人工智能醫藥精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能醫藥范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

報告總體分為四個部分，分別從市場環境、產業格局、商業模式、機遇與挑戰等方面對中國醫療人工智能產業進行分析。

無論是對中國還是對世界來說，人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長、優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升等都是必須要面對的問題。而隨著技術的發展，人們逐漸開始寄希望于通過人工智能來解決醫療行業的痛點。此前，美國咨詢公司弗羅斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可將醫療效果提高30% 到40%，減少多達50% 的醫療成本”。

在中國，醫療人工智能有著先天的發展優勢。一方面，中國人口數量龐大，有充足的醫療數據，為醫療人工智能的發展提供了基石。另一方面，中國足夠大的醫療市場也為人工智能企業創新提供了動力。

不負人們所期，近年來中國醫療人工智能市場正如火如荼地發展著。數據顯示，自2013年到2017 年，中國醫療人工智能行業共獲得241 筆融資。其中，2017 年國內醫療人工智能行業公布的融資事件近30 起，融資總額超過18 億元。

2018 年，醫療人工智能市場火熱依舊。一方面，資本熱情不減，大額融資頻發，醫療人工智能融資總額再創新高，僅2018 上半年就有18 家公司獲投，總金額超過31 億元。另一方面，已然成熟的互聯網巨頭，如BAT 等，以及傳統醫療相關企業，如飛利浦等也早已重金布局醫療人工智能，大手筆向產業鏈擴展業務。

作為一種提高效率的工具，目前，醫療人工智能已經覆蓋了醫療產業鏈條上的四大環節。其中，醫療環節以服務患者為主，針對患者提供一系列更精準、更高效的醫療服務。而醫藥、醫保、醫院環節則更多是為B 端的醫療機構、企業等服務。并且，醫療人工智能在經歷過火熱的發展后，迎來了商業化的關鍵期，目前絕大多數醫療人工智能的公司尚未實現盈利，且其產品多在醫院進行試用，但他們已經通過不同的業務模式實現了付費收入。

篇(2)

人工智能對醫療領域的影響是開創性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫療利用人工智能技術將數字化人體和數字化醫療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫療工作，構建了從底層基因、中層病癥數據，到上層診斷和手術的上下一體，人與機器互聯、協作、共進的新醫療體系。

基于人工智能的智慧醫療主要有四個發展方向。

第一個發展方向是基因測序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統，首先提取和處理DNA數據，然后進行測序分析，最后根據數據分析的結果完成對疾病的關聯分析。

第二個發展方向是輔助診斷。通過讓機器學習海量醫療數據、專業文獻、醫學教材，模擬醫生問診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進行反復交流和多重驗證，最終給出治療建議。

第三個發展方向是醫學影像。機器可根據病人拍攝的醫學影像資料，對病人病情進行確認診斷。

第四個發展方向是藥物研發。某公司依托智能分析技術，可以在分子結構數據庫中評估出820萬種候選化合物，減少了研發成本，并縮短了研發周期。

智慧醫療產業鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫聯平臺、自診平臺、健康管理、醫藥電商等環節構成。

在智能硬件方面，醫療智能硬件主要有手環、手表、智能鞋等運動健康類監控設備，以及血壓、血糖、腦電等病患監測設備。

在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發的沃森（Waston）醫療平臺。

在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯合打造智慧醫療平臺，以數據分析服務加強個人健康管理和改善生活習慣，還融合了醫療硬件、醫療保險、健康內容、健康應用等，豐富了平臺生態。AiCure公司利用手機終端為患者提供按時用藥的健康提醒服務。

未來，人工智能技術與智慧醫療產業的融合力度將不斷加大，同時將進一步促進智慧醫療產業的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫聯平臺等于一體的智能云平臺企業。

英國BabylonHealth平臺計劃整合Deepmind公司的人工智能技術，幫助患者在同醫生進行文字、電話或視頻交談前，就提前預知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平臺上約有100名醫生，25萬用戶可通過月付或醫療保健的方式獲取服務。

篇(3)

雖然現在大家都把眼光盯上了谷歌AlphaGo對陣圍棋，可谷歌的心思卻并非在這里，下棋只是一場商業秀，實際上，在各種版本的公關宣傳中，谷歌已經非常明確的把未來人工智能的重點方向鎖定醫療。

對于醫療產業的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴早已經不是一天兩天，谷歌在大數據上的應用最早也是從所謂的可以預測流行感冒這種傳染病而被社會所知。而且，社會上真正能讓谷歌手里所掌握的這種“人工智能”發揮作用的領域并不多，而醫療顯然是最合適的場所。

AlphaGo之所以可以和頂尖高手下棋，主要原因是全部吸收了人類棋手千年的成果和經驗，這都得益于保留和流傳下來的豐富棋譜，否則，巧婦難為無米之炊，AlphaGo根本就不可能會下棋。當然，下棋這個營生獲利太小，對于谷歌的吸引力一點都沒有，社會上的各行各業中，能夠保存基本完整且具有連續性資源可供機器進行學習的，醫療的病例最與棋譜類似。當然，病例要比棋譜還要復雜的多，非標準化的記錄也增加了很多麻煩，好在可驗證的機會比圍棋更多，操作的難度也應該適中。

在2007年微軟推出“健康庫”系統，讓患者可以上傳病歷之后，谷歌也打造了谷歌健康(Google Health)平臺，讓患者通過互聯網，將自己的病歷、健康數據上傳到統一的網絡平臺，由自己管理，或選擇與醫生、朋友、家人共享。如此，谷歌已經收集和整理了大量的數據，為人工智能在醫療上的應用做足了功夫。

據報道，現在谷歌健康的合作伙伴已經包括各類研發機構、健康保險公司甚至醫藥零售商。谷歌通過與美國最大的藥品零售商CVS(Consumer Value Stores)合作，讓消費者將藥物服用數據上傳到谷歌健康系統，從而輻射1億多美國人口，獲得這些患者的部分病史，這相當于美國總人口的1/3。

有專家認為，醫療歷來是技術驅動的重要代表。沒有聽診器的發明，醫生要用人耳靠在背上和胸前聽診；沒有CT磁共振的發明，骨科、內科、外科都沒法進展；沒有無菌術和手術器械的發明，很多疾病還是不治之癥；沒有很多重磅藥物發明，很多疾病必然素手無策。除了戰爭，醫療一直是應用最新科技的試驗場和推動力。

在互聯網改變醫療的發展途徑上，據說有七個方面，但實際就是兩種道路。一種是借助互聯網平臺的分享與眾籌能力，通過全社會的資源共享來研發新藥或新治療手段。比如，制藥巨頭葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)公開了13500種化合物的數據，幫助開發抑制瘧原蟲的新藥物。葛蘭素史克希望通過分享信息，幫助科學家設計出一種治療效果更好的新藥物。這是制藥行業首次大規模應用開源開發模式到新藥開發上，志愿者通過通力合作可能創造新藥。另外一種，就是以谷歌為首的，使用網絡收集整理數據，提高自己人工智能水平，然后應用到藥品開發和治療手段的研發上。

可以預見，在未來，如果谷歌AlphaGo這樣的工具應用到中醫領域，這個依靠艱難的經驗積累才能獲得治療能力的古老行業也許會煥發青春，當流傳至今的千年驗方通過計算機的深度學習加以提煉吸收，也許會真的造就一位古往今來最牛的“神醫”，華佗就真的重生了。

像AlphaGo這樣的人工智能未來會幫助培訓醫生，輔助提高醫生的診療水平，大大減少誤診率，可以拯救數以百萬人的生命，甚至，未來可以是這樣的人工智能來操控手術刀進行復雜的手術，畢竟，人工智能沒有情緒和壓力，也不會疲勞，手術的風險會更小。實際上，這只是工廠里的制造機器人在醫療上的再造。

當然，未來的醫療，很可能需要人工智能、虛擬現實和3D打印結合起來，構筑成完美的現代化醫療科技體系。人工智能主導診療，虛擬現實負責心理治療和醫生的技術訓練，3D打印則在人工智能的指令下完成器官再造等治療方案。

篇(4)

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?，F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

篇(5)

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?，F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

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篇(6)

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?！钡幕ヂ摼W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?！彬v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?！?/p>

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?！?/p>

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。

篇(7)

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?？捎糜诜治霾“Y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.