人工智能對醫療的幫助精品(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對醫療的幫助范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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關鍵詞：人工智能；中醫藥；融合發展

1引言

新一輪科學技術和產業革命的深刻變革，推動社會各個領域實現深刻變化。人工智能是這一輪產業革命的重要成果，國家也將人工智能作為中國產業發展的重要組成。中醫作為我國的國粹之一，由于主要強調臨床經驗，治療方式上也是因人施治，一人一方，異病同治、同病異治，存在著發展的短板。人工智能的應用為中醫的信息化發展以及中醫研究的深入推進提供了機遇。如何用人工智能為中醫研究應用賦能，是一個非常重要的研究課題。

2大數據為中醫智能化提供基礎

大數據時代已經來臨，已經成為全世界的共識。大數據時代紛繁復雜的信息在為人們帶來挑戰的同時，更多的是一種機遇。中醫與互聯網大數據的深度結合是國家戰略，也是中醫藥研究領域關注的重點，于進一步研究和發展中醫藥大數據產業，提升中醫藥國際地位，具有重要意義。“互聯網+中醫”早在幾年前就已經成為國家戰略，我國《中醫藥發展戰略規劃綱要2016-2030》明確提出推動“互聯網+”中醫醫療，對“互聯網+”中醫醫療做了具體和全面的部署。具體而言，大數據對中醫發展的智能化推動有幾個方面。首先是中醫藥數據的挖掘使用，我國中醫博大精深，是一套深奧成體系的學術、臨床體系，中華幾千年的中醫藥發展積累了極其豐富的大數據，是一座亟待開發挖掘的金礦。將這些豐富的數據進行智能化，對中醫發展的促進作用將是無與倫比的。其次，大數據結合中醫的核心理念，實現中醫的有序發展。中醫的臨床療效評價實質上是中醫辨證論治與臨床結局之間的因果關聯分析，大數據理念恰恰可以反映關聯及因果關系。中醫生更多是臨床過程的記錄，在日積月累的經驗積累和案例分析中形成獨特的臨床經驗，將這些經驗通過大數據建模的形式刻畫出來，將大大實現中醫的智能化。最后，大數據為中醫發展的現代化和標準化提供條件。中醫的發展需要標準體系的支撐，落點應該在于制定標準體系，促進共享應用，進而實現中醫藥大數據在互聯網醫療等領域的創新和應用，在更大意義上推動世界范圍內中醫藥大數據的發展，進而促進中醫藥國際化。

3運用人工智能促進中醫研究應用的意義

人工智能和中醫的結合，不僅可以對中醫的研究和應用起到促進、推廣作用，也是對人工智能應用領域的豐富和拓展。具體來看，人工智能對中醫研究應用的意義有以下幾個方面。（1）有助于推動中醫的信息化發展。上文已經提到，我國幾千年的中醫研究建立了極為龐大且秩序井然的中醫知識圖譜，但是如何通過對數據價值的挖掘，進一步促進中醫藥發展是一個重要的課題。而互聯網的出現，特別是大數據時代的到來，更為中西藥的信息化提供了難得的機遇。人工智能對發掘中醫隱性知識有著得天獨厚的優勢。當前，以大數據為支撐的人工智能在醫療領域的應用很多，比如醫學影像、語音識別、病人看護等。延伸到中醫研究和應用領域的還不多，可以利用人工智能將大量的中醫診療數據進行深度挖掘，從而拓展中醫人工智能的市場前景。（2）有助于推動中醫傳承發展?？梢哉f，傳統中醫存在傳承、推廣應用和發展方面存在較大的痛點和難點。一般情況下，知名中醫的傳承主要是流派傳承或者人傳人的方式進行，這種傳承方式成長周期長，無法復制，規?；茝V應用受到限制。而通過人工智能則可以有效解決以上痛點，可以將知名老中醫的診療思想、辨證邏輯和處方經驗進行整合，形成在線的輔助學習和輔助診療系統，帶動更多普通醫師提升診療能力，也可以幫助中醫的傳承及推廣應用。（3）人工智能有助于推動中醫診療智能化。診療是醫學的核心環節。中醫藥的診斷流程一般分為三步，第一是望聞問切、采集信息；第二是四診參合、辨證分型；第三是君臣佐使，構思方劑。不過，傳統中醫在很大程度上需要依賴醫生的個人經驗，這意味著必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通醫師可以通過第一步采集到患者信息，進而借助網絡實現規范化處理，后臺通過人工智能模擬名老中醫的辨證治療的方式，給出一定的方劑建議，從而使一般醫師也可以開出相對更有效的大處方。因此，也可以說，人工智能是放大中醫產能的重要工具，是中醫智能化發展的重要抓手。

4人工智能推動中醫研究中智能化的建議

（1）加大人工智能診療的結合力度。人工智能是輔助中醫研究應用的重要工具，在產能放大化、中醫推廣方面前景廣闊。要加大中醫和人工智能的結合力度，針對中醫藥發展的特點，找準人工智能結合的切入點，研發設計更多在中醫掛號、診療、遠程診治、后期跟蹤等方面的人工智能成果，將二者實現更進一步的融合。（2）更好集散用好大數據信息。大數據是促進中醫人工智能化的基礎和技術支撐。要加大對關于中醫方面大數據的收集、分析和挖掘使用，并制定中醫診療標準和體系，將數千年的中醫經驗轉化為集中醫診斷、服務，健康信息采集、健康評價、健康指導、健康提醒功能為一體的信息系統，形成多元化診療數據，為更好服務患者、推動中醫走向現代化、國際化提供支撐。

篇(2)

關鍵詞：人工智能；人力資源管理；變革

一、人工智能與企業人力資源管理

人工智能簡稱AI，主要是用于模擬、延伸人腦的思維方式的計算機科學技術，包括人類行為模式的識別、數據儲存、運用、機器學習、算法等。人工智能的研究最早誕生于1956年美國達特茅斯小鎮的一次研討會，在這次會議上，摩爾、麥卡錫、塞弗里奇、所羅門諾夫等學者共同研討，為人工智能的發展奠定了基礎。此后人工智能得到不斷發展，尤其是進入21世紀以來人工智能取得了令人嘆為觀止的發展，開始在人類的生產活動中發揮著越來越重要的作用，比如，無人超市、智能翻譯、人臉識別、智能醫療、智能駕駛、云計算、物聯網等。我國人工智能的發展也非常迅速，我國的人工智能發展水平目前處于世界的第一梯隊。目前，人工智能在許多企業得到了很大的發展，如科大訊飛的語音識別、百度的自動駕駛等，在世界上都是處于領先地位。我國還制定了人工智能發展的中長期規劃，按照規劃，我國人工智能到2030年，總體水平達到世界領先水平，成為世界人工智能的創新中心。

企業人力資源管理是企業管理的重要組成部分，最終目標是實現企業的總體目標，一般認為包括人力資源規劃、人員招聘、績效管理、培訓與開發、薪酬管理、員工關系管理等六大模塊。目前，企業的人力資源管理尚存在許多不足之處，如企業不太重視，認為人力資源管理可有可無；企業人力資源管理人員的素質普遍不高，不夠專業，人力資源管理過程中效率不高，績效考核過程不夠公平、薪酬制度不能反映市場工資水平、人工成本的控制還存在不足等，而人工智能的發展，為企業人力資源管理帶來了新的挑戰，也帶來了新的機遇。

二、人工智能對企業人力資源管理的挑戰

人工智能對部分人力資源管理的工作存在一定的替代作用，這會減少企業對人力資源管理人員的需求。人工智能在數據信息處理、分析預測等方面具有巨大的優勢，因此，未來人工智能的發展與使用中，會替代許多人力資源管理的活動，導致人工智能取代部分人力資源管理人員，使得企業對人力資源管理人員的需求減少，對人力資源管理人員的求職、就業提出了嚴峻的挑戰。

人工智能雖然能代替部分人力資源管理活動，但也必然會對企業的人力資源管理帶來一系列不利的影響，概括起來，主要有這些方面的不利影響:

( 一)不利于企業人際關系的維持與發展

人工智能雖然具有許多優點，在人力資源管理中的很多方面能代替人的勞動，但是人工智能的廣泛使用將會使員工更多的依賴人工智能，而越來越缺乏必要的人際溝通，這將不利于企業人際關系的構建，這對企業員工隊伍建設、和諧勞動關系的形成提出新的挑戰。

( 二)不利于良好的企業文化的形成與維持

企業文化需要企業的全體員工共同參與建設、維持。而人工智能的使用，使得員工之間的交流日益簡單，員工更多的通過機器來交流，缺乏必要的面對面交流與溝通，也使得企業原有的規章制度不再完全有效，這些都對企業文化的建設不利。

三、人工智能為企業人力資源管理帶來的機遇

人工智能雖然對企業人力資源管理帶來了一些挑戰，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在決策、人際關系、團隊建設等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力資源管理中的運用并不能完全取代人力資源管理人員的工作，會促進人力資源管理人員素質的提高，同時會大大提高企業人力資源管理的效率和有效性。

( 一)人力資源規劃方面

人工智能在相關的數據分析、處理、預測方面大大優于人類，因此，人工智能將提高人力資源規劃的準確性。在人力資源規劃中，合理發揮人工智能的優勢，將使企業的人力資源規劃更科學、更準確。

( 二)員工的招聘與配置

人工智能對人力資源招聘的影響表現在兩個方面，一是人工智能的使用，使得企業的一些簡單勞動大量的被人工智能所代替，因此，企業的招聘對象將更多是具有專業技術能力的專業人才。另一方面，人工智能在人員甄選中具有無與倫比的優勢，比如在簡歷篩選中，人工智能能在海量的簡歷中迅速、快捷地篩選出合適的簡歷，大大減輕了招聘人員的負擔，極大地提高了招聘工作的效率。另外，在人員配置過程中，人工智能通過對員工的工作狀況、工作能力、工作經歷進行跟蹤調查、分析，能夠分析出該員工最合適處于的崗位。同時，人工智能不會帶著主觀意見完成人員的篩選工作，能夠最大限度地發現員工的潛在能力，找到與其相適應的崗位。

( 三)在企業培訓與開發中，人工智能同樣有重要的作用

人工智能能夠在建立大數據的基礎上來分析員工的培訓需求，然后根據員工的知識、技能、崗位等進行課程的個性化推薦。在未來的培訓中，人工智能也極有可能部分或完全替代培訓講師的工作，人工智能還可以在培訓完成之后，直接將員工培訓的相關數據傳送到企業終端，企業能夠最快地得到員工的數據，幫助企業更好地完成培訓評估工作。

( 四)績效管理

由于人工智能沒有私人情感，因此其在績效考核過程中更加公正、客觀。并且，由于人工智能效率極高，人工智能代替了大量人的簡單工作，讓績效管理工作更容易、準確地完成，大大減少了管理人員的工作量，增加了企業績效考核的公正性，也有利于發揮企業績效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

運用人工智能可以對市場的工資水平、員工的薪酬水平等進行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有較大的優勢，這些能為企業管理人員進行薪酬管理決策提供支持。另外，人工智能能更加合理、準確地完成工資計算、員工薪酬的發放。

( 六)勞動關系管理

運用人工智能能更好地分析員工離職的原因，分析影響員工離職的主要因素，能有效地對員工離職率進行統計，繼而管理人員可以采取針對性的解決辦法，降低企業員工的離職率，這樣可以降低因員工離職而進行再次招聘的成本及相應的機會成本。

四、結語

隨著科學技術的發展，人工智能技術同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的一個重要發展趨勢。企業的發展關鍵是人才，傳統的人力資源管理模式效率較低，已經不能完全滿足信息化時代的需要。人工智能技術的不斷成熟發展必然會對傳統的人力資源管理模式帶來沖擊，也帶來了巨大的機遇。人工智能在信息處理、分析等方面具有巨大的優勢，在人力資源管理中合理地使用人工智能將極大地提高人力資源管理的效率和準確性，人工智能的使用，將出現機器部分代替管理人員的現象，但這也將促使人力資源管理人員不斷學習以提高自身的素質，這反而有利于企業人力資源管理的發展。總之，不久的將來人工智能必然會成為人力資源管理的重要組成部分，這是大的趨勢。

參考文獻

[1]蒯彥博.人工智能的發展對人力資源管理的影響研究[J].湖北開放職業學院學報，2019，32(6):77－79.

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AI Index在新舊年份交替之際公布了團隊成立以來第一份報告，其中具有代表性的八張圖可以幫助我們快速、全面了解AI這一行業高速發展的啟發和見解。

1、AI學術研究論文激增9倍以上

自1996年以來，每年發表的計算機科學的學術論文和研究的數量猛增了9倍以上。學術論文和研究通常能產生新的知識產權和專利。整個Scopus數據庫中，含有“Artificial Intelligence”這個關鍵詞的計算機科學領域的論文有超過200，000（200237）篇。Scopus數據庫中“計算機科學”領域的論文總共有近500萬（4868421）篇。

2、AI風險投資激增6倍

自2000年以來，在美國，風險投資者（VC）每年投入AI創業公司的投資額增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于確定VC每年投給初創公司的資金額，這些初創公司在某些關鍵領域起著重要作用。上圖顯示了VC在美國所有融資階段對AI創業公司年度投資總額。

3、AI創業公司激增14倍

自2000年以來，在美國，有資本支持的AI創業公司數量增加了14倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個數字包括VentureSource數據庫中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

4、要求AI技能崗位激增4.5倍

自2013年以來，要求有AI技能的工作崗位增長了4.5倍。在Indeed.com平臺上，需要AI技能的工作崗位所占份額的計算方法是通過職業描述中的標題和關鍵字來確定是否與人工智能相關。AI Index研究還計算了在Indeed.com平臺上，要求人工智能技術的工作崗位份額在不同國家的增長情況。盡管加拿大和英國增長迅速，但對于人才招聘市場，Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分別只占美國AI招聘市場絕對規模的5%和27%。

5、機器學習、深度學習以及NLP成為核心技能

在線求職平臺Monster.com上數據顯示，機器學習，深度學習和自然語言處理（NLP）是最重要的三項技能。兩年前NLP已經被預測會成為應用程序開發人員創建新的AI應用程序最需要的技能。除了創建AI應用程序，最受歡迎的技能還包括機器學習技術，Python，Java，C++，開源開發環境的經驗，Spark，MATLAB和Hadoop。根據對Monster.com的分析，在美國，數據科學家，高級數據科學家，人工智能顧問和機器學習主管的薪水中位數為$127000。

6、圖像標注錯誤率巨幅下滑至2.5%以下

自2010年以來，圖像標注的錯誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規模視覺識別挑戰賽（LSVRC）的對象檢測任務的AI拐點發生在2014年。在這項特定任務中，AI已經表現得比人類更準確。這些發現來自于ImageNet網站上LSVRC競賽排行榜的競賽數據。

7、機器人進口量激增至25萬

從國際上看，機器人的進口量已經從2000年的10萬臺左右增長到了2015年的25萬臺左右。數據來源是每年進口到北美以及國際整體的工業機器人的數量。工業機器人由ISO 8373：2012標準定義。國際數據公司（IDC）預測對機器人的消費將在五年內加快，到2021年達到2307億美元，復合年增長率（CAGR）為22.8%。

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當我們談論人工智能（Artificial Intelligence，AI）時，很大程度上受到源自20世紀想象的影響，例如，直接把人工智能和機器人聯系起來，甚至是人形機器人。這可能也會影響法律人對人工智能的想象，包括是否承認人工智能作為具有自我意識的法律主體地位（或至少是人類行為的人），從而保護其特定權利（言論自由、著作權）、劃定責任（締約、侵權），甚至強調可能的毀滅性風險。這種想象遠非受到科幻作品影響那樣簡單，深層次中還反映出人工智能在技術和應用上不同的發展路徑：早期人工智能研究更集中于對人腦的仿真模擬，探究意識、理性等更為宏大的哲學問題，但應用性較少;當下的人工智能走出了實驗室，借助互聯網服務直接影響到普通人的生活，在技術上并不執著于創造一個完美的智能體，而是依靠算法（如機器學習和神經網絡）不斷優化，對海量數據自動挖掘與預測，通過無所不在的傳感器實時更新數據，動態掌控著人類社會各個方面的運轉，并把從某個特定領域升級為通用人工智能作檳勘輟4誘飧鲆庖逕纖擔人工智能并不神秘，它出現在日常生活中，不僅是工業社會生產自動化的延續，也是互聯網商業化的必然結果和新階段。時至今日，歐美國家紛紛出臺政策，推動人工智能發展，力求提升經濟效率和競爭力。 互聯網公司正逐漸主導實體經濟和金融生產

如果我們擺脫簡單的擬人思維，把人工智能看作互聯網智能演進的新階段，為理解其法律規則，就有必要理解互聯網法律在過去20年中形成的路徑和推動力，從而探討人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的規則。本文將從網絡法的兩個視角――實證性和生產性――切入，將它們延伸至人工智能語境下分別討論?！皩嵶C性”視角是我們觀察和應用任何規則的慣常思維方式，例如人工智能行為的具體規則如何確立、如何規制等，本文將討論支撐人工智能的兩個構成性要素――算法與數據――可能帶來的法律問題，以及法律人處理人工智能的兩種路徑;“生產性”視角則深入規則背后，探索規則形成的政治經濟因素，特別是經濟生產方式的內在要求。人工智能本質上是一套復雜的代碼設計，既是影響社會行為的強力規范，也是產生新價值的生產機制;它驅動整個社會朝向更智能的方向變化，從而要求法律做出相應調整，尤其是確認新型經濟利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且將人工智能看成法律上的客體，暫不討論賽博格（cyborg）之類的人體轉向機械體或通過基因技術改變身體的問題（仍是法律上的人），也不討論人工智能作為一種人造物的自我意識問題（一個難以達成共識的哲學問題）。

理解網絡法的變遷

網絡法在中國的變遷大致遵循兩類邏輯：外生性的政治/監管邏輯和內生性的商業邏輯。政治/監管邏輯體現為對“實證性規則”的追求，這些規則集中在國家（包括法院和監管機構）如何對互聯網的內容和行為進行規制，包括對網絡和信息安全的追尋。這集中反映了國家權力如何試圖介入新技術帶來的問題與挑戰。這一視角最早由美國法學界引出，特別是Lawrence Lessig的代碼理論將代碼（架構）和法律并列。由此，所謂的網絡法不僅要約束社會主體在網絡空間中的行為，也要對架構的變化本身做出回應。

首先，就規制主體行為而言，出現了是否按照傳統線下行為規則的思路約束線上行為的討論。這一討論的核心是，互聯網問題是否具有任何特殊性，需要某些新規來解決。我們已經看到，中國的互聯網行為監管在很大程度上延續了傳統規則和管理方式，采取漸進的方式，這不僅成本較小，也給予監管者一定的學習和探索空間。其次，就架構變化本身而言，國家在宏觀上主張網絡空間中仍然需要，不能成為法外之地，在微觀上相應出現了國家與平臺權力/責任二分的討論。例如，政府權力何時需要介入平臺治理，加強平臺的行政管理責任或安全保障責任，還是由后者根據自身情況自我規制，實現治理目標。政治/監管邏輯要么遵循管理者的路徑依賴效應，要么堅持既有社會穩定、意識形態安全價值。問題在于，監管者在多大程度上能夠認識到代碼及其商業模式的特殊性，從而使監管行為和行業特性相互協調融合。

另一種看待規則產生的方式遵循商業邏輯。這種生產性視角關注微觀權力運作，綜合將代碼、法律與社會規范放在一起，不單純從社會學意義上觀察社會主體行為如何受到影響，而是在政治經濟學意義上將網絡空間的生成和擴散看成是一個由商業力量推動主導的生產性過程，關注價值由誰產生、如何分配，由此推動對新規則的內生需求。按照這一視角，無論是法律還是架構，在具有實證性規制功能的同時，也是一種“生產性規則”?；ヂ摼W的生產模式決定了其對社會范圍內生產資料的創造性生產和再利用，需要法律確認其生產方式的合法性，重塑關鍵法律制度，并解決和傳統生產模式的利益沖突。這一視角無疑幫助厘清新經濟主張的例外特性，不僅展示出架構和相應的法律改變，更指明了背后的政治經濟原因，是更好地理解實證性規則的基礎。

兩類不同的邏輯在過去20年中交替出現，相互制約，共同塑造了中國網絡法體系，也推動了中國互聯網的整體發展?？傮w而言，鑒于國家有意促進新經濟，需要推動傳統的屬地化、分口治理，事后運動治理模式發生轉變，認清互聯網商業模式和價值產生的根源，有利探索適應新經濟性質的管理體制。從這個意義上說，信息資本主義不斷要求對法律內核進行改造，取代其中的傳統經濟要素，打破限制生產要素自由流通的各類規則。

人工智能法律的實證性視角

如前所述，人工智能的本質在于算法和數據處理，物理形體不必然是人工智能的構成要素，因為即使是人形機器人，也不過是一個算法主導的硬件系統，它實時收集信息，并按照算法的要求做出決定，繼而行動。更重要的是，具有物理形體的人工智能可以推動群體智能發展，通過分布式終端收集更多數據加以處理，并不斷傳輸至云端“大腦”，提升整體網絡的智能水平。 人工智能巳深度介入醫療領域

根據算法的復雜性和學習/運算能力對強人工智能和弱人工智能進行區分，這在技術認知上沒有問題，但在法律上很難按照智能程度給出精確的標準。法律應對復雜世界的方式是確立一般性的簡單規則，在概念上對社會個體進行抽象假定（如行為能力），而非針對特殊主體，否則規則體系本身將變得異常復雜，難于理解和操作。而人工智能從單一的自動化服務向多元通用服務轉變的過程可能是一個相當長的光譜，法律需要針對其本質特征進行約束，并探索一套應對未來的方案。當我們說社會變得越來越智能的時候，事實上指由于數據搜集、儲存和處理的能力不斷增強，所有軟件/算法都可能朝向自動收集數據，做出決定或判斷的趨勢，由于算法的復雜性，算法帶來的結果可能無法預測，并在更大范圍內帶來系統性的不利后果。這種后果未必是毀滅性的風險，甚至只是在某領域的制度設計問題，但人工智能恰好將這類社會問題具象化，掩藏在外表華麗、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就會引發一系列問題。

如果放在一個更大范圍內觀察，在歷史上，人類社會隨著復雜性的增加，不可避免地產生以組織和技術形態出現的各類“黑箱”，它們的決定影響著社會發展和大眾福利，但仍然保持著某種秘密性。這一隱喻未必是陰謀論，其核心問題在于信息不對稱。為平衡相關當事人和社會大眾的知情權、避免恐慌、保持某種預測能力，人們不斷設計出某種程度的信息公開和透明化機制，例如政治辯論的公開化，法院訴訟程序透明化甚至公開庭審，上市公司強制信息披露等等。而人工智能不過是信息技術時代的新型黑箱，帶來更加嚴重的系統化影響?；ヂ摼W在興起過程中，通過降低信息成本，推動了開放政府、庭審直播，使信息公開透明更加便利，將生產性資源不斷解放出來，在更大社會范圍內重新配置，產生新價值。然而，這一過程在消除一個又一個傳統黑箱的同時，產生了更為復雜的新黑箱，進而主導整個社會的生產過程。生產資料之間的信息變得越來越對稱，甚至可以實時互通信息，但作為信息匹配中介的人工智能卻變得更不透明，其規則設計和運作從屬于用戶甚至開發者無法理解的秘密狀態，這回到了法律如何處理與代碼的關系問題。

一個類似的比較是人類自身：人腦經過上百萬年的進化，演變成十分復雜精致的系統。盡管當代神經科學不斷改變我們對人腦的認知，甚至每個人的大腦都不完全一樣，但就法律而言意義不大，這只能在邊際上改變個案判決。即使無從了解人腦的運轉機制，或者依據某種更加先進的科學知識解釋社會主體行動的具體理由，人類還是有能力形成社會規范，并演進成更加理性化的規則。這套規則只需要假定一般社會主體是（受限）理性的，由少數概念界定不同情形的心理狀態（故意、過失），并集中對人的外在行為進行約束，確定權利與義務，就足以以簡單規則應對（而非認識）這一紛繁復雜的世界。類似地，在處理算法的負外部性時，也可以有兩種不同的路徑：（1）關注算法的外部行為與后果，（2）關注算法內部的設計規則。

大部分現有規則關注算法導致的（未意料）結果，例如內容分發算法未經審查造成非法或侵權內容傳播，這一般由信息傳播者（即內容服務商）承擔責任，算法本身并無法律地位，在造成不利后果的過程中只是一個工具。這類責任假定內容服務商應當知道非法內容的存在，并有能力通過算法設計或人力（比如人工審查）加以阻止。在諸多侵權場合，內容服務商可以通過“避風港”規則免責，只要無法證明它實際知曉狀態。更復雜的是，如果軟件開發者聲稱自己無法控制信息的生產和傳播，卻造成一定社會危害的情形。無論是在快播案還是BT案中，軟件開發者都無法因這一原因而逃脫責任，法院的理由仍然是，開發者有能力知曉非法內容的輸出（如果不是故意的話，例如快播向推廣該播放器）。類似地，如果一個具有物理形體的人工智能由于處理信息不當造成了外在損害，按照這一邏輯仍應由算法開發者負責。

而且，還有必要將算法產生的錯誤和算法缺陷本身區分開。長期以來，軟件行業一直通過拆封合同（shrink-wrap）解決缺陷軟件造成的短時崩潰或重啟問題，這種格式條款旨在確認這樣一種事實：沒有任何軟件是百分之百完美的，只要在用戶拆封使用該軟件時運行正常即可，服務商并不為軟件崩潰或死機造成的消費者損失負責，因為前者無法預料到缺陷帶來的風險。這就是為什么消費者需要接受軟件生產商不停的更新和補丁，軟件/應用不受產品責任的約束，被視為一種可以不斷升級改進的服務，這在免費軟件時代更是如此。按照這一思路，似乎有理由認為，無人駕駛汽車因算法計算錯誤導致車禍（何況造成事故的概率遠遠小于人類司機的錯誤）是這類軟件的正常的缺陷，消費者應當容忍這類錯誤。但無論是監管者還是潛在的受害人都無法接受這種比擬。聲稱有潛在缺陷的交通工具（也包括醫療設備和其他與生命財產直接相關的算法）一旦投入使用就需要為此造成的后果負責。無論如何，這類思路仍然是通過后果施加事后責任，監管者或法院并不想深入算法內部了解造成事故的技術原因是什么。只要法律認定這一黑箱應當在合理范圍內得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就應當承擔責任。在這種情況下，保險（甚至是強制險）就成為確保這類發生概率小但潛在損失巨大的不二選擇，航空、醫療保險市場十分發達，可以預見將會延伸至更多由人工智能驅動的服務行業。 現實與虛擬的界限不斷模糊化

如果說事后救濟還無法確保安全，事前干預算法設計則是另一種選擇，同時帶來的問題也更復雜。早在20世紀，阿西莫夫就試圖為機器人立法，盡管他從未討論技術上的可行性。安全可能是人工智能服務的首要問題之一：一個中心化的入侵可能會導致所有終端都變得極度不安全。行業監管者在不同行業為特定服務中的人工智能設定安全標準（如醫療器械、交通工具、自動化武器），實行安全保護等級制度，甚至要求被認定為重要設施的源代碼（如windows系統）供監管者備案，或在設計自動化交易程序時控制報單頻率的閾值等。又例如，在魏則西事件后，聯合調查組在整改意見中要求落實以信譽度為主要權重的排名算法，對商業推廣信息逐條加注醒目標識，予以風險提示。如果說這些監管手段針對的是作為商業秘密的私人算法，諸如Open人工智能這樣的倡議則意在延續開源軟件運動路徑，確保軟件漏洞能夠得到更大范圍內的監督和修補。至少在中國，信息披露機制尚未成為算法監管的重要手段，無論是強制性披露還是第三方披露。

（作者單位：上海財經大學法學院）

注釋：

[1]當下的大眾媒體、文化產品和社會公共認知正努力將未來的人工智能塑造成具有獨立意識的逐漸演化的主體，這集中體現在諸如《終結者》《我，機器人》《西部世界》《2001銀河漫游》這類科幻影視作品中。盡管人們也有理由進一步想象，一旦人工智能具有了自我意識，就不再可能忠實地為人類服務，而更可能對人類生存構成威脅。其路徑和思維方式仍是20世紀的，和21世紀依托大數據機器學習迥然不同。事實上，按照日本學者森政弘提出的“恐怖谷理論”，人工智能不太可能在短時間內人形普及化，因為這會在消費者心理上引發不安甚至恐懼。像Siri和Cornata這樣的語音助手、像Tay和小冰這樣的聊天機器人則不會有這種負面效果，因為用戶知道自己在和一個尚未通過圖靈測試的算法對話，他們甚至樂于教Tay在推特上辱罵用戶、發表種族主義和煽動性的政治言論。另一個可能影響中文世界讀者想象的因素是，把robot翻譯成“機器人”先驗地賦予了這類客體某種擬人化主體地位，而人形機器人（android）卻沒有引起更多的關注。

[2]John Weaver， Robots are People Too： How Siri， Google Car， and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ，Praeger Publishers Inc， 2013; Ugo Pagallo， The Laws of Robots： Crimes， Contracts， and Torts ，Springer， 2015.一個更加有用的綜合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究將具有物理形體的機器人作為法律的對象，特別區分了信息性和物理性效果，見Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一個不同觀點，見Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把機器人視為人在法律上也有相當的歷史，見Samir Chopra and Laurence F. White， A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ，The University of Michigan Press， 2011; Ryan Calo， “Robots in American Law”， University of Washington School of Law Research Paper， No. 2016-04.

[3]吳軍：《智能時代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的機器人系列小說中，無一例外地設定機器人擁有一個“正子腦”（positronic br人工智能 n），但卻沒有給出任何解釋。見阿西莫夫：《機器人短篇全集》，江蘇文藝出版社2014年版。

[5]這被稱為終極算法（master algorithm），見佩德羅?多明戈斯：《終極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯?卡爾：《玻璃籠子：自動化時代和我們的未來》，中信出版社2015年版。在互聯網發展的每一個階段都有某種意識形態化的術語或熱詞吸引投資，例如寬帶、大數據、分享經濟、VR（虛擬現實）等，它們不過是互聯網形態的各類變種。例如，一個關于分享經濟和之前互聯網經濟的關聯，參見胡凌：《分享經濟的法律規制》，載《文化縱橫》2015年第4期。

[7]這種思維方式可追溯到霍布斯以來的法律實證主義。

[8]胡凌：《代碼、著作權保護與公共資源池》，載《騰云》2016年12月刊。

[9]關于兩類邏輯的具體表現，集中參見胡凌：《探尋網絡法的政治經濟起源》，上海財經大學出版社2016年版。

[10]這在眾多（特別是國外的）中國互聯網觀察者身上十分常見，人們的注意力全都轉向中國政府如何嚴格管理和控制互聯網。在政治學研究中自然而然地并入“國家與市民社會”傳統框架，并吸納了關于在線抗爭、集體行動的傳播學與社會學研究。

[11]勞倫斯?萊斯格：《代碼2.0》，清華大學出版社2008年版。

[12]一個概述，見胡凌：《馬的法律與網絡法》，載張平主編：《網絡法律評論》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法興起：理解中國互聯網演進的一個框架》，d《文化縱橫》2016年第5期。這體現在版權、隱私、財產、不正當競爭、壟斷、勞動法等一系列制度中。這種對法律制度的改變不單純是在既有工業生產背景下微型創新帶來的變化，而是社會生產的重塑。

[14]比如說，平臺責任議題的出現，和互聯網平臺更多轉向由第三方提供服務的信息中介模式直接相關。

[15]這一區分和觀察中國式資本主義興起的框架十分類似，政治經濟學家們爭論的焦點就在于如何解釋中國改革開放三十年的成功經驗，究竟是政府主導還是市場主導，但實質上是一個混合制經濟。

[16]由于科斯所說的企業信息成本和管理成本降低，調動生產要素的邊際成本趨近于零，企業組織形態本身將成為競爭的高成本。

[17]尼克?波斯特洛姆：《超級智能：路線圖、危險性與應對策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治過程、現代的企業決策都是黑箱，對外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的國家/商業秘密?？ǚ蚩ǖ男≌f《審判》就精確描述了作為黑箱的訴訟過程，同一時代的韋伯也描述了理性化的國家機器應當像自動售貨機一樣。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金錢的數據法則》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差錯：軟件錯誤的致命影響》，人民郵電出版社2012年版。

[21]長久以來民用航空器已經由軟件深度介入駕駛過程，以至于人類駕駛員無法在短時間內預熱，形成另一種風險。

[22]阿西莫夫提出的“機器人三定律”（后來擴展至四點）雖然十分基礎，但仍然很難在具體情況下起作用，特別是當代倫理學上著名的“線車難題”之類的倫理困境?？紤]到這些定律是為模擬人腦狀態下設計的，就更可疑;因為人腦并不總是按某些理性倫理原則行事的，在某些關鍵場合強烈依靠某些默認設置――直覺。

[23]由監管機構強制披露并審查事實做不到，只能依靠像蘋果這樣的平臺公司和軟件分發平臺幫助對成千上萬個軟件進行至少是安全審查。在臺式機時代，這一平臺責任幾乎不可能，自然狀態下的windows只能導致爭奪私人控制權的3Q大戰。但像烏云網這樣的第三方白帽黑客也被禁止探測和公開互聯網公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在筆者看來，法院應當將注意力放在知情同意的合同條款本身的適當性上，而不是一味接受黑箱的邏輯，因為后者確實無懈可擊。如果格式合同能準確反映代碼的設計，對其條款的審查是更好的選擇。百度引發的被遺忘權第一案反映的也是這個問題。

[26]一個補救方法還是盡可能地披露算法信息，允許用戶理性地生產/隱瞞個人信息，見戴昕：《自愿披露隱私的規制》，載蘇力主編：《法律和社會科學》第15卷第1輯，法律出版社2016年版。

[27]法律的人工智能化是本文另一個沒有討論的問題，與此相關的是大規模監控、智能警務、犯罪預測等問題。

篇(5)

曾經，“百度一下”是一個極具代表性的動詞。因為百度就是搜索本身，我們的互聯網生活處處都有百度的存在。百度也正因為在搜索引擎領域的成功，使其成為了互聯網三巨頭BAT中打頭的一員。但是近年來隨著ATM、TMD等各類新組合的出現，我們發現百度離我們越來越遠了，如今說到BAT也不過是習慣性的順帶捎上百度而已。

百度在搜索領域風光不在，即便這些年沒有了google這一競爭對手。而且，提到信息搜索再說“百度一下”，或許還會被人笑話，大有三十年河東三十年河西之感。除了各類負面新聞敗光了百度賴以生存的品牌形象，百度這些年的下坡路還體現在移動互聯網領域沒有拿得出手的產品。

回想百度的新聞，上一次百度上頭條恐怕還是因為李彥宏把無人駕駛汽車開上五環被開罰單?？赡茏尠俣热祟D感落寞的是，大眾不再關心百度的產品，只剩下花邊新聞值得一看。這些現象都反映出百度作為互聯網公司已經離我們越來越遠的事實。

百度為什么離我們越來越遠？百度在PC時代實現了搜索壟斷，一路順風順水，最大競爭對手Google被關在國門之外，即便是360在電腦上捆綁瀏覽器，鎖定360搜索引擎，也未突破20%的市場份額，百度始終牢牢占據第一。

然而隨著移動互聯網的普及，搜索入口被分散，百度在搜索領域卻一成不變毫無突破。反觀搜狗等其他后起之秀，紛紛針對垂直領域不斷深挖。搜狗將微信搜索、知乎搜索、搜狗明醫等窗口打通，將百度存在的問答、信息、醫療廣告上的弊端進行了升級，吸引了大量年輕用戶群體。如今，百度在搜索引擎領域已經不在是不可替代的存在，反而飽受詬病。

（1）移動互聯網時代，百度跟風轉型不成功

百度如今只能算是在吃著PC時代積累下來的老本。實際上移動互聯網的大趨勢下出現了許多顛覆性的機會，比如：小米以智能手機為核心構建起了智能硬件生態圈；美團主攻吃喝玩樂等生活服務成為了一方霸主；今日頭條以算法驅動一舉逆襲成為國內最大的資訊平臺，并開始蠶食百度的互聯網廣告業務。然而，在這些領域百度都曾有涉足，但大多如蜻蜓點水般參與過，不溫不火。

作為互聯網巨頭的百度，當然不可能對趨勢毫無察覺，在移動互聯網領域也進行過大手筆的收購，企圖實現轉型。比如：出資19億美元收購91，用以阻擊360，希望在無線端實現全面覆蓋。但是，百度未曾想到移動端流量入口最大的敵人卻并非是360、應用寶等手機應用市場等巨頭，而是眾多智能手機生產商，移動互聯網時代下的流量分發開始從中心化走向分而治之。

百度同樣也看到移動互聯網時代下生活服務領域的巨大商機，團購火熱就收購糯米做團購，外賣火爆就開發百度外賣做外賣，但是由于戰略定性與運營能力不足等原因，結果都以無疾而終。

（2）搜索之后無爆品，百度缺少煙火氣

大家不妨仔細回想一些，近五年來百度有哪些新產品是值得稱贊一番的？

答案很可能是沒有。百度最大的問題就在于這么多年來卻沒能在產品層面有建設性的突破，可以說是錯失了整個移動互聯網時代。

雖說百度在其他領域并非顆粒無收，但也是毫無拿得出手的爆品。百度在行業處于領先地位的產品，就只剩下了百度搜索和百度網盤。而百度網盤并非由于產品優秀，更多的是因為占到了政策優勢和曾經積累下來的技術實力才能勉強處于領先地位，市場占有率超過70%。

但是，同樣成也蕭何敗蕭何，百度網盤如果有朝一日因盜版等擦邊球問題而受到較大的政策沖擊，百度網盤的市場規?？峙乱矊⒋蠓陆担瑯O具政策不確定性。

反觀阿里和騰訊，在移動互聯網領域可謂無孔不入，如八爪魚一般張牙舞爪，要么自己做，要做投資布局。如今，騰訊已經將微信覆蓋到了每個人的手機，與手Q一起捍衛者自己社交帝國的榮光。不僅如此，騰訊還接連推出了幾款爆品手機游戲，帶領全民走進了娛樂至死的瘋狂時代，雖然飽受爭議，但風光無兩。

對于自己不擅長的領域，騰訊更是一改抄襲作風，直接投資外部公司，如：京東、美團、滴滴、搜狗等，也是名利雙收。阿里就更不用多說，雖然馬云已經宣布退休，但是阿里在電商、支付、云業務、生活服務、新零售、AI等領域都是玩得風生水起，一出手就能隨隨便便上頭條，再加上馬老師這個大IP的加持，這種影響力怕是連騰訊都無法企及。

對比之下，也就不難理解百度為何總被唱衰，總是被掉隊。

一方面，是由于百度在新業務領域基本毫無建樹，純粹靠著吃老本；

另一方面，騰訊阿里的各個新產品新業務都跟普羅大眾的生活息息相關，影響深遠。

而百度呢，卻仍躺在陳年老黃歷上不食人間煙火，實在是離老百姓的生活太遠太遠了。

（3）競價排名臭名聲，路徑依賴害百度

百度行業新聞不多，但是負面新聞不少。近期，作家六六更是在微博上大罵百度垃圾企業，罵李彥宏是騙子首領，因為她僅僅使用百度查詢上海美國領事館信息就出現一堆虛假廣告。在魏則西事件引起公憤后，百度廣告還是非常的囂張，所謂無廣告不百度。

百度的搜索競價排名是百度最主要的收入來源，但同樣也是讓百度病入膏肓的毒瘤。應該說，路徑依賴是種病。一旦習慣了，就會變得不思進取，抱殘守缺。尤其是，競價排名背后的既得利益之于百度實在太誘人，一旦手起刀落下狠心割除，不僅財報難看，在沒有新業務接濟的前提下還可能自毀長城。這里面錯綜復雜的利害關系，想必只有百度高層才會有更深刻的體會。

想百度對搜索競價排名業務的依賴有多深，只要看看陸奇出走的事件就能明白。想當初，前微軟全球副總裁陸奇空降百度出任總裁兼COO，一度成為Robin之后的二把手，主政百度的486天里進行了大刀闊斧的改革，百度股價累計上漲近60%，最高時候帶領百度市值逼近1000億美金。

因此，陸奇也一度被外界看作是拯救百度的救星，然而陸奇的改革卻依舊不能觸碰到百度的搜索利益。坊間傳聞，在陸奇確認離開之前，與百度高級副總裁、百度搜索公司總裁向海龍之間的矛盾已經水深火熱，最終陸奇毅然決然選擇離職。

就在陸奇離職不過十天后，百度搜索部門重啟了醫療競價廣告排名。這一前一后的事件走向變化，很難不讓人浮想聯翩，也直接證明了之前媒體們的各種猜測——陸奇正是因為觸碰到了百度搜索競價排名的既得利益才導致了出走。對于百度來說，陸奇的出走讓其失去了“百度中興”的可能，更是將百度再一次拉回了輿論的漩渦。

科技驅動能支撐起百度的未來嗎？卓越的職業經理人陸奇最終沒能幫助百度扭轉頹勢，但是為百度留下了ALL in AI的標簽。然而深受臭名所累，產品能力薄弱的百度，真的能用科技驅動支撐起百度的未來嗎？

（1）百度在人工智能領域全面布局，率先進入無人駕駛領域。

百度集團目前將主要的事業群體劃分為六大領域：

搜索引擎，維護傳統主營業務搜索引擎服務；

人工智能領域，負責百度AI領域的研發；

智能駕駛領域，負責搭建智能駕駛生態群；

金融事業群，負責互聯網金融業務；

智能生活事業群，負責智能硬件物聯網領域的開拓；

另外還有一個是新興業務事業群。

可見百度在人工智能領域的布局與其他互聯網企業無異，除了放棄了新零售領域的開發，基本上將所有人工智能領域覆蓋到了，并且在無人駕駛領域處于先行地位。然而，即便如此，百度在無人駕駛領域所面臨的對手也不容小覷，國外有特斯拉和 Google，國內還有阿里、騰訊華為等科技巨頭也正積極布局無人駕駛領域，產業格局不盡相同。

（2）人工智能領域尚未出現爆款產品，無人駕駛后來者窮追猛趕

百度雖然大刀闊斧的殺入人工智能領域，但是還沒有推出一款證明其技術能力的產品。百度希望通過智能音響搭載百度duer os ，推廣其智能語音技術。然而外觀出眾的涂鴉未獲得市場認可，隨后低價策略的小度智能音響、搭載屏幕的小度在家也是反響平平。

或許是由于產品能力較差的原因，所以百度至今沒有打造出爆品。但是如果僅作為技術服務商，百度好像也不那么合格。翻看百度AI開放平臺，可以了解到目前百度核心的AI技術也就是人臉識別和語音識別技術。而這些技術的同類競爭者眾多，也并不是什么最新的黑科技，讓人對百度人工智能領域的期待少了許多。

值得一提的是百度率先進入的無人駕駛領域。但是該領域尚未形成頭部效應，還處于你追我趕的階段。百度雖然推出了Apollo，希望打造智能駕駛領域的安卓平臺，如若成功，百度在智能駕駛領域將舉足輕重。

但是開放式的平臺搭建需要大量汽車軟硬件廠商密切配合，而面對風口并非百度一家擁有搭建平臺的能力。比如：阿里巴巴近期也了AliOS 2.0系統，宣布駕駛體驗或可千人千面，這對與百度來說無疑是一記重錘，壓力可謂不小。

（3）BAT的差距已經形成，在人工智能領域勿重蹈覆轍

百度的成功取決于它做對了搜索引擎這一件事，從競價排名流量變現上獲得了巨大的利益，掌握流量入口是百度pc時代稱王的關鍵。2011年，3Q大戰結束，百度曾經以460億美金市值短暫超越騰訊，領跑BAT。

然而，隨著pc互聯網時代的終結，百度失去了入口優勢。而在移動互聯網時代，百度一直沒有找到自己合適的角色。不同于騰訊和阿里分別從社交和電商作為切入點不斷開枝散葉，百度在移動互聯網時代什么都試著去嘗試，但是什么都沒有做精做好。O2O業務花費了百度大量的經濟投入，卻無疾而終。

可以說，正是由于百度沒有其他支撐性產品業務的崛起，才導致百度搜索廣告過度逐利，令其臭名遠揚。

相比目前，阿里和騰訊早已雙雙突破4000億美金市值，而百度的市值還在800億美金左右徘徊。如今選擇加碼AI領域，以技術見長的百度能否抓住這一次機遇，逐漸擺脫對搜索競價排名的依賴就顯得尤為重要。只有不重蹈覆轍，堅持戰略定性，真正做到All in AI，百度才可能不斷縮小跟阿里、騰訊之間的差距，從而在人工智能時代重獲新生。

篇(6)

關鍵詞：HIS系統；醫療；質量監控；重要性

中圖分類號：R197.324

HIS系統，即醫院管理和醫療活動中進行信息管理和聯機操作的計算機應用系統，是覆蓋醫院所有業務和業務全過程的信息管理系統。在科學技術不斷進步而且信息化程度不斷加深的時代中，HIS系統給醫院的行政管理工作以及醫療質量的把關上都提供了便捷，大大的提高了醫療的工作效率，增加了醫院的效益，可謂是醫院以及醫療活動中的不可或缺的一部分。基于這樣的背景，本文就HIS系統在醫療質量監控過程中的重要性這一問題，從HIS系統在醫療質量監控中的具體應用、HIS系統在醫療質量監控中的重要價值以及對HIS系統在醫療質量監控作用的展望等方面進行一番探究。

1 HIS系統在醫療質量監控中的具體應用

HIS系統不但在醫院的管理活動中發揮著重要的作用，有著廣泛的應用，而且也是醫療質量監控中也有著不可或缺的一部分。在醫療質量監控中的具體應用主要分為醫療系統、管理系統、質量評價以及質量控制。醫療系統，主要指輔助診斷系統，輔助教學系統，危重病人監護系統，藥物咨詢監測系統，以及一些特殊診療系統，在這些醫療系統中HIS系統主要通過用計算機聯機進行控制從而達到將各個系統中的數據連接到醫療數據庫中，從而做到在各個醫療系統中都能夠共享到這些記錄的醫療數據，同時還能完成數據采集和初步分析工作，其結果可通過聯機網絡匯集成診療文件和醫療數據庫，供醫生查詢和調用，為醫院的醫療工作者更高效、準備的為病人患者進行診斷提供了技術上的保障；在管理系統上，HIS系統為醫院日常的管理工作、財務管理工作、后勤管理、藥物進庫、出庫的統計工作以及醫療儀器的清點都提供了便捷，為醫院的正常的工作、醫療質量監控和醫療質量的評估提供了保證；HIS系統在質量評價的應用上，主要是應用控制論和系統工程的方法借助于各種計算機應用系統建立醫療質量評價系統和醫療質量控制系統。在這個領域中，利用HIS系統，建立數學模型，計算醫療質量綜合評價指數，就醫院的人員工作時間分配、患者床位的利用率以及醫院工作人員的工作效率進行系統、科學、合理的評價；在質量監控上，HIS系統主要是應用控制論和人工智能對醫療質量進行科學管理，主要的實施措施是通過計算機輔助監測，對人體的各個系統進行監測，從心腦血管疾病預報系統到人體酸堿平衡監測系統可見其功能之強大，同時在醫藥質量控制和臨床檢驗質量控制上，HIS系統也發揮著不可替代的作用，為醫院的醫療質量以及患者在臨床經驗中的質量提供了保障。

2 HIS系統在醫療質量監控中的重要價值

信息化的大時代下，在醫院的各項管理工作中，尤其是醫療質量監控工作中，HIS系統都占據著重要的角色，體現著不可或缺的重要價值，就HIS系統在醫療監控中的重要價值：第一，HIS系統為醫院的各項管理工作提供了便捷，在引入HIS系統平臺之前，我們醫院的醫療系統都不得不將所有的器材信息、病人信息以及藥品的進出數量等信息都一一的歸檔記錄，人工的操作以及管理給醫院的工作效率可謂是大打折扣，無論是在人力還是在物力上都需要大量的投入，而取得的效果卻不是特別的好，HIS系統則很好的解決了這一問題，通過計算機聯機操作，使得醫院的所有數據都能共享，無論是門診部還是治療室都能在授權的情況下對數據庫進行訪問，查詢到自己想要的信息資料；第二，HIS系統給醫療質量的監控提供了便捷，信息化的操作幫助醫療工作者在對病人患者的疾病的診斷中更為準確的做出結論，同時計算機操作也讓患者在住院治療中更為的放心、安全，萬一有什么突況出現，監控的護士能在第一時間發現、并趕到病房；第三，HIS系統中還采用了人工智能對醫療質量的進行科學的管理，從而讓醫療工作者在做病情分析、推理的過程中更為的科學、準確，最大程度上的規避了以前那種帶有較大主觀判斷的方式，同時在對相關檢查數據的計算、檢測以及分析上給主治醫生更直觀、具體的分析結果?？偠灾琀IS系統的建立給醫院行政工作的管理、醫療質量監控的提高帶來了質的變化，在更為科學的進行醫療診治、更為有效合理的工作、人員分配上提供了保障，HIS系統的建立讓醫院真正做到以“患者中心”、促進和提高了醫院收費管理水平、嚴格控制醫療物資流通的各個環節、提高了成本核算的管理水平，促進醫院的經濟效益，讓醫院各項工作效率和醫院的綜合管理水平得到了充分的提高。

3 對HIS系統在醫療質量監控作用的展望

要想讓醫院的管理工作以及醫療質量監控工作完全做到信息化管理，那么HIS系統的建設和完善還有一段很長的路要走；HIS系統應隨著信息技術以及醫學科技的日益進步而不斷與時俱進。在未來的發展中，HIS系統的發展只要遵循高效、安全、穩定這幾個基本要求，那么就一定能夠為醫院的發展、患者的健康做出更大的貢獻。從高效的角度來說，通過數據挖掘技術的不斷完善，輻射到相關的計算機、信息管理技術上，一定能夠開發出更為高端的HIS系統，讓醫療質量監控工作更為的高效；從安全的角度來說，HIS系統的不斷發展無論是在患者檢查數據的分析、推理上，還是在醫院藥物的管理上都能應做到更為的精確；從穩定的角度來看，HIS系統的不斷完善無疑能夠給醫院的日常工作、管理的質量帶來質的飛躍，從而使得醫院的管理更為的穩定?？傊?，未來的HIS系統一定能為醫院獲得良好的社會、經濟效益提供一個高效、安全、穩定的業務基礎平臺，為醫療、教學和科研工作提供了優良的信息服務。

4 結語

信息化的時代已經到來，醫院信息化管理的時代也已經到了。通過上文對HIS系統的闡述，我們不難看出HIS系統在醫院的管理工作、醫療質量監控中發揮的重要作用，也可以預見在未來的發展中HIS系統一定能夠為我們醫院的管理、質量監控工作作出更大的貢獻。

參考文獻：

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篇(7)

社會醫療保險是一種“低水平，廣覆蓋”的保障，其最高“賠付金額”是當地上年社會平均工資的4倍左右，在全國大多數地區為2～5萬元，而重大疾病醫療費用一般高達10萬元以上，兩者之間存在較大缺口。

商業醫療保險的空間

建立完善的醫療保障體系已經是當務之急，從目前來看，利用商業醫療保險建立一個沒有漏洞的多層次的醫療保障體系是一個合理的選擇。就險種類別來看，目前上公眾急需的醫療保險、老年護理保險，屬于健康險的范疇，而目前我國還沒有一家專業的商業健康保險公司，健康險也只是作為壽險的附屬業務。盡管如此，我國近年來的健康險增長依然迅速，2000年度我國健康險保費達到27.69億元，占人身險總保費的2.77%；2001年健康險保費達到60.27億元，占人身險總保費的4.24%。這一成績較之成熟市場的1/4到1/3有較大距離，但較上年增長117.65%，遠遠高于同期42.6%的人身險保費增長率。在七月召開的中國保險行業協會健康保險工作部成立大會暨第一次工作會議上，專家們認為，由于國家基本醫療保險覆蓋面不足，保障程度相對不高，為商業保險公司發展健康保險留下了巨大的發展空間。較為謹慎的預測是，到2008年前后，我國健康保險的市場規模在1326億元左右，而較為樂觀的估計是在2837億元左右。這一切表明中國健康險市場充滿巨大的潛力。

商業保險公司的“苦水”

市場潛力巨大，老百姓又急需，這種兩全其美的事情，為什么得不到保險公司的熱烈響應呢？實際上，商業保險公司有其商業上的苦衷，多種因素制約了業務的順利開展。

賠付率居高不下

長期以來，各保險公司開辦的醫療保險都處于收賠相抵，甚至收不足賠的狀況，個別地方的賠付率甚至高達300%，這使保險公司的利潤微乎其微，不少公司對大力發展醫療保險的熱情不高。

管理難度較大

保險公司與醫療機構的合作關系難以建立，加上醫療制度的不完善，透明度不高，保險公司難以對醫療費用進行控制。保戶中存在著不少逆選擇投保的，而且一些道德風險和索賠欺詐風險大量存在，使保險公司難以拓展市場。

經營管理方法不先進

在美國普遍使用的風險管理技術，如復雜的費率厘定、承保選擇、次優要求、大案管理、非比例再保險保護等，在我國還鮮為人知。

專業化程度低

一方面，我國目前還沒有一家專業的商業健康保險公司，國內保險公司把健康險作為壽險的附屬，極大地影響健康險的經營戰略決策。另一方面，人才匱乏。醫療保險對保險人員的醫學知識要求較高，在核保、理賠、精算等方面都需要專業性較強的人才，而保險公司這方面的專業人才缺乏，影響了醫療保險業務的推廣。

適合健康險業務的系統缺乏

品種單調，個性化、多元化程度差。當前，公眾急需的是純粹的醫療保險、老年護理保險等，而市場上沒有老年護理保險，而一些險種又是以附加險形式隨主險開展且以統保形式承保的，難以滿足人們的需求；國際上成熟的商業健康險市場一般包含四大類產品：醫療費用給付類、失能收入損失補償類、長期護理保障類和疾病給付類。我國雖已有180多種健康險產品，但主要集中在第一類上，而且都是一年一保的短期產品。

癥結所在

健康險的癥結在于風險控制難度大、專業技術要求高。

第一，從管理上說，健康險對案件的管理不是結果管理，而是過程管理。它保障的不是“疾病發生”，而是“就醫事件”?！熬歪t事件”是一個完整的過程，它包括疾病發生、就醫、治療、痊愈及出院等步驟，每一個步驟不同的處理方式決定了案件結果的不同。這決定了醫療保險在精算、風險控制、核保理賠、醫療協調管理等各方面均不同于壽險和意外險。其次從協調管理上說，在我國商業保險公司、社會保障部門、被保險人和醫療服務提供者構成了健康保險的四方關系，在這四方關系中，醫療服務提供者對發生就醫的被保險人的住院時間長短、治療方案、是否發生醫療費用及發生多少醫療費用等起著重要作用，社會保障部門與商業保險公司在統一標準、信息共享方面有較強的合作需求。因此加強協調管理對合理施治和合理用藥方面的管理有著突出重要的意義。

第二，從風險控制上說，壽險的基礎是建立在大數法則上，依賴于“死亡事件”，而死亡是投保人或是被保險人較難人為控制的事件，是一種純粹風險。而對健康保險來說，其經營的是就醫事件和醫療費用風險，被保險人可能在醫療服務提供方的配合下，“無病看病、小病大看”。因此其道德風險要比壽險和意外險嚴重且不可控。其次，同傳統壽險相比，對被保險人的風險控制更為復雜。傳統壽險通常將被保險人的健康狀況及家族病史作為核保的重點，而對于健康險來說，被保險人保障水平、保險信用記錄、過度利用傾向、收入水平、職業情況以及定點醫療機構行醫記錄等信息也是風險評估的重要部分。

第三，從費率厘定上說，人壽保險主要考慮死亡率、費用率和利率，健康險所要考慮的不僅是疾病的發生率、就醫率和住院天數，更要考慮各地的經濟發展狀況、醫療消費水平、區域及城鄉差異、投保團體的情況、醫療環境和診療技術的變化等因素。由于醫療保險受免責期、等待期和免賠額的影響，其責任發生帶有一定的滯后性，在未到期責任準備金和未決賠款準備金的計提上又不同于財產保險和意外傷害保險。

智能化系統解決之道

健康險這些獨有的特性決定了傳統的業務系統將很難滿足健康險業務的發展，因此，一套能解決業務難點、滿足其特殊業務需求的智能化系統就成為了解決問題的關鍵。因為一套好的健康險智能化系統應具備有效的過程管理、強大的數據交換功能、全方位的風險控制和先進的人工智能技術，并且具有良好的擴展性。

智能化系統通過科學地監控疾病發生、就醫、治療、痊愈及出院整個“就醫事件”，從而實現有效的過程管理。由于健康險業務的復雜性、頻繁性和實時發生性，需要有效的過程管控系統，單純的業務流程管理將不能適應醫療保險業務發展和風險管控的需要。傳統的業務系統通常只能進行事后型的管理，即就醫事件結束后，被保險人持醫療費用帳單進行索賠時，業務系統才開始進行處理。在這種情況下要對就醫事件進行審核困難明顯加大，常常導致保險欺詐，由于對某些不合理的醫療費用的發生未進行事先控制，導致理賠時出現糾紛。通過過程管理，能夠有效地消除保險人、被保險人及醫療機構三者間的信息不對稱，使得保險人可以及時獲得被保險人的診療信息，并可在就醫事件出現不合理的情況下及時介入，防止不合理費用的發生。通過過程管理，結束了醫療費用的高低基本受控于醫療機構的情況，加強了保險人對醫療費用的控制力，極大地降低不合理醫療費用的發生率。

智能化系統可同醫療服務提供者、社保機構進行同步/異步數據交換，能夠及時地獲取各種信息，如：被保險人的醫療信息、藥品、診療項目、服務項目列表及給付比例等基礎數據。通過數據交換，為過程管理及風險監控提供了必要的數據，為保險公司協調管理社會保障部門、醫療服務提供者和被保險人提供了有力的支持，同時減少了工作人員的錄入量，增強了業務處理的自動化程度，使工作效率得到了極大的提高。

智能化系統擁有科學的風險評估體系。由于健康險業務的復雜性，在對被保險人進行核保時必須全方位的評估被保險人的風險，如：被保險人保障水平、保險信用記錄、過度利用傾向、收入水平、職業情況以及定點醫療機構行醫記錄等。通過科學地風險評估體系能夠準確全面地揭示被保險人的風險，為核保提供重要的參考信息，避免了被保險人逆向選擇等風險，從而減少了保險公司的損失。

智能化系能夠有效協調保險人、被保險人和醫療服務提供者三方關系，并能對就醫事件的整個過程進行監控，及時發現被保險人“無病看病、小病大看”，醫院過度提供醫療服務等風險。通過先進的人工智能判斷技術，增強了業務處理自動化的能力，可減輕核保、核賠業務人員的工作壓力，降低商業醫療保險費用；也可以提高工作效率。

智能化系統建成后，經過一定時期的運行，將積累大量的業務數據，通過數據挖掘技術，可從大量的數據集合中有效發現有價值的商業信息，同時因為有了足夠的樣本數據，從而為健康險的費率厘定提供重要依據。通過對業務數據進行數據挖掘，保險公司將逐步建立起自身的核心競爭力，智能化系統積累的經驗將成為其他公司唯一無法趕超的“信息壁壘”。

由于各地醫療服務水平、基本醫療保障、疾病發生率等存在一定的差別，因此不能按照同一種模式對各地的健康險業務進行統一的管理，智能化系統能對于不同類型的醫療服務、不同發展水平的地區，采取有針對性的管控，使得保險公司可以根據當地的具體情況，順利開展業務，擴大市場，提高了管理效率，節約成本。

在處理健康險業務時，不僅數據量大，而且還需要綜合不同類型的數據，例如：在理賠時，除需要知道被保險人的自身信息外，還需要知道就醫醫院，使用的藥品明細等信息。智能化系統能處理健康險大量數據要求，協調各種業務數據，從而提高了工作效率。

智能化系統實現了數據大集中，能夠處理日益顯著的人口流動問題，真正支持商業醫療保險產品“全國聯?！?，實現“風險控制到人”。由于能更好地提供個性化的服務，從而提高了客戶的滿意度。從管理角度而言，數據集中充分體現了公司總部的監管作用，實現業務數據的實時收集，匯總和查詢，同時允許各分支公司在統一管理下的部分個性化。

此外，智能化系統必須具備良好的擴展性，由于健康險業務在中國發展得非常迅速，新的需求、保險產品、業務規則不斷出現，具備良好擴展性的系統可通過很少的調整，甚至是不作任何的調整就可以處理新的業務，從而極大地節省了保險公司的運營成本。

案例：

太平洋補充醫療保險方案

全國基本醫療保險辦法實施后，城鎮職工的基本醫療得到了保障。但是，由于基本醫療保險只能解決參保人員的基本醫療需求，而不能解決勞動者患重大疾病超過封頂線以上的醫療費用負風險；加之參保人員的住院費用是按比例報銷，職工個人負擔部分較重。因此，為化解參保人員患重大疾病的大額醫療風險，減輕其住院費用負擔，太保壽險在全國一些地區相繼推出了補充醫療保險。

有效監管面臨挑戰

太平洋保險壽險總公司希望用一套健康險業務系統來統一管理全國各分支公司的補充醫療保險業務。目前的情況是大部分的分支公司通過人工方式進行核賠理算，帶來的問題是顯而易見的，由于缺少自動化導致工作效率低，容易出錯，客戶從報案到得到理賠等待的時間長，客戶滿意度差。而有些分支公司使用簡單的系統進行業務處理，這些系統只針對當地的業務而開發，因此可擴展性差，無法滿足業務發展的要求，而且數據共享的難度大。由于各地健康險業務“各自為營”，導致總公司無法直接取得業務數據，因此很難進行有效的監管。

與此同時，要開發一套統一的、集中式的健康險業務系統面臨諸多挑戰。首先，業務存在地區差異。由于各地醫療服務水平、基本醫療保障、疾病發生率等存在一定的差別，太保各分支公司在開展健康險業務時必須要結合當地的實際情況，這使得各地協議書的內容存在一定的區別，因此系統必須有足夠的靈活度以覆蓋絕大部分的健康險業務。其次，各類基礎數據沒有統一標準。例如，針對同一種藥品，各地的命名可能是不同的，因此沒有一套標準來規范諸如藥品、疾病、診療項目、服務項目等基礎數據，導致數據交換無法進行。最后，建立數據接口存在客觀條件的限制。目前，同醫院建立數據接口由于客觀條件限制，無法實現。而同社保間的數據接口，由于各地社保的數據格式不一致，因此系統必須能處理各種不同的數據格式。

集中式解決方案

該系統是一套采用B/S結構的集中式系統，所有的數據都存放在太保壽險總公司，從而很好地解決了數據集中的問題，提高了管理效率。

該系統最大的四個特色是靈活的責任管理、標準化的醫療字典、強大的數據交互和復雜的業務邏輯。首先在本系統中通過責任管理，可以方便地設置、修改保險責任，并可針對保險責任設置對應理算公式。在新建保單時，可以靈活選擇與之相匹配的理算公式。其次，系統建立了標準化的醫療字典，包括：藥品、疾病、診療項目、服務項目、醫院信息、社保機構。根據太保健康險業務的實際情況，疾病使用ICD9編碼。藥品以上海市衛生局HIS系統標準代碼為基礎，編碼時將藥品分為化學藥品及中成藥兩大類，化學藥品以藥品用途分類為主，中成藥按藥理作用進行分類；所有藥品，以一物一碼為原則。診療項目、服務項目則使用太保提供的編碼。通過同各地的數據建立對應關系，實現了數據的交換。第三，系統同社保間建立了數據接口，方便地導入被保險人的醫療費用信息。通過其它的數據接口，實現批量導入客戶信息及藥品、疾病等基礎數據。實現了對被保險人醫療費用的監控，大大降低了工作人員的錄入量。最后，系統可處理復雜的業務邏輯，在案件內部的邏輯關系中，可實現在一個案件下的多次報案，多次立案，多次理算，多次給付。在協議書同保單的關系中，可實現一份協議書下對應多個保單，而每份保單又可對應一個投保人及多個被保險人。

此外系統記錄被保險人從報案、回訪、立案、資料處理、調查、理算到賠付的所有信息，實現了對被保險人就醫事件的監控。

理算時，系統根據一定的規則自動計算進入保險責任的理算金額，并根據影響理算的各種因素，如：基本醫療部分的理賠情況、免賠額等，自動計算出理算結果。降低了錯誤的概率，極大提高了工作效率。

為了能適應各類核賠流程，系統使用強大而靈活的工作流，通過設置核賠規則，實現自動核賠流程。

客戶收益

盡管該系統命名為補充醫療保險理賠系統，但由于設計合理根據太保健康險的實際情況，充分考慮系統的可擴展性，因此通過簡單調整即可適應80％的太保健康險業務。這樣一來，一方面實現了太保壽險總公司使用一套健康險業務系統來統一管理全國各分支公司的補充醫療保險業務，另一方面也為今后的擴展奠定了基礎。由于是一套集中式的系統，太保壽險總公司可以實時地取得業務數據，從而對健康險業務的監管更高效，更有力。

各地分支公司使用該系統后，工作效率大為提高，節約了人力成本，縮短了理賠時間，提高了客戶的滿意度。更為重要的是，該系統能幫助太保壽險更好地規范補充醫療保險的業務，使補充醫療保險能夠健康地發展。

個人健康管理系統

■肖樺

個人健康管理在國外的商業化應用已有20多年。由于醫療費用的不斷增加及人們對健康需求意識的改變，保險公司及企業紛紛采用此類服務，通過改善健康預防疾病來降低醫療費用。它不但能有效地調動個人在改善自身健康過程中的積極性，同時也能更準確地篩選高危人群從而增加預防措施的針對性。由此，保險公司可以更準確地衡量被保險人的風險，為厘定費率搜集基礎數據。被保險人一方面獲得了增值服務，另一方面也能有針對性地采取措施預防疾病從而降低醫療費用。版權所有

KYN是個人健康管理服務項目之一。它是英文knowyournumber的縮寫，即知道你的數字。KYN是根據美國及中國有關科研機構多年合作的成果，在美國成功經驗的基礎上，通過流行病學調研結合中國人群疾病發生的特點而設計的。其目的是通過收集生物學信息(包括身高、體重、年齡到血糖、血脂、膽固醇水平等各項實驗室指標，也包括食物攝入量、吸煙量、體力活動等生活方式有關的信息)，對慢性病進行危險評價。以控制危險因素為目標，從而達到減少疾病發生機率與控制疾病進展的目的。

KYN項目有三個組成部分：1、個人健康信息管理系統，即收集和管理個人健康信息，對服務對象目前和將來的健康及疾病的危險性進行評價、跟蹤并進行健康行為指導；2、個人健康評價系統，主要包括一系列的疾病危險性評價方法，用以確定個人患慢性疾病的危險程度及發展趨勢；3、個人健康改善的行動計劃及指南，即通過健康管理的辦法對不同危險因素進行控制，實施個人化的健康促進，最終達到預防及控制發病、改善健康、減少醫療費用的目的。