人工智能在医疗领域的应用及政策和投资发展趋势情况

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2.2基于人工神经网络的医疗系统 2.2.1人工神经网络概述 机器学习，即人工智能程序自身进行学习，机器学习的原理包括最近邻 分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树、支持向量机、人工神经网络等， 人工神经网络（Artificial neural network, ANN）是在第三次人工智能高 潮中兴起的一门集脑科学、信息科学、计算机学于一体的高度综合的前
的MYCIN系统，其功能是对感染性疾病患者进行诊断，并开出抗生素处
方，在其内部共有500条规则，只需按顺序依次回答其提问，系统就能 自动判断出病人所感染细菌的类别，并为其开出相应处方。经测试，
MYCIN对菌血症、败血症、肺部感染、颅脑感染等方面的诊疗水平已超
过了该领域的专家。
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我国医学专家系统的开发研究始于20世纪80年代初，起步较发达国
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随着科学技术的发展，人工智能技术在医疗诊断中的应用将越来越广泛 ，越来越重要，包括：临床医疗诊断、医学影像识别、药物开发、医疗 数据分析等方面。
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医疗人工智能发展必要性
1、降低医疗成本
将传统信息数据化，还能有效挖掘信息与疾病的潜在联系，从而作出对
疾病的预测，更好地进行决策和治疗，人工智能对医疗的赋能，提升了 医疗效率，也降低了医疗成本。 2、提升医疗服务水平 通过大数据的方式提升诊疗水平，智能化的方式合理配臵，大大缩短医
生工作时间，提高准确率，持续性地、无差别地、高效地为患者服务，
可以让医生将更多时间用来确诊疑难杂症以及对患者的人文关怀，使得 患者就医体验提高。
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3、医疗信息互通 依靠互联网解决信息不对称和效率低下的医疗环境，实现优质初级诊疗 服务和优质医疗资源合理分配。
4、缓解医疗资源压力
经授权的医生能够随时查阅病人的病历、患史、治疗措施和保险细则， 患者也可以自主选择更换医生或医院。支持乡镇医院和社区医院无缝地 连接到中心医院，以便可以实时地获取专家建议、安排转诊和接受培训 。使从业医生能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持他们的诊断， 提高诊断的准确性。实时感知、处理和分析重大的医疗事件，从而快速 、有效地做出响应。
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2、人工智能在医疗领域的应用 人工智能技术的三大主要分支——专家系统、人工神经网络、数据深度
挖掘，在医疗领域所起到的作用越来越大，其地位也越来越重要。
2.1 医学专家系统 医学专家系统是将医学诊断知识大批量导入计算机，然后模拟医学专家 的临床诊疗思路，最终根据病情从知识库中提取并综合有价值诊断线索 ，进而给出治疗方案。例如：20世纪70年代初由美国Stamford大学开发
沿、交叉学科，是一种通过模仿人类脑神经回路将生物神经网络在结构
、功能等方面的理论高度抽象、概括、综合而构成的信息处理系统，是 当代人工智能领域的重要分支。
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医学专家系统工作机制：传统的医学专家系统=知识库+推理机，故
医学专家系统也被称为以知识和信息为基础的系统。知识库里存的专家
知识具有固定的形式化语言表达和数据结构组织样式，主要包括三种： ①直觉知识（经验知识），常表现为一些生成规则，即当规则所需的条 件满足时，系统就执行某种动作或得出某种结论； ②当直觉知识的使用 难于解决复杂问题时，常借助于支持知识——可指导医疗实践的医学理 论，常用因果模型表示；③策略知识，能在几条规则同时适用时，通过 运行推理机程序，决定何种规则优先使用，其中，推理机有两种推理策 略，前向推理和向后推理。
1956年夏天，在美国Dartmouth召开的一次学术会议上，McCarthy第一次提 出“人工智能”的概念并将其视作一门新兴学科。 半个多世纪来，人工智能的发展突飞猛进、成绩斐然，与原子能科技、空间 科技一并被赞为 20 世纪三大科学技术突破，甚至还有人称它为“智慧革命 ”——能够导致社会智能化，即智能社会的出现。 人工智能技术的发展，给越来越多的垂直行业带来了革命性的变革。医疗行 业就是深受人工智能影响的行业之一。
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人工智能在医疗领域的应用及政策和投资发展趋势情况
广州创亚企业管理顾问有限公司 2018年12月
目录
1. 医疗人工智能发展背景
2. 医疗人工智能发展必要性
3. 医疗人工智能发展阶段 4. 医疗人工智能政策情况
5. 医疗人工智能融资情况
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医疗人工智能发展背景
家晚，但是发展速度迅猛。1978年北京中医医院关幼波教授与计算机科
学领域的专家合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，第一次将医学专家 系统应用到我国传统中医领域。 1997年，上海中西医结合医院与颐养圣 计算机公司联合开发了具有咨询和辅助诊断性质“中医计算机辅助诊疗 系统”，现已整合到很多医院的His系统中。 进入21世纪后，各类医学专家系统层出不穷，如骨肿瘤辅助诊断专 家系统、胃癌专断专家系统、口腔牙周病诊断专家系统、心血管药物治 疗专家系统、基于螺旋CT图像的冠状动脉钙化点的诊断系统等。
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医疗人工智能发展阶段
1、人工智能发展简史 上世纪三四十年代，Wiener、弗雷治、罗素的数理逻辑，和Church、 图灵的数字功用以及计算机处理促使了1956年夏的AI学科诞生。 1950-1970年代，人工智能的“推理时代”，认为只要机器被赋予逻辑 推理能力就可以实现人工智能。 1970-1990年代，人工智能的“知识工程”时代，认为要让机器变得有 智能，就应该设法让机器学习知识，于是专家系统得到了大量的开发。 2000年至今，人工智能的“数据挖掘”时代，随着各种机器学习算法的 提出和应用，特别是深度学习技术的发展，人们希望机器能够通过大量 数据分析，从而自动学习出知识并实现智能化水平，这一时期，随着计 算机硬件水平的提升，大数据分析技术的发展，机器采集、存储、处理 数据的水平有了大幅提高，特别是深度学习技术对知识的理解比之前浅 层学习有了很大的进步，Alpha Go和中韩围棋高手过招大幅领先就是目 前人工智能的高水平代表之一。