導語：如何才能寫好一篇智能醫療方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：低熱值煤；燃料智能化管理；解決方案

我國是煤炭消耗與生產大國。在生產大量煤炭的同時，會產生大量的具有較低熱值的煤，例如煤矸石、煤泥、洗中煤等[1]。這些低熱值煤雖然堆存量較大，但利用率較低。因此如何實現低熱值煤高效利用是燃料智能化管理與控制過程所要面臨的重要課題。

1 低熱值煤發電中存在的問題

由于煤矸石等低熱值煤的熱值偏低、灰分高、富含硫分、硬度高，不能實現遠距離的運送，這就導致了裝機容量和選址位置受到很大的限制。此外選擇燃燒低熱值煤的電廠往往地處偏遠，電力需要遠距離的輸送上網輸電困難。

目前，循環流化床鍋爐發電技術是實現低熱值煤發電的主選方式，不僅環保，其技術經濟參數具備了其他爐型不具備的優勢。但是，這種發電方式下鍋爐受熱面磨損比較嚴重、出渣設備容易出現故障、燃料破碎能力不足、主要輔機設備質量可靠性差、廠用電率相對不高。

2 燃料智能化管理與控制技術

火電廠中燃料是保證電廠安全生產的主要內容，是發電廠最大的可變成本，也是火電廠經營的最大風險。對燃料全過程的合理、高效的管控有助于電廠降低燃料成本，可以顯著的提高電廠的利潤收益。因此智能化管控被廣泛應用到電廠燃料全過程管理當中。燃料智能化管理模式流程環節較多，人為因素不可忽略。燃料數據真實有效是整個燃煤管理過程中的核心，牢牢把控住這個核心才能科學摻燒和經濟采購，進而有利于降低勞動強度。最終實現勞動效率和經濟效益的提高，增加發電企業的核心競爭力。

智能化的燃料管理系統主要有五大目標：一是入廠煤計量過程自動化，實現入廠煤計量的車號、礦別、稱重、回空等信息自動生成。二是采制過程自動化，實現采樣方案自動確定并執行，制備煤樣自動封裝，最終實現采樣制樣一體化運行。三是化驗管理網絡化，實現化驗儀器聯網運行，化驗過程在線監控，化驗報告自動生成。保證化驗過程不受外部因素的影響，減少人為的錯誤。四是煤場管理數字化，實現不同煤種分堆分層存放，進耗存數據實時掌控，量質價信息動態顯示。五是燃料管理全過程信息化，這是燃料智能化管理的中樞，通過建立統一的數據中心，實時管控設備運行，自動采集管理數據，及時傳輸管理信息。即如圖1所示的五個主要環節[2]。

3 低熱值煤發電燃料智能化管控一體化

對于我國這種能源消耗大國，發展低熱值煤具有三個重要意義：第一是有利于提高能源資源利用效率；第二是有利于減輕礦區生態環境污染；第三是有利于節約土地和運力資源。但發展低熱值煤也存在多種制約因素。將燃料智能化管控應用于低熱值煤發電是實現低熱值煤高效利用的重要課題。低熱值煤發電燃料智能化管控一體化除了考慮傳統高熱值煤發電燃料智能化管控主要內容外，還要將以下兩點整合進入到智能化管控模塊當中。

（1）低熱值煤電廠的選址的經濟性計算。綜合考慮各地條件和限制因素，應優先布局在煤炭調出礦區和原煤熱值不高、矸石含量高的礦區，如內蒙古準格爾礦區、萬利礦區，可考慮此類發電項目。

（2）鍋爐安全參數的實時監測信息。對于適合燃燒低熱值煤的循環流化床鍋爐，由于受熱面磨損、出渣設備故障等會影響鍋爐安全運行，嚴重影響電廠效率，因此實時檢測鍋爐四管的安全運行有利于降低電廠運行成本[3]。低熱值煤發電燃料智能化管控一體化的主要內容可以用圖2表示。

4 結束語

低熱值煤發電可以提高能源資源利用效率并且能夠減輕礦區生態環境污染。如何合理的將低熱值煤與燃料智能化管理相結合是實現低熱值煤高效利用的關鍵所在。在解決低熱值煤發電主要技術問題的基礎上，與傳統的燃煤智能化管控方法相結合，是解決低熱值煤發電燃料智能化管控一體化的有效途徑。

參考文獻

[1]柳勇，吳家文，廖幫貴.淺談低熱值煤的利用方法[J].中國化工貿易，2015，7（24）.

[2]成剛，陸茂榮，何亮.火電企業燃料智能化管理系統的研究與應用[J].煤質技術，2015（2）：42-45.

篇2

近日，青島市物價局批復關于IBM開發的醫生會診人工智能產品沃森腫瘤的收費。據此，醫院可根據自愿原則，與病人雙方協商并簽訂協議確定具體收費標準。這意味著，醫療人工智能產品作為醫療服務項目，其商業化臨床應用和推廣受到主管部門認可。

沃森是當前醫療領域應用相對成熟的智能機器人，也是全球最早進入臨床的產品。據其中國地區分銷商百洋智能科技董事長付鋼透露，目前沃森腫瘤已經在八省落地，預計年底覆蓋150家三級綜合醫院。

但在本土化過程中，如何獲取各醫院醫療數據和診療方案，克服國內醫療信息數據孤島，并打動醫療機構和醫生接受這一新事物以及讓患者為高價埋單，都是沃森無法回避的問題。

醫生助手

公開數據顯示，2015年國內新發癌癥病例約429.2萬例，其中，281.4萬例癌癥死亡。在治療方面，國內外存在巨大差距：國內所有癌癥患者的平均五年生存率僅為30.9%，而美國已達到66%。

專家分析，主要原因在于，一是發現不及時，體檢體系不發達，中國50%的腫瘤患者入院就已是晚期患者，美國只有10%的入院患者是晚期患者;二是因為國內腫瘤整體治療規范水平不夠。

“要解決幾百萬人的腫瘤治療，一定是通過更先進的工具提高醫生的效率，提高一線醫生的診療水平。”付鋼表示，腫瘤患者對于治療方案、健康狀況確認的需求非常旺盛，以往很多腫瘤患者會在進行治療后或者在發現病情前就去一線城市甚至國外的醫院進行治療。這也是其引進沃森健康系列產品的主要出發點。

“沃森的開發是給醫生做助手，而非取代醫生。”IBM沃森健康中國區總經理郭繼軍說。

據了解，沃森“學習”過程類似AlphaGo，由紀念斯隆-凱特林癌癥研究中心（MSKCC）歷時四年半訓練出來，它汲取了300多份醫學期刊、200余種教科書、超過1500萬頁的論文研究數據以及基于美國國立綜合癌癥網絡的癌癥治療指南和MSKCC在美國100多年癌癥臨床治療實踐經驗等，并保持每月更新。

目前，沃森健康已研發出3種腫瘤科產品：沃森腫瘤、沃森基因解決方案和沃森臨床試驗配對。IBM沃森健康總經理Rob Merkel介紹，沃森產品目前已在13個國家開展臨床應用，并很快推廣到20多個國家。其中沃森腫瘤和沃森基因解決方案分別于去年8月和今年6月被引進中國市場。

以沃森腫瘤為例，接受患者預約后，腫瘤專家與患者實行面對面交談，根據患者病歷情況，擇病情重點現場上傳關鍵詞至云端，經過沃森的數據庫從中篩選和抓取有用的診療內容，并輸出四項內容：治療方案描述、治療方案遵循了哪些指南和治療思想、幫助尋找到患者的臨床醫學證據以及用藥建議，同時會評估患者采用該方案的療效與風險，最終由醫生決定是否采取。目前沃森的診斷治療范圍涉及肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌、卵巢癌和宮頸癌等治療領域。

據稱，和頂級專家組所給出的治療方案相比， 沃森腫瘤的治療方案已達90%以上的符合度，逐漸成為腫瘤專家的重要智能助手。

“沃森其實就是一個國際多學科專家的腫瘤會診意見。”青島大學附屬醫院副院長張曉春告訴《財經國家周刊》記者，今年4月底其所在醫院沃森國際腫瘤診療中心開診并接診第一批病人。目前已經接診了256個病人，其中沃森腫瘤對33個病例給出的診療方案，與MIT專家做的治療方案比對一致率是96.8%。 沃森是當前醫療領域應用相對成熟的智能機器人，也是全球最早進入臨床的產品。

在張曉春看來，對資深專家而言，沃森腫瘤還是太年輕，其提供的方案更適合用于指導基層醫療機構對腫瘤規范治療缺乏認知的醫務人員。用沃森腫瘤培養年輕醫生、帶團隊，尤其對非腫瘤科室的醫生非常有用。

據了解，使用沃森腫瘤和沃森基因組學均需自費，沃森腫瘤價格是4500元/次，沃森基因組學為5000元/次。

本土化挑戰

根據規劃，沃森腫瘤今年底將進入中國150家三級綜合醫院。其在國內運營服務經銷商除百洋智能科技外，還有杭州認知網絡科技公司。

百洋智能科技首席營銷官王必全透露，目前已經接到很多醫院的合作意向，按照市齜從η榭隼純矗醫院引進速度和規模可能遠超規劃，實際引進沃森腫瘤的醫院會在150-300家之間。

廣受追捧的背后，其應用實效和商業化成果仍有待時間檢驗。

“還是本土化不足的問題。”張曉春說，沃森腫瘤提出的方案都是基于歐美國家的病例，尤其是MSKCC的專家的一些成功案例，而腫瘤治療在人種、基因上是有差別的，沃森給出的治療方案是否適合亞洲人群還有待研究。在藥品方面，國內自主研發的腫瘤靶向藥如果在歐美國家沒有上市的話，暫時也未被納入其認知系統中，這給中國醫生的診療帶來了一定局限性。此外，針對病情比較復雜的腫瘤患者，比如一些經過多線化療和對藥物產生耐藥性的患者，沃森腫瘤還不能很好地解決。

納入本土化案例及數據是其接下來要努力的方向。郭繼軍表示，IBM將會從幫助醫療機構提升績效、基于國內醫療轉型需求的層面出發，解決數據整合問題，并逐漸積累和吸收中國醫生及研究人員的論文和循證研究成果。

但這并不容易。據了解，獲取訓練醫療人工智能所需的數據，主要是采用合作和并購方式，成本很高，數據來源的正當性也常受質疑。這一模式在國內開展起來可能頗具困難。主要原因在于，目前國內各醫院系統并不相連，也沒有統一規范的臨床結構化病歷模型標準，不同醫院的病歷書寫存在差異，非結構化的數據導致很難做到高效率的大數據挖掘。而且，由于國內臨床病歷缺乏規范，不少臨床實際治療、診斷細節在病歷中無法體現，此外，與國外患者離院后延續性的隨訪體系不同，國內患者離開醫院失訪率非常高，臨床病歷和高度碎片化的數據實際價值有限。

對于醫院而言，引進沃森的成本也不小。張曉春并未透露具體引進費用，但據她介紹，沃森腫瘤軟件不能直接在醫院HIS系統運行，需要另建系統并單獨設立專門的診所。

而推廣沃森產品，國內醫務人員的培訓不可或缺。“如果沃森在全國鋪開，至少要訓練一萬名專業的腫瘤醫生。”付鋼表示，腫瘤科是非常專業的科室，具體對于每個病人在不同的治療場景下，用好這一助手，需要與醫生溝通互動并開展培訓。

據付鋼稱，目前百洋已經篩選了500家醫院，配備相應的醫生培訓工程。這將付出大筆的培訓費用。

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關鍵詞：血壓監測；物聯網；智能醫療

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）07-1673-02

1 概述

物聯網，是指在計算機互聯網的基礎上，利用射頻識別（RFID）裝置、紅外感應器、激光掃描器、全球定位系統等信息傳感設備和網絡通信技術，按照約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。這里面包含了兩層含義[1]：一是物聯網的基礎還是互聯網，物聯網只是互聯網的延伸和擴展；二是物聯網是實現物與物，物與人間的信息交流和通信。物聯網是繼計算機，互聯網之后的世界信息領域的第三次革命，具有劃時代的意義。現在越來越多的國家或地區在進行物聯網的戰略布局，如歐洲的“物聯網行動計劃”，美國的“智慧地球”計劃等，我國也把物聯網的發展提高到國家戰略發展的層面，2009年總理在無錫考察時提出“感知中國”的理念，在《讓科技引領中國可持續發展》的講話中，溫總理將物聯網列入戰略性新興產業之一。“物聯網”的問世，改變了傳統的思維，在之前的傳統思維中，我們常把“物”同“信息技術”隔離開，而物聯網是把“信息相關技術”整合在“物”中，二者融為一體。物聯網的應用非常廣泛[2]，如精細農牧業，環境監測，交通運輸業，電子商務，國防工程等領域。

血壓是臨床上監測最重要的生命體征之一，通過測量患者的收縮壓和舒張壓，可以了解患者的身體狀況和有無疾病。人體自身有一系列的調節機制來維持血壓在一個相對穩定的波動范圍，收縮壓正常范圍為90―120mmHg， 舒張壓正常范圍為60--90 mmHg。超出這個范圍就應關注，臨床上有低血壓和高血壓兩種狀態。低血壓多見于失血性休克和嚴重性心血管障礙性疾病，而高血壓是全世界范圍內最常見的心血管類疾病，其患病率高，誘發的并發癥嚴重，是心腦血管意外的主要危險因素。流行病學調查得出，我國高血壓的患病人群突破了兩個億，并且呈現增加的趨勢。血壓測量是高血壓病診斷和治療的基礎，常見的有診室測量和患者自測。但這兩種測量方式都存在著一些不足之處，如診室測量受時間和地點的限制，并且易錯過隱匿性高血壓[3]和誘發白大衣性高血壓[4]，而自行測量的可能會出現測量不準的情況。同時血壓變異[5]也是人類血壓的最基本特征之一，晝夜間也存在著波動，所以動態血壓監測對于了解患者血壓的變化是非常有價值的。

2 基于物聯網的智能血壓監控系統研究的前提條件

動態血壓不間斷監測需借助于智能血壓計，智能血壓計是依賴于現代電子技術和血壓間接測量原理，以數值的形式顯示并通過網絡自動傳輸到數據管理中心。倍益智能血壓計是經過美國FDA權威認證和歐洲ESH臨床檢驗認證的一款智能血壓計，它把物聯網技術整合進檢測儀器，實現了將測量數據智能傳輸至Boumi Heart倍益健康管理平臺的功能。這即是物聯網技術用于智能血壓監控的一個范例，但如何實現智能血壓計的微型化，發展類似手表樣的新產品是研究的方向。另外我們應該嘗試在區域醫療內實現智能血壓監控，有效的提高醫療服務質量。

3 基于物聯網的智能血壓監控系統的構建和架構

如圖1所示，智能血壓控制系統通過智能血壓計監測院外患者的動態血壓，智能血壓計會依據需要設定每隔一段時間測定患者血壓，這些監測的數據借助于手機網絡傳輸至上級醫生或社區衛生服務站，醫生會根據病人的病情變化作出指導意見，如藥物調整，是否來醫院就診等信息再經網絡反饋至病人手機上。由于高血壓這類慢性疾病多半由社區衛生服務中心負責日常的治療，上級醫生與社區衛生服務中心間的互動也是非常有必要的，相關的信息也會經網絡傳輸至社區衛生服務中心，由其具體實行其治療方案。這樣可以做到依據病情及時的做出治療方案調整，達到穩定控制血壓的目的。同時當高血壓出現危重情況時，及時發出提示和求助信息，醫生及醫療機構做好搶救預案，有效提高搶救的成功性。

物聯網有三個層次，如圖2所示。底層是感知層，通過RFID移動終端、M2M終端等技術獲得相關信息，這些信息再通過網絡層實現長距離的傳輸，應用層即對這些數據進行分析，做出決定，為客戶進行服務。依據物聯網的感知層，網絡層和應用層設計智能血壓監控系統。

感知層主要是依賴于智能血壓計等設備，通于藍牙，3G/4G網絡等通信傳播手段實驗監測數據上傳至醫院的血壓監控中心。在醫院的血壓監控中心實現病人信息查詢，數據分析，作出決策。對患者進行健康指導，治療方案調整，應急救援等。應用技撐平臺主要包括安全管理，服務管理，中間件技術和工具箱等。應用服務子層除了監控血壓和緊急救援外，通過這個智能平臺可以實現醫患間的互動，讓患者充分了解自己的病情和與醫生交流，熟悉疾病治療的要點。另外依靠這個智能血壓監測系統，醫生也可以進行一些如問卷調查，大樣本病例分析，病例對照研究等科學研究。

4 基于物聯網的智能血壓監控系統的面臨的問題和展望

基于物聯網技術和生物感應器技術開發智能血壓監控系統，做到血壓的動態監測，幫助患者及時準確的了解病情，調整用藥，必要時預警搶救。智能血壓監控系統給醫生和患者帶來了諸多便利，但也有一些值得注意的問題。首要問題是網絡安全[6]，物聯網的實現依賴于互聯網，互聯網上病毒橫行，網絡安全顯得尤其重要。另外保護患者的隱私也是一個重要的問題，物聯網技術就是以物與物，人與物間的識別和感知，經過數據分折做出決策。在醫學領域應用物聯網技術都將面臨著保護患者隱私的問題，做到提高從業人員的職業道德和確保數據安全是重要的兩個方面。其次是數據處理能力亟待加強，物聯網技術的開展將產生海量的數據，做到從這些海量的數據中發現有意義的數據也是一大挑戰。技術方面IP地址缺乏與兼容也是一個挑戰。除技術外物聯網技術應用于醫學領域還涉及一些法律，倫理及合作等方面的困難。（下轉第1681頁）

（上接第1674頁）

盡管有上述的諸多問題亟待解決，但物聯網技術自應用以來，已經在醫療領域取得了很好的成績[7]，如藥品和醫療器械管理，醫療廢品管理，醫療信息化和遠程醫療等方面。物聯網技術在醫療領域的應用將會隨著國家投入的增大而更加的廣泛，必將提高醫療服務質量，有效有改善我們現在的醫療現狀。

參考文獻：

[1] 張群良. 物聯網的應用與挑戰[J]. 學術研究， 2011（09） ： 83-88.

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[3] 杜乃立，杜瑞芝. 隱匿性高血壓的研究進展[J]. 心血管病學進展， 2008， 29（6）： 892-894.

[4] 米宏文， 劉兆英. 動態血壓24 h 監測在高血壓患者中的應用價值[J]. 心臟雜志， 2012，12（2）： 140.

[5] 莫怡浩， 胡雪松， 張新霞. 血壓變異的研究進展[J]. 醫學綜述， 2012， 18（2）： 244-246.

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智能醫療的興起

人機大戰1∶4的比分讓相當多的人感到失望和悲觀，還有人感到了恐懼，認為人工智能戰勝人和主宰人類社會的時代已經開啟。

然而，即便“阿爾法圍棋”最終以5∶0的大比分大勝李世石，也不意味著人工智能主宰世界和人類被奴役時代的到來，理由也并非只是“阿爾法圍棋”是人類設計出來的，而是因為，“阿爾法圍棋”其實開啟了人類利用人工智能的新時代，準確地說，是拓寬了讓人工智能為人類干活的新天地，并有可能深入而廣泛地讓人類文明迅速發展。

“阿爾法圍棋”是靠深度學習、蒙特卡洛樹搜索算法和自我進化三招戰勝人類棋手的，這三大功能也是人類駕馭人工智能為人類服務的途徑。由于人工智能能夠自我學習，學習能力會越來越強，而且搜集和貯存的數據會越來越多，將會在更多的方面成為人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些體力勞動以及低級崗位外，會學習的人工智能還會接手一些需要創造性、技術性和復雜運算的工作。此外，在各個領域的新產品的研發、預測分析、推廣等方面，人工智能也能產生巨大的作用，創造不可估量的效益。

設計“阿爾法圍棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯?哈薩比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，這種智能與人類專家協作可以解決和處理更多需要智慧才能解決的問題，如診治疾病，處理氣候變化、能源、基因組學、宏觀經濟學、金融系統、物理等方面的幾乎所有問題。哈薩比斯稱，人類想要掌握的學科越來越復雜，即使是最聰明的人，窮其一生也難以掌握其中一個領域。如果將“阿爾法圍棋”看成一個能夠自動將非結構化信息轉化為可用知識的過程，那么通過篩選泛濫的數據得出合理的觀點就指日可待。研究人員正在努力研究的是一種可以解決任何問題的人工智能超級解決方案。

具體而言，如果“阿爾法圍棋”的自我學習能力、大數據存儲和分析功能應用到醫藥領域，將誕生一種新的醫療和醫藥模式，即智能醫療（有人稱智慧醫療，但由于智慧似乎為人類所特有，以人工智能為基礎的新型醫療稱智能醫療更好）。

智能醫療是指通過打造健康檔案區域醫療信息平臺，利用最先進的計算機和互聯網技術，實現患者與醫務人員、基礎研究（醫學和藥物研究）與臨床治療、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化防治疾病和健身強體的目標。

例如，通過無線網絡，使用掌上電腦便捷地聯通各種診療儀器，醫務人員能隨時掌握每個病人的病案信息和最新診療報告，隨時隨地快速制定診療方案；在醫院任何一個地方，醫護人員都可以登錄距自己最近的系統查詢醫學影像資料和醫囑；患者的轉診信息及病歷可以在任意一家醫院通過醫療聯網方式調閱；任何科學研究，包括醫學和與醫學相關的物理、化學等領域的研究最新成果能在互聯網上及時公布等，讓診斷、治病和用藥以及公眾的保健得到最有效、最迅速、最適宜、最廉價和最科學的處理。

智能醫療的具體表現

以“阿爾法圍棋”為例，可以知道什么是智能醫療。

研發出“阿爾法圍棋”的深度思想公司并非只是專注于讓“阿爾法圍棋”與人類棋手過招，而是注重把人工智能通過學習解決實際問題的能力貫穿應用到醫學領域。2016年2月深度思想公司就已經了在醫護領域使用的深度學習程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。這是一款手機應用程序（APP），包括“識別風險病人”（Stream）和“早期臨床護理管理”（Hark）兩個模塊。

這種手機應用程序當然也是一種人工智能，它們需要學習和幫助醫護人員監護一些表面上不嚴重但實際很危險的病人，或者一些急性發病者。例如，深度思想健康的“識別風險病人程序”可以及時發現急性腎衰竭高風險病人，以便讓醫生及時治療并改善對病人的護理。這個程序是通過檢讀血液檢查報告，以辨別哪些病人存在風險。結果表明，有25%的急性腎衰竭死亡可以通過這個程序避免。“早期臨床護理管理程序”則能幫助醫生制定治療方案和采取行動。使用該項程序能避免38%的患者病情惡化。

當然，這些只是人工智能開發和應用的冰山一角。實際上，在醫藥領域利用計算機技術和人工智能最早和進展較大的是藥物的研發與監控。計算機和人工智能對于藥物的研發在很多方面都起到了作用，如研發新藥、老藥新用、藥物篩選、預測藥物副作用、藥物跟蹤研究等。這實際上已經產生了一門新學科，即藥物臨床研究的計算機仿真（CTS）。

一種新藥的開發一般估計需要15年時間，耗資10億美元，但最近的估計是可能耗資40億～120億美元，還不能保證成功。因為，除了要求新藥要有療效外，還需要安全性的保障。如何監控和預測藥物的副作用或不良反應就成為研發一種新藥或老藥新用的重要保證。

對于傳統的藥物研發來說，一種藥物必須經過動物試驗和人體的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期臨床試驗。而且，即便Ⅲ期試驗后批準上市，還有Ⅳ期臨床研究，即新藥上市后進行的臨床研究，而且一類新藥要求進行2000個病例的IV期試驗。這也是造成藥物研發周期長、費用高的重要原因。

但是，在今天有了計算機程序，特別是以“阿爾法圍棋”為代表的能自我學習的計算機程序（軟件），就為人們提供了一個檢測藥物的人工智能安全專家。首先是在新藥篩選時可以獲得安全性較高的幾種備選物質。當很多個甚至成千上萬個化合物都對治療肝癌顯示出某種療效，但又對它們的安全性難以判斷時，便可以利用“阿爾法圍棋”的策略網絡和評價網絡，以及蒙特卡洛樹搜索算法來挑選最具有安全性的化合物，成為新藥的最佳備選者。

同樣，對于尚未進入動物和人體試驗階段的藥物，也可以利用類似“阿爾法圍棋”這樣的人工智能來檢測新藥的安全性。因為，每一種藥物作用的靶向蛋白和受體都并不專一，如果作用于非靶向受體和蛋白就會引起副作用。類似“阿爾法圍棋”的程序可以通過對既有的數千種已知藥物的副作用進行篩選搜索，以判定一種藥物是否會有副作用，或副作用的大與小以及最小，由此選擇那些副作用概率最小和實際產生副作用最小的藥物進入動物和人體試驗，就會大大增加成功的概率，節約時間和成本。當然，利用“阿爾法圍棋”等程序還可模擬和檢測藥物進入人體內的吸收、分布、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應之間的關系等情況，讓藥物研發進入快車道。

大數據和信息共享

大數據和信息共享同樣是智能醫療的核心。信息共享成為智能醫療的重要性在于，全球的科研人員只有科研共享，才能對各種危害人們健康的疾病和頑癥，如艾滋病、癌癥等進行有效的治療，挽救人們的生命。這一點在突發公共衛生事件，尤其是暴發危害人們生命的疾病時，具有重大的作用，例如最近在南美爆發的寨卡病。

由于醫護人員對寨卡病的發病機理、傳播途徑和危害胎兒和孕婦的機理并不清楚，對待這種疾病既無有效的藥物，也沒有疫苗，因此需要更多更新的研究結果來指導防治疾病，而對于最新研究信息的共享，則有助于指導全球醫務人員和公共衛生專業人員，并通過醫護人員向公眾提供科學的防治方法。

正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破。現在，美國威斯康星大學麥迪遜分校病毒學家康納研究團隊用寨卡病毒感染猴子進行試驗，并在網上公開了首批數據。這一行為改變了過去研究人員只是在學術期刊發表研究結果和數據的傳統做法。美國研究人員在網上的是2016年2月15日他們將寨卡病毒注射進3只印度恒河猴體內獲得的血液、唾液和尿中所檢測到的病毒數量的原始數據。這些數據能讓每個人都看到，并且每天都會更新研究結果。

此次康納等人首先在網上公布動物試驗的數據意味著，生物醫學已經正式踏入智能醫療門檻。與此同時，中國研究人員也借寨卡的防治和研究而跨入智能醫療和大科技的門檻。中國疾控中心與江西省疾控中心、浙江省疾控中心、軍事醫學科學院等單位合作，分別對寨卡病毒感染病例血液和尿液標本中的寨卡病毒基因組進行了全面解析，獲得病毒全基因組序列，并到網上。

這種科研的資源共享顯然為人們認識寨卡病的病理、研制藥物和疫苗奠定了基礎。而且，基于對不同來源的寨卡病毒特點的認識，將進行針對性的藥物和疫苗研發。例如，中國疾控中心和江西省疾控中心合作測序的寨卡病毒基因組有10676個堿基，與目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心測序的寨卡病毒核酸序列與太平洋島國法屬波利尼西亞地區報道的病毒基因組序列高度同源，而與中國其他省份報告的輸入病例的病毒核酸序列存在差異。

不過，美國研究人員在網上公布恒河猴試驗的數據還具有更多的意義。寨卡病是一起非常緊急的公共衛生突發事件，所有人都在與寨卡病毒賽跑，也與時間賽跑。除了不應讓科學家的競爭成為保密理由而延緩對寨卡病的認知和防治外，還要意識到，對人的研究有很多倫理限制而無法獲得相應的數據和知識。

由于寨卡病毒感染的形式和機制在人和恒河猴體內相似和相同，研究人員能通過向猴子體內注射不同劑量的寨卡病毒而獲得該病有價值的第一手相關信息。科學家能對懷孕恒河猴體內的羊水反復取樣，以判斷寨卡病毒能否以及多染胎兒。這些數據一方面不可能從人身上快速且合乎倫理地獲取到，另一方面也可能因此而延誤人們對寨卡病毒是否導致小頭兒等的認知。

有了對恒河猴的研究結果，并且能在網上，就能較快地獲得諸如寨卡病毒是否與小頭兒關聯的確切信息和機理，例如，正在發育的胎兒可能何時會被寨卡病毒侵襲而導致出生缺陷，也就能為人們提供防治的線索和方式。

此外，由于世界一些國家反對動物試驗，尤其是反對用靈長類動物進行醫學試驗的呼聲越來越大，浪潮越來越高。歐洲一些國家，如德國已經在減少靈長類動物的醫學試驗，美國國立衛生研究院（NIH）也已決定結束其下屬一家實驗室存有爭議的猴子試驗，并終止了對黑猩猩侵入性試驗的經費支持。

在這樣的情況下，美國研究人員在網上公布寨卡病毒感染猴子的數據就更具有意義，因為這是在實現一個共同的目標，資源共享能讓那些并沒有進行動物試驗的研究人員了解動物試驗的情況和數據，也就會減少使用靈長類動物進行試驗。

當然，大科技時代的資源共享也會讓科研人員產生疑慮，其中最核心的是，研究成果的界定和歸屬，以及其他研究人員是否采信網上的動物和其他研究數據及結果。

對于第一個問題，也許可以用網上公布的時間來判斷一項研究結果的最早時間和進行研究的科研人員，至于對網上公布的研究結果的采信與否，可能會隨著大科技時代的進展由實踐做出回答。無論其他研究人員是否采信網上公布的結果和數據，都會進行驗證，因此，可能會有效地檢驗網上公布的研究結果。

患者也要利用智能醫療

一般而言，智能醫療通常指的是計算機、大數據和互聯網+如何讓醫生和專業機構對病人的疾病診治更準確和更科學，讓人們既能看病有效，又能少花錢。

例如，現在飛利浦公司設計了一個智能軟件飛利浦健康套件數字平臺，希望將消費者、患者和醫療服務人員三方進行串連，在互聯的護理領域進行嘗試。這個平臺是一個基于云技術的開放安全平臺，能夠收集和分析從健康手表、血壓計、耳式體溫計和身體分析儀等多個設備源頭的健康數據。醫生也可以在第一時間了解到患者的情況并做出醫療判斷和治療方案，從而大大降低醫療成本和漏診誤診的發生率。

智能醫療的另一個維度是患者和家屬，以及需要保健的正常群體，他們也需要大數據和智能分析來選擇自己所需的診治疾病的方式和程序，以及正常人需要選擇的保健措施。

在這方面，利用大數據設計成智能軟件，為患者和公眾提供就醫和保健的信息也格外重要。現在，美國已經出現了主流醫院評價平臺的智能軟件，供廣大公眾選擇。這個平臺對美國近5000家醫院、約14萬醫生以及16個醫療領域的137家專業醫院排名。這個排名對醫院聲譽、患者存活率、患者安全性以及其他醫療相關指標在內的數十項評價指標進行綜合排序，由第三方公司或組織進行多方位、多元化評價，更加關注醫療產出以及患者滿意度。如此，這種智能平臺可以向公眾提供他們可以選擇和信賴的醫院進行就診和治病。

現在，中國對醫院和醫生的評價還是采用最普遍的醫院等級劃分標準（3級10等）。醫院評審分級標準包括醫院的規模、技術水平、醫療設備、管理水平、醫院質量等5個標準，但由于其他評審內容設置缺乏直觀指標，容易量化的硬件標準（床位、科室設置、醫療設備、人員配備等）成為劃分醫院等級的決定因素，暫時未能考慮醫院的綜合醫療效果、患者存活率、患者安全性等。

現在，中國研究人員意識到醫院評價和大數據的重要性，復旦大學醫院管理研究所已經邀請全國30個臨床專科的幾千位著名專家學者共同參與評審中國最佳醫院排行榜。其中，醫院專科聲譽主要由專家提名心目中名列前茅的醫院，而在科研學術方面，得分主要來自于國家級獎項和科學引文索引（SCI）影響因子。

篇5

本文主要研究基于IBM和微軟的云計算技術架構一個涵蓋醫療信息化全過程的醫療云公共服務支撐平臺，集成醫院人力資源綜合管理云平臺、護理崗位績效考核云平臺、醫院不良事件上報與預警云平臺、公共醫療信息服務云平臺、移動醫療云平臺，研究系統控制策略和運營機制，探索并建立一套行之有效的醫療云資源共建共享、信息安全、系統監控與運行服務機制，率先在連云港建立起一個架構技術先進、業務功能完備的醫療云應用示范工程[2-4]。本系統要研究以下幾項內容：1.1基于云計算的醫療信息資源整合技術研究。如果采用云計算技術來構建醫療信息平臺，開展醫療云服務，那么首先需要解決的問題就是如何融合現有各類醫院信息化系統；因為目前的醫療由于多年來的發展，陸續引入了多種異構的平臺，如何讓這些平臺無縫集成起來，是醫療信息資源融合首先要解決的問題；其次是不同醫院之間的信息共享和存儲問題，比如對于共用的信息資源，如何解決共享及訪問沖突的問題；最后是如何平衡不同管理模式和管理需求下的功能沖突。本項目擬采用微軟最新的云計算開發技術打造一個通用的醫療云平臺，對各平臺底層數據整合，實現各平臺基礎數據的無縫集成和共享，減少數據冗余，消除信息孤島，降低數據維護成本，并可根據用戶規模動態分配軟硬件資源，提高信息資源利用率。1.2基于物聯網的移動醫療技術研究。由于全球都在設法利用無線網絡技術的移動性、靈活性和快捷性，因此醫療系統具備了構建移動醫療的平臺。開發移動醫療可以使醫護人員更準確、快速和高效地獲取病例信息，制定決策和采取措施；更多的醫療系統通過網絡技術協作，使患者更方便地獲得醫療服務[5-7]。移動醫療信息系統充分利用HIS的數據資源，通過數據整合，實現了醫院信息系統向病房的擴展和延伸，加強醫院的信息化建設，幫助醫院實現臨床服務的無線化、移動化和條碼化管理，是智慧醫療發展的必然趨勢。1.3基于人工智能的醫療知識發現與服務研究。智能決策支持系統是人工智能和決策支持系統有機結合形成的一種新型信息系統，通過智能診斷實現對每位病人治療過程進行實時分析并提供預警、提示和智能輔助決策支持[8-10]。還可以利用個性化推薦實現病人的個性化醫療，為自己量身制作醫療方案，可以有效解決重復檢驗檢查和重復治療問題，同時能提高醫生工作效率和加強對醫療差錯的控制，提高病人從醫的滿意度，從而使病人真正從智慧醫療中獲利。

2實現方案

本文結合IBM公司的云服務硬件解決方案和微軟公司的云計算軟件解決方案架構醫療公共服務支撐云平臺。2.1區域醫療云服務平臺的體系架構。醫療云服務平臺自身是一個融合多個業務子系統與異構的管理軟件、是一系列軟、硬件和醫務與職能部門人員、各項政策支持的綜合系統體系。醫療云平臺以EMR（電子病歷）為核心，將CPOE、轉診管理和醫囑管理融入云計算平臺中，將醫療機構中最重要和最核心的相關業務獨立出來，第三方系統提供可以使用平臺提供的統一數據規范和接口標準擴展自己的服務[11-13]。平臺提供對各個分院、社區醫療點的業務支撐、病人信息共享和居發健康檔案試點，并逐步與其他醫院原有的HIS系統、LIS系統等進行數據接口集成，實現與其他醫療機構，資源共享與數據融合。2.2移動醫療系統架構。為了有效降低開發和維護成本，移動醫療系統采用三層架構設計，各層業務相對獨立，層次劃分結構清晰。終端分為移動護士工作站（護用PDA）和移動醫生工作站(醫用TPC)兩種。為了適應大規模和復雜的應用需求，應用服務器能可根據業務需求的不斷變化，隨時進行動態響應，并且可以方便的訪問異構數據庫，能有效提高系統并發處理能力與系統的安全性。對于病患的識別技術采用基于13.56MHZ的被動式RFID，將RFID用于移動醫療，即能為患者提供更加安全的醫療服務，又可以保護患者的隱私數據[14-15]。采用RFID技術實現對患者診療過程中的每個環節跟蹤確認，協助和指導護士完成醫囑，由于有了醫囑執行項目的電子化確認過程，可以實現對護理質量的監控和對護理工作量的量化，從而實現病人診療全過程的可視化管理。2.3醫療信息智能決策平臺架構。隨著智能決策與個性化推薦技術在人工智能領域的滲透，將智能決策融入到醫療信息化平臺中是一個重要的研究趨勢。醫療信息智能決策平臺的框架結合了中間件技術的多層構架，底層為數據交換和共享層、中間為數據中心和決策信息支撐層、上層為決策支持應用層和服務門戶層。平臺將區域衛生信息平臺分解為四個層次結構：部門業務系統、數據交換平臺、數據中心平臺、統一應用平臺以及貫穿整個系統的系統管理維護平臺：

3結論

篇6

未來，“黑科技”會取代醫生嗎？患者可以不用再去醫院嗎？

虛擬現實：

復雜的人體能一覽無余嗎

2016年被稱為虛擬現實技術的元年，虛擬現實打破了個人的時空局限，在游戲、購物、房產、旅游等各行業掀起了應用熱潮。虛擬現實技術是不是也可以讓錯綜復雜的人體一覽無余？

不久前，在廣州的中山大學孫逸仙紀念醫院精準腫瘤外科治療中心，醫生利用三維可視化系統，為一個7歲小女孩成功切除了一個巨大的肝母細胞瘤。

因腫瘤與周圍臟器緊密糾纏，手術的難度非常大。“切多了，孩子很可能大出血，下不了手術臺；切少了，短期內腫瘤就會復發。”中心副主任陳亞進說，現有的電子計算機斷層掃描（CT）和核磁共振（MR）掃描技術，都只能表達某一界面的解剖信息，醫生們只能憑經驗由多幅二維圖像去“構想”病灶與其周圍組織的三維幾何關系。全息投影和虛擬現實技術有助于醫生完整切除病灶，病人也從中獲得更多信息。最后，陳亞進為這名女童切下了一個直徑為15厘米、重達1.4公斤的腫瘤，出血少于200毫升，達到精準微創的效果。

2016年9月在北京召開的虛擬現實產業聯盟成立大會上，中國工程院趙沁平院士提出，虛擬人體將成為開展醫學行為的基礎。鑒于人體的復雜性，虛擬人體應是虛擬現實的終極目標。

2016年11月30日，廣州發起了“虛擬現實（VR）醫院計劃”。據“虛擬現實醫院計劃”首席科學家、中國工程院院士鐘世鎮介紹，中國的“數字化虛擬人”將分三個階段實施：第一階段是高質量人體幾何圖像采集和計算機三維重構，完成基本形態學基礎上的幾何數字化虛擬人，目前我國已經分別成功構建了男女解剖虛擬人數據集。第二階段是物理虛擬人，即在幾何虛擬人基礎上附加人體各種組織的物理學信息，比如強度、抗拉伸系數等。第三階段是生理虛擬人，這是數字虛擬人研究的最終目標，可以反映生長發育、新陳代謝、重現生理病理的有關規律性演變。

我國有望在不久的將來實現局部器官的生理虛擬。鐘世鎮舉例說，在虛擬心臟平臺上，既可以模擬各種心臟手術，又可以模擬各種藥物對心臟的作用，從中篩選最佳手術方式和最佳用藥劑量等。

人工智能：

機器深度學習之后

電影《超能陸戰隊》里萌萌的“大白”，是不是讓你很動心？隨著醫學與人工智能的結合，醫療機器人未來也許可以成為人人擁有的實時健康管家。

在位于廣州市海珠區的“廣東省網絡醫院”內，研發中的醫療聊天機器人，正與一位模擬“頭部病痛”的女性患者對話。

“一般來說，超過39攝氏度為高熱，發熱是自我保護和抵御感染的一種反應。您的情況是否符合上面的描述？”“你是否有下列癥狀中的幾種？”“情況緊急，請馬上去看急診。這些癥狀可能是急性腦膜炎的表現……”

這樣的科研性醫療場景，未來將成為現實。人工智能的作用不僅限于幫助診斷，還能提供治療方案。據IBM“沃森腫瘤專家”中國運營服務商公司首席運營官王泰峰介紹，隨著“沃森腫瘤專家”認知計算能力不斷提升，其將成為幫助醫生臨床決策并給出治療方案建議的有力幫手。

2015年發表在全球高等級期刊的醫學文獻中，僅以腫瘤為主題的就有4.4萬篇。如果一名腫瘤醫生想全面學習這些最新治療手段，那么就算他全年365天，每天24小時不休息，每小時也需要研讀5篇論文。王泰峰說：“這是人類不可能做到的，但恰恰是人工智能機器人的強項。”

未來，機器人通過不斷深度學習，可以給出人類大多數疾病的診療方案。但是，沃森的定位并不是取代醫生。“因為它沒有辦法創造知識。”王泰峰說，“就算人工智能給出一個獨辟蹊徑的治療建議，如果沒有經過大規模的臨床試驗，仍然沒有實際臨床意義。”

回到現實，令人期待的人工智能醫療機器人仍然是一個嗷嗷待哺的“嬰兒”。廣東省網絡醫院院長周其如說，這個“嬰兒”成長需要“吃”更多的東西，也就是深度學習。首先是醫學教科書，針對臨床路徑明確的病種；第二，大量的循證醫學數據資料；第三，大量的前沿醫學論文數據，這相當于全球專家的會診；第四，教學醫院的病例。“干凈的數據很重要，必須經過嚴格篩選。不能是過度醫療的病例，還要遮擋患者的隱私。”

更“穩”更“準”的機器人：

做手術可以完全交給它嗎

在“真刀實槍”的手術領域，機器人正在展現一定的前景。中山大學孫逸仙紀念醫院泌尿外科主任黃健使用手術機器人做過大量膀胱手術。他說，醫療機器人在我國發展迅猛，截至10月28日，某知名品牌手術機器人全國共裝機59臺，完成手術35273例，其中泌尿外科手術超過五分之二。

與傳統開放及腹腔鏡手術相比，使用機器人進行手術更加精準、微創。機器臂模仿人的手腕動作，甚至比人手更靈活、穩定。它可以做非常復雜的微創型手術，觸及一些很難到達的身體部位，還可濾除人手的自然顫動。“熟練的操作者可以用它撕開葡萄皮，然后精準完好縫合。”黃健舉例說。

但是，手術完全交給機器人，你放心嗎？現在的手術機器人大多是一個機器臂，沒有思考能力，無法判斷某項操作對人體的傷害。黃健說：“手術中不僅要考慮創傷最少，還要考慮會否帶出癌細胞以致癌細胞在其他地方種植。相比醫生，機器人難以整合信息進行判斷。”

此外，機器人并不適合一切手術。一些簡單的手術，用機器人來做是“殺雞用牛刀”，手術方式須視病情需要而定。

醫務界希望新一代的手術機器人能達到“有思維、看得透、摸得著、體形小、手腳多”，具有人的思維和記憶能力，可以制訂手術方案，在手術過程中對危險操作發出提醒，真正做到靈活、靈敏、微創和智能。

可穿戴設備：

能否實現精確的遠程“視觸叩聽”

三甲醫院的排隊和擁擠，相信讓很多患者發怵。隨著遠程醫療的進一步發展，不少人幻想，可以不去醫院，直接在家看醫生嗎？

這大概是中國醫療史上距離最遠的一次遠程醫療實例：在不久前的“神舟十一號任務”中，新華社太空特約記者、航天員陳冬在天宮二號進行的失重心血管研究實驗（CDS）中，測量了自己的心率、血壓、呼吸、皮膚上細小血管的微循環，并給自己做了超聲波檢測。隨后，這一系列珍貴的數據被傳送到地面，由醫務人員進一步分析航天員的身體在失重情況下的細微變化。

目前，我們理解的遠程醫療仍是“醫生對醫生”的遠程會診。比如基層醫院遇到了某個疑難雜癥，于是通過互聯網連線千里之外的大醫院專家進行視頻會診，一起尋找解決方案。

在可預見的未來，隨著可穿戴設備、虛擬現實技術、云醫院技術的發展，遠程醫療將更深入人們的生活，實現“醫生對患者”的直接交流。

“虛擬現實醫院計劃”執行總監、廣州市正骨醫院博士后萬磊認為：“‘醫生和患者可以不見面’是一個方向。可穿戴設備和傳感器隨著技術發展，將具有視覺、觸覺、嗅覺等人的一切感知功能。未來的手術中，醫生可以在虛擬病人環境下操作，遠程控制機器人給病人做手術的動作。”

但實現起來并不容易。周其如認為，首先要解決的問題是可穿戴設備技術的完善，讓醫生在另一端實現真正意義上的遠程“視觸叩聽”。

數據傳輸速度的要求相應增高。萬磊說，尤其是遠程手術對互聯網數據傳輸帶寬有很高要求，不能有任何網絡延時。

篇7

10月19日，阿里健康公布“智能關愛計劃”。在2015年業績虧損1.9億元之后，這家公司如今選擇通過搭建平臺，拉攏醫療設備巨頭和移動醫療領域創業的軟硬件廠商，將智能血糖儀、智能血壓計、智能體溫計等設備，關聯至自身的數據平臺，對接后臺由真實醫生提供的醫療健康管理服務。海爾醫療、三諾生物、魚躍醫療、U糖等20家設備和服務廠商，均在此次合作名單之中。

這是近期互聯網巨頭在此領域的第二次大動作。9月底，騰訊升級了旗下的智能血糖設備糖大夫，并與用于醫患溝通的App騰愛醫生對接。在掛號類App連遇政策紅線后，資本逐漸從顛覆傳統醫療行業的業務，撤退到白色圍墻之外尋求新的生意，而慢病管理不失為一個好選擇。慢性病涉及患者整個生活，雖不致命，但頻繁地看病開藥是件麻煩事，漫長排隊后幾分鐘的問診時間，也很難使患者從醫生端得到足夠的指導。移動醫療的機會正在這里。

目前，阿里健康和騰訊都可為慢病患者提供這樣的醫療方案。設想可穿戴設備正在時刻上傳你的身體數據，心率、體溫、血壓，一切正常；造型小巧的采血器在你幾乎感知不到任何疼痛的狀態下，將指尖血數據上傳至手機中的分析軟件，屏幕上紅色的曲線顯示你的血糖已連續多天超出正常值；在App的另一個頁面，糖尿病專科醫生已按照評分高低排列，支付幾元到幾十元不等的費用后，“嘀”的一聲，你選擇的醫生出現在視頻通話的另一端，他已從云端下載好近一個月你的各項指標報告，開始進行醫藥指導。

對智能醫療設備創業公司而言，互聯網巨頭入局慢病管理或許是個好消息。這類公司在2014年曾呈現井噴之勢，但從今年開始，投資人已慢慢失去耐心，下半年還沒有該領域的創業公司獲得融資的新消息。

熊貓資本投資經理王凝潔認為，市面上已有的慢病管理設備大多功能相似，集中在血壓、血糖、心率、體溫測試上。公司收入來源于硬件銷售和患者流量變現，例如獲得藥企的廣告投入或健康保險的渠道傭金等。在市場份額分散的狀態下，為了搶占市場，部分產品價格很低甚至免費，大部分公司的盈利狀況也不樂觀。在此情況下，自帶大規模用戶基數的互聯網巨頭，能夠給設備商一個導流平臺。

阿里健康健康平臺事業部總經理蔣崢和騰訊移動事業群副總裁陳廣域，在各自的會中，提及了一些相似的說法：“借助平臺的用戶觸達能力、大數據能力”，“整合行業資源、打通各個環節”。兩家公司的打算顯而易見：硬件僅是連接醫患的橋梁，在設備上的投入看中的也并非是產品本身，而是其與平臺的后端服務打通后帶來的機會――以設備為媒介，打造從獲取患者數據、指導就醫，到買藥支付、醫療保險等從線上到線下的商業模式閉環。

篇8

關鍵詞:新醫科;智能醫學;人才培養

1緒論

健康中國已上升為國家戰略，新醫科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫學”的應用性人才培養模式也隨之開啟。智能醫學工程是以現代醫學與生物學理論為基礎，融合先進人工智能及工程技術，挖掘人的生命和疾病現象的本質及其規律，探索人機協同的智能化診療方法及其臨床應用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫工融合培養學生的指導過程中，存在許多問題，如醫學和工科的理論結合層面較為薄弱，多學科交叉聯合指導的機制不完善，成果轉化和臨床應用性不高。實踐層面，在現有的醫學教育模式下，醫學生缺乏全面的對數據進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫學時代，對數據的處理與分析能力會成為醫生工作的重要組成部分。面向醫療健康的智能醫學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫學工程交叉學科的人才培養的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經率先實行招收智能醫學工程專業的新生［1］。高等醫學教育對新醫科背景下智能醫學工程專業人才培養認知還處于探索階段，智能醫學工程如何實現醫工交叉學科的融合發展，如何獲取人才培養中的合適方法、模式、關鍵技術等的研究，協同醫學發展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。

2新醫科背景下智能醫學人才培養

2．1新醫科符合醫科改革的內在需求

隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫療健康逐漸被國家視為重要的基礎性戰略資源，在大數據和人工智能技術影響下，臨床應用、疾病預測與預防、公共衛生、循證公共衛生決策、健康管理、健康監測與個性化醫療服務等方面的研究以及產業發展，將是未來整個醫療領域的提升方向，給智能醫學分析與決策賦予了新的意義和內涵。

2．2醫工融合發展的必然趨勢

隨著精準醫療與智能醫學診療技術的深度融合，理論層面，把握新醫科背景下智能醫學工程專業復合型創新人才培養目標，以臨床應用性為導向，多學科領域知識相互滲透。調整醫工結合課程體系，既符合新醫科需求，又實現醫工融合課程模塊間的交叉互補，體現醫工結合特色的寬口徑學科結構。培養既懂醫藥科學、數據科學又懂人工智能應用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫療與智能醫學工程技術緊密結合，利用臨床醫生在傳統醫學中積累豐富的臨床經驗，并融入到智能醫學診療模式變化中，將徹底改變現有診療模式。

2．3人工智能助力智能醫學工程人才培養

隨著科學技術的飛速革新，人工智能核心技術推動傳統學科專業建設和醫工交叉融合。助力人才培養主要表現在以下三個方面。一是從智能醫學診療技術創新的角度，技術的革新引領人工智能與各個產業領域深度融合，創造新的產業或領域，計算機模擬人腦的思維過程，實現人機交互，提高醫療資源的利用率，推動醫療產業的高效運轉。智能醫學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫院對病人電子病歷(EMR)數據進行分析，結合結直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫學影像自動診斷皮膚癌，通過數據預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質量，輔助醫生進行臨床決策［3］。二是從醫療健康大數據的角度，隨著大數據、數字技術、機器學習和人工智能等信息技術在醫療領域的應用，電子健康記錄數據呈指數型增長，醫療大數據來源包括醫院記錄、患者醫療記錄、醫療檢查結果和物聯網設備［4］。智能醫療系統具有識別、篩選和決策等智能醫療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術開發中心對醫療大數據可視化系統的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構建等能力的建設［7］;同年，騰訊推出醫療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫生。三是從人才培養的角度，多學科交叉融合發展是大勢。人工智能將打破不同學科專業的壁壘，推進多學科交叉融合發展，形成“人工智能+”的專業新的人才培養模式。高校也應根據產業需求變化調整專業設置，構建新的專業結構。高校人工智能相關的本科專業將會蓬勃發展，形成頗具特色的“人工智能+”專業集群。“人工智能+”技術所衍生的新醫科、新工科專業之間的協同創新發展，實現技術創新與醫療應用的統一。以“人工智能+醫學”為契機，結合醫學產業發展趨勢和智能醫學工程專業的特點，研究相應的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫學診療和工程技術兩方面協調發展的問題，全面提升醫學生的綜合素養以及未來的職業競爭力。綜上所述，新醫科人才培養在人工智能助力下，培養學生具備較強的創新意識和具有智能醫學領域科研能力，掌握關鍵理論與方法，創造性地將計算機科學技術、人工智能技術和方法、大數據關鍵技術與醫學應用系統相結合，進而創新性完成的醫學信息處理、行為交互和人工智能系統集成及應用。以上需培養的能力，對現有醫學專業的改造升級、人才培養模式的改變、師資隊伍的全面建設具有較高的要求。

3培養新醫科人才的實施路徑

3．1從醫工融合研究的視角

智能醫學工程的專業培養建設要體現醫工融合發展需求，推進智能工程、醫學與教育的深度融合，提升人工智能在醫學中的應用，滿足新醫科發展要求的卓越工程師為育人目標，強調學科交叉滲透、重視臨床應用、把握科技前沿，推動教學創新等。

3．2從醫工融合研究的廣度

目前我國部分高校開展了醫工融合人才培養模式的探索，但有區域特色的醫工融合研究還不多。針對新醫科臨床需求分析，把握智能醫學工程高等教育體系，重點聚焦區域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫科”對人才的需求。

3．3從醫工融合研究的深度

(1)整體設計智能醫學工程專業教學環節。建立知識能力矩陣，整體設計教學、實驗、課程設計、專業實習、畢業設計等環節，突出新醫科相關課程及實踐，加強附屬醫院和教學醫院的聯系，深化臨床實踐能力。(2)培養學生專業能力和科研創新能力。智能醫學工程專業教學與知識能力培養的思考是以智能醫學學科的特點為基礎，通過知識能力矩陣的智能醫學工程專業課程創新教學，根據智能醫學工程專業課程知識點的內在聯系和相對獨立性，優化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構建課程內容架構。通過系統理論知識教學、優化課程實驗和上機安排，引導學生自主設計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業興趣，探索將專業興趣轉換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調研，全面建立當前地方高校智能醫學工程專業學生與專業偏好的培養模式。

4結語

篇9

1 智能型機械特點

1.1 智能型機械智能化程度高

智能型機械自動化技術是弱電系統的一個基本組成部分，它通過采集傳感器和電器的相關數據信息，對操作人員提供形象具體的操作界面，完成自動化控制決策參考與指令的編制工作。智能型機械自動化技術通常會借助計算機來進行遠程的操控，構建一個人與機器的交流互動界面，讓用戶對機械設備進行有效的控制。智能化是智能型機械自動化設備最突出的特點，智能型機械相對的穩定，在具體的運轉過程中，因為智能型機械自動化設備可靠和穩定的特點，機械可以實施自我判斷，相關的動作可以參照所錄的控制指令來完成。智能型機械在完成指令的前期，就會對指令的實施進行分析，進而來建立有效的指令標準。智能型機械設備通過篩選多次出現的錯誤指令來建立有效的指令標準。智能型機械對改善產品質量和提高生產效率有重要的作用。

1.2 智能型機械適應力強

智能型機械的維護性很強，智能型機械有自身的計算系統，通過自身的計算系統，智能型機械可以完成自我的診斷與調整適應。在這一過程中，多種智能化結構如傳感器等，都會圍繞自身的運行情況來進行數據信息的采集。智能型機械不僅維護性強，它的適應力也很強，它可以對周邊環境的變化有敏感的感知，并且它還可以滿足多樣化的生產需求。

1.3 智能型機械集成程度較高

智能型機械自動化，離不開柔性和剛性系統，要求機械系統和電氣有效的結合，全面集成，自動化控制系統要在統一調動下開展，還要有效的完成預先的設計功能。智能型機械自動化后期功能也要留心改造升級，所以說智能型機械自動化的集成程度比較高。

2 智能型機械的應用

當今世界處于信息化和科技化的時代，智能型機械自動化的發展相對來說已經算是比較成熟。因為市場的需求不斷在加大，為了滿足消費者的消費使用，就要求各個行業生產出足夠的成品。企業為了提高工作效率加大工作量，實現自動管理，就要廣泛的運用智能型機械。智能型機械在農業、工業生產流水線和醫療設備等方面的運用，不僅可以減少對勞動力的運用，還可以提高工作效率。

2.1 智能型機械在農業方面的應用

智能型機械自動化在農業生產領域的運用十分廣泛，計算機系統通過電子圖標信息對土地的排水溝位置、化學成分、適度條件等進行準確的測定，也可以自動的對耕種所需要的農藥數量、肥料、種子等進行計算，在這些操作的過程中，不僅節省了人力，還提高了農業耕種的效率。在提高農作物產量的同時，對農藥、話費、種子的消耗量也減到最低，有效的降低了成本。

2.2 智能型機械在工業生產領域的應用

智能型機械自動化在工業生產領域也得到了廣泛的應用，尤其是在工業流水線的生產當中，因為對智能型機械自動化的應用，生產效率得到了很大的提升，例如在食品生產的流水線中的運用，不僅能夠完成從包裝到運貨的整個過程，還可以使生產流水線的自動控制能力得到很大的提高。當然智能型機械自動化還可以對產品的質量進行篩選和檢測，保證產品的生產質量，提高生產的效率。

2.3 智能型機械自動化在醫療設備方面的運用

智能型機械自動化技術隨著醫療行業的迅速發展，在醫療方面的應用也是越來越廣泛。我們都知道，機床制造業和醫療機械制造產業都是準備制造業的一部分。智能型機械不僅可以幫助醫生對病人的病情有更加精確的掌握，還可以快速的為病人制定有效的治療方案。

3 智能型機械自動化的發展趨勢

智能型機械自動化技術能夠促進我國向制造強國的道路上發展，它是促進我國發展的一項重要技術。我國的智能型機械自動化技術只有不斷的往高精尖的方向發展，才能在日益激烈的競爭中獲得勝利。

3.1 實現綠色無污染的制造

能源供需不足、環境污染和溫室效應等問題是目前人們高度關注的問題，可再生、節能型、綠色無污染等相關的制造技術成為世界各國著重進行研究的技術。工業生產制造活動中的節能化、綠色化和經濟化在未來會成為智能型機械自動化技術發展的主要目標，因為這些生產技術的發展不僅可以大大的解決環境問題，還能在生產制造中將能源消耗降到最低，對環境的保護十分有利。

3.2 實現光機電液與微型機電一體化

代液壓、光學、原有機械自動化水平的有效融合就是光機電液的一體化，光機電液一體化可以提高生產水平。之前的制造過程所應用的技術非常單一，也有很多的不足之處，對生產力的提升產生了制約。智能型機械在制造技術快速發展的階段進一步開始發展，集成化的水平會更高，這也是未來智能型機械的主要研究方向。

篇10

關鍵詞：智能Agent；人工智能；中醫診療；醫案

中圖分類號：R2-03　文獻標識碼：A　文章編號：1673-7717(2009)05-0965-03

人工智能(arificiM intelligence，AI)是當前科學技術發展中的一門前沿科學。1956年，人工智能作為新興學科被正式提出。利用人工智能技術取得的成就已經引起人們能高度關注，有人把它與空間技術、原子能技術一起譽為20世紀的三大科學技術成就。

有學者認為人工智能是繼3次工業革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延長了人手的功能，把人從繁重的體力勞動中解脫出來，而人工智能則是延伸了人腦能功能。實現腦力勞動的自動化。人工智能技術在研究中取得了許多重要的成果，在機器人、自然語言理解、專家系統、圖像識別、地質勘探、石油化工、軍事、醫療診斷等領域應用十分廣泛。

作為人工智能的關鍵技術成分，智能Agent技術經過十幾年的理論建模，目前已開始初級應用。許多IT企業，如：微軟、IBM、Oracle等都對Agent的開發投入了極大的熱情，這在一定程度反映了Agent技術的廣闊前景。本文搞針對智能Agent技術的起源、發展和未來前景進行初步闡述和探討。

1　Agent概述

1.1　Agent的定義　目前學術界尚無一個公認的對Agent的定義，在國內多將其譯為智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是滿足特定設計需求的計算機(硬件或軟件)系統，它位于特定的環境當中。具有高度的靈活性和自治性。”。這是Agent目前普遍被人們認可的定義。

1.2　Agent的特性　學術界通常認為Agent具有以下一些的特性。

自主性：Agent具有屬于自身的計算資源和局部對自身行為控制的機制，能在無外界直接操縱的情況下，根據其內部狀態和感知到的環境信息，決定控制自身的行為。

智能性：Agent能夠從用戶瀏覽的網頁中提取出網頁特征或鏈接信息，與知識庫中的信息進行比較，將最接近的知識應用到該網頁上，自動將網頁中的信息抽取出來并反饋給用戶，能夠根據用戶查詢信息的行為進行判斷和分析，以提高查詢準確度。

適應性：智能Agent能夠從用戶日常的查詢、瀏覽等行為中學習用戶的興趣點，推理用戶的需求，為每個用戶建立，個性化的用戶框架，根據用戶反饋對獲取的知識和用戶框架進行修正，以適應用戶興趣點的變化。

協作性：Agent可以通過某種Agent協作語言與其它Agent進行多種形式的交互，有效地與其它Agent協作工作，可以共享交流信息，實現協作式的信息查詢，提高了信息查詢的效率。

移動性：Agent能夠在互聯網上跨平臺漫游，以幫助用戶搜集信息，它的狀態和行為都具有連續性。

安全性：Agent能夠主動避免惡意的Agent對計算機環境造成破壞。

由于Agent技術具有以上諸多特性，這就決定了其在其它領域中的應用具有廣闊的探索空間。醫者作為診療過程中的主體，其認知具有經驗性、靈活性、自主性、協作性等諸多特點，由此可見，Agent技術在這一方面也具有相似甚至相同的特征。在針對醫者認知過程的研究中，智能Agent技術是否可以充當記錄、模擬甚至傳播的載體，都是值得研究者們共同探討的課題。

2　智能Agent在醫療活動中應用可能具有廣闊的前景

2.1　智能Agent信息檢索系統將是醫生獲取知識的得力助手筆者認為，隨著智能技術的發展，未來應用于醫療活動中的智能Agent，將能夠根據醫生的個人需要提供動態、實用、指導性強的醫學信息。近年來，互聯網得到了迅速的發展和廣泛的應用，網絡已經成為現代人獲取信息和知識的重要途徑。網上信息資源日益膨脹，搜索引擎只是初步解決了如何索引和查詢Intemet浩瀚無垠、零亂分散的信息資源的技術難題。相對于用戶希望的“花最少的時間能得到最相關的查詢結果”的愿望來看，還存在很大的差距。因此對專業領域定的用戶群提供專業的、量身定造的信息服務，使用戶在盡可能短的時間內有效的找到最需要的信息內容是大家普遍關注的一個問題。在醫學領域，我們面臨著同樣的尷尬：醫學領域是一個時效性、交流性極強的學科范疇，往往在短時間內，臨床工作者、科研人員就需要及時、準確的對應信息。網絡資源雖具有紙介質媒體無法匹敵的信息資源，但分散、冗長的信息交錯混雜，為科研工作增添了無謂的負擔。缺乏專業、針對性強、靈敏的搜索引擎是科研人員亟需解決的問題。

目前，信息技術和網絡技術已經在科研和醫療方面得以不同程度的應用。在科研方面，世界各國建立起了大量的醫學、藥物數據庫為研究者提供信息服務，如包含9000余種美國處方和非處方藥物信息的“藥物信息庫”，癌癥數據庫Cancerlit，有關艾滋病臨床、藥物研制及文獻的AIDSDatabases，向醫患人員提供的臨床實驗信息數據庫Clinical-Trials.gov，包括健康指南、評價和消費者指南信息的全文數據庫HSTAT，補充和替代醫學資源NCCAM Resource，醫學文獻檢索系統Medline等醫學信息數據網絡資源，諸如此類的網絡資源極大的方便了醫學科研工作者。在醫療方面，許多世界發達國家都在斥巨資、投入大量人力物力建設國家衛生信息系統，英國的衛生服務信息系統、美國的衛生服務信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的電子健康系統(e－Health)和澳大利亞的電子健康網絡(Health Online)，各種已經應用的醫院管理信息系統HIS、RIS、和PACS等，信息技術已經在醫療管理方面發生了深刻的變化。

我國衛生信息化建設起步較晚，醫院層次的電子病歷研究探索剛剛起步，與真正的信息化、網絡化還存在較大的差距，中醫藥方面的網絡資源包括中醫藥文獻數據庫檢索系統、中國中草藥大典、中藥基本信息數據庫、醫學數據庫大全、名老中醫、中華藥膳等，但由于中醫藥理論的自然哲學特點，信息化僅僅實現了文字的超文本化和圖片的數字化。

有學者指出，基于智能Agent的個性化信息檢索系統是一個具有個性化智能化的多Agent信息檢索系統，它以用戶為中心，挖掘用戶的真實意圖進行WWW搜索。

2.2　多Agent是學術交流的平臺　由于Agent具有協作性

的特點，可以與多個Agent進行協調合作，共同完成復雜問題的求解，而傳統的醫學學術交流和解決疑難問題時，多采用專家會診討論的方式進行。因此，二者在問題解決模式上具有相通之處，甚至，Agent技術可以實現控制和協調遠程醫療系統中的信息共享和交流，在醫療活動及醫療信息資源的廣度和深度上實現系統的整合。

與傳統模式相比，Agent技術為領域專家，提供了更廣闊、更專業的智能信息平臺，真正實現了跨地區、跨醫療單位的綜合問題求解及疑難醫學問題探討，對于醫療資源的進一步共享，公平分布，甚至學術交流提供了更為廣闊的空間。

3　中醫診療智能化的探索

在過去幾十年中，利用人工智能技術探討中醫診療過程已經取得了一部分成果。自1979年關幼波肝炎診治系統的出現，為中醫診療與人工智能技術的結合揭開了嶄新的一頁。隨后，陸續出現了一些旨在快速有效解決問題的醫療專家系統，但這些專家系統更注重專家診療經驗與智能技術的結合，對于醫者的認知在診療中的決策作用尚未進行深入探討和挖掘。隨著人工智能技術的發展，有學者嘗試運用人工神經元網絡的方法，在中醫領域建造了第二代專家系統的外殼。發揮神經元網絡的特點彌補了知識獲取和深層知識推理的不足。這些研究成果雖然并未在醫療活動中得到廣泛的推廣和使用，但在中醫診療智能化研究進程中有著不可磨滅的貢獻。

在未來的智能Agent中醫診療平臺中，作為一種理想，是要做到人與計算機之間形成同伴關系，即關鍵之處、需要經驗知識之處必須靠人，至于可以形式化的處理的地方則靠計算機，兩者密切結合，使得在求解問題的過程中，甚至難以判斷所使用的知識究竟是來自計算機的還是來自人的。這個理想將徹底改變人隨機器運行方式進行思考的被動局面。筆者認為，如何建立更適合醫生診療操作、群體交流和能激發醫者靈感涌現的智能Agent平臺，一方面有賴于智能技術的不斷發展，另一方面，醫案不妨作為理論研究模型構筑的切入點。

清代醫家周學海認為：“宋以后醫書，唯醫案最好看，不似注釋古書之多穿鑿也。每部醫案中，必有一生最得力處，潛心研究，最能汲取眾家之所長。”現代名醫惲鐵樵所云：“我國汗牛充棟之醫書，其真實價值不在議論而在方藥，議論多空談，藥效乃事實，故造刻醫案乃現在切要之圖。”通過對醫案的學習和研究，了解中醫各名家的學術思想和臨床辨證論治的特色，并對其進行歸納和總結上升為共性的診療規律，以便于更好的為臨床服務。

然而，醫案方面的書籍眾多，這為臨床工作者在面臨疑難問題求解是造成了很大的困難，傳統方式的研讀多是從名家醫案入手，從中獲得寶貴的診療經驗，在臨床上實踐，根據病人病情的變化用心思索，調整治療方案。經過不斷的學習、實踐和思索，實現經驗積累，同時也在診療過程也是形成新的醫案資料的過程。用計算機和專家系統整理古籍醫案工作已經開展了多年，在取得成果的同時，也存在錯檢、漏檢、統計結果呆板，功能不全等問題。如何能從醫案人手，發揮計算機技術在醫案整理中數據完整，記憶準確的長處；發揮智能Agent技術在構建人機界面時對診療思維的啟發性和使用的便捷性；發揮醫者在診療過程的主動性。有待于進一步探索。