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人工智能醫藥范文1
摘要 目的 全麻藥物主要是通過影響中樞不同部位的遞質和受體而發揮作用，包括對中樞神經系統興奮性突觸傳遞的抑制作用和，或抑制性突觸傳遞的興奮作用，影響神經突觸傳遞，以及調節部分細胞離子通道活性而產生麻醉效應；全麻藥物除產生麻醉作用外，還可調節神經突觸傳遞可塑性，從而對學習記憶等認知功能產生影響。目前臨床使用的大部分全麻藥物都可通過不同的機制，對學習記憶等認知功能產生某種程度的影響，深入研究將會進一步加深人們對全麻藥物作用機理的認識，同時對合理解釋全麻藥物所產生的臨床麻醉現象，為手術期間合理選擇全麻藥物，避免其副作用等都具有重要意義。
關鍵詞 全麻藥物；作用機制；學習記憶；術后認知功能障礙
作者單位：王 海．241001 安徽省皖南醫學院在讀碩士 戴澤平．241001 安徽省皖南醫學院附屬弋磯山醫院麻醉科
全身(general anaesthetics)簡稱全麻藥，是一類能抑制中樞神經系統(CNS)功能的藥物，使CNS受到暫時的抑制，從而使意識、感覺，特別是痛覺消失，肌肉松弛以及控制內臟反射反應，主要用于手術時麻醉。全麻藥分為吸入性和靜脈，全麻藥主要是通過影響中樞不同部位的遞質和受體發揮作用。
術后認知功能障礙(postoperation cognitive dysfunction，POCD)是指患者在麻醉及手術后出現的CNS并發癥，常見于老年患者，臨床表現為精神錯亂、焦慮、人格改變和學習記憶受損等，這種認知功能、獨立能力及技巧的變化，稱為POCD。隨手術類型和麻醉持續時間的不同，術后認知功能損害程度不一，盡管近年來在麻醉方法和技術、監護儀器、手術操作等方面有了很大進步，但POCD的發生仍不少見。POCD的發病原因及機制未明，目前一般認為是在患者中樞神經系統退變、老化的基礎上，由麻醉、手術等外在因素誘發或加重的神經系統退行性改變，是多種因素綜合作用的結果，涉及到中樞神經系統、內分泌和免疫系統等。關于全麻藥是否會導致POCD，現尚無定論，隨著對全麻藥作用機制的深入認識，其對學習記憶等認知功能的影響也日益受到重視。目前臨床使用的大部分全麻藥均可通過不同的機制，對學習記憶等認知功能產生廣泛而多樣的作用，深入研究將會進一步加深人們對全麻藥作用原理和作用機制的認識，同時對合理解釋全麻藥所產生的臨床麻醉現象，為手術期間合理選擇全麻藥物，避免其副作用等也都具有重要意義。
1 全麻藥物的作用機制
全麻藥可產生鎮痛、鎮靜催眠、意識障礙、肌肉松弛、抑制應激反應等。對其作用機制人們提出了多種假說，如“突觸學說”、“脂質學說”及“蛋白質學說”等。這些假說可解釋一些麻醉現象，但均不能全面、確切地闡明全麻藥的作用機制?，F認為，全麻藥通過對CNS興奮性突觸傳遞的抑制作用和，或抑制性突觸傳遞的興奮作用，影響神經突觸傳遞，調節細胞離子通道活性而產生麻醉效應，它們對于細胞內信號傳導系統的作用和蛋白表達的影響可能是其影響神經系統功能的主要機制。
1．1激活r―氨基丁酸受體(GABA―R)的作用GABA是分布于哺乳動物腦內的一種主要抑制性神經遞質，GABA受體與其內源性配體氨基丁酸相結合，產生抑制性突觸后電位(inhibi．tory postsynaptic potential，IPSP)?，F已發現，GABA受體分GABAA、GABAB和GABAC3種亞型，GABAA為配體一門控C1-通道，興奮時C1-內流增加，產生快速抑制性突觸后電位(fast IPSP)；GABAB為C1-蛋白偶聯受體，興奮時K+通道電導增加，抑制腺苷酸環化酶(cAMP)和減少Ca2-內流，產生緩慢抑制性突觸后電位(slow IPSP)。電生理研究發現，大多數全麻藥物，如巴比妥類、苯二氮卓類、吸入等均可直接激活GABAA受體，從而使C1-內流，產生超極化，降低神經細胞興奮性，抑制神經元放電，產生突觸后抑制而發揮麻醉效應，GABAA受體/C1-通道復合物被認為是全麻藥的重要靶位。這一效應可被GABAA受體阻斷劑，如荷包牡丹堿(bicuculline，BIC)或苦毒素(picmtoxine，FTX)所阻斷。GABAA受體存在多種亞單位且在不同腦區的分布不同，這也可能是多種全麻藥都以此受體為靶點的基礎。GABAA受體功能受磷酸化蛋白激酶C(PKC)、細胞內Ca2-及細胞內外C1-濃度的影響，又可與其他煙堿樣乙酰膽堿(nAch)和興奮性氨基酸如谷氨酸等相互作用，這些部位均與全麻藥的作用相關。因此，全麻藥對Ca2-及神經遞質的影響，都可通過GABAA受體得以反應，一些實驗證實，G蛋白、PKC、Ca2-―ATF酶對GABAA受體均有調節作用，它們均與全麻作用機制有關。
1．2作用于谷氨酸受體 谷氨酸是中樞的興奮性遞質，作用于皮質神經元和脊髓運動神經元，可引起突觸后膜產生興奮性突觸后電位(excitatory postsynapric potential，EPSP)，并導致神經元放電。其受體有兩種類型：代謝型和離子型。前者為G1-蛋白偶聯受體，激活后可使細胞內IP3和DG；增高，cAMP降低；后者屬于配體門控離子通道，分三種類型，分別為海人藻酸受體(KA―R)、a―氨基―3―羥基―5―甲基―4惡唑丙酸型受體(AMPA―R)和N―甲基―D―天門冬氨酸受體(NMDA―R)。NMDA受體是陽離子通道，對Na+、K+和Ca2+通透，可使神經細胞膜去極化，產生慢EPSP。目前已發現能選擇性激動NMDA受體的有NMDA、天冬氨酸(Asp)、谷氨酸(Glu)、半胱氨酸、鵝羔氨酸、喹啉氨酸等。NMDA受體拮抗劑分為競爭性和非競爭性兩類，競爭性拮抗劑主要有CPP、AP5、A7等，非競爭性拮抗劑主要有氯胺酮、苯環利啶、MK―801以及新藥美金剛等。有實驗表明，部分全麻藥如異氟醚等可降低大鼠大腦皮層、海馬興奮性氨基酸(G1-u、Asp)的含量，提高海馬和脊髓抑制性氨基酸甘氨酸(G1y)的含量。趙秋華等的研究也發現異氟醚可使大鼠腦皮層G1u含量下降，并呈劑量依賴性，靜注NMDA受體拮抗劑AP5后可減少異氟醚的最小肺泡濃度(MAC)及腦皮層G1u含量，增強異氟
醚的麻醉效能。
1．3作用于CNS中乙酰膽堿(Aeh―R)受體主要是M1型，少數部位有M2型受體分布，Ach興奮M―R，引起神經元興奮。全麻藥通過對中樞膽堿能系統M―R功能的抑制作用而產生麻醉效應，神經元煙堿受體(nAch―R)在CNS的主要功能是在突觸前易化其他神經遞質的釋放。1．4作用于阿片受體既往的許多研究表明，嗎啡等鎮痛藥的鎮痛作用是由于其激動阿片受體(主要是μ受體)所致，但諸多全麻藥的鎮痛作用是否也與阿片受體有關尚不十分清楚。有研究顯示異丙酚對內臟痛的鎮痛作用機制與阿片受體有關，姚明等給大鼠腹腔注射異丙酚可使結直腸擴張痛閾顯著增高，而腹腔預注納絡酮可明顯抑制異丙酚對大鼠結直腸擴張的痛閾提高作用。
全麻藥的作用尚涉及其他配體門控型離子通道，如腎上腺素能受體、多巴胺受體、5―HT受體、Gly―R以及其他神經遞質等。NA可使藍斑核神經元上的a2受體激活，致K+電導增加形成超極化，而在中樞的大多區域，可激活阿a1或β受體，阻斷K+通道，增強傳人興奮的強度。多巴胺受體，都是G一蛋白偶聯受體，其中D1、D5稱為D1樣受體，激活后升高細胞內cAMP水平；而D2、D3、D4稱為D2樣受體，激活后降低細胞內cAMP水平。5一羥色胺與覺醒睡眠、情緒反應及感覺傳遞等有關。
2 全麻藥物對學習記憶等認知功能的影響及其機制度
藥物蓄積可能是導致術后近期認知功能低下的一個原因。全麻藥即使在極低濃度下對人的認知功能仍有影響，Bruce等觀察發現，衡量濃度的氧化亞氮(50ppm)和／或氟烷(1ppm)吸入即可造成視覺感受、瞬時記憶、認知、運動反應等能力的下降。亞麻醉濃度的安氟醚、異氟醚和氧化亞氮吸入對認知功能也有類似作用。代謝緩慢的鎮靜藥如苯二氮卓類由于存在蓄積作用可造成術后短暫的認知功能降低。
研究表明全麻藥(特別是吸入)對中樞膽堿能系統有抑制作用，中樞膽堿能系統功能降低可能與POCD有關。Feldman等的研究證明，一些術前有一定程度認知功能受損的患者應用阿托品或東莨菪堿后病情惡化，提示POCD與抗膽堿能藥物的應用有關。全麻藥抑制中樞膽堿能系統的功能，其作用包括抑制乙酰膽堿的釋放、抑制突觸體對膽堿的攝取和阻斷乙酰膽堿受體等，并通過膽堿能系統調節其它神經遞質如多巴胺、GABA等的釋放。由于中樞膽堿能系統的功能隨著年齡的增長而逐漸降低，這可能是老年病人特別是術前已有認知功能降低的病人在應用全麻藥后更易于發生POCD的一種原因。
突觸可塑性指突觸在形態和功能上的改變，主要表現為突觸結合和傳遞的可塑性。突觸可塑性是學習記憶的神經基礎，神經遞質是導致突觸可塑性的初始和關鍵環節。全麻藥大多表現為改變突觸前和(或)突觸后神經細胞內Ca2+濃度，從而進一步產生其它效應，這些受體和神經細胞內Ca2+濃度的變化均不同程度參與了學習記憶功能的獲得、形成和維持。作為突觸可塑性的兩個重要模式：長時程增強(long―term potentiation，LTP)和長時程抑制(long―term depression，LTD)是學習記憶的神經細胞學基礎。LTP被認為可直接反映突觸水平信息存貯過程，海馬神經元突觸可塑性與學習記憶功能密切相關，LTP已被作為衡量海馬神經元突觸可塑性的重要指標。已有研究發現，氯胺酮、咪唑安定、依托咪酯、異丙酚、異氟醚等全麻藥均能劑量依賴性地抑制海馬腦片LTP或LTD的產生和維持。
位于海馬神經元突觸后膜的NMDA受體是由NRI及NRz的不同亞單位(NR2、NR2B、NR2C、NR2D)組成的復合物，不同亞單位的組成對NMDA受體的功能影響不同，NR1、NR2B與NMDA受體介導的認知功能有關，早老性癡呆患者海馬NR1和NR2B表達降低與認知功能的降低有關。咪唑安定、異丙酚或氯胺酮都可以直接或間接影響中樞的NMDA受體，這可能是其影響認知功能的一個直接原因。激動NMDA受體對學習記憶有促進作用，然而在某些病理狀態下，如腦缺血時Glu大量釋放，可產生興奮性毒性作用：興奮性氨基酸(如Glu)和抑制性氨基酸(如GABA)的比例失衡，Glu／GABA明顯增高，過度激動NMDA受體，ca2+內流，激活對Ca2+敏感的各種酶類，產生氧自由基、線粒體損害，隨之出現細胞凋亡、組織壞死，造成學習記憶障礙，導致神經元損傷及神經功能損害。
2．1吸入物對學習記憶等認知功能的影響及其機制吸入物作用于中樞神經系統多個部位，產生各種不同的效應，越來越多的實驗結果發現吸人對于認知功能的生物學基礎一學習記憶會產生復雜和長期的影響。氟烷可產生逆行性遺忘作用；異氟醚單獨使用或與咪唑安定、氧化亞氮聯合使用會促進新生大鼠部分區域神經細胞凋亡，影響其成年后的學習記憶和認知功能；地氟醚吸入麻醉能夠改變大鼠腦組織細胞內部分蛋白表達，其中一些蛋白參與了囊泡轉運和代謝功能，這種變化在麻醉后72小時仍然存在，這為吸入影響神經中樞功能提供了重要的分子證據。長期暴露于N2O會促進成年大鼠扣帶回腦區神經細胞死亡，這種作用與其抑制NMDA受體功能有關。Culley等發現Fisher344大鼠吸入1.2％異氟醚和70％N2O2h，可長期損害青年和老年大鼠的空間記憶能力。蒯建科等的研究認為，異氟醚可降低新生大鼠認知功能，與上調海馬NMDAR及GLASr表達而產生的興奮性毒性有關。
2．2靜脈物對學習記憶等從知功能的影響及其機制咪唑安定具有GABAA受體的激活功能，能抑制大鼠離體海馬腦片的LTP，可產生順行性遺忘，臨床劑量較大時，具有逆行性遺忘作用。Jevtovic等認為咪唑安定與異氟醚聯合使用會造成新生大鼠大腦部分區域神經細胞凋亡，從而影響成年后的學習認知功能。硫噴妥鈉、依托咪酯和戊巴比妥都可直接激活GABAA受體誘發C卜內流，且隨受體亞型不同而異。O’Corman等在被動回避實驗中發現低劑量異丙酚使大鼠產生順行性遺忘，劑量增加時則產生逆行性遺忘作用，并認為這種對記憶形成的影響可能與異丙酚對基因轉錄的調制作用有關。氯胺酮是MDA受體的非競爭性抑制劑，同時也能顯著抑制nAch受體功能，這兩種受體對LTP的產生、維持和學習記憶功能至關重要，氯胺酮能夠促使大鼠部分區域神經細胞凋亡，亞麻醉濃度時即可影響靈長類動物―恒河猴的認知功能。劉毓和等的研究表明，氯胺酮對老年大鼠認知功能有短暫的抑制作用。隨著氯胺酮因娛樂用途而產生的濫用現象，其對學習記憶和認知功能的影響已引起醫學界和社會的高度關注。
3 展望
人工智能醫藥范文2
【關鍵詞】 腹腔鏡；藥物保守治療；異位妊娠
DOI：10.14163/ki.11-5547/r.2016.10.116
異位妊娠又稱為宮外孕， 指受精卵著床于子宮腔外的妊娠現象。目前我國異位妊娠的發病率逐年上升， 嚴重威脅到孕產婦的健康， 也是導致妊娠相關性死亡的重要因素[1]。為探究對異位妊娠的有效治療方式， 本研究對本院收治的異位妊娠患者分別給予腹腔鏡手術和藥物保守治療， 觀察其臨床療效， 并比較兩者對患者生育功能的影響情況?，F將結果報告如下。
1 資料與方法
1. 1 一般資料 選取2013年3月～2015年3月收治的異位妊娠患者178例。隨機分為觀察組和對照組， 各89例。對照組年齡20～44歲， 平均年齡（31.5±3.4）歲；觀察組年齡22～46歲， 平均年齡（31.9±3.5）歲。兩組患者一般資料比較差異無統計學意義（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 方法 觀察組給予腹腔鏡手術。術前給予全身麻醉， 取頭高腳低位。首先通過臍孔下緣注入CO2， 后置入Trocar、腹腔鏡。然后在兩側腹部置入Trocar作為手術操作孔， 根據不同患者的具體情況采取輸卵管傘部擠壓術和切開術， 或進行切開取胚胎組織血塊術。對照組進行藥物保守治療， 患者服用米非司酮（湖北葛店人福藥業有限責任公司；國藥準字H20033551） 100 mg/次， 2次/d， 連續服用3 d；靜脈注射甲氨蝶呤（吉林省輝南長龍生化藥業股份有限公司；國藥準字H22022882）1 mg/kg。
1. 3 觀察指標 觀察并記錄兩組住院時間、HCG恢復正常時間等指標， 同時統計兩組輸卵管通暢率、不良反應發生率和術后再次妊娠率情況。
1. 4 統計學方法 采用SPSS18.0統計學軟件進行統計分析。計量資料以均數±標準差（ x-±s）表示， 采用t檢驗；計數資料以率（%）表示， 采用χ2檢驗。P
2 結果
2. 1 住院時間和HCG恢復正常時間 觀察組住院時間、HCG恢復正常時間分別為（5.6±2.2）、（13.3±6.2）d， 明顯低于對照組的（13.4±4.3）、（15.8±5.5）d， 差異具有統計學意義（P
2. 2 輸卵管通暢率、不良反應發生率和術后再次異位妊娠率 觀察組輸卵管通暢率為80.90%（72/89）， 明顯高于對照組的67.42%（60/89）， 差異具有統計學意義（P
3 討論
異位妊娠作為常見婦科疾病， 近幾年的發生率逐漸增加， 并且未婚和未生育人群的比例增加， 所以要求保留生育能力的患者比例也逐漸增加。對于具有保留生育能力要求的早期異位妊娠患者通常給予保守治療， 其主要方式有腹腔鏡手術和藥物保守治療[2]。
甲氨蝶呤是藥物保守治療的主要使用藥物， 但是其副作用明顯。藥物保守治療主要運用于未破裂異位妊娠者， 相比于腹腔鏡手術需要術者臨床經驗豐富， 其治療方法更為簡便。此外， 采用藥物保守治療可以避免出現畸胎和妊娠流產， 并且能夠避免手術給患者機體帶來的損傷和痛苦。但是其也具有相應的缺點， 如治療時間相對較長， 并且藥物治療也有一定失敗率。本研究對本院收治的異位妊娠患者分別給予腹腔鏡手術和藥物保守治療， 結果顯示， 對照組住院時間顯著長于觀察組（P
綜上所述， 對于異位妊娠患者采用腹腔鏡手術相比于藥物保守治療能夠有效提高輸卵管通暢度， 縮短恢復時間， 并且能夠顯著降低再次異位妊娠發生率， 值得推廣。
參考文獻
[1] 施文銀， 陸葉青， 王海蓮， 等.血流阻斷法在腹腔鏡下輸卵管間質部妊娠切開取胚術中的應用.中國醫師雜志， 2015， 17（2）： 205-207.
[2] 王瑞玲. 術前藥物應用聯合腹腔鏡保守性手術治療異位妊娠的臨床價值. 鄭州大學， 2013.
人工智能醫藥范文3
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。
人工智能醫藥范文4
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。
人工智能醫藥范文5
摘 要：近期中國發生的環境污染事件和安全事件給社會和環境造成了巨大的經濟損失，在此背景下，企業合規風險控制的需求日益迫切。本文利用人工智能技術構建合規管理平臺，以幫助企業規避違規風險，建立預防性的管理，提高企業環境和安全管理的績效。
關鍵詞：人工智能 風險管理 信息平臺
一、引言
隨著工業和經濟的迅猛發展以及公眾對環境保護、資源能源等合規風險關注度的日漸提高，中國經濟已逐步轉入與環境協調發展的軌道，因此合規管理方面進入了技術大發展的時期，而近期一系列重大安全事件的發生，使得中國將合規風險管理列入重點扶持行業，逐步加大對合規管理方面的投資。在此背景下，合規風險控制的需求持續增長。近期在全國發生了數起重大環境污染事件和安全事件，如上海高橋石化火災事故，上海康橋血鉛事件，渤海灣漏油事件等，對生態環境造成了毀滅性的破壞。據統計我國每年因為環境污染事件和安全事故造成的直接經濟損失超過國民經濟生產總值的2%。因此企業的環境和安全活動對社會和環境有重大的影響，本文提出研究和開發基于人工智能的合規風險評價管理系統，可以幫助企業規避違規風險，建立預防性的管理，提高企業環境和安全管理的績效，從而帶來巨大的直接和間接經濟效益。
二、系統的架構
本文研究的是應用于企業在環境、能源、安全生產方面的合規風險評價管理系統。具體實現的技術路線為通過建立遠程服務系統，用戶可以通過Internet或者單機軟件，無論是計算機還是各種移動終端，用獲得需要的法規標準信息，并進行相應的合規評價。系統提供給用戶三種方式獲得所需要的法規或標準，并幫助公司實際進行管理要素的管理。要實現管理要素的準確高效管理可以通過以下兩個方面的技術來實現
1.采用嚴格專業的流程保證獲取的法規標準的準確性和完整性。首先收集分析企業在環境、能源、安全生產方面所涉及的所有的法律法規和標準，根據專業法規標準內容提供商以及各種官方服務渠道獲取法規和標準。其次深入工廠和企業，細致把握生產過程的細節，進而分解企業生產過程涉及的各種生產要素，構建 “管理要素”數據庫。最后根據各個企業的生產實踐和領域專家的生產經驗對于各個法規和標準進行分析，確定法規和標準所涉及到的因素，將管理因素和法規標準進行關聯。
2.利用人工智能算法根據法規全文智能推薦企業需要的法規標準，并總結安全生產領域專家的知識和經驗，設計相應的人工智能專家推理算法，最終實現自動判斷某一個生產流程所包含的各生產要素是否遵循相關的法規條款或標準要求。
三、系統開發的風險和防范
目前國內的合規管理行業處于起步階段，客戶的需求還沒有成熟，這給本系統的研發帶來了一定的市場風險。合規管理的成長也受到諸多因素的影響，如政策環境，等。為了防范風險，在技術路線上采取定制化軟件開發的方案，盡可能多地考慮到多種客戶的需求。在產品的定位上，則著眼于目前有基礎實施的化工、醫藥等風險高的行業，并積極創新，給客戶提供更深入的服務，以達到市場風險的防范。
四、總結
本文提出了基于人工智能的合規風險評價管理系統的開發思路和方案，并對系統開發過程中可能出現的風險進行了研究。通過基于人工智能的合規風險評價管理系統，企業可以減輕傳統風險管理中手工作業帶來的繁重工作量，并降低企業的違規風險和管理成本，提升企業的管理水平和競爭能力。
參考文獻：
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關鍵詞：人工智能；研究生教學；教學方法
人工智能是一門研究機器智能的學科，是在研究人類智能行為規律的基礎上，利用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為。在知識經濟向智能經濟高度發展的今天，人工智能具有重要的理論意義和社會價值。人工智能理論已經滲透到各個領域，人工智能技術也得到廣泛應用，許多研究成果已經進入人們的生活。
人工智能課程是一門多學科交叉的課程，具有很強前沿性，涉及哲學、認知科學、行為科學、腦科學、生理學、心理學、語言學、邏輯學、物理學、數學等眾多領域；涉及面寬，內容廣泛，更新快。人工智能課程的開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力，培養學生對計算機前沿技術的前瞻性，提高他們的科技素質和學術水平[1]。
人工智能課程內容的廣泛性、前沿性和應用性特點決定了授課方法的多樣性。與本科生相比，研究生在教育目標和身心特征方面都有較大的區別。筆者多年從事研究生人工智能課程教學工作，現總結多年教學經驗如下。
1研究生培養目標及其教學特點
研究生教育階段的教育目標是使研究生形成具有個性化的研究品格、研究定向和研究視野，以具有獨立思考并獲得獨創研究成果的能力[2]。從這一意義上講，個性化是研究生教育培養目標的構成主體。尤其隨著我國經濟持續高速增長，社會對知識創新、新經濟生長點的期望值增大，這就要求我國研究生教育在其培養目標的定位上不僅要重視人才培養的高層次性，更要重視創新能力、實踐能力和創業精神的培養。并且，研究生身心發展已較成熟，具有較穩定的個性特征，思維力強，具有較高的專業性思維意識和創造力，為獨立地進行專業研究活動提供了心理上和智力上的保證。而且，研究生已具備了基礎理論和專業知識，特別是有一定工作經歷的研究生，他們不僅有本科教育階段的知識積累，也有應用這些知識的經驗，對于擴大其專業知識領域并進行研究有著積極主動的態度?？傊?，從年齡構成及身心特征上講，研究生適應高層次、跨學科知識領域的學習和研究。
研究生的特征及其教育目標決定了研究生教學不應該是由教師講授已定論的知識，而應是以教學為基本依托，通過教學提出具有研究性、探索性、未確定性甚至是尚存爭議性的課題，激勵研究生獨立思考和質疑，讓他們在思考和質疑的過程中提出問題，培育他們發現問題、提出質疑的科學批判精神，訓練并提高其創新能力、實踐能力和創新精神。創新精神和創新能力主要表現在具有健全的人格、強烈的責任感、開放的心態、團結合作的精神、嚴謹科學的思維能力和創新思維方式。
個性是創新的源泉，研究生課程體系的設置應該具有一定的靈活性，依據研究生不同的知識基礎和研究定向，設置具有彈性化的課程，使研究生的個性化得以凸顯。另外，為提高研究生專業研究和創新能力，在課程教學中，也應凸顯教學的研究性和專業性，重視專業領域背景知識和研究方法的講授，開展跨學科、非專業知識的教學，教學內容應涵蓋專業領域的研究熱點、難點、爭議問題和最新研究動態，還應包括交叉學科、邊緣學科的研究趨勢，以擴展學生的視野[3]。也就是說，研究生教學既要凸顯研究生的個性化特點，又要凸顯內容的學術性和研究的指向性。
2人工智能課程的特點
2.1多學科交叉，具有很強的前沿性
人工智能是一門多學科交叉的課程。課程內容的理解需要運用多學科知識和較強的邏輯思維能力，多學科的知識相互聯系、相互交叉，融合形成新的知識，成為新的思維方法和綜合能力的萌發點。通過課程學習，學生可以通過不同學科知識的融合來達到對原有知識的超越，用一種全新的思維方法來思考所遇到的問題，提出新的解決辦法。這也是創造力的迸發和智能的飛躍。具有了知識的廣度和深度才具有融會貫通、創新的可能，人工智能課程的開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力，為學生提供一種新的思維方法和問題求解手段。
2.2涉及面寬，內容廣泛，更新快
人工智能課程是一門知識點較多的課程，它以概率統計、離散數學、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等課程為基礎，涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、自然語言理解、專家系統等眾多研究方向，內容涉及面廣，概念抽象，不易理解。并且，人工智能課程內容更新快，近年來人工智能科學的快速發展，涌現出了大批新方法，研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。其中，計算智能主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域，在模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用；Agent最早來自分布式人工智能，隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。
在互聯網上有大量最新的與課程內容相關的研究論文，為學生提供了很好的查閱文獻的環境，使學生能夠根據所學習的內容和所在課題組的研究方向閱讀相應文獻，提高學生的學習興趣和獨立提出問題、解決問題的能力。
2.3應用性強
人工智能理論已經滲透到科學的各個領域，當前，幾乎所有的科學與技術分支都在共享著人工智能領域所提供的理論和技術。例如，自第一個專家系統DENDRAL研制成功以來，專家系統已成功地應用于數學、物理、化學、醫學、地質、氣象、農業、法律、教育、交通運輸、軍事、經濟等幾乎所有領域；數據挖掘技術是以一種更自動化的方式對具有大量數據的商業活動進行分析和預測，在市場營銷、銀行、制造業、保險業、計算機安全、醫藥、交通、電信等領域已有許多案例；語義Web讓Web上的信息能夠被機器所理解，實現Web信息的自動處理，成功地將人工智能的研究成果應用到互聯網。另外，在機器視覺、自然語言理解、智能控制與智能制造等方面，人工智能技術也得到廣泛的應用，有許多研究成果已經進入人們的生活。目前，從理論到技術，從產品到工程，從家庭到社會，智能無處不在，人工智能廣泛的應用性給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。
人工智能課程的多學科交叉性、內容廣泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和應用性特點決定了在該課程的講授過程中應該采用多種授課方法。多種授課方法的采用一方面便于授課內容的理解，另一方面也能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力，提高他們的科技素質和學術水平。
3人工智能課程教學方法
3.1基于問題的啟發式教學法
蘇霍姆林斯基說：“喚起人實行自我教育，乃是一種真正的教育?！被趩栴}的啟發式教學法是教師在深入了解學生心理特點和學習規律的基礎上，設計適合教學的啟發式問題，并采取靈活多樣、生動活潑的啟發方式，充分調動學生的學習興趣，激發、引導學生進行科學思維，培養學生獨立思考問題、提出問題和解決問題的能力。該教學方法強調的是過程，教師的主要任務是提出問題，依據舉一反三的思路引導學生展開邏輯推理，通過逐層分析深入思考問題，最后綜合學生觀點闡述相關理論。
在課程教學中，有許多內容適合于采用啟發式教學方法。例如，在知識表示方法的學習過程中，教師首先提出問題：“你是怎樣進行數學定理證明的？”并在學生的回答過程中，引導學生認識到知識及其表示的重要性；隨后，提出問題：“在計算機中如何表示知識？”引導學生逐步總結出不同知識表示方法在知識表達能力、推理效率、可實現性、可組織性、可維護性方面的區別。另外，在確定性推理的教學過程中，教師可以利用“某處發生盜竊案，公安局派出5個偵查員去調查，研究案情時，5個偵查員各給出了一句可信的結論，據此判斷誰是盜竊犯”的問題[4]，讓學生進行判斷和討論，引導學生認識到推理過程中可以使用多條規則進行推理，并且推理路線也可能存在多條，從而引出推理的兩大基本問題：解決沖突消解等問題的推理策略，以及解決推理線路等問題的搜索策略。
啟發式教學法的要點是設計適當的啟發式問題和啟發方式、安排能調動學生積極性的討論環境、鼓勵學生發表個性化觀點。教師不僅用問題引發學生思考，更要鼓勵學生讓思維自由馳騁，主動提出問題，討論問題，尋求問題解決方案。在探討、研究問題中，不要以現有的結論和固定的程式束縛思想，鼓勵學生的個性化觀點。啟發式教學是一種民主、科學的教學方法，其中包含諸多具體的教學方法，如激疑啟發法、比喻啟發法、類比啟發法、聯系啟發法，等等。啟發式教學在傳授知識的同時，更注重的是對創新的孕育、萌芽、生成和壯大，它能促使學生自己獲取知識、思考問題、提出問題、分析問題、解決問題，培養學生的自學能力。以問題為基礎的啟發式教學，利用問題引導學生學習，全方位深層次發展學生的創新思維和探究性學習能力。問題可以誘發出學生的求知欲，激發、喚醒了學生的主體意識；問題往往是面向生活世界的實踐活動的，它使教學活動從以傳授知識為中心轉化為傳授知識與培養能力并重，理論與實踐相結合，提高了學生分析、綜合、觀察、想象等思維能力。
3.2基于案例的探究式教學法
基于案例的探究式教學法要求教師能夠根據學生的認知水平和能力，創設引導學生進行探究活動的案例，以激發學生探究問題的興趣，促進學生質疑、探求的創造性學習動機，通過選擇與確定問題、討論與提出設想、實踐與尋求結果、驗證與得出結論，發展學生的創造性思維，培養學生獨立探究、研究能力和創新能力。探究式教學強調學生的積極參與，強調師生互動。對教師來說，必須轉變傳統的“傳道”觀念，以平等的心態與學生交流探討。在課堂上，要努力營造民主、寬松、和諧的教學氛圍，積極引導學生大膽設想，大膽探索。使學生樹立研究型學習的觀念，消除依附心理，養成勤于思考、善于思考的良好學習習慣，通過積極參與研討培養學生自己獲取新知、探求未知的能力，以及團隊意識和合作精神。
我們在本課程神經網絡部分的教學中，將基于BP神經網絡的維吾爾文手寫字母識別作為案例開展了探究式教學活動。在介紹了前饋多層感知器及標準BP算法之后，教師將科研項目中基于標準BP算法的維吾爾文手寫字母識別實驗及其結果詳細地在課堂上進行演示，引導學生對實驗提出質疑。在教學實踐中，學生提出了大量問題，例如，輸出層神經元個數如何確定，為什么輸出層神經元個數對識別率會有影響？網絡訓練過程中出現震蕩的原因是什么？如何解決？為什么有時誤差較大，權值的調整量反而很小？等等。在教師事先準備好的實驗演示的基礎上，開展學生進行課堂討論，讓學生提出解決問題的各種方法，并現場通過實驗進行驗證，逐步讓學生理解BP網絡結構設計、輸入輸出數據的預處理、初始權值設計的必要性及其實現方法。課堂授課實踐表明，這種方法極大地激發了學生的學習興趣，使學生能夠大膽設想，大膽探索，增加了學生的自信心和創新精神。本次課堂討論結束后，教師根據學生的討論以及實驗結果演示，總結標準BP算法的局限性，例如，“易形成局部極小”，“訓練次數多，學習效率低”，“訓練時有學習新樣本遺忘舊樣本的趨勢”等，并要求學生通過查資料、搜集必要的信息、積極地思索和實驗驗證提出解決上述問題的方法，將學生分組，讓學生展開討論，為下次討論課作好準備。
傳統教學方法是告訴學生怎么去做，在一定程度上損害了學生的積極性。而案例教學要求學生自己去思考、去創造，使得枯燥乏味的內容變得生動活潑，并且案例教學中，通過學生之間的交流既可以使學生取長補短、促進人際交流能力，也可以引導學生變注重知識為注重能力。
案例教學法的關鍵是案例的選擇。案例是為教學目標服務的，因此它應該具有典型性，且應該與所對應的理論知識有直接的聯系。案例最好是經過深入調查研究。來源于實踐，不能只是一堆數據的羅列。教科書的編寫應采用圖片、表格、曲線等方式讓學生看到算法的實驗結果，啟發學生思考。另外，案例應該只有情況沒有結果，有激烈的矛盾沖突，沒有處理辦法和結論，由學生對案例提出質疑，從這個意義上講，案例的情況越復雜，越多樣性，越有價值。
案例教學法能夠實現教學相長。教學中，教師不僅是教師而且也是學員。一方面，教師是整個教學的主導者，掌握著教學進程，引導學生思考、組織討論研究，進行總結、歸納。另一方面，在教學中通過共同研討，教師不但可以發現自己的弱點，而且從學生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教學法能夠調動學生學習主動性。教學中，由于不斷變換教學形式，學生大腦興奮不斷轉移，注意力能夠得到及時調節，有利于學生精神始終維持最佳狀態。案例教學的最大特點是它的真實性。由于教學內容是具體的實例，加之采用是形象、直觀、生動的形式，給人以身臨其境之感，易于學習和理解。最后，案例教學法能夠集思廣益。教師在課堂上不是“獨唱”，而是和大家一起討論思考，學生在課堂上也不是忙于記筆記，而是共同探討問題。由于調動集體的智慧和力量，容易開闊思路，收到良好的效果。
3.3加強研討
鑒于研究生的培養目標和人工智能課程研究范疇的寬泛性、應用性、創新性和前沿性，根據我校計算機系碩士生指導教師的研究領域，我們在課堂教學中為計算智能、機器學習算法、機器視覺、自然語言理解部分增加了研討會，要求學生上網進行文獻檢索、閱讀和學術研討，根據個人的研究興趣和研究設想上臺作報告。另外，我們還邀請相應專家和成果突出的各屆研究生為學生做報告，介紹他們的研究實踐、研究成果和心得體會。例如，在自然語言理解部分的課堂教學中，在介紹完自然語言理解的基本概念與原理之后，我們要求將來做這個領域的研究生在通過查資料了解所在研究小組工作的基礎上，上臺作報告。機器翻譯研究組的同學在學習自然語言理解部分的內容之后，對其所在小組目前的工作及采用的技術、存在的問題做了分析，并通過閱讀文獻，提出了初步的解決問題的設想。與自己所在研究小組的科研相結合，開展文獻檢索和學術研討，一方面讓學生開闊了眼界，另一方面也提高了學生查閱文獻、主動獲取知識、獨立思考的科研能力。
4結語
人工智能理論已經滲透到科學的各個領域，人工智能技術也得到了廣泛的應用。人工智能課程具有多學科交叉、內容廣泛、前沿性和應用性強等特點，課程開設能夠很好地培養學生的創新思維和技術創新能力。教與學是教師與學生雙方互動的過程，教學中要根據學生身心特征的實際情況采用相應的教學方法，并結合本?？蒲嘘犖榈难芯款I域，不斷地探索和提高，才能使教學工作更上一層樓，切實為國家、為社會培養具有創新能力、實踐能力和創業精神的高層次人才。
參考文獻：
[1] 陳白帆,蔡自興,劉麗玨. 人工智能精品課程的創新性教學探索[J]. 計算機教育,2010(19):27-31.
[2] 謝安邦. 構建合理的研究生教育課程體系[J]. 高等教育研究,2003,24(5):68-72.
[3] 教育部研究生工作辦公室,國務院學位委員會辦公室. 高層次人才培養的研究與探索[M]. 北京:高等教育出版社,2000.
[4] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用[M]. 4版. 北京:清華大學出版社,2010:113.
Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students
ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2
(1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;
2.Graduate School, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China)
