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人工智能輔助醫(yī)療決策范文1

古希臘時(shí)期，數(shù)字的演繹化有了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。數(shù)字化的發(fā)展一直伴隨著人類，但是這種顛覆在30多年前就開始改變了。

隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，數(shù)字化已經(jīng)可以在公共健康，以及眾多醫(yī)療領(lǐng)域提供服務(wù)。例如，在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別方面，它可以幫助醫(yī)生更迅速、準(zhǔn)確地讀取影像；在臨床診斷輔助方面，它可以應(yīng)用于疾病的早期篩查、診斷和手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，包括在藥物研發(fā)方面，解決藥品研發(fā)周期過長(zhǎng)等多方面的問題。

從第一部留聲機(jī)的誕生開始，數(shù)字化的顛覆就一直伴隨著我們?nèi)祟惿鐣?huì)的進(jìn)步。人工智能的遠(yuǎn)景早在1950年就已被圖靈提出。人工智慧的定義誕生則是在1956年，由Dartmouth College的一些專家共同提出。人工智慧在20世紀(jì)70年代受到打擊之后，開始出現(xiàn)新的研究方法。分子生物學(xué)已進(jìn)化到信息科學(xué)，出現(xiàn)了新科學(xué)――計(jì)算生物學(xué)和生物信息學(xué)。這使統(tǒng)計(jì)科學(xué)家在醫(yī)療健康領(lǐng)域有了用武之地，尤其是微陣列技術(shù)創(chuàng)造了新穎的統(tǒng)計(jì)學(xué)，激發(fā)了許多新的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究。像是專家系統(tǒng)把問題限定在一個(gè)小范圍的領(lǐng)域，結(jié)合統(tǒng)計(jì)、概率、信息理論等方法，直到深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了新的發(fā)展，AI才重新受到了關(guān)注。

數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的環(huán)境

從現(xiàn)狀來(lái)看，由于公共醫(yī)療管理系統(tǒng)的不完善，醫(yī)療成本高、管道少、覆蓋面窄等問題困擾著大眾民生。尤其以“效率較低的醫(yī)療體系、品質(zhì)欠佳的醫(yī)療服務(wù)、看病難且貴的就醫(yī)現(xiàn)狀”為代表的醫(yī)療問題成為社會(huì)關(guān)注的主要焦點(diǎn)。大醫(yī)院人滿為患，社區(qū)醫(yī)院門可羅雀，病人就診手續(xù)繁瑣等問題都是由于醫(yī)療信息不暢、醫(yī)療資源兩極化、醫(yī)療監(jiān)督機(jī)制不全等原因?qū)е碌?，這些問題已經(jīng)成為影響社會(huì)和諧發(fā)展的重要因素。目前的醫(yī)改目標(biāo)是縣域就診率達(dá)到90%，大病不出縣，但是實(shí)現(xiàn)起來(lái)難度也很大。因?yàn)獒t(yī)生的時(shí)間是有限的，通過遠(yuǎn)程醫(yī)療解決區(qū)域分布不均的期盼，也同樣會(huì)在醫(yī)生的時(shí)間花費(fèi)上受到限制，所以核心的問題是優(yōu)質(zhì)的醫(yī)生資源不足。

自國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)了各項(xiàng)醫(yī)改政策，基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、分級(jí)診療、資源下沉等便成為了熱門話題。各地區(qū)也都積極響應(yīng)，組建“醫(yī)聯(lián)體”。我們迫切需要建立一套智慧的醫(yī)療健康的平臺(tái)體系，使患者用較短的等療時(shí)間、支付基本的醫(yī)療費(fèi)用，就可以享受安全、便利、優(yōu)質(zhì)的診療服務(wù)，從根本上解決“看病難、看病貴”的問題，真正做到“人人健康，健康人人”。

醫(yī)生資源在全世界范圍內(nèi)都仍屬于稀缺資源，這種供求關(guān)系在一定程度上決定了病患“看病難”的問題，而我國(guó)醫(yī)療長(zhǎng)期存在“重醫(yī)療，輕預(yù)防，重城市，輕農(nóng)村，重三甲，輕社區(qū)衛(wèi)生”的現(xiàn)象。從居民自身來(lái)看，過多依賴大型醫(yī)院，從醫(yī)院角度來(lái)看，這種過度依賴加重了就醫(yī)困難的問題，“一號(hào)難求”的現(xiàn)象頻發(fā)。解決基層醫(yī)療資源缺乏的核心就在于給基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)“賦能”，用人工智能給基層醫(yī)院“院士級(jí)看病的本事”。通俗來(lái)講，把一個(gè)院士的看病本事，放到一個(gè)筆記本電腦里，帶到基層醫(yī)院，這就是人工智能追求的境界和需要解決的實(shí)際問題。

精準(zhǔn)醫(yī)療的實(shí)現(xiàn)需要人與技術(shù)的結(jié)合

以精準(zhǔn)醫(yī)療為主的智慧型醫(yī)院是2015年在美國(guó)誕生的思路。智慧型醫(yī)院從醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的整體角度，提出融入更多人工智慧和傳感技術(shù)等高科技，使醫(yī)療服務(wù)走向真正意義的智慧化，推動(dòng)醫(yī)療事業(yè)的繁榮發(fā)展。利用人工智慧、大數(shù)據(jù)分析的融合和移動(dòng)醫(yī)療等新技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)代化醫(yī)院的管理流程，逐步形成智能化的全面醫(yī)療解決方案。智慧醫(yī)療開始走進(jìn)我們尋常百姓的生活。

從概念上來(lái)講， 以基層醫(yī)療健康為出發(fā)點(diǎn)的智慧醫(yī)療包含了智慧醫(yī)院系統(tǒng)、區(qū)域衛(wèi)生系統(tǒng)，以及家庭健康系統(tǒng)這三部分。從流程管理角度，基層醫(yī)療以如何讓病患可以便捷快速地預(yù)約掛號(hào)為起點(diǎn)。智慧醫(yī)院必須經(jīng)過前沿科技應(yīng)用對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息化的全面創(chuàng)新的過程。從狹義上來(lái)說，智慧醫(yī)院可以是基于互聯(lián)網(wǎng)科技的醫(yī)院，在數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)的基A上，創(chuàng)新性地將現(xiàn)代移動(dòng)終端作為切入點(diǎn)，將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)特性充分應(yīng)用到就醫(yī)流程中。

AI是讓人實(shí)現(xiàn)超越而不是制造超人

AI對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)的改造是具有顛覆性的，它不僅是一種技術(shù)創(chuàng)新，更是在生產(chǎn)力上為傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)變革。AI作為一種技術(shù)方法，大規(guī)模地用更智能的系統(tǒng)推動(dòng)更好的決策，也是最近幾年才發(fā)生的事情。直到今天，由于我們解決了以前很多未能解決的問題，才將醫(yī)療AI推向了一個(gè)新的高度。除了提高醫(yī)生的工作效率外，AI還能作為輔助手段，提高診斷準(zhǔn)確率，使精準(zhǔn)醫(yī)療成為可能。

近年來(lái)，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域開始導(dǎo)入人工智能數(shù)字挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)來(lái)篩選有效的醫(yī)療信息。

其中，“AI+醫(yī)學(xué)影像”就是關(guān)鍵性的一步。醫(yī)學(xué)影像天生適合互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+人工智能。從數(shù)量上講，超過80%的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)自醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，優(yōu)質(zhì)、大量的數(shù)據(jù)積累、高性能計(jì)算環(huán)境和優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)方法，三者資源配齊，就會(huì)構(gòu)建不斷提高的狀態(tài)模型，這正是人工智能的魅力所在。利用三者的關(guān)聯(lián)，可以大大提高醫(yī)學(xué)診療效率，并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療。圖像智能識(shí)別更可以減輕醫(yī)生的工作量，這就很好地解決了基層優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源不足的問題。

醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，無(wú)論是在國(guó)內(nèi)還是在國(guó)外，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度，也就是說醫(yī)師的數(shù)量遠(yuǎn)達(dá)不到閱片的需求量。

就美國(guó)與中國(guó)對(duì)比來(lái)看，美國(guó)的人工影像閱片誤診人數(shù)為1200萬(wàn)/年，而在中國(guó)則達(dá)到了5700萬(wàn)/年。在中國(guó)，誤診率高且主要發(fā)生在基層，這也更好地說明，人口基數(shù)巨大的中國(guó)，醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)更需要人工智能技術(shù)的支持，以此來(lái)提升基層的診斷質(zhì)量與效率。

數(shù)字科技推動(dòng)基層醫(yī)療發(fā)展

總而言之，無(wú)論是對(duì)患者、醫(yī)師還是醫(yī)院而言，數(shù)字健康的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)需要把智能、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)和人才管理有機(jī)整合起來(lái)。數(shù)字健康管理平臺(tái)不僅能夠讓患者更快速地完成健康檢查，還能獲得更精準(zhǔn)的診斷建議與個(gè)性化治療方案。對(duì)醫(yī)師來(lái)說則削減了讀片時(shí)間，降低了誤診概率，根據(jù)人工智能的輔助診斷還能提高診斷質(zhì)量。而對(duì)醫(yī)院來(lái)說，采用數(shù)字健康管理平臺(tái)不僅降低了醫(yī)院成本，還能夠建立一個(gè)多元數(shù)據(jù)庫(kù)，這是對(duì)分級(jí)診療和遠(yuǎn)程診療的一大技術(shù)性幫助，讓醫(yī)院更好地響應(yīng)國(guó)家政策，真正有效地做到“資源下沉”。

人工智能輔助醫(yī)療決策范文2

【關(guān)鍵詞】人工智能；未來(lái)教育；未來(lái)學(xué)校；創(chuàng)新變革；挑戰(zhàn)

【中圖分類號(hào)】G434 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【論文編號(hào)】1671-7384（2017）07-0012-03

近年來(lái)，世界各國(guó)高度重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，相繼了相關(guān)研究報(bào)告。2016年10月，美國(guó)白宮了《為人工智能的未來(lái)做好準(zhǔn)備》和《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》兩份重要報(bào)告。2016年11月，英國(guó)政府《人工智能：未來(lái)決策制定的機(jī)遇與影響》報(bào)告。2017年3月，國(guó)務(wù)院總理發(fā)表2017政府工作報(bào)告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，“人工智能”首次被寫入政府工作報(bào)告。當(dāng)前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫(yī)療健康、交通以及個(gè)人助理等多個(gè)領(lǐng)域，并展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用空間。人工智能在教育領(lǐng)域同樣擁有巨大的應(yīng)用潛力，隨著知識(shí)表示方法、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、智能、情感計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，人工智能將在教育領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越大的作用[1]。

人工智能在教育中的典型應(yīng)用主要集中在智能導(dǎo)師輔助個(gè)性化教與學(xué)、教育機(jī)器人等智能助手、居家學(xué)習(xí)的兒童伙伴、實(shí)時(shí)跟蹤與反饋的智能測(cè)評(píng)、教育數(shù)據(jù)的挖掘與智能化分析、學(xué)習(xí)分析與學(xué)習(xí)者數(shù)字肖像六大方向[1]，已經(jīng)表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。學(xué)校作為教育活動(dòng)的重要組織場(chǎng)所之一，人工智能將為學(xué)校的管理與教學(xué)帶來(lái)變革性的影響，主要表現(xiàn)在四大方面：維護(hù)校園安全、輔助教師教學(xué)、變革學(xué)習(xí)范式以及優(yōu)化學(xué)校管理。

維護(hù)校園安全

校園安全是順利開展學(xué)校教育活動(dòng)的基礎(chǔ)，也是教育改革和發(fā)展的基本保障?！秶?guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實(shí)維護(hù)教育系統(tǒng)和諧穩(wěn)定，深入開展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創(chuàng)建活櫻為師生創(chuàng)造安定有序、和諧融洽、充滿活力的工作學(xué)習(xí)生活環(huán)境”[2]。計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展使得人工智能維護(hù)校園安全成為可能，其將在非法人員識(shí)別、消防安全預(yù)警、活動(dòng)事故防護(hù)三個(gè)方面發(fā)揮重要作用。

1. 非法人員識(shí)別

部署保安機(jī)器人將是未來(lái)學(xué)校保證維護(hù)校園安全的重要措施之一。保安機(jī)器人能通過眼部的圖像采集設(shè)備采集進(jìn)入校園人員的面部信息，識(shí)別當(dāng)前人員身份，若未檢測(cè)到相關(guān)人員信息，系統(tǒng)則會(huì)通知學(xué)校的安保人員進(jìn)行身份驗(yàn)證、登記等工作。同時(shí)，位于校園各處的保安機(jī)器人還將實(shí)時(shí)監(jiān)控是否有陌生人通過非正規(guī)途徑進(jìn)入校園，檢測(cè)到相關(guān)行為之后，則會(huì)通知學(xué)校安保人員進(jìn)行處理。此外，位于學(xué)校門口的保安機(jī)器人還將采集學(xué)生的面部信息，與信息庫(kù)中的學(xué)生信息相比對(duì)，確定學(xué)生身份，并記錄學(xué)生到校與離校時(shí)間，確保學(xué)生在校期間的安全。

2. 消防安全預(yù)警

未來(lái)學(xué)校的消防安全預(yù)警系統(tǒng)包含了感煙探測(cè)器、感溫探測(cè)器、火焰探測(cè)器、可燃?xì)怏w探測(cè)器等多種感應(yīng)器，同時(shí)通過攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集圖像信息，分析畫面中是否出現(xiàn)明火、煙霧等現(xiàn)象。其綜合圖像分析與探測(cè)器感知，判斷是否有火災(zāi)現(xiàn)象發(fā)生。此外，系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)采集校園內(nèi)人員的行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫(kù)中消防安全危險(xiǎn)行為做比對(duì)，分析是否有相關(guān)危險(xiǎn)行為發(fā)生。若危險(xiǎn)行為發(fā)生，則會(huì)通知學(xué)校安防人員。在火災(zāi)發(fā)生時(shí)，擁有智能搜救技術(shù)的消防機(jī)器人將會(huì)代替人進(jìn)入火災(zāi)發(fā)生區(qū)，通過生命探測(cè)儀，自動(dòng)感應(yīng)、搜索、識(shí)別被困人員，將其救出火災(zāi)發(fā)生區(qū)。消防機(jī)器人的部署很大程度上避免了人員進(jìn)入火災(zāi)發(fā)生區(qū)受到二次傷害現(xiàn)象的發(fā)生，其機(jī)動(dòng)性超越了現(xiàn)有的消防安全系統(tǒng)，在很大程度上保證了校園內(nèi)師生生命和財(cái)產(chǎn)安全。

3. 活動(dòng)事故防護(hù)

目前，校園課間活動(dòng)的傷害事故主要表現(xiàn)在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險(xiǎn)游戲傷害等三個(gè)方面?；谌斯ぶ悄艿幕顒?dòng)事故防護(hù)系統(tǒng)通過校園內(nèi)的攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集師生行為數(shù)據(jù)，通過與數(shù)據(jù)庫(kù)中活動(dòng)事故危險(xiǎn)行為模型相比對(duì)，分析判斷是否有危險(xiǎn)行為發(fā)生。若相關(guān)行為發(fā)生，系統(tǒng)則會(huì)將相關(guān)危險(xiǎn)行為發(fā)生的地點(diǎn)、類型等發(fā)送給學(xué)校的安防人員，提醒安防人員采取相應(yīng)措施。

輔助教師教學(xué)

隨著圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的人工智能工具被應(yīng)用于教育領(lǐng)域，成為教師教學(xué)的得力助手。教育機(jī)器人和智能作業(yè)測(cè)評(píng)工具的出現(xiàn)大大減輕了教師的負(fù)擔(dān)，提高了教師教學(xué)的效率。

1. 輔助備課

備課是真實(shí)教學(xué)實(shí)踐的預(yù)演，是應(yīng)用教師知識(shí)并發(fā)展教師知識(shí)的過程。其既是確保教學(xué)質(zhì)量的條件，也是教師專業(yè)發(fā)展的途徑[3]，是教師教學(xué)的重要組成部分。備課機(jī)器人能夠通過語(yǔ)音識(shí)別記錄教師話語(yǔ)信息，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析整合教師話語(yǔ)信息，識(shí)別教師要求。備課機(jī)器人根據(jù)教師提供的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)重難點(diǎn)、學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)等，在相關(guān)學(xué)科的知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時(shí)，根據(jù)教案內(nèi)容為教師提供課堂測(cè)試習(xí)題以及上課所需課件。教師只需要根據(jù)所教班級(jí)的學(xué)生特點(diǎn)與自己的教學(xué)習(xí)慣，對(duì)教案、測(cè)試習(xí)題以及課件稍作調(diào)整即可應(yīng)用于教學(xué)。

2. 智能作業(yè)測(cè)評(píng)

自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步使得作業(yè)自動(dòng)批改成為可能?？拼笥嶏w將“訊飛超腦”計(jì)劃的階段性研究成果“全學(xué)科閱卷”技術(shù)應(yīng)用于考試，實(shí)現(xiàn)閱卷過程的數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化，在將教師從簡(jiǎn)單重復(fù)的閱卷工作中解放出來(lái)的同時(shí)，完成對(duì)考試數(shù)據(jù)的采集[4]?；谌斯ぶ悄艿淖鳂I(yè)評(píng)測(cè)系統(tǒng)可對(duì)作文、閱讀等主觀題進(jìn)行語(yǔ)義識(shí)別并提出修改意見，根據(jù)學(xué)生的作業(yè)結(jié)果為教師自動(dòng)生成詳細(xì)的學(xué)情報(bào)告。智能作業(yè)評(píng)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用將有效分擔(dān)教師的教學(xué)壓力，顯著提高教學(xué)效率，教師能夠更多地專注于與學(xué)生互動(dòng)、教學(xué)設(shè)計(jì)和專業(yè)發(fā)展。

3. 輔助課堂管理

在未來(lái)，教輔機(jī)器人將走進(jìn)教室，輔助學(xué)生解決學(xué)習(xí)中遇到的難題。教輔機(jī)器人能夠識(shí)別學(xué)生身份，讀取學(xué)生當(dāng)天所學(xué)課程信息以及學(xué)生在課堂的行為數(shù)據(jù)，為學(xué)生提供個(gè)性化解題方案奠定基礎(chǔ)。教輔機(jī)器人通過語(yǔ)音識(shí)別獲取學(xué)生問題信息，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析整合學(xué)生話語(yǔ)信息。然后，教輔機(jī)器人通過人臉識(shí)別采集學(xué)生的面部信息，綜合面部表情、姿態(tài)和語(yǔ)調(diào)通過情感計(jì)算技術(shù)分析目前學(xué)生的情緒狀態(tài)，綜合學(xué)生的情緒狀態(tài)和行為數(shù)據(jù)確定學(xué)生當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)。教輔機(jī)器人依托優(yōu)秀教師授課資源庫(kù)，智能搜索相關(guān)答案，針對(duì)不同學(xué)習(xí)狀態(tài)的學(xué)生采取不用的解題風(fēng)格。此外，教輔機(jī)器人將收集到的學(xué)生行為數(shù)據(jù)上傳到學(xué)生管理系統(tǒng)，輔助教師等進(jìn)行學(xué)生的日常管理工作。

變革學(xué)習(xí)范式

學(xué)習(xí)范式是指特定時(shí)代的學(xué)習(xí)共同體所共有的學(xué)習(xí)理念、學(xué)習(xí)方式，并對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生積極的引導(dǎo)作用，以促進(jìn)學(xué)習(xí)的有效進(jìn)行[5]。人工智能技術(shù)的發(fā)展使自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)真正地為教育所用，為學(xué)習(xí)所用，人工智能將使現(xiàn)有的學(xué)習(xí)范式走向自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在本質(zhì)上是一類支持個(gè)別化學(xué)習(xí)的在線學(xué)習(xí)環(huán)境。它針對(duì)個(gè)體在學(xué)習(xí)過程中的差異性（因人、因時(shí)）而提供適合個(gè)體特征的學(xué)習(xí)支持，包括個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)策略等[6]?；谌斯ぶ悄艿淖赃m應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)將整合自適應(yīng)內(nèi)容、自適應(yīng)評(píng)估和自適應(yīng)序列三種工具。自適應(yīng)內(nèi)容通過分析學(xué)生對(duì)問題具體的回答，為學(xué)生提供個(gè)性化的內(nèi)容反饋和學(xué)習(xí)資源推送。自適應(yīng)序列利用一定的算法和預(yù)測(cè)性分析，基于學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，持續(xù)收集數(shù)據(jù)。其中在數(shù)據(jù)收集階段，自適應(yīng)序列會(huì)將學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)生互動(dòng)集成起來(lái)，再由模型計(jì)算引擎對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以備使用。自適應(yīng)評(píng)估可根據(jù)學(xué)生回答問題的正確與否，及時(shí)改變和調(diào)整測(cè)評(píng)的標(biāo)準(zhǔn)。

優(yōu)化學(xué)校管理

學(xué)校是教育的核心單元，高效的學(xué)校管理是學(xué)校開展各項(xiàng)工作并得以高效運(yùn)行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來(lái)學(xué)校的管理工作更加高效，使學(xué)校更好地服務(wù)于教師的教學(xué)與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。其將在考務(wù)管理、教師管理、學(xué)生管理三方面發(fā)揮重要作用。

1. 考務(wù)管理

在未來(lái)的學(xué)校中，監(jiān)考機(jī)器人將代替監(jiān)考人員進(jìn)行考務(wù)工作，很大程度上節(jié)省學(xué)校考務(wù)管理方面的人力資源。監(jiān)考機(jī)器人通過內(nèi)置于眼部的攝像頭采集學(xué)生的面部信息，與數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)生信息比對(duì)，確定學(xué)生身份，自動(dòng)完成簽到。其通過內(nèi)置于手臂端的金屬探測(cè)器，掃描學(xué)生全身，z測(cè)學(xué)生是否帶有作弊物品。監(jiān)考機(jī)器人通過攝像頭、紅外感知等確定學(xué)生位置以及教室內(nèi)的桌椅等位置，規(guī)劃行動(dòng)路徑，分發(fā)和收集試卷。此外，監(jiān)考機(jī)器人還將通過位于眼部的攝像頭實(shí)時(shí)采集學(xué)生行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫(kù)中作弊行為實(shí)時(shí)對(duì)比分析，如果學(xué)生有作弊行為發(fā)生，則會(huì)立即制止，維護(hù)考場(chǎng)紀(jì)律。

2. 教師管理

教師管理是學(xué)校管理工作中的重要組成部分，教師評(píng)價(jià)則是教學(xué)管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評(píng)價(jià)提供了可能?；谌斯ぶ悄艿慕處熢u(píng)價(jià)系統(tǒng)通過教室的攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集教師及學(xué)生的行為數(shù)據(jù)、表情數(shù)據(jù)，通過學(xué)生的穿戴設(shè)備采集其體征數(shù)據(jù)。系統(tǒng)經(jīng)過對(duì)教師和學(xué)生的行為數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)和體征數(shù)據(jù)的分析（如系統(tǒng)與學(xué)校的學(xué)科管理系統(tǒng)相連通，確定教師的教學(xué)內(nèi)容是否與教學(xué)大綱要求相適應(yīng)，重難點(diǎn)是否突出，所講述內(nèi)容是否具有實(shí)用性；教師講授知識(shí)時(shí)，根據(jù)學(xué)生的行為、情緒和體征的反應(yīng)確定教師所講授知識(shí)是否被學(xué)生理解；教師在講授內(nèi)容和組織學(xué)習(xí)活動(dòng)時(shí)，語(yǔ)言是否規(guī)范、清晰，態(tài)度是否親切和藹等），最終評(píng)定教師的教學(xué)效果，并生成可視化報(bào)告，輔助學(xué)校完成對(duì)教師教學(xué)效果的評(píng)估工作。此外，系統(tǒng)還將通過教室的攝像設(shè)備采集教師面部信息，識(shí)別教師身份，自動(dòng)記錄教師的出勤情況，輔助學(xué)校的教師管理工作。

3. 學(xué)生管理

學(xué)生管理在學(xué)校管理中同樣發(fā)揮著重要作用?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)生管理系統(tǒng)可通過位于學(xué)校門口以及教室的攝像設(shè)備采集學(xué)生面部信息，識(shí)別學(xué)生身份，自動(dòng)記錄學(xué)生的到校時(shí)間和離校時(shí)間，為學(xué)生的出勤考核提供數(shù)據(jù)支持。通過位于教室的攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集學(xué)生的行為數(shù)據(jù)，分析學(xué)生的課堂表現(xiàn)以及課余時(shí)間的同學(xué)之間的交流情況，為學(xué)生管理的班風(fēng)、學(xué)風(fēng)管理提供決策支持。同時(shí)，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、課堂表現(xiàn)、課下交流情況，判斷學(xué)生是否有異常行為（趨向），并及時(shí)反饋給學(xué)校管理者。此外，系統(tǒng)還將學(xué)生的在校情況，包括到校時(shí)間、離校時(shí)間、測(cè)試成績(jī)、作業(yè)完成情況等反饋給學(xué)生家長(zhǎng)，家校協(xié)同完成學(xué)生管理工作。

讓機(jī)器在沒有人類教師的幫助下學(xué)習(xí)，讓機(jī)器像人類一樣感知和理解世界，使機(jī)器具有自我意識(shí)、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)[8]。除此之外，人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用目前還處于初級(jí)階段，在學(xué)校的管理與教學(xué)應(yīng)用方面仍面臨著數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、決策和推理機(jī)制適應(yīng)難、缺乏專業(yè)應(yīng)用人才等挑戰(zhàn)。

（作者單位：江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

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人工智能輔助醫(yī)療決策范文3

這大概是無(wú)數(shù)苦于發(fā)論文而不能的臨床醫(yī)生的夢(mèng)想了。這個(gè)場(chǎng)景正在逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

“很多時(shí)候，他們并不是寫不出論文，而是缺乏數(shù)據(jù)或者整理數(shù)據(jù)的時(shí)間。在國(guó)外，一線專家會(huì)有專門的科研助理團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)整理數(shù)據(jù)和完成患者隨訪，在中國(guó)，基本只有最頂尖的專家才會(huì)有這樣的助理；而且中國(guó)的醫(yī)生工作負(fù)荷大，大多數(shù)時(shí)間都在手g室、病房或門診，沒時(shí)間去整理數(shù)據(jù)?！?/p>

零氪科技（LinkDoc）的CTO羅立剛告訴記者，由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、專業(yè)性強(qiáng)，將醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)大規(guī)模轉(zhuǎn)化為機(jī)器可識(shí)別分析的數(shù)據(jù)，即結(jié)構(gòu)化，一直是行業(yè)的難題。據(jù)美國(guó)臨床腫瘤學(xué)會(huì)（ASCO）統(tǒng)計(jì)，美國(guó)也僅有不到3%腫瘤患者的數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化用于研究，剩下97%的數(shù)據(jù)都閑置在醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）里或者病歷病案室中。作為一家專注于腫瘤大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的科技公司，通過承諾提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)報(bào)告和產(chǎn)品，零氪和諸多醫(yī)院、科室合作，幫助他們處理脫敏后的病歷數(shù)據(jù)，使電子病歷信息轉(zhuǎn)化為科研級(jí)數(shù)據(jù)，并研發(fā)人工智能工具，實(shí)現(xiàn)了腫瘤大數(shù)據(jù)一站式解決方案的搭建。

從“人工”到人工智能

將HIS系統(tǒng)中的患者數(shù)據(jù)，人工錄入整理到數(shù)據(jù)庫(kù)軟件的標(biāo)準(zhǔn)化模板里，生成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)文件，再用SPSS、SAS等分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，這是臨床醫(yī)生做科研的傳統(tǒng)套路。其中生成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)文件的過程（也就是數(shù)據(jù)“人工結(jié)構(gòu)化”），羅立剛算了筆賬：在美國(guó)，一位腫瘤患者，治療全過程數(shù)據(jù)的平均結(jié)構(gòu)化成本是5000美元；在中國(guó)，差不多也要5000元人民幣。

“結(jié)構(gòu)化是最關(guān)鍵的，也是很困難的一件事?！?羅立剛說。一開始，零氪用傳統(tǒng)方式收集數(shù)據(jù)，但很快就發(fā)現(xiàn)難以為繼?！叭斯や浫胍环蓦娮硬v平均要花2個(gè)小時(shí)來(lái)整理，正確率還只有40%左右?！倍屼浫肴藛T看懂平均50多頁(yè)的患者病歷，也需要投入大量的培訓(xùn)成本。

之后，零氪對(duì)錄入的流程進(jìn)行了“流水線式”的改進(jìn)?！氨热缯f一份病歷中有五六頁(yè)是手術(shù)記錄的信息，那就分成一個(gè)獨(dú)立的部分，讓一個(gè)錄入員專門做手術(shù)記錄的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。這樣培訓(xùn)的成本低，工作效率也高?！蓖ㄟ^分工，并引入了錄入規(guī)范智能提示、參考病歷自動(dòng)推送、自動(dòng)化質(zhì)檢系統(tǒng)等輔助技術(shù)，病歷的錄入時(shí)間從2小時(shí)降到了17分鐘。

但人工錄入終歸“人力有時(shí)盡”，零氪又開始探索新的方式。 “第二代其實(shí)沒有用到很復(fù)雜的技術(shù)，主要是一個(gè)系統(tǒng)工程，但這為第三代系統(tǒng)積累了經(jīng)驗(yàn)?！?/p>

在數(shù)據(jù)采集上，零氪的大數(shù)據(jù)平臺(tái)開始直接接入醫(yī)院的HIS系統(tǒng)，減少中間環(huán)節(jié)。中國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的HIS系統(tǒng)廠家眾多，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，零氪的IT團(tuán)隊(duì)就只能一個(gè)個(gè)機(jī)構(gòu)去實(shí)施解決方案，但這是“磨刀不誤砍柴工”的事情?！拔覀儸F(xiàn)在70%的情況下都是這樣的，30%的在逐步實(shí)施。雖然過程中還會(huì)有一些問題，但我相信將來(lái)肯定都會(huì)打通?！?/p>

數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)后，繼續(xù)分工的思路，從簡(jiǎn)單的部分開始，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的工作逐漸由“機(jī)器輔助人工”變成了“機(jī)器取代人工”。我國(guó)醫(yī)療術(shù)語(yǔ)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化和醫(yī)療信息的復(fù)雜性，是機(jī)器取代人工的障礙。但前期大量人工錄入的經(jīng)驗(yàn)積累，讓零氪的團(tuán)隊(duì)熟悉了臨床醫(yī)生習(xí)慣的表述，明確了結(jié)構(gòu)化點(diǎn)位基于的標(biāo)準(zhǔn)，形成了標(biāo)準(zhǔn)化的術(shù)語(yǔ)集，并開發(fā)了Fellow-X智能結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)。

“人工智能，有一大部分是通過機(jī)器學(xué)習(xí)完成了，給醫(yī)療數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了很大的幫助?！绷_立剛介紹，數(shù)據(jù)被導(dǎo)入系統(tǒng)后，電子信息會(huì)自動(dòng)解析、標(biāo)準(zhǔn)化錄入并進(jìn)行質(zhì)量校驗(yàn)；紙本信息會(huì)被掃描成圖片格式然后由圖片識(shí)別技術(shù)（OCR）識(shí)別成文本信息。在引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)后，計(jì)算機(jī)在復(fù)雜場(chǎng)景下也能快速適配。“比如說化療藥紫杉醇，醇字識(shí)別錯(cuò)了，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)更正。目前我們95%的數(shù)據(jù)都能自動(dòng)結(jié)構(gòu)化，只剩下5%比較難的還需要人工?！比肆趧?dòng)被解放，讓數(shù)據(jù)處理能力大幅提升，一份病歷的錄入時(shí)間縮短到只需要5分鐘?，F(xiàn)在，零氪的腫瘤大數(shù)據(jù)平臺(tái)已有超過100萬(wàn)的患者數(shù)據(jù)。

“IT的人做傳統(tǒng)行業(yè)，要對(duì)行業(yè)有敬畏感，不要總說要顛覆什么，而要多去走訪，多交流?！?零氪的大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)是完全基于阿里云的SaaS云服務(wù)，合作醫(yī)療機(jī)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)保存在內(nèi)網(wǎng)中，清洗、脫敏、結(jié)構(gòu)化后傳輸?shù)皆粕?，醫(yī)生可以通過PC端或App進(jìn)行訪問。一開始，零氪在三家合作的醫(yī)院試用新的系統(tǒng)，在不斷交流反饋后，羅立剛發(fā)現(xiàn)，IT概念上的數(shù)據(jù)庫(kù)和醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)有很大的區(qū)別?！拔覀僆T的人說數(shù)據(jù)庫(kù)，是說Oracle、mysql，而醫(yī)療行業(yè)的人說的數(shù)據(jù)庫(kù)，是指從后臺(tái)的存儲(chǔ)到前臺(tái)的可視化分析的整個(gè)解決方案?！?/p>

現(xiàn)實(shí)的需求促進(jìn)了許多系統(tǒng)新功能的產(chǎn)生。臨床醫(yī)生不擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)分析，平臺(tái)上便提供了描述性統(tǒng)計(jì)、組間比較、生存分析等可視化且便捷易用的適合腫瘤醫(yī)生的功能，并可以用App隨訪自己的病人，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果均使用開源的R實(shí)現(xiàn)，“讓大約80%的科研工作能在平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)?！?/p>

羅立剛感慨： “人工智能和處理后的醫(yī)療大數(shù)據(jù)結(jié)合，會(huì)產(chǎn)生許多新的幫助?！笨梢詾獒t(yī)院和科室的管理決策提供數(shù)據(jù)，也可以輔助醫(yī)生的臨床治療?！盎颊邅?lái)了，了解情況后，系統(tǒng)可以將過往類似患者的情況做一個(gè)歸納呈現(xiàn)給醫(yī)生，輔助醫(yī)生做診斷?！?/p>

人工智能輔助醫(yī)療決策范文4

【關(guān)鍵字】人工智能；教育；進(jìn)展

【中圖分類號(hào)】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【論文編號(hào)】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一門綜合的交叉學(xué)科，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，其長(zhǎng)期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。[1]從腦神經(jīng)生理學(xué)的角度來(lái)看，人類智能的本質(zhì)可以說是通過后天的自適應(yīng)訓(xùn)練或?qū)W習(xí)而建立起來(lái)的種種錯(cuò)綜復(fù)雜的條件反射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回路的活動(dòng)。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個(gè)可以模仿人腦行為的系統(tǒng)。這一研究一旦有突破，不僅給學(xué)習(xí)科學(xué)以技術(shù)支撐，而且能反過來(lái)促使人腦的學(xué)習(xí)規(guī)律研究更加清晰，從而提供更加切實(shí)有效的方法論。[3]人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，使人工智能不僅成為學(xué)校教育的內(nèi)容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領(lǐng)域得到應(yīng)用，并取得了良好的效果，成為教育技術(shù)的重要研究?jī)?nèi)容。

人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進(jìn)行的，其主要研究領(lǐng)域有：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應(yīng)用較為廣泛與活躍的研究領(lǐng)域主要有專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言理解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能，下面就這些領(lǐng)域進(jìn)行闡述。

一 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它使用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域中一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。[5]專家系統(tǒng)主要組成部分為：知識(shí)庫(kù)，用于存儲(chǔ)某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識(shí)；綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)或信息；推理機(jī)，用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個(gè)專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為；接口，使用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)話。近幾十年來(lái)，專家系統(tǒng)迅速發(fā)展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，廣泛用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、軍事、石油化工、文化教育等領(lǐng)域。

目前，專家系統(tǒng)在教育中的應(yīng)用最為廣泛與活躍。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)通常表現(xiàn)為計(jì)劃系統(tǒng)或診斷系統(tǒng)。計(jì)劃系統(tǒng)往前走，從一個(gè)給定系統(tǒng)狀態(tài)指向最終狀態(tài)。如計(jì)劃系統(tǒng)中可以輸入有關(guān)的課堂目標(biāo)和學(xué)科內(nèi)容，它可以制定出一個(gè)課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發(fā)一堂樣板課，而診斷系統(tǒng)是往后走，從一個(gè)給定系統(tǒng)陳述查找原因或?qū)ζ溥M(jìn)行分析，例如，一個(gè)診斷系統(tǒng)可能以一堂CBI（基于計(jì)算機(jī)的教學(xué)，computer-based instruction）課為例，輸入學(xué)生課堂表現(xiàn)資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發(fā)專家計(jì)劃系統(tǒng)支持教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)（ISD）程序的領(lǐng)域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學(xué)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)（ID Expert）。[6]

教學(xué)專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)（如知識(shí)水平、性格等），以最合適的教案和教學(xué)方法對(duì)學(xué)生進(jìn)行教學(xué)和輔導(dǎo)。其特點(diǎn)為：同時(shí)具有診斷和調(diào)試等功能；具有良好的人機(jī)界面。已經(jīng)開發(fā)和應(yīng)用的教學(xué)專家系統(tǒng)有美國(guó)麻省理工學(xué)院的MACSYMA符號(hào)積分與定理證明系統(tǒng)，我國(guó)一些大學(xué)開發(fā)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、物理智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)以及聾啞人語(yǔ)言訓(xùn)練專家系統(tǒng)等。[7]

目前，在教育中，專家系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用更多的集中于遠(yuǎn)程教育，為現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育的智能化提供了有力的技術(shù)支撐。基于專家系統(tǒng)構(gòu)造的智能化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)具有以下幾個(gè)方面的功能：具備某學(xué)科或領(lǐng)域的專門知識(shí)，能生成自己的提問和應(yīng)答； 能夠分析學(xué)生的特征，評(píng)價(jià)和記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，診斷學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的錯(cuò)誤并進(jìn)行補(bǔ)救教學(xué)；可以選擇不同的教學(xué)方法實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為主體的個(gè)別化教學(xué)。[8]目前應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育的專家系統(tǒng)有智能決策專家系統(tǒng)、智能答疑專家系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源專家系統(tǒng)、智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)和智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)等。

二 機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人學(xué)是人工智能研究是一個(gè)分支，其主要內(nèi)容包括機(jī)器人基礎(chǔ)理論與方法、機(jī)器人設(shè)計(jì)理論與技術(shù)、機(jī)器人仿生學(xué)、機(jī)器人系統(tǒng)理論與技術(shù)、機(jī)器人操作和移動(dòng)理論與技術(shù)、微機(jī)器人學(xué)。[9]機(jī)器人的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：第一代機(jī)器人是以 “示教―再現(xiàn)”方式進(jìn)行工作；第二代機(jī)器人具有一定的感覺裝置，表現(xiàn)出低級(jí)智能；第三代機(jī)器人是具有高度適應(yīng)性的自治機(jī)器人，即智能機(jī)器人。目前開發(fā)和應(yīng)用的機(jī)器人大多是智能機(jī)器人。機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展對(duì)人類的生活和社會(huì)都產(chǎn)生了重要影響，其研究和應(yīng)用逐漸由工業(yè)生產(chǎn)向教育、環(huán)境、社會(huì)服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域擴(kuò)展。

機(jī)器人技術(shù)涉及多門科學(xué)，是一個(gè)國(guó)家科技發(fā)展水平和國(guó)民經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化、信息化的重要標(biāo)志，因此，機(jī)器人技術(shù)是世界強(qiáng)國(guó)重點(diǎn)發(fā)展的高技術(shù)，也是世界公認(rèn)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，很多國(guó)家已經(jīng)將機(jī)器人學(xué)教育列為學(xué)校的科技教育課程，在孩子中普及機(jī)器人學(xué)知識(shí)，從可持續(xù)和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的角度，為本國(guó)培養(yǎng)機(jī)器人研發(fā)人才。[10]在機(jī)器人競(jìng)賽的推動(dòng)下，機(jī)器人教育逐漸從大學(xué)延伸到中小學(xué)，世界發(fā)達(dá)國(guó)家例如美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、日本等已把機(jī)器人教育納入中小學(xué)教育之中，我國(guó)許多有條件的中小學(xué)也開展了機(jī)器人教育。

機(jī)器人在作為教學(xué)內(nèi)容的同時(shí)，也為教育提供了有力的技術(shù)支撐，成為培養(yǎng)學(xué)習(xí)者創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的新的載體與平臺(tái)，大大豐富了教學(xué)資源。多年來(lái)，我國(guó)中小學(xué)信息技術(shù)教育的主要載體是計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)，教學(xué)資源單一，缺乏前瞻性。教學(xué)機(jī)器人的引入，不僅激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還為教學(xué)提供了豐富的、先進(jìn)的教學(xué)資源。隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)機(jī)器人種類越來(lái)越多，目前在中小學(xué)較為常用的教學(xué)機(jī)器人有：能力風(fēng)暴機(jī)器人、通用機(jī)器人、未來(lái)之星機(jī)器人、樂高機(jī)器人、納英特機(jī)器人、中鳴機(jī)器人等。

三 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是要使計(jì)算機(jī)能夠模仿人的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)通過學(xué)習(xí)來(lái)獲取知識(shí)和技巧，[11]其研究綜合應(yīng)用了心理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法與技術(shù)有機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)等，近年來(lái)，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)展最快的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)（自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法）是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的深入，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能大大提高，各種學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，例如將連接學(xué)習(xí)用于圖文識(shí)別，歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)用于專家系統(tǒng)等，大大推動(dòng)了在教育中的應(yīng)用，例如在建構(gòu)適應(yīng)性教學(xué)系統(tǒng)中，用機(jī)器學(xué)習(xí)與樸素的貝葉斯分類器動(dòng)態(tài)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，有較高的準(zhǔn)確率[13]?；诎咐耐评恚╟ase-based reasoning，CBR）是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經(jīng)驗(yàn)解決新問題，在計(jì)算機(jī)輔助教育方面，已經(jīng)出現(xiàn)了基于CBR的圖形仿真教育系統(tǒng)，并且，針對(duì)個(gè)體特征的教育教學(xué)方法研究也有所突破。[14]另外，數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)在生物醫(yī)學(xué)、金融管理、商業(yè)銷售等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，不僅給機(jī)器學(xué)習(xí)注入新的生機(jī)，也為機(jī)器學(xué)習(xí)在教育中的應(yīng)用提供了新的前景。

四 自然語(yǔ)言理解

自然語(yǔ)言理解就是研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類的自然語(yǔ)言，以實(shí)現(xiàn)用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)之間的交流。一個(gè)能夠理解自然語(yǔ)言信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來(lái)就像一個(gè)人一樣需要有上下文知識(shí)以及根據(jù)這些上下文知識(shí)和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。[15]自然語(yǔ)言理解包括口語(yǔ)理解和書面理解兩大任務(wù)，其功能為：回答問題，計(jì)算機(jī)能正確地回答用自然語(yǔ)言提出的問題；文摘生成，計(jì)算機(jī)能根據(jù)輸入的文本產(chǎn)生摘要；釋義，計(jì)算機(jī)能用不同的詞語(yǔ)和句型來(lái)復(fù)述輸入的自然語(yǔ)言信息；翻譯，計(jì)算機(jī)能把一種語(yǔ)言翻譯成另外一種語(yǔ)言。由于創(chuàng)造和使用自然語(yǔ)言是人類高度智能的表現(xiàn)，因此對(duì)自然語(yǔ)言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對(duì)語(yǔ)言能力和思維本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。[16]

自然語(yǔ)言理解最早的研究領(lǐng)域是機(jī)器翻譯，隨著應(yīng)用研究的廣泛開展，也為機(jī)器人和專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機(jī)器人的自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)SHRDLU就可以接收自然語(yǔ)言，進(jìn)行人機(jī)對(duì)話，回答關(guān)于桌面上積木世界中的各種問題。同時(shí)，對(duì)自然語(yǔ)言理解的研究也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言設(shè)計(jì)等方面的發(fā)展，例如“希賽可”網(wǎng)絡(luò)智能英語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的“人-機(jī)”語(yǔ)境的建立，突破了普通英語(yǔ)教師和傳統(tǒng)的單機(jī)的多媒體教學(xué)軟件所能具備能力限制，也比建立于網(wǎng)絡(luò)的“人-人”語(yǔ)境更具靈活性，可以為遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者提供良好的英語(yǔ)學(xué)習(xí)支持，在國(guó)內(nèi)第一次系統(tǒng)地將用自然語(yǔ)言進(jìn)行的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)應(yīng)用在計(jì)算機(jī)輔助外語(yǔ)教學(xué)上，在國(guó)際上也是一種創(chuàng)新。[17]

五 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對(duì)大腦的生理研究的基礎(chǔ)上，用模擬生物神經(jīng)元的某些基本功能的元件（即人工神經(jīng)元），按各種不同的聯(lián)結(jié)方式組織起來(lái)的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，其目的在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)某個(gè)方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識(shí)別、聲音信號(hào)處理、控制、故障診斷等領(lǐng)域，人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。[18]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩種基本結(jié)構(gòu)：遞歸（反饋）網(wǎng)絡(luò)和多層（前饋）網(wǎng)絡(luò)，兩種主要學(xué)習(xí)算法：有指導(dǎo)式學(xué)習(xí)和非指導(dǎo)式學(xué)習(xí)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為出發(fā)，具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，特別適合于處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更大的發(fā)展?jié)撃?，目前已?jīng)開發(fā)和應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有30多種。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在教育中的應(yīng)用大多是與教學(xué)專家系統(tǒng)相結(jié)合，以此來(lái)改進(jìn)教學(xué)專家系統(tǒng)的性能，提高智能性，使其在教學(xué)過程中對(duì)突發(fā)問題具有更好的應(yīng)對(duì)能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)校管理中也得到應(yīng)用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應(yīng)用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果，研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對(duì)話，包括分布式問題求解和多Agent系統(tǒng)兩個(gè)領(lǐng)域。[20]分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個(gè)Agent組成，每個(gè)Agent又是一個(gè)半自治系統(tǒng)，Agent之間及Agent與環(huán)境之間進(jìn)行并發(fā)活動(dòng)并進(jìn)行交互來(lái)完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統(tǒng)具有并行、分布、開放、協(xié)作和容錯(cuò)等優(yōu)點(diǎn)，在資源、時(shí)空和功能上克服了單智能系統(tǒng)的局限性，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。在教學(xué)中引入Agent可以有效地提高教學(xué)系統(tǒng)的智能性，創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)情境，并能激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，進(jìn)行個(gè)性化教育。目前，Agent和多Agent技術(shù)多用于遠(yuǎn)程智能教學(xué)系統(tǒng)，通過利用其分布性、自主性和社會(huì)性等特點(diǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的智能性，使教學(xué)資源得到充分利用，并可實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤，為學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)創(chuàng)造合作性的學(xué)習(xí)環(huán)境。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中應(yīng)用Agent技術(shù)的一個(gè)典型是美國(guó)南加利福尼亞大學(xué)（USC）開發(fā)的教學(xué)Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中取得的良好效果，促進(jìn)了研究者對(duì)分布式人工智能在教育中的應(yīng)用研究。

綜上所述，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將會(huì)推動(dòng)人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用的廣度和深度。從人工智能的應(yīng)用趨勢(shì)來(lái)看，人工智能在教育中應(yīng)用的擴(kuò)展可以通過以下三個(gè)方面進(jìn)行：一是人工智能與其他先進(jìn)信息技術(shù)結(jié)合。人工智能已經(jīng)與多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等有效的融合，為提高學(xué)習(xí)效率和效度提供了有力的技術(shù)支持，而引起教育技術(shù)界廣泛關(guān)注。[23]例如人工智能技術(shù)通過與多媒體技術(shù)相結(jié)合，可以提高智能教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)效果；與網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)相結(jié)合，可以提高和改進(jìn)遠(yuǎn)程教育的智能性。二是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域間的集成。人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域之間并不是彼此獨(dú)立，而是相互促進(jìn)，相互完善，它們可以通過集成擴(kuò)展彼此的功能和應(yīng)用能力。例如自然語(yǔ)言理解與專家系統(tǒng)、機(jī)器人的集成，為專家系統(tǒng)和機(jī)器人提供了新的知識(shí)獲取途徑。三是人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸與擴(kuò)展，這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與Agent、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及人工生命等[24]，這些發(fā)展與應(yīng)用蘊(yùn)藏著巨大潛能，必將對(duì)教育產(chǎn)生重要的影響。

技術(shù)發(fā)展不斷發(fā)揮著引導(dǎo)教育技術(shù)研究的作用，一種新興技術(shù)的出現(xiàn)總是會(huì)掀起相應(yīng)的研究熱潮, 引發(fā)對(duì)技術(shù)在教育中應(yīng)用的探討、評(píng)價(jià)以及與傳統(tǒng)技術(shù)的對(duì)比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學(xué)科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭(zhēng)論，但從其研究成果與應(yīng)用效果來(lái)看，有著廣闊的應(yīng)用前景，值得進(jìn)一步的開發(fā)和利用。

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[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].

人工智能輔助醫(yī)療決策范文5

國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的最新報(bào)告顯示，存儲(chǔ)收入持續(xù)上漲，這對(duì)于力求提高銷售額的存儲(chǔ)供應(yīng)商們來(lái)說是個(gè)好消息。但由于分析引擎與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)相競(jìng)爭(zhēng)，期望以分析引擎渴望的速度獲取信息，存儲(chǔ)行業(yè)的產(chǎn)能有可能達(dá)到極限。

DataDirect Networks公司的產(chǎn)品營(yíng)銷高級(jí)主管勞拉?謝潑德（Laura Shepard）說：“采用機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)很快給底層的數(shù)據(jù)訪問和管理基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)負(fù)擔(dān)。機(jī)器學(xué)習(xí)的原型和第一代機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施通常建立在現(xiàn)有企業(yè)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上，或者搭建基礎(chǔ)設(shè)施的團(tuán)隊(duì)決定用白盒服務(wù)器，同時(shí)結(jié)合開源、自主開發(fā)和商用的工具和應(yīng)用軟件來(lái)自行搭建。”

因此，即使是最成功的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃也經(jīng)常會(huì)遇到規(guī)模方面的問題。一般而言，人工智能，可以整合的數(shù)據(jù)越多，得到的結(jié)果就越好。這促使機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目越來(lái)越龐大。

出現(xiàn)這種情況后，我們看到第一代基礎(chǔ)設(shè)施開始不堪重負(fù)，出現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)展方面的失敗，比如無(wú)法讓用戶以所需的速度來(lái)訪問數(shù)據(jù)，無(wú)法擴(kuò)大所處理的數(shù)據(jù)量以改進(jìn)結(jié)果，無(wú)法在管理起來(lái)簡(jiǎn)單或經(jīng)濟(jì)高效的存儲(chǔ)環(huán)境下擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。x潑德表示，任何一個(gè)這樣的失敗都可能讓整個(gè)項(xiàng)目偏離正常軌道，因?yàn)槿绻銦o(wú)法增加輸入，或無(wú)法更進(jìn)一步增加網(wǎng)絡(luò)的深度，也就無(wú)法擴(kuò)展輸出。

機(jī)會(huì)找上門

但一個(gè)人的挑戰(zhàn)是另一個(gè)人的機(jī)會(huì)。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)日益得到采用，它勢(shì)必會(huì)吸引越來(lái)越多渴望解決許多相關(guān)問題的初創(chuàng)公司。

IT Brand Pulse公司的高級(jí)分析師弗蘭克?貝里（Frank Berry）說：“管理數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施向來(lái)是個(gè)主動(dòng)的過程，我們要走在業(yè)務(wù)需求的前頭。機(jī)器學(xué)習(xí)有望通過自動(dòng)化來(lái)提升存儲(chǔ)性能、提高可用級(jí)別、提高效率（每個(gè)存儲(chǔ)單元需要更少的管理員）。”

Zadara Storage公司的營(yíng)銷副總裁凱文?利布爾（Kevin Liebl）進(jìn)一步闡述了這個(gè)主題。他認(rèn)為，人工智能會(huì)大大提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的自我管理性（想想自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)中心，就像自動(dòng)駕駛的汽車那樣）。

利布爾說：“自動(dòng)化將大大增加管理員可以管理的服務(wù)器數(shù)量，從如今同類中最多可管理VMware環(huán)境中的大約500臺(tái)服務(wù)器，增加到將來(lái)每個(gè)管理員可能管理20000臺(tái)服務(wù)器，到時(shí)候服務(wù)器完全由分析技術(shù)和自動(dòng)化服務(wù)器管理軟件來(lái)監(jiān)控和管理，這將使存儲(chǔ)和管理更容易、更省時(shí)、更高效?！?/p>

他補(bǔ)充道：“存儲(chǔ)是自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)中心的核心，因?yàn)樗械淖詣?dòng)化都需要記錄各種活動(dòng)，這些活動(dòng)當(dāng)然會(huì)生成數(shù)據(jù)。由于云計(jì)算、移動(dòng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體和分析技術(shù)大行其道，將來(lái)生成的數(shù)據(jù)只會(huì)更龐大。這就是為什么總的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量會(huì)繼續(xù)每?jī)赡攴环！?/p>

利布爾說：“人工智能對(duì)存儲(chǔ)行業(yè)的最大需求可能就在于需要存儲(chǔ)管理功能，好讓系統(tǒng)得以處理數(shù)據(jù)洪流?！?/p>

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起很可能會(huì)影響存儲(chǔ)行業(yè)，就像個(gè)人計(jì)算機(jī)當(dāng)初重塑企業(yè)IT那樣。就像PC從個(gè)人生產(chǎn)力應(yīng)用軟件發(fā)展到大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和自動(dòng)化項(xiàng)目一樣，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)從消費(fèi)類功能演變成推動(dòng)全球企業(yè)發(fā)展的全面的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目。

Cloudian公司的首席執(zhí)行官邁克爾?楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年內(nèi)，許多公司會(huì)演變成人工智能輔助的組織。到時(shí)候，數(shù)據(jù)將支持合作，機(jī)器收集信息，學(xué)會(huì)幫助人們做出實(shí)時(shí)決策，以滿足客戶的要求?！?/p>

已經(jīng)有這方面的例子了。亞馬遜等購(gòu)物網(wǎng)站上的推薦引擎已經(jīng)在使用這項(xiàng)技術(shù)。與之相仿，廣告投放系統(tǒng)會(huì)基于網(wǎng)站訪問量，更精準(zhǔn)地投放廣告。Cloudian還使用了將廣告與每個(gè)司機(jī)和汽車相匹配的數(shù)字廣告牌。

楚說：“對(duì)于存儲(chǔ)行業(yè)來(lái)說，這意味著許多公司需要保留大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)‘訓(xùn)練’機(jī)器。一旦機(jī)器能自我學(xué)習(xí)，它們將收集并生成新的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)、智能化標(biāo)記和分析?！?/p>

許多專家提到了自動(dòng)駕駛汽車。值得一提的是，自動(dòng)駕駛汽車使用大量的傳感器來(lái)“讀取”環(huán)境，然后與精確的地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

最后，再?zèng)Q定如何轉(zhuǎn)向、剎車和加速。這增加了存儲(chǔ)的復(fù)雜性。來(lái)自攝像頭和雷達(dá)等傳感器的數(shù)據(jù)以每秒幾十GB的速度進(jìn)入。所有數(shù)據(jù)都要經(jīng)過壓縮和處理。

攝像頭和雷達(dá)收集的汽車在路面上的數(shù)據(jù)與高清（HD）地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。這是獲得準(zhǔn)確車輛位置信息的一個(gè)重要部分。這些高清地圖堆疊在包括額外信息（比如車道標(biāo)記、路緣和標(biāo)志）的標(biāo)準(zhǔn)地圖數(shù)據(jù)的上面。所有這些會(huì)帶來(lái)幾十GB的額外存儲(chǔ)量，再乘以一輛車需要執(zhí)行的動(dòng)作數(shù)量，以及路上行駛的車輛數(shù)量，數(shù)據(jù)就會(huì)大得嚇人。

此外，每輛汽車都要記錄一些駕駛數(shù)據(jù)，并保存數(shù)天或數(shù)月，這取決于OEM和監(jiān)管部門的要求。這很重要，因?yàn)榧词惯@些數(shù)據(jù)上傳到云端，本地拷貝也幾乎肯定要保存起來(lái)。

相關(guān)的數(shù)據(jù)量?jī)H僅是個(gè)開始，每輛車會(huì)生成數(shù)據(jù)，確保車輛安全、暢通行駛的系統(tǒng)也會(huì)生成數(shù)據(jù)。

各種人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)將訪問這些數(shù)據(jù)，才能將信息變成實(shí)用的智能。這意味著存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)不斷演變，以便能夠以所需的速度存儲(chǔ)、移動(dòng)和處理數(shù)據(jù)。

StorageIO Group的分析師格雷格?舒爾茨（Greg Schulz）表示：“人工智能還可能導(dǎo)致幾乎感覺不到有什么價(jià)值的現(xiàn)有數(shù)據(jù)擁有隱藏或未知的價(jià)值，只不過還沒有被利用起來(lái)?！?/p>

存儲(chǔ)方面的改進(jìn)

人工智能不僅僅是一條單行道。不僅存儲(chǔ)需要解決如何能夠存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)、更快地處理數(shù)據(jù)、更快地將數(shù)據(jù)饋送給分析引擎，存儲(chǔ)與人工智能之間還存在相互影響，即人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將如何回報(bào)、如何改進(jìn)存儲(chǔ)技術(shù)。

舒爾茨說：“存在這種場(chǎng)景，人工智能和其他支持算法的分析技術(shù)可以用來(lái)幫助管理數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)，以及管理相關(guān)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施資源。這意味著不僅僅局限于基本的分析，以及傳統(tǒng)的基于策略的系統(tǒng)或軟件管理?！?/p>

他預(yù)計(jì)，人工智能和分析技術(shù)對(duì)于額外的CPU處理和內(nèi)存會(huì)有更高的要求，另外還需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息的工具。

相關(guān)鏈接

人工智能（Artificial Intelligence），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等。總之，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

IDC預(yù)測(cè)，到2018年，全球近1/3的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將被全面執(zhí)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手顛覆?！叭斯ぶ悄?行業(yè)”有助于催生新的商業(yè)模式。如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、商業(yè)、教育、政府、公共安全等行業(yè)初露鋒芒。不同行業(yè)在人工智能的接受程度上存在差異。金融、零售、醫(yī)療和智慧城市這4個(gè)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)的應(yīng)用更為成熟。

人工智能輔助醫(yī)療決策范文6

一、我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀及問題

醫(yī)藥制造業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在整個(gè)消費(fèi)市場(chǎng)中有著舉足輕重的地位。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展迅速，目前已成為全球第二大醫(yī)藥市場(chǎng)，原料藥生產(chǎn)出口穩(wěn)居世界第一。2007-2017年，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入從5967億元增長(zhǎng)至28200億元，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到16.8%，遠(yuǎn)高于同期GDP增長(zhǎng)率。不過，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力弱、競(jìng)爭(zhēng)能力不強(qiáng)等問題突出，產(chǎn)品仍“以仿為主”，創(chuàng)新藥欠缺，藥品質(zhì)量和療效等都有待進(jìn)一步提高。另外，隨著近幾年藥品“帶量采購(gòu)”、“兩票制”等政策的實(shí)施，對(duì)藥企運(yùn)營(yíng)與成本控制提出更高要求和挑戰(zhàn)，再加上疫情沖擊，我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的收入和利潤(rùn)收到較大影響，規(guī)模以上企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入近幾年一度出現(xiàn)下滑。在以上背景下，推動(dòng)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推進(jìn)我國(guó)藥企向創(chuàng)新型技術(shù)型轉(zhuǎn)型升級(jí)、提升自身競(jìng)爭(zhēng)力的有效手段。當(dāng)前，我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化與智能化水平還有較大提升空間，據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)有超過一半的醫(yī)藥制造企業(yè)處于單點(diǎn)信息化、數(shù)字化覆蓋狀態(tài)，系統(tǒng)間集成度較低；另外，仍有26%的醫(yī)藥制造企業(yè)處于數(shù)字化起步階段。具體而言，我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、信息化主要存在如下問題：第一是新藥研發(fā)能力普遍偏低，研發(fā)階段信息化支撐手段缺乏。當(dāng)前醫(yī)藥研發(fā)需要強(qiáng)大的平臺(tái)及人工智能、大數(shù)據(jù)分析等手段支撐，我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)特別是中小企業(yè)仍處于傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)階段，缺乏信息化手段及數(shù)據(jù)的支撐，導(dǎo)致藥物研發(fā)耗時(shí)耗力，且成功率低。第二是醫(yī)藥生產(chǎn)階段信息化及自動(dòng)化大部分處于單點(diǎn)覆蓋階段，未形成端到端集成。一方面部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)還未實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這在中成藥制造企業(yè)中較為常見，如藥材預(yù)處理、藥物提取、環(huán)境控制等環(huán)節(jié)，仍需要大量人工參與。另一方面，醫(yī)藥企業(yè)信息化與自動(dòng)化大部分互相分離，生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)沒有得到實(shí)時(shí)收集以用于研發(fā)、生產(chǎn)過程的控制及管理。第三是企業(yè)營(yíng)銷流通、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等環(huán)節(jié)信息化水平普遍偏低。我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)對(duì)藥品營(yíng)銷渠道管理、營(yíng)銷數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)跟蹤及數(shù)據(jù)分析能力普遍不足。同時(shí)，當(dāng)前藥企普遍缺乏互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷及用戶服務(wù)類平臺(tái)，基于線上的創(chuàng)新發(fā)展觀念薄弱。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)利用信息化平臺(tái)打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)數(shù)據(jù)同步、資源及業(yè)務(wù)協(xié)同等方面還存在較大短板。

二、我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展建議

基于我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、自動(dòng)化現(xiàn)狀及問題，為推進(jìn)我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)運(yùn)營(yíng)升級(jí)、產(chǎn)品及服務(wù)模式創(chuàng)新，提升行業(yè)在國(guó)際的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況進(jìn)一步提升研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)智能化、數(shù)字化水平，同時(shí)推進(jìn)企業(yè)各環(huán)節(jié)系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，最終實(shí)現(xiàn)智能化研發(fā)、智能化生產(chǎn)制造、智能化企業(yè)管理等全新生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式的構(gòu)建，具體建議如下。

（一）研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化

醫(yī)藥研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化是目前我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)存在的最大短板，也是企業(yè)加強(qiáng)創(chuàng)新藥開發(fā)力度的關(guān)鍵一步。研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化建議從以下幾方面開展。一是企業(yè)內(nèi)部要構(gòu)建統(tǒng)一的研發(fā)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，如電子實(shí)驗(yàn)記錄、儀器原始數(shù)據(jù)、化合物/生物樣品數(shù)據(jù)、生物活性數(shù)據(jù)庫(kù)等，實(shí)現(xiàn)研發(fā)過程中各類數(shù)據(jù)電子化、標(biāo)準(zhǔn)化，并實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享。二是完善企業(yè)級(jí)的研發(fā)信息管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研發(fā)流程集成。構(gòu)建醫(yī)藥研發(fā)平臺(tái)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的研發(fā)流程，基于研發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)研發(fā)流程集成。基于研發(fā)平臺(tái)推進(jìn)研發(fā)數(shù)據(jù)的整合和開發(fā)利用，實(shí)現(xiàn)對(duì)研發(fā)進(jìn)程和研發(fā)質(zhì)量的管理和控制，提高實(shí)驗(yàn)效率，加快藥物研發(fā)進(jìn)程。三是充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)輔助研發(fā)創(chuàng)新。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)和專注于大數(shù)據(jù)、人工智能的信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)開展廣泛合作，共同探索人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗(yàn)過程中的應(yīng)用，以降低研發(fā)成本、縮短研發(fā)周期。例如運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗(yàn)等階段進(jìn)行大批量文本分析及預(yù)測(cè)、虛擬藥物篩選、病例分析及臨床匹配、晶型預(yù)測(cè)、發(fā)掘藥物新適應(yīng)癥等工作，以提高藥物研發(fā)效率。

（二）生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化

醫(yī)藥生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)重點(diǎn)推進(jìn)生產(chǎn)過程自動(dòng)化、智能化水平，加強(qiáng)各環(huán)節(jié)智能化系統(tǒng)的整合，逐步形成貫穿整個(gè)生產(chǎn)過程的智能化、自動(dòng)化控制體系。由于化藥、生物藥、中藥生產(chǎn)數(shù)字化基礎(chǔ)存在較大差異，建議企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，根據(jù)自身情況選擇具體方案。具體建議如下。一是中小企業(yè)首先提升藥品生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自動(dòng)化、智能化水平。推進(jìn)智能裝備、智能傳感器等智能設(shè)備的普及，加強(qiáng)提取、濃縮、醇化、干燥、滅菌等關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的部署，逐步實(shí)現(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)工藝參數(shù)和質(zhì)量控制參數(shù)（如溫度、流量、壓力、液位、質(zhì)量、濃度等）的自動(dòng)采集、監(jiān)測(cè)、分析、集中顯示、報(bào)警和控制，簡(jiǎn)化生產(chǎn)流程，減少人工干預(yù)。二是逐步形成貫穿全生產(chǎn)過程的智能化控制體系。在關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動(dòng)化系統(tǒng)部署基礎(chǔ)上，推進(jìn)各環(huán)節(jié)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的整合，形成貫穿整個(gè)生產(chǎn)過程的智能化、自動(dòng)化控制體系，強(qiáng)化生產(chǎn)制造各類參數(shù)數(shù)據(jù)匯聚與分析，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速、合理、準(zhǔn)確傳遞與共享，全面提高生產(chǎn)制造過程信息化管理能力。三是完善企業(yè)生產(chǎn)類信息化系統(tǒng)建設(shè)及綜合集成。完善生產(chǎn)執(zhí)行（MES）、環(huán)境監(jiān)測(cè)、藥品質(zhì)量監(jiān)管、倉(cāng)儲(chǔ)管理等生產(chǎn)信息化系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、智能化設(shè)備數(shù)據(jù)、物料、能耗等數(shù)據(jù)接入到生產(chǎn)信息化系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及分析應(yīng)用。推進(jìn)生產(chǎn)信息化系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，形成集管控、優(yōu)化、調(diào)度、執(zhí)行和經(jīng)營(yíng)于一體的生產(chǎn)新模式。

（三）營(yíng)銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化

營(yíng)銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化是傳統(tǒng)醫(yī)藥制造企業(yè)較為欠缺環(huán)節(jié)，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在醫(yī)藥及醫(yī)療領(lǐng)域的滲透，營(yíng)銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化成為醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、開展服務(wù)化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。具體建議如下。一是搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)聯(lián)合醫(yī)藥流通企業(yè)打造面向基層醫(yī)療市場(chǎng)的數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)，重點(diǎn)探索醫(yī)藥產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷方式，提高資源投放有效性。一方面基于精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)整合下游終端客戶資源，匯聚營(yíng)銷數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，掌握藥品流向動(dòng)態(tài)，對(duì)渠道終端（如醫(yī)院、藥店等）營(yíng)銷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理以輔助差異化營(yíng)銷科學(xué)決策制定、渠道優(yōu)化、終端覆蓋等。另一方面基于新媒體環(huán)境，通過大數(shù)據(jù)分析手段分析醫(yī)生社交網(wǎng)絡(luò)、閱讀量和轉(zhuǎn)發(fā)量、醫(yī)學(xué)信息瀏覽記錄等線上數(shù)據(jù)，挖掘醫(yī)生使用偏好，實(shí)現(xiàn)有的放矢、精準(zhǔn)營(yíng)銷。二是打造線上線下融合的醫(yī)藥新零售、健康服務(wù)平臺(tái)。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)探索建設(shè)B2B、B2C電子商務(wù)平臺(tái)或與大型醫(yī)藥電商平臺(tái)進(jìn)行合作，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷渠道下沉，推進(jìn)線下線上全面融合。另外，有實(shí)力的醫(yī)藥制造企業(yè)可探索建設(shè)企業(yè)數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)，并和線下醫(yī)院、體檢中心、理療中心、藥店等實(shí)體機(jī)構(gòu)進(jìn)行密切合作，將數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)向線下機(jī)構(gòu)及個(gè)人用戶延伸，基于平臺(tái)開展藥事個(gè)性化遠(yuǎn)程咨詢、療效數(shù)字化評(píng)估、遠(yuǎn)程審方、健康監(jiān)測(cè)、健康管理等。同時(shí)基于平臺(tái)沉淀消費(fèi)者疾病譜變化、健康需求和消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)信息，開展C2M反向定制化研發(fā)生產(chǎn)。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)積極與數(shù)字化診療平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等平臺(tái)類企業(yè)合作，聯(lián)合推出慢病管理、術(shù)后跟蹤等服務(wù)，包括在線診斷、藥品購(gòu)買配送、用藥跟蹤等，形成“醫(yī)+藥”閉環(huán)，延伸大健康服務(wù)半徑，創(chuàng)新開展?fàn)I銷模式。

（四）企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化

企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化是醫(yī)藥制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)升級(jí)的重要手段，通常包括企業(yè)人財(cái)物的數(shù)字化綜合管理、企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚及綜合分析、企業(yè)智能決策等。具體建議如下。一是推進(jìn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化升級(jí)。針對(duì)中小企業(yè)，建議通過實(shí)地部署或采購(gòu)SaaS服務(wù)等方式，推廣辦公自動(dòng)化、企業(yè)資源管理、客戶關(guān)系管理、供應(yīng)鏈管理等運(yùn)營(yíng)管理類信息系統(tǒng)的使用，加強(qiáng)企業(yè)管理精準(zhǔn)管控能力。對(duì)于有實(shí)力的大型企業(yè)，建議推進(jìn)運(yùn)營(yíng)管理類系統(tǒng)與藥品研發(fā)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)信息化系統(tǒng)的整合，實(shí)現(xiàn)研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、用戶服務(wù)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理相關(guān)流程及數(shù)據(jù)的融合貫通。二是提升企業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用水平。建議有實(shí)力的醫(yī)藥制造企業(yè)打造企業(yè)數(shù)據(jù)，盤活企業(yè)全量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的匯聚整合、提純加工、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等，形成基于大數(shù)據(jù)分析與反饋的工藝優(yōu)化、流程優(yōu)化、設(shè)備維護(hù)與事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、精準(zhǔn)營(yíng)銷及用戶服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管理的智能決策和深度優(yōu)化。三是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息化協(xié)同。加強(qiáng)醫(yī)藥制造企業(yè)與上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的協(xié)作，通過系統(tǒng)整合、流程打通等推進(jìn)上下游企業(yè)生產(chǎn)要素互通共享，逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈互聯(lián)、平臺(tái)協(xié)同、要素融通，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)資源優(yōu)化配置。

三、推進(jìn)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策建議