人工智能辅助医疗诊断精选(九篇)

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第1篇：人工智能辅助医疗诊断范文

根据咨询机构Venture Scanner的数据显示，2016年全球人工智能公司的融资总额已高达89亿美元。在众人眼中，人工智能被认为是堪比工业革命的新一代技术革命。

但在2017年中国绿公司年会的“创变者专场”上，阿里巴巴人工智能研究机构资深总监华先胜开始就对依图科技创始人兼CEO朱珑抛出了炸弹问题：如何证明这次兴起的人工智能不再是虚假的春天？

前者曾获选国际电气与电子工程协会院士（IEEE Fellow），是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者。后者则在UCLA博士就读期间师从霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，于2012年回国创立了依图科技。二者对话称得上是国内人工智能界的顶尖交锋。

依图科技专门从事人脸识别的技术研发，服务国内数十个省公安厅、海关、边检和金融机构。去年下半年，依图携人工智能技术进军医疗行业，提供基于医疗影像和病历数据的疾病辅助筛查技术。在国内，这样的AI+医疗初创企业有50多家，它们分布于虚拟助理、医疗大数据、医学影像等多领域。种种迹象表明，医疗有望成为安防之后人工智能的下一个爆发点。

不过，华先胜的存疑不无道理。半个世纪以来，人工智能数次引发业界狂欢，人们以为人工智能将要改变世界，但最终都被证明还只停留在概念阶段。究竟人工智能可否切实改变人类的生活点滴，实际的看病就医过程会有多大改善，这一切真的准备好了吗？

人工智能进入医疗行业的首要困难来自行业本身的高专业门槛。比如对肺结节CT影像的智能判读设计算法，就涉及病灶位置、解刨分布、结节良恶性等的具体分析。“好比是一堵墙，要3-9个月的时间才能摸到边，AI行业里有决心学习医疗专业知识的不多。”朱珑告诉《21CBR》记者。

在商业化落地的过程中，人工智能本质上是一门技术，而非一款产品或是其他载体。高度垂直、需求各异的医疗行业给了创业公司机会，也形成了公司之间的巨大差异。针对不同的医院、科室和病类，产品线就千差万别，没有相似的对标，也没有可参考路径，大家都摸着石头往前走。

依图将目光首先对准了医院的放射科室，与浙江省人民医院放射科联合组成科研团队，搭建医疗影像智能平台，实际使用5个月下来，计算机对肺结节的识别准确率已经达到95%，这一实现，大大解放了放射科医生的工作负荷。在此之前，浙江省人民医院放射科平均一天要接待200例肺结节筛查患者，每个患者做CT检查产生200张连续断层图像，也就是说，放射科的医生平均每天要看40000张图像。

高强度的工作负荷往往令诊断精准性超出了人类的把控范围，而机器学习对医疗行业的价值就此凸显出来：算无遗漏。华先胜表示，而当大量的医生诊断数据通过人工智能模型算法不断强化，并输出经验反哺回医生，“你可以想象带来的革新会多大”。

但是，对于人工智能科学家们，其自身的专业领域仍面临着诸多十字路口。一方面，学界不了解产业界最新的商业化进展，往往基于公开但过时的资料进行评论，从而造成偏差。另一方面，即使是当今最好的人工智能实验室或公司之间、甚至机构内部的不同部门，也变得难以评价对方的工作。“今天的人工智能是一个技术难辨和没有权威的时代。”朱珑在演讲中称。

第2篇：人工智能辅助医疗诊断范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是计算机科学的一个分支，主要是使用计算机系统来模拟人类的思维活动。人工智能技术己应用于医学领域中，例如IB M机器人医生" WATSON”在10分钟时间诊断出很难诊断的自I.病类型，且诊断准确率比初级医生的临床准确率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系统来进行医学影像诊断，同年8月，腾讯“觅影”来诊断早期癌症，未来人工智能技术将在医学领域有更广阔的应用，其对医学专业学生的计算机应用水平的标准和要求越来越高，高职院校在计算机教学中也应跟随科技发展的步伐。现阶段高职院校在计算机教学过程中还存在着下列问题:1现阶段医学高职院校计算机教学现状及存在的问题    

大学计算机基础作为一门基础课，其内容是理沦知识和实践知识的融合，医学生学习计算机知识表现在以下几个方而:医学生个体之间存在的差异性较大    

从生源分布上看，来自城市的学生平时接触过计算机，并且在以前的学习中己经学习过计算机相关的基础知识，而来自偏远农村的学生，没有机会接触过计算机，且教学设备落后，起点较低，因此在教学过程中应该考虑到学生之间的差异性计算机基础课程学时安排不够，且学生不够重视      

由于医学高职院校主要开设的专业是医学类专业，计算机基础作为一门公共基础课，学校安排的学时不够，如本校开设的计算机基础课程64个学时，64个学时中不仅包括了理沦讲解，也包括了学生实践。同时，大多数学生没有购买计算机，课后也没有硬件条件来复习相关的知识内容，因此仅仅靠着上课的讲解实践难以保障教学的质量，同时，大多数学生重视医学类专业课程，往往忽略了计算机基础课程的重要性，学生没有摆正心态，因此出现上课玩手机，睡觉，讲话等不良现象

1. 3计算机基础教学与医学专业难以结合起来      

目前，计算机基础课程教学使用的是统一的教材，统一的知识点，没有专门的针对医学专业出版的计算机基础教材，难以针对不同的专业来安排授课知识，使得学生毕业时与就业单位要求的计算机技术的掌握度不符合，使得他们在后续的工作中带来很多困难2提升计算机教学的几个建议

2. 1完善课程体系，采取课堂教授和线上自学的方法相结合    

计算机教学过程中可以采用课堂教授和线上自学的方法，课堂上教授的是计算机基础知识，包括计算机基础知识、WORD文字处理、EXCEL电子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及计算机网络六大模块，主要目的是掌握计算机基础知识，达到国家计算机一级水平，线上教学平台可以通过微课、慕课等方式上传MS OFFICE高级应用课程，提升学生的办公软件应用能力，达到计算机二级水平，与此同时，还应包括医学专业软件的内容，如药学专业加入SPASS. SAS医学统计软件，影像专业加入DISC. OSIRIS医学图像处理与分析软件，护理、临床专业加入3DBody解剖学习软件、医院信息系统等内容2. 2增强学校和医院等企业的合作，掌握实践知识，输出技能型入才    

在人工智能高速发展下，医院等医疗机构己从国外引进或者自主研发导诊机器人、肿瘤诊断专家系统、胃癌诊断专家系统等智能诊断系统，未来医疗行业的发展将对医学人才的要求越来越高学校和公立医院、私立医疗机构应搭建起合作桥梁，输出优秀的学生为医疗机构培养后备力量，同时医疗机构提供更多的机会让医学生参与到实践中，增强学生的专业素养、业务能力，达到合作互赢的局而提高教师的专业应用素质，加强师资培训    

学校应提供给教师业务培训的机会，如到医院参观学习医疗机构目前研发或引进各类辅助医疗系统的使用，各类大型医疗器械的操作，使得教师在授课时能够注重计算机基础和临床的学科知识相结合，培养复合型人才

第3篇：人工智能辅助医疗诊断范文

 

政策催化进一步加强

 

国内AI有望“弯道超车”

 

目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。

 

当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。

 

国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。

 

在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。

 

政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。

 

“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。

 

在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。

 

“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。

 

人工智能大潮来袭

 

千亿市场规模可期

 

人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。

 

未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。

 

“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。

 

国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。

 

而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。

 

赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。

 

“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。

 

实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。

 

“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。

 

在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。

 

然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。

 

VC青睐人工智能

 

巨头加速并购

 

人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。

 

Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……

 

据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”

 

除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。

 

“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。

 

“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。

 

在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。

 

出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。

 

其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。

 

“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。

 

巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。

 

而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。

 

短期看好应用开发

 

长期关注技术研究

 

二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。

 

随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”

 

对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”

 

在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。

 

对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。

 

“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。

 

而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。

 

与此同时，在主板之外，一些新三板标的同样值得关注。从2015年起，挂牌新三板的人工智能企业数量明显增加。以机器人子行业为例，仅2015年一年就有35家机器人企业在新三板挂牌，还有10家机器人企业在待挂牌状态，20多家公司在审查待挂的状态。投资者可以有选择地关注其中较好的标的。

第4篇：人工智能辅助医疗诊断范文

30年前，有人说电脑将会改变我们的世界，当时的人们认为这是天方夜谭，不料今天几乎家家户户都拥有了电脑；10年前，有人认为智能手机将更深刻地影响我们的生活方式，人们照样认为不可能，而今天手机连接一切却逐渐成为了现实；同样，今天李彦宏提出“中国大脑”设想，也有很多人认为是不接地气，事实上，人工智能却是跟我们未来的生活息息相关。

从目前来看，人工智能貌似与我们的现实生活距离十分遥远，实际上它已经开始走入我们的生活，而且正以一种磁悬浮般的速度向我们奔来，人工智能已经打响21世纪新的军备赛。

社会层面，人工智能成改善民生新利器

人民生活水平的高低一直都被作为发达经济体与发展经济体最明显的区别和写照，而人工智能的普及将会对人民的生活水平带来翻天腹地的变化。

首先，在家庭生活方面，如果家里拥有保姆机器人，就可以免去苦于找不到保姆的烦恼，解决日常家庭劳务所忧。有些人可能会认为这还很遥远，实际上日本已经开始在试用家庭保姆机器人了。我们再来看看眼下各大科技公司所倡导的手机连接一切：清晨，伴随着悠扬的背景音乐起床，一天都感觉很精神；起床时，窗帘已经悄悄拉开，这个时候甜美的声音开始播放当天的天气预报；起床后，水温已经设置为适合自己使用的温度，不用担心水温时冷时热；洗簌后，厨房已经传来早餐的香味；上班前，不必担心门窗、电视等是否关上；晚上回家前，可以通过手机提前打开热水器，到家后就可以直接洗个热水澡。

其次，在医疗健康领域，目前已经有很多智能硬件公司推出了智能医疗硬件产品，能够及时地反应出人体的健康状况。比如机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析，通过模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程能够让机器人自动诊断病人病情等。人工智能在医疗方面的应用一方面能够改善就医条件和环境，另一方面也能大幅提升医疗技术水平。

其三，我们再来看看人工智能对教育的影响。通过借助人工智能，我们的教学场景将得到极大改善，而通过人工智能和大数据的应用，老师也能更好地把握学生的学习情况并进行针对性的辅导。

不仅仅是教育、医疗、家庭等方面，人工智能将会人民生活的方方面面产生巨大的影响，它将会成为未来全球各国改善民生的新利器。

经济层面，各国借人工智能再创经济神话

目前发达国家都已经纷纷推出了自己的人工智能计划，人工智能已经成为了发达国家经济体向前继续迈进的动力和标志。

一、欧盟耗资10亿欧元打造人脑计划。该项目旨在建立一套基于神经科学的全新的、革命性的信息通信技术，建造一种模拟神经元功能的芯片，然后将芯片用于建造超级计算机。

二、美国大脑计划。美国通过借助DARPA部门，然后将每年的研究经费划拨给各个大学的实验室、科技公司等用于各式各样的前沿研究，目前该部门已经与谷歌、IBM等科技公司达成了合作，并获得了多项人工智能重要科研成就。

三、日本机器人计划。目前日本工业的老龄化问题非常严重，为了推动日本经济继续发展，日本联合各大企业推出了机器人计划。通过机器人、无人搬运机等人工智能技术的应用，日本工业再次走上了世界前列。

中国的人工智能技术刚刚起步，而人工智能对于中国的经济发展是难得的一次新机遇。李彦宏所提出的“中国大脑”计划如果能够得到顺利实施，将对中国的科技创新发挥至关重要的作用。目前我国的经济正在加速从投资驱动为主向创新驱动发展为主的转变，人工智能作为未来科技创新的决定性力量，它是中国经济继续实现腾飞的有力保障。在未来的全球经济竞争中，可以说谁在人工智能上领先了，谁就能引领未来的新经济时代。

企业层面，科技巨头争先恐后

目前全球的科技巨头诸如谷歌、百度、微软、IBM、Facebook等都已经纷纷涌入到了人工智能领域，它们在以下五个层面展开了激烈的竞争。

一、图像、语音识别技术

在图像、语音识别技术领域竞争最为激烈的当属谷歌和百度。借助移动搜索，百度和谷歌都向语音、图像识别技术发起了猛烈的进攻。谷歌通过连续的收购确立了其在图像、语音识别技术方面的领先地位，而百度则通过组建以吴恩达、余凯、张潼、徐伟等人才组成的豪华专家团队，并坚持自主研发，最终在语音识别技术上超越了谷歌和微软。

二、深度学习

在深度学习方面，微软、谷歌、百度、Facebook、IBM等科技巨头都投入了巨大的力量。日前，微软的研究人员在学术论文中表示，微软最新的深度学习系统在分辨2012年版的ImageNet图像数据库时，错误率只有4.94%，相比于普通人的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上面超越了人类的水平。

三、无人驾驶

最早将人工智能技术应用到汽车领域的是谷歌，随后国内的百度、华为也先后向无人驾驶技术发起了挑战。未来百度自动驾驶计划的核心方向就在百度大脑，它可实现人与汽车的语言互动，车辆定位，驾驶辅助甚至自动驾驶等功能。而华为则通过联合东风汽车共同打造无人驾驶汽车。

四、智能家居

说起目前的智能家居，谷歌、苹果、微软等都已经在摩拳擦掌，而国内的智能家居格局竞争更是相当激烈，已经形成了战国纷争的局面：小米+美的、海尔+阿里+魅族、联想+百度、360+格力、腾讯、华为等。

五、机器人

人工智能未来的最终方向就是意识机器人的出现，通过机器人的使用，企业能够节省大量的成本和提升效率。对于机器人公司的收购，谷歌总是乐此不疲，去年谷歌连续收购了10来家机器人生产企业。而百度开发的“小度”机器人走红网络则向我们表明：机器人将会受到越来越多人的欢迎。

其实不仅仅是科技巨头，已经有越来越多的创业公司正在涌入到人工智能领域。对于企业来说，人工智能是一次绝好的商机，它的产值将在万亿规模以上。

军事层面，人工智能打响新的军备赛

著名军事理论家张召忠可谓对李彦宏“中国大脑”计划给予了高度肯定，并且认为它将有助于军队现代化建设。事实上，在我国军方的一些研究机构，已经在网络科学、神经科学等领域有很好的投入，并获得了一些阶段性的成果。此次，人工智能如果能够上升到国家战略，对于军队科技的创新将有着深渊的意义。

目前，各国的军事机器人、无人驾驶飞机等早已应用了人工智能技术。有人说未来的战争是无人飞机、机器人之间的战争，对此我丝毫不怀疑。而这场战争的胜负也就取决于谁拥有更先进的无人飞机和军事机器人，也就是取决于人工智能技术，一场有关人工智能的军备赛早已悄然打响。

第5篇：人工智能辅助医疗诊断范文

关键词:人工智能;专家系统;ARM;单片机

人工智能(AI)[1]是计算机科学的重要分支,是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上,主要是研究如何用计算机来模拟人类智能,即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”,本课程重点阐明这些方法的一般性原理和基本思想,使得计算机更好得为人类服务。

1人工智能课程体系

人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法,包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等;搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。

人工智能课程在我校计算机科学与工程学院是作为大三年级的一门专业选修课开设,总共学时数为:60(其中理论学时为36,实验学时为24),随着计算机技术的不断更新发展,人工智能的应用领域变得越来越广,因此人工智能(AI)这个学科已不再陌生,很多学生对其充满兴趣,所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数,另外结合我校的实际情况,部分理论或实验设计项目可以与其他相关专业结合起来而应用。

2人工智能教学实践

50多年以来,人工智能获得很大的发展,已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,成为一门广泛的交叉和前沿科学,但是到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义,要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义也是困难的。

由于人工智能[2]是一门交叉性的学科,涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科。所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强、需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点,导致了在教学过程中老师讲得吃力、学生听得吃力。尽管在多年的教学过程中积累了一些经验,但是对于如何把握这门课程的特点,提高学生的学习兴趣,帮助学生更好的理解这门课程,目前仍然有很多问题需要研究解决。

目前在整个教学过程中存在的主要问题[3]是:

1) 教学内容陈旧,部分参考书相关内容或案例都过于陈旧。在整个教学过程中,多数教学案例涉及到人工智能理论的高级应用――机器人,目前在国际及国内机器人的水平已经达到相当高的水平,但是部分教科书中仍沿用关节型机器人为例,教学内容稍显陈旧。

2) 教材难易程度不均匀,部分章节学生难以理解。由于人工智能课程的部分章节,本身就可以独立成一门课程,但由于是面向本科生的内容,因此很多内容压缩于一章来讲解,同时由于课时所限,完全不能将相关的内容讲透讲通;例如:神经计算中的神经网络,与模糊逻辑控制的相关理论与应用。

3) 教学手段单一,教学过程中缺乏师生之间的沟通与交流。经过自己的实践教学及对兄弟院校的人工智能的教学内容与教学手段的调研,同时也在学生之间进行沟通交流,发现多数同学反映,理论与应用虽然前沿,但是在学习过程中,教师教学手段单一,内容枯燥乏味,一般的教学模式,多采用“老师讲,学生听”的方法,整个教学效果并不理想。

4) 考核方法不科学,不能体现学生实际的学习情况。目前对于课程学习的考核采用闭卷考试的方式,很多考点有的同学根本不理解,完全死记硬背,考后又将内容丢弃,从学习的效果来讲,收获甚微且完全没有达到真正学习及应用的能力。

3教学方法改进

3.1注重激发学生的学习兴趣

科学家爱因斯坦曾说过:“兴趣是最好的老师。”如何在教学工作中激发和培养学生的学习兴趣,提高他们学习的主动性和积极性是当前教学改革中迫切需要解决的重要问题。

在实际的课堂教学中发现,刚开始听课由于有兴趣学生整体学习的积极性很高,但是一段时间过后发现部分学生由于教学内容抽象,难点比较多,不便于理解,兴趣日渐变少,针对此种情况,可以采用任务驱动式教学或案例教学。

例如:在讲专家系统章节时,在授课之前先通过互联网,采取案例教学法,给学生们实时在线演示一个医疗专家诊断系统,演示其中的功能,同时与学生互动,以问答式与学生互动,了解目前专家系统的具体应用、可以解决的问题、给人民生活带来的益处等。通过这种教学的形式,一方面可以激发学生的学习兴趣;另一方面也使同学们体会到人工智能与我们生活的贴近程度。第二步,采用任务驱动法,具体来说,它是指教学全过程中,以医疗专家诊断系统若干个具体任务为中心,通过完成任务的过程,介绍和学习基本知识和具体设计方法。

3.2注重教材选择

这一任务的执行者主要是由教研室主任或任课老师来完成。目前在各高校中所使用的人工智能相关教材的种类繁多,章节和内容的设置上也存在差别。笔者在订阅教材或参加教材展销的活动中,都比较重视人工智能教材的情况,通过比较发现,有的教材内容及难度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材则是内容及章节安排内容太多太泛,有些知识点讲的又过于深奥,限于学时所限也不适合选用。在选教材方面,除了关注内容方面外,还要注重书上所讲的一些实例,注重这些例子的典型性、时效性及新颖性,例如,部分教材在自动规划这一章,选用机械手作为例子来说明积木世界的机器人规划问题,还有一些选择关节机器人,前些年这样的机器人技术确实是个难点,但是依据现在成熟的机器人技术,无论是国际还是国内都已不再是技术难点,再拿这个例子去配合理论去讲解,无论内容还是形式都稍显陈旧,目前机器人技术发展水平基本上达到尽可能高仿真状态。

3.3运用现代化的多媒体教学手段

针对人工智能课程相关内容比较抽象,公式推导比较繁琐,除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及好的教材外,还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学。因此在实践教学中,配合教学内容,充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势,结合多种教学方法与手段组织整个教学过程。例如:在讲述搜索推理技术时,使用一些小的演示软件,将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来;在讲专家系统相关理论知识时,尤其是各种类型的专家系统,采用互联网上的一些在线视频资源为例,给同学进行详细讲解,同时结合农业院校的特点,在线资源有如农业专家系统或动物专家诊断系统等,这样学生可以加强对理论知识的理解,同时也体会到理论不再是抽象空洞的文字描述;在自动规划这一章,给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人,通过这些形象生动、行为举止逼近真实人的机器人来给学生讲理论,这样学生通过观看视频资源,不仅可以拓宽知识面及视野,同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距,不断更正自己的错误观点并更新自己新的专业认识,另一个方面也可以同时激发学生们的学习热情和积极性,这一点在课堂实践教学中得到验证,得到广大同学的认可和接受,整个教学课堂不再那么单调枯燥呆板了,基本可以达到在娱乐中传授专业知识。

3.4加强对实验教学的重视

目前高校在人工智能的教学过程中,实验所占的学时比较少,有的甚至就不安排实验课学时;另外实验内容也相对比较简单,应用不到理论课堂上所学到的人工智能原理,实验效果不是很好。面向人工智能课程的程序设计语言,多采用Prolog程序设计语言,该语言是一种基于一阶谓词的逻辑程序设计语言,它在AI和知识库的实现技术方面具有十分重要的作用,具有表达力强、表示方便、便于理解、语法简单等优点。但在整个实验教学环境也遇到了如下问题:首先是目前有关人工智能的专门配套实验教程很少;其次是即使有诸如《面向人工智能程序设计Prolog》教程,则主要是侧重介绍这门自然语言的程序设计,而其中很多部分与AI实验环节关联度不大,另外教材价位也比较高。针对此种情况,笔者在24个学时的实验教学过程中,安排7个实验内容,其中最后一个专家系统的设计与实现作为一个综合性实验来设计。在进行实验教学的过程中,首先参考多本Prolog程序设计教程,选择其中与实验教学计划中相关的内容,专门编写相应的电子教程,同时也结合我校学生本身的特点[4],有侧重地体现和编写,总的目的是给学生一份完整的、系统的、规范的电子教程。这样做的目的是:一方面作为学生参考的技术文档;另一方面也可以节省学生的部分经济开支。电子教程的结构分为三个部分来完成,首先为人工智能理论及原理,Prolog语言的使用说明;其次具体的例子演示(均经过调试正常运行);最后为布置给学生具体的实验内容及相关题目,以提供给学生自己动手实践的机会。此外在实验教学过程中,同时也会给学生们自由发挥的机会,比如专家系统的设计与实现作为一个综合性实验,学生可以采用Prolog编程实现,也可以采用其他自己擅长的程序设计语言,例如有的同学选择C语言、VC++、Visual Basic、Java及网页开发设计语言ASP/JSP等,此外在实验内容方面,实验递交的专家系统涉及多个领域(有动物辨别、医疗诊断、动物养殖咨询等专家系统)、范围也颇广,实验内容重复性很小,在设计过程中,绝大部分同学均是结合自己的兴趣爱好来完成设计。

4结语

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,同时将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。作为一名当代的大学生有必要学好这门课程,但是根据实际教学情况,教师与学生仍然需要继续进行相应的研究与发展,只有不断地探索和提高,才能使我们的教学工作更上一层楼,才能培养出符合时代和社会需求的人才。另外人工智能与农业等方面存在很多结合应用的契机,这样计算机就可真正地服务于社会、服务于人类、服务于农业、应用于农业、发展农业。

参考文献:

[1] 蔡自兴. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2007.

[2] 陈峰,文运平. 浅谈人工智能课程的教学[J]. 消费导刊,2006(12):123.

[3] 赵蔓,何千舟. 面向21世纪的人工智能课程的教学思考[J]. 沈阳教育学院学报,2004,6(4):131-132.

[4] 王莲芝. 高等农林院校人工智能教学的探讨[J]. 高等农业教育,2003(12):64-65

Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)

第6篇：人工智能辅助医疗诊断范文

【关键词】医学;计算机技术

1.计算机在医学上的应用

1.1 计算机辅助诊断和辅助决策系统（CAD&CMD）

计算机辅助诊断和辅助决策系统（CAD&CMD）可以帮助医生缩短诊断时间。提供其他专家诊治意见，以便尽快作出诊断，提出治疗方案。诊治的过程是医生收集病人的信息，在此基础上结合自己的医学知识和临床经验，进行综合、分析、判断，作出结论。计算机辅助诊断系统则是通过医生和计算机工作者相结合，对病人的信息进行处理，提出诊断意见和治疗方案。这样的信息处理过程，速度较快，考虑到的因素较全面，减少误诊率。此外，人工智能模拟医生诊治时的推理过程，为疾病等的诊治提供帮助。比如：具有代表性的医疗专家系统的核心由知识库和推理机构成。知识库包括书本知识和医生个人的具体经验，以规则、网络、框架等形式表示知识，存贮于计算机中。推理机是一个控制机构，根据病人的信息，决定采用知识库中的什么知识，采用何种推理策略进行推理，得出结论。这种人工智能不仅模拟专家思维，为临床诊治提供宝贵思路，还能不断吸取新的经验，更好地为临床服务。

1.2 医院信息系统（HIS）

医院信息系统（HIS）用于医院管理，具有明显优势。一个完整的医院信息系统可以完成如下任务：病人登记、预约、病历管理、病房管理、临床监护、膳食管理、医院行政管理、药房和药库管理、病人结帐和出院、医疗辅助诊断决策、医学图书资料检索、教育和训练、会诊和转院、统计分析、实验室自动化和接口。卫生行政管理信息系统（MIS）利用计算机开发的“卫生行政管理信息系统”，又称“卫生管理信息/决策系统”，能根据大量的统计资料给卫生行政决策部门提供信息和决策咨询。一个完整的卫生行政管理信息系统包括三部分：数据自动处理系统（ADP），信息库，决策咨询模型。这样的电子化管理系统极大的缩短了办事时间，提高了工作效率，实现了庞大医疗机构各个部门的协调合作。

1.3 在学习上的应用

利用计算机的数据库技术对医学图书、期刊、各种医学资料进行管理。通过关键词等即可迅速查找出所需文献资料。计算机辅助教学（CAI）可以帮助学生学习、掌握医学科学知识和提高解决问题的能力以及更好地利用医学知识库和检索医学文献;并可通过电子邮件与师生保持联系，讨论问题，提高学术水平。利用计算机进行医学教育的另一种重要途径是采用计算机模拟的方法，即用计算机模拟人体或实验动物，为实验研究提供极大便利。

1.4 疾病预测预报系统

疾病在人群中流行的规律，与环境、社会、人群免疫等多方面因素有关，计算机可根据存贮的有关因素的信息并根据它建立的数学模型进行计算，作出人群中疾病流行情况的预测预报，供决策部门参考。也就是说，对数据库中的海量信息进行分析，可以得到疾病的发生发展特点及流行病学规律，为疾病的防治提供新的思路。

1.5 计算机医学图像处理与图像识别

医学研究与临床诊断中许多重要信息都是以图像形式出现，医学对图像信息的依赖是十分紧密的。利用计算机处理、识别医学图像，在有的情况下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，当用手工测量容积，导出血压容积曲线时，只能分析出心脏收缩和舒张的特点。若利用计算机计算，每张片子只需一秒钟，并可以得到瞬时速度、加速度、面积和容积等有用的参数。显微图像在医学诊断和医学研究中一直起着重要作用。人们已能用图像处理技术和体视学方法半定量与定量地研究细胞学图像以至组织学图像。计算机三维动态图像技术已使心脏动态功能的定量分析成为可能。

1.6 其它

计算机在医学上的应用十分广泛，包括护理中对各项生命指标的实时监测，药代动力学分析等等。数据库中的大量信息可以帮助人们更好地对基因进行研究，推动生物医学的发展与进步。

2.医学电子化特点与优势分析

医学电子化特点包括以下几个方面：减少差错，保证患者的安全用药;增加了医院收费的透明度，大大缓解了日趋增加的医患关系;减轻了医、药、护人员的工作负荷;这主要体现在：运用计算机管理后，医护取消了重复转抄，相对减轻了工作负荷，并使结果更为精准，减少人工误差，改善医患关系。信息的实时采集和广覆盖性及信息的反馈作用，保证了数据的及时、真实及准确性。应用计算机收集、贮存、处理有关病人的临床信息，让人感到应用便捷，一目了然。方便快捷的信息查询。大大提高了对病人疾病的认识，即可在短时间内制定病人的最佳治疗方案。

3.结语

科技的发展日新月异，从医学的基础研究到临床诊断都将广泛地采用医用计算机技术。在医学领域，不仅大大改善了医学研究的手段，促进了医学研究的进程，而且提高了对疾病的诊断和治疗水平。相信随着计算机技术的不断发展，医学领域将发生更大的巨变。

参考文献

[1]唐骥，等.计算机网络在医院临床系统中的应用[J].医学信息学，2009，1.

[2]张蕾.计算机技术与中医诊断[J].中国中医药，2005，7.

[3]陈玲，汤庸.基于医院信息系统的决策支持系统的实现[J].现代计算机，2006（1）.

[4]吕孟涛，李道苹，吴静，饶克勤.电子健康档案现状分析与展望[J].医学与社会，2006（7）.

[5]冯俊升.《电子签名法》若干问题研究[J].北京档案，2004（10）.

第7篇：人工智能辅助医疗诊断范文

但即便象棋下不过、围棋下不过、力气也比不过，机器依然并不能取代人类。

人工智能会说“爱你”，但它不会真的爱你，它像一面镜子，照耀的是人类的善与恶，美与丑，爱与恨。杨澜说，一想到未来手机、空调都在搜集她的数据，这种裸奔的感觉让她不寒而栗。

杨澜又说，科幻片中的人机大战是天方夜谭。

不出意外，柯洁输了。

关于那个在第一局比赛结尾露出的笑容，柯洁的解释是：当然是苦笑了，因为我很早就知道我要输了。而搜狗总裁王小川点评比赛时则更加直接：我们的关注点不是机器能否赢，而是机器用什么姿势赢。所有人在这一回输赢问题上达成了共识。

资本与市场宣称，这已经是人工智能的时代了。

4月末，我们带着一个普通人对人工智能的疑问，与过去一年内探访了30多个人工智能研究机构及实验室的杨澜深谈。当时，她就预判道：AlphaGo还会赢。

果然，可以算得上波澜不惊，天才少年柯洁的完败远并不如去年李世石的失败那样让世人震惊。

杨澜说：她还记得，1997年，当IBM的电脑深蓝战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫的时候，她曾经在一个节目中断言，这样的事情在围棋领域是绝对不可能发生的。

因为蕴含着古老东方智慧的围棋变化万千，它的布局走法可能性多达10的172次方，比宇宙中的原子数量还多。不止杨澜，围棋专家和人工智能领域的专家，当时也纷纷断言：机器要在围棋比赛中战胜人类，至少还要一百年。

但是只用了不到20年的时间，机器就做到了。数次人机大战，机器都无可辩驳地完胜了人类，甚至表现出了创造力和直觉这些人类最引以为傲的特质。当AlphaGo去年走出让人汗毛倒竖的那一步棋之后，当时比赛的解说员称，再管它叫电脑程序已经不合适了，你完全能感觉到人工智能的“智能”的存在。

什么是人工智能？它们和人类是什么关系？世界上最顶尖的人工智能实验室里都在发生什么？为什么很多名人都让人们警惕人工智能？人机共生，人类准备好了吗？

对人工智能做了深度探访的杨澜一一给出了回答。 杨澜在成为工业文明遗迹的伦敦旧码头上思绪万千

Q=《北京青年》周刊

A=杨澜

相较人工智能，人的可贵之处恰恰在于我们不完美

Q：你在去年春节前就启动了这个专题片的策划，那时AlphaGo还没赢李世石呢，为什么这么有先见之明？

A：是，我团队都在说“杨澜姐你太超前了”。我的确对人工智能特感兴趣，人工智能不只是一个新的技术，它会影响到人类的生产、生活，以及人和人之间的相处模式和这个社会的运行模式。我只是隐隐约约地觉得它的影响要深远得多，而且这一次的规模会来得很大。同时在我身边像李开复、张亚勤这些老友，在说到自己的一些研究和投资的方向的时候，也在不停地说到人工智能。让我觉得这件事情非常了得，却很少有人能说明白。

那我就觉得其实观众也会有同样的兴趣和同样的迷惑，以一个媒体人的嗅觉，我觉得应该去探索这件事儿。

Q：你们花了非常大的工夫，做了到目前为止最全面也最有深度探索人工智能的纪录片，我想知道这个过程中你有什么独特的发现和结论？

A：有很多有意思的发现。

人的智能有很多局限性，比如我们经常健忘，然后我们三分之一的生命是在睡眠中度过的，还会做各种各样奇怪的梦，从纯产出的角度，我们肯定不像人工智能一样可以24小时在那计算和下棋。还有，我们的头脑不是用来处理大数据的，我们不可能同时做50万人的人脸识别，我能认清楚我身边这两百个人已经很不错了。我们人类有这么多的局限，那我们的可贵之处在哪里呢？其实这个可贵之处恰恰在于我们不完美。

正如采访中麻省理工学院的一个教授对我说的，“会忘记是人的高级智慧的体现”，如果我们什么都记得住，我们一进了这个屋子，“啪啪”眼睛一拍照，把@个屋子哪有灰尘哪有小虫子等所有细节都记住，我们就不可能把自己有限的能力集中到我们需要去创造、需要去抓住核心的东西上。

所以人类不用妄自菲薄，不要以为一个机器在围棋上不可战胜了，它就在各个方面都超越了人的智慧，人的智慧是有它的独一无二之处的。

Q：走访世界各地做了这么多功课，有没有哪些场景让你受到震撼？

A：我觉得这种震撼既有你看到的东西，也有你可以想象的东西。

当我到了伦敦的旧码头，作为工业文明的遗迹，那边有很多遗留下来的旧的大库房，库房之间有很多铁的天桥。这个当年是多么宏伟，那种蒸汽腾腾，你都可以想象到伦敦的雾天的那样的场景，但是今天，静谧极了，已经成为一个纯粹的历史遗迹了。

于是你会想到工业革命当时在英国，把几百万的农民变成了工人，让他们进入了城市。其实每次大的技术革命和工业革命发生的时候，就会产生剧烈的社会矛盾，我觉得很震撼的就是：那接下来的这一次技术革命，又会带来怎样的社会冲击？

Q：李开复先生说，“人工智能将会给传统行业带来血腥的颠覆”，“十年之内，50%的工作会被AI取代”， 你怎么看？

A：我更愿意说成是未来十年，50%的工作都会受到冲击和影响。受冲击和被取代不是一个概念，至于是不是“50%的人都要失业”，我认为需要商榷。

但是有些行业肯定会受到比较大的影响。比如卡车司机这个职业，他们有可能在十年之内，真的失去他们的工作，那他们该去哪里？甚至如果将来都是无人驾驶的话，我们都不需要拥有私家车，就像今天的共享单车一样，将来汽车也是共享的，那会对现在的汽车制造业产生多大的影响？

还有，如果说蒸汽机替代了人的肌肉的话，那么这一次的人工智能会替代掉很多简单的白领工作，人的脑力工作也被取代了。比如说律师的助理，可能就是一个人工智能，它可以帮助你查到所有需要的案例和卷宗。比如医生的助理、读片师，人工智能已经可以掌握到一千万个关于肺癌的影像资料，就不需要一个老专家在那儿看半天，还有一定的失误率。还有记者，如果你只是做一个五个W的报道，那现在的人工智能已经在帮你做了。所以这一次的影响更深远，涉及到的人会更多。

Q：无人驾驶使卡车司机失去工作的场景，你觉得在十年之内真的会出现吗？

A：我认为在十年之内，无人驾驶是最容易实现的改变。你可以想象，在一些发达国家或是像中国一样的高速公路非常发达的国家，负责运输的司机可能真的不需要了。也许某些场合还需要有一个人把手放在方向盘上，随时准备着人机切换，但是从理论上讲，起码不需要现在这么多司机了。

我们不排除外星人进攻地球的可能性，但是不是现在就要马上建立一套防御系统呢？

Q：在片子中我们看到，科学界对人工智能的认知也不尽相同，甚至还有核心观点分歧，是这样吗？

A：对。我会发现，人工智能这个领域的科学家，往往都是抱有比较乐观的态度。他们认为人工智能不过是自动化的一个新阶段而已，最终还是可以被人类所控制的。

但是，周边学科的科学家和社会公众，似乎对于人工智能的忧虑更多一些。也可能是因为我们看了不少科幻小说和科幻电影，所以就总会假想，如果机器有了人类不可控的能力怎么办？

斯坦福大学有一位人工智能的专家卡普兰教授，他说，其实人对于未知的，但是又很有力量的东西，总是心怀恐惧的。卡普兰教授比喻，这就像一个人在爬树，然后你就会担心他要是爬到月亮上了该怎么办呢？

Q：你自己更倾向于那种观点？

A：我更倾向于：我们眼前有足够多的事情需要去做。与其去担心一个所谓的智能机器将来会统治我们，不如好好来考虑一下随着人工智能的发展，我们的交通规则是否需要改变，失业的人如何能够维持一家庭的生计，还有由于大数据的发展所带来的我们的隐私问题到底该怎么保护？我觉得眼前的这些事情，已经足够我们烦恼了。

就像我采访哥伦比亚大学诺贝尔奖的获得者、著名的脑科学专家埃里克，他是研究人的学习能力、人的神经系统的。他说“I worry more about Trump”，他说我更担心的是川普的问题，而不是未来的一个机器……这就像说，我们不能够排除外星人来到地球的可能性，但我们现在是不是要马上建立一个专门为了防御外星人入侵的防御系统呢？

Q：所以你是偏向于更乐观，也更务实的态度？

A：我不代表乐观，我觉得技术永远是一把双刃剑。

人类其实可以仰望星空，让自己的想象力无边地驰骋，但是人工智能将要带来的冲击已经在敲门了，我们还是应该首先来应对目前就已经要发生的改变。而且技术的革命和科技的发展，在人类的历史上，从来没有因为人主观的乐观或者悲观，就停止脚步。从来没有！

Q：科幻片中说的那种人机大战是天方夜谭吗？

A：我认为是天方夜谭！在科幻电影里，是机器人一伙，人类一伙，两方产生了不可避免的冲突。但在现实生活中更可能出现的情况是，一群人带着自己的机器，和另外一群人带着他们的机器，所产生的冲突。所以最终要协调的，还是人的利益冲突，而不是说机器突然有了整体的自我意识，决定要把人给颠覆了。这个我认为只是科幻的场景。

Q：那么你觉得机器人可以具有人的价值观和思维方式吗？

A：我认为它们可以因为被输入的游戏规则而展现出某种人类表达的特质。比如说它被输入了“在某种情况下就要说我爱你”，但这并不意味着它感受到了爱；或者说它可以下一千万盘棋，但它不会像一个人那样，真正地享受下棋的过程。

实际上，我们现在只能证明，人工智能在一些需要处理大数据的垂直的领域具有超快的学习能力，但并没有证据表明它们会形成自我意识。

Q：所以你如何看待柯洁5月份将与AlphaGo进行的终极人机大战？（本刊记者采访杨澜时比赛还未进行）

A：虽然从我的判断上来说，它还是会战胜柯洁的，但是从另外一个角度来说，明明知道面对AlphaGo胜率并不高，柯洁还是愿意接受这个挑战，我觉得这就是体现了人类的智慧。而且，即便它能够战胜世界上所有的围棋高手，So what？

中国现在应该开始为迎接人工智能的时代做制度安排

Q：你认为，人工智能最有可能从什么领域进入到常规的日常生活？

A：我想到的是三个方面，一是无人车，就是无人驾驶，它可能会改变我们的出行方式。

第二个，在中国的场景下，就是医疗。因为中国的医疗资源实在分布得太不均衡，医疗能力实际上是集中在一些大城市的顶级专家的手里。但是因为中国人口基数大，医疗数据库也非常庞大，所以如果能够借用人工智能，就可以给那些乡镇级、社区级的医生提供非常好的诊断服务。

第三个方面，如果你要问李开复先生，他可能会说金融了，但是实际上中国在高频交易这些方面还是有限制的。比如股票，如果它用高于人零点几秒的能力下单的话，它就不得了了，但是它也会扰乱整个市场的秩序。

但我觉得，在法律援助这个方面其实是可以考量的，其实现在律师的很大一部分工作是在搜索和查询相关案例和相关法律条例，以及其他类似案件的判决情况。如果有了人工智能的帮助，可能以后基础的法律咨询就不需要请那么昂贵的律师了。

Q：这次的采访涉及全球，你感觉人工智能领域，中美之间的差距大不大？

A：其实中美两国在人工智能领域都是属于第一方阵的，在技术发展的水平上，我觉得各有优势。

的确在原创核心技术的突破方面，还是美国的实验室能力相对要强。但中国是一个大数据的王国，而所谓的机器学习，实际上是大数据学习，这是我们的天然优势。美国在这方面的资源远不如中国。

Q：中国之前的发展受益于所谓的人口红利，在人工智能时代到来的时候，这会不会成为劣势呢？

A：我认为不能简单地说是优势还是劣势。因为中国巨大的人口规模，会使中在大数据采集和人工智能的应用层面，具有得天独厚的优势。

但另一方面，过去几十年我们依赖低的劳动力成本和出口所带来的制造业的繁荣，也必然要进入一个新的阶段。如果你不能提升品牌的价值和品质，那么劳动力这个优势，其实正在迅速失去。

那如果很多蓝领要失业了，那这些蓝领应该怎样安排？会给社会带来什么样的不安定因素？这都是应该去面对的。

Q：你会有这样的担心吗？

A：我觉得现在就应该做制度安排，这个事情其实是说来就会来的。你现在去东莞看看，很多流水线都是无人工厂了，工人被机器人取代就是眼下正在发生的事情。所以我觉得像特朗普还在跟美国失业的蓝领工人说“我们要把工作从中国人的手里夺回来的时候”，我心里一阵冷笑，其实拿回美国也只是给机器人做而已，因为这是一场巨大的技术革命，它已经不是从什么人手里夺回来一份工作而已。

所以我觉得像中国这样的制造业大国应该开始做一些制度的安排，来更好地应对随之而来的比如失业问题，再培训问题，和税收的问题。

人工智能必然会带来伦理问题，而且已经就在眼前了

Q：斯坦福大学的李飞飞教授多次提到人工智能带来的伦理问题，你是什么观点？

A：人工智能一定会产生伦理问题，而且涉及很多层面。比如微软做了一款人工智能情感机器人“小冰”，当时放在网络上进行测试的时候，就有很多人故意教它说脏话，教它说一些种族主义和充满暴力的话，那么这个人工智能就像我们说鹦鹉“嘴脏了”一样学会了。其实人工智能就像一面镜子，它照耀的是人类的善与恶，美与丑。

还有像自动驾驶，如果出现一个两难的局面，它究竟应该牺牲车上的一个人，还是牺牲路边的很多人，甚至包括孩子？你要把这个选择权交给一个机器吗？如果你交给了机器的话，那么谁又会出钱买一辆将要牺牲自己的车呢？这是一个极致的问题，却不能说它不存在。

还有隐私问题，它其实也是一个伦理和道德范畴的事情。比如商业机构在多大程度上可以使用我的消费行为数据？我在多大程度上愿意暴露我的私生活？在什么样的环境不允许装这个数据采集器？我觉得这些其实就在眼前了。

Q：这么多的伦理问题又应该怎么解决呢？

A：我觉得这是我们需要面对的问题，但不是无解的问题。就像当年从马车变成了汽车，才有了红绿灯和人行道。社会的治理方式和制度的安排，一直都是跟着技术的发展而不断调整和改变的。

Q：前面说到人口红利和大数据采集，但是这其实也面临一个信息安全的问题。事实上我们今天的消费行为甚至个人资讯已经是透明的。

A：这一点我就觉得挺恐怖的，将来绝不仅仅是某些明星和名人的隐私，而是我们每个人的隐私、我们的消费习惯是不是能够得到足够的保护？因为我不想将来我得到的每一个推送，其实都是人工智能很有心机、很有套路地推送的。你还以为是你自己的要求，其实是别人对你的行为的预测。

并且我觉得中国当下应该开始研究隐私方面的法律保护了，可以说中国是摄像头最多的国家，从人脸识别到人工智能的使用，能够让像G20峰会这样的大型会议在开办之前，可以非常高效地抓到在这个城市潜伏的嫌疑犯，因为他们哪怕是一个侧面（被捕捉）都可以被认出来。

技术进步在推动社会发展的同时，法规和制度建设上的配套一定要跟上。

在我有生之年，我的工作不可能被人工智能替代

Q：你目前的生活跟人工智能的关联度高吗？

A：我主要是用手机，我们家还没有用扫地机器人。包括我现在，到睡觉的时候我都希望把手机彻底关掉，或者把它放到另外一个房间去充电。但是一想到未来的手机也好，空调也好，都在搜集我的数据，我就感到不寒而栗，好像有一种裸奔的感觉。所以我觉得未来可能我会比较有意识地把我的工作环境和我的卧室分开，虽然可能分开了也没啥用……

Q：你觉得自己的生活需要跟机器人隔离开吗？

A：那不会。如果是在工作的场景下，我可能很需要一个人工智能的助理，来帮我安排一些琐碎和需要数据处理方面的事情。比如我做采访之前做功课，需要好几个研究员或编辑来做案头的工作，其实将来可以让语音搜索和图像搜索帮助完成很多工作，所以我觉得它还是会为我的工作和生活带来很大的便利的。

Q：你觉得你的工作会被人工智能替代吗？

A：不会，我认为在我的有生之年，我的工作不会被取代。因为我不仅仅是在做一个简单的播报的工作，背后还有很多综合性的思考。我觉得机器在短期内，没法取代我的工作。

关于人工智能的“权威碰撞”

许多年前有一本小说，书名是《海底两万里》。这部幻想作品中的人，发明了一艘使用核动力的潜水艇。如今这早已经成为寻常的现实了。

某种意义上，我们已经进入了前人所预言的时代。

硅谷流行这样一句话：预测未来的最好方式就是创造它。

人类创造了机器，机器又改变了人类。

2016年5月，一辆特斯拉汽车在美国佛罗里达州与一辆拖车相撞，驾驶员丧生。事故原因是处在自动驾驶模式的汽车没能在明亮的天空下发现拖车的白色车身。

特斯拉汽车“自动驾驶”是一项辅助功能，每一次自动驾驶启动时，车辆都会提醒驾驶员“请始终握住方向盘，准备随时接管”。

放开方向盘，意味着人类将一部分掌控权交给了机器。

这也带来了更多的法律和伦理问题：

例如谁来为交通事故负责？

当汽车成为智能的移动空间万一有黑客入侵，谁来保证乘客的安全呢？

机器也将面临人类的道德困境：

在f不得已的情况下，自动驾驶汽车到底该优先保护车内的乘客，还是路边的人群呢？

如果选择后者，谁又会愿意购买一辆会牺牲自己的汽车呢？

英国著名物理学家史蒂芬？霍金多次公开表示对人工智能的担忧，他认为：“对于人类来说，强大的人工智能的出现可能是最美妙的事，也可能是最糟糕的事，我们真的不知道结局会怎样。”

特斯拉汽车公司掌门人伊隆・马斯克甚至宣称：随着人工智能的发展，我们将召唤出恶魔。

马文・明斯基是人工智能的先驱之一，他有个著名的说法“如果我们走运的话，机器或许会把我们当宠物养着。”

但是，更多人工智能专家的观点是：

现在担心邪恶的智能机器人奴役人类，就像担心火星上人口过剩。――百度前首席科学家吴恩达

在整个人类历史上，其实只有两次大事件是从根本上改变了人类生存状态，一次是工业革命，一次是农业革命。这一次的智能革命是堪比这两次革命的重大事件，可能更为重要。而且，要快速的多。――牛津大学人类未来研究院院长尼克・博斯特罗姆

人工智能会改变人类社会。因为作为一个那么强大的科技，它不光是针对情感、或意图，它也是对智能本身，对有知觉的存在本身的一个挑战。这是一个很好的哲学社会话题。――斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞

第8篇：人工智能辅助医疗诊断范文

一、多媒体技术的发展

(1)流媒体技术

随着因特网的迅速普及，计算机正在经历一场网络化的革命。在这场变革中，传统多媒体手段由于其数据传输量大的特点而与现实的网络传输环境发生了矛盾，面临发展相对停滞的危机。解决问题的一个很好的方法就是采用流媒体技术。流媒体技术大大地促进了多媒体技术在网络上的应用。网络的多媒体化趋势是不可逆转的，相信在很短的时间里，多媒体技术一定能在网络这片新天地里找到更大的发挥空间。

(2)多媒体技术的智能化

多媒体技术充分利用了计算机的快速运算能力，综合处理文字、图片、声音等信息，但仅停留在对多媒体信息的编辑加工集成上，现在人们将人工智能技术引入到多媒体技术中，以实现多媒体信息的智能化处理，促进了多媒体技术的智能化发展。例如在职业技术教学中，能以一种立体化、智能化的场景促进课堂的生动教学，能整体提高教学效果。

(3)虚拟现实

虚拟现实足一项与多媒体密切相关的边缘技术，它通过综合应用图像处理、模拟与仿真、传感、显示系统等技术和设备，以模拟仿真的方式，给用户提供一个真实反映操作对象变化与相互作用的三维图像环境，从而构成一个虚拟世界，并通过特殊的输入输出设备提供给用户一个与该虚拟世界相互作用的三维交互式用户界面。

虚拟现实技术结合了人工智能、计算机图形技术、人机接口技术、传感技术、计算机动画等多媒体技术，它的应用包括模拟训练、军事学习、航天仿真、娱乐、设计与规划、教育与培训、商业等领域，发展潜力不可估量。

二、多媒体技术的应用

多媒体技术得到了迅速的发展，应用领域也不断扩大，这些是社会需求与科学技术发展相结合的结果。多媒体技术为人们提供了多种交流和表达信息的方式，它已经进入了教育、商业、医疗、娱乐、工农业生产等各个领域。

1.多媒体技术在教育中的应用

多媒体技术在教育中的主要应用是计算机辅助教学(McAI)。

多媒体计算机辅助教学是多媒体技术在教育领域中应用的典型范例，是教学和多媒体技术相结合的产物，其核心内容是指多媒体技术下的各种教学活动。

多媒体计算机辅助教学利用数字化的声音、文字、图片以及动画，探究各学科内容，使抽象的概念更易接受，同时利用多媒体技术的交互性，给学习者提供更合适的学习机会和更灵活的学习方式。

2.多媒体技术在商业中的应用

现代多媒体技术正在加速企业经营方式和管理方式的变革。在商业经营中，广告和销售服务是成功的重要条件，形象、生动的多媒体技术在这方面大有作为。具体的应用例子有：

(1)商品展示：利用多媒体计算机系统来做商品展示，除了可以存储大量的商品信息外，还可以用来组织安排展示活动。

(2)产品操作手册：计算机制造商把软件、操作手册制作成光盘，利用其交互性、非线性的特点，快速找到形象化的帮助。

(3)销售演示：房地产公司可以使用多媒体计算机系统来介绍房屋建筑、装修及环境，这样顾客不用到现场就可以得到实地的情况。

3.多媒体技术在医疗中的应用

第9篇：人工智能辅助医疗诊断范文

【摘要】 介绍数据挖掘技术的概念、工作原理，在阐述医学数据特点的基础上，探讨数据挖掘技术在临床决策中的应用过程，并以糖尿病为例，提出基于数据挖掘的辅助临床决策支持系统设想，以利于提高医院的临床决策能力。

【关键词】 数据挖掘； 临床决策； 决策树

1 前言

随着国家信息基础结构建设目标的实施，企业在各种活动中普遍采用现代信息技术来提高竞争力。传统的基于数据的管理信息系统已不能满足决策者对数据质量的需求，面向决策的知识管理系统正在蓬勃兴起，智能决策支持技术成为目前迫切需要发展的方向。

医学领域也不例外，临床决策研究已成为临床医学中的一个重要领域，当下的临床决策问题涉及到医学信息学、循证医学、费用-效益评估、卫生技术评估、医学伦理与法律等学科领域，因此在临床决策中单一的经验-描述的研究纲领已不适应当代医学发展的需要，需要引入综合的决策方法，以使临床医疗达到最佳疗效。

2 数据挖掘

近年来，随着电子信息技术的迅速发展，医院信息系统（hospital information system，HIS）和医疗设备的广泛应用，医院数据库的信息容量不断膨胀。数据库技术的发展解决了海量数据的存储和数据检索的效率问题，但无法改变“数据爆炸但知识贫乏”的现象。如何充分利用些宝贵的医学信息资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，促进医学研究？如何在医院信息系统中积累了大量的管理信息和临床信息资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识？数据挖掘有解决这方面问题的能力，利用数据挖掘技术开展科学研究，提高医学技术和医院管理水平是很有必要的。

2.1 数据挖掘的概念

数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘可粗略地理解为三部曲：数据准备（Data Preparation）、数据挖掘，以及结果的解释评估（Iterpretation and Evaluation）。将数据挖掘技术应用到医学信息数据库中，可以发现其中的医学诊断规则和模式，从而辅助医生进行疾病诊断，实现临床决策支持的效果。

2.2 临床决策支持系统

在医院信息系统（Hospital Information System，HIS）中，主要有两大分支：医院管理信息系统（Hospital Management Information System， HMIS）和临床信息系统（Clinical Information System， CIS）。HMIS主要目标是支持医院的行政管理与事务处理业务；而CIS主要目标是支持医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息，丰富和积累临床医学知识，提供临床咨询、辅助诊疗、辅助临床决策，提高医护人员的工作效率。

临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）是属于CIS中的一部分。CDSS是用人工智能技术对临床医疗工作予以辅助支持的信息系统，它可以根据收集到的病人资料，做出整合型的诊断和医疗意见，提供给临床医务人员参考。系统主要采用基于决策树和真值表的方法，接着出现了基于统计学方法的系统，研究人员针对不同医疗领域开发不同的临床CDSS。基本的临床CDSS由数据库、模型库和对话系统（人机交互系统）3个部分组成，如图1所示。

2.3 挖掘算法

对医学数据库进行数据挖掘和知识发现的主要目的是预测疾病和对疾病进行分类。分类和预测是两种数据分析形式，可以用于描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。

常用的数据挖掘算法有：关联规则、决策树、粗糙集、统计分析、神经网络、支持向量机、模糊聚类、基于范例的推理(Case-Based Reasoning 简称CBR)、贝叶斯预测、可视化技术。在数据挖掘技术中，常用于辅助临床疾病诊断的方法，主要有①Bayes判别分析；②人工神经网络；③决策树。其中，决策树是一种非常有效的机器学习分类算法。决策树方法的起源是概念学习系统CLS，然后发展到ID3方法而为，最后又演化为能处理连续属性的C5.0。有名的决策树方法还有CART和Assistant。

决策树学习着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。所以从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。基于决策树的学习算法的一个最大的优点就是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识（这也同时是它最大的缺点），只要训练例子能够用属性——结论式的方式表达出来，就能使用该算法来学习。

近年将临床诊断与治疗设计成决策树（Decision Making Tree）的形式，目的就是把决策思维在一定程度上予以具体化和规格化，使临床决策思维按一定的程序进行，不致发生偏差和遗漏。

3 数据挖掘技术的应用

数据挖掘是从数据中识别真实、新颖、有用的、可理解的信息的复杂过程。尽管如今人们的研究重点放在对挖掘算法的研制、分析与应用上，但数据选择和数据的预处理却是整个挖掘过程中最耗时的活动，并且它们的结果影响整个过程是否能够成功产生结果。图2描述了数据挖掘的一般过程，实质上是一个迭代的过程。

3.1 什么是医学数据

医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。医学数据首先是以治愈为目的而搜集的，其次才是用于医学研究的资源。医学数据具有如下特点：

医学数据的隐私性（Privacy）——医学数据不可避免地涉及到患者的一些隐私信息，当这些隐私信息使患者在日常生活中遭遇到不可预料的侵扰时，就产生了隐私性问题。医学数据挖掘者有义务和职责在保护患者隐私的基础上进行科学研究，并且确保这些医学数据的安全性和机密性。

医学数据的多样性——由于医学数据是从医学影像、实验数据以及医生与病人的交流中获得的，所以原始的医学数据具有多种形式。医学数据的多样性是它区别于其它领域数据的最显著特征。

医学数据的不完整性——医学数据的搜集和处理过程经常相互脱节，以及一些人为因素使得医学数据库不可能对任何疾病信息都能全面地反映。

医学数据的冗余性——医学数据库是一个庞大的数据资源，每天都会有大量的记录存储到数据库中，其中可能会包含重复的、无关紧要的、甚至是相互矛盾的记录。

此外，医学数据还具有时间性特征。

3.2 构建数据仓库

数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、与时间有关的、持久的数据集合，它以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段，以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法，以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径，是与网络通信技术、面向对象技术、并行技术、多媒体技术、人工智能技术等相互浸透、互相结合与综合应用的技术。

创建基于HIS的数据仓库，是从已有数据出发的数据仓库的设计方法，称之为“数据驱动”的系统设计方法，它的基本思路是：利用以前建设的数据库系统的数据，按照分析领域对数据及数据之间的联系重新考虑，组织数据仓库中的主题，利用数据模型有效地识别数据和数据仓库中的主题的数据的“共同性”（即建立主题间相互联系的属性）。

从数据仓库的定义我们可以知道，构建一个HIS数据仓库需要完成：抽取主题；组织数据；获取与集成数据和建立应用。随着数据仓库的数据量增长，日积月累的数据之间有无关系，是否存在着一些潜在的模式或趋势？这些我们都无法用眼或简单的通过某种计算方式获知，而必须对这些数据加以证明或修正，这时，数据挖掘技术就派上用场了。

3.3 数据挖掘应用举例

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程。

疾病的诊断过程实际上也是一个疾病分类的过程，是根据病人的疾病特征划归到某个疾病或疾病类的过程。一般的医学书上把这一复杂的问题逐次分解成一个个小问题（疾病)的体系结构，患者根据症状特征及不适部位定位到具体疾病类的具体疾病，这一过程与现实中的分类过程十分相似。

以判断糖尿病为例，建立决策树。

采用决策树的方法，判断患者所患糖尿病的类型。起点是血糖高，分支的条件是是否处于妊娠期，如果答案是肯定的，那决策树就直接指向了妊娠糖尿病。因为如果患者是正在妊娠期的女性，在她们身上检测出高血糖，是归于妊娠糖尿病的。

如果答案是否定的，则属于其他类型糖尿病，就要判断患者是1型糖尿病还是2型糖尿病了。那我们应该根据什么来判断呢？

我们使用频数计算法进行判断。首先，这两种糖尿病之间的差别主要体现在3个方面：是否有自发性酮症，年龄，以及起病的快慢和病情的轻重。频数是指所患疾病表现的临床症状出现的频率，频数越大，说明越多的患者在患此种疾病是会表现出这种症状。把上述3种症状进行调查，得出相应的频数，就可以根据病人的表现症状，把对应的频数相加，最后我们就可以得出患者患有某种类型糖尿病的概率。

假设，经过调查之后，我们得出的1型糖尿病的频数表格见表1。表1 1型糖尿病频数表（略）

如果患者性别为男性，起病较急，病情较重，年龄是25岁，有自发性酮症表现。那么，根据上述算法进行决策，可以得出结论：患者患有1型糖尿病的几率为95%。这就达到了辅助医生决策的目的。

无论最终挖掘出来的结果是用来描述/理解、预测或是干预，我们寻求只是的目的就是为了运用知识，提高决策支持的能力。由于数据挖掘技术的发展，为决策支持系统开辟了新的发展方向，数据挖掘作为决策支持系统中的一部分发挥着重要的作用。

4 结束语

数据挖掘的目的是利用所获取的知识理解事物、预侧未来情况、进行积极的干预，为下一步的工作或决策提供基础。

医学领域的数据是一个复杂的数据库，包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等，而目前数据挖掘技术主要应用于以结构化数据为主的关系数据库、事务数据库和数据仓库，对复杂类型数据的挖掘尚处在起步阶段。但是，随着数据库技术的发展，数据挖掘技术作为一种解决方案，成为医学信息技术领域重要的研究方法，必将为决策支持、科学研究带来很大的方便和可观的效益。

参考文献

1 周爱华， 郑应平， 王令群. 医学数据挖掘综述. 中华医学实践杂志， 2005， 4(2)：126~128.

2 屈景辉， 廖琪梅， 许卫中， 等. 医学信息数据库的建立与数据挖掘. 第四军医大学学报. 2001， 22(1)：88~89.