人工智能在医疗方面的挑战

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能在医疗方面的挑战范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能在医疗方面的挑战范文第1篇

30年前，有人说电脑将会改变我们的世界，当时的人们认为这是天方夜谭，不料今天几乎家家户户都拥有了电脑；10年前，有人认为智能手机将更深刻地影响我们的生活方式，人们照样认为不可能，而今天手机连接一切却逐渐成为了现实；同样，今天李彦宏提出“中国大脑”设想，也有很多人认为是不接地气，事实上，人工智能却是跟我们未来的生活息息相关。

从目前来看，人工智能貌似与我们的现实生活距离十分遥远，实际上它已经开始走入我们的生活，而且正以一种磁悬浮般的速度向我们奔来，人工智能已经打响21世纪新的军备赛。

社会层面，人工智能成改善民生新利器

人民生活水平的高低一直都被作为发达经济体与发展经济体最明显的区别和写照，而人工智能的普及将会对人民的生活水平带来翻天腹地的变化。

首先，在家庭生活方面，如果家里拥有保姆机器人，就可以免去苦于找不到保姆的烦恼，解决日常家庭劳务所忧。有些人可能会认为这还很遥远，实际上日本已经开始在试用家庭保姆机器人了。我们再来看看眼下各大科技公司所倡导的手机连接一切：清晨，伴随着悠扬的背景音乐起床，一天都感觉很精神；起床时，窗帘已经悄悄拉开，这个时候甜美的声音开始播放当天的天气预报；起床后，水温已经设置为适合自己使用的温度，不用担心水温时冷时热；洗簌后，厨房已经传来早餐的香味；上班前，不必担心门窗、电视等是否关上；晚上回家前，可以通过手机提前打开热水器，到家后就可以直接洗个热水澡。

其次，在医疗健康领域，目前已经有很多智能硬件公司推出了智能医疗硬件产品，能够及时地反应出人体的健康状况。比如机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析，通过模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程能够让机器人自动诊断病人病情等。人工智能在医疗方面的应用一方面能够改善就医条件和环境，另一方面也能大幅提升医疗技术水平。

其三，我们再来看看人工智能对教育的影响。通过借助人工智能，我们的教学场景将得到极大改善，而通过人工智能和大数据的应用，老师也能更好地把握学生的学习情况并进行针对性的辅导。

不仅仅是教育、医疗、家庭等方面，人工智能将会人民生活的方方面面产生巨大的影响，它将会成为未来全球各国改善民生的新利器。

经济层面，各国借人工智能再创经济神话

目前发达国家都已经纷纷推出了自己的人工智能计划，人工智能已经成为了发达国家经济体向前继续迈进的动力和标志。

一、欧盟耗资10亿欧元打造人脑计划。该项目旨在建立一套基于神经科学的全新的、革命性的信息通信技术，建造一种模拟神经元功能的芯片，然后将芯片用于建造超级计算机。

二、美国大脑计划。美国通过借助DARPA部门，然后将每年的研究经费划拨给各个大学的实验室、科技公司等用于各式各样的前沿研究，目前该部门已经与谷歌、IBM等科技公司达成了合作，并获得了多项人工智能重要科研成就。

三、日本机器人计划。目前日本工业的老龄化问题非常严重，为了推动日本经济继续发展，日本联合各大企业推出了机器人计划。通过机器人、无人搬运机等人工智能技术的应用，日本工业再次走上了世界前列。

中国的人工智能技术刚刚起步，而人工智能对于中国的经济发展是难得的一次新机遇。李彦宏所提出的“中国大脑”计划如果能够得到顺利实施，将对中国的科技创新发挥至关重要的作用。目前我国的经济正在加速从投资驱动为主向创新驱动发展为主的转变，人工智能作为未来科技创新的决定性力量，它是中国经济继续实现腾飞的有力保障。在未来的全球经济竞争中，可以说谁在人工智能上领先了，谁就能引领未来的新经济时代。

企业层面，科技巨头争先恐后

目前全球的科技巨头诸如谷歌、百度、微软、IBM、Facebook等都已经纷纷涌入到了人工智能领域，它们在以下五个层面展开了激烈的竞争。

一、图像、语音识别技术

在图像、语音识别技术领域竞争最为激烈的当属谷歌和百度。借助移动搜索，百度和谷歌都向语音、图像识别技术发起了猛烈的进攻。谷歌通过连续的收购确立了其在图像、语音识别技术方面的领先地位，而百度则通过组建以吴恩达、余凯、张潼、徐伟等人才组成的豪华专家团队，并坚持自主研发，最终在语音识别技术上超越了谷歌和微软。

二、深度学习

在深度学习方面，微软、谷歌、百度、Facebook、IBM等科技巨头都投入了巨大的力量。日前，微软的研究人员在学术论文中表示，微软最新的深度学习系统在分辨2012年版的ImageNet图像数据库时，错误率只有4.94%，相比于普通人的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上面超越了人类的水平。

三、无人驾驶

最早将人工智能技术应用到汽车领域的是谷歌，随后国内的百度、华为也先后向无人驾驶技术发起了挑战。未来百度自动驾驶计划的核心方向就在百度大脑，它可实现人与汽车的语言互动，车辆定位，驾驶辅助甚至自动驾驶等功能。而华为则通过联合东风汽车共同打造无人驾驶汽车。

四、智能家居

说起目前的智能家居，谷歌、苹果、微软等都已经在摩拳擦掌，而国内的智能家居格局竞争更是相当激烈，已经形成了战国纷争的局面：小米+美的、海尔+阿里+魅族、联想+百度、360+格力、腾讯、华为等。

五、机器人

人工智能未来的最终方向就是意识机器人的出现，通过机器人的使用，企业能够节省大量的成本和提升效率。对于机器人公司的收购，谷歌总是乐此不疲，去年谷歌连续收购了10来家机器人生产企业。而百度开发的“小度”机器人走红网络则向我们表明：机器人将会受到越来越多人的欢迎。

其实不仅仅是科技巨头，已经有越来越多的创业公司正在涌入到人工智能领域。对于企业来说，人工智能是一次绝好的商机，它的产值将在万亿规模以上。

军事层面，人工智能打响新的军备赛

著名军事理论家张召忠可谓对李彦宏“中国大脑”计划给予了高度肯定，并且认为它将有助于军队现代化建设。事实上，在我国军方的一些研究机构，已经在网络科学、神经科学等领域有很好的投入，并获得了一些阶段性的成果。此次，人工智能如果能够上升到国家战略，对于军队科技的创新将有着深渊的意义。

目前，各国的军事机器人、无人驾驶飞机等早已应用了人工智能技术。有人说未来的战争是无人飞机、机器人之间的战争，对此我丝毫不怀疑。而这场战争的胜负也就取决于谁拥有更先进的无人飞机和军事机器人，也就是取决于人工智能技术，一场有关人工智能的军备赛早已悄然打响。

人工智能在医疗方面的挑战范文第2篇

将医疗人员的活动与患者的行为联系起来，利用计算机技术建立一个自动化系统，是结局管理的重要组成部分。该系统以决策支持为基础，多渠道、多时点地收集信息，通过若干数据库和逻辑路径的智能联合，开展数据的收集、录入、分析和提取，允许多用户同时共享信息，以加强临床和管理的决策过程。具体来讲，数据采集的成本必须降至最低，数据分析所使用的复杂逻辑编程工具必须强大而灵活，各种报告和决策支持工具应该快速开发和部署。

2持续不断地改进结局质量

结局管理将患者、医生和自动化系统在信息循环中相链接，以医疗过程为导向，及时报告关键风险因素和患者病情的变化情况。通过生成的事实和见解，结局管理最终帮助人们做出更合理的决策，以达到持续质量改进(continuousqualityimprove-ment)［9］。要注意的是，由于结局管理只是以接受医疗服务的患者为基础，并不包含未经治疗的自然病程所带来的信息，因此关于治疗措施有效性和其他方面的结论要谨慎得出。总之，结局管理是一个质量不断改善提高的动态过程，是一个连续不断的反馈系统，而不仅仅是孤立的研究或管理项目［3］。

3结局管理在中医药领域应用的设想

改善患者生存质量，实现患者利益最大化，是结局管理的最初由来，也是结局管理的最终目的。参考现有研究成果，将结局管理作为对中医治疗过程中所产生的结局进行管理的工具，我们认为可以从以下几方面予以考虑。

3.1结局管理模型的描绘与实现

可以综合参考Perkins［5］与Hodegs［10］提出的结局管理模型和结局管理系统模型，尝试设计中医药领域的结局管理模型。根据结局管理的最终目的，“患者的最终结局”是核心内容，至少要在初始治疗时和治疗结束时两次评估患者的健康结局。整个结局管理模型实质上是医疗服务的设计与活动，包括患者的特征与需求，患者与医生的互动，服务质量与成本效益的评估，基于数据分析结果而做到连续不断的质量改进。

3.2结局管理基本要素的具体化

3.2.1结局评估的内容与方法确定收集数据的时间间隔，如患者初次治疗时、第3次治疗时和第5次治疗时，以后依据患者病情不定期收集数据，每次收集数据时间限定在5分钟之内，这样可以有效地减轻医生和患者的负担，最大限度地降低收集数据的成本。患者初次治疗时，包括人口学资料、既往治疗史、治疗目的、治疗优势、退出风险、复发风险、病情严重程度等，都要进行评估。患者治疗期间，使用相关量表评估患者的健康状态、病情进展、所接受的医疗服务及治疗满意度。患者报告的症状和生存质量改善是评估内容的重点，同时医生也可以使用简单的问卷对患者的健康状态、病情进展、预后进行评估，以加强预测。

3.2.2数据的提炼加工方法有关治疗措施的标准、指南以及必须遵守的规则，虽然被许多医生当作“参考书”，但临床应用时仍然存在争议。因此，在临床实践中医生往往将遇到的情况全部描述出来，这就导致了医疗记录是模糊的、不确定的。以这些临床描述和观察为基础，从中提炼出所谓可靠的数据，再转入到计算机数据库，可能是结局管理系统面临的最大的技术障碍。

3.2.3强大的数据知识库知识库的建立在结局管理中是非常必要的，包括传统的数据库领域和用于决策的人工智能领域。例如，Brown［6］介绍的一家名为PBH的行为健康管理公司的结局管理系统，就有一个超过15000例样本的数据知识库，为病情变化轨迹的建模提供依据;还有一个未经任何心理治疗的正常志愿者数据知识库，用于评估正常状态和临床严重程度之间的截点，通过追踪每个患者相对于正常人的病情改善程度，帮助医生决定患者是否需要继续接受治疗。

3.2.4性能指标和决策支持工具性能指标和决策支持工具是结局管理的关键要素。性能指标是从一个阶段到下一阶段结局测量的变化情况。除非我们知道这种变化的合理预期水平，否则结局就无法解释。PBH的结局管理系统推荐使用病例组合模型(case-mixmodel)，即使用最初数据预测治疗结束时患者性能指标的变化［6］。患者最初几次治疗后的病情变化轨迹，可以帮助判断患者治疗初期的反应以及是否有必要调整治疗方案。PBH的结局管理系统还通过病例组合模型回归方程对最终治疗结局的预测，帮助及早发现有脱落风险的患者，使他们避免提前终止治疗［6］。Toche-Manley［7］介绍的PolarisCD结局管理系统将患者按照脱落风险的低危、中危、高危进行分类，通过分析脱落病例特征与PolarisCD初始评估内容的相关性，提示患者的脱落风险水平，使医生意识到有必要对高脱落风险病例进行激励访谈(motivationalinterviewing)。PolarisCD系统还做到了问题—治疗匹配，具体来讲，就是“什么样的患者”可能对“什么样的治疗”有效，这种治疗能够达到“什么样的目标”，以此决定患者是否需要增加个性化治疗［7］。有效的决策支持工具可以帮助改善结局和更有效地进行资源分配。可能提前终止治疗的患者，也是最可能在进一步治疗中有较大获益的患者;初期治疗效果不明显却有可能在后续治疗中病情有较大改善的患者，应该获得更好的治疗条件和更严格的治疗措施，甚或有必要进行特殊的治疗监测;病情显著改善、进一步治疗不太可能获得更明显效果的患者，就要权衡是否有必要继续治疗。决策支持工具就是潜在地将资源提供给那些最需要帮助的患者和最有可能获得收益的患者。

3.2.5性能反馈与报告生成性能反馈主要是指将以结局为基础的信息提供给决策者，能够基于某些临床变量追踪和识别高危患者，以更好地计划和监测治疗。PBH的结局管理系统按报告生成的时间，可以分为日报告、周报告和月报告［6］。日报告与周报告类似，对最近的患者评估数据和医生评估数据进行扫描，分析风险指标，预测病情变化轨迹，生成高危患者个性化的临床报告。月报告有两套，一个是针对已结束治疗的患者结局的总报告，另一个是针对治疗中的患者结局变化指数的报告。PolarisCD结局管理系统按报告特点分为临床报告、运行报告和程序层次总报告［7］。临床报告对治疗方案和监测提供详细的信息，在患者每次完成评估后就立即生成;运行报告显示在过去1周、4周或1年内完成实时评估的患者百分比;程序层次总报告概括了患者的人口学特征、治疗目标、初始时病情严重程度、治疗过程、治疗措施变化的原因、治疗优势，还包括治疗满意度、随病情严重程度变化的临床结局等信息。结局管理系统生成的报告会及时反馈给决策者，以便他们不断地调整治疗方案。与那些不根据反馈而治疗的患者相比，前者病情改善程度要高于后者，这也暗示结局管理在医疗服务领域是一项有前途的项目。本文来自于《中医》杂志。中医杂志简介详见

4小结