智能医学技术范文第1篇

关键词：人工智能；医学领域；医学诊疗；智能技术

人工智能（artificialIntelligence，AI）是一门新兴的技术学科，可以对现有的理论、方法和技术进行整合并能进一步开发新的系统，进行相关的科学研究；自人工智能产生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大[1]。总的来说，AI是一种新的、能以与人类职能相似的方式做出反应的智能机器，包括机器人、图像和语言识别、处理自然语言等；通过了解AI的实质，能够让我们更好的应用这门技术。由此来看，AI所执行的主要任务就是要使其能够胜任一部分通常需要人类才能完成的复杂工作。AI通过不断的完善和发展改变了人们的工作和生活方式，也促使医疗行业工作者对其价值进行了思考和探索。从现有的成果可以预见，AI功能的扩展和创新，将为临床医生以及科研人员开辟全新的领域，为基因组学探索、医药研发以及疾病诊断提供新的思路和途径。

1医疗领域中的人工智能技术概述

自20世纪开始，我们开始致力于开发出机器学习方法，期待解决一些人工无法解决的问题，这便是最初的人工智能技术来源。目前研发的人工智能系统，已经可以处理大量的数据和知识如计算方法、混合智能系统等[2]。然而，人工智能不仅涉及一门技术或是一门学科，而是多种学科技术的融合。通过人工智能系统，我们可以查找、学习、设定计划；另一方面，我们还可以通过人工智能系统模拟出具体的智能行为，也包括各类医学科研研究过程。这项技术打破了限制医疗行业发展的障碍，即如何有效的探索和分析一些需要应用大量知识来解决的复杂性诊疗问题。现在，医学AI通过发展和完善使这些问题能被很好的解决，并且为我们提供了精准的治疗方案。

2人工智能在医学领域中的应用及其影响

2.1人工智能在医学领域中的应用

医疗是医生围绕患者的生命状态和病情进展形成思辨，并进行干涉性操作和观察性总结的过程[3]。然而在临床上仅凭医疗工作者的能力完成一系列诊治过程和步骤并不现实。随着新兴的技术日趋增多，人工智能在医学领域中的应用越来越广泛，包括大数据技术，主要通过在数据中制定一系列规则，从而对数据进行有效分类，再与临床医生的医嘱相结合，充分体现了具有可靠性和精确性的智能诊疗模式[4]。在这一智能系统的辅助下，医疗工作人员可检查系统举出的病症和推论是否合理，然后将更多的信息加入，对大量的医疗数据进行整理总结，得出最佳治疗建议。这种新型的方式可以更好的处理信息，辅助医生进行诊疗。对于我们获得的大量信息，人工智能系统可通过“深度学习”将其进行分类和归纳，还可进行直接提取和输出，减少了不必要的人工劳动[5]。另外人工智能在医学中的应用还涉及药物挖掘、健康管理、疾病风险预测等[6]，通过人工智能将各学科和各平台系统进行有机结合使医疗行业得到了更快的发展，这一发展体现在三个层面：对于临床医生而言，能够通过便捷的手段对患者的病情进行准确的解释和判断；通过简化工作流程和减少医疗失误的潜力来改善医疗系统；对于患者而言，智能系统使他们能安心其处理自身的健康数据，更好的促进人类健康[7]。

2.2人工智能在医学领域中的影响

人工智能在医学领域的应用具有广阔的前景，包括机器学习与深度学习、知识图谱、自然语言处理、生物识别等[8]。但在前期，由于系统性不完善、参与人员不足，造成相关研究往往只能取其中一个非常具体的层面切入[9]，主要是限于背景、实力等因素，无法做到面面俱到，造成人工智能出现缓慢发展的状态。而在后期，计算机编写的程序是主要根据专家的设计原理和方法来模拟医生的思维过程来进行诊断的[10]。其中医疗专家系统就是人工智能的体现，对于医生个人技术及水平问题导致的误诊、漏诊等情况，可以通过人工智能来弥补，经验不足的医师也能从人工智能系统中得到学习和提高[11]。由此来看，人工智能是医生诊断疾病的理想工具，能够辅助医生处理较为复杂的医疗问题，获得更好的治疗效果。目前对于各种疾病的诊疗及手术均已形成规范和指南，但毕竟诊疗过程由人来完成，这导致不同医生之间的方法、水平存在较大差异，使用人工智能设定这一标准可大大提高操作的精确性和标准化程度[12]。在临床中各类患者的情况并不相同，因此个体化的医疗设计方案可以提高医疗质量，即在证据充分的基础上，根据患者情况选择最适合的治疗方法，这种智能医疗方案能够给患者带来更好的诊疗体验。此外，我国人口众多，各级医院每年诊治数目庞大的患者，积累了世界上最多的临床医疗数据[13]，针对我们的医疗数据分散、不标准、非结构化的缺陷，我们采用了医院标准化电子病历，建立安全有效的互联网数据库，将人工智能系统的价值充分的发挥出来。另外，现有的和即将产生的医学知识可能会逐渐超出人类思维的组织能力，但医学教育可以充分利用这一技术不断进行信息的获取和传递[14]，有利于教育信息的不间断传播。

3人工智能在临床医学与医学教育中的发展和应用

3.1医学人工智能技术的发展

医学人工智能致力于基础研究，辅助医生完成诊疗工作、恢复患者心理和精神健康已有几十余年。自1970年以来，医学人工智能相关技术就开始产生，并逐渐应用于分子生物学、临床医疗诊断等领域。在这一阶段人工智能取得了很好的效果，奠定了其日后的应用基础；直到上个世纪80~90年代，人工智能技术进一步发展，基于知识处理的医学专家系统得到了迅猛的发展，在实际应用中也具有很强的实用性，在这一阶段人工智能已经在医学中得到了初步的实际应用。进入21世纪后，人工智能的地位越来越高，医学人工智能技术也得以发展，例如眼科学中的光学相干断层扫描、角膜地形图；影像学中的机器学习以及智能化算法等。在诊疗领域通过建立模型、形成方法，创造更先进的系统，使医生的诊治方案更加精确，甚至有智能机器人可以辅助医生进行临床诊疗，例如达芬奇机器人辅助手术的新兴应用，已经开始用于复杂的泌尿科、妇科手术等[15]。目前专家和学者们正在探索将更多人工智能方法应用于不同的医学领域，并且运用于实际操作中。

3.2人工智能与医学教育

医学生的教育包括理论教学和实践操作教学，其核心是培养具有医学思维和医学道德的医学生，教育方式的变革使针对医学生的教育手段也产生了新的变化。随着互联网技术的兴起，人工智能、虚拟现实等技术促进了医学教育信息化发展，其中得以应用的包括人工智能程序“Wat-son”、虚拟病人学习系统、增强型众包辅导平台Brainly、精准医学机器Hanover等[16]，这些人工智能系统可以帮助学生掌握基本知识和临床实践技能，使他们更好的成长和发展。另外，人工智能可用于医学生临床问诊能力的培养和训练[17]，人工智能可以通过在问诊过程中收集、汇总、分类、整理患者的描述，提醒学生在问诊过程中的遗漏和不足。人工智能通过加强基础知识学习、强化临床实践能力，将不断促进医学生提高诊疗能力，将所学技能更有效地应用于临床；另外，将云计算技术应用在医学生教学中，可以建立提供辅助学习的云平台[18]，将数字图书馆、试题库等开放资源融合在一起，为医学生提供了学习内容的支持平台，形成了医学教学中的新型模式。

4人工智能在未来对临床医学产生的影响

4.1转变医学服务模式

在医生的诊疗过程中，不断产生的大量医学文献数据和临床资料将通过人工智能技术得到可靠的处理；医生书写病历、对病人进行随访观察等诸多消耗精力的工作将通过人工智能技术中的语言处理等方式得以实现。因此，人工智能技术最大的影响在于可以取代医学工作中大量机械性、重复性的消耗人力的工作，使医生有更充裕的时间将更多的精力投入到科研研究中，这是人工智能技术无法被其他手段取代之处。同时要注重智能技术的使用要以人为本，也就是要充分关注患者的精神与心理健康，而不是依靠单一的计算机处理。随着技术的不断发展，新的医疗诊疗技术、分析处理手段和协作方式将被创造出来，为更多患者带来福音。

4.2转变医学思维模式

医疗数据的分析是一个复杂的系统，受到各类医学数据、环境和精神等因素的影响[19]，各部分相互影响和关联，只有通过专业数据和人工智能技术的结合和分析，才能获得最可靠的医疗决策结果。我们以往所使用的数据收集方法很难保证数据的精确性，因此为避免推导结果过程中产生的误差，我们一直以来优先考虑使用大数据样本分析方法来探究数据背后所体现的疾病特征。通过人工智能将思维方式进行转变有助于解除以往进行统计分析的思维定式。但利用人工智能技术并非将传统手段完全抛弃，无论利用何种方式，只有结合数据，从大量的统计结果中找出其相关性在进行求证，才能得到真实可靠的结论。例如在眼科专业中，随着大量眼底相关疾病患者数据的积累，光学相干断层扫描（OCT）成像技术的应用日益广泛，同时许多国内外的团体正在开发和评估新的人工智能程序，通过从诊断模式（如OCT）中收集数据，从而帮助眼科医生对患者的疾病进行诊断和管理[20]。

4.3促进医学科学研究

医学研究是促进医学发展的重要手段，对于理解基础理论知识、引进新技术和新方法具有重要作用，多项实验表明人工智能技术可以通过合理分析、精准计算产生更准确的、更具针对性的治疗方案[21，22]。例如基于动物模型的药效评估和基于人体病理样本的免疫组织化学分析在结合人工智能技术后，可以很好的避免医师观察存在主观性和偏向性的缺点。人工智能技术以及最能体现其优势的大数据模式可以通过宏观结论让我们更好的认清事物的本质，认识生命的现象以及疾病发生、发展的规律，掌握事物发展的进程。关于人工智能对医学的影响，从一方面来讲，无论哪一领域，都要通过大数据来积累材料，积累材料的过程就是认识事物的过程，另一方面，我们要正确应用数据和人工智能，其优势只有在医生的掌控之下，才能发挥其更大的效能。例如在眼部疾病中，OCT、眼底照相、视野检查等已广泛应用于青光眼、年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病性视网膜病变（DR）等严重危害视力的眼病，体现了其较高的准确性和精确度。有研究创新性的开发了一种DRAI筛查系统，并通过对二维图像对其效果进行了验证。但这种结果缺乏立体感，很难识别类似视网膜牵引样的病变。将来自多模式成像的信息纳入人工智能程序的算法可能会解决这一挑战[23]。

5小结

人工智能从简单的计算机程序，演变到发展出不同的智能算法并应用于医学领域，大大改变了医学诊疗和科学研究的状态，这一技术的蓬勃发展将改变既往的医学模式，提高医疗水平。然而，人工智能是由数据与技术累积所产生，代表了多维的思路，但最终对于患者的诊疗依然需要医生的思维进行专业的判断，无论是医学、数据或是人工智能，并不是绝对的依据，更重要的是要结合人的思维与判断力，才能在医学领域中发挥更大的优势。医学人工智能诊疗技术将是未来人类医疗的发展方向和趋势，通过辅助临床医生进行精准的决策，可以自多方面缓解医疗压力，提高医疗行业的服务质量，促进医学不断发展进步。由于人工智能与其他传统学科相比，存在相似之处，但也有差异，因此具有很大的不确定性，这种不确定性是由于人工智能是人为控制的，需要人为的设置，其研究过程中所建立的模型与传统学科的原理有所不同，依然还处在变化发展阶段。未来人工智能将会更广泛的应用到医学中，我们要关注算法的改进与研究，发展更精准的医学人工技能，未来人工智能技术的应用将更加多样化，更具精准性，为患者及临床工作者带来更多的便利。

参考文献

[1]郎景和.大数据及人工智能时代的医学[J].中国妇幼健康研究，2019；30（1）：1-3

[2]张晓晓，庞婷.浅谈人工智能特点及在医学中应用的几个阶段[J].福建电脑，2017；（3）：15

[3]李科威.大系统人工智能的医学路线[J].湖南中医药大学学报，2016；36（8）：80-81

[4]朱善邦，王婷，徐卫东.人工智能诊疗平台在医学领域中的应用[J].中国医疗设备，2019；34（1）：152-155

[5]曲利军，刘万阳，杨倩，等.人工智能技术溯源、医学应用及其在眼科前节疾病的应用现状与展望[J].中华眼科医学杂志（电子版），2018；8（6）：270

[6]罗凤，陈金鹰，李果村.人工智能技术在医学领域的应用分析[J].通信与信息技术，2018；236（06）：27-28

[7]TopolEJ.High-performancemedicine:theconvergenceofhumanandartificialintelligence.NatMed，2019；25（1）：44-56

[8]张雄，胡珺，朱福.智慧医疗框架下的医学人工智能及其应用[J].上海医药，2019；40（3）：6-8

[9]黄柳.两会代表看医改[N].中国医院院长，2017：60

[10]张琪.人工智能的发展及其在医学领域中的应用[J].电子技术与软件工程，2016；（20）：259-259

[11]杨明，王锡山.未来医学时代—人工智能诊疗[J].中华结直肠疾病电子杂志，2017；6（4）：349

[12]刘荣.智能医学时代医生的转型[J].腹腔镜外科杂志，2018；23（1）：1-3

[13]张逊.现代医学事业发展的新理念—充分利用互联网、大数据、人工智能[J].中国肺癌杂志，2018；21（3）：141-142

[14]WartmanSA，CombsCD.ReimaginingMedicalEducationintheAgeofAI[J].AMAjournalofethics，2019；21（2）：146-152

[15]HametP，TremblayJ.Artificialintelligenceinmedicine.Metabolism，2017；69：S36-S40

[16]卫荣，马锋，侯梦薇，等.人工智能在医学教育领域的应用研究[J].医学教育研究与实践，2017；（25）：838

[17]李熠，匡双玉，桂庆军，等.人工智能在医学生临床技能培养中的应用探讨[J].医学教育研究与实践，2018；26（06）：14-16，98

[18]万莉，贡丽英，吴清，等.人工智能在高等医学教育中的应用前景[J].中国医学教育技术，2018；32（06）：11-14

[19]刘博罕，何昆仑，智光.大数据与人工智能技术对未来医学模式的影响[J].医学与哲学，2018；39（11B）：1-4

[20]KapoorR，WhighamBT，Al-AswadLA.ArtificialIntelligenceandOpticalCoherenceTomographyImaging.AsiaPacJOphthalmol（Phila）.2019；8（2）：187-194

[21]于观贞，刘西洋，张彦春，等.人工智能在临床医学中的应用与思考[J].第二军医大学学报，2018；344（04）：16-23

[22]SchorkNJ.ArtificialIntelligenceandPersonalizedMedicine.CancerTreatRes，2019；178：265-283

智能医学技术范文第2篇

关键词：医学；人工智能；伦理；对策和建议

人工智能的概念在1956年第一次被明确地提出，60多年以来，人工智能技术已经取得了长足的进步，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[1]。人工智能在很多领域中发挥重要作用，其中包括医疗卫生领域。医学人工智能的应用在给人类的健康管理与疾病诊断带来极大的便利的同时也带来了诸多伦理问题和挑战。本文通过研究我国医学人工智能的应用现状，分析其存在的伦理问题，并尝试构建我国医学人工智能伦理治理总体框架，提高人工智能技术在医疗卫生领域中的应用水平，促进我国卫生健康事业的发展，提高人类的健康水平。

1我国医学人工智能的应用现状

国务院《新一代人工智能发展规划》中明确指出要推动智能医疗发展，建立精准智能服务体系，探索智慧医院建设，开发人机协同医疗机器人、智能诊疗助手并加强智能健康和群体智能健康管理[2]。医学人工智能在我国卫生健康行业的应用越来越广泛，目前我国医学人工智能的应用主要包括7个方面：智能临床辅助诊疗应用、医用机器人、智能公共卫生服务应用、智能医院管理、智能化医学教育培训、医疗设备智能化管理和人工智能辅助药物研发[3]。这7个方面的应用涵盖了各级医疗卫生机构,方便了医生精确诊治的同时有效地提升了医师的诊疗质量和工作效率，使医院逐渐向互联网化、智能化发展，大幅度提升了患者的就医体验和百姓的满意度，极大地促进了我国医疗卫生领域的发展。

2医学人工智能应用中存在的伦理问题

人工智能改变着人类的日常生活和工作方式，尤其在我国医疗领域有着广阔的应用前景，促进了我国医疗卫生事业的发展，但是随着人工智能技术的进步和发展一些伦理问题和挑战也随之出现，下文分析了在我国医学人工智能的应用中遇到的或潜在伦理问题。

2.1隐私保护问题

我们既享受着大数据时代给我们带来的生活或工作上的各种便利之余,又深受着隐私泄露带来的困扰。人工智能技术的应用则高度依赖“数据”，它们需要从海量、多样、实时及序列的数据资源来进行训练和学习算法，在这一过程中，用户的很多重要数据，如身高、体重、血压、心功能、位置信息、生活习惯等，都将不可避免地被实时地采集和保存。通过挖掘和分析这些简单的看似是碎片化的个体资料,人工智能数据库系统就可以自动生成内容丰富的个体“肖像图”，从而导致使得用户在不知情况中失去了对自身隐私的控制权[4]。这些数据被医院或人工智能产品公司掌握，由于医疗数据本身具有较高的价值，如果这些信息被贩卖给骗子或者其他医疗机构，数据主体将面临着被诈骗或被推销医疗产品的风险；另一方面，如果这些数据因为管理不当或系统漏洞产生泄露，也将会对数据主体及其家庭造成严重损害。

2.2公平性问题

医学智能化的一种重要实施途径就是“个性化”，即向每个个体提供各不相同的医疗卫生服务。目前我国的医疗人工智能的应用主要集中在大型医疗机构,偏远地区或基层诊所的患者或居民很难获得足够的机会去享受应用这项技术。另外，由于目前我国医疗人工智能的研究与发展还正处于初始和起步时期，研发成本高、研发人才少，导致一些人工智能提供的服务价格高昂，只有少数有钱人可以消费得起，这也是我国人工智能医学应用可及性和可负担性差的重要原因。难以保证大多数人受益，保证医学人工智能应用的公平性仍需一段漫长的道路[1]。

2.3医务人员的职业地位弱化问题

智能化系统的应用，已经大幅度地降低了检验、病理、影像、手术等工作负荷。持续不断的智能化将会使越来越多的医疗卫生人员的工作内容发生变化、甚至变得多余，在未来高度智能化的产品可以直接生成检查结果和针对患者的治疗和建议，自助型的看病体验可能会使医生的专业权威甚至职业受到威胁，从而引发医患之间的信任危机。

2.4医务人员被过度监视问题

医务人员监督评价系统可以有效的促进医务人员的诊疗规范化，提高工作效率，衡量绩效，但如果使用不当，会日益强化医疗卫生人员的“受监视”感，进而促使他们的日常工作决策与行为发生相应变化，如引发过度检查、过度审慎、刻意规范化等一系列问题，增加医务人员的工作量，过度检查又会提高患者的就诊费用。

2.5技术依赖与成瘾问题

一些人工智能产品的应用，如医用机器人、医学辅助诊疗技术等的应用，给医生的诊断带来便利的同时，如果过度使用和依赖，可能会使医生产生依赖性，在专业知识和技术上产生懈怠；游戏型大众宣传与医生教育机器人、聊天型心理治疗机器人等的过度使用有可能引起患者的心理依赖、情感异化、能力退化等一系列问题。

2.6医患关系问题

不断完善的智能咨询系统及智能化私人医生的应用，将慢慢改变现有的医患之间存在巨大的“信息不对称”状况。这种改变将对医患关系管理及医患纠纷的防控产生深远影响。智能化、网络化系统的日益普及，会允许患者同时获得多个医生、多个智能系统的诊疗与治疗建议。当这些诊断与建议经常出现相互矛盾时，将降低患者对医生的信任感，可能会引起医患纠纷[5]。

2.7责任划分问题

随着医学人工智能技术应用的日益广泛，因技术滥用或技术不足以及技术管制中的疏忽而导致患者或居民健康与生命安全问题的机率也会相应增加。中间过程几乎是“暗箱”的“神经网络”的技术一旦出现偏差往往很难发现。基于云端或者互联网的人工智能平台很易受到非法入侵和控制，从而做出对人类有害的事情。过时或不适宜的证据与规则的应用在新环境中的错误应用会给出错误的诊疗建议，从而有损人类的健康与安全。当有机器人深度参与的医疗卫生服务若出现事故，又该如何界定卫生人员、机器及厂商等的责任？这一点在我国法律上还没有明确的规定。

3对策和建议

近些年，人工智能等前沿技术逐渐应用到医学的方方面面，推动了新时代新型医学得诞生和演变，同样也赋予了传统医学新的理念、新的内涵、新的范围、新的诊疗手段与康复模式。这些无论对医生和患者，都带来了深远的影响，已经逐渐成为时代和社会发展的一种必然趋势。在无法逆转社会发展潮流时，必须正确处理医学人工智能技术在应用中所带来的伦理问题，推动医学人工智能技术健康有序的发展。一些地区在人工智能伦理治理上已有所尝试，欧盟在2019年提出“可信任的AI伦理准则”，即尊重人类自主原则、预防伤害原则、公平性原则、可解释性原则[6]。中国台湾在2019年《人工智能科研发展指引》，提出3个AI应遵从的核心价值：以人为本、永续发展、多元包容；还有八项核心指引：共荣共利、公平性与非歧视性、自主权与控制权、安全性、个人隐私与数据治理、透明性与可追溯性、可解释性、问责与沟通[7]。本文参考以上准则，从理念、研发、应用、监管4个方面提出对策和建议，确保医学人工智能在全生命周期内安全、稳健、合法且符合伦理地运行。

3.1“以人为本”的理念

医学伦理学的三大基本原则为病人利益第一、尊重病人、公正。在医学人工智能的应用中，必须要遵循伦理学的基本原则[8]，医学人工智能产品是为人类的健康服务，在产品的开发、应用等全生命周期都应该贯彻“以人为本”的理念。以病人的需求为出发点，在应用人工智能的诊疗过程中充分尊重病人的各项权利和意愿。

3.2技术稳健性和安全

一方面，制定产品和服务的研发标准和规范。在产品的研发过程中，将医学伦理学原则和法律准则“嵌入”到人工智能“算法”中，并事先对医学人工智能产品的实际应用场景、行为特点等进行道德风险评估，在前期进行道德防控[9]；另一方面，严格保护系统，防止漏洞和黑客恶意攻击，制定和测试安全措施以最大程度地减少意外后果和错误，并在系统出现问题时制定可执行的备份计划。

3.3公平和透明性

医疗人工智能技术产品的部署和运行既要始终坚持其实质性的公平又必须能够保证流程的公平,应该能够确保其利益与成本之间的平等分配、个体和群体不被歧视或受偏见。同时,医学人工智能技术产品的各种功能与目的必须严格地保证信息公开透明,特别是在医学人工智能产品还处于临床试验阶段时,患者应具有知情同意权,患者有权利知道医学人工智能产品的精确度和局限性。

3.4隐私和数据保护

在医学人工智能产品的研发、应用、销毁等全流程都要严格保护用户的数据和隐私，确保收集到的信息不被非法利用。应当从法律层面清晰地明确个人对于其信息所拥有的各种基本权利,规范企业在网络上搜索、和使用个人信息等的行为。因此,目前我国医疗人工智能的应用仍然急需政府部门制定一系列的安全性标准和完善相应的法律、法规,以便于保护病人的信息隐私，在任何一个环节都要严格保护、严防泄露。诸如所有涉及接触到访问、传递和存放受保护病人信息的专业技术人员和单位都应被限制在政府部门制定的相应安全性规范内。

3.5有效监管

建立医学人工智能技术伦理与法律风险审查体系。包括区域性（中央、省、地三级）及规模较大医疗卫生机构内的“审查委员会”，以分别负责所在地区或机构的医学人工智能项目的伦理与法律风险的审查。强调“委员会”成员的合理组合，发挥人工智能学科专家、医学专家、哲学伦理专家、法律专家、社会学专家的协同作用。人工智能在现代医学技术中得到快速的应用和发展,极大地促进了我国现代医疗卫生事业的繁荣与发展,这已经成为一个时代和社会发展的必然趋势[10]，必须重视医学人工智能发展中带来的伦理问题和挑战，在医学人工智能产品的开发、应用等过程中秉承以人为本的理念，保证产品的安全性和技术稳健性，遵循公开透明的原则，注重隐私和数据保护，建立相关审查体系，实现有效监管，让人类更多地享受技术的进步带来的便利，进而提高全人类的健康水平。

参考文献：

[1]王姗姗,翟晓梅.人工智能医学应用的伦理问题[J].中国医学伦理学,2019,32(8):972-976.

[2]国务院.关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].(2017-07-08).

[3]戈晶晶.5G赋能智慧医疗[J].中国信息界,2019(4):51-53.

[4]徐锐.论我国人工智能的伦理规范建设[J].岭南学刊,2019(1):111-117.

[5]董星宇,陈敏.医疗人工智能发展存在的问题及对策[J].医学与社会,2019,32(5):80-82.

[6]蔡甫昌,胡嘉辉.人工智能医疗应用与伦理准则[J].澄清医护管理杂志,2020,16(2):4-8.

[7]李姿莹.2019年欧盟人工智能伦理准则协助产业建立值得信赖的数字转型架构[J].电工通讯季刊,2019(2):98-99.

[8]卢霄雯.医患关系管理中的问题及对策研究[D].济南:山东大学,2015.

[9]范敏,管琳.人工智能技术在互联网金融中的应用及安全风险探析[J].山东农业工程学院学报,2018,35(3):56-59.

智能医学技术范文第3篇

【关键词】人工智能；内分泌学；个性化教学；机器学习；教学改革；教学评价；教育

人工智能（artificialintelligence，AI）概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1]。AI当前最广为接受的定义是Boden阐述的“使计算机做需要人类智能才能做的事情的能力”。智能通常被定义为一组做出决定和解决问题的能力，如理解、学习和推理。AI通过一系列工具来模拟人类智能的这些方面。AI方法和技术在过去几十年里已普遍应用于医药和卫生领域[2]。在医学文献中，术语“人工智能（AI）”“ML”和“深度学习”经常被同时使用，有时也会互换使用[3]。在医学领域，AI/机器学习（machinelearning，ML）技术可以在三个方面产生重大影响：医生方面，提高诊断准确性和协助治疗及外科干预；卫生系统方面，改进工作流程和减少错误；患者方面，量身定制诊断和治疗方案，基于独特的表型和基因特征患者的精准治疗[4]。人工智能驱动的精准医疗为临床医生提供了一个机会，为每个人量身定制早期干预措施[5]。人工智能（AI）正在改变我们的现代生活，在医学上，AI有两个主要分支:虚拟和物理。物理分支包括机器人，可以帮助手术和康复。虚拟分支包括信息学，有望帮助医生进行临床诊断和治疗决策[6]。AI技术背景下，教师的角色已经有了很大的转变，不仅是定义者、阐释者、答疑者，也是提问者、引导者、辅助者[7]，为了提高教学效果，教学模式和方法也要随之改变。无论是传统教学模式还是AI教学模式，教师都是课程的主导者。教师的教学方法和技巧、态度和能力都会显著影响教学效果[8]。同时AI还可以对教学效果进行评价。

1人工智能发展对医学教育的影响

人工智能时代，医学教学仍然存在着通识教学欠缺、课堂互动不足和课程建设滞后等矛盾[9]。随着医学领域知识的复杂性和数量的不断增长，医生几乎不可能在头脑中组织和保留全部知识性数据。教科书上的内容虽然都是典型病例，但有时会与临床实践不符。医学基础教育与临床实践脱节，会导致学生在课堂上学到的知识难以应用，因此有必要对现有的教学模式和方法进行改革[10]。因此，医学界应及时调整教学策略，加强以下几个方面的学习，以重新定义AI/ML时代医生的角色：（1）医学院校课程将重点从信息获取转移到知识管理和沟通技能；（2）培训医生管理和协调AI/ML应用；（3）培训医生解释AI/ML输出数据，并在临床决策中有效地利用这些结果；（4）加强培养医生之间的同理心和同情心。最终，医生和AI技术需要发展一种相互支持的关系，而不是一种竞争关系[11]。医生可以提供适当的反馈来改进AI/ML技术和工具，这些工具反过来也可以帮助医生解决不确定的临床场景。而AI/ML在内分泌领域的使用，将使内分泌疾病的诊断具有更高的准确性，可能避免不必要的检查，减少医疗支出，促进海量患者数据更好的数字存储，无论是个人病情还是流行病学研究的汇总数据，这些益处可能有一天会改变临床内分泌实践。今天，像人工胰腺这样的人工智能技术已经成为现实，同时也需要学术界和信息技术行业大力推动AI/ML技术在内分泌学的进一步发展。内分泌医生很适合在AI/ML的发展中发挥重要作用。将这些技术和方法应用到内分泌学生的教学中，让他们在使用这些技术进行诊断或研究时增加一种有力的武器[4]。

2内分泌学教学的特点

内分泌学是内科学的重要组成部分，内容涵盖人体各个系统、器官，内容庞杂，自成体系，是医学生临床学习的重点和难点学科之一。传统的授课方式分为理论课和临床实践课。理论课主要采用课堂教学形式，临床实践课需要到见习或实习阶段以分组模式进行。理论课以老师课堂上讲授为主，教学内容知识点多，课堂灵活度差，学生对课程内容印象不深。临床实践课是对理论知识进行实践，在临床通过对典型病例的诊治进一步学习相关疾病知识，前期理论知识掌握度差又会影响实践课的教学质量。由于临床实践课教学时间的限制，学生在临床实习期间接触的内分泌疾病种类有限，很大程度上降低了学生对内分泌疾病认识的广度和深度。多年来的教学实践发现上述教学模式取得的教学效果并不令人满意。近年来随着学生数量的增多，患者对自身隐私保护的需求及部分患者配合度差等因素的影响，出现了教学资源相对不足，尤其是在临床实践时，典型病例资源不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。另外，传统的医学生教育模式单一，普遍存在教材更新滞后，交叉学科教学内容不足，未能充分发挥学生的主观能动性，难以制定个性化学习方案，实现高层次、高素质专业技术人才培养的目标。以AI为核心的新兴技术不仅有助于平衡教育资源，提高教学效率，改进学习体验，而且正在逐步实现个性化学习，因材施教的可行性有了显著提高[12]。

3人工智能在内分泌临床教学实践的优势

人工智能可以便捷的从患者的电子病历中提取重要信息。首先，这将节省时间和提高效率，而且进行充分的测试后，它也将直接指导患者管理，从而指导医学生对典型病例的学习。尽管医疗保健科学技术迅速发展，但糖尿病仍是一种无法治愈的终身疾病。根据糖尿病相关应用的目标，人工智能方法可以分为三类：探索和发现信息，学习使用信息，从信息中提取结论。搜索和设计从数据库中寻找潜在信息的算法通常被称为“数据库中的知识发现”（knowledgediscoveryindatabases，KDD）。KDD的主要目标是识别有用的和可理解的信息，它要求对感兴趣的研究领域有广泛和深入的了解。在这类研究中使用的最具代表性的技术是K-means，K-nearestneighbors（KNN）算法和分层聚类。对于知识类学习，其思想是让机器在没有人工干预或辅助的情况下自动学习，从而能够对复杂系统的未来状态做出预测，以便更好地做出决策。这一过程包括所有涉及归纳成分的方法，它们具有各自的优势，可自适应地用于不同的情况。糖尿病教育旨在提高患者的自我管理技能，是帮助患者提高代谢控制和生活质量的重要途径。人工智能技术在将现有遗传数据和临床信息转化为宝贵知识方面取得了重大进展。将人工智能技术应用于疾病教育将是非常有益的，因为人工智能技术可以根据不同个体的独特特征，促进个性化、全程的教育干预。人工智能技术在糖尿病教育各个方面的均可应用，通过收集到的信息和证据，为糖尿病管理的前瞻性、数据驱动的决策支持平台的开发提供见解和指导，重点是个性化的患者管理和终身教育干预[13]。以2型糖尿病患者诊治为例，目前，临床医生要花费大量的时间阅读门诊病历，检查血液测试结果，并从许多不相关的系统中寻找临床指南，制定出合适的治疗方案。相比之下，AI可以根据患者的临床记录自动识别出最重要的风险因素和已经采取的治疗措施，还可以自动将诊治过程中与患者的对话转换为总结性医嘱，供临床医生使用或修改。这两种应用程序都可以节省大量时间，并且可以快速实现，帮助临床医生，而不是取代医生[14]，更好的指导医学生的临床实践。AI伴随着大数据分析的机器学习的最新进展做出了巨大贡献，特别是在临床成像、药代动力学、遗传学和肿瘤学领域。而且到目前为止，关于生活方式相关疾病（如T2DM）的预后预测模型和/或并发症进展的AI研究也取得了一定的进展，有望支持医学的临床判断。作者构建了一个基于64059名糖尿病患者的电子病历（EMR）库，采用人工智能技术，利用大数据机器学习处理自然语言和纵向数据，建立糖尿病肾病（diabetickidneydisease，DKD）预测模型。人工智能利用卷积自动编码器，从过去6个月提取原始特征作为参考期，并选择24个因素来寻找与6个月DKD恶化相关的时间序列模式。人工智能利用logistic回归分析构建了包含3073个特征的预测模型，预测DKD加重的准确率为71%。此外，10年以上，DKD加重组的血液透析发生率显著高于未加重组。因此新的人工智能预测模型可以检测DKD的进展，有助于更有效、准确的干预降低血液透析的发生[6]。另外，自动深度学习（DL）算法在糖尿病视网膜病变筛选中也呈现了潜在价值；但其在具有较大异质性的人群中临床应用的可行性还有待进一步研究[15]。AI/ML方法还可以准确地呈现、模拟、解释医学图像，并提供计算机辅助诊断。ML算法在早期发现肢端肥大症面部变化方面比医生的评价具有更高的敏感性、特异性以及阳性和阴性预测值，从而实现临床早期诊断[4]。通过AI，大数据技术能够对医疗数据、医学文献和临床指南进行采集与分析，建立人工智能辅助医学教学数据库，模拟患者就医场景，使学习者能反复实践，有助于培养临床思维。虚拟病历为学生提供零风险、可试错的临床学习渠道，真实病历能使学生更快适应疾病谱和治疗方法变化，缓解罕见病临床患者资源不足的困境，通过模拟患者就诊流程能有效的将理论知识转化为临床知识，充分发挥新兴技术的优势[16]。AI不仅对医疗资源充足的医学院校医学生教学有重要的意义，对于毕业后内分泌专科医师继续教育也是有效的补充。通过AI提供的学习资源，了解和认识临床上不常见的疑难病、罕见病，可以使更多学习者享有优质的教育资源。通过远程教育平台，有利于开展更广泛的交流与合作，了解国内外最新的医学进展，寻找到更丰富的信息资源[17]，也有利于促进国内内分泌学人才培养和学科发展。

4人工智能方法在内分泌教学中的应用

智能医学技术范文第4篇

1临床模拟教学背景

1.1临床模拟教学的设计初衷。医学是生命的科学，具有“零容错率”属性，医疗活动事关患者生命健康，在临床操作中少犯一个错误，患者的安全就多一份保障；医学也是实践的科学，需要经过反复操练和通过临床病例积累大量经验，才能不断提升诊疗水平，成长为一名合格医生［4］。如何破解“零容错率”和“实践性”之间的矛盾，培养合格的医生，一直是医学教育者想要破解的难题。高端智能模拟人的出现，很好化解了二者之间的矛盾，既不牺牲患者利益，又起到了实战练兵积累临床经验的效果。临床模拟教学的精髓主要包括以下3点：一是以学生为中心，临床模拟教学改变以往“老师讲学生听、老师做学生看”的填鸭式教学模式，将课堂主动权交给学生，充分激发学生主观能动性，让学生在发现问题、解决问题的过程中掌握知识，实现从“要我学”到“我要学”的转变；二是以问题为中心，临床模拟教学会围绕一个临床实际问题，利用高端智能模拟人等教具设置特定的医学场景，受训者依据所学知识，作出初步诊断，并施以相应救治措施，实现解决某个临床问题的教学初衷［5］；三是以实践为方式，为学生提供更多动手机会是临床模拟教学诞生的内在动力，“做”是临床模拟教学的核心教学思想，同时“做”也是积累临床经验、提升临床操作熟练度必不可少方式，只有在“做中教、做中学”，学生才能有更深的感性认识，才不会纸上谈兵和只“知其然不知其所以然”。

1.2临床模拟教学的主要方式。临床模拟教学，顾名思义通过模仿和拟定，使特定现实场景在一定程度上重现，让老师和学生有身临其境的感观，从而起到更好的教学效果，行之有效的实现途径主要有以下两种。1.2.1实验动物教学用实验动物或动物肢体进行临床技能训练，如用猪肉进行外科切开缝合训练，用实验小鼠尾巴进行动脉吻合培训，利用家猪等动物进行腔镜训练等。这种模拟方法，优点是手感真实，模拟度高，缺点是涉及伦理问题且费用高昂［6］。1.2.2标准化患者（Standardizedpatient，SP）SP，即经过标准化、系统化培训后，能准确表现患者实际临床问题的正常人或患者。这种模拟方法优点是更接近于临床实际，能够准确反映临床症状与体征，且标准化患者能够作为评价者对受训者做出真实客观的评判；缺点是训练“模拟患者”需要投入大量时间和精力，人力成本较高［7］。1.2.3模具教学这种教学方法依托于各式教具开展临床技能培训，如利用计算机交互式训练模型开展切割、缝合，利用高端智能模拟人进行心肺复苏训练等，可见教学模型不一定需要特别复杂，简单到一个橙子都可以，根据教学目的选取合适教具即可。但涉及到复杂性、系统性临床问题，特别是在培养学生临床思维能力时，高端智能模拟人是不可缺少的选择，也是我们单位开展老年医学实践技能培训的最主要方式。

2临床模拟教学在老年医学培训中的意义

临床模拟教学在临医学生或医生培养中，具有病种自设、即时可用、情景真实、便于实操、允许出错且无医患纠纷隐患等优点，被许多医学院校广泛应用于临床技能培训［8-9］。除了在医学教育中的通用优点外，临床模拟教学在老年医学教学培养中还具有以下几个特殊优势。

2.1增加临床操作实践机会的良好平台。老年医学科大多为心血管内科、呼吸内科、神经内科、消化内科、肿瘤科等内科医生，接诊的患者也都以内科疾病为主，临床技能实践锻炼机会相对较少，不常用的临床操作技能容易生疏。模拟教学为老年医学科医生提供了很好的实践训练平台，创造了大量的锻炼机会，有助于老年医学科医生不断锻炼和提升临床操作技能。

2.2提升临床医生诊疗水平的客观需求。许多保健医院或社区医院，服务保障对象人群相对固定，医生在日常诊疗过程中遇到的常见病种相对单一，导致老年医学科医生难以快速有效积累临床经验，限制了医生诊疗水平的提升。以高端智能模拟人为代表的模拟教学，能够通过编程设置某种特定病例场景，培养医生对该种疾病的诊疗水平。随着模拟疾病种类的增加，老年医学科医生临床诊疗能力也能够不断得到提升。2.3确保老年患者医疗安全的现实需要老年医学科常面对高龄老人患者，伴有多种共病，且身体基础条件差，对临床操作特别是有创操作，要求更精细、更不允许失误，稍有不慎就会造成严重后果。因此，老年医学科医生更需要拥有精湛的临床操作技术，才能确保基础医疗安全。为此，通过模拟教学来提升老年医学科医生临床诊疗水平十分必要。

3临床模拟教学在本单位的建设应用情况

本中心老年医学和健康医学排名常年高居全国前列，60余年建设发展历史积累了丰富的人才培养经验。在继承优良育人传统基础上，本中心与时俱进、开拓创新，探索形成了以高端智能模拟人为代表的新型教学培养模式，在老年医学人才培养上始终走在全国前列。

3.1模拟训练中心建设。3.1.1自助考核教学管理系统该系统实现了高端智能模拟人训练系统的自助预约、自助考核、自动评分、自动建档，受训者可根据评分及录像回放，查找自己操作处置有误之处。软件方面，利用综合管理软件系统为参训人员建立电子训练账户，实现各功能区域训练数据汇总，并与后台管理评分系统实时互联；硬件方面，利用人脸识别、高清相机、互联网计算机等，实现训练考核自主预约、自主实施、在线评分，训练数据生成、精品课程录制和远程教学等功能。3.1.2数字化临床思维培训系统挑选、制作适用于老年医学人才培养的经典大内科及辅诊教学经典案例与视频学习资料，形成内容丰富、方式灵活的多媒体临床思维培训系统。还可根据学科专业及培训阶段为各级医师定制个性化学习内容，通过交互式临床思维训练和分类分级抽组考试促进学员主动思辨互动并检验学习效果，助力各级医师及培训人员培养临床思维、提高综合诊疗水平。主要具有以下4个功能：案例解析，案例库包括高龄患者经典病例、心电图案例、急诊案例、超声、病理等经典病例解析，每一病例都拥有知识点注释、检查结果分析和专家点评；技能操作视频学习，涵盖了临床执业医师24项基本操作技能标准操作、神经系统学习、内外科基本操作规范视频；临床思维训练考核，将真实病例的问诊、查体、检查、诊断、治疗过程以数字化形式呈现，后台对受训者每一步操作进行量化评分，根据专业方向及职称高低分科分层，评价临床思维病例学习系统学习效果。3.1.3混合现实训练系统利用虚拟现实技术（virtualreality，VR）与现实模型匹配结合，进行混合现实（mixedreality，MR）模式教学，最大程度实现多维视角与操作反馈的结合，实现在VR设备立体影像下在模型人上完成经口气管插管、经皮气管切开、胸腔穿刺、腰椎穿刺、骨髓穿刺、腹腔穿刺、心包穿刺、锁骨下静脉穿刺的实际操作与训练，还可利用VR和MR直观性强、交互性好的特点开展患者术前交流。

3.2教学队伍建设。按照严格进出机制，遴选业务素质好、教学热情高、责任心强的老年医学一线医务人员，组成由指导专家、教学组长、考核教员和考核秘书构成的教学指导组，其年龄、专业结构合理，注重老中青搭配结合、各主要专业覆盖。教学指导组主要负责中心的各项教学培训活动，开展模拟教学中心建设、模拟培训与考核、教学督导检查工作等，还负责向年轻老师传授带教经验和模拟教学技能，确保本单位教学队伍能力水平的不断提升。

3.3临床模拟教学应用。依托教学指导组，利用新建的模拟教学中心，组织对各级各类专业技术人员开展训练，重点包括以下4个方面。一是临床思维和模拟训练。利用临床思维训练软件和智能模拟人训练病例，结合老年多病共患、救治常存在矛盾特点，组织对副高及以下专业技术人员分层次、分阶段进行训练考核。二是临床抢救医护联合训练。围绕临床急危重症和常见问题，重点遴选30项训练项目，每周二下午医务部和护理部联合组织对副高及以下专业技术人员进行医护联合救治训练考核。三是急诊抢救医护联合训练。围绕30项训练项目和急救绿色通道项目，节假日前组织对参加急诊值班、听班专业技术人员，重点开展急救基础技能、急诊情景模拟、急救绿色通道及急出诊实战演习等训练。四是保健特色技术训练。根据各科室上报的老年复杂疾病诊疗、疑难重大疾病诊治、老年诊治及护理先进技术、保健关键技术及大数据应用分析等“一招鲜”特色专项技能，依托大学科建设和国家老年疾病临床医学研究中心平台，组织专业论坛、专家示教、模拟演练。

4老年医学临床模拟教学几点思考

4.1经验启示。从本单位近几年模拟教学实践情况来看，主要有以下几个收获。一是创新了教学培训模式。不同于书本式、填鸭式教学方式，高端智能模拟人培训考核就像演兵场、磨刀石，教学小组就像“蓝军”，进了考场就像进入了“战场”，在这种实兵对抗情况下，能不能取得胜利，就要看受训者真本事。通过这种培训模式，受训者能够快速弥补技术短板，增强独立处理诊疗的信心和能力。二是提升了应急应变能力。老年人由于基础疾病多、身体底子差，住院患者的病情往往不会按照既定脚本，也不会出现单一病情变化，通常牵一发而动全身。而利用高端智能模拟人开展的模拟教学，具有可编可控可评的先进性能，教学组通常可以临时改变场景、随时变换顺序，并根据培训考核情况现场提问、现场纠正、现场示教，极大锻炼了受训者的应急应变能力。三是促进了医疗作风养成。不同于实际临床带教，某种不常见病例可能隔段时间才能重复见到，而模拟教学能够不断重复，能够实现用同一病例反复锤炼受训者，经过多次实际操作和教员现场纠正，受训者能够将严谨规范的流程与标准深深印刻在脑海中。同时，教学组专家的言传身教，也帮助受训者学习和感受到了良好的教风、学风和严谨的医疗作风。

智能医学技术范文第5篇

关键词：计算机技术眼科疾病人工智能眼健康系统

现代科学技术的快速发展，使用计算机技术辅助医疗卫生诊断已成为现代临床医学的重要手段之一［1］，计算机应用程序也给医学研究带来了革命性发展。目前学术研究上已经提出将计算机辅助诊断作为现代医学的重要研究方向，近年来，随着计算机软硬件质量的不断提升，新的学术研究的快速发展，例如人工智能，特别是机器学习和人工神经网络等前沿技术的不断推广，疾病诊疗系统已成为十分热门的研究领域［2］。

1.中医眼健康

中医中对人体健康分布研究，例如通过眼睛的健康程度衡量一个人的整体健康，其原文翻译成白话文解释就是“人的目光要炯炯有神，给人没有在发呆的感觉，这样说明了这个人的精力充沛，活力十足，而且五脏六腑健康，功能良好”。另外《黄帝内经》［3］也说：“五脏六腑之精气，皆上注于目而为之精。”意思是人的眼睛为脏腑精气的汇聚之所。《黄帝内经》还有“精之窠为眼，骨之精为瞳子，筋之精为黑眼，血之精为络，其窠气之精为白眼，肌肉之精为约束”［4］一说。这充分说明了古人对人的眼睛研究十分深入，在几千年以前就能发现眼健康对人体健康机理的表现，他们将眼睛的不同部位分为人体的五脏，眼窝是整个人的精气表现，肾的表现则体现在瞳孔上，肝的表现则体现在黑眼球的形态上，最后眼球的血络分布则体现的是人体心脏的功能是否良好。由此可见，眼睛的健康状态跟五脏六腑的精气息息相关。现代科技的发展为医学诊断和治疗带来了全新革命，1991年，陈氏等首次将人工神经网络应用于中医学诊断［5］，提出了人工神经网络用于医学诊断的具体方法，并以中医病历为实验数据进行了专题研究，开辟了人工智能应用于中医诊断的先例。施氏等将人工神经网络应用于基于舌诊的八纲辨证诊断［6］。

2.国民眼健康形式

据2011年与2014年《全国学生体质健康调研［7］》数据显示，全国中小学生近视率最高达85%。据有关部门调查，2012年我国5岁以上总人口中屈光不正（不含老视）的患病人数为4.8亿至5.31亿，且超过90%以上的屈光不正是近视。我国近视的总患病人数在4.37亿至4.87亿之间，患有高度近视的总人口高达2900万至3040万。2012年我国40岁以上人口中未矫正的老视患病人数约为3.71亿人，占全国总人口的比例为27.83%。据某机构预测，中国政府如果没有有效的干预国民视觉健康政策，预计到2025年，我国近视发病率将面临超低领化，5岁以上人口的近视发病率将增长到50.86%～51.36%，患有视觉健康疾病的人数接近7.04～7.11亿。其中高度遗传性近视的总人口将达到4000万人，届时我国的近视人口将是美国总人口的两倍。

3.眼健康系统的发展趋势

随着计算机软、硬件技术的飞速发展，功能的提升，各领域学者都在开发研究医学专家系统［8］，医学专家系统的产生在广度和深度上都使得现代医学诊疗手段将达到新高度。本文所述的眼健康系统属于医学专家系统的一个医学领域服务分支，眼部健康系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术，为数据库的管理、设计及大型数据库建设、共享数据库和散列式数据库提供帮助。为了改善眼健康专家系统的特性，增强眼健康系统的服务性能，扩大规模的将多媒体技术应用于眼健康系统，可集中多种知识的表达形式为一体（例如文字、图像、声音及视频）；为了能够充分发挥健康系统的高速处理综合问题的特点，提高系统识别能力，全面优化系统功能，有效地模拟眼科医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能；开发有友好的用户界面，模拟系统将会以类似人类眼科专家的方式传递信息，与用户深入沟通，用户可以向系统寻求常见的病症解释、咨询病情，必要时还能对患者进行心理谈话；系统利用多媒体技术获取模块，采用图像接收设备，可直接将采集的图像进行图像分析产生数字化信息，也可由人类用户自主提出问题，从而使系统收集病症信息。将网络技术用于眼健康系统，一是可采用散列式的数据库架构，将标准的比对基数据按其特点分为相关数据库，这样可以提高数据安全性，方便系统比对用户体征健康数据；二是可采用分布式推理方式，改善系统环境的运行承受能力，优化系统智能化的计算速度和其灵活性；三是大力发展远程服务能力，为眼健康系统的应用提供了一个广阔的场所，为系统更好地服务于人类、造福社会提供了更优越的条件。眼部健康系统不会像人类医生一样会受疲劳、紧张和外部压力等主客观因素的对患者诊断结果产生影响，它的优点不但可以综合众多专家的知识和经验，提高智能化的解决问题的能力，而且可以批量生产，使得其造福人类。我们相信：未来的智能专家系统在某些方面可以超越人类专家的能力［9］，他将成为医生的最得力助手，是现代医学对疾病的预防、诊断和治疗的创新性革命。

4.结语

当代科学技术全面发展，人类文明走上了新高度。我国是世界人口大国，国民经济发展迅速，但我们即将面临的是人口质量下降，国民健康中视觉健康往往得不到应有关注，因视觉问题造成的各类社会问题面临巨大挑战［10］。眼部健康的保护不能只停留在治疗这一层面，我们常说扼至住命运的咽喉，是的，只有在疾病未发生前发现它解除安全隐患，才能从根本上解决问题。全面关注国民眼健康刻不容缓，为提高人口素质，我们急需利用人工智能等先进的计算机技术开发新型医疗服务系统服务社会，造福社会。

参考文献：

［1］尹荣章.计算机技术在现代医学中的应用与发展［J］.国际医药卫生导报，1996（Z1）：34.

［2］张长丽.新型锌离子荧光探针的细胞和组织造影研究［D］.南京大学，2007.

［3］南京中医学院医経教研組.黄帝内经素问译释［M］.上海科学技术出版社，1981.

［4］闫瑞丽.泛用清肝明目治眼疾之谬误［J］.中华现代中医学杂志，2007.