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人工智能醫(yī)療診斷范文第1篇

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碌模@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。從居民自身來看，過多依賴大型醫(yī)院，從醫(yī)院角度來看，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，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，無論是在國內(nèi)還是在國外，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。

就美國與中國對(duì)比來看，美國的人工影像閱片誤診人數(shù)為1200萬/年，而在中國則達(dá)到了5700萬/年。在中國，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，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)營平臺(tái)需要把智能、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)運(yùn)營和人才管理有機(jī)整合起來。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，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)國家政策，真正有效地做到“資源下沉”。

人工智能醫(yī)療診斷范文第2篇

人工智能診治癌癥的機(jī)理

利用人工智能診治疾病是人類一個(gè)雄心勃勃的計(jì)劃，而且，這一計(jì)劃早就有一些初步結(jié)果，例如2007年，美國國際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）就推出了人工智能軟件――沃森醫(yī)生（Watson）。現(xiàn)在，人們特別希望利用人工智能去征服某些嚴(yán)重危害人們生命和健康的疾病，如癌癥，而且也已經(jīng)進(jìn)入實(shí)踐，并且有不小的收獲。

要讓人工智能診治癌癥，第一步需要人工智能有像人一樣的感知，即知道周圍的環(huán)境，尤其是生物體和人的機(jī)體環(huán)境，什么是正常的機(jī)體，什么是異常的機(jī)體，甚至是癌變的機(jī)體，尤其是只具有微小變化的機(jī)體，例如，只有幾個(gè)發(fā)生癌變細(xì)胞的乳腺或肺。

第二步是，人工智能不僅要感知正常和異常機(jī)體的不同，還要理解為何有這樣的不同，是癌變引起的不同，還是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判斷和決策，即得出結(jié)論，在感知和正確理解的基礎(chǔ)上，向醫(yī)生提供對(duì)某個(gè)個(gè)體檢測(cè)的結(jié)果，是患癌還是沒有患癌，抑或是患了其他疾病。

要讓人工智能感知和理解人體環(huán)境和器官，就要讓其學(xué)習(xí)，包括利用大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）和深度學(xué)習(xí)，這兩者有時(shí)是相互結(jié)合的，同時(shí)也是相互滲透的。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和處理是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)，可以達(dá)到比人類能力強(qiáng)幾百倍幾千倍的快速數(shù)據(jù)運(yùn)算、分析和理解。而在癌癥診治的深度學(xué)習(xí)上，更需要人工智能像人一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)，例如對(duì)通過物理和化學(xué)方式拍攝的人體各種部位，以及深淺度不同組織的圖像要有正確的感知和理解，如對(duì)X線圖像、磁共振成像和CT掃描圖像的感知、解讀，并得出結(jié)論，即診斷。

但是，人工智能的癌癥診治深度學(xué)習(xí)并不僅限于對(duì)癌癥和正常組織圖像的解讀，而是包括更多的深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，例如，對(duì)癌癥標(biāo)記物和特異分子的識(shí)別。

癌癥診治的人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容

2016年1月，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布了“癌癥登月計(jì)劃”，由副總統(tǒng)拜登全面負(fù)責(zé)?！鞍┌Y登月計(jì)劃”的其中一個(gè)項(xiàng)目就是讓人工智能進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）和深度學(xué)習(xí)，以識(shí)別癌癥。為此，美國能源部與美國國家衛(wèi)生研究院下屬的國家癌癥研究所合作，提出了“高級(jí)癌癥計(jì)算解決方案的聯(lián)合設(shè)計(jì)任務(wù)”，這個(gè)項(xiàng)目就是致力于解決三個(gè)基于計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的人工智能抗癌難題。

首先是從認(rèn)識(shí)癌癥的分子層面學(xué)習(xí)，要讓人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白質(zhì)相互作用。RAS基因在20世紀(jì)60年代被發(fā)現(xiàn)是致癌基因，存在于30%的癌癥患者中。1982年，美國科學(xué)家溫伯格等人從膀胱癌細(xì)胞中克隆得到第一個(gè)人類癌基因，由于它和之前發(fā)現(xiàn)的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名為RAS基因。RAS基因編碼產(chǎn)生的蛋白定位于細(xì)胞膜內(nèi)側(cè)，為GTP/GDP結(jié)合蛋白（GDP為鳥嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鳥嘌呤三核苷酸磷酸），通過GTP與GDP的相互轉(zhuǎn)化來調(diào)節(jié)信號(hào)通路的傳遞。由于RAS蛋白的相對(duì)分子量是21千道爾頓（kDa），故又被稱為p21蛋白。

之后，人們又發(fā)現(xiàn)了RAS蛋白的直接效應(yīng)因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶對(duì)細(xì)胞增殖、細(xì)胞分化、細(xì)胞凋亡和細(xì)胞周期停滯有重要作用，利用這些作用可以知道癌癥的發(fā)生、發(fā)展，以及找到治療癌癥的藥物和方法。

“癌癥登月計(jì)劃”讓人工智能進(jìn)行的第二個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)是，進(jìn)行臨床前的藥物篩查。這是一種研發(fā)癌癥藥物的預(yù)測(cè)模型，在臨床試驗(yàn)前進(jìn)行最大化的藥物篩選，為癌癥病人提供精準(zhǔn)醫(yī)療方案。具體而言是對(duì)臨床前和臨床試驗(yàn)時(shí)的癌癥數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，結(jié)合小鼠模型中的新數(shù)據(jù)，通過反饋循環(huán)讓實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)計(jì)算模型的設(shè)計(jì)，建立腫瘤藥物反應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。其實(shí)，這也是基于特殊數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析。

“癌癥登月計(jì)劃”讓人工智能進(jìn)行的第三個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)是，學(xué)習(xí)和建立人口模型。這就要求人工智能根據(jù)不同人群的生活方式、生活環(huán)境、所患癌癥的種類、不同的醫(yī)療體系等，從數(shù)百萬癌癥病人的病歷數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析，從而獲取最佳治療策略。當(dāng)然，海量病人的數(shù)據(jù)來自美國國家衛(wèi)生研究院、美國食品和藥物管理局、制公司和第三方付款機(jī)構(gòu)。

可以看到，美國的“癌癥登月計(jì)劃”中的人工智能學(xué)習(xí)并不包含腫瘤圖像的識(shí)別，所以人工智能診治癌癥的學(xué)習(xí)在不同的國家有不同的內(nèi)容。

人工智能幫助診治癌癥

人工智能對(duì)癌癥的識(shí)別和診斷首先體現(xiàn)于對(duì)癌癥數(shù)據(jù)的解讀上，其中最重要的是對(duì)癌癥基因和基因組的識(shí)別和解讀。

機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）是人工智能的一個(gè)基本內(nèi)容，其中，數(shù)據(jù)的輸入、輸出、賦值等運(yùn)算可以讓人工智能對(duì)某一問題進(jìn)行計(jì)算分析，從而得出初步結(jié)果。對(duì)癌癥的診斷和治療也可以利用這一點(diǎn)。加拿大西方大學(xué)的羅根等人研發(fā)了一套算法，通過對(duì)基因數(shù)據(jù)的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，并且讓該治療方案變得更加個(gè)性化。

研究人員使用了一套含有40個(gè)基因的數(shù)據(jù)，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗(yàn)的近350名癌癥病人當(dāng)中，至少都會(huì)接受紫杉醇或吉西他濱一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對(duì)數(shù)據(jù)展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關(guān)系。結(jié)果顯示，同時(shí)接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的治療有效率為82%，只接受吉西他濱的治療有效率則在62%～71%之間。

這就為醫(yī)生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎(chǔ)，例如，在上述方案中，醫(yī)生選擇對(duì)病人同時(shí)使用紫杉醇和吉西他濱，可以達(dá)到最高的84%的治療有效率。

2016年，日本研究人員稱，他們開發(fā)的人工智能軟件能夠準(zhǔn)確診斷出女性患者所患的罕見類型的白血病，而且，這種軟件對(duì)腫瘤大數(shù)據(jù)的提取和分析是其優(yōu)勢(shì)之一，它僅需要花費(fèi)10分鐘時(shí)間就能夠?qū)εR床腫瘤研究所提供的來自2000萬名女性的遺傳信息進(jìn)行對(duì)比分析，從而做出診斷。

但是，最早開發(fā)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能的美國國際商業(yè)機(jī)器公司更是走在了前面。

沃森癌癥醫(yī)生

美國國際商業(yè)機(jī)器公司之前推出的人工智能軟件――沃森醫(yī)生診治疾病是建立在對(duì)大數(shù)據(jù)的檢索、使用和算法之上。沃森醫(yī)生儲(chǔ)存了數(shù)百萬的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學(xué)以及其他可以建立知識(shí)庫的參考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒處理500GB的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于1秒閱讀100萬本書。

沃森在面臨一位就診者的時(shí)候，會(huì)進(jìn)行一系列的算法，包括語法語義分析、對(duì)各個(gè)知識(shí)庫進(jìn)行搜索、提取備選答案、對(duì)備選答案證據(jù)搜尋、對(duì)證據(jù)強(qiáng)度的計(jì)算和綜合等。此外，沃森醫(yī)生還可以通過詢問病人的癥狀、病史，迅速給出診斷提示和治療意見。通過這些程序進(jìn)行診斷，沃森的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到73%。

現(xiàn)在經(jīng)過多年的改進(jìn)，研究人員把沃森醫(yī)生的突破之一選擇為對(duì)癌癥的識(shí)別和診斷。最近，美國國際商業(yè)機(jī)器公司和美國著名的基因公司Illumina進(jìn)行合作，在沃森醫(yī)生的基礎(chǔ)上，專門進(jìn)行癌癥基因組的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)序和解讀，以診斷癌癥。根據(jù)這個(gè)目標(biāo)，美國國際商業(yè)機(jī)器公司研發(fā)了一個(gè)新的專門對(duì)基因組進(jìn)行測(cè)序和分析的軟件，即沃森基因組（相當(dāng)于專門診治腫瘤的?？漆t(yī)生），并將這個(gè)軟件整合到Illumina公司的Base Space和腫瘤測(cè)序計(jì)劃中，這就可以讓沃森基因組使用Illumina公司的實(shí)體腫瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170匯集了一套整合DNA與RNA的靶向癌癥相關(guān)的基因突變，包括突變與微缺失、基因擴(kuò)增、基因融合以及剪接變異，使得腫瘤譜分析從一系列單基因檢測(cè)向多基因檢測(cè)轉(zhuǎn)變，為腫瘤基因組提供了更加全面的視圖。教會(huì)機(jī)器識(shí)別這些腫瘤基因數(shù)據(jù)，可以快速辨識(shí)和診斷腫瘤。

新的智能軟件融合后，沃森基因組可以在短短的幾分鐘之內(nèi)讀取TruSight Tumor 170生成的遺傳信息文件，梳理專業(yè)指南、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床試驗(yàn)匯編和其他知識(shí)來源。然后，系統(tǒng)將生成包含每個(gè)基因組改變的注釋報(bào)告。使用沃森基因組可以大幅減少解釋結(jié)果所花費(fèi)的時(shí)間。比較起來，研究人員也可以使用TruSight Tumor 170進(jìn)行癌癥基因的檢測(cè)，但是，速度很慢。沃森基因組在幾分鐘內(nèi)做的事情，研究人員一般需要一個(gè)多星期才能做完。

不僅在速度上沃森基因組可以比人類快得多，而且在檢測(cè)的準(zhǔn)確性以及提供治療癌癥的方式上，沃森基因組與臨床大夫和腫瘤專家提供的方案基本一致。美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌癥患者的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在99%的病例中，沃森基因組提出的治療建議與分子腫瘤專家團(tuán)隊(duì)提出的治療建議相同。此外，美國國際商業(yè)機(jī)器公司旗下的沃森健康的副總裁哈韋還指出，在30%的腫瘤病例中，沃森基因組還發(fā)現(xiàn)癌癥專家遺漏的一些細(xì)節(jié)。

基于這些結(jié)果，研究人員認(rèn)為，教會(huì)人工智能診治腫瘤大有可為?，F(xiàn)在，美國20個(gè)專注于基因組學(xué)和腫瘤學(xué)領(lǐng)域的癌癥研究所，包括紀(jì)念斯隆?凱特林癌癥中心和北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的腫瘤研究機(jī)構(gòu)正在進(jìn)一步培訓(xùn)沃森基因組，以便讓沃森基因組能更快和更好地診治癌癥。

對(duì)癌癥圖像的智能解讀

診斷癌癥不僅要靠解讀癌癥特有的基因、分子標(biāo)記物等，還要認(rèn)識(shí)和判斷采用各種物理和化學(xué)方式拍攝的人體腫瘤的圖像，這既是人工智能深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，又是人工智能幫助人類診治癌癥的一個(gè)重要途徑，在這個(gè)方面，人工智能也取得了一些進(jìn)展。

2016年8月，美國休斯頓衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員在《癌癥》雜志上發(fā)表文章稱，他們研發(fā)的一款人工智能軟件在解析乳腺X線圖片時(shí)比普通醫(yī)生快30倍，診斷乳腺癌的準(zhǔn)確率更是高達(dá)99%。這個(gè)癌癥診斷軟件可以直觀地將X光圖片的信息轉(zhuǎn)譯成診斷信息，方便醫(yī)生快速對(duì)病人病情做出判斷，避免耽誤病情。

即便是腫瘤科的專科醫(yī)生，對(duì)諸如X線片、CT和核磁共振成像圖片的解讀都不會(huì)是百分之百的準(zhǔn)確，而且有很多誤讀。美國疾病預(yù)防控制中心（CDC）和癌癥協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，每年美國大約有1210萬人接受乳腺X線圖片檢測(cè)，其中差不多有一半人在X圖片上會(huì)出現(xiàn)陽性結(jié)果，但實(shí)際上是假陽性。為此，又迫使大量女性為了求得安心而進(jìn)一步接受乳腺活組織檢查，進(jìn)行這一檢查的人每年有160萬人左右，其中20%的女性根本就沒病。這給許多女性和其家庭造成極大經(jīng)濟(jì)和精神負(fù)擔(dān)。

為了改變這種狀況，研究人員打算從人工智能著手來解決X線圖片識(shí)別癌癥的假陽性問題。衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員設(shè)計(jì)的這個(gè)人工智能軟件能夠掃描病人的X線影像結(jié)果，能采集診斷特征，并將乳腺X線影像結(jié)果與乳腺癌亞型進(jìn)行關(guān)聯(lián)。此后，醫(yī)生可使用軟件的分析結(jié)果來精確預(yù)測(cè)每個(gè)病人是否有患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能醫(yī)療診斷范文第3篇

在業(yè)內(nèi)人士看來，人工智能不是一項(xiàng)單一的科技產(chǎn)業(yè)，而是將其他行業(yè)進(jìn)行融合的工具，例如將機(jī)器人和保姆結(jié)合產(chǎn)生的“看家機(jī)器人”，將導(dǎo)航和汽車結(jié)合產(chǎn)生的“車聯(lián)網(wǎng)”等。在人工智能技術(shù)逐步成熟的當(dāng)下，誰率先在應(yīng)用上實(shí)現(xiàn)突破，誰就有可能在智能時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，“人工智能”有望成為可觸摸的新增長(zhǎng)點(diǎn)之一。

發(fā)展迅猛

身體不舒服，想要打開手機(jī)淘寶問問醫(yī)生，但是怎么樣才能從幾千個(gè)在線等待咨詢的醫(yī)生中間找到最匹配的那一個(gè)？

阿里健康已經(jīng)開發(fā)并在手機(jī)淘寶上線了健康小蜜――醫(yī)藥健康智能問答引擎。這個(gè)類似于智能問答機(jī)器人的引擎，可以回答普通用戶的一般性醫(yī)藥健康問題，然后根據(jù)用戶的需求進(jìn)行選擇，將用戶自動(dòng)匹配給相應(yīng)的醫(yī)生或者藥師。

事上，目前，從醫(yī)療健康的監(jiān)測(cè)診斷、智能醫(yī)療設(shè)備，到教育領(lǐng)域的智能評(píng)測(cè)、個(gè)性化輔導(dǎo)、兒童陪伴，從電商零售領(lǐng)域的倉儲(chǔ)物流、智能導(dǎo)購和客服，到應(yīng)用在智能汽車的自駕技術(shù)，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技術(shù)是助推自動(dòng)駕駛發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。例如，人工智能在幫助汽車解讀傳感器數(shù)據(jù)時(shí)起決策作用，通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情，能及時(shí)提醒駕駛員在疲勞駕駛時(shí)切換至自動(dòng)駕駛模式。

“人工智能”一詞，通常被認(rèn)為是1955年8月31日在達(dá)特茅斯（美國一所院校）會(huì)議上誕生的，61年來，人工智能的研究和實(shí)踐一直處于不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。當(dāng)今，人工智能技術(shù)的突破帶來了席卷全球的技術(shù)革命風(fēng)暴，創(chuàng)造出了一個(gè)無比廣闊的市場(chǎng)，中國的很多公司在這股大潮中抓住機(jī)遇，表現(xiàn)亮眼。有觀察者認(rèn)為，中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。

過去的一年里，長(zhǎng)虹、TCL、創(chuàng)維等中國家電企業(yè)都紛紛人工智能家電產(chǎn)品，希望借助人工智能打破家電行業(yè)的銷售難題。

不久前，搜狗公司2016全年財(cái)報(bào)，搜狗借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了較大的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。未來會(huì)把人工智能應(yīng)用到更多的產(chǎn)品中，讓用戶表達(dá)和獲取信息更簡(jiǎn)單，讓人工智能真正惠及人類。

全球人工智能研發(fā)的腳步正在加快，中國也不甘示弱。近年來，百度先后成立了大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室、深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室和硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室，并通過架構(gòu)調(diào)整全面發(fā)力人工智能。2016年百度世界大會(huì)上，“百度大腦”推出，該項(xiàng)目將對(duì)語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注和研發(fā)。

在騰訊，人工智能研究項(xiàng)目包括WHAT LAB（微信-香港科技大學(xué)人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室）、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室、微信模式識(shí)別中心、智能計(jì)算與搜索實(shí)驗(yàn)室等多個(gè)部門。

人工智能猶如新的科技革命，為長(zhǎng)期低迷的世界經(jīng)濟(jì)注入新的活力。去年諸多關(guān)鍵技術(shù)突飛猛進(jìn)，無疑是人工智能發(fā)展史上濃墨重彩的一年。誕生半個(gè)多世紀(jì)以來，它終于走到了從科技研發(fā)到行業(yè)應(yīng)用的臨界點(diǎn)，蓄勢(shì)待發(fā)。

為發(fā)展更新“發(fā)動(dòng)機(jī)”

人工智能技術(shù)的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，對(duì)人類生活的方方面面將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。大力發(fā)展人工智能技術(shù)是中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要?jiǎng)恿Α?/p>

眾多研究表明，人工智能是對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的全面顛覆，將為全球經(jīng)濟(jì)、社會(huì)生活的方方面面帶來質(zhì)的變化。

發(fā)展人工智能的最大意義在于為現(xiàn)代化發(fā)展更換“發(fā)動(dòng)機(jī)”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個(gè)發(fā)達(dá)國家并作出預(yù)測(cè)，到2035年，人工智能將幫助這些國家的生產(chǎn)率提高40%左右。

對(duì)于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經(jīng)濟(jì)來說，借助人工智能新技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，將極大提高生產(chǎn)率，節(jié)省勞動(dòng)成本；優(yōu)化行業(yè)的現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，提升其質(zhì)量和勞動(dòng)生產(chǎn)率；通過創(chuàng)造新市場(chǎng)、新就業(yè)等，將促進(jìn)市場(chǎng)更加繁榮，開拓更廣闊的市場(chǎng)空間。

而在產(chǎn)業(yè)升級(jí)方面，中國的傳統(tǒng)制造業(yè)大而不強(qiáng)的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了便利和動(dòng)力，一是這些企業(yè)擁有行業(yè)海量的數(shù)據(jù)和大量資金；二是在生產(chǎn)力水平急需提升、傳統(tǒng)人口紅利逐漸消失的情況下，傳統(tǒng)企業(yè)有迫切的意愿來改造升級(jí)自己的工廠、業(yè)務(wù)，提高收益，降低企業(yè)成本。因此，制造業(yè)既是人工智能可以大有作為的領(lǐng)域，也是中國發(fā)展人工智能的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。

《全球人工智能發(fā)展報(bào)告2016》顯示，中國人工智能專利申請(qǐng)數(shù)累計(jì)達(dá)到15745項(xiàng)，列世界第二；人工智能領(lǐng)域投資達(dá)146筆，列世界第三。

據(jù)艾瑞咨詢預(yù)計(jì)，2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1190億元，年復(fù)合增速約19.7%；同期中國人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)91億元，年復(fù)合增速超50%。人工智能發(fā)展前景極為廣闊。

就制造業(yè)而言，“中國制造2025”計(jì)劃的實(shí)現(xiàn)就需要很多人工智能。比如過去在技術(shù)上難以克服的問題，就可以通過深度學(xué)習(xí)，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，對(duì)于有效實(shí)現(xiàn)“中國制造2025”目標(biāo)至關(guān)重要。

面向未來長(zhǎng)遠(yuǎn)布局

在人工智能這場(chǎng)科技浪潮中，中國與其他國家已經(jīng)站在了同一起跑線上。針對(duì)未來產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，中國政府已在多個(gè)方面對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)做出布局，“人工智能+”的發(fā)展，需要面向未來，做出長(zhǎng)遠(yuǎn)布局。

未來5到10年，人工智能將像水和電一樣無所不在，可以進(jìn)入到教育、醫(yī)療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業(yè)。

目前，在駕駛領(lǐng)域，通過依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，電腦可以在無人主動(dòng)操作下，自動(dòng)進(jìn)行操作；在個(gè)人助理領(lǐng)域，通過智能語音識(shí)別、自然語言處理和大數(shù)據(jù)搜索、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互；在金融領(lǐng)域，通過分析、預(yù)測(cè)、辨別交易數(shù)據(jù)、價(jià)格走勢(shì)等信息，人工智能可以為客戶提供投資理財(cái)、股權(quán)投資等服務(wù)；在電商零售領(lǐng)域，主要是利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，智能的管理倉儲(chǔ)與物流、導(dǎo)購等方面，用以節(jié)省倉儲(chǔ)物流成本、提高購物效率、簡(jiǎn)化購物程序。此外，在安防、教育、醫(yī)療健康等眾多領(lǐng)域，人工智能都有著廣泛的用途。

人工智能醫(yī)療診斷范文第4篇

其一是信息不流通的問題，患者在不同的醫(yī)院，需要那辦理不同的就診卡；任何一家醫(yī)院的醫(yī)生看不到患者多次就診的完整臨床診療過程，無法準(zhǔn)確掌握患者完整診療過程和健康狀況。騰訊先后通過微信公眾號(hào)等產(chǎn)品，建立信息共享的醫(yī)療電子檔案，以解決“信息孤島”的問題。

其二是“看病難”的問題，名醫(yī)的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認(rèn)為根源在于“醫(yī)生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過信息化的手段，打造一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，實(shí)行科學(xué)化的分層、分級(jí)，將一些簡(jiǎn)單的診斷交由助理、護(hù)士來處理，最后由名醫(yī)診斷。這樣可以成倍擴(kuò)大醫(yī)療產(chǎn)能。

騰訊的“醫(yī)療能力超市”

這幾年，在投資的同時(shí)，騰訊嘗試做微信智慧醫(yī)院、糖大夫、騰愛醫(yī)生、覓影等，涉及了支付模式創(chuàng)新、慢病管理、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。

1. 智慧醫(yī)院

早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫(yī)院的概念，做的事情也很簡(jiǎn)單，依托于微信公眾號(hào)的線上能力，幫助醫(yī)院做掛號(hào)、信息流轉(zhuǎn)等基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)；2015年——2016年，微信智慧醫(yī)院的2.0版本提出以醫(yī)院作為核心體系，挖掘醫(yī)院流程里線上信息化、數(shù)字化以及互聯(lián)網(wǎng)化能力；從2017年開始，以小程序、公眾號(hào)作為整體服務(wù)入口，醫(yī)保、商保、區(qū)塊鏈技術(shù)、AI、人工智能在醫(yī)院落地，這是智慧醫(yī)院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，騰訊推出了一款檢測(cè)血糖的智能硬件產(chǎn)品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理”貴州模式會(huì)上，騰訊正式公布騰愛醫(yī)療戰(zhàn)略布局，計(jì)劃用智能終端、醫(yī)生平臺(tái)、“健康基金＋醫(yī)?！钡幕ヂ?lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)這“四駕馬車”連接醫(yī)療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛醫(yī)生的相關(guān)動(dòng)態(tài)逐漸變少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI產(chǎn)品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單”，在AI+醫(yī)療方向上，將依靠騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)。

“我們沒辦法改變供需矛盾、沒辦理控制需求，我們只能用科技的手段，用互聯(lián)網(wǎng)的能力來緩解供求之間的矛盾，提升醫(yī)院的效率。怎樣幫醫(yī)院做到這樣的事情？這一定是醫(yī)院主導(dǎo)，騰訊助力。”騰訊副總裁陳廣域坦言，騰訊不應(yīng)該做的是包辦、代辦，“我們希望合作方把我們當(dāng)做一個(gè)超市，可以選擇需要的能力，我們不能強(qiáng)迫你們選擇不喜歡的東西?！?/p>

目前，騰訊醫(yī)療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個(gè)團(tuán)隊(duì)，一個(gè)是騰訊醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)包括糖大夫、騰愛醫(yī)生、企鵝醫(yī)典、醫(yī)療云等，主要聚焦于醫(yī)療業(yè)務(wù)本身。另一個(gè)團(tuán)隊(duì)是“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)又分為兩大板塊：一個(gè)是微信智慧醫(yī)院，包括掛號(hào)、處方流轉(zhuǎn)、醫(yī)療咨詢，利用互聯(lián)網(wǎng)工具提升醫(yī)院、醫(yī)生效率；另一個(gè)方向是騰訊覓影，包括AI醫(yī)療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進(jìn)入到醫(yī)療比較核心的領(lǐng)域。

AI醫(yī)療的決心——騰訊覓影

精英團(tuán)隊(duì)打造精品應(yīng)用

目前，國內(nèi)醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司也多以影像識(shí)別為主，據(jù)統(tǒng)計(jì)，AI醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)業(yè)公司多達(dá)幾十家，醫(yī)學(xué)影像識(shí)別成為醫(yī)療AI領(lǐng)域里較為成熟的垂直細(xì)分領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)影像成為“一枝獨(dú)秀”的原因在于，影像數(shù)據(jù)獲取相對(duì)容易，三甲醫(yī)院設(shè)備都是GPS設(shè)備、全球頂尖設(shè)備。原始數(shù)據(jù)是電子化的，對(duì)于初創(chuàng)公司來說，一個(gè)是圖像的質(zhì)量，一個(gè)是電子化獲取程度，都相對(duì)容易?！?/p>

2017年8月，騰訊了AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，利用人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進(jìn)軍醫(yī)療人工智能，加上早前的“百度醫(yī)療大腦”、阿里“ET醫(yī)療大腦”，BAT已經(jīng)全部入局醫(yī)療人工智能。

騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域有三個(gè)方面的積累：用戶服務(wù)、數(shù)據(jù)能力、資源整合。而醫(yī)療AI以及影像識(shí)別是在學(xué)術(shù)科研上的應(yīng)用；此外，在用戶服務(wù)上，騰訊也涉及了預(yù)約掛號(hào)、在線問診等業(yè)務(wù)。

騰訊覓影整合了騰訊內(nèi)部幾個(gè)頂尖的AI的團(tuán)隊(duì)，包括我們的互聯(lián)網(wǎng)+部門，包括騰訊的AILab、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室和架構(gòu)平臺(tái)部，可以說是匯集了騰訊最精英的人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

從覓影產(chǎn)品的后端來看，是有一個(gè)AI醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室，除了頂級(jí)的人工智能算法專家之外，醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室也聘請(qǐng)了全國頂級(jí)的一些醫(yī)療影像科的醫(yī)生和很多的全科醫(yī)生，同時(shí)也會(huì)跟很多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)學(xué)院校以及各個(gè)地方政府共同去合作。

產(chǎn)品技術(shù)的應(yīng)用

當(dāng)前，覓影可以去輔助于這幾項(xiàng)癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網(wǎng)膜病變。

騰訊覓影可以把醫(yī)生或PET系統(tǒng)（正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層顯像技術(shù)）里面的影像傳到騰訊搭建的系統(tǒng)當(dāng)中，再利用人工智能技術(shù)和算法判斷這個(gè)片子是不是高風(fēng)險(xiǎn)的早期病癥，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

騰訊覓影是怎么做到呢？在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集方面，騰訊團(tuán)隊(duì)集中采集了幾十萬張中國人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫(yī)療影像，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網(wǎng)上可以下載到，但很多片子都是外國病人的，外國的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練中國人的模型，準(zhǔn)確率還是比較低的。

因?yàn)槊糠N病灶只有一小塊，大多數(shù)的區(qū)域是一個(gè)正常的，騰訊團(tuán)隊(duì)會(huì)把這個(gè)醫(yī)療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計(jì)每一個(gè)小塊患病的概率，最后得出一個(gè)診斷結(jié)論。

從覓影的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來看，一方面，騰訊在與三甲醫(yī)院合作，提高三甲醫(yī)院醫(yī)生看病的效果；另一方面，團(tuán)隊(duì)希望更多地與基層醫(yī)院進(jìn)行合作，提高基層醫(yī)院整個(gè)的診療水平。同時(shí)，覓影產(chǎn)品也會(huì)跟騰訊基金會(huì)合作，通過一些公益基金的項(xiàng)目，利用技術(shù)給國家和人民造福。

騰訊智慧醫(yī)院3.0的創(chuàng)新解決方案

微信智慧醫(yī)院3.0亮點(diǎn)頗多：不僅實(shí)現(xiàn)了連接、支付、安全保障和生態(tài)合作的四大升級(jí)，同時(shí)還加入了AI、區(qū)塊鏈等全新技術(shù)，全面開放騰訊核心能力。

1. 連接升級(jí)

通過整合人社、醫(yī)院、藥企、保險(xiǎn)等資源共同聯(lián)動(dòng)，提供在線咨詢、處方流轉(zhuǎn)、商保直賠等服務(wù)。以處方流轉(zhuǎn)為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識(shí)別、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)能力，連接醫(yī)院、流通藥企及用戶，實(shí)現(xiàn)電子處方安全流轉(zhuǎn)、全流程可追溯，助力醫(yī)藥分離。用戶可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購藥方式。

2. 支付升級(jí)

支付場(chǎng)景升級(jí)，包括醫(yī)院、藥店、社康、保險(xiǎn)更多場(chǎng)景均支持微信支付。比如，在醫(yī)院可以使用微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)在線支付、處方單掃碼付、終端機(jī)快捷支付等;在保險(xiǎn)場(chǎng)景，可在線使用社保個(gè)賬購買健康保險(xiǎn);在藥店、社康場(chǎng)景下，可實(shí)現(xiàn)在線刷碼支付，免帶卡便捷購藥等。同時(shí)，支付方式將醫(yī)保、商保、自費(fèi)等全部納入，讓消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)無縫支付。

3. 安全升級(jí)

微信智慧醫(yī)院3.0能夠全面保障實(shí)名安全、支付安全、數(shù)據(jù)安全和風(fēng)控安全。比如，一直以來，醫(yī)療數(shù)據(jù)安全和患者隱私保障是醫(yī)療行業(yè)的核心問題。而區(qū)塊鏈所擁有的多方共識(shí)、不可篡改、多方存證、隨時(shí)可查等優(yōu)勢(shì)，使其成為醫(yī)療數(shù)據(jù)保管的最佳方案。智慧醫(yī)院3.0就將運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)，為監(jiān)管方、醫(yī)院、流通藥企搭建了一條聯(lián)盟鏈，保障數(shù)據(jù)、隱私安全的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)鏈上數(shù)據(jù)防篡改。

4. 生態(tài)合作升級(jí)

除了在自身能力方面，微信智慧醫(yī)院3.0更加注重整個(gè)生態(tài)的合作共贏。從資金、資源、技術(shù)、產(chǎn)品四大維度，與合作伙伴聯(lián)手，實(shí)現(xiàn)合作升級(jí)，推動(dòng)業(yè)務(wù)有效落地，合力打造互聯(lián)網(wǎng)+智慧醫(yī)院的建設(shè)。

尾聲與展望

騰訊的高管們?cè)啻喂_強(qiáng)調(diào)：“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”是為醫(yī)者賦能，需要發(fā)揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫(yī)療服務(wù)效率，建立“醫(yī)患”信任感，真正解決醫(yī)療行業(yè)的“痛點(diǎn)”，共建融合的醫(yī)療生態(tài)體系。

人工智能醫(yī)療診斷范文第5篇

明確提出四項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)，規(guī)劃人工智能未來三年發(fā)展主線。

《行動(dòng)計(jì)劃》提出四項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù):1、人工智能產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展，重點(diǎn)培育和發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能化產(chǎn)品，推動(dòng)智能產(chǎn)品在經(jīng)濟(jì)社會(huì)的集成應(yīng)用;2、人工智能整體核心基礎(chǔ)能力增強(qiáng)，重點(diǎn)發(fā)展智能傳感器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、開源開放平臺(tái)等關(guān)鍵環(huán)節(jié);3、深化發(fā)展智能制造，鼓勵(lì)新一代人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的探索應(yīng)用，提升關(guān)鍵技術(shù)裝備創(chuàng)新能力;4、構(gòu)建行業(yè)訓(xùn)練資源庫等產(chǎn)業(yè)公共支撐體系，完善人工智能發(fā)展環(huán)境?！缎袆?dòng)計(jì)劃》從基礎(chǔ)設(shè)施、核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)化和配套政策四個(gè)層面規(guī)劃了未來三年發(fā)展主線，人工智能迎來又一輪發(fā)展良機(jī)。

繼續(xù)加快人工智能發(fā)展步伐，力爭(zhēng)產(chǎn)業(yè)化、尖端化服務(wù)實(shí)體。

隨著人工智能在各行各業(yè)應(yīng)用逐步深入，從算法和技術(shù)層面走入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的步伐正逐漸加快，作為支撐我國制造強(qiáng)國和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國戰(zhàn)略的重要舉措，人工智能在產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方面需要持續(xù)服務(wù)行業(yè)。其中培育和發(fā)展智能化產(chǎn)品，推動(dòng)智能產(chǎn)品的量產(chǎn)，從供給和需求端推動(dòng)智能硬件普及將成為人工智能落地實(shí)體的重點(diǎn)舉措。智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能服務(wù)機(jī)器人、智能無人機(jī)、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、視頻圖像身份識(shí)別系統(tǒng)、智能語音交互系統(tǒng)、智能翻譯系統(tǒng)、智能家居等細(xì)分領(lǐng)域有望迎來迅速發(fā)展。除產(chǎn)業(yè)化之大以外，秉承制造“強(qiáng)”國戰(zhàn)略，《行動(dòng)計(jì)劃》指出要重點(diǎn)突破核心基礎(chǔ)，主要涵蓋高精度、低成本智能傳感器，面向云端訓(xùn)練、終端應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片及配套工具，開源開放平臺(tái)建設(shè)等軟硬件基礎(chǔ)。在產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)上，在核心基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域取得突破，主要利好傳感器、芯片、開源平臺(tái)等急需突破的基礎(chǔ)層技術(shù)。

深化智能制造，人工智能推動(dòng)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系變革。

人工智能與制造業(yè)深度融合，是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈之外推動(dòng)制造強(qiáng)國戰(zhàn)略的更進(jìn)一步舉措。《行動(dòng)計(jì)劃》指出，深入實(shí)施智能制造，要鼓勵(lì)新一代人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域各環(huán)節(jié)的探索應(yīng)用，支持重點(diǎn)領(lǐng)域算法突破與應(yīng)用創(chuàng)新，系統(tǒng)提升制造裝備、制造過程、行業(yè)應(yīng)用的智能化水平。我們認(rèn)為從智能裝備角度，人工智能的發(fā)展有望在智能制造關(guān)鍵技術(shù)設(shè)備上取得生產(chǎn)力的突破，同時(shí)打造數(shù)字化車間、智能工廠等變革生產(chǎn)關(guān)系的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。