人工智能在医疗领域中的应用

人工智能在医疗领域中的

应用

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人工智能在医疗领域中的应用人工智能可以应用到医疗的很多分支。基于医疗图像，文字，检验报告等都可以帮助医生诊断。比如这几个问题:

1.CAD (computer-aided diagnosis): 计算机辅助诊断

2.CBIR (content-based image retrieval): 基于内容的图像检索

3.图像质量评估

4.大脑映射

Mammography CAD 乳房 X 光片辅助诊断乳房 X 光可以发现早期乳腺癌。辅助诊断在乳房X 光片中可获得很好的效果。研究表明,如果让两个专家评估同一张乳房 X 光的话,失误率会降低很多。但专家费用高,也很难有时间帮助其他专家。所以让计算机充当另一个专家成为首选,在只增加很少的费用的前提下,大大提高了精度。早期乳腺癌是通过探测 X 光中的 Microcalcifications (MCs)进行的。MCs 集群往往是乳癌的警讯。传统的 MCs 自动探测是用 SVM。SVM 取得了较好的效果,已经接近专家的精度。我们计划把深度学习应用在 MCs 的探测上。深度学习可以达到高于专家的正确率。

CBIR 由于机器学习辅助诊断是一个黑箱,为了增加说服力,一个方法是对阳性结果给出类似的已知的案例。比如,如果机器学习判断一个病例有乳腺癌,而且在数据库里能够发现若干确诊的和这个病例接近的 X 光,那么这个判断可能就是有效的。所以,给一个 X 光,我们要在数据库里找到和它最接近的 X 光。传统的方法是对每张 X 光计算若干特征值,然后计算不同 X 光特征值的距离。我们会采用深度学习,并使用 CNN 来计算不同图像的相似度。

图像质量评估医学图像的质量决定了它的可靠性。判断图像的质量是医疗中的一个重要

问题。传统的方法是计算图像的一些统计值,比如 channelized Hotelling observer (CHO),或特定的高斯过滤。但这些特定的方法都有各自的局限。SVR 机器学习被证明优于

传统的方法。我们会使用深度学习来学习图像质量,当我们训练数据越来越多时，深度学

习的效果会超越以往的 SVR 算法。而且由于深度学习可以自动提取特征，所以节省大量

人力物力。

大脑映射大脑映射是为了发现大脑的功能区。传统的方法是用 PET(positron emission tomography)和 SPECT (single-photon emission computed tomography)。在发现

BOLD(blood oxygenation level dependent)后,fMRI(functional magnetic resonance imaging)开始大量使用。

一个研究大脑映射的实例是新药对大脑的影响。方法是选取一批实验个体，对每个个体扫

描两次: 一次在服药后,一次在服安慰剂后。所以每个个体有两张图像。而且我们知道哪

张是服药后的图像。这成为一个分类问题:给一个图像,我们要判断图像是否是服药后的图像。传统方法通过 SVD 降低维度然后用机器学习分类算法分类。一般精确度在 90%左

右。我们会使用深度学习提高精度。

智能诊断系统客户是一家医疗机构。他们希望从 CT 或 X-Ray 判断病人是否患有肿瘤。

客户提供图像及其是否健康的标志。用深度学习建立图像是否健康的分类模型。优势在于: 第一,我们已经开发出图像分类深度学习的网络。这个网络适用于多种图像分类问题,运

行速度快,结果也非常好;第二,我们有一套算法可以减少图像噪声及提高运行效率。如果

从 CT 或 X-Ray 无法判断是否有肿瘤,我们会建议病人做生理切片检查。

智能病理诊断有两个步骤，第一步是用大量数据训练出模型。这一步是线下的，比较费

时。训练出效果很好的模型后,我们就可以用它来对输入的图像进行预测和诊断。

除了对图像分类外,我们还可以对病历,检验报告做自然语言和数据处理,然后帮助医生诊断。

人工智能地研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。一、研究方向 1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

2020医疗人工智能行业分析报告

2020年中国医疗人工智能行业分析报告 2020年

目录 2020年中国医疗人工智能行业分析报告 (1) 1.市场现状与发展趋势 (3) 2.中国医疗人工智能市场环境分析 (6) 3.市场需求增加 (6) 4.技术走向成熟 (8) 5.创业企业涌现 (9) 6.向产业上下游延伸 (10) 7.政策推动发展 (10) 8.医疗人工智能产业格局分析 (11) 9.巨头大手笔入场 (12) 10.围绕服务患者构建生态 (13) 11.传统医疗企业：不急于变现，依托设备、赋能设备 (13) 12.商业模式分析 (14) 13.创业企业：与保险、医疗机构合作，售卖服务 (15) 14.互联网巨头：整体互联网医疗布局中的重要一步 (16) 15.挑战与前瞻 (18) 15.2少人才：医疗人工智能发展亟需复合型人才 (18) 15.1缺标准：CNDA 尚无一例过审产品 (20) 15.1基础差：技术与数据两大基石尚待巩固 (22)

1.市场现状与发展趋势医疗人工智能，顾名思义，就是AI+医疗，指是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。医疗人工智能是指从事医疗人工智能相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知医疗人工智能行业定义，对预测并引导医疗人工智能行业前景，指导行业投资方向至关重要。我国医疗人工智能行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国医疗人工智能行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国医疗人工智能产业链参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，医疗人工智能行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户

医疗人工智能发展趋势及机遇

从1956年的达特矛斯会议提出“人工智能”的概念，到AlphaGo击败围棋世界冠军，人工智能的发展不过仅仅半个世纪的时间，期间都曾因遇到瓶颈而停滞不前。而如今，人工智能已经跨过了元年，计算平台、海量数据以及机器学习等技术的助推力，把人工智能的发展推到了一个前所未有的速度等级。数据是医学人工智能的能源，如果没有数据能源就像即使发明了汽车但没有汽油一样，是没办法跑动的。IDC曾预测，到2020年，全世界医疗数据总量将达到40万亿GB，是2010年的30倍。数据生成和共享的速度迅速增加，但目前仍有80%的数据为非结构化数据。医疗人工智能在中国的机遇医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。根据火石创造HSMAP系统的统计数据，目前，国内医疗人工智能相关企业多达139家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年开始出现了一个增长的高峰，虽然相较于国外来说发展较晚，但是近三年来的增长非常迅速，创业公司层出不穷。

医疗人工智能产业链与企业图谱从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业链可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高，往往需要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现能力强、容易进入的辅助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。根据企业的分布情况，可以将产业链中的企业做一个划分。按照治疗前、治疗期间以及治疗后及康复阶段，国内外的公司均可分成9个类别，其中语音交互、信息化管理等分类中的公司，它们发挥的作用可能会贯穿整个诊疗过程。

人工智能赋能医疗产业研究报告：现状、趋势、企业、应用场景

目录CONTENTS 附录 Appendix 人工智能+医疗综述 General Situation of AI + Medical Treatment Industry 八大应用场景解析 Analysis of the Eight Application Scenarios 人工智能+医疗企业统计分析 Statistical Analysis of the Enterprises 研究项目回顾 Research Recall 1.2.3.4.6.人工智能+医疗发展趋势 Trends of AI + Medical Treatment Industry 5.

研究项目回顾Research Recall

Research Background ◆进行此次研究，最初是源于我们对于人工智能对传统医疗产业带来的新变化的关注；更进一步，是对“人工智能+医疗”概念、发展环境与发展条件、应用场景、公司状况、未来发展机会与风险的关注； ◆从各大媒体报道之中，我们能够真切感受到，人工智能正在与医疗、金融、安防、自动驾驶等各个行业进行着融合，备受资本市场的青睐和追捧，各种人工智能新产品正在逐步走入大众日常的生产生活之中，人工智能“浪潮”，已到眼前； ◆医疗，是目前人工智能各应用领域中发展相对较快的领域，大量医疗人工智能创业公司自2014年后集中涌现，不少传统医疗相关企业纷纷引入人工智能人才与技术。人工智能究竟为医疗产业带来了哪些积极的改变，又裹挟了哪些挑战和风险，值得创业者、投资人、医疗从业者，以及每一位关注医疗人工智能的朋友理性思考，客观对待。

人工智能的日常应用论文

研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用

人工智能的日常应用摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。关键词：人工智能（AI）应用计算机人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。一、符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。

2017年人工智能为医疗创新.专题展望报告

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月

正文目录 1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (8) 2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (9) 2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (9) 2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (11) 2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (11) 2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (12) 2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (12) 3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (13) 3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (13) 3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (15) 3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (19) 3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (20) 4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (20) 4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (20) 4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (22) 4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (24) 4.3.1. to B or to C？ (24) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (26) 4.3.3. 常见病or垂直病种？ (27) 4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (27) 4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (27) 4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (29) 5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (30) 6. 投资建议与主要公司分析 (34) 6.1. 思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (35) 6.2. 科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (36) 6.3. 东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (36) 6.4. 万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (37) 7. 风险提示 (37)

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。人工智能的发展人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

2018年人工智能+医疗行业现状与发展趋势分析报告

人工智能＋医疗行业现状与发展趋势分析报告

内容目录 1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7) 2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8) 2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8) 2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8) 2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9) 2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9) 2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10) 3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11) 3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11) 3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12) 3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14) 3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15) 4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16) 4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16) 4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17) 4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18) 4.3.1. to B or to C？ (19) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20) 4.3.3.常见病or垂直病种？ (21) 4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21) 4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21) 4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22) 5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23) 6.投资建议与重点推荐公司 (25) 6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26) 6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26) 6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27) 6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27) 7.风险提示 (28) 图表目录图1：从边缘革命到战场中心 (4) 图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5) 图3：现代医学是数据驱动的学科 (5) 图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6) 图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7) 图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7) 图8：医疗供需严重不平衡 (8) 图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8) 图10：分级诊疗流程 (9)

人工智能的应用领域和发展方向

人工智能的应用领域和发展方向前言人工智能是一门极富挑战性的科学，但也是一门边沿学科。它属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科主要有哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等。人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。目前，人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。正文一有关人工智能人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

2017-2018人工智能+医疗产业研究报告

人工智能+医疗产业研究报告人工智能技术能给医疗行业带来哪些改变？“人工智能对于医疗行业来说，可以让患者通过直接和间接感知到便利与高效，最终推动医疗行业不断发展。” 直接感知主要是指现在一些医院已有智能导诊平台，就是基于对于医疗大数据样本的机器学习，通过人工智能设备人体识别分析后，告知患者该去哪个科室就诊，大大节约了医院排队等待时间。人工智能目前在医疗临床应用主要包括以下四种：智能影像、智能语音、医学机器人、临床智能决策。其中，智能影像和智能语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低、且更为标准化，语音数据识别技术成熟。所以，智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度也最高。在不少业界人士看来，人工智能医疗只是辅助医生的手段，并不是主要医疗方式。人工智能只是拟人化机器，如果用人工智能看诊，出错后谁来担责就是值得探讨的问题。 “医学是一个需要医生直接经验的累积和医学研究做支撑的实用科学，医生对患者看诊完后，才能对患者病情诊治得出准确结论；而人工智能医疗最大作用在于通过对大量真实、有效的医疗样本分析学习，最后推动整个医疗行业向前发展。” 在今年的数博会期间，国际计算机学会知识发现专委会主席认为，目前面临的最大挑战和最大机会就用什么样的人工智能，管理、把握、经营不确定性。比如，在医学上用人工智能技术能使医疗效率提高且

更有针对性，这不但带来了医疗技术的改变，还会带来新的挑战和机会。“面对不确定性改变，企业和社会需要做出很多调整。我们倡导建立一个共生协同的平台和生态，实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新”。医学科研的发展需要用医疗过程中临床真实案例作为依据，对于案例样本数据的真实性和有效性有很高要求。机器的算法、算力和大数据可以突破传统医学领域数据规模的局限性和地域数据偏差问题。人工智能+医疗不是简单的用技术去找医院合作。而是要让技术落地，就要历经千辛万苦找对场景，还要说服政策制定者、监管部门、医院采购者、科室主任、临床医生、病人等，证明技术的有效性、安全性和可行性。最后，还要明白产品谁来买单。“这需要花时间，企业家和投资人要更有耐心”。人工智能+医疗首先要选取有科研能力和有医学前瞻性的大型医院进行合作，一方面保证数据来源的多样性和真实准确，另一方面医院有动力推动医疗大数据研究。双方建立在相互信任的基础上，对数据进行标准和规范使用，将分散数据进行联通、收集，在取得成果得到肯定后来推动下一步的合作。从高增长到高质量，还有一段路要走，尽管市场前景广阔，但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用，还有待多重考验。人工智能行业日新月异，对于需要频繁更新的AI辅助诊断系统，如何更好的实现动态监管，仍然面临挑战。任何一个新兴的产业都会既有利又有弊，所以就要通过大量的实

人工智能的应用及展望

人工智能应用及展望唐小军内容摘要：人工智能 (Artificial Intelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。关键词：认知科学专家系统神经网络大数据前言人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界

事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，行为能力/涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、不定性论、计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等；人工智能产品也逐渐融入人类的生活中密不可分。 2 人工智能的发展人工智能的传说可以追溯到古埃及，但在历史的长河中大部分的传说都基于人们的假想，随着近代特别是二战之后世界格局的发展，1946年世界第一台计算机的诞生以来，计算机在欧美国家得以迅速发展，人工智能终可以辅以计算机系统来实现，技术已最终可以创造出机器智能，1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”这个术语，人工智能领域的研究也从此正式开始，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些智能程度不同的人工智能系统，例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自然语言，而进行基于字符的情报检索，提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人。我们熟知的年初的谷歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。 3 人工智能发展的依托神经网络神经网络（artificial neural network. ANN）是设置输出的是一个灵感来自系统的模拟生物激励的输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的

AI引爆医疗领域十张图带你了解人工智能医疗前景有多大

AI引爆医疗领域十张图带你了解人工智能医疗前景有多大人口老龄化+慢病高涨+医疗资源分配不均，医疗人工智能需求巨大医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。图表1：2010-2017年国内人口以及60岁以上的人口统计（单位：万人，%）另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。

图表2：截至2017年医疗人工智能的相关政策优质医疗资源匮乏，人工智能+医疗健康改变未来医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，同时，医生对疾病的诊断准确度和效率还有非常大的提升空间。长期以来，大多数国家和地区，特别是进入老龄化社会之后，对医生的需求量有增无减。解决医生资源不足的问题，除了增加供给量，别无他法。但是医生培养需要周期，而且供给量也不能无限增加。于是，人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，供给量将会无限增加。所以，人工智能+ 医疗健康的结合，是人工智能诸多应用场景中最重要一个。

图表3：医疗人工智能的发展历程（人工网络神经为例）算力算法齐备，人工智能+医疗等待医疗大数据引爆算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。算力是人工智能的基础设施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能发展的基础，算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。数据方面，人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。目前医疗数据还具有公开性不高，难以获得、清洗的特点。图表4：医疗人工智能的三大要素

人工智能医疗发展现状报告

前言近年来，人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出新业态。从全球范围来看，目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段，相比于传媒、零售、教育等领域来说，商业化程度偏低。但随着市场需求不断扩大，向专业化细分领域深化发展，加之各国宏观政策支持和技术进步等，人工智能医疗发展前景广阔。美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能辅助医院管理，积累了大量数据，具备先发优势，属于领先梯队，目前已在药物研发、医疗机器人、医学影像、辅助诊断等方面全方位布局。其他国家如英国、德国、加拿大、日本等国则紧随其后，各有侧重，各有所长。中国作为新兴市场国家的领头羊，人工智能医疗始终保持高速发展态势。目前，我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段，目前正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段，不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大。受2020 年初新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。本蓝皮书立足于产业发展基本面，并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势，对公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八大主要细分领域进行深入研究与分析，分析各领域所处的不同发展阶段、发展特征与应用价值，并盘点市场主要参与者，力求描摹2020 年互联网医疗行业发展的新风向。中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下，面临政策、市场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。项目组重点分析了中国人工智能医疗领域目前所具有的六大发展机遇：机遇一，顶层设计不断加码，产业

人工智能医疗产业分析报告

中国人工智能医疗行业分析报告一AI医疗概述 1.人工智能人工智能已经发展了大半个世纪，经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初，人们对于深度学习探索较多，但受制于计算机的计算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年，两场世界瞩目的人机围棋大赛之后，人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法，这种算法可以推广到其他算法，把人工智能运用到各个领域。 2、深度学习，智能时代的核心驱动力量世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”（testset）中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确”。除了应用于皮肤病诊断领域之外，AI还可用于提高癌症诊断准确度，“一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925的准确度，还不错，把深度学习与人类专家的预测结合起来，准确度达到了0.995，几近完美。”除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 3、AI+医疗 AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量二AI医疗应用背景

人工智能在管理领域的应用——以星级酒店管理为例

人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。一、人工智能基础理论与发展人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，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。智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth 大学召开的会议上，首次提出。人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工智能）→应用（安

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域一、研究方向 1.咨询题求解人工智能的第一个大成确实是进展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的咨询题分成一些比较容易的子咨询题，进展成为搜索和咨询题归约如此的人工智能差不多技术。今天的运算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种咨询题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到专门高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用体会来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中专门重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在显现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理查找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有按照假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型运算机，花去1200小时CPU时刻，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动运算机界。 6.机器学习学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。学习是人类智能的要紧标志和获得知识的差不多手段。机器学习(自动猎取新的事实及新的推理算法)是使运算机具有智能的全然途径。正如香克(R. Shank)所讲："一台运算机若可

不能学习，就不能称为具有智能的。"此外，机器学习还有助于发觉人类学习的机理和揭示人脑的隐秘。因此这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。二、应用领域 1.人工神经网络由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字运算机存在一些尚无法解决的咨询题。人们一直在查找新的信息处理机制，神经网络运算确实是其中之一。研究结果差不多证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的成效。神经网络的进展有着专门宽敞的科学背景，是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与运算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能专门强大、结构专门复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能制造出新一代人工智能机--神经运算机。对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次显现高潮。霍普菲尔德(H opfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法确实是两个重要标志。现在，神经网络已在模式识不、图象处理、组合优化、自动操纵、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。 2.机器人学人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。那个领域所研究的咨询题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的进展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它关于如何样产生动作序列的规划以及如何样监督这些规划的执行有了一种较好的明白得。复杂的机器人操纵咨询题迫使我们进展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低

人工智能的发展趋势及应用领域_智豫

254 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 人工智能 ? Artificial Intelligence 2 人工智能的发展趋势分析 2.1 人工智能的发展现状国内外对于人工智能的发展均比较重视，例如国外比较具有代表性的Google 科技企业在人工智能技术发展方向的研究便比较深入，其最初设计研发了能够指纹识别的机器人，后又研发出了AlphaGo 智能围棋机器人，实现了人工智能的飞速发展。我国在人工智能研究方面起步相对较晚，但是人工智能的发展速度与国外相比却较快，现阶段正逐渐缩短与国际之间的水平差距。我国在人工智能上的主要研究成果集中在仿生学领域，在国际上具有一定领先地位。 2.2 人工智能的发展前景2.2.1 应对复杂问题的解决人工智能的发展趋势及应用领域文/智豫计算机视觉领域主要是指利用现今快速发展的计算机技术对人类的视觉系统进行模拟，使其具有确定物体位置、运动状态以及识别物体的目的，以此代替人类的眼睛。一般情况下，计算机视觉领域对人工智能技术的应用需要经过三个步骤，即检测目标、识别目标、识别行为。现阶段，人工智能在计算机视觉领域的应用比较典型的应该为人脸识别系统、瞳孔识别系统和指纹识别系统。此外，人工智能在计算机视觉领域的物体场景识别方面并不具有比较成熟的技术和系统，主要由于物体的种类具有复杂的多样性，虽然可以利用人工智能技术进行物体外貌、特征的识别，但是并不具有较高准确性，因而仍旧需要对人工智能视觉技术在物体准确且精确的区分方面开展更加深入的研究。 3.2 自然语言处理领域自然语言处理领域属于人工智能应用领数据处理和语言学等，95%以参考文献 [1]李怡萌.人工智能技术的未来发展趋势[J].电子技术与软件工程,2017,06(11):257. [2]吴参毅.人工智能的发展及在安防领域的应用[J].中国安防,2016,08(11):36-42.[3]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,2016,02(20):259. 作者简介智豫（2000-），男，河南省郑州市人。现就读于郑州树人中学，对电子信息、人工智能等有浓厚兴趣，多次到相关专业实验室参观学习，并参加有关交流考察活动。作者单位郑州树人中学河南省郑州市 450000 网络出版时间：2017-09-27 10:45:15 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/d48028762.html,/kcms/detail/10.1108.TP.20170927.1045.404.html