醫(yī)療人工智能方案精選(九篇)

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第1篇：醫(yī)療人工智能方案范文

投資要點:

AI新品，進一步落地多個行業(yè):2017年9月12日，公司了“精準醫(yī)療”、“AI+公安大數(shù)據(jù)”、“樂享智投‘三個行業(yè)的解決方案及產(chǎn)品。

(1)精準醫(yī)療:

目前還處于輔劣臨床診療階段，iMedical8.0P、臨床科研大數(shù)據(jù)分析平臺、感染智能監(jiān)測系統(tǒng)、知識圖譜構(gòu)建系統(tǒng)等實現(xiàn)了輔劣醫(yī)生優(yōu)化治療方案和臨床科研的功能;

(2)AI+公安大數(shù)據(jù):通過人臉識別、視頻檢索技術(shù)等不公安系統(tǒng)擁有的海量數(shù)據(jù)庫結(jié)合，解決了以往案件偵查過程中嫌疑人篩選的問題，大幅提高了篩選速度;

(3)樂享智投:作為一款智能投頊產(chǎn)品，主要向金融客戶提品評測、用戶畫像、投資組合、投資執(zhí)行、風險監(jiān)控、收益分析等服務(wù)，并提供個性化的解決方案。

本次AI產(chǎn)品的，公司實現(xiàn)AI技術(shù)在醫(yī)療、安防、金融三個熱點行業(yè)的落地，有望搭上AI行業(yè)高速發(fā)展的順風車，助力公司的進一步發(fā)展。

布局AI行業(yè)多年，技術(shù)成就應(yīng)用:公司于2013年開始布局人工智能領(lǐng)域，是國內(nèi)較早投入人工智能領(lǐng)域研發(fā)的企業(yè)之一，先后不中科院、清華大學、北航、IBM和微軟等國內(nèi)外知名校企合作。經(jīng)過多年研究，公司基于人像識別、車輛軟件識別、目標圖像提取不分析等技術(shù)，研發(fā)出智能人像服務(wù)、人像卡口等系統(tǒng)。本次人工智能新品的是對以往產(chǎn)品的進一步改進，是公司多年技術(shù)積累的結(jié)果，產(chǎn)品系列較為成熟、可靠，用戶滿意度較高。

業(yè)務(wù)行業(yè)覆蓋廣，公司發(fā)展空間大:公司立足數(shù)字化行業(yè)多年，服務(wù)對象涵蓋金融、電力、通訊、交通運輸?shù)?0余個行業(yè)，產(chǎn)品線主要包括行業(yè)應(yīng)用軟件、人工智能解決方案、大數(shù)據(jù)服務(wù)。這不僅有利于公司率先占據(jù)AI行業(yè)的有利位置，更能夠使公司在數(shù)據(jù)量上存在優(yōu)勢。公司能夠盡快實現(xiàn)AI產(chǎn)品在多個行業(yè)的落地，在AI市場還在高速發(fā)展期的今天，占據(jù)多個行業(yè)就意味著擁有更大市場規(guī)模的可能性。

除此之外，公司擁有各個行業(yè)的大量數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)不同行業(yè)數(shù)據(jù)的相互補充，有利于AI系統(tǒng)的自我完善。

投資建議:作為國內(nèi)IT企業(yè)龍頭，公司將不斷完善人工智能技術(shù)，并通過數(shù)據(jù)積累，在產(chǎn)品線和市場應(yīng)用上不斷拓展，最終實現(xiàn)人工智能+戰(zhàn)略。我們公司預測2017年至2019年每股收益分別為0.48、0.53和0.68元，上調(diào)評級至買入-A，6個月目標價為13.92元，相當于2017年29倍的動態(tài)市盈率。

風險提示:

第2篇：醫(yī)療人工智能方案范文

A股中，思創(chuàng)醫(yī)惠(300078)參股的杭州認知加速推進全球頂級人工智能IBMWatson在華落地；衛(wèi)寧健康(300253)成立了聯(lián)合實驗室，從事醫(yī)療大數(shù)據(jù) 與人工智能方面的研究。久遠銀海(002777)去年定增募資投向智能醫(yī)療相關(guān)項目；浪潮信息(000977)在國內(nèi)人工智能計算領(lǐng)域的市場份額超過60%。

【官方表示：中國國家公園將實行最嚴格生態(tài)保護】中國國家發(fā)改委有關(guān)負責人13日就《建立國家公園體制總體方案》(以下簡稱方案)進行解讀。該負責人指出，國家公園比一般的自然保護地更具有國家代表性和典型性，面積更大，生態(tài)系統(tǒng)更完整，保護更嚴格。

【中期協(xié)：明年將首度開始期貨全行業(yè)綜合壓力測試】據(jù)新華社報道，13日，中國期貨業(yè)協(xié)會《期貨公司壓力測試指引(試行)》，并表示在2018年初組織開展首次年度綜合壓力測試工作，加強系統(tǒng)性風險防范，以確保期貨市場穩(wěn)定運行。

【財政部公布十月收支 賣地收入連續(xù)增幅30%以上】財政部數(shù)據(jù)顯示，1-10月累計，全國政府性基金預算收入43152億元，同比增長31.6%。

【中金：華能國際和中煤能源有望被納入滬深300指數(shù)】中金分析師王漢鋒等報告稱，浙商證券、廣州港、歐派家居也在可能被納入滬深300指數(shù)的備選個股之列。

保監(jiān)會：堅定不移貫徹落實新發(fā)展理念，堅持“保險業(yè)姓?！?，更好地服務(wù)實體經(jīng)濟發(fā)展，更好地服務(wù)國家戰(zhàn)略、助推脫貧攻堅和民生改善。

第3篇：醫(yī)療人工智能方案范文

10月21日，2016英特爾中國行業(yè)峰會在珠海召開，來自醫(yī)療、金融、交通、零售、能源、教育等行業(yè)的企業(yè)代表分享了他們對于數(shù)字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業(yè)峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現(xiàn)出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機構(gòu)在展望2016年度科技領(lǐng)域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一?，F(xiàn)在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結(jié)于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值轉(zhuǎn)化。根據(jù)相關(guān)預測，2021年，全球?qū)碛?8億臺PC，86億臺移動設(shè)備，157億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。而到2035年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將會超過1萬億臺，相應(yīng)的數(shù)據(jù)數(shù)量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數(shù)據(jù)，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯(lián)網(wǎng)者得未來，而得人工智能者將執(zhí)物聯(lián)網(wǎng)之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯(lián)”之后的應(yīng)用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業(yè)峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領(lǐng)域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎(chǔ)的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯(lián)合創(chuàng)始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和行業(yè)的推動，一方擅長底層計算架構(gòu)，一方擅長算法及應(yīng)用。我們期待雙方在人工智能技術(shù)上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協(xié)同設(shè)計及優(yōu)化，共同發(fā)現(xiàn)人工智能計算平臺創(chuàng)新的解決方案，推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并通過這些創(chuàng)新的技術(shù)支持更多行業(yè)用戶進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。”

作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發(fā)生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅(qū)動云計算和智能互聯(lián)計算的公司”?？梢娙斯ぶ悄芤呀?jīng)成為英特爾公司的未來戰(zhàn)略方向之一。

人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現(xiàn)在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現(xiàn)在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優(yōu)勢所在。

對英特爾而言，進入人工智能領(lǐng)域是水到渠成的事情，也是技術(shù)上的自然演進。從另一個角度看，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯(lián)網(wǎng)時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數(shù)據(jù)都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術(shù)，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰(zhàn)略布局。作為硅谷最大的企業(yè)風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業(yè)務(wù)發(fā)展的領(lǐng)域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司Movidius，后者致力于研發(fā)低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術(shù)；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術(shù)開發(fā)的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對某一業(yè)務(wù)領(lǐng)域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業(yè)都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術(shù)因素，專用領(lǐng)域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應(yīng)用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術(shù)的進一步突破，通用領(lǐng)域的智能化有望實現(xiàn)。但無論是專用還是通用領(lǐng)域，人工智能都將圍繞“基礎(chǔ)資源-技術(shù)平臺-業(yè)務(wù)應(yīng)用”這三層基本架構(gòu)形成生態(tài)圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。

第4篇：醫(yī)療人工智能方案范文

選文新穎，邏輯層次分明，可用于設(shè)題的資源豐富。第1題有創(chuàng)意，答題面廣且都與閱讀分析有關(guān)：第4題考查考生準確提取信息的能力，設(shè)計成表格的形式，降低了答題難度：第5題屬于拓展性試題。結(jié)合選文考查考生闡釋道理的能力。

“阿爾法狗”憑什么打敗世界冠軍

①前不久，一場舉世矚目的圍棋比賽以“阿爾法狗”4：1擊敗前世界圍棋第一人李世石九段告終。

②打敗世界冠軍的“阿爾法狗”其實不是狗，這只是它的“網(wǎng)名”，它的英文名叫AlphaGo，中文名叫“阿爾法圍棋”，它的真實身份是谷歌公司開發(fā)的一款人工智能軟件。

③什么是人工智能軟件呢？顧名思義，就是一種能夠產(chǎn)生人類智能行為的計算機軟件，它具有現(xiàn)場感應(yīng)和環(huán)境適應(yīng)的能力，具有表示、獲取、存取和處理知識的能力，同時還能夠采用人工智能的問題求解模式來獲得結(jié)果。擊敗圍棋世界冠軍李世石的“阿爾法圍棋”便是這樣的一款智能軟件。

④就下棋而言，一種直觀的思路就是列舉所有能贏的方案，然后優(yōu)選出一個最佳方案。一般來說，下一盤圍棋大約需要150步，每一步有250種可選的方案，要是人工智能采用這種思路，需要計算大約10360種情況。這樣看來，在有時限要求的比賽中，列舉所有情況的思路是不可行的，所以，研究者們選擇了模仿人類大師的下棋方式，這就是“深度學習”。其原理是通過兩種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)――“策略網(wǎng)絡(luò)”和“價值網(wǎng)絡(luò)”合作“挑選”出那些比較有前途的棋步，拋棄明顯的差棋，從而將計算量控制在計算機可以完成的范圍內(nèi)。其中，“策略網(wǎng)絡(luò)”負責縮減搜索的寬度。面對眼前的一盤棋，人工智能機器人會觀察棋盤布局并試圖找到最佳的下一步，相當于“落子選擇器”。而“價值網(wǎng)絡(luò)”則負責降低搜索的深度。人工智能機器人會評估棋局的整體局面并預測雙方勝負，相當于“棋局評估器”，在局面處于明顯劣勢的時候，會直接拋棄某些線路。從而輔助“落子選擇器”。在“兩個大腦”的配合下，“阿爾法狗”具有了像人類棋手那樣的思維方式，、同時。研究者通過“監(jiān)督學習”，讓機器人掌握海量的專業(yè)棋局；通過“強化學習”，讓機器人從每次對弈中獲得新的經(jīng)驗。而且，一個人或許一年能玩1000局，但機器人一天就能玩100萬局；人類在長時間比賽時會犯錯，但機器人不會。所以，從理論上說?！鞍柗ü贰敝灰?jīng)過足夠的訓練，就能擊敗所有人類選手。

⑤如果你認為智能軟件就是陪你下棋的娛樂工具，那你就錯了。智能軟件在商務(wù)管理、家政服務(wù)、精準醫(yī)療、環(huán)保檢測和巡航導彈武器控制等領(lǐng)域有著廣泛的運用。日前，中國科學院技術(shù)研究所了全球首個能夠深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片“寒武紀”，這項成果正式投產(chǎn)后，反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等將更加可靠、易用。

⑥“阿爾法狗”戰(zhàn)勝世界冠軍，是人工智能研究的標志性成就。隨著整個科學體系演化進程的加快，在與多學科的交叉研究與發(fā)展中，人工智能一定會進入人類生活的方方面面，從而開啟人機協(xié)同思考的新紀元。

1.這篇文章標題很有意思，說說你的發(fā)現(xiàn)。（2分）

2.整體把握全文，指出本文的說明對象。（2分）

3.第④段、第⑤段畫線句子分別運用了什么說明方法？（2分）

4.閱讀第④段，分別在A、B、C處填寫適當內(nèi)容，完善表格。（3分）

第5篇：醫(yī)療人工智能方案范文

一、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)概述：

1、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術(shù)不斷成熟應(yīng)用，圍繞著“AI+”的技術(shù)理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術(shù)理念尤為突出。

區(qū)塊鏈是分布式數(shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術(shù)的新型應(yīng)用模式。其本身作為比特幣的底層技術(shù)，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全?？梢哉f“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，若兩者可有機結(jié)合，將會創(chuàng)造更大的價值。

從金融、消費、醫(yī)療服務(wù)到政府服務(wù)，區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合正在逐步滲透各個行業(yè)和領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時，區(qū)塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網(wǎng)絡(luò)。

2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述

人工智能被譽為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術(shù)之一，也將成為經(jīng)濟發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。在我國，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國務(wù)院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標：至2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進水平同步，成為重要經(jīng)濟增長點，全面支持建設(shè)小康社會；至2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，向智能社會建設(shè)邁進；至2030年人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟強國奠基。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，2016年中國人工智能相關(guān)專利年申請數(shù)量達30115項，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業(yè)總數(shù)已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎(chǔ)。人工智能行業(yè)目前已走過技術(shù)蠻荒期，處于通用技術(shù)與行業(yè)結(jié)合形成商業(yè)化場景應(yīng)用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各相關(guān)領(lǐng)域。

相比于人工智能技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術(shù)目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術(shù)開始走進部分極客和新興技術(shù)愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關(guān)注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術(shù)開始延展到更多行業(yè)和領(lǐng)域。

發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術(shù)開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術(shù)架構(gòu)的搭建與更加良好基礎(chǔ)性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應(yīng)用逐步在全球各個行業(yè)領(lǐng)域開始試點。

目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應(yīng)用落地仍然需要時間積累?！皡^(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，區(qū)塊鏈技術(shù)在人工智能這一垂直領(lǐng)域的探索，有助于加速新興技術(shù)的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應(yīng)用階段。

二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學習”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對兩者的技術(shù)發(fā)展進程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)本身處于早期階段，與人工智能相結(jié)合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對性能和穩(wěn)定性的要求。

1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術(shù)的結(jié)合，有以下七個方面的優(yōu)勢：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結(jié)合的優(yōu)勢具體說明如下：

（1）提高數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲問題導致的故障。區(qū)塊鏈中每個節(jié)點都按照鏈式結(jié)構(gòu)存儲完整的數(shù)據(jù)，每個存儲節(jié)點都是獨立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲，可避免系統(tǒng)級別風險的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點全部出現(xiàn)風險，否則數(shù)據(jù)就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應(yīng)對人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應(yīng)的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓練算法。

（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持

一些企業(yè)為了自身發(fā)展會進行海量數(shù)據(jù)收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術(shù)，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進行部分數(shù)據(jù)的購買銷售?？煽啃詮姟⒖捎眯愿叩臄?shù)據(jù)將會使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。

當收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓練AI模型時，數(shù)據(jù)會受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不可避免地涉及到個人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關(guān)人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權(quán)技術(shù)，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術(shù)在AI大數(shù)據(jù)運行環(huán)境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當利益。同時，區(qū)塊鏈與加密算法相結(jié)合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風險，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區(qū)塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數(shù)據(jù)中心的負載，操控計算機服務(wù)器和相關(guān)的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進行設(shè)備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內(nèi)為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術(shù)幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節(jié)點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗證網(wǎng)站所有權(quán)。

一個人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數(shù)據(jù)。

最后，區(qū)塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務(wù)的公共記錄(必須由多個區(qū)塊鏈節(jié)點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障訓練數(shù)據(jù)的真實可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區(qū)塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創(chuàng)建一個自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡(luò)——那么分布式記賬技術(shù)是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計算——將計算任務(wù)分散在多臺虛擬機之間，以實現(xiàn)高效的可伸縮任務(wù)處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務(wù)，以實現(xiàn)非常特定的目標。

而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡(luò)得以實現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡(luò)中，兩個人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統(tǒng)，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必擔心出現(xiàn)某些偏袒競爭對手或竊取其知識產(chǎn)權(quán)的情況，并確保所有相關(guān)方為他們的工作獲得適當?shù)膱蟪辍?/p>

2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)

“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點，在結(jié)合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。例如：

（1）政策性風險

區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)點管理，但無論是在經(jīng)濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術(shù)融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術(shù)，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現(xiàn)。

（3）大規(guī)模的社會應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術(shù)領(lǐng)域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務(wù)策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場景

結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項目和理論創(chuàng)新，描述了不同場景下結(jié)合，比如：

（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計算分析。關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計，大部分的醫(yī)生會直接將病人的病情、個人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應(yīng)用區(qū)塊鏈的非對稱加密和授權(quán)等技術(shù)，對關(guān)鍵信息進行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關(guān)于醫(yī)療計算分析方面，AI在醫(yī)療機構(gòu)提供數(shù)據(jù)錯誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)，可以對于醫(yī)療數(shù)據(jù)進行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數(shù)據(jù)。

（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場進行結(jié)合

利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領(lǐng)域。

（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領(lǐng)域進行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關(guān)于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保護下的個人數(shù)據(jù)相整合，為個人提供更精準的交易服務(wù)。具體來說，就是從用戶面板上進行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監(jiān)控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領(lǐng)域。

（4）區(qū)塊鏈+AI在云計算方面進行結(jié)合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領(lǐng)域。

（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進行延展

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術(shù)完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設(shè)備可智能化更新。具體的垂直應(yīng)用包括：應(yīng)用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設(shè)備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產(chǎn)能；應(yīng)用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應(yīng)用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應(yīng)用在監(jiān)控等公共基礎(chǔ)設(shè)備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領(lǐng)域。

四、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)展望

第6篇：醫(yī)療人工智能方案范文

關(guān)鍵詞:新醫(yī)科;智能醫(yī)學;人才培養(yǎng)

1緒論

健康中國已上升為國家戰(zhàn)略，新醫(yī)科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫(yī)學”的應(yīng)用性人才培養(yǎng)模式也隨之開啟。智能醫(yī)學工程是以現(xiàn)代醫(yī)學與生物學理論為基礎(chǔ)，融合先進人工智能及工程技術(shù)，挖掘人的生命和疾病現(xiàn)象的本質(zhì)及其規(guī)律，探索人機協(xié)同的智能化診療方法及其臨床應(yīng)用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫(yī)工融合培養(yǎng)學生的指導過程中，存在許多問題，如醫(yī)學和工科的理論結(jié)合層面較為薄弱，多學科交叉聯(lián)合指導的機制不完善，成果轉(zhuǎn)化和臨床應(yīng)用性不高。實踐層面，在現(xiàn)有的醫(yī)學教育模式下，醫(yī)學生缺乏全面的對數(shù)據(jù)進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫(yī)學時代，對數(shù)據(jù)的處理與分析能力會成為醫(yī)生工作的重要組成部分。面向醫(yī)療健康的智能醫(yī)學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫(yī)學工程交叉學科的人才培養(yǎng)的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經(jīng)率先實行招收智能醫(yī)學工程專業(yè)的新生［1］。高等醫(yī)學教育對新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學工程專業(yè)人才培養(yǎng)認知還處于探索階段，智能醫(yī)學工程如何實現(xiàn)醫(yī)工交叉學科的融合發(fā)展，如何獲取人才培養(yǎng)中的合適方法、模式、關(guān)鍵技術(shù)等的研究，協(xié)同醫(yī)學發(fā)展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。

2新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學人才培養(yǎng)

2．1新醫(yī)科符合醫(yī)科改革的內(nèi)在需求

隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫(yī)療健康逐漸被國家視為重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)影響下，臨床應(yīng)用、疾病預測與預防、公共衛(wèi)生、循證公共衛(wèi)生決策、健康管理、健康監(jiān)測與個性化醫(yī)療服務(wù)等方面的研究以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將是未來整個醫(yī)療領(lǐng)域的提升方向，給智能醫(yī)學分析與決策賦予了新的意義和內(nèi)涵。

2．2醫(yī)工融合發(fā)展的必然趨勢

隨著精準醫(yī)療與智能醫(yī)學診療技術(shù)的深度融合，理論層面，把握新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學工程專業(yè)復合型創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標，以臨床應(yīng)用性為導向，多學科領(lǐng)域知識相互滲透。調(diào)整醫(yī)工結(jié)合課程體系，既符合新醫(yī)科需求，又實現(xiàn)醫(yī)工融合課程模塊間的交叉互補，體現(xiàn)醫(yī)工結(jié)合特色的寬口徑學科結(jié)構(gòu)。培養(yǎng)既懂醫(yī)藥科學、數(shù)據(jù)科學又懂人工智能應(yīng)用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫(yī)療與智能醫(yī)學工程技術(shù)緊密結(jié)合，利用臨床醫(yī)生在傳統(tǒng)醫(yī)學中積累豐富的臨床經(jīng)驗，并融入到智能醫(yī)學診療模式變化中，將徹底改變現(xiàn)有診療模式。

2．3人工智能助力智能醫(yī)學工程人才培養(yǎng)

隨著科學技術(shù)的飛速革新，人工智能核心技術(shù)推動傳統(tǒng)學科專業(yè)建設(shè)和醫(yī)工交叉融合。助力人才培養(yǎng)主要表現(xiàn)在以下三個方面。一是從智能醫(yī)學診療技術(shù)創(chuàng)新的角度，技術(shù)的革新引領(lǐng)人工智能與各個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域深度融合，創(chuàng)造新的產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域，計算機模擬人腦的思維過程，實現(xiàn)人機交互，提高醫(yī)療資源的利用率，推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的高效運轉(zhuǎn)。智能醫(yī)學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫(yī)院對病人電子病歷(EMR)數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)合結(jié)直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫(yī)學影像自動診斷皮膚癌，通過數(shù)據(jù)預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質(zhì)量，輔助醫(yī)生進行臨床決策［3］。二是從醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的角度，隨著大數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)、機器學習和人工智能等信息技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，電子健康記錄數(shù)據(jù)呈指數(shù)型增長，醫(yī)療大數(shù)據(jù)來源包括醫(yī)院記錄、患者醫(yī)療記錄、醫(yī)療檢查結(jié)果和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備［4］。智能醫(yī)療系統(tǒng)具有識別、篩選和決策等智能醫(yī)療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術(shù)開發(fā)中心對醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫(yī)療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構(gòu)建等能力的建設(shè)［7］;同年，騰訊推出醫(yī)療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫(yī)療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫(yī)生。三是從人才培養(yǎng)的角度，多學科交叉融合發(fā)展是大勢。人工智能將打破不同學科專業(yè)的壁壘，推進多學科交叉融合發(fā)展，形成“人工智能+”的專業(yè)新的人才培養(yǎng)模式。高校也應(yīng)根據(jù)產(chǎn)業(yè)需求變化調(diào)整專業(yè)設(shè)置，構(gòu)建新的專業(yè)結(jié)構(gòu)。高校人工智能相關(guān)的本科專業(yè)將會蓬勃發(fā)展，形成頗具特色的“人工智能+”專業(yè)集群?！叭斯ぶ悄?”技術(shù)所衍生的新醫(yī)科、新工科專業(yè)之間的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與醫(yī)療應(yīng)用的統(tǒng)一。以“人工智能+醫(yī)學”為契機，結(jié)合醫(yī)學產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和智能醫(yī)學工程專業(yè)的特點，研究相應(yīng)的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業(yè)特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫(yī)學診療和工程技術(shù)兩方面協(xié)調(diào)發(fā)展的問題，全面提升醫(yī)學生的綜合素養(yǎng)以及未來的職業(yè)競爭力。綜上所述，新醫(yī)科人才培養(yǎng)在人工智能助力下，培養(yǎng)學生具備較強的創(chuàng)新意識和具有智能醫(yī)學領(lǐng)域科研能力，掌握關(guān)鍵理論與方法，創(chuàng)造性地將計算機科學技術(shù)、人工智能技術(shù)和方法、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)與醫(yī)學應(yīng)用系統(tǒng)相結(jié)合，進而創(chuàng)新性完成的醫(yī)學信息處理、行為交互和人工智能系統(tǒng)集成及應(yīng)用。以上需培養(yǎng)的能力，對現(xiàn)有醫(yī)學專業(yè)的改造升級、人才培養(yǎng)模式的改變、師資隊伍的全面建設(shè)具有較高的要求。

3培養(yǎng)新醫(yī)科人才的實施路徑

3．1從醫(yī)工融合研究的視角

智能醫(yī)學工程的專業(yè)培養(yǎng)建設(shè)要體現(xiàn)醫(yī)工融合發(fā)展需求，推進智能工程、醫(yī)學與教育的深度融合，提升人工智能在醫(yī)學中的應(yīng)用，滿足新醫(yī)科發(fā)展要求的卓越工程師為育人目標，強調(diào)學科交叉滲透、重視臨床應(yīng)用、把握科技前沿，推動教學創(chuàng)新等。

3．2從醫(yī)工融合研究的廣度

目前我國部分高校開展了醫(yī)工融合人才培養(yǎng)模式的探索，但有區(qū)域特色的醫(yī)工融合研究還不多。針對新醫(yī)科臨床需求分析，把握智能醫(yī)學工程高等教育體系，重點聚焦區(qū)域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫(yī)科”對人才的需求。

3．3從醫(yī)工融合研究的深度

(1)整體設(shè)計智能醫(yī)學工程專業(yè)教學環(huán)節(jié)。建立知識能力矩陣，整體設(shè)計教學、實驗、課程設(shè)計、專業(yè)實習、畢業(yè)設(shè)計等環(huán)節(jié)，突出新醫(yī)科相關(guān)課程及實踐，加強附屬醫(yī)院和教學醫(yī)院的聯(lián)系，深化臨床實踐能力。(2)培養(yǎng)學生專業(yè)能力和科研創(chuàng)新能力。智能醫(yī)學工程專業(yè)教學與知識能力培養(yǎng)的思考是以智能醫(yī)學學科的特點為基礎(chǔ)，通過知識能力矩陣的智能醫(yī)學工程專業(yè)課程創(chuàng)新教學，根據(jù)智能醫(yī)學工程專業(yè)課程知識點的內(nèi)在聯(lián)系和相對獨立性，優(yōu)化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構(gòu)建課程內(nèi)容架構(gòu)。通過系統(tǒng)理論知識教學、優(yōu)化課程實驗和上機安排，引導學生自主設(shè)計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結(jié)合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業(yè)興趣，探索將專業(yè)興趣轉(zhuǎn)換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調(diào)研，全面建立當前地方高校智能醫(yī)學工程專業(yè)學生與專業(yè)偏好的培養(yǎng)模式。

4結(jié)語

第7篇：醫(yī)療人工智能方案范文

市場層面上，隨著曠視科技Face++C輪融資4.6億美元、商湯科技B輪融資4.1億美元、明碼生物科技B輪融資2.4億美元等多筆融資的完成，眾多國內(nèi)人工智能初創(chuàng)公司再次創(chuàng)下驚人的融資數(shù)。而據(jù)美國公司TechCrunch統(tǒng)計，今年自動駕駛領(lǐng)域全球融資的數(shù)額到11月初已經(jīng)達到14億美元，已經(jīng)遠超去年全年的6.3億美元，全球資本市場對于人工智能在無人駕駛的發(fā)展也無疑是看好的。據(jù)易觀咨詢的《人工智能理財市場專題分析》報告，人工智能在金融的應(yīng)用已被提至新高度，預計中國人工智能理財規(guī)模到2020年將達到5.22萬億。

今年9月，高盛在其的《中國在人工智能中崛起》報告中也提到，中國已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的主要競爭者，BAT將是中國第一批人工智能受益者。值得注意的是，離開中國大陸七年之久的谷歌已經(jīng)借AI實驗室成立選擇回歸。而以百度、阿里巴巴，騰訊為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛宣布全面布局人工智能領(lǐng)域，并且實施了多起海外并購。晨哨集團研究部也根據(jù)并購決策方及標的在業(yè)界的影響力、并購產(chǎn)業(yè)鏈布局及并購金額等綜合因素選取出人工智能領(lǐng)域10宗有代表性的跨境并購案例：

百度收購硅谷科技創(chuàng)業(yè)公司xPerception今年4月份，百度宣布收購硅谷科技創(chuàng)業(yè)公司xPerception，具體金額未透露。

xPerception是創(chuàng)立于硅谷的初創(chuàng)公司，是一家專注于機器視覺軟硬件解決方案的科技公司，面向機器人、AR/VR、智能導盲等行業(yè)客戶提供以立體慣性相機為核心的機器視覺軟硬件產(chǎn)品，此前曾獲得真格基金天使投資。

針對此次并購，百度表示，收購之后xPerception的核心團隊均加入百度研究院，加速包括AR、自動駕駛和機器人在內(nèi)的百度人工智能業(yè)務(wù)矩陣的產(chǎn)業(yè)化。

百度全資收購美國初創(chuàng)公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全資收購美國初創(chuàng)公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的語音能力和自然語言處理能力融入到百度平臺中，全面免費向百度的合作伙伴賦能開放。知情人士透露，本次收購的價格也在億元之上。

資料顯示，KITT.AI成立于西雅圖，是一家專注語音喚醒和自然語音交互技術(shù)的公司，曾經(jīng)入選了美國知名創(chuàng)投研究機構(gòu)CB Insights人工智能創(chuàng)業(yè)一百強，并獲得微軟聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Allen和亞馬遜子公司Alexa投資。公司創(chuàng)始成員包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陳果果(公司CTO)等。

Kitt.AI共開發(fā)了三款產(chǎn)品：Snowboy(可定制的詞典檢測引擎)，NLU(多語言自然語言理解引擎)和ChatFlow(多圈談話引擎)。

百度表示，收購KITT.AI是利用其強大的語音能力和自然語言處理能力用在軟硬結(jié)合的過程中強化體驗，而百度在AI領(lǐng)域的廣泛布局為對于KITT.AI技術(shù)的落地應(yīng)用提供了良好的現(xiàn)實基礎(chǔ)。

百度、螞蟻金服、啟明創(chuàng)投等參投數(shù)據(jù)庫人工智能平臺TigerGraph3100萬美元A輪融資今年11月，企業(yè)級實時圖數(shù)據(jù)庫人工智能平臺TigerGraph在華創(chuàng)思享會上宣布獲得3100萬美元A輪融資，本輪融資來自啟明創(chuàng)投、百度、螞蟻金服、華創(chuàng)資本等公司。

資料顯示，TigerGraph，是新一代企業(yè)級的實時圖數(shù)據(jù)庫平臺，總部位于紐約，它的技術(shù)突破代表著圖數(shù)據(jù)庫演進的下一個里程碑——一個完整的、分布式的并行圖計算平臺，能夠支持網(wǎng)絡(luò)規(guī)模數(shù)據(jù)的實時分析。其技術(shù)能夠支持網(wǎng)絡(luò)規(guī)模數(shù)據(jù)的實時分析，可適用于大圖——深度鏈接分析的最佳模型。他們能夠探索、發(fā)現(xiàn)和預測關(guān)系，并且應(yīng)用于個性化推薦，反欺詐，供應(yīng)鏈物流優(yōu)化，企業(yè)知識圖譜等，其客戶包括支付寶、VISA、軟銀、以及美國的wish等知名初創(chuàng)公司。

騰訊跟投人工智能創(chuàng)業(yè)孵化器Element AI A輪1.02億美元融資2017年6月，加拿大人工智能咨詢公司Element AI宣布獲得1.02億美元A輪融資，由Data Collective(DCVC)領(lǐng)投，Tencent(騰訊)Intel Capital(英特爾投資)，Microsoft Ventures(微軟創(chuàng)投)等跟投。

資料顯示，Element AI是一家人工智能創(chuàng)業(yè)孵化器，于2016年10月由機器學習先驅(qū)YoshuaBengio等共同創(chuàng)立的。Element AI宣稱，為全球網(wǎng)絡(luò)安全，金融科技，制造，物流和運輸，機器人等領(lǐng)域的企業(yè)提供AI解決方案，已開發(fā)出了一種“獨特的、非剝削性的學術(shù)合作模式”，其學習算法也已經(jīng)在多家機構(gòu)中被應(yīng)用，并讓用戶能夠?qū)⑷斯ぶ悄軕?yīng)用在其網(wǎng)絡(luò)安全、金融技術(shù)、物流等產(chǎn)品上以獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)。

騰訊、創(chuàng)新工場和TCL資本等參投美國兒童機器人創(chuàng)企奇幻工房Wonder Workshop獲4100萬美元C輪融資今年10月30日，美國加州兒童機器人教育科技創(chuàng)企奇幻工房Wonder Workshop宣布獲得4100萬美元的C輪融資，投資方包括騰訊、創(chuàng)新工場和TCL資本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，該公司的融資總金額已經(jīng)達到了7834萬美元。

資料顯示，奇幻工房業(yè)務(wù)覆蓋全球37個國家，其明星產(chǎn)品是Dash和Dot兩款機器人，并且為兒童提供了可視化編程工具，讓兒童通過自己編寫的軟件操控“達奇”和“達達”兩款機器人。目前，該公司已經(jīng)開放了應(yīng)用程序接口，允許開發(fā)人員基于上述兩款機器人構(gòu)建應(yīng)用程序。另一方面該公司特別針對中小學生推出了“Teach Wonder”教育項目，旨在從學校為切入口來推廣機器人編程，并且在社交媒體上積極推廣產(chǎn)品。

阿里參投美國初創(chuàng)公司Magic Leap 5.02億美元D輪融資美國增強現(xiàn)實(AR)創(chuàng)業(yè)公司Magic Leap，該公司剛剛完成了一筆5.02億美元的D輪融資，其估值已經(jīng)接近60億美元。由新加坡淡馬錫控股領(lǐng)投，阿里巴巴、谷歌等公司參投，此輪融資正值Magic Leap的一款在現(xiàn)實圖像上疊加虛擬影像的增強現(xiàn)實眼罩產(chǎn)品之際。

資料顯示，Magic Leap成立于2011年。其創(chuàng)始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手術(shù)機器人公司的創(chuàng)始人。而Magic Leap是一個類似微軟HoloLens的增強現(xiàn)實平臺，主要研發(fā)方向就是將三維圖像投射到人的視野中，但是它的研發(fā)的技術(shù)目前依然處于絕密狀態(tài)。

一份法律文件顯示，Magic Leap正在開發(fā)人工智能機器人。Magic Leap已在加州北部地方法院對兩名前員工提起訴訟，其中一名被告是Magic Leap前先進感知和智能高級副總裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在機器人和人工智能領(lǐng)域有著豐富經(jīng)驗，此前在Magic Leap開發(fā)私有技術(shù)，參與了涉及機器人深度學習技術(shù)的項目和計劃。

復星1336萬美元投資德國初創(chuàng)公司NAGA復星在今年3月以1336萬美元投資德國公司NAGA，NAGA是一家通過為用戶提供創(chuàng)新性的智能投顧產(chǎn)品和交易服務(wù)的公司。

智能投顧(Robo advisor)憑借人工智能分析客戶需求匹配金融資產(chǎn)的資產(chǎn)配置手段。它利用智能化算法，根據(jù)投資者具體情況，運用一系列投資組合優(yōu)化的理論模型，為用戶提供投資參考的動態(tài)資產(chǎn)投資配置。

資料顯示，The Naga Group AG位于德國，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski創(chuàng)立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德國著名的金融人士。旗下應(yīng)用程序是SwipeStox，是一款社交網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)應(yīng)用，讓客戶能夠?qū)崟r交易外匯、指數(shù)、大宗商品和差價合約。SwipeStox以游戲的形式激發(fā)股票交易興趣，同時簡化金融交易流程，并在2016年7月，與美國著名外匯經(jīng)紀商福匯達成合作。

Naga，已于今年7月份在德國證券交易所完成IPO。

復星1425萬美元戰(zhàn)略投資以色列初創(chuàng)公司Bondit復星在10月底，宣布完成對以色列公司BondIT1425萬美元戰(zhàn)略投資，并成為BondIT的主要股東。

資料顯示，BondIT是一家位于以色列從事AI研究的金融科技公司，提供基于機器學習算法的固定收益投顧解決方案，產(chǎn)品專注于難度更高且市場相對空白的全球債券市場的固定收益領(lǐng)域。Bondit通過創(chuàng)建和優(yōu)化債券組合來獲取投資回報，宣稱可利用數(shù)據(jù)科學和人工智能來克服在固定收益產(chǎn)品中經(jīng)常出現(xiàn)的復雜性和效率低下。

復星表示，其通過海外并購智能投顧公司，借助自身完善的全球化布局，使集團能夠嫁接其有海外資產(chǎn)配置需求的中國高凈值客戶，并試圖在金融科技及財富管理業(yè)務(wù)上尋找各種優(yōu)質(zhì)并購目標。

尚珹資本跟投Petuum 9300萬美元B輪融資今年10月10日，機器學習基礎(chǔ)架構(gòu)平臺開發(fā)初創(chuàng)公司Petuum Inc，宣布完成9300萬美元的B輪融資，由軟銀旗下投資公司領(lǐng)投，尚珹資本跟投。

資料顯示，Petuum， Inc.是一家專注于人工智能和機器學習的解決方案研發(fā)平臺，總部位于美國賓夕法尼亞州，創(chuàng)辦人Eric Xing博士是美國卡內(nèi)基美隆大學計算機科學學院機器學習系的教授兼研究副主管。據(jù)了解，作為人工智能和機器學習的研發(fā)平臺，Petuum立足于對機器學習和計算方法的基礎(chǔ)研究，為應(yīng)用程序的開發(fā)和部署提供了一種跨平臺、標準化的方法，從而盡量避免了現(xiàn)有機器學習框架和云基礎(chǔ)架構(gòu)的碎片化，使得各行各業(yè)、各種規(guī)模的公司能夠獲取最前沿的人工智能技術(shù)。

通過新一輪的融資， Petuum將繼續(xù)擴展其技術(shù)和業(yè)務(wù)團隊，并專注于把PetuumOS部署在那些有著廣泛人工智能應(yīng)用前景但采用率低的具體行業(yè)，如制造業(yè)和醫(yī)療保健。

尚珹資本(Advantech Capital)官網(wǎng)顯示，其于2016年1月正式成立，是一家專注中國市場的私募股權(quán)投資基金，并側(cè)重于以創(chuàng)新為驅(qū)動的成長型投資機會。

埃斯頓900萬美元收購美國高科技公司Barrett30%股權(quán)，布局高端人工智能機器人領(lǐng)域今年4月份，埃斯頓公告，擬通過全資子公司使用900萬美元收購美國高科技公司Barrett Technology30%股權(quán)，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系統(tǒng)領(lǐng)域。

埃斯頓公司為進一步提高智能制造核心功能部件的競爭力，拓展基于核心功能部件的人工智能機器人領(lǐng)域，擬通過全資子公司使用900萬美元對美國BarrettTechnology公司進行部分股權(quán)收購并增資，收購及增資完成后，公司通過直接和間接方式共持有Barrett Technology股權(quán)比例為30%。

第8篇：醫(yī)療人工智能方案范文

今年“兩會”，“人工智能”首次被寫入了政府工作報告，也成為兩會代表委員熱議的話題之一。

浪潮集團董事長孫丕恕、騰訊創(chuàng)始人馬化騰、百度創(chuàng)始人李彥宏、科大訊飛創(chuàng)始人劉慶峰、復星集團董事長郭廣昌等代表委員在兩會發(fā)言中紛紛為人工智能發(fā)展建言獻策。

如果仔細閱讀孫丕恕、李彥宏、馬化騰、劉慶峰、郭廣昌等代表委員關(guān)于人工智能的提案議案，你會發(fā)現(xiàn)，他們既是為推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)聲，也是為各自企業(yè)搶占人工智能先機造勢。

業(yè)界一致認為人工智能技術(shù)商業(yè)化的拐點已經(jīng)到來，哪些企業(yè)最有機會？顯然是那些技術(shù)嗅覺敏感、已率先布局的企業(yè)更有機會搶占先機。

具有應(yīng)有場景

和大數(shù)據(jù)優(yōu)勢的

互聯(lián)網(wǎng)巨頭

BAT是目前國內(nèi)人工智能的重量級玩家。BAT企業(yè)中，百度布局最早，投入力度最大。李彥宏在兩會上提交的三項提案均聚焦人工智能。

人工智能已成為百度的核心戰(zhàn)略。百度大腦、百度無人車、被稱為“人工智能權(quán)威”的百度新任總裁陸奇等都成為百度人工智能戰(zhàn)略的重要布局，受到業(yè)界的高度關(guān)注。

據(jù)李彥宏介紹，去年和前年，百度的研發(fā)投入各有100億元左右。在李彥宏看來，人工智能技術(shù)正在快速發(fā)展，大投入才可能有大收益。

與百度在戰(zhàn)略上高舉高打、重金豪賭不同，騰訊、阿里對人工智能的布局更加現(xiàn)實，主要從現(xiàn)有場景入手，將人工智能結(jié)合到現(xiàn)有產(chǎn)品中。

阿里的人工智能是放在阿里DT大商業(yè)體系內(nèi)，配合云計算、大數(shù)據(jù)對阿里的電商物流乃至物聯(lián)網(wǎng)體系展開。騰訊則將人工智能緊密圍繞內(nèi)容、社交、游戲三個核心應(yīng)用場景展開，把人工智能落地在微信、游戲、新聞里面，提升用戶體驗。騰訊和阿里一樣，也把人工智能與騰訊云進行了結(jié)合，面向企業(yè)市場推出了基于AI的云服務(wù)。

由于人工智能技g研發(fā)投入大，BAT企業(yè)從互聯(lián)網(wǎng)向AI布局，具有技術(shù)實力和資金實力。同時，BAT企業(yè)擁有十幾年的產(chǎn)品與數(shù)據(jù)積累，為發(fā)展人工智能提供了天然條件。它們在搜索、電商、社交等領(lǐng)域的用戶積累和應(yīng)用場景也有助于人工智能產(chǎn)品實現(xiàn)落地。

給人工智能建設(shè)提供“裝備”的

IT企業(yè)

在互聯(lián)網(wǎng)投入和建設(shè)時期，受益最大的是像思科這樣給互聯(lián)網(wǎng)“淘金者”提供“水”、“鐵鍬”等工具的互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施提供商。當年思科因為抓住了互聯(lián)網(wǎng)先機快速崛起，當時思科CEO錢伯斯也因此被稱為“互聯(lián)網(wǎng)先生”。

國內(nèi)老牌IT企業(yè)浪潮也是互聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展的受益者。伴隨中國互聯(lián)網(wǎng)市場的高速成長，浪潮已成為中國最大的服務(wù)器廠商，BAT等企業(yè)的數(shù)據(jù)中心運轉(zhuǎn)著浪潮的服務(wù)器和存儲產(chǎn)品。

在人工智能建設(shè)時期，浪潮也要為“人工智能淘金者”提供“養(yǎng)料”和“裝備”。浪潮為此已較早進行了準備和布局。

技術(shù)出身、對技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)有深刻把握的浪潮董事長孫丕恕，較早就看到大數(shù)據(jù)和云計算的機會，在三年前，浪潮提出做“中國領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)和云計算服務(wù)商”，向大數(shù)據(jù)和云計算領(lǐng)域轉(zhuǎn)型。

如今，浪潮已具備人工智能的三大支撐能力――計算資源、算法資源和大數(shù)據(jù)資源。

在計算方面，浪潮已經(jīng)布局多年。無人車測試中，百度實現(xiàn)近90%的識別準確率，這背后依托著采用GPU協(xié)處理加速的浪潮服務(wù)器。騰訊、阿里、搜狗、今日頭條等企業(yè)發(fā)展人工智能，背后都有浪潮計算力的支撐。

在大數(shù)據(jù)方面，浪潮從2010年開始投入大數(shù)據(jù)，目前浪潮的天元數(shù)據(jù)網(wǎng)已經(jīng)采集了50PB的高價值數(shù)據(jù)。人工智能需要大數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”，浪潮擁有大數(shù)據(jù)積累。據(jù)孫丕恕介紹，浪潮將以天元大數(shù)據(jù)為依托，加速大數(shù)據(jù)雙創(chuàng)行動在人工智能領(lǐng)域落地。

在云計算方面，浪潮已投資100億元在全國建設(shè)7大云計算數(shù)據(jù)中心，以行業(yè)云的形式提供云計算服務(wù)。意識到人工智能在云計算建設(shè)中機會巨大，浪潮下一步計劃結(jié)合人工智能應(yīng)用，進一步發(fā)力云計算市場。

看來，成名于PC時代、成長于互聯(lián)網(wǎng)時代的老牌IT企業(yè)浪潮，有望在人工智能時代煥發(fā)新生機。

聚焦某個專業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)人工智能公司

典型企業(yè)：科大訊飛

科大訊飛是國內(nèi)智能語音和人工智能專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)導者。隨著在語音技術(shù)越來越深入應(yīng)用，這家曾多年默默無聞的企業(yè)，越來越走向前臺、受到關(guān)注。

在去年10月錘子科技新品會上，錘子科技創(chuàng)始人羅永浩現(xiàn)場演示科大訊飛語音輸入功能，隨后說了一段話，識別結(jié)果一字不差，驚艷全場。

應(yīng)該說，科大訊飛作為國內(nèi)早期專注于智能語音和人工智能領(lǐng)域的企業(yè)，經(jīng)過18年的厚積薄發(fā)，已進入豐收的季節(jié)?？拼笥嶏w不僅擁有大量使用“訊飛語記”的2C用戶，更有錘子、華為、IBM這樣的2B用戶?？拼笥嶏w的產(chǎn)品既可能直接提供給終端用戶，也可通過集成到合作伙伴的產(chǎn)品和方案中實現(xiàn)商用落地。

隨著人工智能商業(yè)化的加速和資本的熱捧，會出現(xiàn)更多專業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)人工智能創(chuàng)新公司。比如，上個月被百度收購的渡鴉科技和2016 年2 月由英特爾研究院原院長吳甘沙參與創(chuàng)辦的馭勢科技，都屬于這樣的專業(yè)人工智能公司。

積極擁抱人工智能“AI+”的各行業(yè)企業(yè)

典型企業(yè)：復星實業(yè)

復星集團董事長郭廣昌的2017年兩會提案主要關(guān)注醫(yī)學人工智能領(lǐng)域，也與復星布局醫(yī)療人工智能有關(guān)。據(jù)了解，復星醫(yī)藥已經(jīng)在布局達芬奇機器人等產(chǎn)品線。根據(jù)財報數(shù)據(jù)，在去年前三季度復星醫(yī)療旗下的達芬奇手術(shù)機器人于中國內(nèi)地及香港地區(qū)的手術(shù)量達到約8000臺，同比增長約49%。

郭廣昌非常看好“人工智能+醫(yī)學”，他認為人工智能也是醫(yī)學應(yīng)用的制高點。去年12月10日，復星醫(yī)藥與美國Intuitive Surgical簽訂戰(zhàn)略合作，共同注資1億美元在上海成立合資企業(yè)，主要研發(fā)、生產(chǎn)針對肺癌的早期診斷及治療的基于機器人輔助導管技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)品。Intuitive Surgical據(jù)稱是全球機器人輔助微創(chuàng)手術(shù)的領(lǐng)導者。

和復星實業(yè)希望通過人工智能技術(shù)搶占醫(yī)療制高點一樣，奇瑞汽車通過自主研發(fā)，并與百度、科大訊飛等合作，加大在無人駕駛、智能汽車領(lǐng)域投入，希望搶占智能汽車市場先機。

可以預見的是，隨著人工智能在各行各業(yè)的普及，積極擁抱人工智能的傳統(tǒng)企業(yè)更有機會獲勝。

慧眼識珠的產(chǎn)業(yè)投資、風險投資、中介等企業(yè)

典型企業(yè)：創(chuàng)新工場

創(chuàng)新工場的創(chuàng)始人是先后任職微軟和Google的李開復。李開復是學人工智能專業(yè)出身，他肯定不能放過挖金人工智能的機會。創(chuàng)新工場先后投資了曠視科技（Face++）、馭勢科技以及第四范式和地平線機器人（Horizon Robotics）等人工智能公司。根據(jù)李開復的判斷，人工智能投資已進入“黃金時代”。創(chuàng)新工場還成立了自己的人工智能工程院，由李開復親自擔任院長。

還有一家新成立僅一年多的創(chuàng)司在人工智能圈很知名，它叫“將門創(chuàng)投”。能在短短時間迅速出名，一是因為它聚焦在火熱的人工智能領(lǐng)域，二是因為它的管理團隊來自微軟創(chuàng)投加速器的創(chuàng)始團隊，已經(jīng)積累很多創(chuàng)始企業(yè)資源和行業(yè)資源。

任何一個有商業(yè)化“錢景”的新技術(shù)都會受到資本的青睞，人工智能也不例外。

第9篇：醫(yī)療人工智能方案范文

近日，青島市物價局批復關(guān)于IBM開發(fā)的醫(yī)生會診人工智能產(chǎn)品沃森腫瘤的收費。據(jù)此，醫(yī)院可根據(jù)自愿原則，與病人雙方協(xié)商并簽訂協(xié)議確定具體收費標準。這意味著，醫(yī)療人工智能產(chǎn)品作為醫(yī)療服務(wù)項目，其商業(yè)化臨床應(yīng)用和推廣受到主管部門認可。

沃森是當前醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用相對成熟的智能機器人，也是全球最早進入臨床的產(chǎn)品。據(jù)其中國地區(qū)分銷商百洋智能科技董事長付鋼透露，目前沃森腫瘤已經(jīng)在八省落地，預計年底覆蓋150家三級綜合醫(yī)院。

但在本土化過程中，如何獲取各醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)和診療方案，克服國內(nèi)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)孤島，并打動醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)生接受這一新事物以及讓患者為高價埋單，都是沃森無法回避的問題。

醫(yī)生助手

公開數(shù)據(jù)顯示，2015年國內(nèi)新發(fā)癌癥病例約429.2萬例，其中，281.4萬例癌癥死亡。在治療方面，國內(nèi)外存在巨大差距：國內(nèi)所有癌癥患者的平均五年生存率僅為30.9%，而美國已達到66%。

專家分析，主要原因在于，一是發(fā)現(xiàn)不及時，體檢體系不發(fā)達，中國50%的腫瘤患者入院就已是晚期患者，美國只有10%的入院患者是晚期患者;二是因為國內(nèi)腫瘤整體治療規(guī)范水平不夠。

“要解決幾百萬人的腫瘤治療，一定是通過更先進的工具提高醫(yī)生的效率，提高一線醫(yī)生的診療水平?！备朵摫硎荆[瘤患者對于治療方案、健康狀況確認的需求非常旺盛，以往很多腫瘤患者會在進行治療后或者在發(fā)現(xiàn)病情前就去一線城市甚至國外的醫(yī)院進行治療。這也是其引進沃森健康系列產(chǎn)品的主要出發(fā)點。

“沃森的開發(fā)是給醫(yī)生做助手，而非取代醫(yī)生?！盜BM沃森健康中國區(qū)總經(jīng)理郭繼軍說。

據(jù)了解，沃森“學習”過程類似AlphaGo，由紀念斯隆-凱特林癌癥研究中心（MSKCC）歷時四年半訓練出來，它汲取了300多份醫(yī)學期刊、200余種教科書、超過1500萬頁的論文研究數(shù)據(jù)以及基于美國國立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)的癌癥治療指南和MSKCC在美國100多年癌癥臨床治療實踐經(jīng)驗等，并保持每月更新。

目前，沃森健康已研發(fā)出3種腫瘤科產(chǎn)品：沃森腫瘤、沃森基因解決方案和沃森臨床試驗配對。IBM沃森健康總經(jīng)理Rob Merkel介紹，沃森產(chǎn)品目前已在13個國家開展臨床應(yīng)用，并很快推廣到20多個國家。其中沃森腫瘤和沃森基因解決方案分別于去年8月和今年6月被引進中國市場。

以沃森腫瘤為例，接受患者預約后，腫瘤專家與患者實行面對面交談，根據(jù)患者病歷情況，擇病情重點現(xiàn)場上傳關(guān)鍵詞至云端，經(jīng)過沃森的數(shù)據(jù)庫從中篩選和抓取有用的診療內(nèi)容，并輸出四項內(nèi)容：治療方案描述、治療方案遵循了哪些指南和治療思想、幫助尋找到患者的臨床醫(yī)學證據(jù)以及用藥建議，同時會評估患者采用該方案的療效與風險，最終由醫(yī)生決定是否采取。目前沃森的診斷治療范圍涉及肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌、卵巢癌和宮頸癌等治療領(lǐng)域。

據(jù)稱，和頂級專家組所給出的治療方案相比， 沃森腫瘤的治療方案已達90%以上的符合度，逐漸成為腫瘤專家的重要智能助手。

“沃森其實就是一個國際多學科專家的腫瘤會診意見?！鼻鄭u大學附屬醫(yī)院副院長張曉春告訴《財經(jīng)國家周刊》記者，今年4月底其所在醫(yī)院沃森國際腫瘤診療中心開診并接診第一批病人。目前已經(jīng)接診了256個病人，其中沃森腫瘤對33個病例給出的診療方案，與MIT專家做的治療方案比對一致率是96.8%。 沃森是當前醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用相對成熟的智能機器人，也是全球最早進入臨床的產(chǎn)品。

在張曉春看來，對資深專家而言，沃森腫瘤還是太年輕，其提供的方案更適合用于指導基層醫(yī)療機構(gòu)對腫瘤規(guī)范治療缺乏認知的醫(yī)務(wù)人員。用沃森腫瘤培養(yǎng)年輕醫(yī)生、帶團隊，尤其對非腫瘤科室的醫(yī)生非常有用。

據(jù)了解，使用沃森腫瘤和沃森基因組學均需自費，沃森腫瘤價格是4500元/次，沃森基因組學為5000元/次。

本土化挑戰(zhàn)

根據(jù)規(guī)劃，沃森腫瘤今年底將進入中國150家三級綜合醫(yī)院。其在國內(nèi)運營服務(wù)經(jīng)銷商除百洋智能科技外，還有杭州認知網(wǎng)絡(luò)科技公司。

百洋智能科技首席營銷官王必全透露，目前已經(jīng)接到很多醫(yī)院的合作意向，按照市齜從η榭隼純矗醫(yī)院引進速度和規(guī)?？赡苓h超規(guī)劃，實際引進沃森腫瘤的醫(yī)院會在150-300家之間。

廣受追捧的背后，其應(yīng)用實效和商業(yè)化成果仍有待時間檢驗。

“還是本土化不足的問題?！睆垥源赫f，沃森腫瘤提出的方案都是基于歐美國家的病例，尤其是MSKCC的專家的一些成功案例，而腫瘤治療在人種、基因上是有差別的，沃森給出的治療方案是否適合亞洲人群還有待研究。在藥品方面，國內(nèi)自主研發(fā)的腫瘤靶向藥如果在歐美國家沒有上市的話，暫時也未被納入其認知系統(tǒng)中，這給中國醫(yī)生的診療帶來了一定局限性。此外，針對病情比較復雜的腫瘤患者，比如一些經(jīng)過多線化療和對藥物產(chǎn)生耐藥性的患者，沃森腫瘤還不能很好地解決。

納入本土化案例及數(shù)據(jù)是其接下來要努力的方向。郭繼軍表示，IBM將會從幫助醫(yī)療機構(gòu)提升績效、基于國內(nèi)醫(yī)療轉(zhuǎn)型需求的層面出發(fā)，解決數(shù)據(jù)整合問題，并逐漸積累和吸收中國醫(yī)生及研究人員的論文和循證研究成果。

但這并不容易。據(jù)了解，獲取訓練醫(yī)療人工智能所需的數(shù)據(jù)，主要是采用合作和并購方式，成本很高，數(shù)據(jù)來源的正當性也常受質(zhì)疑。這一模式在國內(nèi)開展起來可能頗具困難。主要原因在于，目前國內(nèi)各醫(yī)院系統(tǒng)并不相連，也沒有統(tǒng)一規(guī)范的臨床結(jié)構(gòu)化病歷模型標準，不同醫(yī)院的病歷書寫存在差異，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)導致很難做到高效率的大數(shù)據(jù)挖掘。而且，由于國內(nèi)臨床病歷缺乏規(guī)范，不少臨床實際治療、診斷細節(jié)在病歷中無法體現(xiàn)，此外，與國外患者離院后延續(xù)性的隨訪體系不同，國內(nèi)患者離開醫(yī)院失訪率非常高，臨床病歷和高度碎片化的數(shù)據(jù)實際價值有限。

對于醫(yī)院而言，引進沃森的成本也不小。張曉春并未透露具體引進費用，但據(jù)她介紹，沃森腫瘤軟件不能直接在醫(yī)院HIS系統(tǒng)運行，需要另建系統(tǒng)并單獨設(shè)立專門的診所。

而推廣沃森產(chǎn)品，國內(nèi)醫(yī)務(wù)人員的培訓不可或缺?！叭绻稚谌珖侀_，至少要訓練一萬名專業(yè)的腫瘤醫(yī)生。”付鋼表示，腫瘤科是非常專業(yè)的科室，具體對于每個病人在不同的治療場景下，用好這一助手，需要與醫(yī)生溝通互動并開展培訓。

據(jù)付鋼稱，目前百洋已經(jīng)篩選了500家醫(yī)院，配備相應(yīng)的醫(yī)生培訓工程。這將付出大筆的培訓費用。