转型、推动跨越做出切实贡献。实施方案提出，五年间，全省科技投入保持持续增长，财政应用技术研究与开发资金年均增长20%，全社会研究与发展(R&D)经费投入占全省生产总值的比重达到1.2%；创新服务体系进一步完善；专利申请量保持35%的年均增长率，专利授权量保持30%的年均增长率；在化工、装备制造、冶金、有色等重点领域形成产业集群，拥有一批具有市场竞争力的高新技术产品，高新技术产业产值占国内生产总值的比重达8%以上；节能环保、新材料、新能源、生物产业年均增长率达到25%左右，成为贵州战略性新兴产业领域新的增长点；民族医药产业发展能力不断提升。

随着对工业强省战略认识的加深，各级领导逐步认识到新的省领导提出的工业强省中的工业已经不在是传统意义下的工业，而是新型工业。那么新在那儿呢？本人认为将最新的科研成果与贵州的工业有机结合起来的工业化道理就是新型工业。综合上述信息，作者认为贵州的工业强省道路应该着眼于新型工业，即是在工业的发展道路上需要大力引进现代科学技术。尽管贵州工业强省战略还有不少问题，但作者认为在工业强省的大路上我们应该做到放眼世界新科技成果、重视国内新技术和高级人才、立足用好用足贵州省内的工业基础和人才。作者在此探讨一下贵州工业化道路上的人工智能技术应用做一个较为详细的说明，其他的新科学技术的应用类似。

人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）②，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。

目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

同时如下的这则2006年的信息也让人兴奋：“今年初，牡丹江市金跃集团与韩国文豪斯株式会社签订合作协议，欲引进人工智能高新技术及相关技术和产品落户牡丹江，在中国大力开发人工智能高新技术市场。该项目研发的具有自主知识产权的最新一代人工智能高新技术，其研发成果已经远远超出了国内软件的发展速度，在世界人工智能软件研发领域也走在前列，在国内可首创人机对话的先河，市场潜力大，科技含量高。项目建成后，将形成集研发、推广、销售于一体的人工智能软件研发和生产中心，该项目全面启动后，年可实现销售收入2~5亿元人民币，年可实现利税1亿元人民币以上，年销售利润率40%。该项目成功运作不仅可填补我市高科技软件研发技术的空白，而且还可带动我市相关传统产业提档升级和市直利税的增长。”

综合贵州的实际省情和目前人工智能的发展，笔者认为可以从以下几个方面去突破。

（1）结合贵州十大产业中的电力和装备制造，智能化是一个重点发展的方向。现在智能电网的研究何义应用都正处于起步阶段，抓住这个机会，加大科技投入这个领域，力争或者具有世界先进水平的核心技术是重点。智能化机械制造业是目前的一个热点研究，充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好围绕现在制造技术的装备制造业发展。

（2）由于贵州十大产业中的煤炭、化工、有色、建材、钢铁均需要对资源的挖掘开采，具有智能化的资源开采设备开发和二次开发是重要的内容。同时科学合理的对资源开采也是一个关键。充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心、省部共建教育部喀斯特环境与地质灾害防治重点实验室和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好长期合理利用资源为贵州绿色、健康发展。

（3）民族制药和特色食品应该是贵州的重要特产之一，在国内具有较好的基础。首先贵州植物非常丰富，是民族制药的重要基础，现在已经形成了国内最大的民族制药基地。现在国家也在大力加大中药制药力度，所以政府应该重视与相关部门联系，充分利用教育部绿色农药与农业生物工程重点实验室、教育部西南药用生物资源工程研究中心和贵州省中药材繁育与种植工程实验室等机构的研究基础，加大新药的开发使之具有自己的知识产权才是长远之计。其次特色食品也是贵州省的一个品牌，比如国内知名的老干妈辣椒。尽管贵州具有很好的原材料，但是目前品牌单一和传统的制作方法使得产量较低，必须加大科研程度，使得具有智能的机器能代替目前的手工制作，增加产量。

注释

第6篇：人工智能医药范文

摘 要：多媒体教学手段的引入，极大地增加了课堂的信息量，丰富了课堂教学的表现形式，但是同样也暴露了教材信息量不足、多媒体教学素材匮乏等问题。本文结合作者的教学实践介绍了在备课过程中利用Internet搜索引擎拓展多媒体教学内容、丰富多媒体课件素材的方法。经过32学时的“人工智能”本科生课程实践，验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：搜索引擎；多媒体教学；备课

中图分类号：G434

文献标识码：B

图文声像并茂、形象生动直观是多媒体教学最基本的特点。多媒体可以在较短时间内提供较传统教学模式更多的信息，提高教学效率，这是多媒体教学最突出的优点。此外，多媒体教学能够充分发挥计算机网络的辅助教学功能，学生可以从网络上查阅教师的电子邮件和教辅资料，最大限度地节约教育资源，把教师从传统的教学模式中解放出来，从而有更多的时间和精力应用到科研、教研等创造性工作中去。但是在多媒体教学备课中也暴露出一些新的问题，比如信息来自哪里？多媒体课件的素材来自哪里？

Internet是一个巨大的信息资源宝库，充分利用Internet资源可以对多媒体教学的信息和素材形成有益的补充。但是Internet信息过载和资源迷向问题又使我们面对浩如烟海的信息资源无所适从。Internet搜索引擎的诞生为我们提供了信息获取的强有力工具，只需要输入关键词或关键词的组合进行搜索即可，高级搜索技巧也可以通过阅读网站上的帮助信息来很快掌握。

下面从四个方面介绍多媒体教学在备课过程中如何利用Internet搜索引擎拓展教学内容、丰富课件素材。

1 利用Internet搜索引擎对教学内容追根溯源

2005年全国高等学校教学督导工作研讨会上，哈尔滨工程大学总督学杨曜根教授在报告《让新的教学理念进课堂》中指出，目前在课堂教学内容上往往是重“结论”、轻“过程”，只是注重传授前人已解决的定理、概念、知识的现成结论，不注重揭示前人对这些知识的艰辛探索过程。其实，这不单纯是理念问题，往往不是教师不想讲过程，而是不会讲，这都受着教材内容和教师知识面的制约。

正如杨教授所言，“每门学科的发展过程，每门学科中新观点、新原理的建立，科学技术的发现、发明和发展，无不是前人向传统、敢于向权威挑战、大胆想象、不断创新的结果，充满了前人大胆求异、创新的事例，展示这些在学生面前，正可以大大启发学生的好奇心、兴趣，培养学生逆向思维，引导学生不断发问‘为什么’，培养学生的求索精神”。但这些过程事例很少编入现行教材中，传统的教学手段课堂信息量有限，作为教师当年也没有在课堂上听过这些过程事例，事实上这是一个盲区，需要另辟蹊径来扫除这个盲区，而Internet搜索引擎则是“扫盲”的有力工具之一。

举例来说明这个问题。人工智能的教材中对人工智能本身的发展历程介绍的较多，但是逻辑演算作为人工智能课程的重要内容，逻辑学本身的来龙去脉在教材中却鲜有提及。备课时，当然可以跳过逻辑学的历史，也可以去图书馆查阅逻辑学专业书籍，但是利用Internet搜索引擎不失为一种便捷的方式。我们只需要在Google等搜索引擎中输入“逻辑学”、“起源”、“发展”、“分支”等关键词的简单组合，就可以很容易地找到“逻辑学传统上可分为古希腊的逻辑学、中国的名辩、古印度的因明学三个分支”、“现代逻辑学已从单一学科逐步发展成为理论严密、分支众多、应用广泛的学科群”等，再顺藤摸瓜，搜索“古希腊 逻辑”、“名辩 逻辑”、“因明学 逻辑”、“现代逻辑学 分支”等关键词，便可向前把2000多年前印度的正理派、中国的墨子、古希腊的亚里士多德都追溯出来，向后把量子逻辑、控制论逻辑、概率逻辑、价值逻辑、法律逻辑、科学逻辑等信手拈来，经过进一步加工提炼，融入到课堂教学中，对拓展学生知识面、激发学生的探究欲望能起到良好的作用。

2 利用Internet搜索引擎为课堂讲解旁征博引

在课堂上旁征博引，能够丰富教学内容，提升知识的吸引力，增强教师的表现力，激发学生学习兴趣，同时，对同一个问题换个角度、换个说法来阐述，也易于学生理解和掌握，提高课堂教学实效。但是旁征博引对任课教师的知识面要求非常高，尤其对于青年教师，因此在备课时有针对性地利用Internet搜索引擎拓展自己的知识面是非常必要的。

还是举例来说明这个问题。Agent是人工智能领域研究的热点问题，Stanford著名人工智能学者Hayes-Roth讲过“Agent是人工智能最初的目标，也是人工智能最终的目标”，而我校现行人工智能课程教学大纲中并不包含这部分内容，为了引领学生走到学科前沿，我准备了2个课时补充讲授Agent。但目前国内的人工智能教材中，仅有蔡自兴教授的《人工智能及其应用》一书将Agent作为一章来讲解。Agent理论部分的几个概念非常抽象，且学术界观点不一，如果仅将一家之言介绍给学生，不但学生难于理解，而且容易片面认识问题，因此广泛引用和介绍学术界的观点是非常必要的。在准备这部分内容时，Internet搜索引擎发挥了重要作用。用“agent definition”等关键词在Google中搜索，并根据搜索结果不断追溯和拓展，就可以查到Agent一词的拉丁语起源――agere。Agent作为人工智能术语首见于Minsky的《Society of Mind》一书，以及Agent在美国传统词典中的定义，Jiming Liu & Jianbing Wu、Hayes-Roth、Smith, Cypher & Spohre、Wooldridge & Jennings、Shoham、Russel & Norvig、IBM等学者和公司从自主、智能、软硬件、心智、实体等各个角度和立场给出的定义和讨论，将这些内容融合提炼之后呈现给学生，无疑会加深学生对抽象概念的理解，同时对教师本人的知识面也是一个丰富和扩展的过程。

3 利用Internet搜索引擎对教学用例举一反三

多媒体教学用例必须遵循针对性、典型性、启发性、科学性、思想性、简洁性、趣味性和生动形象性等原则，才能达到较好的授课效果，提高教学质量，但是备课时要准备如此恰当的例子却非常困难。利用Internet搜索引擎可以开阔备课思路，对教学用例举一反三。

例如，人工智能中著名的“猴子与香蕉”问题在蔡自兴先生的《人工智能及其应用》教材中仅举此例用于讲解状态空间问题表示法。利用Internet搜索引擎还可以找到该问题在讲解问题归约、谓词逻辑、产生式系统等知识表示方法时的举例及动画演示过程，将这些举例贯通起来在知识表示总结时使用，并借用网上制作好的动画演示，课堂效果很好，且备课效率很高。

4 利用Internet搜索引擎对课件素材锦上添花

多媒体课件是多媒体课堂教学的关键，是影响多媒体课堂教学效果的重要因素。课件过于简单和粗糙，或者过于花哨，过多过滥地使用多媒体效果，会分散学生注意力，不利于学生课堂学习，致使教学效果降低。因此简洁明了、形象生动的多媒体素材必不可少。利用Internet搜索引擎的图片、音乐等搜索功能可以获得很多极富表现力的音像资料来阐释或演示抽象的概念和原理。

在人工智能课上讲解语义网络时用到这样一个例子：用语义网络法描述歌曲《军港之夜》中“军港的夜啊静悄悄，海浪把战舰轻轻地摇”这一句的意境。准备这个例子的时候，除了准备解题过程，我还搜索了一首《军港之夜》乐曲、一张军港夜幕降临时的照片和演唱者苏晓明的照片，加工处理后做到多媒体课件中，并做到不喧宾夺主。在课堂教学中讲这个例子时，发现学生随着轻柔的音乐、美丽的画卷一起随着老师分析着问题，都聚精会神的。

在讲解启发式搜索算法时，我从网上搜到了孔子的名句“人无远虑，必有近忧”，唐代诗人卢纶的《送吉中孚校书归楚州旧山》，其中有四句“林昏天未曙，但向云边去，暗入无路山，心知有花处”，同时还下载了学校的平面图，用“人无远虑，必有近忧”引出启发式搜索利用启发式信息的思想，利用卢纶的诗来阐释启发式搜索的意境，再结合学校的平面图提问学生去附近的超市(在图上均有标注)购物时如何规划路径。就在这样一种轻松甚至诗情画意的氛围中，学生便深刻领会了启发式搜索的思想内涵。

此外，利用丰富的多媒体素材还可以对学生进行科学素养的熏陶。例如，在准备人工智能发展史这一课内容时，我们从网上搜到了Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等在人工智能发展史上举足轻重的学者的照片，照片中透出的大家风范、学者目光中流露的执著精神、表情中蕴含的严谨深邃、笑容中深藏的儒雅乐观……无不感染着学生。

5 结论

在开展多媒体教学实践中，利用Internet搜索引擎辅是第一步，对信息的加工处理、凝练升华是备课时一项更艰巨的任务，这个问题已有很多文献探讨过，本文不再赘述。

参考文献

[1] 张红霞．多媒体教学的实践与探讨[J]．吉林省教育学院学报，2006，22(6):70-71.

[2] 卢建中．有关计算机辅助教学的几点看法[J]．西安邮电学院学报，2002(7):79-81.

[3] 张忠禄，李东侠，张永春．多媒体教学质量研究[J]．长春工程学院学报(社会科学版)，2006，7(3):83-85，88.

[4] 范秉琪，范秉琳．高校多媒体教学的发展方向[J]．河南教育学院学报(自然科学版)，2006，15(3):70-72.

[5] 张永红，李泳．多媒体教学的应用与思考[J]．中国医药导报，2006，3(29):77.

[6] 杨兰生．以多媒体为教学平台的课堂教学的思考[J]．大连民族学院学报，2006，(5):78-80.

第7篇：人工智能医药范文

其一是信息不流通的问题，患者在不同的医院，需要那办理不同的就诊卡；任何一家医院的医生看不到患者多次就诊的完整临床诊疗过程，无法准确掌握患者完整诊疗过程和健康状况。腾讯先后通过微信公众号等产品，建立信息共享的医疗电子档案，以解决“信息孤岛”的问题。

其二是“看病难”的问题，名医的需求量很大，但是能诊断的病人有限。马化腾认为根源在于“医生怎么样才能够释放自己的能力”，希望通过信息化的手段，打造一个医疗团队，实行科学化的分层、分级，将一些简单的诊断交由助理、护士来处理，最后由名医诊断。这样可以成倍扩大医疗产能。

腾讯的“医疗能力超市”

这几年，在投资的同时，腾讯尝试做微信智慧医院、糖大夫、腾爱医生、觅影等，涉及了支付模式创新、慢病管理、人工智能等多个领域。

1. 智慧医院

早在2013、2014年，腾讯便提出微信智慧医院的概念，做的事情也很简单，依托于微信公众号的线上能力，帮助医院做挂号、信息流转等基础医疗服务；2015年——2016年，微信智慧医院的2.0版本提出以医院作为核心体系，挖掘医院流程里线上信息化、数字化以及互联网化能力；从2017年开始，以小程序、公众号作为整体服务入口，医保、商保、区块链技术、AI、人工智能在医院落地，这是智慧医院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，腾讯推出了一款检测血糖的智能硬件产品“糖大夫”，这算是腾讯第一次直接出手，那一年也是腾讯投资的高峰期。2016年3月25日，在“互联网+慢病管理”贵州模式会上，腾讯正式公布腾爱医疗战略布局，计划用智能终端、医生平台、“健康基金＋医保”的互联网金融、大数据这“四驾马车”连接医疗。但钛媒体注意到，近两年腾爱医生的相关动态逐渐变少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI产品“觅影”，同年11月科技部公布了“首批国家人工智能开放创新平台名单”，在AI+医疗方向上，将依靠腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。

“我们没办法改变供需矛盾、没办理控制需求，我们只能用科技的手段，用互联网的能力来缓解供求之间的矛盾，提升医院的效率。怎样帮医院做到这样的事情？这一定是医院主导，腾讯助力。”腾讯副总裁陈广域坦言，腾讯不应该做的是包办、代办，“我们希望合作方把我们当做一个超市，可以选择需要的能力，我们不能强迫你们选择不喜欢的东西。”

目前，腾讯医疗布局分为投资和自建两种方式。在自建中，腾讯分为两个团队，一个是腾讯医疗团队，负责的业务包括糖大夫、腾爱医生、企鹅医典、医疗云等，主要聚焦于医疗业务本身。另一个团队是“互联网+医疗”业务，该业务又分为两大板块：一个是微信智慧医院，包括挂号、处方流转、医疗咨询，利用互联网工具提升医院、医生效率；另一个方向是腾讯觅影，包括AI医疗影像、AI辅助诊断，探索AI如何进入到医疗比较核心的领域。

AI医疗的决心——腾讯觅影

精英团队打造精品应用

目前，国内医疗AI创业公司也多以影像识别为主，据统计，AI医学影像的创业公司多达几十家，医学影像识别成为医疗AI领域里较为成熟的垂直细分领域。医学影像成为“一枝独秀”的原因在于，影像数据获取相对容易，三甲医院设备都是GPS设备、全球顶尖设备。原始数据是电子化的，对于初创公司来说，一个是图像的质量，一个是电子化获取程度，都相对容易。”

2017年8月，腾讯了AI医学影像产品“腾讯觅影”，利用人工智能医学影像技术辅助医生实现早期食管癌筛查，凭借“觅影”腾讯正式进军医疗人工智能，加上早前的“百度医疗大脑”、阿里“ET医疗大脑”，BAT已经全部入局医疗人工智能。

腾讯在医疗领域有三个方面的积累：用户服务、数据能力、资源整合。而医疗AI以及影像识别是在学术科研上的应用；此外，在用户服务上，腾讯也涉及了预约挂号、在线问诊等业务。

腾讯觅影整合了腾讯内部几个顶尖的AI的团队，包括我们的互联网+部门，包括腾讯的AILab、腾讯优图实验室和架构平台部，可以说是汇集了腾讯最精英的人工智能技术团队。

从觅影产品的后端来看，是有一个AI医学实验室，除了顶级的人工智能算法专家之外，医学实验室也聘请了全国顶级的一些医疗影像科的医生和很多的全科医生，同时也会跟很多的医疗机构和医学院校以及各个地方政府共同去合作。

产品技术的应用

当前，觅影可以去辅助于这几项癌症：食道癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌和糖尿病引起的视网膜病变。

腾讯觅影可以把医生或PET系统（正电子发射计算机断层显像技术）里面的影像传到腾讯搭建的系统当中，再利用人工智能技术和算法判断这个片子是不是高风险的早期病症，诊断准确率达到90%以上。

腾讯觅影是怎么做到呢？在训练数据的采集方面，腾讯团队集中采集了几十万张中国人的同一病症片子。虽然全球有很多公司在做AI医疗影像，甚至有一些片子可能都有一些开源的，从网上可以下载到，但很多片子都是外国病人的，外国的数据去训练中国人的模型，准确率还是比较低的。

因为每种病灶只有一小块，大多数的区域是一个正常的，腾讯团队会把这个医疗原始的图片切成很小很多小的块，分别去估计每一个小块患病的概率，最后得出一个诊断结论。

从觅影的实际应用场景来看，一方面，腾讯在与三甲医院合作，提高三甲医院医生看病的效果；另一方面，团队希望更多地与基层医院进行合作，提高基层医院整个的诊疗水平。同时，觅影产品也会跟腾讯基金会合作，通过一些公益基金的项目，利用技术给国家和人民造福。

腾讯智慧医院3.0的创新解决方案

微信智慧医院3.0亮点颇多：不仅实现了连接、支付、安全保障和生态合作的四大升级，同时还加入了AI、区块链等全新技术，全面开放腾讯核心能力。

1. 连接升级

通过整合人社、医院、药企、保险等资源共同联动，提供在线咨询、处方流转、商保直赔等服务。以处方流转为例，在药品零加成政策背景下，基于腾讯支付、AI人脸识别、区块链等核心技术能力，连接医院、流通药企及用户，实现电子处方安全流转、全流程可追溯，助力医药分离。用户可选择药店取药、药店配送到家等多种购药方式。

2. 支付升级

支付场景升级，包括医院、药店、社康、保险更多场景均支持微信支付。比如，在医院可以使用微信公众号实现在线支付、处方单扫码付、终端机快捷支付等;在保险场景，可在线使用社保个账购买健康保险;在药店、社康场景下，可实现在线刷码支付，免带卡便捷购药等。同时，支付方式将医保、商保、自费等全部纳入，让消费者实现无缝支付。

3. 安全升级

微信智慧医院3.0能够全面保障实名安全、支付安全、数据安全和风控安全。比如，一直以来，医疗数据安全和患者隐私保障是医疗行业的核心问题。而区块链所拥有的多方共识、不可篡改、多方存证、随时可查等优势，使其成为医疗数据保管的最佳方案。智慧医院3.0就将运用区块链技术，为监管方、医院、流通药企搭建了一条联盟链，保障数据、隐私安全的同时，实现链上数据防篡改。

4. 生态合作升级

除了在自身能力方面，微信智慧医院3.0更加注重整个生态的合作共赢。从资金、资源、技术、产品四大维度，与合作伙伴联手，实现合作升级，推动业务有效落地，合力打造互联网+智慧医院的建设。

尾声与展望

腾讯的高管们曾多次公开强调：“互联网+医疗”是为医者赋能，需要发挥“连接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升医疗服务效率，建立“医患”信任感，真正解决医疗行业的“痛点”，共建融合的医疗生态体系。

第8篇：人工智能医药范文

目前人们多以人工神经网络、贝叶斯网络、决策树、人工智能等数据挖掘技术研究和探讨中医症候的构成特点及规律，其分析结果多是平面图形、整体的。但以四维模型分析疾病和症候的方法目前还未见报道。用三维立体模型可分析疾病辨证分型规律，并可观察到个体在总体样本中的位置，对中医个案研究也有特定价值。若加入时间作为第四维度则可以动态演示疾病发展、演变过程。

整体思路：将每个患者症状等资料排布在二维平面上，再将这些平面平行等间距排列即构成三维立体结构，以时间因素作为第四维度构成整体模型。

1 平面内分析

将一个患者的症状以点形式排布在二维平面上，通过用专业知识分析症状间的关系得出一个或数个辨证证型，如同一患者同时有气虚证、阴虚证、血瘀证，归纳为一证即气阴两虚兼血瘀证。平面内推导也可用人工智能的方法。

2 排列顺序

将平面平行等距排列起来是要有次序的。我们将相同证型症状相似患者排布到一起，具体可通过给不同程度的症状和平面推导出的证赋值，比较计算差异度，排列组合平面次序，取差异度总和最小时排列次序。这样就构成了三维立体结构。

3 症状关联

同一症状点在各平面内横纵坐标相同，以用于计算和整体分析。按关联度高低排列症状分布，两症状关联度越高距离越近，关联度越低距离越远。具体可通过给定特定坐标，计算任意两点间距离，再用排列组合调换症状点排布位置，取最合适的排布。这样我们就可以看出疾病症状分布立体结构，可以分析整个样本，也可以分析疾病中单个证型。若单个证型的疾病症状分布结构成明显畸形则可以考虑继续分型。

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4 时间因素

加入时间因素作为第四维度，则可以动态演示疾病发展、演变过程。要观察这个变化过程，我们要给相应的可变因素赋值，目的是给定标记，以便观察其变化过程。如症状轻重赋予大小的值，性质赋予形状的值，患者平面赋予颜色的值。随着时间变化，平面位置的改变，可通过颜色看出，即患者证型改变可以由颜色改变看出。症状结构改变可由症状位置看出，轻重、性质可由形状变化看出。这样就可以观察分析单样本和整体样本病情发展变化规律了。

5 总结

本模型将临床样本分析转换为对空间图形的分析，可以立体显示症状分布规律，直观观察个体和总体样本症状分布。可用于分析病症分布规律，分析病症发展变化规律，也有助于中医个案研究［1-4］。

【参考文献】

［1］施明辉，周昌乐.人工神经网络在中医诊断中的应用现状与趋势［J］.中国中医药信息杂志，2007，14(1):2-5.

［2］孙贵香，袁肇凯.人工神经网络在中医证候研究中的应用［J］.中华中医药学刊，2007，25(7)：1450-1452.

［3］朱文锋，晏峻峰，黄碧群.贝叶斯网络在中医证素辨证体系中的应用［J］.中西医结合学报，2006，4(6):567-571.

第9篇：人工智能医药范文

［关键词］骨质疏松症;代谢性疾病;院外健康教育

1院外骨质疏松健康教育模式

1.1出院时为患者提供骨质疏松症健康教育处方或宣传教育资料

健康教育处方是以医嘱的形式对患者用药、心理、生活方式等进行指导［2］，基于医护人员对患者病情的熟悉情况，出院时为患者提供针对性的健康处方。医务人员向患者口头讲授处方内容，必要时可向患者提供科室有关骨质疏松症的纸质健康宣传册，内容包括正确的运动方法、合理营养、良好的生活习惯以及预防跌倒知识等。这种模式能够通过面对面地口头教授而引起患者对骨质疏松症的重视。另外，这种一对一模式简单易懂，对于患者的一些疑问医务人员可直接解决，患者易于掌握。目前，这种方式仍是医院对出院的骨质疏松症患者进行疾病健康教育的主流方式，但受制于宣传覆盖面和开展形式的局限，它只能为部分住院的患者服务。很多老年患者只有疼痛或并发症才会选择入院就医，非住院患者往往会被疏忽，难以得到医院给予的健康指导。另外，单一的出院健康处方的局限性还表现在它是一次性的，患者后续的健康指导并不能跟上，是一种非连续性的防控模式。

1.2沙龙健康教育模式

沙龙模式不仅有利于提高患者对骨质疏松症的认知水平，促进患者自觉地采取健康的生活方式，还能帮助患者改善抑郁情绪［3］，由专业医护人员组织。医护人员提前电话通知患者举办沙龙的具体地点和时间，方便患者提前做好安排以能如期参加沙龙聚会。另外，邀请患者的同时有必要让家属或照顾者一同参加骨质疏松症沙龙活动。这种教育过程主要是医务人员向患者及亲属提供正确保健方法，然后引导患者及其亲属讲述自身落实防治骨质疏松症的生活行为方式，医务教育人员对正确的内容给予肯定或对错误的内容给予纠正。沙龙活动后期让患者有自由交流时间，让患者互相分享经验以加深对骨质疏松症健康教育内容的正确理解与接受程度。这种沙龙活动组织实施过程，不仅医务人员发挥了对患者及照顾者的主导作用，还有利于发挥受教育对象的主动参与意识，保证其认知过程的正确实施。另外，以沙龙聚会的方式不仅有助于提高患者对自身疾病的认知水平，而且能让患者及照顾者相互之间分享各自对疾病的认识，一些具体的对骨质疏松症防治有帮助的运动习惯能预防跌倒、骨折等伤害的发生。沙龙活动还能增进患者与照顾者之间的情感交流，缓解老人的焦虑情绪，增进对疾病的认知，从而能够在实施合理营养、正确用药、有效运动等方面为患者起着支持和督促的作用。沙龙的健康教育活动使正确生活方式和行为的患者比例提高，具有一定的推广意义。但是，沙龙模式也只能为能获得沙龙活动信息的一些患者服务，由于老年人的生活自理能力减退或照顾者的原因，致使一些行动受限的老人难以参加沙龙活动。此种方式是一种小范围并有一定局限性的患教模式。

1.3社区健康教育模式

以社区医疗为重点和基础，由社区卫生服务中心建立全科医生为主导的健康管理服务团队来进行骨质疏松症教育。社区性骨质疏松症健康教育呈现多样化，具体方式包括社区医院对社区内目标人群进行干预教育、专题讲座和实践教育，社区医护人员上门为目标患者进行个体化教育，在社区宣传栏进行文字、图片展示，健康宣传册的发放等。社区健康教育的内容包括认知骨质疏松症、饮食、运动疗法、健康正确的生活习惯、预防并发症措施等。此类模式是当前主导模式，覆盖人群广，方法简单易行，在城市社区中基本都能展开。有调查结果显示，患骨质疏松症的中老年妇女获得骨质疏松症知识的途径，通过医护人员要明显低于电视书刊和医药广告［4］。电视书刊和医药广告由于其非专业性和商家利益性，让患者容易存在知识盲区和走进误区。社区医务人员具有丰富的理论知识和良好的沟通能力，可以为患者提供比电视书刊和医药广告更全面、真实、准确、方便、有效的知识服务，满足目标人群对骨质疏松症知识的需求。

1.4互联网平台健康教育模式

具体方法:建立科室微信公众号“骨质疏松症健康教育群”，让患者及照顾者关注宣教平台，通过微信宣教或提供个体化帮助，及时纠偏。微信是建立以文本、语音、图片、视频等为内容的信息沟通社交平台，这些信息处理方式有利于将骨质疏松症健康教育内容具体化、形象化，并持续性地展示给患者及照顾者，能提高患者健康教育的依从性和患者的自我护理能力。微信平台不定期推送一些有针对性的骨质疏松症健康知识，如饮食指导、运动指导、服药指导、心理指导等;推送一些简单有效的预防跌倒方案，如生活起居布置、支具借助使用等，能降低患者骨折风险。微信的社交性还使老年患者足不出户就能获得近距离与医护人员沟通的机会，使患者和照顾者获得远程帮助、在线医疗以及视频帮助。另外，微信平台具有传播性，随着智能手机的广泛应用，可以让更多的患者得到服务，改善老年骨质疏松症患者的生活质量。微信等信息化模式的普遍性和便利性为老年患者提供了一种重要的教育方式。值得一提的是由于智能手机自身特点，限制了部分老年患者不能熟练使用智能手机，对这些患者此种模式帮助有限。

2问题和思考

健康教育是通过有目的、有计划、有系统地传播卫生保健知识和技术，帮助人们树立正确的健康观念，让其自愿采纳健康的行为和生活方式，以消除或减轻影响健康的危险因素，预防疾病，促进健康，提高生命质量［5～14］。我国老年人骨质疏松症防控经历了从认识不足到主动发现再到积极治疗的过程，随着医学模式的转变，医疗改革的不断发展，骨质疏松症的防控重心逐渐回归“以防为主，防治结合”的重心上来。以上4种骨质疏松症院外健康教育模式都有各自的优势和限制性。医务人员根据老年人个体和群体的特点，为他们提供合适的健康教育模式是很重要的。但值得思考的是农村老年患者并没有引起社会或医务系统的足够关注，相关基层医院在院外进行普及骨质疏松症健康教育的文献缺乏。归纳主要有3个方面的原因限制:(1)基层医院的专科医疗水平限制;(2)农村老年人的经济水平和受教育水平限制;(3)农村空巢老人数量庞大。目前，农村地区在我国尚处于一个发展相对薄弱的地位，生活水平及经济条件较城市落后，农村老年人作为一个庞大的弱势群体，健康状况令人堪忧。基层医院和政府机构可参考城市社区健康教育模式，将之优化，设计出适合农村老年人的教育模式，让农村老年骨质疏松症患者可以在饮食、锻炼、生活习惯和自我保护意识等方面得以提高。