人工智能醫藥精選(九篇)

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第1篇：人工智能醫藥范文

關鍵詞：公共實訓中心；技能人才培養；職業教育

河北唐山職業技能公共實訓中心是經河北省政府批準，由唐山市政府規劃建設的一個技術先進、設備高端，開展高技能人才培訓和鑒定服務的職業技能公共實訓中心。中心依托唐山勞動技師學院進行建設，規劃建設現代機床加工、現代電氣控制、現代機械設備維修、現代汽車維修、現代化工工程、現代焊接、現代物流、現代服務、現代信息9個實訓分中心，年培訓能力7.2萬人次（每年200天用于培訓，周期10天）。

在京津冀協同發展和經濟轉型升級的大背景下，唐山市地處環渤海經濟隆起帶和環首都經濟圈的核心位置，為深入貫徹“唐山要努力建成東北亞地區經濟合作的窗口城市、環渤海地區的新型工業化基地、首都經濟圈的重要支點”的指示，唐山以加快轉變經濟發展方式為主線，以重大產業項目為抓手，以產業聚集區建設為載體，實現經濟大市向經濟強市的轉變。

目前，唐山市已形成了精品鋼材、基礎能源、優質建材、裝備制造和化工五大產業基地，積極推動產業轉型，跳出資源型城市的窠臼，加大供給側改革，建設持續發展、科技創新型城市，而產業的轉型升級不是一蹴而就的，需要人才來支撐，尤其是高技能人才。對于一個重工業城市而言，其轉型升級必須立足本地資源稟賦，充分借助先天優勢，發揮特長；借鑒東南沿海的經驗，建設一個示范引領的公共實訓中心將對高技能人才培養，企業裝備水平提升，職業培訓體系建設，區域經濟轉型發展具有舉足輕重的推動作用。

在京津冀協同發展歷史機遇中，在全省以加快轉變經濟發展方式為主線，將建設重點產業項目作為調結構、轉方式的重要載體，實現從經濟大省向經濟強省跨越的重要時期，唐山作為沿海經濟隆起帶的重要支點，具有接受輻射、借力發展的獨特優勢。產業項目建設快速發展，離不開技能人才支撐，高技能人才作為促進經濟社會發展的主力軍，將發揮其至關重要的作用。唐山市乃至全省在現代制造業，戰略性新興產業，新能源、新材料、生物醫藥、信息技術等領域，對高技能人才需求十分強勁。“十二五”期間，唐山市需新增技能人才19.5萬人，其中高技能人才7.5萬人。目前，唐山市高技能人才總量約8.4萬人，占全市技能人才總數的18.8%，與國內經濟發達地區20%的比例相比，屬中等偏下水平，與發達國家40%的比例相比明顯偏低，與唐山市經濟轉型發展需求相差甚遠，尤其是在現代制造業、技術含量較高的機械電子類缺口最為明顯，高技能人才總量不足在很大程度上制約了經濟增長和可持續發展。因此，建設一個對產業發展具有引領作用的職業技能公共實訓中心，加速培養一批社會急需，懂高端技能、善創新、操作能力強的高技能人才，可確保全市加快轉型升級步伐，促進經濟可持續增長。

公共實訓中心規劃建設9個實訓分中心，涵蓋專業門類完全切合唐山乃至京津冀發展要求，是唐山新興產業和高端產業的引領旗艦。“十二五”期間，隨著唐山市經濟結構的調整，現代物流、信息科技、郵政快f等新興行業應運而生，尤其是現代制造業的快速發展和新技術的廣泛應用，使傳統的技術結構發生變化，技術系統的尖端化、集成化和信息化，加上新技術更新速度的加快，產品周期的日益縮短，以及市場競爭的加劇，高技能人才成為最重要因素。

第2篇：人工智能醫藥范文

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

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于人工智能的提案議案，你會發現，他們既是為推動人工智能產業發展發聲，也是為各自企業搶占人工智能先機造勢。

業界一致認為人工智能技術商業化的拐點已經到來，哪些企業最有機會？顯然是那些技術嗅覺敏感、已率先布局的企業更有機會搶占先機。

具有應有場景

和大數據優勢的

互聯網巨頭

BAT是目前國內人工智能的重量級玩家。BAT企業中，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略。百度大腦、百度無人車、被稱為“人工智能權威”的百度新任總裁陸奇等都成為百度人工智能戰略的重要布局，受到業界的高度關注。

據李彥宏介紹，去年和前年，百度的研發投入各有100億元左右。在李彥宏看來，人工智能技術正在快速發展，大投入才可能有大收益。

與百度在戰略上高舉高打、重金豪賭不同，騰訊、阿里對人工智能的布局更加現實，主要從現有場景入手，將人工智能結合到現有產品中。

阿里的人工智能是放在阿里DT大商業體系內，配合云計算、大數據對阿里的電商物流乃至物聯網體系展開。騰訊則將人工智能緊密圍繞內容、社交、游戲三個核心應用場景展開，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合，面向企業市場推出了基于AI的云服務。

由于人工智能技g研發投入大，BAT企業從互聯網向AI布局，具有技術實力和資金實力。同時，BAT企業擁有十幾年的產品與數據積累，為發展人工智能提供了天然條件。它們在搜索、電商、社交等領域的用戶積累和應用場景也有助于人工智能產品實現落地。

給人工智能建設提供“裝備”的

IT企業

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

國內老牌IT企業浪潮也是互聯網大發展的受益者。伴隨中國互聯網市場的高速成長，浪潮已成為中國最大的服務器廠商，BAT等企業的數據中心運轉著浪潮的服務器和存儲產品。

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

技術出身、對技術發展脈絡有深刻把握的浪潮董事長孫丕恕，較早就看到大數據和云計算的機會，在三年前，浪潮提出做“中國領先的大數據和云計算服務商”，向大數據和云計算領域轉型。

如今，浪潮已具備人工智能的三大支撐能力――計算資源、算法資源和大數據資源。

在計算方面，浪潮已經布局多年。無人車測試中，百度實現近90%的識別準確率，這背后依托著采用GPU協處理加速的浪潮服務器。騰訊、阿里、搜狗、今日頭條等企業發展人工智能，背后都有浪潮計算力的支撐。

在大數據方面，浪潮從2010年開始投入大數據，目前浪潮的天元數據網已經采集了50PB的高價值數據。人工智能需要大數據“喂養”，浪潮擁有大數據積累。據孫丕恕介紹，浪潮將以天元大數據為依托，加速大數據雙創行動在人工智能領域落地。

在云計算方面，浪潮已投資100億元在全國建設7大云計算數據中心，以行業云的形式提供云計算服務。意識到人工智能在云計算建設中機會巨大，浪潮下一步計劃結合人工智能應用，進一步發力云計算市場。

看來，成名于PC時代、成長于互聯網時代的老牌IT企業浪潮，有望在人工智能時代煥發新生機。

聚焦某個專業領域的專業人工智能公司

典型企業：科大訊飛

科大訊飛是國內智能語音和人工智能專業領域的領導者。隨著在語音技術越來越深入應用，這家曾多年默默無聞的企業，越來越走向前臺、受到關注。

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

應該說，科大訊飛作為國內早期專注于智能語音和人工智能領域的企業，經過18年的厚積薄發，已進入豐收的季節。科大訊飛不僅擁有大量使用“訊飛語記”的2C用戶，更有錘子、華為、IBM這樣的2B用戶。科大訊飛的產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品和方案中實現商用落地。

隨著人工智能商業化的加速和資本的熱捧，會出現更多專業領域的專業人工智能創新公司。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辦的馭勢科技，都屬于這樣的專業人工智能公司。

積極擁抱人工智能“AI+”的各行業企業

典型企業：復星實業

復星集團董事長郭廣昌的2017年兩會提案主要關注醫學人工智能領域，也與復星布局醫療人工智能有關。據了解，復星醫藥已經在布局達芬奇機器人等產品線。根據財報數據，在去年前三季度復星醫療旗下的達芬奇手術機器人于中國內地及香港地區的手術量達到約8000臺，同比增長約49%。

郭廣昌非常看好“人工智能+醫學”，他認為人工智能也是醫學應用的制高點。去年12月10日，復星醫藥與美國Intuitive Surgical簽訂戰略合作，共同注資1億美元在上海成立合資企業，主要研發、生產針對肺癌的早期診斷及治療的基于機器人輔助導管技術的創新產品。Intuitive Surgical據稱是全球機器人輔助微創手術的領導者。

和復星實業希望通過人工智能技術搶占醫療制高點一樣，奇瑞汽車通過自主研發，并與百度、科大訊飛等合作，加大在無人駕駛、智能汽車領域投入，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的普及，積極擁抱人工智能的傳統企業更有機會獲勝。

慧眼識珠的產業投資、風險投資、中介等企業

典型企業：創新工場

創新工場的創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出身，他肯定不能放過挖金人工智能的機會。創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。根據李開復的判斷，人工智能投資已進入“黃金時代”。創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司在人工智能圈很知名，它叫“將門創投”。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域，二是因為它的管理團隊來自微軟創投加速器的創始團隊，已經積累很多創始企業資源和行業資源。

任何一個有商業化“錢景”的新技術都會受到資本的青睞，人工智能也不例外。

第3篇：人工智能醫藥范文

關鍵詞：人工智能；數據挖掘；發展前景

當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。

2數據挖掘

2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面。看似廣泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。

3數據挖掘與人工智能技術的聯系

數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘。基于數據本身的分類，辨識，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。

4人工智能和數據挖掘技術的發展前景

在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本。可以預期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。

作者:喻正夫 單位:漢江師范學院

參考文獻：

[1]萬璞,王麗莎.數據挖掘與人工智能技術研究[J].無線互聯科技,2016(10):113-114.

[2]王翔.試論如何利用大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展[J/OL].科技創新報,2017,14(01).

[3]秦益文.微博數據挖掘中人工智能推理引擎的應用[J].中小企業管理與科技(中旬刊),2017(02).

[4]蒲東齊.數據挖掘在人工智能上的應用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).

[5]李丹丹.數據挖掘技術及其發展趨勢[J].電腦應用技術,2007（02）:38－40．

第4篇：人工智能醫藥范文

IBM大中華區董事長陳黎明表示：“商業人工智能的核心是解決關乎企業經營中生存和制勝的關鍵問題。以電子、能源、汽車、工業產品制造及相關服務產業為核心的實體經濟是保持國家競爭力和經濟健康發展的基礎。技術的不斷創新發展，不僅將帶動這些行業的生產率提高和產品性能提升，還能催生新材料、新能源、新生物產品、等戰略性新興產業的發展。IBM從未停下技術探索的腳步，引領著人工智能、區塊鏈、物聯網等創新技術的發展，以此強化行業基礎能力，促進產業轉型升級，助力中國企業由大變強的歷史跨越。”

下面請跟隨筆者來看看IBM助力中國企業實現轉型和升級的幾個案例吧。

神思電子（以下簡稱神思）是中國領先的智能識別領域軟硬一體化解決方案提供商。神思率先采用IBM Watson Explorer（WEX），基于分析洞察、推理、自然語言理解能力，重點選擇了金融和醫療這兩個長期服務的行業，鎖定“智能客服”、“實體服務機器人”和“自助設備智能升級”三大領域，改造服務流程，降低人力成本，提升服務質量與效率。

神思副總裁井j表示：“從2016年起，我們就啟動了‘從行業深耕到行業貫通、從智能識別到認知行業解決方案’的戰略升級。神思與IBM一樣，將思考與持續創新都根植于企業的基因之中，我們與IBM并肩合作，希望運用IBM Watson認知計算加速公司戰略升級的步伐，打造國內領先的智能認知行業解決方案，加速國內商業人工智能的發展。”

默克（Merck）是一家先進的科技公司，專注于醫藥健康、生命科學和高性能材料三大領域。默克攜手IBM打造全新智能物流與智能工廠，利用IBM Watson IoT技術，對于需要妥善儲存和運輸產品的鋼瓶實現智能化管理。通過鋼瓶傳感器數據收集與分析，IBM幫助默克施監測和管理廠內或運輸途中的鋼瓶的數量、位置和溫度，確保空瓶及時回收，同時針對鋼瓶的使用和返回情況，實時洞察并預測未來的庫存情況，以便科學合理地采購來滿足日后的需求。這不僅幫助默克達成了鋼瓶的自動監控及全程追蹤，還挺高了所獲結果的精準度，節省人力和時間，大大提升工廠運營的整體效率。

默克中國首席信息官朱皓峰表示：“默克一直致力于以技術為驅動力，為患者和客戶創造價值。IBM作為世界領先企業，在技術創新和業務管理上的先進理念都與默克的核心信念不謀而合。因此我們選擇IBM作為重要合作伙伴，推行全球物聯網部署計劃，并將中國作為試點，加速當地的電子材料廠智能升級，引領未來默克‘工業4.0’和智能制造產業變革。”

隆基泰和與IBM共同合作，借助Watson平臺，利用物聯網與人工智能技術，構建綜合能源云平臺，為工業商業企業構建360度完整的客戶能耗視圖，持續構建高耗能企業用能預測及能效水平的分析和洞察能力，提升與客戶的交互體驗，增強與客戶粘性，深度挖掘云平臺服務價值，助力隆基泰和實現對傳統能源服務模式的突破，打造智慧能源服務體系。

第5篇：人工智能醫藥范文

關鍵詞 工業強省 智能化 發展方向 突破點

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

為了應對金融危機和保持經濟增長，國務院提出了行業振興規劃，國務院先后確立并通過了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業、輕工業、石化產、電子信息業、有色金屬和物流業十個行業振興規劃。經過幾年的初步發展已經初顯行業振興帶來的各種好處。2010年貴州省領導經過仔細調研，提出了工業強省戰略，隨后確立了貴州工業的十大振興計劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術、民族制藥和特色食品十大振興產業。振興計劃明確提出以產業振興為目標，以增強創新能力為核心，加強統籌部署，凝煉共性關鍵技術，集中力量加快推進。為了更好的發揮科學技術在工業強省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動了，《貴州省科技支撐工業十大產業振興實施方案(2011-2015年)》①。實施方案明確，加快科技重大項目的實施與科技創新成果的推廣應用，支撐貴州省重點產業振興；發展高新技術產業，改造和提升傳統產業，推動產業結構的調整和升級，培育新興產業，創造新的市場需求和經濟增長點；加強企業技術創新能力建設，加快建立以企業為主體、產學研用緊密結合的技術創新體系，增強企業綜合競爭力；提升科技在推進新型工業化進程中的支撐能力，為加速發展、加快轉型、推動跨越做出切實貢獻。實施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續增長，財政應用技術研究與開發資金年均增長20%，全社會研究與發展(R&D)經費投入占全省生產總值的比重達到1.2%；創新服務體系進一步完善；專利申請量保持35%的年均增長率，專利授權量保持30%的年均增長率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點領域形成產業集群，擁有一批具有市場競爭力的高新技術產品，高新技術產業產值占國內生產總值的比重達8%以上；節能環保、新材料、新能源、生物產業年均增長率達到25%左右，成為貴州戰略性新興產業領域新的增長點；民族醫藥產業發展能力不斷提升。

隨著對工業強省戰略認識的加深，各級領導逐步認識到新的省領導提出的工業強省中的工業已經不在是傳統意義下的工業，而是新型工業。那么新在那兒呢？本人認為將最新的科研成果與貴州的工業有機結合起來的工業化道理就是新型工業。綜合上述信息，作者認為貴州的工業強省道路應該著眼于新型工業，即是在工業的發展道路上需要大力引進現代科學技術。盡管貴州工業強省戰略還有不少問題，但作者認為在工業強省的大路上我們應該做到放眼世界新科技成果、重視國內新技術和高級人才、立足用好用足貴州省內的工業基礎和人才。作者在此探討一下貴州工業化道路上的人工智能技術應用做一個較為詳細的說明，其他的新科學技術的應用類似。

人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）②，是一門由計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性新學科。作為一門邊緣新學科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關注。不僅許多其他學科開始引入或借用AI技術，而且AI中的專家系統、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產業的三大突破口。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學派。這就是：符號主義學派、連接主義學派和行為主義學派。人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。

目前人工智能主要研究內容是：分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命、人工智能應用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統、知識發現與知識獲取、人工智能應用基礎等。

同時如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團與韓國文豪斯株式會社簽訂合作協議，欲引進人工智能高新技術及相關技術和產品落戶牡丹江，在中國大力開發人工智能高新技術市場。該項目研發的具有自主知識產權的最新一代人工智能高新技術，其研發成果已經遠遠超出了國內軟件的發展速度，在世界人工智能軟件研發領域也走在前列，在國內可首創人機對話的先河，市場潛力大，科技含量高。項目建成后，將形成集研發、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發和生產中心，該項目全面啟動后，年可實現銷售收入2~5億元人民幣，年可實現利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤率40%。該項目成功運作不僅可填補我市高科技軟件研發技術的空白，而且還可帶動我市相關傳統產業提檔升級和市直利稅的增長。”

綜合貴州的實際省情和目前人工智能的發展，筆者認為可以從以下幾個方面去突破。

（1）結合貴州十大產業中的電力和裝備制造，智能化是一個重點發展的方向。現在智能電網的研究何義應用都正處于起步階段，抓住這個機會，加大科技投入這個領域，力爭或者具有世界先進水平的核心技術是重點。智能化機械制造業是目前的一個熱點研究，充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好圍繞現在制造技術的裝備制造業發展。

（2）由于貴州十大產業中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設備開發和二次開發是重要的內容。同時科學合理的對資源開采也是一個關鍵。充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心、省部共建教育部喀斯特環境與地質災害防治重點實驗室和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好長期合理利用資源為貴州綠色、健康發展。

（3）民族制藥和特色食品應該是貴州的重要特產之一，在國內具有較好的基礎。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎，現在已經形成了國內最大的民族制藥基地。現在國家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應該重視與相關部門聯系，充分利用教育部綠色農藥與農業生物工程重點實驗室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實驗室等機構的研究基礎，加大新藥的開發使之具有自己的知識產權才是長遠之計。其次特色食品也是貴州省的一個品牌，比如國內知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統的制作方法使得產量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機器能代替目前的手工制作，增加產量。

注釋

第6篇：人工智能醫藥范文

摘 要：多媒體教學手段的引入，極大地增加了課堂的信息量，豐富了課堂教學的表現形式，但是同樣也暴露了教材信息量不足、多媒體教學素材匱乏等問題。本文結合作者的教學實踐介紹了在備課過程中利用Internet搜索引擎拓展多媒體教學內容、豐富多媒體課件素材的方法。經過32學時的“人工智能”本科生課程實踐，驗證了該方法的可行性和有效性。

關鍵詞：搜索引擎；多媒體教學；備課

中圖分類號：G434

文獻標識碼：B

圖文聲像并茂、形象生動直觀是多媒體教學最基本的特點。多媒體可以在較短時間內提供較傳統教學模式更多的信息，提高教學效率，這是多媒體教學最突出的優點。此外，多媒體教學能夠充分發揮計算機網絡的輔助教學功能，學生可以從網絡上查閱教師的電子郵件和教輔資料，最大限度地節約教育資源，把教師從傳統的教學模式中解放出來，從而有更多的時間和精力應用到科研、教研等創造性工作中去。但是在多媒體教學備課中也暴露出一些新的問題，比如信息來自哪里？多媒體課件的素材來自哪里？

Internet是一個巨大的信息資源寶庫，充分利用Internet資源可以對多媒體教學的信息和素材形成有益的補充。但是Internet信息過載和資源迷向問題又使我們面對浩如煙海的信息資源無所適從。Internet搜索引擎的誕生為我們提供了信息獲取的強有力工具，只需要輸入關鍵詞或關鍵詞的組合進行搜索即可，高級搜索技巧也可以通過閱讀網站上的幫助信息來很快掌握。

下面從四個方面介紹多媒體教學在備課過程中如何利用Internet搜索引擎拓展教學內容、豐富課件素材。

1 利用Internet搜索引擎對教學內容追根溯源

2005年全國高等學校教學督導工作研討會上，哈爾濱工程大學總督學楊曜根教授在報告《讓新的教學理念進課堂》中指出，目前在課堂教學內容上往往是重“結論”、輕“過程”，只是注重傳授前人已解決的定理、概念、知識的現成結論，不注重揭示前人對這些知識的艱辛探索過程。其實，這不單純是理念問題，往往不是教師不想講過程，而是不會講，這都受著教材內容和教師知識面的制約。

正如楊教授所言，“每門學科的發展過程，每門學科中新觀點、新原理的建立，科學技術的發現、發明和發展，無不是前人向傳統、敢于向權威挑戰、大膽想象、不斷創新的結果，充滿了前人大膽求異、創新的事例，展示這些在學生面前，正可以大大啟發學生的好奇心、興趣，培養學生逆向思維，引導學生不斷發問‘為什么’，培養學生的求索精神”。但這些過程事例很少編入現行教材中，傳統的教學手段課堂信息量有限，作為教師當年也沒有在課堂上聽過這些過程事例，事實上這是一個盲區，需要另辟蹊徑來掃除這個盲區，而Internet搜索引擎則是“掃盲”的有力工具之一。

舉例來說明這個問題。人工智能的教材中對人工智能本身的發展歷程介紹的較多，但是邏輯演算作為人工智能課程的重要內容，邏輯學本身的來龍去脈在教材中卻鮮有提及。備課時，當然可以跳過邏輯學的歷史，也可以去圖書館查閱邏輯學專業書籍，但是利用Internet搜索引擎不失為一種便捷的方式。我們只需要在Google等搜索引擎中輸入“邏輯學”、“起源”、“發展”、“分支”等關鍵詞的簡單組合，就可以很容易地找到“邏輯學傳統上可分為古希臘的邏輯學、中國的名辯、古印度的因明學三個分支”、“現代邏輯學已從單一學科逐步發展成為理論嚴密、分支眾多、應用廣泛的學科群”等，再順藤摸瓜，搜索“古希臘 邏輯”、“名辯 邏輯”、“因明學 邏輯”、“現代邏輯學 分支”等關鍵詞，便可向前把2000多年前印度的正理派、中國的墨子、古希臘的亞里士多德都追溯出來，向后把量子邏輯、控制論邏輯、概率邏輯、價值邏輯、法律邏輯、科學邏輯等信手拈來，經過進一步加工提煉，融入到課堂教學中，對拓展學生知識面、激發學生的探究欲望能起到良好的作用。

2 利用Internet搜索引擎為課堂講解旁征博引

在課堂上旁征博引，能夠豐富教學內容，提升知識的吸引力，增強教師的表現力，激發學生學習興趣，同時，對同一個問題換個角度、換個說法來闡述，也易于學生理解和掌握，提高課堂教學實效。但是旁征博引對任課教師的知識面要求非常高，尤其對于青年教師，因此在備課時有針對性地利用Internet搜索引擎拓展自己的知識面是非常必要的。

還是舉例來說明這個問題。Agent是人工智能領域研究的熱點問題，Stanford著名人工智能學者Hayes-Roth講過“Agent是人工智能最初的目標，也是人工智能最終的目標”，而我校現行人工智能課程教學大綱中并不包含這部分內容，為了引領學生走到學科前沿，我準備了2個課時補充講授Agent。但目前國內的人工智能教材中，僅有蔡自興教授的《人工智能及其應用》一書將Agent作為一章來講解。Agent理論部分的幾個概念非常抽象，且學術界觀點不一，如果僅將一家之言介紹給學生，不但學生難于理解，而且容易片面認識問題，因此廣泛引用和介紹學術界的觀點是非常必要的。在準備這部分內容時，Internet搜索引擎發揮了重要作用。用“agent definition”等關鍵詞在Google中搜索，并根據搜索結果不斷追溯和拓展，就可以查到Agent一詞的拉丁語起源――agere。Agent作為人工智能術語首見于Minsky的《Society of Mind》一書，以及Agent在美國傳統詞典中的定義，Jiming Liu & Jianbing Wu、Hayes-Roth、Smith, Cypher & Spohre、Wooldridge & Jennings、Shoham、Russel & Norvig、IBM等學者和公司從自主、智能、軟硬件、心智、實體等各個角度和立場給出的定義和討論，將這些內容融合提煉之后呈現給學生，無疑會加深學生對抽象概念的理解，同時對教師本人的知識面也是一個豐富和擴展的過程。

3 利用Internet搜索引擎對教學用例舉一反三

多媒體教學用例必須遵循針對性、典型性、啟發性、科學性、思想性、簡潔性、趣味性和生動形象性等原則，才能達到較好的授課效果，提高教學質量，但是備課時要準備如此恰當的例子卻非常困難。利用Internet搜索引擎可以開闊備課思路，對教學用例舉一反三。

例如，人工智能中著名的“猴子與香蕉”問題在蔡自興先生的《人工智能及其應用》教材中僅舉此例用于講解狀態空間問題表示法。利用Internet搜索引擎還可以找到該問題在講解問題歸約、謂詞邏輯、產生式系統等知識表示方法時的舉例及動畫演示過程，將這些舉例貫通起來在知識表示總結時使用，并借用網上制作好的動畫演示，課堂效果很好，且備課效率很高。

4 利用Internet搜索引擎對課件素材錦上添花

多媒體課件是多媒體課堂教學的關鍵，是影響多媒體課堂教學效果的重要因素。課件過于簡單和粗糙，或者過于花哨，過多過濫地使用多媒體效果，會分散學生注意力，不利于學生課堂學習，致使教學效果降低。因此簡潔明了、形象生動的多媒體素材必不可少。利用Internet搜索引擎的圖片、音樂等搜索功能可以獲得很多極富表現力的音像資料來闡釋或演示抽象的概念和原理。

在人工智能課上講解語義網絡時用到這樣一個例子：用語義網絡法描述歌曲《軍港之夜》中“軍港的夜啊靜悄悄，海浪把戰艦輕輕地搖”這一句的意境。準備這個例子的時候，除了準備解題過程，我還搜索了一首《軍港之夜》樂曲、一張軍港夜幕降臨時的照片和演唱者蘇曉明的照片，加工處理后做到多媒體課件中，并做到不喧賓奪主。在課堂教學中講這個例子時，發現學生隨著輕柔的音樂、美麗的畫卷一起隨著老師分析著問題，都聚精會神的。

在講解啟發式搜索算法時，我從網上搜到了孔子的名句“人無遠慮，必有近憂”，唐代詩人盧綸的《送吉中孚校書歸楚州舊山》，其中有四句“林昏天未曙，但向云邊去，暗入無路山，心知有花處”，同時還下載了學校的平面圖，用“人無遠慮，必有近憂”引出啟發式搜索利用啟發式信息的思想，利用盧綸的詩來闡釋啟發式搜索的意境，再結合學校的平面圖提問學生去附近的超市(在圖上均有標注)購物時如何規劃路徑。就在這樣一種輕松甚至詩情畫意的氛圍中，學生便深刻領會了啟發式搜索的思想內涵。

此外，利用豐富的多媒體素材還可以對學生進行科學素養的熏陶。例如，在準備人工智能發展史這一課內容時，我們從網上搜到了Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等在人工智能發展史上舉足輕重的學者的照片，照片中透出的大家風范、學者目光中流露的執著精神、表情中蘊含的嚴謹深邃、笑容中深藏的儒雅樂觀……無不感染著學生。

5 結論

在開展多媒體教學實踐中，利用Internet搜索引擎輔是第一步，對信息的加工處理、凝練升華是備課時一項更艱巨的任務，這個問題已有很多文獻探討過，本文不再贅述。

參考文獻

[1] 張紅霞．多媒體教學的實踐與探討[J]．吉林省教育學院學報，2006，22(6):70-71.

[2] 盧建中．有關計算機輔助教學的幾點看法[J]．西安郵電學院學報，2002(7):79-81.

[3] 張忠祿，李東俠，張永春．多媒體教學質量研究[J]．長春工程學院學報(社會科學版)，2006，7(3):83-85，88.

[4] 范秉琪，范秉琳．高校多媒體教學的發展方向[J]．河南教育學院學報(自然科學版)，2006，15(3):70-72.

[5] 張永紅，李泳．多媒體教學的應用與思考[J]．中國醫藥導報，2006，3(29):77.

[6] 楊蘭生．以多媒體為教學平臺的課堂教學的思考[J]．大連民族學院學報，2006，(5):78-80.

第7篇：人工智能醫藥范文

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

其二是“看病難”的問題，名醫的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認為根源在于“醫生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過信息化的手段，打造一個醫療團隊，實行科學化的分層、分級，將一些簡單的診斷交由助理、護士來處理，最后由名醫診斷。這樣可以成倍擴大醫療產能。

騰訊的“醫療能力超市”

這幾年，在投資的同時，騰訊嘗試做微信智慧醫院、糖大夫、騰愛醫生、覓影等，涉及了支付模式創新、慢病管理、人工智能等多個領域。

1. 智慧醫院

早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫院的概念，做的事情也很簡單，依托于微信公眾號的線上能力，幫助醫院做掛號、信息流轉等基礎醫療服務；2015年——2016年，微信智慧醫院的2.0版本提出以醫院作為核心體系，挖掘醫院流程里線上信息化、數字化以及互聯網化能力；從2017年開始，以小程序、公眾號作為整體服務入口，醫保、商保、區塊鏈技術、AI、人工智能在醫院落地，這是智慧醫院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，騰訊推出了一款檢測血糖的智能硬件產品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯網+慢病管理”貴州模式會上，騰訊正式公布騰愛醫療戰略布局，計劃用智能終端、醫生平臺、“健康基金＋醫保”的互聯網金融、大數據這“四駕馬車”連接醫療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛醫生的相關動態逐漸變少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI產品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國家人工智能開放創新平臺名單”，在AI+醫療方向上，將依靠騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺。

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

目前，騰訊醫療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個團隊，一個是騰訊醫療團隊，負責的業務包括糖大夫、騰愛醫生、企鵝醫典、醫療云等，主要聚焦于醫療業務本身。另一個團隊是“互聯網+醫療”業務，該業務又分為兩大板塊：一個是微信智慧醫院，包括掛號、處方流轉、醫療咨詢，利用互聯網工具提升醫院、醫生效率；另一個方向是騰訊覓影，包括AI醫療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進入到醫療比較核心的領域。

AI醫療的決心——騰訊覓影

精英團隊打造精品應用

目前，國內醫療AI創業公司也多以影像識別為主，據統計，AI醫學影像的創業公司多達幾十家，醫學影像識別成為醫療AI領域里較為成熟的垂直細分領域。醫學影像成為“一枝獨秀”的原因在于，影像數據獲取相對容易，三甲醫院設備都是GPS設備、全球頂尖設備。原始數據是電子化的，對于初創公司來說，一個是圖像的質量，一個是電子化獲取程度，都相對容易。”

2017年8月，騰訊了AI醫學影像產品“騰訊覓影”，利用人工智能醫學影像技術輔助醫生實現早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進軍醫療人工智能，加上早前的“百度醫療大腦”、阿里“ET醫療大腦”，BAT已經全部入局醫療人工智能。

騰訊在醫療領域有三個方面的積累：用戶服務、數據能力、資源整合。而醫療AI以及影像識別是在學術科研上的應用；此外，在用戶服務上，騰訊也涉及了預約掛號、在線問診等業務。

騰訊覓影整合了騰訊內部幾個頂尖的AI的團隊，包括我們的互聯網+部門，包括騰訊的AILab、騰訊優圖實驗室和架構平臺部，可以說是匯集了騰訊最精英的人工智能技術團隊。

從覓影產品的后端來看，是有一個AI醫學實驗室，除了頂級的人工智能算法專家之外，醫學實驗室也聘請了全國頂級的一些醫療影像科的醫生和很多的全科醫生，同時也會跟很多的醫療機構和醫學院校以及各個地方政府共同去合作。

產品技術的應用

當前，覓影可以去輔助于這幾項癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網膜病變。

騰訊覓影可以把醫生或PET系統（正電子發射計算機斷層顯像技術）里面的影像傳到騰訊搭建的系統當中，再利用人工智能技術和算法判斷這個片子是不是高風險的早期病癥，診斷準確率達到90%以上。

騰訊覓影是怎么做到呢？在訓練數據的采集方面，騰訊團隊集中采集了幾十萬張中國人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫療影像，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網上可以下載到，但很多片子都是外國病人的，外國的數據去訓練中國人的模型，準確率還是比較低的。

因為每種病灶只有一小塊，大多數的區域是一個正常的，騰訊團隊會把這個醫療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計每一個小塊患病的概率，最后得出一個診斷結論。

從覓影的實際應用場景來看，一方面，騰訊在與三甲醫院合作，提高三甲醫院醫生看病的效果；另一方面，團隊希望更多地與基層醫院進行合作，提高基層醫院整個的診療水平。同時，覓影產品也會跟騰訊基金會合作，通過一些公益基金的項目，利用技術給國家和人民造福。

騰訊智慧醫院3.0的創新解決方案

微信智慧醫院3.0亮點頗多：不僅實現了連接、支付、安全保障和生態合作的四大升級，同時還加入了AI、區塊鏈等全新技術，全面開放騰訊核心能力。

1. 連接升級

通過整合人社、醫院、藥企、保險等資源共同聯動，提供在線咨詢、處方流轉、商保直賠等服務。以處方流轉為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識別、區塊鏈等核心技術能力，連接醫院、流通藥企及用戶，實現電子處方安全流轉、全流程可追溯，助力醫藥分離。用戶可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購藥方式。

2. 支付升級

支付場景升級，包括醫院、藥店、社康、保險更多場景均支持微信支付。比如，在醫院可以使用微信公眾號實現在線支付、處方單掃碼付、終端機快捷支付等;在保險場景，可在線使用社保個賬購買健康保險;在藥店、社康場景下，可實現在線刷碼支付，免帶卡便捷購藥等。同時，支付方式將醫保、商保、自費等全部納入，讓消費者實現無縫支付。

3. 安全升級

微信智慧醫院3.0能夠全面保障實名安全、支付安全、數據安全和風控安全。比如，一直以來，醫療數據安全和患者隱私保障是醫療行業的核心問題。而區塊鏈所擁有的多方共識、不可篡改、多方存證、隨時可查等優勢，使其成為醫療數據保管的最佳方案。智慧醫院3.0就將運用區塊鏈技術，為監管方、醫院、流通藥企搭建了一條聯盟鏈，保障數據、隱私安全的同時，實現鏈上數據防篡改。

4. 生態合作升級

除了在自身能力方面，微信智慧醫院3.0更加注重整個生態的合作共贏。從資金、資源、技術、產品四大維度，與合作伙伴聯手，實現合作升級，推動業務有效落地，合力打造互聯網+智慧醫院的建設。

尾聲與展望

騰訊的高管們曾多次公開強調：“互聯網+醫療”是為醫者賦能，需要發揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫療服務效率，建立“醫患”信任感，真正解決醫療行業的“痛點”，共建融合的醫療生態體系。

第8篇：人工智能醫藥范文

目前人們多以人工神經網絡、貝葉斯網絡、決策樹、人工智能等數據挖掘技術研究和探討中醫癥候的構成特點及規律，其分析結果多是平面圖形、整體的。但以四維模型分析疾病和癥候的方法目前還未見報道。用三維立體模型可分析疾病辨證分型規律，并可觀察到個體在總體樣本中的位置，對中醫個案研究也有特定價值。若加入時間作為第四維度則可以動態演示疾病發展、演變過程。

整體思路：將每個患者癥狀等資料排布在二維平面上，再將這些平面平行等間距排列即構成三維立體結構，以時間因素作為第四維度構成整體模型。

1 平面內分析

將一個患者的癥狀以點形式排布在二維平面上，通過用專業知識分析癥狀間的關系得出一個或數個辨證證型，如同一患者同時有氣虛證、陰虛證、血瘀證，歸納為一證即氣陰兩虛兼血瘀證。平面內推導也可用人工智能的方法。

2 排列順序

將平面平行等距排列起來是要有次序的。我們將相同證型癥狀相似患者排布到一起，具體可通過給不同程度的癥狀和平面推導出的證賦值，比較計算差異度，排列組合平面次序，取差異度總和最小時排列次序。這樣就構成了三維立體結構。

3 癥狀關聯

同一癥狀點在各平面內橫縱坐標相同，以用于計算和整體分析。按關聯度高低排列癥狀分布，兩癥狀關聯度越高距離越近，關聯度越低距離越遠。具體可通過給定特定坐標，計算任意兩點間距離，再用排列組合調換癥狀點排布位置，取最合適的排布。這樣我們就可以看出疾病癥狀分布立體結構，可以分析整個樣本，也可以分析疾病中單個證型。若單個證型的疾病癥狀分布結構成明顯畸形則可以考慮繼續分型。

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4 時間因素

加入時間因素作為第四維度，則可以動態演示疾病發展、演變過程。要觀察這個變化過程，我們要給相應的可變因素賦值，目的是給定標記，以便觀察其變化過程。如癥狀輕重賦予大小的值，性質賦予形狀的值，患者平面賦予顏色的值。隨著時間變化，平面位置的改變，可通過顏色看出，即患者證型改變可以由顏色改變看出。癥狀結構改變可由癥狀位置看出，輕重、性質可由形狀變化看出。這樣就可以觀察分析單樣本和整體樣本病情發展變化規律了。

5 總結

本模型將臨床樣本分析轉換為對空間圖形的分析，可以立體顯示癥狀分布規律，直觀觀察個體和總體樣本癥狀分布。可用于分析病癥分布規律，分析病癥發展變化規律，也有助于中醫個案研究［1-4］。

【參考文獻】

［1］施明輝，周昌樂.人工神經網絡在中醫診斷中的應用現狀與趨勢［J］.中國中醫藥信息雜志，2007，14(1):2-5.

［2］孫貴香，袁肇凱.人工神經網絡在中醫證候研究中的應用［J］.中華中醫藥學刊，2007，25(7)：1450-1452.

［3］朱文鋒，晏峻峰，黃碧群.貝葉斯網絡在中醫證素辨證體系中的應用［J］.中西醫結合學報，2006，4(6):567-571.

第9篇：人工智能醫藥范文

［關鍵詞］骨質疏松癥;代謝性疾病;院外健康教育

1院外骨質疏松健康教育模式

1.1出院時為患者提供骨質疏松癥健康教育處方或宣傳教育資料

健康教育處方是以醫囑的形式對患者用藥、心理、生活方式等進行指導［2］，基于醫護人員對患者病情的熟悉情況，出院時為患者提供針對性的健康處方。醫務人員向患者口頭講授處方內容，必要時可向患者提供科室有關骨質疏松癥的紙質健康宣傳冊，內容包括正確的運動方法、合理營養、良好的生活習慣以及預防跌倒知識等。這種模式能夠通過面對面地口頭教授而引起患者對骨質疏松癥的重視。另外，這種一對一模式簡單易懂，對于患者的一些疑問醫務人員可直接解決，患者易于掌握。目前，這種方式仍是醫院對出院的骨質疏松癥患者進行疾病健康教育的主流方式，但受制于宣傳覆蓋面和開展形式的局限，它只能為部分住院的患者服務。很多老年患者只有疼痛或并發癥才會選擇入院就醫，非住院患者往往會被疏忽，難以得到醫院給予的健康指導。另外，單一的出院健康處方的局限性還表現在它是一次性的，患者后續的健康指導并不能跟上，是一種非連續性的防控模式。

1.2沙龍健康教育模式

沙龍模式不僅有利于提高患者對骨質疏松癥的認知水平，促進患者自覺地采取健康的生活方式，還能幫助患者改善抑郁情緒［3］，由專業醫護人員組織。醫護人員提前電話通知患者舉辦沙龍的具體地點和時間，方便患者提前做好安排以能如期參加沙龍聚會。另外，邀請患者的同時有必要讓家屬或照顧者一同參加骨質疏松癥沙龍活動。這種教育過程主要是醫務人員向患者及親屬提供正確保健方法，然后引導患者及其親屬講述自身落實防治骨質疏松癥的生活行為方式，醫務教育人員對正確的內容給予肯定或對錯誤的內容給予糾正。沙龍活動后期讓患者有自由交流時間，讓患者互相分享經驗以加深對骨質疏松癥健康教育內容的正確理解與接受程度。這種沙龍活動組織實施過程，不僅醫務人員發揮了對患者及照顧者的主導作用，還有利于發揮受教育對象的主動參與意識，保證其認知過程的正確實施。另外，以沙龍聚會的方式不僅有助于提高患者對自身疾病的認知水平，而且能讓患者及照顧者相互之間分享各自對疾病的認識，一些具體的對骨質疏松癥防治有幫助的運動習慣能預防跌倒、骨折等傷害的發生。沙龍活動還能增進患者與照顧者之間的情感交流，緩解老人的焦慮情緒，增進對疾病的認知，從而能夠在實施合理營養、正確用藥、有效運動等方面為患者起著支持和督促的作用。沙龍的健康教育活動使正確生活方式和行為的患者比例提高，具有一定的推廣意義。但是，沙龍模式也只能為能獲得沙龍活動信息的一些患者服務，由于老年人的生活自理能力減退或照顧者的原因，致使一些行動受限的老人難以參加沙龍活動。此種方式是一種小范圍并有一定局限性的患教模式。

1.3社區健康教育模式

以社區醫療為重點和基礎，由社區衛生服務中心建立全科醫生為主導的健康管理服務團隊來進行骨質疏松癥教育。社區性骨質疏松癥健康教育呈現多樣化，具體方式包括社區醫院對社區內目標人群進行干預教育、專題講座和實踐教育，社區醫護人員上門為目標患者進行個體化教育，在社區宣傳欄進行文字、圖片展示，健康宣傳冊的發放等。社區健康教育的內容包括認知骨質疏松癥、飲食、運動療法、健康正確的生活習慣、預防并發癥措施等。此類模式是當前主導模式，覆蓋人群廣，方法簡單易行，在城市社區中基本都能展開。有調查結果顯示，患骨質疏松癥的中老年婦女獲得骨質疏松癥知識的途徑，通過醫護人員要明顯低于電視書刊和醫藥廣告［4］。電視書刊和醫藥廣告由于其非專業性和商家利益性，讓患者容易存在知識盲區和走進誤區。社區醫務人員具有豐富的理論知識和良好的溝通能力，可以為患者提供比電視書刊和醫藥廣告更全面、真實、準確、方便、有效的知識服務，滿足目標人群對骨質疏松癥知識的需求。

1.4互聯網平臺健康教育模式

具體方法:建立科室微信公眾號“骨質疏松癥健康教育群”，讓患者及照顧者關注宣教平臺，通過微信宣教或提供個體化幫助，及時糾偏。微信是建立以文本、語音、圖片、視頻等為內容的信息溝通社交平臺，這些信息處理方式有利于將骨質疏松癥健康教育內容具體化、形象化，并持續性地展示給患者及照顧者，能提高患者健康教育的依從性和患者的自我護理能力。微信平臺不定期推送一些有針對性的骨質疏松癥健康知識，如飲食指導、運動指導、服藥指導、心理指導等;推送一些簡單有效的預防跌倒方案，如生活起居布置、支具借助使用等，能降低患者骨折風險。微信的社交性還使老年患者足不出戶就能獲得近距離與醫護人員溝通的機會，使患者和照顧者獲得遠程幫助、在線醫療以及視頻幫助。另外，微信平臺具有傳播性，隨著智能手機的廣泛應用，可以讓更多的患者得到服務，改善老年骨質疏松癥患者的生活質量。微信等信息化模式的普遍性和便利性為老年患者提供了一種重要的教育方式。值得一提的是由于智能手機自身特點，限制了部分老年患者不能熟練使用智能手機，對這些患者此種模式幫助有限。

2問題和思考

健康教育是通過有目的、有計劃、有系統地傳播衛生保健知識和技術，幫助人們樹立正確的健康觀念，讓其自愿采納健康的行為和生活方式，以消除或減輕影響健康的危險因素，預防疾病，促進健康，提高生命質量［5～14］。我國老年人骨質疏松癥防控經歷了從認識不足到主動發現再到積極治療的過程，隨著醫學模式的轉變，醫療改革的不斷發展，骨質疏松癥的防控重心逐漸回歸“以防為主，防治結合”的重心上來。以上4種骨質疏松癥院外健康教育模式都有各自的優勢和限制性。醫務人員根據老年人個體和群體的特點，為他們提供合適的健康教育模式是很重要的。但值得思考的是農村老年患者并沒有引起社會或醫務系統的足夠關注，相關基層醫院在院外進行普及骨質疏松癥健康教育的文獻缺乏。歸納主要有3個方面的原因限制:(1)基層醫院的專科醫療水平限制;(2)農村老年人的經濟水平和受教育水平限制;(3)農村空巢老人數量龐大。目前，農村地區在我國尚處于一個發展相對薄弱的地位，生活水平及經濟條件較城市落后，農村老年人作為一個龐大的弱勢群體，健康狀況令人堪憂。基層醫院和政府機構可參考城市社區健康教育模式，將之優化，設計出適合農村老年人的教育模式，讓農村老年骨質疏松癥患者可以在飲食、鍛煉、生活習慣和自我保護意識等方面得以提高。