人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助精選(九篇)

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第1篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

智能醫(yī)療的興起

人機(jī)大戰(zhàn)1∶4的比分讓相當(dāng)多的人感到失望和悲觀，還有人感到了恐懼，認(rèn)為人工智能戰(zhàn)勝人和主宰人類社會(huì)的時(shí)代已經(jīng)開啟。

然而，即便“阿爾法圍棋”最終以5∶0的大比分大勝李世石，也不意味著人工智能主宰世界和人類被奴役時(shí)代的到來(lái)，理由也并非只是“阿爾法圍棋”是人類設(shè)計(jì)出來(lái)的，而是因?yàn)?，“阿爾法圍棋”其?shí)開啟了人類利用人工智能的新時(shí)代，準(zhǔn)確地說(shuō)，是拓寬了讓人工智能為人類干活的新天地，并有可能深入而廣泛地讓人類文明迅速發(fā)展。

“阿爾法圍棋”是靠深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索算法和自我進(jìn)化三招戰(zhàn)勝人類棋手的，這三大功能也是人類駕馭人工智能為人類服務(wù)的途徑。由于人工智能能夠自我學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，而且搜集和貯存的數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多，將會(huì)在更多的方面成為人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些體力勞動(dòng)以及低級(jí)崗位外，會(huì)學(xué)習(xí)的人工智能還會(huì)接手一些需要?jiǎng)?chuàng)造性、技術(shù)性和復(fù)雜運(yùn)算的工作。此外，在各個(gè)領(lǐng)域的新產(chǎn)品的研發(fā)、預(yù)測(cè)分析、推廣等方面，人工智能也能產(chǎn)生巨大的作用，創(chuàng)造不可估量的效益。

設(shè)計(jì)“阿爾法圍棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯?哈薩比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，這種智能與人類專家協(xié)作可以解決和處理更多需要智慧才能解決的問(wèn)題，如診治疾病，處理氣候變化、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融系統(tǒng)、物理等方面的幾乎所有問(wèn)題。哈薩比斯稱，人類想要掌握的學(xué)科越來(lái)越復(fù)雜，即使是最聰明的人，窮其一生也難以掌握其中一個(gè)領(lǐng)域。如果將“阿爾法圍棋”看成一個(gè)能夠自動(dòng)將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可用知識(shí)的過(guò)程，那么通過(guò)篩選泛濫的數(shù)據(jù)得出合理的觀點(diǎn)就指日可待。研究人員正在努力研究的是一種可以解決任何問(wèn)題的人工智能超級(jí)解決方案。

具體而言，如果“阿爾法圍棋”的自我學(xué)習(xí)能力、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析功能應(yīng)用到醫(yī)藥領(lǐng)域，將誕生一種新的醫(yī)療和醫(yī)藥模式，即智能醫(yī)療（有人稱智慧醫(yī)療，但由于智慧似乎為人類所特有，以人工智能為基礎(chǔ)的新型醫(yī)療稱智能醫(yī)療更好）。

智能醫(yī)療是指通過(guò)打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)，利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、基礎(chǔ)研究（醫(yī)學(xué)和藥物研究）與臨床治療、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng)，逐步達(dá)到信息化防治疾病和健身強(qiáng)體的目標(biāo)。

例如，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，使用掌上電腦便捷地聯(lián)通各種診療儀器，醫(yī)務(wù)人員能隨時(shí)掌握每個(gè)病人的病案信息和最新診療報(bào)告，隨時(shí)隨地快速制定診療方案；在醫(yī)院任何一個(gè)地方，醫(yī)護(hù)人員都可以登錄距自己最近的系統(tǒng)查詢醫(yī)學(xué)影像資料和醫(yī)囑；患者的轉(zhuǎn)診信息及病歷可以在任意一家醫(yī)院通過(guò)醫(yī)療聯(lián)網(wǎng)方式調(diào)閱；任何科學(xué)研究，包括醫(yī)學(xué)和與醫(yī)學(xué)相關(guān)的物理、化學(xué)等領(lǐng)域的研究最新成果能在互聯(lián)網(wǎng)上及時(shí)公布等，讓診斷、治病和用藥以及公眾的保健得到最有效、最迅速、最適宜、最廉價(jià)和最科學(xué)的處理。

智能醫(yī)療的具體表現(xiàn)

以“阿爾法圍棋”為例，可以知道什么是智能醫(yī)療。

研發(fā)出“阿爾法圍棋”的深度思想公司并非只是專注于讓“阿爾法圍棋”與人類棋手過(guò)招，而是注重把人工智能通過(guò)學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力貫穿應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。2016年2月深度思想公司就已經(jīng)了在醫(yī)護(hù)領(lǐng)域使用的深度學(xué)習(xí)程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。這是一款手機(jī)應(yīng)用程序（APP），包括“識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)病人”（Stream）和“早期臨床護(hù)理管理”（Hark）兩個(gè)模塊。

這種手機(jī)應(yīng)用程序當(dāng)然也是一種人工智能，它們需要學(xué)習(xí)和幫助醫(yī)護(hù)人員監(jiān)護(hù)一些表面上不嚴(yán)重但實(shí)際很危險(xiǎn)的病人，或者一些急性發(fā)病者。例如，深度思想健康的“識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)病人程序”可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)急性腎衰竭高風(fēng)險(xiǎn)病人，以便讓醫(yī)生及時(shí)治療并改善對(duì)病人的護(hù)理。這個(gè)程序是通過(guò)檢讀血液檢查報(bào)告，以辨別哪些病人存在風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，有25%的急性腎衰竭死亡可以通過(guò)這個(gè)程序避免。“早期臨床護(hù)理管理程序”則能幫助醫(yī)生制定治療方案和采取行動(dòng)。使用該項(xiàng)程序能避免38%的患者病情惡化。

當(dāng)然，這些只是人工智能開發(fā)和應(yīng)用的冰山一角。實(shí)際上，在醫(yī)藥領(lǐng)域利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能最早和進(jìn)展較大的是藥物的研發(fā)與監(jiān)控。計(jì)算機(jī)和人工智能對(duì)于藥物的研發(fā)在很多方面都起到了作用，如研發(fā)新藥、老藥新用、藥物篩選、預(yù)測(cè)藥物副作用、藥物跟蹤研究等。這實(shí)際上已經(jīng)產(chǎn)生了一門新學(xué)科，即藥物臨床研究的計(jì)算機(jī)仿真（CTS）。

一種新藥的開發(fā)一般估計(jì)需要15年時(shí)間，耗資10億美元，但最近的估計(jì)是可能耗資40億～120億美元，還不能保證成功。因?yàn)?，除了要求新藥要有療效外，還需要安全性的保障。如何監(jiān)控和預(yù)測(cè)藥物的副作用或不良反應(yīng)就成為研發(fā)一種新藥或老藥新用的重要保證。

對(duì)于傳統(tǒng)的藥物研發(fā)來(lái)說(shuō)，一種藥物必須經(jīng)過(guò)動(dòng)物試驗(yàn)和人體的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期臨床試驗(yàn)。而且，即便Ⅲ期試驗(yàn)后批準(zhǔn)上市，還有Ⅳ期臨床研究，即新藥上市后進(jìn)行的臨床研究，而且一類新藥要求進(jìn)行2000個(gè)病例的IV期試驗(yàn)。這也是造成藥物研發(fā)周期長(zhǎng)、費(fèi)用高的重要原因。

但是，在今天有了計(jì)算機(jī)程序，特別是以“阿爾法圍棋”為代表的能自我學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序（軟件），就為人們提供了一個(gè)檢測(cè)藥物的人工智能安全專家。首先是在新藥篩選時(shí)可以獲得安全性較高的幾種備選物質(zhì)。當(dāng)很多個(gè)甚至成千上萬(wàn)個(gè)化合物都對(duì)治療肝癌顯示出某種療效，但又對(duì)它們的安全性難以判斷時(shí)，便可以利用“阿爾法圍棋”的策略網(wǎng)絡(luò)和評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，以及蒙特卡洛樹搜索算法來(lái)挑選最具有安全性的化合物，成為新藥的最佳備選者。

同樣，對(duì)于尚未進(jìn)入動(dòng)物和人體試驗(yàn)階段的藥物，也可以利用類似“阿爾法圍棋”這樣的人工智能來(lái)檢測(cè)新藥的安全性。因?yàn)?，每一種藥物作用的靶向蛋白和受體都并不專一，如果作用于非靶向受體和蛋白就會(huì)引起副作用。類似“阿爾法圍棋”的程序可以通過(guò)對(duì)既有的數(shù)千種已知藥物的副作用進(jìn)行篩選搜索，以判定一種藥物是否會(huì)有副作用，或副作用的大與小以及最小，由此選擇那些副作用概率最小和實(shí)際產(chǎn)生副作用最小的藥物進(jìn)入動(dòng)物和人體試驗(yàn)，就會(huì)大大增加成功的概率，節(jié)約時(shí)間和成本。當(dāng)然，利用“阿爾法圍棋”等程序還可模擬和檢測(cè)藥物進(jìn)入人體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應(yīng)之間的關(guān)系等情況，讓藥物研發(fā)進(jìn)入快車道。

大數(shù)據(jù)和信息共享

大數(shù)據(jù)和信息共享同樣是智能醫(yī)療的核心。信息共享成為智能醫(yī)療的重要性在于，全球的科研人員只有科研共享，才能對(duì)各種危害人們健康的疾病和頑癥，如艾滋病、癌癥等進(jìn)行有效的治療，挽救人們的生命。這一點(diǎn)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件，尤其是暴發(fā)危害人們生命的疾病時(shí)，具有重大的作用，例如最近在南美爆發(fā)的寨卡病。

由于醫(yī)護(hù)人員對(duì)寨卡病的發(fā)病機(jī)理、傳播途徑和危害胎兒和孕婦的機(jī)理并不清楚，對(duì)待這種疾病既無(wú)有效的藥物，也沒有疫苗，因此需要更多更新的研究結(jié)果來(lái)指導(dǎo)防治疾病，而對(duì)于最新研究信息的共享，則有助于指導(dǎo)全球醫(yī)務(wù)人員和公共衛(wèi)生專業(yè)人員，并通過(guò)醫(yī)護(hù)人員向公眾提供科學(xué)的防治方法。

正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破?，F(xiàn)在，美國(guó)威斯康星大學(xué)麥迪遜分校病毒學(xué)家康納研究團(tuán)隊(duì)用寨卡病毒感染猴子進(jìn)行試驗(yàn)，并在網(wǎng)上公開了首批數(shù)據(jù)。這一行為改變了過(guò)去研究人員只是在學(xué)術(shù)期刊發(fā)表研究結(jié)果和數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)做法。美國(guó)研究人員在網(wǎng)上的是2016年2月15日他們將寨卡病毒注射進(jìn)3只印度恒河猴體內(nèi)獲得的血液、唾液和尿中所檢測(cè)到的病毒數(shù)量的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能讓每個(gè)人都看到，并且每天都會(huì)更新研究結(jié)果。

此次康納等人首先在網(wǎng)上公布動(dòng)物試驗(yàn)的數(shù)據(jù)意味著，生物醫(yī)學(xué)已經(jīng)正式踏入智能醫(yī)療門檻。與此同時(shí)，中國(guó)研究人員也借寨卡的防治和研究而跨入智能醫(yī)療和大科技的門檻。中國(guó)疾控中心與江西省疾控中心、浙江省疾控中心、軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院等單位合作，分別對(duì)寨卡病毒感染病例血液和尿液標(biāo)本中的寨卡病毒基因組進(jìn)行了全面解析，獲得病毒全基因組序列，并到網(wǎng)上。

這種科研的資源共享顯然為人們認(rèn)識(shí)寨卡病的病理、研制藥物和疫苗奠定了基礎(chǔ)。而且，基于對(duì)不同來(lái)源的寨卡病毒特點(diǎn)的認(rèn)識(shí)，將進(jìn)行針對(duì)性的藥物和疫苗研發(fā)。例如，中國(guó)疾控中心和江西省疾控中心合作測(cè)序的寨卡病毒基因組有10676個(gè)堿基，與目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心測(cè)序的寨卡病毒核酸序列與太平洋島國(guó)法屬波利尼西亞地區(qū)報(bào)道的病毒基因組序列高度同源，而與中國(guó)其他省份報(bào)告的輸入病例的病毒核酸序列存在差異。

不過(guò)，美國(guó)研究人員在網(wǎng)上公布恒河猴試驗(yàn)的數(shù)據(jù)還具有更多的意義。寨卡病是一起非常緊急的公共衛(wèi)生突發(fā)事件，所有人都在與寨卡病毒賽跑，也與時(shí)間賽跑。除了不應(yīng)讓科學(xué)家的競(jìng)爭(zhēng)成為保密理由而延緩對(duì)寨卡病的認(rèn)知和防治外，還要意識(shí)到，對(duì)人的研究有很多倫理限制而無(wú)法獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)和知識(shí)。

由于寨卡病毒感染的形式和機(jī)制在人和恒河猴體內(nèi)相似和相同，研究人員能通過(guò)向猴子體內(nèi)注射不同劑量的寨卡病毒而獲得該病有價(jià)值的第一手相關(guān)信息。科學(xué)家能對(duì)懷孕恒河猴體內(nèi)的羊水反復(fù)取樣，以判斷寨卡病毒能否以及多染胎兒。這些數(shù)據(jù)一方面不可能從人身上快速且合乎倫理地獲取到，另一方面也可能因此而延誤人們對(duì)寨卡病毒是否導(dǎo)致小頭兒等的認(rèn)知。

有了對(duì)恒河猴的研究結(jié)果，并且能在網(wǎng)上，就能較快地獲得諸如寨卡病毒是否與小頭兒關(guān)聯(lián)的確切信息和機(jī)理，例如，正在發(fā)育的胎兒可能何時(shí)會(huì)被寨卡病毒侵襲而導(dǎo)致出生缺陷，也就能為人們提供防治的線索和方式。

此外，由于世界一些國(guó)家反對(duì)動(dòng)物試驗(yàn)，尤其是反對(duì)用靈長(zhǎng)類動(dòng)物進(jìn)行醫(yī)學(xué)試驗(yàn)的呼聲越來(lái)越大，浪潮越來(lái)越高。歐洲一些國(guó)家，如德國(guó)已經(jīng)在減少靈長(zhǎng)類動(dòng)物的醫(yī)學(xué)試驗(yàn)，美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（NIH）也已決定結(jié)束其下屬一家實(shí)驗(yàn)室存有爭(zhēng)議的猴子試驗(yàn)，并終止了對(duì)黑猩猩侵入性試驗(yàn)的經(jīng)費(fèi)支持。

在這樣的情況下，美國(guó)研究人員在網(wǎng)上公布寨卡病毒感染猴子的數(shù)據(jù)就更具有意義，因?yàn)檫@是在實(shí)現(xiàn)一個(gè)共同的目標(biāo)，資源共享能讓那些并沒有進(jìn)行動(dòng)物試驗(yàn)的研究人員了解動(dòng)物試驗(yàn)的情況和數(shù)據(jù)，也就會(huì)減少使用靈長(zhǎng)類動(dòng)物進(jìn)行試驗(yàn)。

當(dāng)然，大科技時(shí)代的資源共享也會(huì)讓科研人員產(chǎn)生疑慮，其中最核心的是，研究成果的界定和歸屬，以及其他研究人員是否采信網(wǎng)上的動(dòng)物和其他研究數(shù)據(jù)及結(jié)果。

對(duì)于第一個(gè)問(wèn)題，也許可以用網(wǎng)上公布的時(shí)間來(lái)判斷一項(xiàng)研究結(jié)果的最早時(shí)間和進(jìn)行研究的科研人員，至于對(duì)網(wǎng)上公布的研究結(jié)果的采信與否，可能會(huì)隨著大科技時(shí)代的進(jìn)展由實(shí)踐做出回答。無(wú)論其他研究人員是否采信網(wǎng)上公布的結(jié)果和數(shù)據(jù)，都會(huì)進(jìn)行驗(yàn)證，因此，可能會(huì)有效地檢驗(yàn)網(wǎng)上公布的研究結(jié)果。

患者也要利用智能醫(yī)療

一般而言，智能醫(yī)療通常指的是計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)+如何讓醫(yī)生和專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)病人的疾病診治更準(zhǔn)確和更科學(xué)，讓人們既能看病有效，又能少花錢。

例如，現(xiàn)在飛利浦公司設(shè)計(jì)了一個(gè)智能軟件飛利浦健康套件數(shù)字平臺(tái)，希望將消費(fèi)者、患者和醫(yī)療服務(wù)人員三方進(jìn)行串連，在互聯(lián)的護(hù)理領(lǐng)域進(jìn)行嘗試。這個(gè)平臺(tái)是一個(gè)基于云技術(shù)的開放安全平臺(tái)，能夠收集和分析從健康手表、血壓計(jì)、耳式體溫計(jì)和身體分析儀等多個(gè)設(shè)備源頭的健康數(shù)據(jù)。醫(yī)生也可以在第一時(shí)間了解到患者的情況并做出醫(yī)療判斷和治療方案，從而大大降低醫(yī)療成本和漏診誤診的發(fā)生率。

智能醫(yī)療的另一個(gè)維度是患者和家屬，以及需要保健的正常群體，他們也需要大數(shù)據(jù)和智能分析來(lái)選擇自己所需的診治疾病的方式和程序，以及正常人需要選擇的保健措施。

在這方面，利用大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)成智能軟件，為患者和公眾提供就醫(yī)和保健的信息也格外重要?，F(xiàn)在，美國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)了主流醫(yī)院評(píng)價(jià)平臺(tái)的智能軟件，供廣大公眾選擇。這個(gè)平臺(tái)對(duì)美國(guó)近5000家醫(yī)院、約14萬(wàn)醫(yī)生以及16個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域的137家專業(yè)醫(yī)院排名。這個(gè)排名對(duì)醫(yī)院聲譽(yù)、患者存活率、患者安全性以及其他醫(yī)療相關(guān)指標(biāo)在內(nèi)的數(shù)十項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合排序，由第三方公司或組織進(jìn)行多方位、多元化評(píng)價(jià)，更加關(guān)注醫(yī)療產(chǎn)出以及患者滿意度。如此，這種智能平臺(tái)可以向公眾提供他們可以選擇和信賴的醫(yī)院進(jìn)行就診和治病。

現(xiàn)在，中國(guó)對(duì)醫(yī)院和醫(yī)生的評(píng)價(jià)還是采用最普遍的醫(yī)院等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)（3級(jí)10等）。醫(yī)院評(píng)審分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)包括醫(yī)院的規(guī)模、技術(shù)水平、醫(yī)療設(shè)備、管理水平、醫(yī)院質(zhì)量等5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，但由于其他評(píng)審內(nèi)容設(shè)置缺乏直觀指標(biāo)，容易量化的硬件標(biāo)準(zhǔn)（床位、科室設(shè)置、醫(yī)療設(shè)備、人員配備等）成為劃分醫(yī)院等級(jí)的決定因素，暫時(shí)未能考慮醫(yī)院的綜合醫(yī)療效果、患者存活率、患者安全性等。

現(xiàn)在，中國(guó)研究人員意識(shí)到醫(yī)院評(píng)價(jià)和大數(shù)據(jù)的重要性，復(fù)旦大學(xué)醫(yī)院管理研究所已經(jīng)邀請(qǐng)全國(guó)30個(gè)臨床?？频膸浊恢麑＜覍W(xué)者共同參與評(píng)審中國(guó)最佳醫(yī)院排行榜。其中，醫(yī)院?？坡曌u(yù)主要由專家提名心目中名列前茅的醫(yī)院，而在科研學(xué)術(shù)方面，得分主要來(lái)自于國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)和科學(xué)引文索引（SCI）影響因子。

第2篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；交叉領(lǐng)域

自二戰(zhàn)時(shí)期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機(jī)帶來(lái)勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學(xué)家在達(dá)特茅斯研討會(huì)上提出，時(shí)至今日，人工智能經(jīng)歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望?？v觀當(dāng)下，人工智能不僅僅是機(jī)器智能，在深度學(xué)習(xí)和推陳出新的算法推動(dòng)下，其攜手云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，攻破了自然語(yǔ)言語(yǔ)音處理、圖像識(shí)別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層等多個(gè)方面，為人類文明帶來(lái)了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬(wàn)象，在其基礎(chǔ)上衍生的大數(shù)據(jù)“洪流”對(duì)人類社會(huì)的方方面面進(jìn)行沖擊，這些數(shù)字的價(jià)值已然超越了諸如金錢、財(cái)產(chǎn)、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來(lái)溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當(dāng)我們沉迷于大數(shù)據(jù)的海洋中時(shí)，我們是否有能力像藍(lán)鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當(dāng)今大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代存在的一個(gè)重大問(wèn)題。是“曲徑通幽”還是“會(huì)當(dāng)凌絕頂”，我們?nèi)绾卧诖髷?shù)據(jù)中“浮游”，而不是一味地?cái)U(kuò)充，需要理性看待與合理評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)對(duì)人類生存和發(fā)展的影響。

1.人工智能和大數(shù)據(jù)與“工業(yè)革命”

2020年剛剛結(jié)束的新一輪美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選上演了各種“國(guó)家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無(wú)法連任？時(shí)間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術(shù)威脅的工業(yè)行業(yè)中工人們的焦慮，同時(shí)指責(zé)非法移民對(duì)美國(guó)及美國(guó)人資源和就業(yè)機(jī)會(huì)的占用[4]。但在技術(shù)浪潮的挑戰(zhàn)中，自動(dòng)化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀(jì)60年代工業(yè)革命時(shí)期，機(jī)器取代人力，規(guī)?；S生產(chǎn)取代個(gè)體手工生產(chǎn)，即引發(fā)了人工智能數(shù)據(jù)的工業(yè)大變革。從機(jī)械結(jié)構(gòu)、電氣控制等模塊的設(shè)計(jì)和改良，車間機(jī)器人的智能化已可以代替人完成生產(chǎn)作業(yè)[5]。通過(guò)智能化機(jī)器人可以減輕勞動(dòng)負(fù)擔(dān)，還可以用于環(huán)境檢測(cè)[6]和實(shí)施救援[7]等，保護(hù)我們的人身安全。這些“機(jī)器人”在為我們減負(fù)的同時(shí)確實(shí)也引發(fā)了“失業(yè)危機(jī)”，這種現(xiàn)象不僅于美國(guó)，日本、韓國(guó)和德國(guó)亦是如此。我們也許可以形象一下，未來(lái)20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實(shí)施機(jī)器人24小時(shí)作業(yè)，速度驚人，質(zhì)量統(tǒng)一，而僅有的幾個(gè)人使用簡(jiǎn)單的觸摸界面對(duì)機(jī)器下達(dá)“命令”。機(jī)器的發(fā)展已超乎我們對(duì)普通機(jī)械的認(rèn)知，21世紀(jì)開發(fā)的三大機(jī)器人中大狗（BigDog）解決了運(yùn)動(dòng)和重載運(yùn)輸問(wèn)題，特別用于軍事領(lǐng)域，被譽(yù)為“當(dāng)前世界上最先進(jìn)適應(yīng)崎嶇地形的機(jī)器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動(dòng)上展現(xiàn)了機(jī)器人仿人運(yùn)動(dòng)；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機(jī)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動(dòng)汽車和能源公司外，還是自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)的領(lǐng)跑者之一。其2016年已銷售具有自動(dòng)駕駛、自動(dòng)自制和自動(dòng)停車功能的電動(dòng)汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發(fā)短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔(dān)心酒駕，不用因?yàn)闀r(shí)間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機(jī)而變得脾氣暴躁……汽車自動(dòng)駕駛將讓我們行駛得更規(guī)則、更安全和更“無(wú)聊”。自動(dòng)駕駛上的智能進(jìn)化，使得自駕型派送車為商業(yè)化服務(wù)成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發(fā)，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發(fā)，通過(guò)無(wú)人機(jī)在您家門口投送包裹將對(duì)電子商務(wù)世界帶來(lái)更多創(chuàng)造性方案。“如果你夠走運(yùn)的話，機(jī)器可以把你當(dāng)成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來(lái)越自動(dòng)化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監(jiān)控傳感器，知道在發(fā)生故障時(shí)如何進(jìn)行修復(fù)，機(jī)器的運(yùn)行離不開人的監(jiān)控，只有人的思考才能有新產(chǎn)品的誕生以及高效的生產(chǎn)流程，我們與機(jī)器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。

2.人工智能和大數(shù)據(jù)與金融的未來(lái)

“數(shù)字蝶變”席卷金融行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域[8]，金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)信息技術(shù)，累積了非常多的客戶信息。通過(guò)大數(shù)據(jù)的幫助，金融公司在分析數(shù)據(jù)下尋找更多的金融創(chuàng)新機(jī)會(huì)。在商業(yè)智能（BI）的輔助下，電信業(yè)可以對(duì)客服描述和定位及需求進(jìn)行預(yù)測(cè)；保險(xiǎn)業(yè)可以在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的同時(shí)進(jìn)行損益判斷；銀行業(yè)可以調(diào)整市場(chǎng)活動(dòng)，建立信貸預(yù)警機(jī)制等等[9]。人工智能和大數(shù)據(jù)讓金融業(yè)形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經(jīng)被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來(lái)越少的人使用現(xiàn)金，數(shù)字金錢是否會(huì)完全取代物質(zhì)金錢，我們很可能會(huì)發(fā)展為無(wú)現(xiàn)金社會(huì)。那么首先“下崗”的是誰(shuí)呢？答案毫無(wú)疑問(wèn)：銀行。巴克萊銀行前首席執(zhí)行官安東尼?詹金斯曾預(yù)測(cè)，對(duì)于工業(yè)化國(guó)家，銀行員工和其分支機(jī)構(gòu)在未來(lái)10年內(nèi)會(huì)消失；花旗全球視角與解決方案的一項(xiàng)研究預(yù)測(cè)，美國(guó)和歐洲的銀行將在未來(lái)10年裁減約180萬(wàn)員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協(xié)會(huì)新聞稿表示，銀行搶劫案數(shù)量連續(xù)第5年下降。就支付領(lǐng)域而言，在這樣的時(shí)代背景下，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)跨越式發(fā)展的支付行業(yè)進(jìn)行監(jiān)管，成為一個(gè)值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動(dòng)回復(fù)或自會(huì)讀取特定問(wèn)題的“員工”惹惱過(guò)。溝通技巧和財(cái)務(wù)知識(shí)同樣重要，因此，銀行業(yè)員工的下崗只是在基礎(chǔ)性操作上，對(duì)于“專業(yè)咨詢”，需要更多受過(guò)高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國(guó)的多數(shù)銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)整合和部門協(xié)調(diào)等問(wèn)題仍是阻礙我國(guó)金融機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的主要瓶頸。大數(shù)據(jù)的整合、跨企業(yè)的外部大數(shù)據(jù)合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。有效防范信息安全風(fēng)險(xiǎn)成為商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用中急需解決的問(wèn)題。

3.人工智能和大數(shù)據(jù)與“專家系統(tǒng)”

電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、用藥記錄等構(gòu)成了醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅包括大數(shù)據(jù)的“4V”特點(diǎn)，即規(guī)模大（volume）、類型多樣（variety）、增長(zhǎng)快（velocity）、價(jià)值巨大（value），還包括：時(shí)序性、隱私性、不完整性和長(zhǎng)期保存性。醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以提供預(yù)警性，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生異常時(shí)，通過(guò)一定的機(jī)制可以發(fā)出警告，從而迅速采取相應(yīng)措施，及時(shí)解決問(wèn)題[11]。成立于1989年的美國(guó)胸外科協(xié)會(huì)（STS）數(shù)據(jù)庫(kù)，至今已經(jīng)涵蓋了美國(guó)95%的心臟手術(shù)，收集了500萬(wàn)條手術(shù)記錄[12]。其中的先天性心臟手術(shù)（CHSD）數(shù)據(jù)庫(kù)是STS數(shù)據(jù)庫(kù)的重要組成部分，是北美最大的關(guān)注兒童先天性心臟畸形的數(shù)據(jù)庫(kù)，被認(rèn)為是醫(yī)學(xué)專業(yè)臨床結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)的金標(biāo)準(zhǔn)。近年來(lái)，基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)所進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘不斷增加，大型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)提高醫(yī)療質(zhì)量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)探討小兒心臟外科病例數(shù)量和死亡率之間的復(fù)雜關(guān)系[13]；Pasquali等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)探討新生兒Blalock—taussig分流術(shù)后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)采用多變量分析方法來(lái)研究病人術(shù)前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)采用多變量分析的方法來(lái)探討性別和種族對(duì)進(jìn)行先天性心臟手術(shù)結(jié)果的影響[16]。這些都是在醫(yī)療領(lǐng)域采用人工智能提供的醫(yī)療診斷，形成了“專家系統(tǒng)”，專家系統(tǒng)可以說(shuō)是一種最成功的人工智能技術(shù)，它能生成全面而有效的結(jié)果。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的平臺(tái)，“專家系統(tǒng)”可以智能輔助診療、影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷、合理用藥、遠(yuǎn)程監(jiān)控、精準(zhǔn)醫(yī)療、成本與療效分析、績(jī)效管理、醫(yī)院控費(fèi)、醫(yī)療質(zhì)量分析等。不僅是數(shù)據(jù)平臺(tái)，“達(dá)芬奇機(jī)器人”可以看成醫(yī)療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術(shù)以及術(shù)后患者恢復(fù)時(shí)間，促進(jìn)患者早期下床活動(dòng)，減低并發(fā)癥發(fā)生率[17]。達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人在消化系統(tǒng)腫瘤、泌尿系統(tǒng)腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術(shù)中均有運(yùn)用[18]。正是機(jī)器人，還有其他人工智能設(shè)備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機(jī)中裝有各種“專家系統(tǒng)”的遠(yuǎn)程醫(yī)療、預(yù)防醫(yī)學(xué)，甚至是器官的3D打印和虛擬現(xiàn)實(shí)治療等的發(fā)展，讓醫(yī)學(xué)發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)變，并使其逐步突破人類的傳統(tǒng)健康概念，那么是否意味著醫(yī)學(xué)將成為只有科學(xué)性，毫無(wú)直覺性的學(xué)科呢？我們攜帶的內(nèi)部傳感器和外部應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槲覀兊尼t(yī)生嗎？“你好，醫(yī)生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫(yī)學(xué)必然將是向精準(zhǔn)化發(fā)展，并更具個(gè)性化、參與性、預(yù)防性和可預(yù)測(cè)性。醫(yī)生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問(wèn)。直觀當(dāng)下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級(jí)診療”，是在擁有家庭醫(yī)生、全科醫(yī)生和?？漆t(yī)生的基礎(chǔ)上再加上人工智能，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的健康監(jiān)測(cè)、輔助診療和疾病篩查。

4.人工智能和大數(shù)據(jù)與教育變革

面對(duì)各行業(yè)和各學(xué)科，教育作為傳承文明和創(chuàng)新知識(shí)的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發(fā)展還存在技術(shù)基礎(chǔ)不穩(wěn)、教育數(shù)據(jù)缺陷、算法能力不足等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題[19]。我國(guó)目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進(jìn)教育公平、均衡發(fā)展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語(yǔ)言學(xué)習(xí)軟件，通過(guò)虛擬技術(shù)和人工智能構(gòu)建一個(gè)靈活的、可擴(kuò)充的虛擬交互平臺(tái)，設(shè)計(jì)多維虛擬場(chǎng)景和智能人工角色，實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景下人機(jī)角色的交流和學(xué)習(xí)，提升學(xué)習(xí)者的口語(yǔ)能力和語(yǔ)感知識(shí)[20]。這使得教師不再是唯一的知識(shí)傳播者，任何互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發(fā)以來(lái)，遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)教育成了主要教學(xué)形式，互聯(lián)網(wǎng)教育形式其實(shí)早在小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)中運(yùn)用，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教學(xué)領(lǐng)域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經(jīng)開發(fā)一款VR紙板視圖，并將研發(fā)的虛擬課程一起推向市場(chǎng)，使現(xiàn)實(shí)生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過(guò)虛擬青蛙，學(xué)生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)可以像互動(dòng)游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來(lái)更多樂趣和體驗(yàn)，學(xué)習(xí)效果可能更好。我們的學(xué)習(xí)是知識(shí)的積累，那么教育就是我們的庫(kù)，荀靜等結(jié)合自身情況對(duì)西安工業(yè)大學(xué)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建進(jìn)行探究，認(rèn)為機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)在保存知識(shí)資產(chǎn)的同時(shí)，更重要的是促進(jìn)學(xué)校知識(shí)資產(chǎn)的傳播利用和管理，提升學(xué)校影響力和學(xué)術(shù)聲譽(yù)[21]。劉暢等通過(guò)對(duì)東北大學(xué)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)服務(wù)的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實(shí)踐已經(jīng)受到了廣泛的認(rèn)可，機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)不僅可以成為一個(gè)知識(shí)的存儲(chǔ)庫(kù)，也可以成為各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)行在線交流的平臺(tái)，提供個(gè)性化的增值服務(wù)，既有利于機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容建設(shè)，也可以進(jìn)一步促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和科研合作[22]。知識(shí)庫(kù)，即大數(shù)據(jù)的有機(jī)整合和有序利用，是學(xué)術(shù)成果、視頻文檔、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等進(jìn)行收集、長(zhǎng)期保存、傳播和提供開放利用的知識(shí)資產(chǎn)管理與教育服務(wù)[23]。

5.人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的共性需求

人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的信息來(lái)自“五湖四?！?，但都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)匯聚智能終端。這些數(shù)據(jù)只會(huì)進(jìn)一步增多，不僅僅是云存儲(chǔ)，對(duì)于信息的進(jìn)一步挖掘、處理、分析和利用，目標(biāo)性結(jié)果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金大數(shù)據(jù)挖掘這一市場(chǎng)，大家都在開拓自己大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時(shí)代孕育的產(chǎn)物[24]，是我們的共性需求，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)相比，數(shù)據(jù)挖掘有著自身的本質(zhì)特征,數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息并發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實(shí)用三個(gè)特征[25]。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展[26]。隨著信息時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘被越來(lái)越多地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

6.人工智能和大數(shù)據(jù)的展望

大數(shù)據(jù)與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數(shù)據(jù)輸出優(yōu)化的結(jié)果，使人工智能向更為智能的方向進(jìn)步，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合將在更多領(lǐng)域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長(zhǎng)的人類歷史發(fā)展和進(jìn)化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應(yīng)該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數(shù)據(jù)，才是對(duì)數(shù)據(jù)的有用。因?yàn)?，我們?cè)缫迅鎰e了數(shù)據(jù)庫(kù)放在一間房間的時(shí)代。此刻不得不提藍(lán)鯨法則——大數(shù)據(jù)之道：了解數(shù)據(jù)懂得利用數(shù)據(jù)的“浮力”才是關(guān)鍵；“以簡(jiǎn)約為目標(biāo)”將數(shù)據(jù)最終形成洞察及行為；可以通過(guò)“數(shù)據(jù)”“信息”“知識(shí)”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來(lái)獲取[27]，在簡(jiǎn)約中“印象”處理繁雜的大數(shù)據(jù)，使之“為我所用”。=數(shù)據(jù)也是一門科學(xué)、一項(xiàng)技術(shù)，如果實(shí)驗(yàn)不能證明其具有可重復(fù)性和一般性，那它是沒有科學(xué)依據(jù)，但是，任何一項(xiàng)科技，如果你堅(jiān)信它必將改變社會(huì)和商業(yè)，選擇從長(zhǎng)期展望其發(fā)展并持續(xù)付出努力，那么就是一種戰(zhàn)略選擇[29]。人類社會(huì)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、思維等固有“態(tài)勢(shì)”被重刷，數(shù)據(jù)思維將為我們帶來(lái)一個(gè)智能全新的世界觀。

第3篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會(huì)新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對(duì)于管理類人才來(lái)說(shuō)，加強(qiáng)對(duì)人工智能知識(shí)的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識(shí)結(jié)合起來(lái)，對(duì)其未來(lái)職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強(qiáng)、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點(diǎn)，通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會(huì)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長(zhǎng)期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對(duì)管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進(jìn)行探討，以期對(duì)中國(guó)高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問(wèn)題

作為一門綜合性、實(shí)踐性和應(yīng)用性很強(qiáng)的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力。針對(duì)管理類人才，該課程在課程教學(xué)過(guò)程中存在幾個(gè)較為突出的問(wèn)題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國(guó)大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過(guò)程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動(dòng)，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識(shí)理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來(lái)大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進(jìn)行人工智能相關(guān)課程知識(shí)講解時(shí)，隨著章節(jié)的知識(shí)難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無(wú)法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時(shí)給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無(wú)法跟上教學(xué)進(jìn)度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動(dòng)力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會(huì)走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識(shí)雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實(shí)的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識(shí)，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識(shí)點(diǎn)較多，涵蓋模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識(shí)，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時(shí)不足和教學(xué)內(nèi)容難點(diǎn)過(guò)多的問(wèn)題。(3)教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、智能制造等各個(gè)領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實(shí)案例，使得人工智能不再是高深莫測(cè)的理論，而是現(xiàn)實(shí)中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機(jī)械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機(jī)械設(shè)計(jì)制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來(lái)源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動(dòng)力；在能動(dòng)領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)；在光電信息與計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時(shí)刻推動(dòng)著智能科學(xué)與技術(shù)核心價(jià)值的提升。然而，對(duì)于管理類專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過(guò)程中常常涉及到很多從未接觸過(guò)的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實(shí)例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識(shí)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實(shí)踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。另外，大學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無(wú)法跟上和理解，教師也無(wú)法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動(dòng)力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實(shí)情況，提高他們的動(dòng)手能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問(wèn)題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進(jìn)策略

課程教學(xué)改革是一項(xiàng)提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時(shí)代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進(jìn)行實(shí)施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問(wèn)題。對(duì)于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡(jiǎn)單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時(shí)代信息資源優(yōu)勢(shì)的新型教學(xué)模式。針對(duì)管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過(guò)程中存在的問(wèn)題，可以從教學(xué)方法改進(jìn)和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個(gè)方面進(jìn)行課程教學(xué)改進(jìn)。

2.1教學(xué)方法改進(jìn)

教師對(duì)學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進(jìn)能夠帶動(dòng)學(xué)生改進(jìn)自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過(guò)安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達(dá)等多項(xiàng)活動(dòng)，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問(wèn)題、分析和解決問(wèn)題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識(shí)要點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高?；谄鋯?wèn)題啟發(fā)性、教學(xué)互動(dòng)性以及實(shí)踐有用性等特點(diǎn)，可以建立基于人工智能知識(shí)體系的教學(xué)案例庫(kù)，雖然這項(xiàng)建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時(shí)性，但具有很強(qiáng)的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強(qiáng)的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動(dòng)，對(duì)提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過(guò)單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)原理及應(yīng)用；通過(guò)一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過(guò)綜合案例的設(shè)計(jì)，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問(wèn)題的解決方案。(2)研討互動(dòng)式教學(xué)研討互動(dòng)式的各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進(jìn)、有機(jī)結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個(gè)體的差異性，在課堂討論的過(guò)程中對(duì)學(xué)生做出評(píng)判，從而對(duì)不同類型的學(xué)生開展針對(duì)性的教學(xué)?；?dòng)則是在研討的基礎(chǔ)上，通過(guò)老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動(dòng)，讓學(xué)生主動(dòng)參與到課堂教學(xué)的過(guò)程中來(lái)。在人工智能課程教學(xué)過(guò)程中，教師通過(guò)課堂討論了解學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，可以有針對(duì)性地設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，例如，對(duì)于學(xué)校積極性不強(qiáng)的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個(gè)人興趣范疇、社會(huì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來(lái)，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報(bào)告，并在課堂或課外進(jìn)行師生互動(dòng)。像這樣研討與互動(dòng)相結(jié)合的模式。有助于增強(qiáng)學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵(lì)式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對(duì)教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進(jìn)行有效激勵(lì)極為重要。在學(xué)生激勵(lì)方面，可以舉辦各類人工智能競(jìng)賽項(xiàng)目，設(shè)置相應(yīng)項(xiàng)目獎(jiǎng)學(xué)金，吸引學(xué)生參與實(shí)踐，調(diào)動(dòng)學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國(guó)研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)，提高學(xué)生的創(chuàng)新實(shí)踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競(jìng)賽項(xiàng)目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團(tuán)隊(duì)合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來(lái)，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵(lì)方面，在教師聘任和提升過(guò)程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項(xiàng)目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵(lì)教師積極參與這些活動(dòng)。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識(shí)融合程度較高，學(xué)科交叉性強(qiáng)。基于人工智能的學(xué)科交叉性特點(diǎn)，增強(qiáng)管理類人才對(duì)學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國(guó)務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，人類進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，社會(huì)需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強(qiáng)少數(shù)民族管理類人才對(duì)該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識(shí)，我們請(qǐng)機(jī)械工程、能源動(dòng)力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和發(fā)展趨勢(shì)的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實(shí)踐過(guò)程中，還可以用舉辦人工智能知識(shí)交流會(huì)、線上人工智能論壇等形式，促進(jìn)不同專業(yè)間老師、學(xué)生對(duì)于人工智能知識(shí)模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動(dòng)人工智能課程教學(xué)的改進(jìn)。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國(guó)家的教育體系設(shè)置，肯定會(huì)有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行研究，結(jié)合中國(guó)教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進(jìn)行改進(jìn)。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因?yàn)橹R(shí)點(diǎn)過(guò)多而出現(xiàn)雜而不精的問(wèn)題，勢(shì)必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們可以使用云計(jì)算和其他方式來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲(chǔ)和處理，通過(guò)在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進(jìn)行研究方法和前沿知識(shí)的擴(kuò)展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過(guò)收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識(shí)作為重點(diǎn)，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時(shí)內(nèi)掌握人工智能的知識(shí)脈絡(luò)。例如，編寫針對(duì)管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識(shí)表示與推理、常用算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時(shí)，重點(diǎn)增加相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)在管理上的應(yīng)用案例，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解。同時(shí)，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過(guò)程等，才能將數(shù)學(xué)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為程序語(yǔ)言，并應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語(yǔ)言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。另外，可以推進(jìn)MOOC平臺(tái)建設(shè)，在平臺(tái)上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識(shí)基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實(shí)驗(yàn)建設(shè)為了加強(qiáng)學(xué)生對(duì)于人工智能知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計(jì)具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實(shí)驗(yàn)，設(shè)計(jì)不同層次的項(xiàng)目要求，同時(shí)基于相同的實(shí)驗(yàn)課題，讓學(xué)生分組對(duì)實(shí)驗(yàn)課題進(jìn)行攻克，并設(shè)置多元化的實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)體系，通過(guò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中反映出的不同進(jìn)度，讓教師能對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評(píng)判，及時(shí)進(jìn)行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對(duì)人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實(shí)現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進(jìn)－深度拓展的不同層次的項(xiàng)目要求，在這些項(xiàng)目層次中規(guī)定必做項(xiàng)與可選項(xiàng)，讓學(xué)生基于同一實(shí)驗(yàn)課題進(jìn)行合作學(xué)習(xí)，然后通過(guò)個(gè)人自我評(píng)價(jià)、小組成員互相評(píng)價(jià)以及教師評(píng)價(jià)的方式進(jìn)行打分，對(duì)小組整體能力以及個(gè)人能力進(jìn)行綜合評(píng)估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。

第4篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

四大顛覆性技術(shù)

從目前的趨勢(shì)看，未來(lái)10年典型的顛覆性技術(shù)主要來(lái)自四大方面：人工智能、新材料、基因工程和分享經(jīng)濟(jì)。之所以稱之為顛覆性技術(shù)，是因?yàn)楝F(xiàn)在的生活方式和理念都有可能將被這些技術(shù)極大地改變甚至顛覆。

人工智能。由人工智能技術(shù)衍生的機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等將致力于智能化提升人類生產(chǎn)生活效率，將人從繁重或簡(jiǎn)單重復(fù)的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)，尋求更高層次的需求。

――機(jī)器人技術(shù)：主要包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)和家庭機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人造就了“黑燈工廠”，即不需開燈的全機(jī)器人工廠；農(nóng)業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高度機(jī)械自動(dòng)化；醫(yī)學(xué)上，達(dá)芬奇機(jī)器人已經(jīng)能幫助醫(yī)生完成更高質(zhì)量、低創(chuàng)傷的手術(shù)，且能進(jìn)行遠(yuǎn)程操作；家庭生活中，多款家庭機(jī)器人已經(jīng)出現(xiàn)，比如日本的Pepper機(jī)器人，能夠幫助看家、與你聊天、陪小孩學(xué)習(xí)等。

――自動(dòng)駕駛技術(shù)：自動(dòng)駕駛采用了人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、激光雷達(dá)、機(jī)器對(duì)機(jī)器通信等高精尖技術(shù)，并已實(shí)現(xiàn)部分商業(yè)化應(yīng)用。麥肯錫估計(jì)，自動(dòng)駕駛技術(shù)到2025年的經(jīng)濟(jì)規(guī)模將達(dá)到萬(wàn)億美元，降低交通事故每年將挽救3萬(wàn)-15萬(wàn)個(gè)生命，大幅降低汽車的廢氣排放達(dá)90%。自動(dòng)駕駛將幫助社會(huì)實(shí)現(xiàn)更少的汽車、更高的效率、更清潔的環(huán)境。

――虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)：虛擬現(xiàn)實(shí)利用圖像識(shí)別和處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、360度攝像等技術(shù)旨在實(shí)現(xiàn)一種新的人與虛擬世界互動(dòng)的方式，可能成為計(jì)算機(jī)、手機(jī)之后下一個(gè)萬(wàn)億級(jí)別的平臺(tái)。

新材料和儲(chǔ)能技術(shù)。由新材料技術(shù)衍生的太陽(yáng)能和風(fēng)能發(fā)電、儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展將改變世界能源格局，減少人類對(duì)化石能源的依賴，大幅改善環(huán)境質(zhì)量。

――太陽(yáng)能：隨著晶硅制造成本在過(guò)去10年大幅降低90%，太陽(yáng)能的發(fā)電成本相比于火力發(fā)電等傳統(tǒng)技術(shù)已經(jīng)有一定的競(jìng)爭(zhēng)力，未來(lái)在成本進(jìn)一步降低后有望取代火力發(fā)電成為主流發(fā)電模式。

――電池儲(chǔ)能技術(shù)：太陽(yáng)能、風(fēng)能，電動(dòng)車等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一直受制于儲(chǔ)能的瓶頸。目前新的技術(shù)已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室出現(xiàn)，氧化鋁電池、鋰氧電池、燃料電池等都可以實(shí)現(xiàn)電池效率的大幅提升，下一步的目標(biāo)是降低成本，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。電池成本如果大幅下降，電動(dòng)車行業(yè)直接受益，太陽(yáng)能和風(fēng)能發(fā)電的間歇性問(wèn)題也將獲得解決，清潔能源將可以提供持續(xù)穩(wěn)定的電力供應(yīng)。

基因工程。由基因工程衍生的基因檢測(cè)、基因修復(fù)、基因擦除等技術(shù)使得免疫治療、精準(zhǔn)化治療人類疾病和器官再造變得可能，從而大幅延長(zhǎng)人類的健康壽命。

分享經(jīng)濟(jì)。由分享經(jīng)濟(jì)衍生的住房、汽車等個(gè)人物品分享將大幅降低人類對(duì)土地、房產(chǎn)、汽車的需求，提升資源利用效率。分享經(jīng)濟(jì)是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)高速發(fā)展的產(chǎn)物，陌生人之間“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的信息低成本共享已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。信息的共享可以讓資源獲得更有效利用。房屋、汽車、禮物等多種私有物品未來(lái)都會(huì)以共享模式存在，物品的固定持有成本將大幅下降，讓更多的人能夠享用這些資源。

簡(jiǎn)言之，新技術(shù)將大規(guī)模提升生產(chǎn)力，提高資源利用效率，將人從繁重的勞動(dòng)中解放，讓人類有更長(zhǎng)的壽命、更多的自由時(shí)間追求創(chuàng)造性、追求快樂、追求自我實(shí)現(xiàn)。

顛覆性技術(shù)帶來(lái)的重大影響

當(dāng)顛覆性技術(shù)到來(lái)，我們都在憧憬技術(shù)帶來(lái)的便捷，可隨之而來(lái)的對(duì)生活、對(duì)社會(huì)的巨大影響還沒有被廣泛認(rèn)知。我們需要也必須看清將要發(fā)生的變化，盡早做出戰(zhàn)略調(diào)整。

――多個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)或遭遇顛覆。歷史上，技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的行業(yè)顛覆比比皆是：汽車在美國(guó)普及僅用13年，徹底讓馬車變成了娛樂項(xiàng)目，數(shù)碼相機(jī)10年時(shí)間就將膠片相機(jī)送進(jìn)博物館，有線電話取代了電報(bào)，智能手機(jī)取代固定電話等。未來(lái)只會(huì)有更多顛覆技術(shù)出現(xiàn)，不做改變的傳統(tǒng)行業(yè)必然受到?jīng)_擊甚至是被顛覆。

例如電動(dòng)車行業(yè)，電動(dòng)車的硬件制造很簡(jiǎn)單，整車能動(dòng)部件只有18個(gè)，而一般汽車的能動(dòng)部件超過(guò)2000個(gè)，當(dāng)電動(dòng)車進(jìn)一步普及，不僅是汽車制造和銷售企業(yè)受到?jīng)_擊，配套的零部件生產(chǎn)行業(yè)也將逐漸凋零。此外，F(xiàn)acebook推行的太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)、谷歌正在實(shí)驗(yàn)的平流層熱氣球和低軌道通信衛(wèi)星等將把互聯(lián)網(wǎng)信號(hào)帶到世界各地。未來(lái)，電信服務(wù)、通信塔公司和有線電視等行業(yè)勢(shì)必將被“天空飄來(lái)的Wifi信號(hào)”部分取代甚至徹底顛覆，傳統(tǒng)通信行業(yè)已經(jīng)失去了短信業(yè)務(wù)，正逐漸失去聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，未來(lái)甚至失去通話業(yè)務(wù)。

其他可能被顛覆的行業(yè)：虛擬現(xiàn)實(shí)沖擊傳統(tǒng)娛樂業(yè)，因?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)能比傳統(tǒng)娛樂（如電影，電視，賭場(chǎng)）帶來(lái)更多的娛樂刺激；分享經(jīng)濟(jì)將沖擊酒店業(yè)以及房屋建筑業(yè)；大數(shù)據(jù)分析將代替一般的咨詢、商業(yè)分析和廣告業(yè)；基因工程個(gè)性化制藥代替?zhèn)鹘y(tǒng)制藥業(yè)等。

第5篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

33歲的加拿大發(fā)明家黎忠(Le Trung)，花光自己所有積蓄，制造了一個(gè)名為“愛子”的女性機(jī)器人。黎忠稱，“愛子”是科技與美麗邂逅的產(chǎn)物，她“年方”20多歲，正值青春妙齡，身材苗條，相貌姣好。她總是樂于打掃房間，幫助黎忠記賬，而且知道他愛喝什么。每天早上，“愛子”都為黎忠讀報(bào)，開始新的一天。她可以用女性溫柔的聲音告訴黎忠當(dāng)天的天氣狀況，比如：“戶外是零下2℃”。“愛子”全身關(guān)鍵部位布滿傳感器，脖子上還有一個(gè)攝像頭，這樣她就可以具備觸覺、視覺和聽覺。愛子可以對(duì)撓癢和觸摸做出反應(yīng)，能夠認(rèn)人。可以用英語(yǔ)和日語(yǔ)說(shuō)1.3萬(wàn)句話。她可以點(diǎn)頭，手也可以動(dòng)。如果有人粗魯?shù)赜|碰她，她就會(huì)憤怒地大聲叫喊。即使黎忠輕輕地拍她的頭，她也會(huì)說(shuō)：“摸女孩的頭可不好，摸你自己的頭。”她甚至?xí)取膀}擾者”的耳光。很有趣，對(duì)吧?看來(lái)找個(gè)機(jī)器人做女友并非遙不可及。

雖然這個(gè)“愛子”還沒有“智能”到《i，Robot》中的Sunny或《Wall?E》中的瓦力那樣具有情感并自主思考，但她所具備的功能卻足以讓人大吃一驚了。那么，她為何會(huì)具有這些看起來(lái)非?！叭诵曰钡奶卣髂?這一切還得從人工智能說(shuō)起。

關(guān)于人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。近年來(lái)人工智能技術(shù)獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都得到應(yīng)用和發(fā)展。

隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的未來(lái)發(fā)展方向是智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。其中多主體(Multi-Agent)技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展迅猛并在科研和工程技術(shù)領(lǐng)域不斷取得應(yīng)用成果的重要研究方向。主體(Agent)與多主體(Multi-Agent System，MAS)系統(tǒng)的概念起源于人工智能領(lǐng)域，是分布式人工智能的主要方向之一。Agent具有自治性、可通信性、反應(yīng)性、面向目標(biāo)性和針對(duì)環(huán)境性等特性。

咱治性：即對(duì)自己的行為或動(dòng)作具有控制權(quán)，無(wú)須外部干預(yù)，自主地完成其特定的任務(wù)；

?可通信性：每個(gè)Agent在有組織的群體中，通過(guò)相互通信接受任務(wù)指派和反饋任務(wù)執(zhí)行的信息；

?反應(yīng)性：Agent應(yīng)具備感知環(huán)境并做出相應(yīng)動(dòng)作的能力；

?面向目標(biāo)性：對(duì)自己的行為做出評(píng)價(jià)并使其逐步導(dǎo)向目標(biāo)；

?針對(duì)環(huán)境性，Agent只能工作在特定的環(huán)境中。

典型的智能控制系統(tǒng)通常采用分層控制結(jié)構(gòu)，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行分散遞階控制，它將整個(gè)系統(tǒng)分為組織層、協(xié)調(diào)層和響應(yīng)層。每層均由完成相應(yīng)任務(wù)的Agent組成。響應(yīng)層Agent對(duì)自的子系統(tǒng)進(jìn)行控制，并向協(xié)調(diào)層反饋信息；協(xié)調(diào)層則根據(jù)反饋的信息和組織層的指令協(xié)調(diào)響應(yīng)層Agent的執(zhí)行過(guò)程；組織層從全局的角度對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行分析，并向低層Agent發(fā)送指令。常見的MAS的體系結(jié)構(gòu)主要有Agent網(wǎng)絡(luò)、Agent聯(lián)盟以及“黑板”結(jié)構(gòu)。Agent的任務(wù)執(zhí)行機(jī)制是指系統(tǒng)對(duì)每個(gè)Agent分配了不同角色，各自獨(dú)立地執(zhí)行一定的任務(wù)，Agent之間遵循民主協(xié)商原則和獨(dú)立自治的原則。

MAS是在單Agent理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，它由一組具有自主性、適應(yīng)性、反應(yīng)性和社會(huì)性的Agent組成，擁有較單Agent更多的資源和知識(shí)以及更強(qiáng)的處理能力，是分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)在最近的研究中提出的一項(xiàng)新技術(shù)。主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。

機(jī)器人的歷史其實(shí)并不算長(zhǎng)。1959年美國(guó)英格伯格和德沃爾制造出世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，至此機(jī)器人的歷史才真正開始。近百年來(lái)發(fā)展起來(lái)的機(jī)器人，大致經(jīng)歷了三個(gè)成長(zhǎng)階段，即三個(gè)時(shí)代。第一代為簡(jiǎn)單個(gè)體機(jī)器人，第二代為群體勞動(dòng)機(jī)器人，第三代為類似人類的智能機(jī)器人，它的未來(lái)發(fā)展方向是有知覺和思維，能與人對(duì)話。第一代機(jī)器人屬于示教再現(xiàn)型，第二代則具備了感覺能力，第三代機(jī)器人是智能機(jī)器人，它不僅具有感覺能力，而且還具有獨(dú)立判斷和行動(dòng)的能力。當(dāng)機(jī)器人與人類生活接觸更多時(shí)，我們可以發(fā)現(xiàn)機(jī)器人已漸漸擺脫冰冷的機(jī)械外觀，研究人員也正設(shè)法讓機(jī)器人具有人類般的感知能力，如視覺、聽覺、觸覺甚至情緒傳感，并能有相對(duì)應(yīng)的回應(yīng)等。除TX形機(jī)器人，機(jī)器人的發(fā)展方向更將無(wú)限廣闊。

智能機(jī)器人未來(lái)還能朝模仿生物的形態(tài)與功能的“仿生學(xué)”方向發(fā)展。譬如，美國(guó)國(guó)防先進(jìn)研究計(jì)劃局贊助航空環(huán)境公司研究“黑寡婦”機(jī)器人，希望利用15公分長(zhǎng)的小型仿真蜘蛛飛行器偵測(cè)到衛(wèi)星也無(wú)法拍攝到的細(xì)節(jié)，伯克利大學(xué)正在研究灰塵般大小的微形機(jī)器人，只要散布在空氣中就能讓一個(gè)個(gè)微小感應(yīng)器串聯(lián)成網(wǎng)絡(luò)；黏在指尖上，不用鍵盤就可直接操作計(jì)算機(jī)的機(jī)器人，以及撒在冰箱內(nèi)就能監(jiān)控食物新鮮程度的“智能型灰塵”。

展望未來(lái)，機(jī)器人將不只是勞工、手術(shù)助理、指揮家、清潔人員和寵物，只要人類的想像力源源不絕，智能機(jī)器人也將為我們的生活帶來(lái)無(wú)限驚喜。

什么技術(shù)讓機(jī)器人更智能?

1　模式識(shí)別

所謂模式，從廣義上說(shuō)，就是事物的某種特性類屬，如：圖像、文字、語(yǔ)言、符號(hào)等感知形象信息；雷達(dá)、聲納信號(hào)、地球物探、衛(wèi)星云圖等時(shí)空信息動(dòng)植物種類形態(tài)、產(chǎn)品等級(jí)、化學(xué)結(jié)構(gòu)等類別差異信息等等。模式識(shí)別是研究如何使機(jī)器具有感知能力，主要研究視覺模式和聽覺模式的識(shí)別。如

識(shí)別物體、地形，圖象、字體(如簽字)等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的用統(tǒng)計(jì)模式和結(jié)構(gòu)模式的識(shí)別方法。特別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識(shí)別中取得較大進(jìn)展。代表性產(chǎn)品有光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)(Optical CharacterRecognition，OCR)、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)等。計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識(shí)別過(guò)程與人類的學(xué)習(xí)過(guò)程相似。

最近我國(guó)研制成功的無(wú)人駕駛系統(tǒng)，就標(biāo)志著我國(guó)研制高速智能汽車的能力已達(dá)到當(dāng)今世界先進(jìn)水平。汽車自主駕駛技術(shù)是集模式識(shí)別、智能控制、計(jì)算機(jī)學(xué)和汽車操縱動(dòng)力學(xué)等多門學(xué)科于一體的綜合性技術(shù)，代表著一個(gè)國(guó)家控制技術(shù)的水平。自主駕駛系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航方式，并采用仿人控制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車的操縱控制。

除此之外，指紋識(shí)別系統(tǒng)也是模式識(shí)別技術(shù)的一個(gè)具體應(yīng)用。利用模式識(shí)別技術(shù)已成功建立了利用指紋灰度圖像計(jì)算紋線局部方向、從而提取指紋特征信息的算法，這一研究成果不僅適于民用身份鑒定也適用于公安刑事偵破的指紋鑒定。目前各地已經(jīng)建立指紋庫(kù)，而檢索一枚現(xiàn)場(chǎng)指紋僅需4分鐘時(shí)間。

2　專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識(shí)建立起來(lái)的知識(shí)系統(tǒng)，目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領(lǐng)域內(nèi)具有相應(yīng)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家解決問(wèn)題時(shí)的思維過(guò)程，來(lái)求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問(wèn)題，達(dá)到或接近專家的水平。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高，分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。

根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問(wèn)題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測(cè)型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類型。為了實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲(chǔ)有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)庫(kù)，并擁有解決實(shí)際問(wèn)題的推理機(jī)制。系統(tǒng)能借此做出決策和判斷，其解決問(wèn)題的水平達(dá)到或接近專家的水平，因此能起到專家或?qū)＜抑值淖饔?。例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。

3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial NeuralNetwork，簡(jiǎn)稱ANN)是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。它是一種非線性映射的方法，很多難以列出方程式或難以求解的復(fù)雜的非線性問(wèn)題，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可迎刃而解。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)的，知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連間分布式的物理聯(lián)系，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別取決于和神經(jīng)元連接權(quán)值的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量簡(jiǎn)單的基本元件一一神經(jīng)元(neuron)相互連接而成的自適應(yīng)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它一般是一個(gè)多輸入單輸出的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)模型如所示。其中為神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài)，為閾值，為輸入信號(hào)，表示從輸入到的聯(lián)結(jié)權(quán)值。

一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元模型和結(jié)構(gòu)描述了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)如何將它的輸入矢量轉(zhuǎn)化為輸出矢量的過(guò)程。這個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程從數(shù)學(xué)角度來(lái)看就是一個(gè)計(jì)算的過(guò)程。也就是說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輸入和其輸出之間的一種函數(shù)關(guān)系。通過(guò)選取不同的模型結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)，可以形成各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到不同的輸入／輸出關(guān)系式，并達(dá)到不同的設(shè)計(jì)目的，完成不同的任務(wù)，所以在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題之前，必須首先掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)及其特性以及對(duì)其輸出矢量的計(jì)算。

多年來(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了較大的進(jìn)展，成為具有一種獨(dú)特風(fēng)格的信息處理學(xué)科。當(dāng)然目前的研究還只是一些簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。要建立起一套完整的理論和技術(shù)系統(tǒng)，需要做出更多努力和探討。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能中極其重要的一個(gè)研究領(lǐng)域。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，絕大部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是采用反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)和它的變化形式，它也是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分，并體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分。多層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入節(jié)點(diǎn)、輸出節(jié)點(diǎn)，一層或多層隱節(jié)點(diǎn)。

BP網(wǎng)絡(luò)適宜于處理具有殘缺結(jié)構(gòu)和含有錯(cuò)誤成分的模式，能夠在信源信息含糊、不確定、不完整，存在矛盾及假象等復(fù)雜環(huán)境中處理模式。網(wǎng)絡(luò)所具有的自學(xué)習(xí)能力使得傳統(tǒng)專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用最為困難的知識(shí)獲取工作轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)的變結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)過(guò)程，從而大大方便了知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的記憶和抽取。在許多復(fù)雜問(wèn)題中(如醫(yī)學(xué)診斷)，存在大量特例和反例，信息來(lái)源既不完整又含有假象，且經(jīng)常遇到不確定信息，決策規(guī)則往往相互矛盾，有時(shí)無(wú)條理可循，這給傳統(tǒng)專家系統(tǒng)應(yīng)用造成極大困難，甚至在某些領(lǐng)域無(wú)法應(yīng)用，而BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則能突破這一障礙，且能對(duì)不完整信息進(jìn)行補(bǔ)全。根據(jù)已學(xué)會(huì)的知識(shí)和處理問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題作出合理的判斷決策，給出較滿意的解答，或?qū)ξ磥?lái)過(guò)程作出有效的預(yù)測(cè)和估計(jì)。這方面的主要應(yīng)用是：自然語(yǔ)言處理、市場(chǎng)分析、預(yù)測(cè)估值、系統(tǒng)診斷、事故檢查、密碼破譯、語(yǔ)言翻譯、邏輯推理、知識(shí)表達(dá)、智能機(jī)器人、模糊評(píng)判等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。

目前AI研究出現(xiàn)了新的，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

毋庸置疑，未來(lái)的機(jī)器人與人類社會(huì)的生活更為密切地結(jié)合起來(lái)，以為人做出更多的服務(wù)作為要素。研究?jī)?nèi)容主要包括餐飲服務(wù)多機(jī)器人系統(tǒng)、競(jìng)技與娛樂多機(jī)器人系統(tǒng)、家庭生活支援多機(jī)器人系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)的研究、系統(tǒng)集成試驗(yàn)驗(yàn)證和示范應(yīng)用。

1　餐飲服務(wù)多機(jī)器人系統(tǒng)

設(shè)計(jì)規(guī)劃智能餐飲服務(wù)模式、研究和突破機(jī)器人自動(dòng)烹飪工藝及烹飪方法、智能餐飲多機(jī)器人間的交互及安全操作等關(guān)鍵技術(shù)，研制開發(fā)由迎賓／點(diǎn)菜、烹飪、送菜機(jī)器人組成的智能餐飲服務(wù)多機(jī)器人系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)以機(jī)器人為主的餐廳服務(wù)系統(tǒng)集成和示范應(yīng)用。這樣，我們通過(guò)點(diǎn)菜系統(tǒng)輸入喜歡的菜品。就可以在家里盡享五星級(jí)服務(wù)了。

2　競(jìng)技多機(jī)器人系統(tǒng)

研究競(jìng)技與娛樂機(jī)器人的復(fù)雜動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制、高速視覺識(shí)別與伺服控制、多機(jī)器人間的協(xié)調(diào)控制等關(guān)鍵技術(shù)，研制以仿人機(jī)器人為核心的武術(shù)，足球等競(jìng)技與娛樂多機(jī)器人系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人的協(xié)同武術(shù)表演與足球比賽、機(jī)器人與人的互動(dòng)娛樂(圖9)。足球機(jī)器人就由四個(gè)部分組成，即視覺系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及移動(dòng)裝置等，在賽場(chǎng)上可以實(shí)現(xiàn)自主踢球，不受外界控制。

3　家庭生活支援多機(jī)器人系統(tǒng)

研究基于網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與遙操作、自主導(dǎo)航與規(guī)劃技術(shù)、家政多機(jī)器人協(xié)調(diào)作業(yè)等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建面向家居監(jiān)控、家庭輔助作業(yè)等家庭生活支援多機(jī)器人系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)家庭設(shè)備的遠(yuǎn)程遙控與監(jiān)測(cè)、家庭輔助作業(yè)等功能。未來(lái)家庭機(jī)器人正朝著實(shí)用型的方向發(fā)展，一個(gè)合格的家庭機(jī)器人，還應(yīng)當(dāng)具備多項(xiàng)技能。例如檢測(cè)到家中有異常情況時(shí)，可將住宅內(nèi)的情形通過(guò)圖片形式發(fā)送到主人手機(jī)或個(gè)人電腦上。并能兼保姆和秘書，早上叫醒你，提醒你一天的日程安排，并轉(zhuǎn)達(dá)當(dāng)天的電話留言等等。你將再也不必因?yàn)橥死掀诺纳栈蚪Y(jié)婚紀(jì)念日而挨訓(xùn)了。

第6篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

此次發(fā)射還搭載了4顆微納衛(wèi)星?！耙患逍恰彼⑿铝宋覈?guó)固體運(yùn)載火箭一箭多星的發(fā)射紀(jì)錄。十一號(hào)運(yùn)載火箭是我國(guó)新一代運(yùn)載火箭中唯一一型固體火箭。這是它繼2015年9月首飛之后，第二次執(zhí)行發(fā)射任務(wù)，也是系列運(yùn)載火箭的第239次飛行。（來(lái)源：軍事在線）

免疫療法有望治療艾滋病

功能性治愈艾滋病是指艾滋病病毒攜帶者停止治療后，雖然其體內(nèi)仍存在少量病毒，但病毒被完全抑制且無(wú)法檢測(cè)出來(lái)，身體各種機(jī)能正常。

美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員給24名艾滋病病毒攜帶者注射一種名為VRC01的廣譜中和抗體，結(jié)果顯示它能安全地誘導(dǎo)免疫系統(tǒng)產(chǎn)生大量這種抗體，從而在停藥后適當(dāng)延遲艾滋病病毒反彈的時(shí)間。（來(lái)源：生物谷）

火星人快跑！新的冒險(xiǎn)家來(lái)啦?。?/p>

10月19日，火星又要迎來(lái)新的冒險(xiǎn)家。來(lái)自歐洲的氣體探測(cè)軌道器和名叫“Schiaparelli”的著陸器到達(dá)預(yù)定地點(diǎn)。軌道器的任務(wù)是探測(cè)火星上甲烷氣體的來(lái)源，而著陸器登陸火星。它們是歐洲空間局和俄羅斯航天局聯(lián)合火星探測(cè)任務(wù)―ExoMars 2016的一部分。ExoMars的意思是“火星地外生物學(xué)”，所以很明顯，這個(gè)任務(wù)的使命就是：在火星上尋找生命?。▉?lái)源：愛微幫）

全球最大太空望遠(yuǎn)鏡完工

詹姆斯-韋伯太空望遠(yuǎn)鏡已經(jīng)建設(shè)完工，其反射鏡陣列已經(jīng)組裝完成?，F(xiàn)在，美國(guó)宇航局（NASA）正準(zhǔn)備對(duì)這個(gè)史上最大太空望遠(yuǎn)鏡進(jìn)行一系列機(jī)械測(cè)試，以確保其能在軌道上執(zhí)行艱巨任務(wù)。如果計(jì)劃順利，這一太空望遠(yuǎn)鏡將在2018年10月份發(fā)射升空。

詹姆斯-韋伯太空望遠(yuǎn)鏡有18面六方反射鏡，可以接收大量紅外光，讓科學(xué)家們更清晰地觀察太空，并研究宇宙中誕生的第一代恒星和星系。這個(gè)望遠(yuǎn)鏡還將幫助科學(xué)家研究附近系外行星的可居住性。（來(lái)源：搜狐科技）

用人工智能研究癌癥

IBM公司的“沃森”人工智能將與麻省理工學(xué)院及哈佛大學(xué)布羅德研究所攜手，研究數(shù)千個(gè)對(duì)癌癥藥物產(chǎn)生耐藥性的病例，希望通過(guò)厘清耐藥性產(chǎn)生的機(jī)理，研發(fā)新一代抗癌藥物和療法。

按計(jì)劃，布羅德研究所將測(cè)出那些最初對(duì)癌癥療法有反應(yīng)但最終產(chǎn)生抗藥性的腫瘤基因組序列；然后使用新的基因編輯技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行大規(guī)模癌癥抗藥性研究，找到腫瘤“軟肋”。之后，使用“沃森”分析并確定基因組模式，幫助預(yù)測(cè)藥物的過(guò)敏性及哪些腫瘤可能對(duì)哪些藥物產(chǎn)生抗藥性。這是“沃森”在基因組學(xué)領(lǐng)域的最新應(yīng)用，將有助于解決癌癥基因組學(xué)面臨的挑戰(zhàn)并提出新的解決方案，促進(jìn)個(gè)性化醫(yī)療的發(fā)展。（來(lái)源：中國(guó)科技網(wǎng)）

太陽(yáng)能磚問(wèn)世

意大利一公司推出一種太陽(yáng)能磚。這種太陽(yáng)能磚頭，內(nèi)置了太陽(yáng)能電池板，通身全部由可回收的無(wú)毒無(wú)害材料所制，包括木頭、石頭、混凝土、瓦片等?？梢运茉觳煌馁|(zhì)的外觀，適用于各種風(fēng)格的建筑物，可以用來(lái)裝飾房頂、庭院、墻壁等。

雖然太陽(yáng)能磚頭并不是透明的，但陽(yáng)光能穿過(guò)它的表面，為嵌在磚頭下方太陽(yáng)能板充電。不過(guò)目前太陽(yáng)能磚頭的光電轉(zhuǎn)化率只有25%，目前只能用作輔助電源使用。這種太陽(yáng)能磚頭預(yù)計(jì)明年3月投產(chǎn)。（來(lái)源：和訊科技）

用二氧化碳生產(chǎn)乙醇

近日，美國(guó)的Oak Ridge國(guó)家實(shí)驗(yàn)室就意外發(fā)現(xiàn)了將二氧化碳直接轉(zhuǎn)化成乙醇的方法，這可能會(huì)大大改變我們以后利用能源的方式。

科學(xué)家是在試驗(yàn)各種觸媒時(shí)，發(fā)現(xiàn)了一步就能將二氧化碳轉(zhuǎn)變成乙醇的方法。這個(gè)觸媒是在硅基上鋪上一層納米級(jí)的銅和碳結(jié)構(gòu)，再往碳結(jié)構(gòu)中滲入少許的氮原子，讓原本平整的表面變得凹凸起來(lái)。再將這個(gè)表面放入溶有二氧化碳的水中，施加一些電壓，就可以將二氧化碳+水轉(zhuǎn)化成乙醇+氧氣，該反應(yīng)基本上就是將燃燒的過(guò)程倒過(guò)來(lái)，再用電力補(bǔ)足中間的化學(xué)反應(yīng)能量差。

通過(guò)控制表面的凹凸程度，科學(xué)家成功產(chǎn)出高純度的乙醇，轉(zhuǎn)化率高達(dá)60%，可謂相當(dāng)高效。（來(lái)源：騰訊科技）

中國(guó)無(wú)人駕駛技術(shù)路線圖

近日，中國(guó)了無(wú)人駕駛技術(shù)路線圖。這是中國(guó)無(wú)人駕駛領(lǐng)域公布的首個(gè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)汽車工程協(xié)會(huì)的無(wú)人駕駛技術(shù)路線圖長(zhǎng)達(dá)450頁(yè)，詳細(xì)展示了2030年前中國(guó)汽車行業(yè)各領(lǐng)域的發(fā)展藍(lán)圖。該報(bào)告指出：“我們要盡快在智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)上達(dá)成共識(shí)。”

報(bào)告制定了無(wú)人駕駛汽車發(fā)展的三個(gè)五年階段需要達(dá)成的目標(biāo)，力求高度或完全自動(dòng)駕駛汽車在2021到2025年能夠上市。報(bào)告還指出，2026年到2030年，每輛車都應(yīng)采用無(wú)人駕駛或輔助駕駛系統(tǒng)。（來(lái)源：時(shí)訊網(wǎng)）

11月14日月亮最大最圓

第7篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)是一種“低水平，廣覆蓋”的保障，其最高“賠付金額”是當(dāng)?shù)厣夏晟鐣?huì)平均工資的4倍左右，在全國(guó)大多數(shù)地區(qū)為2～5萬(wàn)元，而重大疾病醫(yī)療費(fèi)用一般高達(dá)10萬(wàn)元以上，兩者之間存在較大缺口。

商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的空間

建立完善的醫(yī)療保障體系已經(jīng)是當(dāng)務(wù)之急，從目前來(lái)看，利用商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)建立一個(gè)沒有漏洞的多層次的醫(yī)療保障體系是一個(gè)合理的選擇。就險(xiǎn)種類別來(lái)看，目前上公眾急需的醫(yī)療保險(xiǎn)、老年護(hù)理保險(xiǎn)，屬于健康險(xiǎn)的范疇，而目前我國(guó)還沒有一家專業(yè)的商業(yè)健康保險(xiǎn)公司，健康險(xiǎn)也只是作為壽險(xiǎn)的附屬業(yè)務(wù)。盡管如此，我國(guó)近年來(lái)的健康險(xiǎn)增長(zhǎng)依然迅速，2000年度我國(guó)健康險(xiǎn)保費(fèi)達(dá)到27.69億元，占人身險(xiǎn)總保費(fèi)的2.77%；2001年健康險(xiǎn)保費(fèi)達(dá)到60.27億元，占人身險(xiǎn)總保費(fèi)的4.24%。這一成績(jī)較之成熟市場(chǎng)的1/4到1/3有較大距離，但較上年增長(zhǎng)117.65%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于同期42.6%的人身險(xiǎn)保費(fèi)增長(zhǎng)率。在七月召開的中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)健康保險(xiǎn)工作部成立大會(huì)暨第一次工作會(huì)議上，專家們認(rèn)為，由于國(guó)家基本醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋面不足，保障程度相對(duì)不高，為商業(yè)保險(xiǎn)公司發(fā)展健康保險(xiǎn)留下了巨大的發(fā)展空間。較為謹(jǐn)慎的預(yù)測(cè)是，到2008年前后，我國(guó)健康保險(xiǎn)的市場(chǎng)規(guī)模在1326億元左右，而較為樂觀的估計(jì)是在2837億元左右。這一切表明中國(guó)健康險(xiǎn)市場(chǎng)充滿巨大的潛力。

商業(yè)保險(xiǎn)公司的“苦水”

市場(chǎng)潛力巨大，老百姓又急需，這種兩全其美的事情，為什么得不到保險(xiǎn)公司的熱烈響應(yīng)呢？實(shí)際上，商業(yè)保險(xiǎn)公司有其商業(yè)上的苦衷，多種因素制約了業(yè)務(wù)的順利開展。

賠付率居高不下

長(zhǎng)期以來(lái)，各保險(xiǎn)公司開辦的醫(yī)療保險(xiǎn)都處于收賠相抵，甚至收不足賠的狀況，個(gè)別地方的賠付率甚至高達(dá)300%，這使保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)微乎其微，不少公司對(duì)大力發(fā)展醫(yī)療保險(xiǎn)的熱情不高。

管理難度較大

保險(xiǎn)公司與醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系難以建立，加上醫(yī)療制度的不完善，透明度不高，保險(xiǎn)公司難以對(duì)醫(yī)療費(fèi)用進(jìn)行控制。保戶中存在著不少逆選擇投保的，而且一些道德風(fēng)險(xiǎn)和索賠欺詐風(fēng)險(xiǎn)大量存在，使保險(xiǎn)公司難以拓展市場(chǎng)。

經(jīng)營(yíng)管理方法不先進(jìn)

在美國(guó)普遍使用的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，如復(fù)雜的費(fèi)率厘定、承保選擇、次優(yōu)要求、大案管理、非比例再保險(xiǎn)保護(hù)等，在我國(guó)還鮮為人知。

專業(yè)化程度低

一方面，我國(guó)目前還沒有一家專業(yè)的商業(yè)健康保險(xiǎn)公司，國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)公司把健康險(xiǎn)作為壽險(xiǎn)的附屬，極大地影響健康險(xiǎn)的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略決策。另一方面，人才匱乏。醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)要求較高，在核保、理賠、精算等方面都需要專業(yè)性較強(qiáng)的人才，而保險(xiǎn)公司這方面的專業(yè)人才缺乏，影響了醫(yī)療保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的推廣。

適合健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)的系統(tǒng)缺乏

品種單調(diào)，個(gè)性化、多元化程度差。當(dāng)前，公眾急需的是純粹的醫(yī)療保險(xiǎn)、老年護(hù)理保險(xiǎn)等，而市場(chǎng)上沒有老年護(hù)理保險(xiǎn)，而一些險(xiǎn)種又是以附加險(xiǎn)形式隨主險(xiǎn)開展且以統(tǒng)保形式承保的，難以滿足人們的需求；國(guó)際上成熟的商業(yè)健康險(xiǎn)市場(chǎng)一般包含四大類產(chǎn)品：醫(yī)療費(fèi)用給付類、失能收入損失補(bǔ)償類、長(zhǎng)期護(hù)理保障類和疾病給付類。我國(guó)雖已有180多種健康險(xiǎn)產(chǎn)品，但主要集中在第一類上，而且都是一年一保的短期產(chǎn)品。

癥結(jié)所在

健康險(xiǎn)的癥結(jié)在于風(fēng)險(xiǎn)控制難度大、專業(yè)技術(shù)要求高。

第一，從管理上說(shuō)，健康險(xiǎn)對(duì)案件的管理不是結(jié)果管理，而是過(guò)程管理。它保障的不是“疾病發(fā)生”，而是“就醫(yī)事件”?！熬歪t(yī)事件”是一個(gè)完整的過(guò)程，它包括疾病發(fā)生、就醫(yī)、治療、痊愈及出院等步驟，每一個(gè)步驟不同的處理方式?jīng)Q定了案件結(jié)果的不同。這決定了醫(yī)療保險(xiǎn)在精算、風(fēng)險(xiǎn)控制、核保理賠、醫(yī)療協(xié)調(diào)管理等各方面均不同于壽險(xiǎn)和意外險(xiǎn)。其次從協(xié)調(diào)管理上說(shuō)，在我國(guó)商業(yè)保險(xiǎn)公司、社會(huì)保障部門、被保險(xiǎn)人和醫(yī)療服務(wù)提供者構(gòu)成了健康保險(xiǎn)的四方關(guān)系，在這四方關(guān)系中，醫(yī)療服務(wù)提供者對(duì)發(fā)生就醫(yī)的被保險(xiǎn)人的住院時(shí)間長(zhǎng)短、治療方案、是否發(fā)生醫(yī)療費(fèi)用及發(fā)生多少醫(yī)療費(fèi)用等起著重要作用，社會(huì)保障部門與商業(yè)保險(xiǎn)公司在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、信息共享方面有較強(qiáng)的合作需求。因此加強(qiáng)協(xié)調(diào)管理對(duì)合理施治和合理用藥方面的管理有著突出重要的意義。

第二，從風(fēng)險(xiǎn)控制上說(shuō)，壽險(xiǎn)的基礎(chǔ)是建立在大數(shù)法則上，依賴于“死亡事件”，而死亡是投保人或是被保險(xiǎn)人較難人為控制的事件，是一種純粹風(fēng)險(xiǎn)。而對(duì)健康保險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，其經(jīng)營(yíng)的是就醫(yī)事件和醫(yī)療費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)，被保險(xiǎn)人可能在醫(yī)療服務(wù)提供方的配合下，“無(wú)病看病、小病大看”。因此其道德風(fēng)險(xiǎn)要比壽險(xiǎn)和意外險(xiǎn)嚴(yán)重且不可控。其次，同傳統(tǒng)壽險(xiǎn)相比，對(duì)被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)控制更為復(fù)雜。傳統(tǒng)壽險(xiǎn)通常將被保險(xiǎn)人的健康狀況及家族病史作為核保的重點(diǎn)，而對(duì)于健康險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，被保險(xiǎn)人保障水平、保險(xiǎn)信用記錄、過(guò)度利用傾向、收入水平、職業(yè)情況以及定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)行醫(yī)記錄等信息也是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要部分。

第三，從費(fèi)率厘定上說(shuō)，人壽保險(xiǎn)主要考慮死亡率、費(fèi)用率和利率，健康險(xiǎn)所要考慮的不僅是疾病的發(fā)生率、就醫(yī)率和住院天數(shù)，更要考慮各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、醫(yī)療消費(fèi)水平、區(qū)域及城鄉(xiāng)差異、投保團(tuán)體的情況、醫(yī)療環(huán)境和診療技術(shù)的變化等因素。由于醫(yī)療保險(xiǎn)受免責(zé)期、等待期和免賠額的影響，其責(zé)任發(fā)生帶有一定的滯后性，在未到期責(zé)任準(zhǔn)備金和未決賠款準(zhǔn)備金的計(jì)提上又不同于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和意外傷害保險(xiǎn)。

智能化系統(tǒng)解決之道

健康險(xiǎn)這些獨(dú)有的特性決定了傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)將很難滿足健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展，因此，一套能解決業(yè)務(wù)難點(diǎn)、滿足其特殊業(yè)務(wù)需求的智能化系統(tǒng)就成為了解決問(wèn)題的關(guān)鍵。因?yàn)橐惶缀玫慕】惦U(xiǎn)智能化系統(tǒng)應(yīng)具備有效的過(guò)程管理、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)交換功能、全方位的風(fēng)險(xiǎn)控制和先進(jìn)的人工智能技術(shù)，并且具有良好的擴(kuò)展性。

智能化系統(tǒng)通過(guò)科學(xué)地監(jiān)控疾病發(fā)生、就醫(yī)、治療、痊愈及出院整個(gè)“就醫(yī)事件”，從而實(shí)現(xiàn)有效的過(guò)程管理。由于健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性、頻繁性和實(shí)時(shí)發(fā)生性，需要有效的過(guò)程管控系統(tǒng)，單純的業(yè)務(wù)流程管理將不能適應(yīng)醫(yī)療保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)管控的需要。傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)通常只能進(jìn)行事后型的管理，即就醫(yī)事件結(jié)束后，被保險(xiǎn)人持醫(yī)療費(fèi)用帳單進(jìn)行索賠時(shí)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)才開始進(jìn)行處理。在這種情況下要對(duì)就醫(yī)事件進(jìn)行審核困難明顯加大，常常導(dǎo)致保險(xiǎn)欺詐，由于對(duì)某些不合理的醫(yī)療費(fèi)用的發(fā)生未進(jìn)行事先控制，導(dǎo)致理賠時(shí)出現(xiàn)糾紛。通過(guò)過(guò)程管理，能夠有效地消除保險(xiǎn)人、被保險(xiǎn)人及醫(yī)療機(jī)構(gòu)三者間的信息不對(duì)稱，使得保險(xiǎn)人可以及時(shí)獲得被保險(xiǎn)人的診療信息，并可在就醫(yī)事件出現(xiàn)不合理的情況下及時(shí)介入，防止不合理費(fèi)用的發(fā)生。通過(guò)過(guò)程管理，結(jié)束了醫(yī)療費(fèi)用的高低基本受控于醫(yī)療機(jī)構(gòu)的情況，加強(qiáng)了保險(xiǎn)人對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的控制力，極大地降低不合理醫(yī)療費(fèi)用的發(fā)生率。

智能化系統(tǒng)可同醫(yī)療服務(wù)提供者、社保機(jī)構(gòu)進(jìn)行同步/異步數(shù)據(jù)交換，能夠及時(shí)地獲取各種信息，如：被保險(xiǎn)人的醫(yī)療信息、藥品、診療項(xiàng)目、服務(wù)項(xiàng)目列表及給付比例等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)據(jù)交換，為過(guò)程管理及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控提供了必要的數(shù)據(jù)，為保險(xiǎn)公司協(xié)調(diào)管理社會(huì)保障部門、醫(yī)療服務(wù)提供者和被保險(xiǎn)人提供了有力的支持，同時(shí)減少了工作人員的錄入量，增強(qiáng)了業(yè)務(wù)處理的自動(dòng)化程度，使工作效率得到了極大的提高。

智能化系統(tǒng)擁有科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。由于健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，在對(duì)被保險(xiǎn)人進(jìn)行核保時(shí)必須全方位的評(píng)估被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)，如：被保險(xiǎn)人保障水平、保險(xiǎn)信用記錄、過(guò)度利用傾向、收入水平、職業(yè)情況以及定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)行醫(yī)記錄等。通過(guò)科學(xué)地風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系能夠準(zhǔn)確全面地揭示被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)，為核保提供重要的參考信息，避免了被保險(xiǎn)人逆向選擇等風(fēng)險(xiǎn)，從而減少了保險(xiǎn)公司的損失。

智能化系能夠有效協(xié)調(diào)保險(xiǎn)人、被保險(xiǎn)人和醫(yī)療服務(wù)提供者三方關(guān)系，并能對(duì)就醫(yī)事件的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)被保險(xiǎn)人“無(wú)病看病、小病大看”，醫(yī)院過(guò)度提供醫(yī)療服務(wù)等風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)先進(jìn)的人工智能判斷技術(shù)，增強(qiáng)了業(yè)務(wù)處理自動(dòng)化的能力，可減輕核保、核賠業(yè)務(wù)人員的工作壓力，降低商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用；也可以提高工作效率。

智能化系統(tǒng)建成后，經(jīng)過(guò)一定時(shí)期的運(yùn)行，將積累大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可從大量的數(shù)據(jù)集合中有效發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的商業(yè)信息，同時(shí)因?yàn)橛辛俗銐虻臉颖緮?shù)據(jù)，從而為健康險(xiǎn)的費(fèi)率厘定提供重要依據(jù)。通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，保險(xiǎn)公司將逐步建立起自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，智能化系統(tǒng)積累的經(jīng)驗(yàn)將成為其他公司唯一無(wú)法趕超的“信息壁壘”。

由于各地醫(yī)療服務(wù)水平、基本醫(yī)療保障、疾病發(fā)生率等存在一定的差別，因此不能按照同一種模式對(duì)各地的健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理，智能化系統(tǒng)能對(duì)于不同類型的醫(yī)療服務(wù)、不同發(fā)展水平的地區(qū)，采取有針對(duì)性的管控，使得保險(xiǎn)公司可以根據(jù)當(dāng)?shù)氐木唧w情況，順利開展業(yè)務(wù)，擴(kuò)大市場(chǎng)，提高了管理效率，節(jié)約成本。

在處理健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)時(shí)，不僅數(shù)據(jù)量大，而且還需要綜合不同類型的數(shù)據(jù)，例如：在理賠時(shí)，除需要知道被保險(xiǎn)人的自身信息外，還需要知道就醫(yī)醫(yī)院，使用的藥品明細(xì)等信息。智能化系統(tǒng)能處理健康險(xiǎn)大量數(shù)據(jù)要求，協(xié)調(diào)各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從而提高了工作效率。

智能化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)大集中，能夠處理日益顯著的人口流動(dòng)問(wèn)題，真正支持商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品“全國(guó)聯(lián)保”，實(shí)現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)控制到人”。由于能更好地提供個(gè)性化的服務(wù)，從而提高了客戶的滿意度。從管理角度而言，數(shù)據(jù)集中充分體現(xiàn)了公司總部的監(jiān)管作用，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集，匯總和查詢，同時(shí)允許各分支公司在統(tǒng)一管理下的部分個(gè)性化。

此外，智能化系統(tǒng)必須具備良好的擴(kuò)展性，由于健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)在中國(guó)發(fā)展得非常迅速，新的需求、保險(xiǎn)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)規(guī)則不斷出現(xiàn)，具備良好擴(kuò)展性的系統(tǒng)可通過(guò)很少的調(diào)整，甚至是不作任何的調(diào)整就可以處理新的業(yè)務(wù)，從而極大地節(jié)省了保險(xiǎn)公司的運(yùn)營(yíng)成本。

案例：

太平洋補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)方案

全國(guó)基本醫(yī)療保險(xiǎn)辦法實(shí)施后，城鎮(zhèn)職工的基本醫(yī)療得到了保障。但是，由于基本醫(yī)療保險(xiǎn)只能解決參保人員的基本醫(yī)療需求，而不能解決勞動(dòng)者患重大疾病超過(guò)封頂線以上的醫(yī)療費(fèi)用負(fù)風(fēng)險(xiǎn)；加之參保人員的住院費(fèi)用是按比例報(bào)銷，職工個(gè)人負(fù)擔(dān)部分較重。因此，為化解參保人員患重大疾病的大額醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)，減輕其住院費(fèi)用負(fù)擔(dān)，太保壽險(xiǎn)在全國(guó)一些地區(qū)相繼推出了補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)。

有效監(jiān)管面臨挑戰(zhàn)

太平洋保險(xiǎn)壽險(xiǎn)總公司希望用一套健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)來(lái)統(tǒng)一管理全國(guó)各分支公司的補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。目前的情況是大部分的分支公司通過(guò)人工方式進(jìn)行核賠理算，帶來(lái)的問(wèn)題是顯而易見的，由于缺少自動(dòng)化導(dǎo)致工作效率低，容易出錯(cuò)，客戶從報(bào)案到得到理賠等待的時(shí)間長(zhǎng)，客戶滿意度差。而有些分支公司使用簡(jiǎn)單的系統(tǒng)進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，這些系統(tǒng)只針對(duì)當(dāng)?shù)氐臉I(yè)務(wù)而開發(fā)，因此可擴(kuò)展性差，無(wú)法滿足業(yè)務(wù)發(fā)展的要求，而且數(shù)據(jù)共享的難度大。由于各地健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)“各自為營(yíng)”，導(dǎo)致總公司無(wú)法直接取得業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，因此很難進(jìn)行有效的監(jiān)管。

與此同時(shí)，要開發(fā)一套統(tǒng)一的、集中式的健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，業(yè)務(wù)存在地區(qū)差異。由于各地醫(yī)療服務(wù)水平、基本醫(yī)療保障、疾病發(fā)生率等存在一定的差別，太保各分支公司在開展健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)時(shí)必須要結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，這使得各地協(xié)議書的內(nèi)容存在一定的區(qū)別，因此系統(tǒng)必須有足夠的靈活度以覆蓋絕大部分的健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)。其次，各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。例如，針對(duì)同一種藥品，各地的命名可能是不同的，因此沒有一套標(biāo)準(zhǔn)來(lái)規(guī)范諸如藥品、疾病、診療項(xiàng)目、服務(wù)項(xiàng)目等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)交換無(wú)法進(jìn)行。最后，建立數(shù)據(jù)接口存在客觀條件的限制。目前，同醫(yī)院建立數(shù)據(jù)接口由于客觀條件限制，無(wú)法實(shí)現(xiàn)。而同社保間的數(shù)據(jù)接口，由于各地社保的數(shù)據(jù)格式不一致，因此系統(tǒng)必須能處理各種不同的數(shù)據(jù)格式。

集中式解決方案

該系統(tǒng)是一套采用B/S結(jié)構(gòu)的集中式系統(tǒng)，所有的數(shù)據(jù)都存放在太保壽險(xiǎn)總公司，從而很好地解決了數(shù)據(jù)集中的問(wèn)題，提高了管理效率。

該系統(tǒng)最大的四個(gè)特色是靈活的責(zé)任管理、標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療字典、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)交互和復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。首先在本系統(tǒng)中通過(guò)責(zé)任管理，可以方便地設(shè)置、修改保險(xiǎn)責(zé)任，并可針對(duì)保險(xiǎn)責(zé)任設(shè)置對(duì)應(yīng)理算公式。在新建保單時(shí)，可以靈活選擇與之相匹配的理算公式。其次，系統(tǒng)建立了標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療字典，包括：藥品、疾病、診療項(xiàng)目、服務(wù)項(xiàng)目、醫(yī)院信息、社保機(jī)構(gòu)。根據(jù)太保健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)的實(shí)際情況，疾病使用ICD9編碼。藥品以上海市衛(wèi)生局HIS系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)代碼為基礎(chǔ)，編碼時(shí)將藥品分為化學(xué)藥品及中成藥兩大類，化學(xué)藥品以藥品用途分類為主，中成藥按藥理作用進(jìn)行分類；所有藥品，以一物一碼為原則。診療項(xiàng)目、服務(wù)項(xiàng)目則使用太保提供的編碼。通過(guò)同各地的數(shù)據(jù)建立對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的交換。第三，系統(tǒng)同社保間建立了數(shù)據(jù)接口，方便地導(dǎo)入被保險(xiǎn)人的醫(yī)療費(fèi)用信息。通過(guò)其它的數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)批量導(dǎo)入客戶信息及藥品、疾病等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)了對(duì)被保險(xiǎn)人醫(yī)療費(fèi)用的監(jiān)控，大大降低了工作人員的錄入量。最后，系統(tǒng)可處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，在案件內(nèi)部的邏輯關(guān)系中，可實(shí)現(xiàn)在一個(gè)案件下的多次報(bào)案，多次立案，多次理算，多次給付。在協(xié)議書同保單的關(guān)系中，可實(shí)現(xiàn)一份協(xié)議書下對(duì)應(yīng)多個(gè)保單，而每份保單又可對(duì)應(yīng)一個(gè)投保人及多個(gè)被保險(xiǎn)人。

此外系統(tǒng)記錄被保險(xiǎn)人從報(bào)案、回訪、立案、資料處理、調(diào)查、理算到賠付的所有信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)被保險(xiǎn)人就醫(yī)事件的監(jiān)控。

理算時(shí)，系統(tǒng)根據(jù)一定的規(guī)則自動(dòng)計(jì)算進(jìn)入保險(xiǎn)責(zé)任的理算金額，并根據(jù)影響理算的各種因素，如：基本醫(yī)療部分的理賠情況、免賠額等，自動(dòng)計(jì)算出理算結(jié)果。降低了錯(cuò)誤的概率，極大提高了工作效率。

為了能適應(yīng)各類核賠流程，系統(tǒng)使用強(qiáng)大而靈活的工作流，通過(guò)設(shè)置核賠規(guī)則，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)核賠流程。

客戶收益

盡管該系統(tǒng)命名為補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)理賠系統(tǒng)，但由于設(shè)計(jì)合理根據(jù)太保健康險(xiǎn)的實(shí)際情況，充分考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，因此通過(guò)簡(jiǎn)單調(diào)整即可適應(yīng)80％的太保健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)。這樣一來(lái)，一方面實(shí)現(xiàn)了太保壽險(xiǎn)總公司使用一套健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)來(lái)統(tǒng)一管理全國(guó)各分支公司的補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，另一方面也為今后的擴(kuò)展奠定了基礎(chǔ)。由于是一套集中式的系統(tǒng)，太保壽險(xiǎn)總公司可以實(shí)時(shí)地取得業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從而對(duì)健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)的監(jiān)管更高效，更有力。

各地分支公司使用該系統(tǒng)后，工作效率大為提高，節(jié)約了人力成本，縮短了理賠時(shí)間，提高了客戶的滿意度。更為重要的是，該系統(tǒng)能幫助太保壽險(xiǎn)更好地規(guī)范補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)的業(yè)務(wù)，使補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)能夠健康地發(fā)展。

個(gè)人健康管理系統(tǒng)

■肖樺

個(gè)人健康管理在國(guó)外的商業(yè)化應(yīng)用已有20多年。由于醫(yī)療費(fèi)用的不斷增加及人們對(duì)健康需求意識(shí)的改變，保險(xiǎn)公司及企業(yè)紛紛采用此類服務(wù)，通過(guò)改善健康預(yù)防疾病來(lái)降低醫(yī)療費(fèi)用。它不但能有效地調(diào)動(dòng)個(gè)人在改善自身健康過(guò)程中的積極性，同時(shí)也能更準(zhǔn)確地篩選高危人群從而增加預(yù)防措施的針對(duì)性。由此，保險(xiǎn)公司可以更準(zhǔn)確地衡量被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)，為厘定費(fèi)率搜集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。被保險(xiǎn)人一方面獲得了增值服務(wù)，另一方面也能有針對(duì)性地采取措施預(yù)防疾病從而降低醫(yī)療費(fèi)用。

KYN是個(gè)人健康管理服務(wù)項(xiàng)目之一。它是英文knowyournumber的縮寫，即知道你的數(shù)字。KYN是根據(jù)美國(guó)及中國(guó)有關(guān)科研機(jī)構(gòu)多年合作的成果，在美國(guó)成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)流行病學(xué)調(diào)研結(jié)合中國(guó)人群疾病發(fā)生的特點(diǎn)而設(shè)計(jì)的。其目的是通過(guò)收集生物學(xué)信息(包括身高、體重、年齡到血糖、血脂、膽固醇水平等各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)，也包括食物攝入量、吸煙量、體力活動(dòng)等生活方式有關(guān)的信息)，對(duì)慢性病進(jìn)行危險(xiǎn)評(píng)價(jià)。以控制危險(xiǎn)因素為目標(biāo)，從而達(dá)到減少疾病發(fā)生機(jī)率與控制疾病進(jìn)展的目的。

KYN項(xiàng)目有三個(gè)組成部分：1、個(gè)人健康信息管理系統(tǒng)，即收集和管理個(gè)人健康信息，對(duì)服務(wù)對(duì)象目前和將來(lái)的健康及疾病的危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)、跟蹤并進(jìn)行健康行為指導(dǎo)；2、個(gè)人健康評(píng)價(jià)系統(tǒng)，主要包括一系列的疾病危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)方法，用以確定個(gè)人患慢性疾病的危險(xiǎn)程度及發(fā)展趨勢(shì)；3、個(gè)人健康改善的行動(dòng)計(jì)劃及指南，即通過(guò)健康管理的辦法對(duì)不同危險(xiǎn)因素進(jìn)行控制，實(shí)施個(gè)人化的健康促進(jìn)，最終達(dá)到預(yù)防及控制發(fā)病、改善健康、減少醫(yī)療費(fèi)用的目的。

第8篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

兩年前，當(dāng)講到無(wú)人駕駛、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)，我們可能要說(shuō)那些都是五十年后的事。今天我們卻發(fā)現(xiàn)這些技術(shù)不再遙不可及，甚至已經(jīng)“沖”進(jìn)了生活：谷歌無(wú)人駕駛汽車一年前的今天就已經(jīng)跑了160萬(wàn)公里，并保持每天模擬駕駛483萬(wàn)公里(北京到上海2，000個(gè)來(lái)回)；Tesla電動(dòng)車的最新版已經(jīng)具有了輔助自動(dòng)駕駛功能；人工智能棋手AlphaGo已經(jīng)打敗人類最優(yōu)秀的圍棋手，每天還能練習(xí)100萬(wàn)盤以上，把人類甩得越來(lái)越遠(yuǎn)。

事實(shí)證明，技術(shù)的更新速度永遠(yuǎn)比你想的更快！但是，當(dāng)感嘆技術(shù)的飛速進(jìn)步，當(dāng)憧憬技術(shù)改變生活時(shí)，你又是否準(zhǔn)備好迎接這些技術(shù)給生活、制度和文化帶來(lái)的巨大影響？你是恐懼工作被機(jī)器代替？是否為多活20年做好準(zhǔn)備？我們的法律和制度是否準(zhǔn)備好迎接機(jī)器人、解決無(wú)人駕駛帶來(lái)的權(quán)責(zé)問(wèn)題？

這些問(wèn)題離我們的距離就像新技術(shù)一樣，看似遙遠(yuǎn)實(shí)則就在眼前。理解未來(lái)十年即將改變生產(chǎn)、消費(fèi)、社會(huì)生活的顛覆性技術(shù)，思考技術(shù)革新帶來(lái)的巨大顛覆，制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略是我們當(dāng)下就該做的。

四大顛覆性技術(shù)

當(dāng)下來(lái)看，未來(lái)10年典型的顛覆性技術(shù)至少來(lái)自四大方面：人工智能、新材料、基因工程和分享經(jīng)濟(jì)。之所以稱之為顛覆性技術(shù)，是因?yàn)楝F(xiàn)在的生活方式和理念都有可能將被這些技術(shù)極大地改變甚至顛覆。

1、人工智能。由人工智能技術(shù)衍生的機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)將致力于智能化提升人類生產(chǎn)生活效率，將人從繁重勞動(dòng)中解放出來(lái)，尋求更高層次的需求。

——機(jī)器人技術(shù)：主要包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)和家庭機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人造就了“黑燈工廠”，即不需開燈的全機(jī)器人工廠；農(nóng)業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高度機(jī)械自動(dòng)化；醫(yī)學(xué)上，達(dá)芬奇機(jī)器人已經(jīng)能幫助醫(yī)生完成更高質(zhì)量、低創(chuàng)傷的手術(shù)，且能進(jìn)行遠(yuǎn)程操作；家庭生活中，多款家庭機(jī)器人已經(jīng)出現(xiàn)，比如日本的Pepper機(jī)器人，能夠幫助看家、與你聊天、陪小孩學(xué)習(xí)等等。

——自動(dòng)駕駛技術(shù)：自動(dòng)駕駛采用了人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、激光雷達(dá)、機(jī)器對(duì)機(jī)器通信等高精尖技術(shù)，并已實(shí)現(xiàn)部分商業(yè)化應(yīng)用。麥肯錫估計(jì)，自動(dòng)駕駛技術(shù)到2025年的經(jīng)濟(jì)規(guī)模將達(dá)到萬(wàn)億美元，降低交通事故每年將挽救3萬(wàn)-15萬(wàn)個(gè)生命，大幅降低汽車的廢氣排放達(dá)90%。自動(dòng)駕駛將幫我們社會(huì)實(shí)現(xiàn)更少的汽車，更高的效率，更清潔的環(huán)境。

——虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)：虛擬現(xiàn)實(shí)利用圖像識(shí)別和處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、360度攝像等技術(shù)旨在實(shí)現(xiàn)一種新的人與虛擬世界互動(dòng)的方式，可能成為計(jì)算機(jī)、手機(jī)之后下一個(gè)萬(wàn)億級(jí)別的平臺(tái)。虛擬現(xiàn)實(shí)包括三部分：硬件、平臺(tái)軟件和內(nèi)容，目前已經(jīng)有Oculus、HTC Vive等相對(duì)成熟的虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備商業(yè)化銷售。進(jìn)一步，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)也有望進(jìn)入我們的生活，帶給我們新的娛樂方式和大腦刺激，改變我們的生活方式。

2、新材料和儲(chǔ)能技術(shù)。由新材料技術(shù)衍生的太陽(yáng)能和風(fēng)能發(fā)電、儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展將改變世界能源格局，減少人類對(duì)化石能源的依賴，大幅改善環(huán)境質(zhì)量；

——太陽(yáng)能：隨著晶硅制造成本在過(guò)去十年大幅降低90%，太陽(yáng)能的發(fā)電成本相比于火力發(fā)電等傳統(tǒng)技術(shù)已經(jīng)有一定的競(jìng)爭(zhēng)力，未來(lái)在成本進(jìn)一步降低后有望取代火力發(fā)電成為主流發(fā)電模式。

——電池儲(chǔ)能技術(shù)：太陽(yáng)能、風(fēng)能，電動(dòng)車等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一直受制于儲(chǔ)能的瓶頸，即電池發(fā)展的瓶頸，因?yàn)榘l(fā)電和用電、充電和用電的時(shí)間差問(wèn)題都需要儲(chǔ)能技術(shù)解決。目前新的技術(shù)已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室出現(xiàn)，氧化鋁電池、鋰氧電池、燃料電池等都可以實(shí)現(xiàn)電池效率的大幅提升，下一步的目標(biāo)是降低成本，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。電池成本如果大幅下降，電動(dòng)車行業(yè)直接受益，太陽(yáng)能和風(fēng)能發(fā)電的間歇性問(wèn)題也將獲得解決，清潔能源將可以提供持續(xù)穩(wěn)定的電力供應(yīng)。

3、基因工程。由基因工程衍生的基因檢測(cè)、基因修復(fù)、基因擦除等技術(shù)使得免疫治療，精準(zhǔn)化治療人類疾病和器官再造變得可能，從而大幅延長(zhǎng)人類的健康壽命。

——通過(guò)基因檢測(cè)技術(shù)，我們可以準(zhǔn)確地了解疾病的成因和個(gè)體潛在的患病概率，定制個(gè)性化藥物和治療方案。通過(guò)基因修復(fù)和擦除，許多遺傳病和癌癥等“不治之癥”也有了解決方案，人類壽命被延長(zhǎng)10年-20年并不是遙不可及的夢(mèng)想。除了醫(yī)療行業(yè)，農(nóng)業(yè)和食品行業(yè)也將受益于基因的定向修改而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量大幅增長(zhǎng)、營(yíng)養(yǎng)成分增加、有害的農(nóng)藥、化肥使用的大幅減少。

4、分享經(jīng)濟(jì)。由分享經(jīng)濟(jì)衍生的住房、汽車等個(gè)人物品分享將大幅降低了對(duì)人類對(duì)土地、房產(chǎn)、汽車的需求，提升資源利用效率。

——分享經(jīng)濟(jì)是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)高速發(fā)展的產(chǎn)物，陌生人之間“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的信息低成本共享已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。信息的共享可以讓資源獲得更有效利用。房屋、汽車、禮物等多種私有物品未來(lái)都會(huì)以共享模式存在，物品的固定持有成本將大幅下降，讓更多的人能夠享用這些資源。

簡(jiǎn)言之，新技術(shù)將大規(guī)模提升生產(chǎn)力，提高資源利用效率，將人從繁重的勞動(dòng)中解放，讓人類有更長(zhǎng)的壽命、更多的自由時(shí)間追求創(chuàng)造性、追求快樂、追求自我實(shí)現(xiàn)。

顛覆性技術(shù)帶來(lái)的重大影響

當(dāng)顛覆性技術(shù)到來(lái)，我們都在憧憬技術(shù)帶來(lái)的便捷，可隨之而來(lái)的對(duì)生活、對(duì)社會(huì)的巨大影響還沒有被廣泛認(rèn)知。我們需要也必須看清將要發(fā)生的變化，盡早做出戰(zhàn)略調(diào)整。

1、多個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)或遭遇顛覆

歷史上，技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的行業(yè)顛覆比比皆是：汽車在美國(guó)普及僅用13年，徹底讓馬車變成了娛樂項(xiàng)目，數(shù)碼相機(jī)10年時(shí)間就將膠片相機(jī)送進(jìn)博物館，有線電話取代了電報(bào)，智能手機(jī)取代固定電話等等。未來(lái)只會(huì)有更多顛覆技術(shù)出現(xiàn)，不思進(jìn)取的傳統(tǒng)行業(yè)必然受到?jīng)_擊甚至是被顛覆。

以太陽(yáng)能行業(yè)為例。特斯拉CEO馬斯克認(rèn)為這個(gè)世界不需要化石能源。在美國(guó)愛荷華州地圖上圈一小片地，鋪滿太陽(yáng)能電板，其發(fā)電量已經(jīng)足夠供應(yīng)全美國(guó)。實(shí)際上，根據(jù)國(guó)家能源局公布的數(shù)據(jù)，2015年中國(guó)全社會(huì)用電總量55，500億千瓦時(shí)(其中還包括了一部分在電力傳輸中的損耗)，而一平方米太陽(yáng)能板發(fā)電功率約140W，差不多7平方米的太陽(yáng)能電板功率就達(dá)到1kW，假設(shè)全年200有天光照，每天光照8小時(shí)，那么7個(gè)平米太陽(yáng)能電板一年發(fā)電量就達(dá)到1，600千瓦時(shí)，全中國(guó)一年用電總量需要35億個(gè)7平方米的太陽(yáng)能電板，也就是245億平方米，折合24，500平方公里，是中國(guó)國(guó)土面積的0.25%。換言之，1.5個(gè)北京市的面積鋪滿太陽(yáng)能電板就能供應(yīng)全中國(guó)所有用電。

即使是北京這樣的世界級(jí)大都市，鋪設(shè)面積不大的太陽(yáng)能板也能讓城市實(shí)現(xiàn)用電的“自給自足”。北京統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2015年北京地區(qū)總用電量約為952.7億千瓦時(shí)，按上面的計(jì)算需要約417平方公里的太陽(yáng)能板，占北京總面積的2.5%。如果所有的建筑的屋頂和外墻可以鋪滿足夠的太陽(yáng)能板，城市用電就再不需要“外援”。當(dāng)太陽(yáng)能電板成本進(jìn)一步下降(過(guò)去十年已經(jīng)下降90%)，發(fā)電效率進(jìn)一步提升，太陽(yáng)能發(fā)電取代污染較重的火力發(fā)電等傳統(tǒng)發(fā)電方式是大勢(shì)所趨，大規(guī)模遠(yuǎn)距離的電力輸送也變得不再必要。

再看電動(dòng)車行業(yè)，電動(dòng)車的硬件制造很簡(jiǎn)單，整車能動(dòng)部件只有18個(gè)，而一般汽車的能動(dòng)部件超過(guò)2，000個(gè)，當(dāng)電動(dòng)車進(jìn)一步普及，不僅是汽車制造和銷售企業(yè)受到?jīng)_擊，配套的零部件生產(chǎn)行業(yè)也將逐漸凋零，推而廣之，與石油相關(guān)的產(chǎn)業(yè)也岌岌可危。

此外，F(xiàn)acebook推行的太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)、谷歌正在實(shí)驗(yàn)的平流層熱氣球和低軌道通信衛(wèi)星等將把互聯(lián)網(wǎng)信號(hào)帶到世界各地。未來(lái)，電信服務(wù)、通信塔公司和有線電視等行業(yè)勢(shì)必將被“天空飄來(lái)的Wifi信號(hào)”部分取代甚至徹底顛覆，傳統(tǒng)通信行業(yè)已經(jīng)失去了短信業(yè)務(wù)，正逐漸失去聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，未來(lái)甚至失去通話業(yè)務(wù)。

其他可能被顛覆的行業(yè)：虛擬現(xiàn)實(shí)沖擊傳統(tǒng)娛樂業(yè)，因?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)能比傳統(tǒng)娛樂(如電影，電視，賭場(chǎng))帶來(lái)更多的娛樂刺激；分享經(jīng)濟(jì)將沖擊酒店業(yè)以及房屋建筑業(yè)；大數(shù)據(jù)分析將代替一般的咨詢、商業(yè)分析和廣告業(yè)；基因工程個(gè)性化制藥代替?zhèn)鹘y(tǒng)制藥業(yè)等等。

2、機(jī)器代替人工，但人類不會(huì)失業(yè)

機(jī)器人，特別是工業(yè)機(jī)器人早已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用在企業(yè)生產(chǎn)中，全世界的工業(yè)制造商無(wú)一不力推工廠機(jī)器人化以提升效率，降低成本。根據(jù)近期波士頓咨詢公司的《工業(yè)4.0未來(lái)生產(chǎn)力與制造業(yè)發(fā)展前景》報(bào)告，未來(lái)5-10年，工業(yè)4.0技術(shù)(自動(dòng)化為核心)將幫助制造業(yè)生產(chǎn)效率提升15%-25%。這意味著什么？更多的機(jī)器，更少的人工。而且，機(jī)器代替一般人工未來(lái)會(huì)變得越來(lái)越快。

今天，亞馬遜用15萬(wàn)員工加無(wú)數(shù)的機(jī)器人打造的倉(cāng)庫(kù)每年已經(jīng)可以處理價(jià)值約1，000億美元的自營(yíng)訂單還有1，000億美元的第三方訂單，而沃爾瑪雇傭超過(guò)200萬(wàn)人實(shí)現(xiàn)的交易額也不到5，000億美元。雖然二者的模式有不同，但機(jī)器人對(duì)亞馬遜的巨大好處已經(jīng)是顯而易見。如果未來(lái)沃爾瑪?shù)挠唵味嫁D(zhuǎn)向亞馬遜，這200萬(wàn)的員工出路何在呢？簡(jiǎn)單、重復(fù)性工作是機(jī)器人的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，人無(wú)法與不吃不喝、二十四小時(shí)工作(甚至不用開燈)、不要工資、出錯(cuò)率極低的機(jī)器人競(jìng)爭(zhēng)。

即使是技術(shù)含量相對(duì)較高的工作，也因?yàn)闄C(jī)器變得更智能而有被取代的危險(xiǎn)：智能醫(yī)療24小時(shí)搜集人的所有體征，數(shù)據(jù)中心處理后機(jī)器給出應(yīng)對(duì)建議；無(wú)人駕駛汽車取代司機(jī)上路5年內(nèi)就可能發(fā)生；在線課堂讓名師有幾百萬(wàn)的學(xué)生，社會(huì)對(duì)普通教師的需求可能減少；達(dá)芬奇機(jī)器人已經(jīng)能對(duì)人體在狹小空間實(shí)現(xiàn)縫合，實(shí)現(xiàn)了人類醫(yī)生做不到的手術(shù)方式；智能的程序也能替代程序員編寫一部分電腦程序。

機(jī)器人將人類從一般工作中解放出來(lái)，并不意味著人類的失業(yè)。就像富人常常比窮人忙，當(dāng)人們不需要為基本生機(jī)而忙碌時(shí)，世界也許變得更加平等。人們將有更多的時(shí)間開發(fā)自己的興趣，從事更具創(chuàng)造性的工作。智能化也促使服務(wù)行業(yè)把服務(wù)質(zhì)量提升到個(gè)性化服務(wù)的全新水準(zhǔn)，讓機(jī)器難以企及。雖然機(jī)器擁有超人的智力，但其很難擁有人類意志和創(chuàng)造力?？傊畽C(jī)器化會(huì)部分代替人工，也會(huì)給人更多的時(shí)間去參與到更有創(chuàng)造力和高質(zhì)量的工作中。

3、新的交通方式將使環(huán)境大幅改善

過(guò)去幾年，我們的生存環(huán)境受到嚴(yán)重威脅。以北京為例，根據(jù)北京市環(huán)保局的數(shù)據(jù)，2015年北京空氣質(zhì)量不達(dá)標(biāo)天數(shù)達(dá)到179天，占全年總天數(shù)的49%，而重度污染天數(shù)更是達(dá)到46天。空氣污染背后的重要原因之一就是機(jī)動(dòng)車尾氣排放，而且過(guò)量的汽車也造成了交通擁堵。

現(xiàn)在，電動(dòng)車、自動(dòng)駕駛、分享技術(shù)有望合力改變這一情況，輔助自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)上路。通過(guò)圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，自動(dòng)駕駛車能大幅提高車資源的利用效率，減少社會(huì)汽車保有量。有研究表明，目前平均一輛汽車超過(guò)95%時(shí)間都在停車位上，普及汽車共享可以使汽車保有量減少70%。空氣質(zhì)量將因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的普及而大幅改善，交通擁堵問(wèn)題也將徹底解決。

如果進(jìn)一步推進(jìn)，將電動(dòng)車、自動(dòng)駕駛和共享經(jīng)濟(jì)模式完美結(jié)合應(yīng)用到個(gè)人出行、公共交通上，我們的出行方式將變得簡(jiǎn)潔而舒適。個(gè)人出行方面，通過(guò)數(shù)據(jù)共享和處理獲得個(gè)人的出行需求，高鐵或飛機(jī)提供長(zhǎng)途目的地之間的跨越，自動(dòng)駕駛車提供精確的本地送達(dá)，實(shí)現(xiàn)“長(zhǎng)途快速”與“短途精準(zhǔn)”結(jié)合的最有效率的交通模式。因?yàn)樽詣?dòng)駕駛和共享大幅增進(jìn)了汽車使用效率，汽車的保有成本大幅降低，從而使更廣大的民眾用得起車。

作為分享經(jīng)濟(jì)的代表，滴滴模式大幅度地提升了城市出租車的使用效率，同樣如果滴滴模式能夠應(yīng)用于貨物運(yùn)輸，將可大幅度地提升運(yùn)載效率，避免貨車空載，極大降低物流成本和道路使用頻率。如果公交巴士能夠利用人們出行的大數(shù)據(jù)，定向分析密集人群出行的時(shí)間、地段，有針對(duì)性地安排公交發(fā)車時(shí)間、頻率和路線，使得每一輛公交車既不超載也不空跑，將極大提升城市道路使用效率、公共交通運(yùn)輸效率和公共交通該服務(wù)質(zhì)量。

4、長(zhǎng)壽社會(huì)到來(lái)，現(xiàn)有養(yǎng)老體系難以支撐

過(guò)去100年，人類平均壽命從不到50歲大幅提升到70-80歲，中國(guó)今天的人均壽命是76歲，而日本平均壽命已經(jīng)達(dá)到86歲，可見未來(lái)中國(guó)的人均壽命還會(huì)大幅拉長(zhǎng)。人類長(zhǎng)壽主要?dú)w功于醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步，例如抗生素的發(fā)明解決了人類炎癥難治的問(wèn)題，延長(zhǎng)了人類壽命。今天，人類面對(duì)的不治之癥是癌癥，通過(guò)基因工程，癌癥被攻克已經(jīng)可以期待，人類的健康壽命將進(jìn)一步延長(zhǎng)。

但是，我們的社會(huì)養(yǎng)老體系還沒準(zhǔn)備好迎接這一天的到來(lái)。當(dāng)下的社會(huì)保障和養(yǎng)老體系支持70-80歲的平均壽命都存在困難，倘若壽命再延長(zhǎng)10-20年，甚至30-40年，養(yǎng)老體系將無(wú)力支撐巨大的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，養(yǎng)老金將被掏空，保險(xiǎn)公司也可能破產(chǎn)，退休制度甚至家庭體系都需要重新構(gòu)建。

5、基本生活用品公共事業(yè)化，供給社會(huì)轉(zhuǎn)向消費(fèi)社會(huì)

技術(shù)的進(jìn)步將極大提高生產(chǎn)力，并帶領(lǐng)我們走向充分供給社會(huì)，即消費(fèi)社會(huì)，以消費(fèi)定生產(chǎn)。這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)在一些地區(qū)發(fā)生并將逐步擴(kuò)大到全世界。我們會(huì)質(zhì)疑為什么全球的量化寬松短期無(wú)法解決經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題？因?yàn)榱炕瘜捤纱蠖喟l(fā)生在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，而且資本大都流向了掌握更多社會(huì)資源的供給方，而不是消費(fèi)者。如果在過(guò)去，更多的資金會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)供給，民眾有更多的消費(fèi)選擇，經(jīng)濟(jì)將獲得發(fā)展?？墒牵裉煳覀兊囊率匙⌒幸呀?jīng)得到充分的滿足，基本生活用品包括房屋、糧食和汽車都處于過(guò)剩狀態(tài)。這種狀態(tài)下，再刺激供給已經(jīng)沒有太大意義，如何能刺激消費(fèi)才是待解決的問(wèn)題。供給過(guò)剩的本質(zhì)原因是：技術(shù)已經(jīng)推動(dòng)生產(chǎn)力大幅提高，超越了人類生物性消費(fèi)需求。當(dāng)基本生活資料獲得極大滿足，消費(fèi)必從基本消費(fèi)向高層次的精神消費(fèi)進(jìn)行轉(zhuǎn)型。

未來(lái)，將是充分供給和按需消費(fèi)的社會(huì)。我們的消費(fèi)將由基本的生活消費(fèi)走向更豐富的健康消費(fèi)、信息消費(fèi)、娛樂消費(fèi)。其中信息消費(fèi)已經(jīng)成為主流：美國(guó)人平均每天要在Facebook上花費(fèi)進(jìn)50分鐘的時(shí)間，中國(guó)人平均每天閱讀微信的時(shí)間也超過(guò)40分鐘，我們已經(jīng)把大把的時(shí)間花在了信息消費(fèi)上。我們也看到更多人娛樂方式已經(jīng)從餐桌聚會(huì)變成了公園健步走。

6、消費(fèi)觀從“擁有”到“使用”轉(zhuǎn)化

分享經(jīng)濟(jì)是技術(shù)，更是一種理念，這種理念在當(dāng)下逐漸流行。舉例來(lái)講，許多生活用品如嬰兒床在我們的一生中只需要用一段時(shí)間，用過(guò)后就變得“棄之可惜，留之無(wú)用”。如果能有機(jī)會(huì)分享給其他人，既收獲經(jīng)濟(jì)的回報(bào)和快樂，還能物盡其用，何樂而不為呢？Uber、Airbnb、滴滴等獨(dú)角獸企業(yè)正是因?yàn)榉窒砀拍疃l(fā)，也因?yàn)榉窒矶屬Y源利用效率提升。

分享的理念將極大改變我們的衣食住行習(xí)慣：租房代替買房、打車代替買車、廚藝可以分享、寵物可以共養(yǎng)、禮物可以二次贈(zèng)送等等。分享經(jīng)濟(jì)將大幅降低人類對(duì)自然的索求，最大化地提升現(xiàn)有資源的利用效率。但是“分享”理念可能會(huì)讓房地產(chǎn)市場(chǎng)火爆難以為繼，汽車行業(yè)增長(zhǎng)不再，與之配套的傳統(tǒng)制造業(yè)也難以幸免。《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道稱，Uber進(jìn)入紐約市場(chǎng)后，當(dāng)?shù)爻鲎廛嚺普盏膬r(jià)格下降了約25%，而Airbnb進(jìn)入德克薩斯州后對(duì)當(dāng)?shù)鼐频晔杖氘a(chǎn)生了負(fù)面影響。可見，在美國(guó)這樣一個(gè)高度市場(chǎng)化的國(guó)家，分享經(jīng)濟(jì)對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)形態(tài)的沖擊也是巨大的。事實(shí)上，分享經(jīng)濟(jì)邁入大類家庭資產(chǎn)，比如房屋和汽車，其產(chǎn)生作用不僅僅是物質(zhì)的使用效率的提升，還有提升社會(huì)平等帶來(lái)的社會(huì)和諧。

7、能源結(jié)構(gòu)巨變將改變地緣政治格局

毫無(wú)疑問(wèn)，以石油為代表的化石能源的地理分布極大影響了世界地緣政治格局：中東、北亞、俄羅斯、非洲和南美洲都是極大依賴化石能源出口的地區(qū)。未來(lái)清潔能源和儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展將極大減少人類對(duì)化石能源的依賴，轉(zhuǎn)而使用清潔可再生的風(fēng)能、太陽(yáng)能，“控制石油就能控制世界”將變成過(guò)去時(shí)。這種能源結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)將對(duì)國(guó)家戰(zhàn)略產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響：中東、馬六甲海峽等因?yàn)槭蜕a(chǎn)和運(yùn)輸而繁榮起來(lái)的地區(qū)將面臨巨大經(jīng)濟(jì)下行壓力，戰(zhàn)略地位和價(jià)值將直線下降。如果這些地區(qū)不能快速擺脫對(duì)資源的依賴，區(qū)域經(jīng)濟(jì)將面臨嚴(yán)峻形勢(shì)。

8、高素質(zhì)的人才才是未來(lái)的資源

當(dāng)傳統(tǒng)資源走向末路，新資源將成為各國(guó)戰(zhàn)略上的必爭(zhēng)之地。這個(gè)新資源就是高素質(zhì)的人才，因?yàn)楦哔|(zhì)量的人才是推動(dòng)技術(shù)變革的原動(dòng)力。十幾年來(lái)谷歌為什么一直被認(rèn)為是最具創(chuàng)新力的科技公司？因?yàn)楣雀枰恢痹谖澜缱顑?yōu)秀的IT和互聯(lián)網(wǎng)人才加入，并營(yíng)造出重視自由創(chuàng)新的工作環(huán)境。根據(jù)Linkedin的全球最受歡迎雇主榜單，谷歌連續(xù)多年占據(jù)榜首。

新資源與傳統(tǒng)資源有一個(gè)不同，即新資源流動(dòng)性極強(qiáng)：任何國(guó)家都只能吸引人才，而不能“鎖住”人才。人才的競(jìng)爭(zhēng)將是教育體制的競(jìng)爭(zhēng)和社會(huì)體制的競(jìng)爭(zhēng)。

如何應(yīng)對(duì)顛覆性技術(shù)帶來(lái)的變化？

國(guó)家之間的競(jìng)爭(zhēng)歸根結(jié)底是對(duì)資源的爭(zhēng)奪，過(guò)去是石油，未來(lái)是技術(shù)，是人才，所以我們首先要做的就是吸引人才，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)政策促進(jìn)技術(shù)推廣、支持創(chuàng)新并提前制定對(duì)策以應(yīng)對(duì)即將到來(lái)的社會(huì)變革。

1、建立吸引創(chuàng)新型人才的環(huán)境

建立吸引人才的環(huán)境是我們一直以來(lái)的努力方向。營(yíng)造優(yōu)越的工作環(huán)境和生活待遇，給人才充分的信任和自主權(quán)，通過(guò)法律保障人才創(chuàng)新成果將有助于吸引創(chuàng)新型人才。

首先，科技的邊界是由極少數(shù)頂尖人才開拓的，一個(gè)頂尖人才的價(jià)值難以用一般人才的數(shù)量來(lái)代替。頂尖人才需要的不僅僅是良好的薪資和生活待遇，還有更重要的成就理想的環(huán)境和機(jī)會(huì)。對(duì)于頂尖人才的理想抱負(fù)，我們要給予充分的尊重，并盡可能地提供支持，包括給予充分權(quán)力按照人才自有標(biāo)準(zhǔn)組建團(tuán)隊(duì)，建立對(duì)人才的長(zhǎng)期考核機(jī)制而不受短期論文或?qū)＠麛?shù)量的限制等。

其次，技術(shù)創(chuàng)新不是按部就班的工作，而是需要靈感的自由迸發(fā)，我們應(yīng)該給予人才充分的信任，鼓勵(lì)其自主性和能動(dòng)性。比如，谷歌就鼓勵(lì)員工每周拿出20%的時(shí)間去自主創(chuàng)造自己感興趣的項(xiàng)目，最后我們發(fā)現(xiàn)這20%的自由時(shí)間為谷歌帶來(lái)了許多創(chuàng)新產(chǎn)品：谷歌的簡(jiǎn)易VR設(shè)備Cardboard就是谷歌法國(guó)巴黎部門的兩位工程師用“20%時(shí)間”打造的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，今天該產(chǎn)品的銷量已經(jīng)超過(guò)500萬(wàn)。

最后，當(dāng)人才能夠做出前沿的創(chuàng)新成果，我們要以法律的形式對(duì)成果進(jìn)行保護(hù)。創(chuàng)新和專利是人才的努力成果和智慧結(jié)晶，是人才最珍視的東西，當(dāng)有不當(dāng)?shù)膶W(xué)術(shù)或商業(yè)行為侵犯了創(chuàng)新專利，我們的法律應(yīng)該給予創(chuàng)新成果以最大的保護(hù)，并嚴(yán)懲造假侵權(quán)的個(gè)人或機(jī)構(gòu)。只有這樣，創(chuàng)新人才才有動(dòng)力去發(fā)明創(chuàng)造。

2、培育創(chuàng)新精神與企業(yè)家精神需要從基礎(chǔ)教育開始并貫穿始終

創(chuàng)業(yè)精神是從小培養(yǎng)的，而不僅僅是大學(xué)畢業(yè)后通過(guò)創(chuàng)業(yè)來(lái)培養(yǎng)的。當(dāng)下，我們的教育體制可能過(guò)度強(qiáng)調(diào)知識(shí)的灌輸，忽略了創(chuàng)造性的引導(dǎo)。在互聯(lián)網(wǎng)普及的世界里，知識(shí)的獲取已經(jīng)變得便捷和免費(fèi)，政府和社會(huì)已經(jīng)意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，大力推行素質(zhì)教育改革，但目前的進(jìn)步顯然是不夠的。

必須明確，能夠推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)邊界的是這個(gè)社會(huì)上極少數(shù)的人，人口基數(shù)大并不是優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榻^大多數(shù)人并不會(huì)觸及創(chuàng)新邊界，反而可能排擠與眾不同的人才，拖技術(shù)發(fā)展的后腿。我們要做的不是讓每個(gè)人都創(chuàng)新，而是要提供制度上的保障以讓極少數(shù)與群體不同的人才能夠“存活”下來(lái)，能夠發(fā)揮自己的天賦去推動(dòng)邊界，而不是因?yàn)榇笕后w的同化和排擠喪失了創(chuàng)新天賦。我們的社會(huì)能否使像蘋果前CEO喬布斯，Tesla的CEO馬斯克這樣的天才成功？我們需要做的就是創(chuàng)造一個(gè)讓天才的天賦得以發(fā)揮的制度和氛圍。

從義務(wù)教育開始，我們的教育就應(yīng)該強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維和創(chuàng)造力，包括區(qū)分事實(shí)和觀點(diǎn)的能力、科學(xué)研究方法的學(xué)習(xí)、將理論知識(shí)應(yīng)用到解決實(shí)際問(wèn)題的能力等等。這些思維方式需要從小培養(yǎng)，并將影響個(gè)體的長(zhǎng)期發(fā)展?jié)摿ΑＴ诟叩冉逃A段，我們的教育應(yīng)該尊重學(xué)生的興趣選擇，給學(xué)生選擇方向的自由和充分發(fā)揮天賦的機(jī)會(huì)，鼓勵(lì)學(xué)生敢于提出質(zhì)疑和挑戰(zhàn)權(quán)威，并提出完整論證。此外，在這樣一個(gè)“大眾創(chuàng)業(yè)，萬(wàn)眾創(chuàng)新”的時(shí)代，任何對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息的限制對(duì)科學(xué)研究和創(chuàng)新不利。

3、合理利用稅收政策調(diào)節(jié)收入與生產(chǎn)，鼓勵(lì)使用新技術(shù)

我們的政府政策對(duì)社會(huì)的影響很大，如果能夠合理使用政策引導(dǎo)新技術(shù)發(fā)展，我們的進(jìn)步速度和幅度將遠(yuǎn)超其它國(guó)家。國(guó)家對(duì)新能源汽車的補(bǔ)貼就是鼓勵(lì)使用新技術(shù)的例證，也正受益于此政策，中國(guó)的電動(dòng)車行業(yè)在過(guò)去一年實(shí)現(xiàn)了飛速增長(zhǎng)。根據(jù)中國(guó)工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)司的數(shù)據(jù)，2015年中國(guó)累計(jì)生產(chǎn)新能源汽車37.90萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng)4倍，其中純電動(dòng)車產(chǎn)量達(dá)到29.07萬(wàn)輛，而全世界最好的電動(dòng)車廠商特斯拉去年的產(chǎn)量也僅有5萬(wàn)輛，我們?nèi)〉玫某晒€是有目共睹的。

此外，像機(jī)器人、生物技術(shù)、信息技術(shù)等領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)也獲得了國(guó)家相應(yīng)的支持或地方的稅收減免，政府機(jī)關(guān)還有對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)品的采購(gòu)政策促進(jìn)新產(chǎn)品、新技術(shù)的應(yīng)用。在配套法規(guī)和監(jiān)督落實(shí)的情況下，財(cái)稅政策的大力支持無(wú)疑會(huì)為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入強(qiáng)心劑。

4、法律制度等方面的建設(shè)需要與技術(shù)的發(fā)展齊頭并進(jìn)

技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)觸及了許多法律和政策的模糊區(qū)域，比如無(wú)人車出現(xiàn)事故如何問(wèn)責(zé)，無(wú)人機(jī)應(yīng)該如何規(guī)范“上路”，全球的低空Wifi信號(hào)覆蓋是否合法，Uber是否涉及黑車等等。這些情況的出現(xiàn)不是因?yàn)榉刹煌晟?，而是以前的法律和政策制定者根本無(wú)法預(yù)知變革到來(lái)得如此之快。法律和制度的建設(shè)應(yīng)該跟上技術(shù)的進(jìn)步，讓技術(shù)更好地造福社會(huì)。也只有法律跟得上，明確了技術(shù)的“自有地”和“禁區(qū)”，技術(shù)發(fā)展的方向才更能得以明確。比如無(wú)人機(jī)的立法，中國(guó)有目前世界最好的無(wú)人機(jī)企業(yè)之一大疆無(wú)人機(jī)，但中國(guó)的無(wú)人機(jī)應(yīng)用仍落后美國(guó)。因?yàn)橄嚓P(guān)法律沒有跟上技術(shù)的進(jìn)步。無(wú)人機(jī)企業(yè)批準(zhǔn)、無(wú)人機(jī)的注冊(cè)、飛行高度范圍、距離的限制、事故責(zé)任等都需要明確的法律規(guī)定。沒有這些法律，無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)始終在“灰色地帶”，不可能健康、快速的發(fā)展。

除了以上問(wèn)題，即將發(fā)生的技術(shù)變革還將帶來(lái)更多更復(fù)雜的問(wèn)題：智能機(jī)器人的身份和責(zé)任問(wèn)題，長(zhǎng)壽社會(huì)帶來(lái)的養(yǎng)老金不足問(wèn)題，是否延遲退休問(wèn)題，基因技術(shù)使用道德范疇問(wèn)題等等。這要求我們的政策制定者不僅要跟得上時(shí)代步伐，而且要能預(yù)判到未來(lái)趨勢(shì)，合理地制定政策法規(guī)明確技術(shù)未來(lái)發(fā)展的方向。

第9篇：人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范文

作者：黃德有，林志，夏毓榮，易珺

【摘要】 構(gòu)建基于人工免疫系統(tǒng)及其相關(guān)的免疫算法的公共衛(wèi)生信息智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提出一個(gè)基于免疫算法的數(shù)據(jù)處理流程，并對(duì)該系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)行了初步的探討。

【關(guān)鍵詞】 公共衛(wèi)生；人工免疫；信息系統(tǒng)；智能監(jiān)測(cè)

近幾年國(guó)內(nèi)爆發(fā)多起突發(fā)性公共衛(wèi)生事件，暴露了我國(guó)公共衛(wèi)生發(fā)展滯后、應(yīng)急機(jī)制不健全、組織指揮不統(tǒng)一、信息渠道不暢通等一系列問(wèn)題，也凸現(xiàn)了我國(guó)突發(fā)公共衛(wèi)生事件信息系統(tǒng)尚不完，主要表現(xiàn)在:①日常疾病監(jiān)測(cè)和報(bào)告系統(tǒng)的不完善。由于現(xiàn)有疾病監(jiān)測(cè)和報(bào)告系統(tǒng)的不完善，使政府部門無(wú)法及時(shí)收集、匯總、分析各地有關(guān)疾病的信息，不能正確認(rèn)識(shí)疾病的性質(zhì)和危害的嚴(yán)重性，造成決策滯后。②信息傳播網(wǎng)絡(luò)不通暢。公眾無(wú)法從權(quán)威渠道獲得信息，造成各種流言的傳播，甚至可能一起社會(huì)恐慌，影響正常的社會(huì)秩序。

衛(wèi)生信息系統(tǒng)的預(yù)警智能化、自動(dòng)化將極大程度上幫助政府和衛(wèi)生部門構(gòu)建應(yīng)對(duì)突發(fā)性公共衛(wèi)生事件的預(yù)警和快速反應(yīng)機(jī)制。公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測(cè)的研究也一度成為研究的熱點(diǎn)。

1人工免疫的發(fā)展和系統(tǒng)選擇的可行性

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)專家對(duì)生物免疫機(jī)制進(jìn)行了大量研究，提出了人工免疫的概念和一些對(duì)應(yīng)的免疫模型來(lái)解決各類計(jì)算機(jī)問(wèn)題。

1986年，F(xiàn)armer等人首先在工程領(lǐng)域提出免疫概念。1994年Bersini等指出免疫系統(tǒng)的一些性質(zhì)可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)科學(xué)的學(xué)習(xí)算法中［1］。1996年12月，在日本首次舉行了基于免疫性系統(tǒng)的國(guó)際專題討論會(huì)，首次提出“人工免疫系統(tǒng)”的概念。之后Timmis指出人工免疫系統(tǒng)是受理論生物學(xué)啟發(fā)而產(chǎn)生的計(jì)算機(jī)范式，它借鑒了免疫系統(tǒng)的功能、原理和模型并用于復(fù)雜問(wèn)題的解決［2］。人工免疫系統(tǒng)仿效生物免疫機(jī)制，發(fā)展出了很多新型信息處理方法，2000年De Castro等提出了aiNet網(wǎng)絡(luò)模型［3］，2001年Timmis等提出有限資源人工免疫系統(tǒng)［4］，2001年Watkins在 aiNet網(wǎng)絡(luò)模型和有限資源人工免疫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上提出了有限資源人工免疫分類器模型［4，5］，稱作為AIRS(artificialimmune recognition system)。這些模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)集合的聚類和過(guò)濾分析領(lǐng)域，取得很好的效果［5］，表明免疫系統(tǒng)可以作為一種優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)方法［6］。目前，人工免疫系統(tǒng)已發(fā)展成為計(jì)算智能研究中一個(gè)嶄新的分支，其應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)逐漸擴(kuò)展到了信息安全模式識(shí)別、智能優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)控制、故障診斷等諸多領(lǐng)域，顯示出人工免疫系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理和問(wèn)題求解能力，具有廣闊的研究前景。

對(duì)于公共衛(wèi)生信息智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，最基本的要求是要實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)智能化處理，系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)等一系列功能。而人工免疫系統(tǒng)的特點(diǎn)正好符合衛(wèi)生信息智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的功能要求。將人工免疫思想引進(jìn)衛(wèi)生監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中來(lái)，將人工免疫的理論與監(jiān)測(cè)預(yù)警的實(shí)踐相結(jié)合，是對(duì)現(xiàn)有衛(wèi)生監(jiān)測(cè)預(yù)警的一種新的探索和補(bǔ)充。

本文初步探討基于人工免疫的衛(wèi)生信息系統(tǒng)，將人工免疫系統(tǒng)的免疫識(shí)別，免疫克隆，免疫記憶等算法運(yùn)用到衛(wèi)生信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)的智能監(jiān)測(cè)預(yù)警，應(yīng)急方案的調(diào)用等功能。基于人工免疫的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)有分布性、靈活性、自適應(yīng)性和魯棒性等特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，是對(duì)現(xiàn)有預(yù)警機(jī)制的一種很好的補(bǔ)充，同時(shí)也是對(duì)衛(wèi)生信息監(jiān)測(cè)預(yù)警發(fā)展的一種新的思考與探討。

2基于人工免疫系統(tǒng)衛(wèi)生信息安全預(yù)警系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)的總體思想是通過(guò)監(jiān)測(cè)相關(guān)衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)的變化情況，在以人工免疫算法構(gòu)建的預(yù)警模型處理下，結(jié)合其他輔助決策，應(yīng)急系統(tǒng)等，來(lái)預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，并做出相應(yīng)的反應(yīng)及處理。系統(tǒng)監(jiān)測(cè)和預(yù)警的對(duì)象包括兩大類：①常規(guī)的重大傳染病，如鼠疫、霍亂、肝炎、登革熱等；②非常規(guī)的包括單個(gè)(或一些)癥狀奇特的新傳染疾病和突發(fā)的類似于集體中毒的公共衛(wèi)生事件。

2.2預(yù)警模型的選擇

從信息處理的角度來(lái)看，生物免疫系統(tǒng)具有強(qiáng)大的識(shí)別、學(xué)習(xí)和記憶能力以及具有分布式、自適應(yīng)和多樣性的特性。人工免疫系統(tǒng)是對(duì)生物免疫系統(tǒng)的模擬，是借鑒和利用生物免疫系統(tǒng)的信息處理機(jī)制而發(fā)展的各類信息處理技術(shù)、計(jì)算技術(shù)以及在科學(xué)工程領(lǐng)域中應(yīng)用而產(chǎn)生的各種智能系統(tǒng)的統(tǒng)稱。而對(duì)人工免疫系統(tǒng)最基本的研究，就是對(duì)其各種算法的充分挖掘和利用，將人工免疫算法應(yīng)用到相關(guān)的領(lǐng)域，發(fā)揮出人工免疫的優(yōu)勢(shì)。在衛(wèi)生信息的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中，主要要實(shí)現(xiàn)的是對(duì)數(shù)據(jù)的智能分析處理，完成機(jī)器的自我學(xué)習(xí)更新，同時(shí)對(duì)大量的衛(wèi)生信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)預(yù)警功能。人工免疫系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理和問(wèn)題求解能力，其模式識(shí)別、特征提取、多樣性、分布式監(jiān)測(cè)、克隆選擇等信息處理特性，為構(gòu)建智能衛(wèi)生監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)提供了一種新的解決方案。

利用人工免疫在信息處理上的各種優(yōu)勢(shì)，將其運(yùn)用到衛(wèi)生信息的監(jiān)測(cè)預(yù)警上，本文模擬衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)在預(yù)警模型中的處理過(guò)程，探討基于免疫算法的數(shù)據(jù)處理流程。

圖1基于免疫算法的數(shù)據(jù)處理流程　略

2.3人工免疫相關(guān)算法的選擇及功能研究

2.3.1數(shù)據(jù)訓(xùn)練

將收集獲取的衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的加工處理，以方便數(shù)據(jù)的進(jìn)一步免疫加工。數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)際上就是把原始資料加工成有價(jià)值的信息的過(guò)程。它包括以下步驟:

①首先將收集到的原始信息資料認(rèn)真核對(duì)、整理，同時(shí)了解其來(lái)源和收集方法。對(duì)于錯(cuò)誤或不完整的信息數(shù)據(jù)用統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)來(lái)糾正的，并按一定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，只有符合標(biāo)準(zhǔn)要求的數(shù)據(jù)才能進(jìn)一步處理。

②利用統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)和人工免疫算法把各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛嘘P(guān)的指標(biāo)和實(shí)數(shù)的編碼。

③對(duì)這些指標(biāo)和實(shí)數(shù)的編碼進(jìn)行解析和歸類分組

2.3.2數(shù)據(jù)的免疫識(shí)別

對(duì)完成訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的免疫識(shí)別，而識(shí)別的本質(zhì)是區(qū)分“自體”和“非自體”。免疫識(shí)別的原理是通過(guò)淋巴細(xì)胞上的抗原識(shí)別受體與抗原的結(jié)合實(shí)現(xiàn)的，結(jié)合的強(qiáng)度稱為親合度(affinity)。相應(yīng)地人工免疫系統(tǒng)的免疫識(shí)別通過(guò)特征匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)。其核心是定義一個(gè)匹配閾值，根據(jù)這個(gè)閾值判斷進(jìn)行數(shù)據(jù)“自體”和“非自體”識(shí)別。免疫識(shí)別的過(guò)程中也調(diào)用結(jié)合到數(shù)據(jù)庫(kù)原有的數(shù)據(jù)與模型，提高分析識(shí)別的能力。

2.3.3免疫記憶，克隆選擇

數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)免疫識(shí)別后，產(chǎn)生了很多“自體”與“非自體”的免疫細(xì)胞，而對(duì)可以提高個(gè)體親合度、抗大群體規(guī)模的最優(yōu)個(gè)體的免疫細(xì)胞以免疫記憶的形式保存。當(dāng)免疫系統(tǒng)初次遇到一種抗原時(shí)，淋巴細(xì)胞需要一定的時(shí)間進(jìn)行調(diào)整以更好地識(shí)別抗原，并在識(shí)別結(jié)束后以最優(yōu)抗體的形式保留對(duì)該抗原的記憶信息。而當(dāng)免疫系統(tǒng)再次遇到相同或者結(jié)構(gòu)相似的抗原時(shí)，在免疫記憶的作用下，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別判斷，產(chǎn)生相應(yīng)的效應(yīng)細(xì)胞，作用于抗原數(shù)據(jù)。

如同在生物系統(tǒng)的克隆選擇過(guò)程，只有能夠識(shí)別抗原的淋巴細(xì)胞才進(jìn)行擴(kuò)增。免疫學(xué)習(xí)系統(tǒng)，要對(duì)完成免疫識(shí)別的數(shù)據(jù)，進(jìn)行免疫的克隆選擇，產(chǎn)生與抗原數(shù)據(jù)有更高親和力的效應(yīng)細(xì)胞，提高免疫系統(tǒng)識(shí)別抗原數(shù)據(jù)的效率和處理分析能力?？寺∵x擇的結(jié)果是產(chǎn)生與抗原有更高親和力的淋巴細(xì)胞，提高整個(gè)免疫系統(tǒng)識(shí)別和清除抗原的效率。

現(xiàn)在有關(guān)免疫克隆選擇的研究中，De Castro提出了克隆選擇算法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題［7］?？寺∵x擇算法高度并行，能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取，產(chǎn)生高質(zhì)量的記憶。Jung Won Kim在其入侵檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中提出了動(dòng)態(tài)克隆選擇算法［8］。動(dòng)態(tài)克隆選擇使免疫學(xué)習(xí)系統(tǒng)中產(chǎn)生的記憶細(xì)胞和效應(yīng)細(xì)胞的作用呈動(dòng)態(tài)變化并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，以提高學(xué)習(xí)免疫系統(tǒng)對(duì)抗原數(shù)據(jù)的效應(yīng)作用率，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力。

2.3.4免疫數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)化更新

經(jīng)過(guò)免疫記憶和克隆選擇后的抗體數(shù)據(jù)和效應(yīng)細(xì)胞，要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的存貯，以方便實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的高效智能化處理。對(duì)系統(tǒng)不斷增加的數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的自我的學(xué)習(xí)更新可以通過(guò)免疫進(jìn)化算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。進(jìn)化計(jì)算作為一種有向隨機(jī)搜索的優(yōu)化算法已得到了廣泛的應(yīng)用，與基本免疫算法相結(jié)合，可構(gòu)成“免疫、進(jìn)化算法”。 轉(zhuǎn)貼于

文獻(xiàn)［6］提出了集免疫機(jī)制和進(jìn)化機(jī)制于一體的一種全局并行算法— —基于免疫策略的進(jìn)化算法。文獻(xiàn)［9］提出了一種具有免疫功能的遺傳算法。該算法對(duì)增強(qiáng)免疫數(shù)據(jù)庫(kù)的健壯性和完整性，加快數(shù)據(jù)搜索速度、全局和局部搜索能力，對(duì)信息的調(diào)用和進(jìn)化更新有很大的促進(jìn)作用。

文獻(xiàn)［10］設(shè)計(jì)了具有免疫體親近性特征的遺傳算法。文獻(xiàn)［11］中提出的算法具有較好的全局收斂性，能有效解決裝箱問(wèn)題。這些算法可以快速求出滿足一定精度要求的最優(yōu)解，對(duì)解決實(shí)際的免疫數(shù)據(jù)庫(kù)的進(jìn)化更新問(wèn)題具有很大價(jià)值。

2.4初步構(gòu)建系統(tǒng)模型

通過(guò)人工免疫算法的數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)的判斷及數(shù)據(jù)信息的提取，同時(shí)，基于人工免疫的機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)自我的智能更新。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合信息的監(jiān)測(cè)和決策支持系統(tǒng)，初步構(gòu)建智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的模型:

圖2基于人工免疫的衛(wèi)生信息系統(tǒng)模型　略

①來(lái)源于城市中各醫(yī)院、診所、藥房、實(shí)驗(yàn)室、防疫站、機(jī)關(guān)學(xué)校等的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件，充分運(yùn)用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，將數(shù)據(jù)以監(jiān)測(cè)中心統(tǒng)一要求的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類、統(tǒng)計(jì)、整理、存儲(chǔ)，并通過(guò)VPN專線［12］將分析后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖O(jiān)測(cè)中心。在此過(guò)程中，數(shù)據(jù)類型的統(tǒng)一至關(guān)重要，只有遵照系統(tǒng)設(shè)定的數(shù)據(jù)類型，才能確保數(shù)據(jù)的可操縱性，是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)的前提。

②監(jiān)測(cè)中心根據(jù)匯總數(shù)據(jù)的來(lái)源、特征、預(yù)警級(jí)別(根據(jù)國(guó)務(wù)院的《國(guó)家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》，公共衛(wèi)生事件按照其性質(zhì)、嚴(yán)重程度、可控性和影響范圍等因素分成4級(jí)。依據(jù)突發(fā)公共事件可能造成的危害程度、緊急程度和發(fā)展態(tài)勢(shì)，把預(yù)警級(jí)別分為4級(jí)。特別嚴(yán)重的是l級(jí)，嚴(yán)重的是Ⅱ級(jí)，較重的是Ⅲ級(jí)，一般的是Ⅳ級(jí))。完成對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理。

③系統(tǒng)將不同類型的衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)輸入相應(yīng)的預(yù)警模型，調(diào)用相關(guān)的人工免疫算法及免疫記憶細(xì)胞、歷史數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷，獲取、生成、更新相應(yīng)的免疫數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)及處理后的信息導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。在此過(guò)程中，系統(tǒng)首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，形成抗原集合。一方面，抗原集合與系統(tǒng)中原有的免疫記憶細(xì)胞和數(shù)據(jù)產(chǎn)生相互作用，系統(tǒng)完成對(duì)抗原數(shù)據(jù)的判斷分析等功能；另一方面，抗原集合提交給免疫學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，系統(tǒng)整合訓(xùn)練后得到的免疫記憶細(xì)胞和衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)來(lái)完成對(duì)衛(wèi)生事件的監(jiān)測(cè)預(yù)警，從而實(shí)現(xiàn)了機(jī)器的自我學(xué)習(xí)。

④智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中，各預(yù)警級(jí)別已映射為不同的閾值。系統(tǒng)將經(jīng)過(guò)免疫算法分析處理后的數(shù)據(jù)與各個(gè)閾值相比較，結(jié)合決策支持系統(tǒng)，最終得出預(yù)警結(jié)果。

⑤系統(tǒng)對(duì)預(yù)警結(jié)果進(jìn)行整理，根據(jù)預(yù)警級(jí)別向公眾媒體或上級(jí)有關(guān)部門通報(bào)。同時(shí)，實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)及回饋信息，匯總整理。

在預(yù)警的過(guò)程中，信息的及其重要。一方面，正確及時(shí)的信息有助于減輕災(zāi)情帶來(lái)的損失，減輕社會(huì)輿論壓力，安定人心，同時(shí)使各職能部門更好地協(xié)調(diào)工作；另一方面。不恰當(dāng)，不及時(shí)的預(yù)警信號(hào)將帶來(lái)一系列的不良后果，給各個(gè)職能部門帶來(lái)壓力，不利于危機(jī)的解決。因此，系統(tǒng)的預(yù)警需確保信息的準(zhǔn)確性，而采用以人工免疫為基礎(chǔ)的預(yù)警模型可大大降低誤報(bào)率，減少不必要的麻煩。

⑥對(duì)超過(guò)某一級(jí)別的預(yù)警，根據(jù)人工免疫的思想，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用、生成相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案，提交上級(jí)主管部門；必要時(shí)，將調(diào)用地理信息系統(tǒng)（GIS）等系統(tǒng)輔助模塊顯示疫情分布，實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)指揮等功能。

⑦信息反饋：建立反饋信息的渠道，使所有應(yīng)該了解公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)信息的單位和個(gè)人都能及時(shí)獲得，以便能對(duì)疫情迅速做出反應(yīng)，了解事態(tài)發(fā)展，明確工作重點(diǎn)和研究方向。反饋應(yīng)該歸結(jié)為對(duì)信息的一種收集處理，其分為縱向和橫向兩個(gè)方向?？v向包括向上反饋給衛(wèi)生行政等部門，向下反饋給下級(jí)監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu);橫向包括反饋給有關(guān)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，科研單位，以及社區(qū)等。同時(shí)，對(duì)各級(jí)反饋的信息進(jìn)行處理，又是實(shí)現(xiàn)機(jī)器自我學(xué)習(xí)的一個(gè)過(guò)程。反饋過(guò)程中將進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理，如信息數(shù)據(jù)的歸類、排序、比較等。從反饋的信息流中獲取有用信息，進(jìn)行相應(yīng)處理，這是循環(huán)的機(jī)器自我學(xué)習(xí)過(guò)程。

3展望與總結(jié)

未來(lái)的公共衛(wèi)生服務(wù)體系將是一種智能化的服務(wù)體系，不但要求操作使用上的智能化，服務(wù)的智能化，更加應(yīng)包括對(duì)公共衛(wèi)生信息監(jiān)測(cè)預(yù)警的智能化.使用戶得到智能的、動(dòng)態(tài)的、全方位、多層次、多元化的信息服務(wù)，從而構(gòu)建一個(gè)高效能、綜合化的信息集成的服務(wù)體系。人工免疫系統(tǒng)具有獨(dú)特的分布式、自適應(yīng)、自組織系統(tǒng)功能和并行、魯棒的信息處理能力，對(duì)實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)的智能化是一個(gè)非常重要和有意義的研究方向。雖然目前多數(shù)研究還處在探索階段，現(xiàn)有的算法無(wú)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，而且開放性的問(wèn)題不斷涌現(xiàn)，但是隨著對(duì)免疫系統(tǒng)研究的深入，人工免疫在理論和實(shí)踐上都將會(huì)取得新的突破。

基于人工免疫的公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生信息的智能監(jiān)測(cè)預(yù)警將會(huì)是人工智能和公共衛(wèi)生信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究又一個(gè)熱點(diǎn)，有極大的發(fā)展空間和潛力，將會(huì)大大提高衛(wèi)生監(jiān)測(cè)預(yù)警效率，有極大的社會(huì)價(jià)值和意義。公共衛(wèi)生信息監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)一直為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn).本文基于人工免疫的公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)，并對(duì)該系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了初步的探討。由于研究的局限，特別是對(duì)相關(guān)人工免疫算法探究的不足，有許多問(wèn)題有待解決，如算法中參數(shù)的選擇及算法的運(yùn)用。這將是我們下一步研究的工作重點(diǎn)。

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