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人工智能輔助醫療診斷范文1
萬東醫療(600055)與包括阿里健康在內的多家人工智能企業開展技術合作，全面開展放射影像的機器智能診斷學習項目；思創醫惠(300078)推出了國內唯一以“醫療大數據+認知計算”為基礎，同時結合臨床應用的人工智能輔助決策解決方案。
【公告】
新華錦(600735)：目前沒有在雄安設立養老 業務分支機構的計劃
舒泰神(300204)：上半年凈利增兩成 擬7000萬收購德豐瑞剩余股權
金通靈(300091)：擬發行不超6億元“雙創”債
通富微電(002156)：總投資70億封測生產線今日奠基
葛洲壩(600068)：聯合中標逾80億元PPP 項目
洛陽玻璃(600876)：股價連續三日漲停 無未披露重大事項
美錦能源(000723)：發起設立礦業特種智能機器人(300024)研發公司
中國中車(601766)：控股股東與中國鐵路總公司戰略合作
【增減持】
海螺水泥(600585)上半年大幅減持股票收益18.6億
天原集團(002386)股東東方資產管理公司擬減持不超6%股份
達威股份(300535)股東吳冬梅計劃減持不超6%股份
愷英網絡(002517)遭股東海通開元減持4.69%股份
高科石化(002778)三名股東擬合計減持不超228萬股
飛馬國際(002210)：副董事長擬減持不超731萬股
【復牌】
人工智能輔助醫療診斷范文2
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?！叭斯ぶ悄?”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
人工智能輔助醫療診斷范文3
【關鍵詞】計算機；人工智能技術；應用
1引言
人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。
2人工智能技術概述
人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。
3人工智能技術的發展歷程
3.1人工智能技術的興起
雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。
3.2人工智能技術的高速發展
人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。
3.3人工智能技術的發展現狀
3.3.1專家系統
專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。
3.3.3機器人學
機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機器學習
機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。
3.3.5人工神經網絡
人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。
4人工智能技術的應用
4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用
4.1.1計算機網絡安全管理
人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。
4.1.2計算機網絡管理
人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。
4.2人工智能技術在企業管理中的應用
企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。
4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用
航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。
4.4人工智能技術在醫療領域中的應用
目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結語
綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。
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人工智能輔助醫療診斷范文4
應用人工智能技術摸索消化道疾病早期精準篩查的可行性。
不能普及的消化道篩查
根據世界衛生組織的數據，中國是胃癌第一大國，每年新發胃癌68萬人，占到全球總數的40%；死亡50萬人，幾乎每分鐘都有人因胃癌離世。而根據英國癌癥研究中心（Cancer Research UK）研究表明，四期胃癌的5年存活率僅為5%，而一期胃癌則超過80%（截止2011年研究數據）。因此，胃癌篩查至關重要。
但在中國，胃癌篩查并不普遍，早期胃癌的篩查率不到20%，絕大多數病人一經發現已是晚期。相比較而言，日本早期胃癌的篩查率已經達到70%到80%。這是因為日本40歲以上的人，每兩年就被要求做一次胃鏡，并屬于醫保報銷范疇。
“中國也應這樣做?！敝腥A醫學會消化、青年委員會副主任委員廖專說。但中國篩查不能普及有兩個主要原因：第一是傳統消化道檢查往往要接受胃鏡、腸鏡檢查，而這種方式通常讓患者感到很難受，特別是對于麻藥不耐受的老人和兒童。第二個原因則更為重要，中國有14億人口，40歲以上的人群有幾個億。而中國所有消化科醫生每年能做大約在2000多萬個胃鏡，需求和現實之間存在巨大反差。“更進一步說，一個病人的片子就有好幾萬張。醫生一般看一個患者的片子需要半小時左右，我一天看五六個已經很多了?！绷螌Ｕf。
安翰醫療技術有限公司董事長吉朋松期望，安翰醫療和IBM的合作，能通過人工智能方法，先對病人的片子進行初篩，把有問題的片子選出來，由醫生最后審閱?！斑@樣，我以后一天能看100個人，能服務更多老百姓，就厲害了?！绷螌Ｙ澩卣f。
膠囊機器人與數據采集
在項目之前，IBM在全球進行了調研，發現利用人工智能技術開展的醫療影像分析集中在乳腺超聲和X光、皮膚癌篩查、冠心病和血管栓塞篩查。
“調研顯示，人工智能與消化道影像，業界做得很少，因為數據獲取比較難?！盜BM中國研究院認知醫療研究總監謝國彤說。
不^，這種現狀正在被改變。過去8年，安翰醫療通過自主研發，推出“安翰磁控膠囊內窺鏡”，已通過臨床驗證，并在 400多家醫院和體檢機構得到應用。
膠囊內窺鏡外形比一顆膠囊略大一點，上面裝有發光燈管、磁定位芯片和探頭，就像一艘“巡航艦”。被檢查者用水吞服一顆膠囊，平躺下來，醫護人員便可控制膠囊內窺鏡在胃內行走，檢查過程20分鐘。之后“膠囊機器人”會排出體外。
在此之前，以色列等國研發的膠囊式內窺鏡只能利用自身重力與腸道蠕動在消化道內前進，而安翰膠囊采用磁控技術，內窺鏡可在三維空間內實現毫米級控制。同時，膠囊胃鏡光學系統可在小范圍內完成光學遠近距離高清晰、無失真拍攝。這些技術讓膠囊內窺鏡可以在胃部“無死角檢查”。
這個“膠囊機器人”解決了人工智能在消化道篩查中的第一步――數據采集。之后，數據經過包括七八道工序在內的數據預處理。
目前，雙方團隊一起設計深度學習網絡，設定參數，做出病灶識別模型，并用數據反復迭代驗證。
這是一個工程化過程，還有許多未知的東西要去嘗試。 安翰醫療執行總裁、聯合創始人肖國華介紹，在未來幾個月內將又一個初步結果，很有希望做出一個不錯的識別效果。
“火眼金睛”
“未來在1分鐘左右，可以把一個病人的片子通過機器先全部篩查一遍。大夫所做的工作就是檢查核實?？雌拥倪^程會變得輕松，時間也會很短?！卑埠残A說，“我們希望人機協同，實現前所未有的高度智能醫療服務?！?/p>
醫生廖專則用孫悟空的法力來比喻這套智能系統?！皩O悟空能‘72變’，膠囊內窺鏡相當于孫悟空把傳統龐大的插入式胃鏡變成小小的內鏡。孫悟空還能‘翻筋斗云’，我們可以控制膠囊機器人在胃里‘翻筋斗云’，把內部看得更清楚。這兩個法力現在都實現了。我們要實現它的第三個法力，即‘火眼金睛’。通過IBM和安翰的人工智能技術，片子篩查能像孫悟空一樣具有火眼金睛的法力，從而造福更多老百姓?！?/p>
肖國華還談及安翰正在摸索的一套商業模式?！爸袊?.6萬名消化科醫生，其中相當大比例集中在大城市，基層醫療資源極為缺乏。我們已經有一個云平臺，把這個技術推動到一些基層”。
人工智能輔助醫療診斷范文5
關鍵詞：決策支持系統 人工智能 專家系統
一、智能決策技術概述
1.決策支持系統的形成
隨著計算機技術和應用的發展，如科學計算、數據處理、管理信息系統的發展以及運籌學和管理科學的應用，為決策支持系統的形成打下了基礎。決策支持系統(Decision Support System—DDS)是80年代迅速發展起的新型計算機學科。70年代初由美國M.S.Scott Morton在《管理決策系統》一文中首先提出決策支持系統的概念。
DSS實質上是在管理信息系統和運籌學的基礎上發展起來的。管理信息系統重點在對大量數據的處理。運籌學在運用模型輔助決策體現在單模型輔助決策上。隨著新技術的發展，所需要不得不解決的問題會愈來愈復雜，所涉及的模型會愈來愈多，模型類型也由數學模型擴充數據處理模型。模型數量也愈來愈多。這樣，對多模型輔助決策問題，在決策支持系統出現之前是靠人來實現模型間的聯合和協調。決策支持系統的出現就是要解決由計算機自動組織和協調多模型運行，對大量數據庫中數據的存取和處理，達到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統的新特點就是增加了模型庫和模型庫管理系統，它把眾多的模型(數學模型和數據處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲起來，并且建立了模型庫和數據庫的有機結合。這種有機結合適應人機交互功能，自然促使新型系統的出現，即DDS的出現。它不同于MIS數據處理，也不同于模型的數值計算，而是它們的有機集成。它既有數據處理功能又具有數值計算功能。
決策支持系統概念及結構。決策支持系統是綜合利用大量數據，有機組合眾多模型(數學模型與數據處理模型等)，通過人機交互，輔助各級決策者實現科學決策的系統。
DSS使人機交互系統、模型庫系統、數據庫系統三者有機結合起來。它大大擴充了數據庫功能和模型庫功能，即DSS的發展使管理信息系統上升到決策支持系統的新臺階上。DSS使那些原來不能用計算機解決的問題逐步變成能用計算機解決。
2.人工智能概念和研究范圍
(1)人工智能定義。由計算機來表示和執行人類的智能活動(如判斷、識別、理解、學習、規劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴大機器智能，使計算機逐步向人的智能靠近。
(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動程序設計、學習、專家系統、機器人學、機器視覺、智能檢索系統、組合高度問題、系統與表達語言等；其主要研究領域有：自然語言處理、機器人學、知識工程。
自然語言處理：語音的識別與合成，自然語言的理解和生成，機器翻譯等。
機器人學：從操縱型、自動型轉向智能型。在重、難、險、害等工作領域中推廣使用機器人。
知識工程：研究和開發專家系統。目前人工智能的研究中，最接近實用的成果是專家系統。專家系統在符號推理、醫療診斷、礦床勘探、化學分析、工程設計、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。
3.決策支持新技術
(1)數據倉庫的興起和概念。數據倉庫(Data Warehouse—DW)的概念是Prism Solutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數據倉庫》(Building the Data Warehouse)中提出的。數據倉庫的提出是以關系數據庫，并行處理和分布式技術的飛速發展為基礎，它是解決信息技術在發展中一方面擁有大量數據，另一方面有用信息卻很貧乏(Data rich—Information poor)這種不正?，F象的綜合解決方案。
W.H.Inmon在《建立數據倉庫》一書中，對數據倉庫定義為：數據倉庫是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用于支持經營管理中決策制定過程。
傳統數據庫用于事務處理，也叫操作型處理，是指對數據庫聯機進行日常操作，即對一或一組記錄的查詢和修改，主要為企業特定的應用服務的。用戶關心的是響應時間，數據的安全性和完整性。數據倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統的基礎。
(2)數據倉庫的特點。數據倉庫是面向主題的：主題是數據歸類的標準，每一個主題基本對應一個宏觀的分析領域。
數據倉庫是集成的：數據進入數據倉庫之前，必須經過加工與集成。對不同的數據來源進行統一數據結構和編碼。統一原始數據中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統一，字長不一致等?？傊畬⒃紨祿Y構作一個從面向應用到面向主題的大轉變。
數據倉庫是穩定的：數據倉庫中包括了大量的歷史數據。數據經集成進入數據倉庫后是極少或根本不更新的。
數據倉庫是隨時間變化的：數據倉庫內的數據時限在5-10年，故數據的鍵碼包含時間項，標明數據的歷史時期，這適合DSS進行時間趨勢分析。
數據倉庫中數據很大：通常的數據倉庫的數據量為10GB級，大型的是一個TB級數據量。數據中索引和綜合數據占2/3，原始數據占1/3。
數據倉庫軟、硬件要求：需要一個巨大的硬件平臺和一個并行的數據庫系統。
(3)數據開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識發現(Knowledge Discovery in Database—KDD)和數據開采(Data Mining—DM)國際學術會議以后，“數據開采”開始流行，它是“知識發現”概念的深化，知識發現與數據開采是人工智能、機器學習與數據庫技術相結合的產物。KDD一詞是在1989年8月于美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上正式形成的。
知識發現被認為是從數據中發現有用知識的整個過程。數據開采被認為是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數據中抽取模式。
數據開采的主要方法和技術有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術、公式發現、統計分析方法及其它方法。
二、智能決策技術原理
人工智能輔助醫療診斷范文6
關鍵詞：智能機器人；外科學；專業學位研究生
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）通過計算機技術來模擬人類的智能，是一門多學科、多領域交叉的前沿學科[1]。AI的快速發展，促使“AI+教育”模式席卷整個教育行業，能夠在一定程度上緩解教育行業持續增長的個性化需求與日益稀缺的師資之間的矛盾，從而成為教育改革的熱門和前沿[2]。當前在臨床教學過程中，醫學專業學位碩士研究生面臨跨學科知識面狹窄和臨床能力不足、本學科疾病相關基礎知識匱乏和遺忘、缺乏橫向和縱向的整合式醫學知識回顧與臨床思維訓練等一系列突出問題[3]。而智能機器人作為“AI+教育”的一種形式，集多學科知識庫、虛擬檢查和操作、病例資料庫、課程中心、個性化考核等智能模塊于一體[4]，在專業學位碩士研究生臨床教學中具有巨大潛力。我們將智能機器人應用于外科學專業學位碩士研究生臨床能力培養中，取得了較好的教學效果，現報告如下。
1對象和方法
1.1對象
2019年2月至2020年1月，選取重慶醫科大學第一臨床學院在骨科進行臨床實踐的2017級、2018級外科學專業學位碩士研究生共82名作為研究對象，其中男生65名，女生17名，年齡23~30歲，平均（25.20±1.24）歲，所有研究對象均知情同意。
1.2方法
本研究采用試驗對照方法。利用骨科兩個獨立樓層的病區作為便利條件，按照隨機原則以每病區41人分入骨科兩個病區。一個病區配置智能機器人輔助臨床教學，作為試驗組，男生34人，女生7人，年齡23~30歲，平均（25.05±1.11）歲；另一病區未配置智能機器人，進行傳統臨床教學，作為對照組，男生33人，女生8人，年齡23~30歲，平均（25.37±1.36）歲。入科前統一進行理論知識考試，所有學生使用同一套試卷。兩組基線資料如年齡、性別及入科前理論考試成績比較均無顯著性差異（P＞0.05）。
1.3教學實施
兩組均按照國家《住院醫師規范化培訓內容與標準（試行）》[5]進行培訓，以住院醫師負責制參加臨床醫療工作，臨床技能操作基本訓練要求按統一標準，定期以小講座、疑難病例討論形式學習相關專業理論知識。每位學生均固定醫療組，并指定一名帶教教師，均為本科室取得中級職稱3年以上的醫師。臨床實踐時長均為24周。1.3.1試驗組教學實施整體上按照帶教教師為主、智能機器人為輔的教學模式，將智能機器人應用于研究生臨床醫療實踐活動中，包括參與入科教育、崗前培訓、小講座、疑難病例討論、跟隨查房等。（1）移動數據終端功能：通過先期導入骨科教學大綱、骨科學專著、運動系統教學PPT、影像學資料、解剖資料、病理資料、教學視頻，建立智能機器人教學多學科數據庫。學生可利用智能機器人這一移動數據終端，隨時通過輸入和語音對話功能查詢、獲取相關知識，及時解決臨床活動中遇到的部分問題。（2）人工智能化輔助教育：依靠人工智能的自適應學習功能，智能機器人可在與學生不斷的交互中了解其學習短板，不斷更新臨床指南、專家共識等臨床研究進展，實現教學數據庫的持續更新。臨床教學過程中，帶教教師在講解典型疾病、分析疑難病例和操作指導時，智能機器人可以就云數據庫相關資料及網絡資源進行系統檢索，快速整合相關圖片、視頻等資料，配以語音解讀及即時問答，實現即時教學基本理論鞏固和教學深度及廣度的拓展。此外，根據對知識的掌握程度，智能機器人可為不同學生制訂個性化學習計劃。（3）考核功能：通過實時提問、課后問卷調查等形式對學生進行反饋式考核，通過下一次學習提醒或再考核，不斷促進學生鞏固所學知識，以考助練，以練代考，練考一體。1.3.2對照組教學實施采用傳統臨床教學法，學生跟隨帶教教師參與床旁示教式臨床實踐，同時參加入科教育、崗前培訓、小講座、疑難病例討論等教學活動。
1.4教學效果評價
1.4.1理論知識考試24周的臨床實踐結束后進行理論知識考試。試題命題與組卷由兩名具有副高級職稱、未承擔帶教任務的教師負責。所有學生使用同一套試題，均為選擇題，題量100題，總分100分，考核方式為機考，每位學員的題目順序由電腦隨機抽取，在相同時間閉卷完成考試。1.4.2問卷調查調查問卷為自行設計，經過本專業基地3位高級職稱專家審核。包括5個問題，設置贊同、中立和不贊同3個選項。問卷調查由住培教學秘書負責，于出科理論考核后現場發放并回收，學生匿名填寫。1.5統計學處理采用SPSS25.0軟件對相關數據進行統計分析。計量資料以均數±標準差（x±s）表示，組間比較采用t檢驗；計數資料以頻數和百分比表示，組間比較采用χ2檢驗。P＜0.05表示差異具有統計學意義。
2結果
2.1兩組理論知識考試成績比較
試驗組理論知識考試成績為（87.02±4.89）分，高于對照組的（80.59±5.86）分，差異具有統計學意義（t=5.406，P＜0.01）。
2.2兩組對教學方法的評價比較
以問卷調查方式了解兩組對教學方法的評價。共發放問卷82份，回收有效問卷82份，有效回收率100.0%。結果顯示，試驗組對教學方法的滿意度高于對照組，差異具有統計學意義（P＜0.05，見表1）。
3討論
3.1專業學位研究生臨床教學的特點和存在的問題
專業學位研究生的學習不同于本科學生，需要培養自主探究和解決問題能力[6]。同時，臨床實踐教學亦不同于課堂教學，更需要學生發揮主觀能動性和積極性，解決臨床工作中遇到的困難和發現的問題，有目的性地獲取知識[7]。專業學位研究生臨床教學長期以來存在教學資源較為單一、缺乏新穎性及參與感等問題[8]，教學內容主要局限于臨床癥狀與臨床處置，缺乏對疾病病理生理基礎、解剖基礎等相關知識的展示與梳理，導致學生機械地重復臨床工作，而對疾病診斷、影像學資料理解及分析能力較差，出現臨床實踐和基礎理論脫節現象[9]。
3.2智能機器人的智能移動數據終端功能有利于學生掌握知識
智能機器人輔助教學可以在一定程度上彌補上述缺陷[10]。本研究結果顯示，試驗組理論知識考試成績高于對照組，這提示智能機器人輔助骨科臨床教學，使學生能夠更深入地理解、更好地掌握理論知識。骨科醫療領域數據中超過50％的是醫學影像和病理圖片等非結構化數據，智能機器人通過人工智能技術建立骨科和相關學科知識庫，在臨床教學中及時、實時提供病理生理、解剖等基礎知識，進而帶來更好的決策體驗，提高臨床教學效率，讓臨床教學起到再次鞏固整合基礎知識的作用，讓學生更好地做到學以致用。智能機器人具備的自適應學習功能，高效、準確地提供相關學科知識，使師生雙方教與學的效率得以大幅度提升，交互學習和自主學習能力得以增強。
3.3智能機器人利于實施個性化反饋和考核
智能機器人的另一個重要特點就是在與學生交互過程中實時準確記錄其對知識的掌握程度，通過信息反饋分析，制訂個性化教學計劃及考核方案，實現某種程度上的因材施教，這也是帶教教師個人工作很難達到的。臨床帶教教師首要屬性是臨床醫生，并非全日制專職教師，需要承擔大量繁重的臨床工作，無法隨時隨地回答學生的問題和親自指導技能操作。因此，智能機器人對傳統帶教模式進行了有效補充，彌補了師資不足所帶來的缺陷。
3.4智能機器人提高了學生滿意度
智能機器人由于形式的新穎性和科技潮流感，激發了學生學習的主動性、積極性和興趣，活躍了臨床教學氣氛。與對照組相比，試驗組學生對教學模式的評價更高。
4結語
智能機器人輔助骨科臨床教學，提高了專業學位研究生臨床教學質量，得到了學生的普遍認可，同時對現有培養制度進行了有效補充，豐富了教學手段，創新了培養模式，值得進一步探索。但人工智能在醫學教育中的應用尚處于起步階段，技術上不太成熟，功能設計也有待研發人員和醫學教育人員共同完善。值得一提的是，智能機器人可以提高醫學生的學習效率，但不能完全取代教師。人類的想象力、獨創思維、交流能力是人工智能暫時無法具備的，醫學專家豐富的理論知識和寶貴的臨床經驗，以及言傳身教的影響力，在專業學位研究生臨床實踐教學中始終占主導地位，不可或缺。
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