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人工智能醫療診斷范文1
《新聞周刊》5月24日
幾十年來，技術不斷地讓手機、筆記本電腦、應用程序等整個行業的產品變得
>> 美國醫療保障制度評估 人工智能將統治地球？ 人工智能將改變什么 人工智能將重塑商業生態 美國改善雙重參保者的醫療保障 人工智能與醫療 美國醫療保障體系改革及其對中國的啟示 美國醫療保障制度的嬗變及啟示 美國醫療保障體系現代化進程分析 美國醫療保障制度改革與發展的政治維度 人工智能將使人類更強大 人工智能將再造互聯網 人工智能將促進制造業升級 人工智能將取代50%的工作 人工智能將重新定義人類 人工智能將改變經濟等3則 人工智能將如何威脅人類文明？ 人機大戰：人工智能將帶來什么 美國的養老保障系統 完善我國醫療保障制度 常見問題解答 當前所在位置：中國 > 政治 > 人工智能將大大改善美國醫療保障系統 人工智能將大大改善美國醫療保障系統 雜志之家、寫作服務和雜志訂閱支持對公帳戶付款！安全又可靠！ document.write("作者：未知 如您是作者，請告知我們")
申明:本網站內容僅用于學術交流，如有侵犯您的權益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關內容。 《新聞周刊》5月24日
幾十年來，技術不斷地讓手機、筆記本電腦、應用程序等整個行業的產品變得越來越便宜，而醫療保健卻在另一個世界里頑固地徘徊，在這個世界里，科技讓一切變得更加昂貴和復雜?，F在，許多美國創業公司正在利用人工智能和海量的數據以及自動化的方法，有望在提高醫療效率的同時降低醫療成本。比如有些公司正在試圖利用人工智能實現一些醫生的工作自動化。IBM的沃森利用機器強大的計算能力來解決問題，目前正在成為世界上最好的診斷專家。它的軟件可以吸收所有可用的病人稻藎以及每年發表的成千上萬的醫學研究論文（遠遠超出了任何人的閱讀能力）。該系統甚至可以跟上新聞的步伐，例如，了解哪些地區會受到某種傳染性疾病的影響，這可能有助于診斷最近去過這些地區的人。
人工智能醫療診斷范文2
――找到甲狀腺結節，標注位置和尺寸，并提示良性或惡性的可能性。
浙醫一院的醫生接待了一家來自兄弟單位的醫療人工智能創業團隊――德尚韻興的專家們。
這個團隊的背景很牛，首席科學家孔德興是知名數學家，浙大求是特聘教授。10多年前，當國際上剛開始把數理模型和高性能數學算法應用到醫學圖像領域時，這個團隊也極為敏銳地進入這個新興領域探索。他們開發的“DE三維可視化系統”，用于精準外科手g的術前規劃、術中導航和術后定量評估，是北京301醫院的必備軟件之一。
最近幾年，他們將深度學習技術應用于超聲聲像，開發了甲狀腺結節智能診斷系統DE-超聲機器人（以下簡稱超聲機器人）。在此過程中，他們對原本“均碼”的算法和神經網絡，針對疾病特點進行“量體裁衣”。相關技術文章發表后，谷歌深度學習團隊DeepMind也關注并引用了文章。
“副主任醫師水平”
德尚韻興團隊此行就是帶著“超聲機器人”來跟浙醫一院的超聲醫生“PK”的。醫生只要坐在B超機前，用探頭給病人檢查后，將采集的圖像保存發送給超聲機器人，超聲機器人就能實時生成檢查結果――找到甲狀腺結節，標注位置和尺寸，并提示良性或惡性的可能性。
不過，面對這個“超聲機器人”，浙醫一院的醫生心中充滿疑問――這個系統怎么能像他們一樣做判斷？結果準嗎？出于禮貌，他并未當場提出。
當德尚韻興專家離開后，這位主任醫生準備了202個病例（惡性結節有病理對照，良性結節有三年以上隨訪期）發送給超聲機器人，并認真記錄機器人的診斷結果， 結果顯示機器人的診斷準確率為85.7%。一段時間后，當他再次見到德尚韻興的專家時，主動告訴他們：“我判斷，超聲機器人達到了醫院副主任醫師的水平，確實挺好。”
好的開始是成功的一半――這也開啟了浙醫一院和德尚韻興后續的合作。
實際上，人工智能在醫學領域的發展，在國內外都是剛剛起步。
“不能說是完全空白，但這個方向有很多值得我們研究的東西?！钡律许嵟d總經理胡海蓉說。
德尚韻興扮演著領域的“拓荒者”。胡海蓉向《IT經理世界》坦言，在這幾年人工智能的落地實踐中，她認為，組建跨學科團隊，選擇合適的切入點，收集和規范數據，開發讓醫生得心應手的產品是較為關鍵的環節。
跨學科明星隊
人工智能+醫學的落地實踐，需要跨學科明星隊。
“這里的關鍵體現在‘交叉’上?！焙Ｈ卣f，“在醫學重大需求上，數學家、計算機科學家或醫學專家，任何單一力量是無法實現的?！?/p>
在這類團隊中，數學專家負責提出高性能數學模型，“好的模型就像具有高IQ的大腦?！贬t學專家提供臨床知識和經驗，讓機器能學到“真知灼見”，計算機軟件專家要把數學家的語言轉化成高效的計算機語言。
“可是，數學家、醫學家和計算機專家都有各自的語言，怎么把他們串起來呢？”胡海蓉繼續分析說，“我們就需要找到一個具有生物醫學工程背景的人來做產品經理。他來負責產品的市場調研和規劃，管理整個團隊，充當‘多種部隊’之間的翻譯和橋梁?！?/p>
切入甲狀腺超聲診斷
選擇切入點也很有講究。這個切入點不能太過復雜――它要讓團隊能小步快跑，保障后續項目的進一步深入拓展；也不能太容易――它要能對醫療痛點有質的幫助，才有推廣的價值，容易被市場接受。
“甲狀腺結節診斷”最終跳入德尚韻興團隊的視線。
甲狀腺癌在中國女性癌癥發病率排名第五，在德尚韻興所在的杭州，甚至排在第一位。但由于個體化差異，目前三甲醫院甲狀腺結節的診斷準確率平均只有60%～70%。用人工智能提升診斷準確率能造福老百姓。
相對肺、肝臟等器官，甲狀腺是一個淺表器官，器官結構相對簡單，沒有復雜的血管。根據超聲聲像，就能對甲狀腺結節的良惡性作出診斷。
但同時，甲狀腺超聲診斷也有一定復雜度――不像CT和核磁，超聲因每位醫生的掃描手法不同，得到的數據千變萬化，因此對影像識別算法有很高要求。從這樣一個診斷既有其簡便性，又有其復雜度的疾病做起，可以在過程中積累足夠經驗，為開發難度更高的疾病，如乳腺腫塊、肝臟腫塊、肺結節的良惡性診斷打下基礎。
數據！數據！
對于醫療人工智能團隊來說，數據的收集、規范和標注是行業性難題。
“數據收集不能全靠醫院?！焙Ｈ乜偨Y說。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫療機構并不愿公開數據。德尚韻興嘗試通過多個渠道，有社區檢查，有付費志愿者，也有試點醫院。
“我們已收集了兩三萬張超聲圖像，這是不多的?！焙Ｈ乜陀^地說，“如果樣本量能提高一倍，我們的診斷準確率還有較高的提升空間?！爆F在德尚韻興的甲狀腺超聲機器人診斷準確率已達85%以上。
除了數據收集，數據的規范和標注是另一項需要大量調研和溝通協作的活。
以甲狀腺結節超聲診斷為例，數據規范要從“醫生的掃描手法”開始。團隊走訪了多家醫院，聽取多位醫生建議，規范掃描手法，形成最終文檔。
拿到超聲影像后，還要找到結節進行勾畫?，F實中，醫生和算法工程師對結節的勾畫有不同標準，哪一種勾畫對計算機算法更有利？團隊要綜合考慮，制定出適合的標準。
在數據規范化過程中，對那些疑難病例的判斷和標注，特別需要醫學專家的指導。“但高水平醫生的工作是最繁忙的，他們往往沒有時間和興趣參與標注?！钡律许嵟d要想辦法爭取醫學專家的支持。
線上線下的商業探索
目前，國內業界對醫療人工智能的定位有一個共識――定位在輔助診斷上。人工智能系統可取代醫生重復性、機械性的工作，讓醫生能夠看更多的病人，做更多有價值的醫學探索。
德尚韻興的超聲機器人也是這樣定位的。它可以先選出有問題的聲像圖給醫生，及時提醒惡性風險，讓醫生能更仔細的查看把關。
經過一段時間的試點后，德尚韻興的超聲機器人將首先向基層醫院推廣，這將提高基層醫院患者首診的診斷水平，讓更多患者不出遠門就能獲得“專家級”服務，再根據診斷結果到不同級別醫院治療。
超聲機器人可部署在云端，這特別適合新疆、等基層醫院分散的地域。通過英特爾聯合創新實驗室的牽線，在新疆人民醫院聯合130多家醫院建立的遠程會診體系中，超聲機器人將成為關鍵服務之一。同時，與遠程醫療平臺匯醫在線的合作，超聲機器人也為平臺上簽約的全國基層醫院服務。
超聲機器人也有單機版，部署在醫院和體檢中心。其中，與從事體檢中心業務的北京世紀經綸的合作，超聲機器人將推廣到幾個省。
人工智能醫療診斷范文3
人工智能(Artificial Intelligence. AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統來模擬人類的思維活動。人工智能技術己應用于醫學領域中，例如IB M機器人醫生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統來進行醫學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術將在醫學領域有更廣闊的應用，其對醫學專業學生的計算機應用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應跟隨科技發展的步伐?，F階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現階段醫學高職院校計算機教學現狀及存在的問題
大學計算機基礎作為一門基礎課，其內容是理淪知識和實踐知識的融合，醫學生學習計算機知識表現在以下幾個方而:醫學生個體之間存在的差異性較大
從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經學習過計算機相關的基礎知識，而來自偏遠農村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設備落后，起點較低，因此在教學過程中應該考慮到學生之間的差異性計算機基礎課程學時安排不夠，且學生不夠重視
由于醫學高職院校主要開設的專業是醫學類專業，計算機基礎作為一門公共基礎課，學校安排的學時不夠，如本校開設的計算機基礎課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復習相關的知識內容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質量，同時，大多數學生重視醫學類專業課程，往往忽略了計算機基礎課程的重要性，學生沒有擺正心態，因此出現上課玩手機，睡覺，講話等不良現象
1. 3計算機基礎教學與醫學專業難以結合起來
目前，計算機基礎課程教學使用的是統一的教材，統一的知識點，沒有專門的針對醫學專業出版的計算機基礎教材，難以針對不同的專業來安排授課知識，使得學生畢業時與就業單位要求的計算機技術的掌握度不符合，使得他們在后續的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議
2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結合
計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎知識，包括計算機基礎知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網絡六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應用課程，提升學生的辦公軟件應用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應包括醫學專業軟件的內容，如藥學專業加入SPASS. SAS醫學統計軟件，影像專業加入DISC. OSIRIS醫學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業加入3DBody解剖學習軟件、醫院信息系統等內容2. 2增強學校和醫院等企業的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才
在人工智能高速發展下，醫院等醫療機構己從國外引進或者自主研發導診機器人、腫瘤診斷專家系統、胃癌診斷專家系統等智能診斷系統，未來醫療行業的發展將對醫學人才的要求越來越高學校和公立醫院、私立醫療機構應搭建起合作橋梁，輸出優秀的學生為醫療機構培養后備力量，同時醫療機構提供更多的機會讓醫學生參與到實踐中，增強學生的專業素養、業務能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業應用素質，加強師資培訓
學校應提供給教師業務培訓的機會，如到醫院參觀學習醫療機構目前研發或引進各類輔助醫療系統的使用，各類大型醫療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎和臨床的學科知識相結合，培養復合型人才
人工智能醫療診斷范文4
在醫學互聯網的時代，人工進化與自然進化開始并重而行，人體本身加載必要的智能設施將成為重要的社會消費，大多數人會自愿提升為半機械人、芯片人或者成為較完整的智慧人。生理人將被智慧人取代，人工輔助進化將在2020年前成為世界文明發展的重要奇跡。
發展醫學互聯網應該成為國家戰略。中國經濟必須維持在一定的增速水平才能實現國民經濟的有效轉型，這就迫切需要建設四、五個10萬億級別以上的創新產業，智慧醫療將是中國另外一個10萬億元以上的巨大產業。推進中國智慧醫療發展的關鍵之舉就是建立放開型醫療經濟，中國的健康醫療產業需要不斷放開體制管制。歷史機遇已經時不我待。
醫學互聯網通過將人體世界連接至網絡空間，實現人機網一體化的智能醫者和智能患者的良性互動。發展醫學互聯網應該成為國家戰略。中國經濟必須維持在一定的增速水平才能實現國民經濟的有效轉型，這就迫切需要建設四、五個10萬億級別以上的創新產業，智慧醫療將是中國另外一個10萬億元以上的巨大產業。推進中國智慧醫療發展的關鍵之舉就是建立放開型醫療經濟，中國的健康醫療產業需要不斷放開體制管制。歷史機遇已經時不我待。
醫學互聯網規模將超過現在互聯網水平
40多年前，同樣是基于電腦系統，美國發明了用寬帶連接的電腦互聯網，處理信息流的運行；同時也創造了用電腦解決醫療問題的專家系統，后者就是美國匹茲堡大學研發的適用內科診斷復雜病癥的軟件--敏捷醫療參謀軟件系統，它收集了4000多種臨床病征，可以經過系統程序運算，診斷600多種疾病，有效提高了快速診斷的能力。此外，美國斯坦福大學1972年也開始研制了MYCIN系統，這則是一個幫助醫生選用抗菌素類藥物治療的專家系統。應該說，互聯網誕生之際，電腦在臨床診斷和藥物檢驗領域也同步開始了革命性實驗。從時間而言，現代互聯網和醫學互聯網幾乎是同時期誕生的。
縱觀電腦互聯與醫療互聯這兩個網絡的興衰器局，互聯網革命的核心就是熱烈而執著地追求通用網絡的實現，形成了通用性和互操作性兩個潮流原則；而醫學互聯網堅持追求專業自治系統的建立，形成了專業性和結構復雜性的思維運勢。前者不但是一個開放系統，更是一個革命性平臺，把一切機會開放，甚至美國的互聯網根服務器都要交給國際社團管理；后者則是一個有限開放系統，也是一個保守行業，延緩或約束重大創新，甚至據此醫生與患者之間至今是統治性的臨床治療關系，檢驗也被籠罩著神秘面紗，成為專業檢測而非大眾的網絡。醫學互聯網如果崛起，就需要摒棄這些傳統的思維。
我們認為：醫學互聯網通過將人體世界連接至網絡空間，實現人機網一體化的智能醫者和智能患者的良性互動。醫院這個維持了3000年的封閉醫學組織模式應該轉變為開放性醫療組織網絡和提升為互助型救治平臺，人類型醫生和機械人醫生應該共同成為救治主體，醫用超級計算機和人腦芯片技術將獲得不斷進步，智能機械人醫生將出現思維能力。聰明性患者將成為病患的優勢群體，較之各種特權患者更具長處，自我健康醫學服務將成為我們生活的一部分。醫學互聯網有望全面改造人類，實現文明變遷。最終醫學互聯網的規模將超過現在的互聯網，預計國際產業規?？梢赃_到15萬億美元，占世界GDP的五分之一左右，足以支持醫學互聯網的持續發展。
醫學互聯網將進一步發展為生物互聯網，打開生物體與智能人工系統一體化的進程，當代解決世界能源最大的機遇來自人工光合作用制造能源，通過基因工程可以改造油料植物，通過納米馬達、人工樹葉、智能生物可以提高植物光合作用，解決世界所需能源問題。以光合作用制造能源險些成為奧巴馬總統任內的最高科學成就，他幾次欲言又止，但是，實驗室不太幫忙，目前世界上最先進的實驗室最前沿的課題就是以人工光合作用制造能源。
什么是醫學互聯網
現在的互聯網天生就是有缺陷的，它的語法語義本質上是一維的，踐行高維互聯網是互聯網改造的最大機遇，而醫學互聯網就是理想的高維網絡。目前許多醫師們脫口而出的名詞就是大數據醫療、醫學云計算、醫院物聯網，這些概念大部分屬于互聯網的階段性概念，不可能成為建設醫學互聯網的綱舉目張的制勝法寶，也不是構建醫學互聯網的基本原理。2010年美國國家科學基金會NSF發起了未來互聯網架構項目，開始顛覆現有互聯網的結構，因此，需要以創新思維才能建造醫學互聯網。
我將智慧醫學抑或醫學互聯網定義如下：醫學互聯網就是通過人機連接的智能人以及相互連接的網絡，有效利用智能人工系統的移動應用、數據整合、預測算法、集成運算和分析思維等功能，選用各種食物、訓練、修煉和技術的智能方式駕馭健康、賡續生命、處理人體的各種疾病或病變。簡單地說，醫學互聯網就是智能化的人，智能人工系統的輔助、分析、思維能力，以及智能化的實現方式，這也是醫學互聯網的三個要素。
建設醫學互聯網的意義是什么？顯然，它的目的就是推動健康與醫學的人工智能技術成為國際產業的制高點，人工智能醫療與健康領域將出現不同民族、不同國家的非對稱的競爭，那些擁有高端技術核心的國家、組織、網絡以及聯合體將居于領先的地位。醫學互聯網將從整體角度深度實現人工智能的進步，并影響到其他領域。
人機網合一的智慧患者
患者是醫療的基本對象，以前處于被動地位等候接受醫師治療的病人，在醫學互聯網的時代，將成為借助各種網絡醫療助手，主動與醫師互動并共同確定治療方案的智慧人。醫學不但要治療其生理系統疾病，也將運維加載其身的智能人工系統，人工進化與自然進化開始并重而行，人體本身加載必要的智能設施將成為重要的社會消費，大多數人會自愿提升為半機械人、芯片人或者成為較完整的智慧人。獨生子女政策的后遺癥就是中國必然成為世界上最大的智慧人世界。這個轉變將使人類比真實的生理人還優化，比原型更加體現原型的真實，生理人將被智慧人取代，人工輔助進化將在2020年前成為世界文明發展的重要奇跡。
我認為，作為機械人醫生，醫學搜索引擎的知識能力和數據庫量度完全可以超過人類醫生，專家團隊還可以塑造其強大的融會貫通能力和可持續發展能力，具有診斷準確率高、問診量大、全日工作、自我糾錯的特點，而且新的人腦芯片也將快速應用到新的醫學診斷計算之中。雖然機械人醫生的知識來自統計分析而非臨床經驗的集成，其面上知識可以超過醫生，其點的臨床知識難與醫生比對，但是，機械人醫生將使得醫生和病人找到如影隨形的人工智能的共同助手，這就是機械人醫生的社會性質，它相當于衍生了人類的能力，據此，也可以導致搜索引擎從平臺轉變為自組織的社會網絡。面對上述變化，新的醫學比特幣可以推出，以期實現醫療價值新的智能分配。當下，迫切需要建立中國醫學互聯網搜索引擎，它可以成為繼微信、阿里、百度之后第四個大型用戶接口，我們已經同中國互聯網醫學聯盟等機構展開討論推動設立，希望中國醫學互聯網的搜索引擎能夠成為國際領先者。
好事都成雙。如同路由器的發明之于互聯網的意義，發明手機超聲波成像系統對于醫學互聯網而言也作用巨大，別號“美國生物學喬布斯”的喬納森?羅森伯格（Jonathan Rothberg）創立的Butterfly Network在此領域居于領導地位。這個公司由羅斯伯格與麻省理工的工程師們共同創立，已經融資了1億美元，其目標是用手機超聲波成像系統取代現有醫院價格高昂、體積龐大的成像中心，用戶只需8秒鐘就可以獲得完整的醫學影像。羅森伯格希望建立一個人體成像的超級數據庫，可以逐步借助人工智能技術獲得臨床治療解決方案。這應當是另類的醫學互聯網搜索引擎，一定會有巨大的生命潛力。
類似的突破就如同思科、華為、朗訊在互聯網領域攻城略地一樣，可以預期：實驗診斷、影像診斷、放射診斷、超聲診斷、核醫診斷、基因診斷等領域都將創造出新醫學互聯網的奇跡，新的技術將組建成巨大的網絡應用，我們正處在工業革命以來最重要的醫學革命的風口。
此外，Practice Fusion、Doximity、
Health Catalyst、GE Centricity、Flatiron Health、NextGen Healthcare Information Systems、Greenway Health、athenahealth、Attencia&PeninaMezei、Allscripts、NextGen Healthcare Information Systems、eClinicalWorks等網站也建設了在線電子病歷、管理就醫事宜等平臺，新融資了1億美元的Castlight公司也致力為用戶提供個性化醫療服務計算工具等，Practice Fusion管理的電子病歷已經超過8000萬，新一代數據醫療資源的競爭在美國已經開始。
發展醫學互聯網應該成為國家戰略
人工智能醫療診斷范文5
對于機器人是否比人類聰明、未來是否可能替代人類，假如機器人產業完全替代人類生產，人還能做些什么?新領軍者年會開幕第一天專家學者們就對這些問題做了深入探討。
無所不能的機器人？
在新領軍者村中有一排無所不能的機器人，在題為行動中的機器人展示區，記者看到了能夠適應各種人類生活場景的機器人，包括協助老年人以及殘障人士的機器人隊友Ballbots、能夠進行語言分析，滿足人類情感交流需求的機器人伴侶以及各種生產機器人。
在論壇上，各國專家學者描繪了一幅更大的機器人應用場景。除了生活起居，從法庭判決、醫療診斷到上戰場打仗，機器人都可以代替人類?！皺C器人比人更像人類?！币晃辉O計者說道。
但是，這是否意味著機器人在未來將全方面替代人類呢?在論壇現場，《科學美國人》雜志主編MarietteDiChristina做了一個有趣的實驗，讓現場的觀眾舉手表決，在哪些場景愿意使用機器人，哪些場景愿意使用人類。最后結果顯示在需要精確性的領域如醫療手術上，大部分的人愿意使用機器人，而在法律領域，人們則更傾向使用一位人類法官。對于上戰場打仗，幾乎全場觀眾都認為應該使用機器人替代人類。
歸結原因是因為一般人認為機器人更為精確，而人類相對來說比較感性。這也印證在機器人的發展上，目前工業、制造業等領域已經廣泛應用機器人代替人類在完成流水線組裝工作。而在家居照料方面雖然有很多研究但一直未得到普及。
卡內基梅隆大學計算機科學學院教授TomMitchell認為，人類能否大面積運用機器人主要需克服的是信任問題，即能否信任機器人幫助人類進行診斷、完成照料。
這種信任將很快建立起來，根據MarketsandMarkets公司的報告，預計全球服務型機器人市場規模在2017年將達到461.8億美元，行業空間巨大。在未來的4年里，醫療機器會以每年19%的速度增長，2016年全球市場規模估計會增長到119億美元。
除了服務性行業，隨著無人駕駛技術的日漸成熟，交通運輸業也很有可能會被人工智能所取代。
解放生產力激發創新潛能
而人工智能日漸成熟的同時，也催生了一系列問題。未來人工智能是否會完全替代人類，而如果完全替代人類，那么如何解決失業率等社會問題?
屆時，人類或許會在更擅長的領域得到發展。哥倫比亞大學研究員AndrewMcLaughlin表示現在還有許多尚未探索和有待開發的領域，這些領域需要人類的創造力，機器人取代人類進行日常生產，大部分人就可以把更多的精力投放到創新性的領域研究上?！拔覍τ谌斯ぶ悄苋〈祟?，沒有這么悲觀?！彼χf道。
同時，這也能激發更深入的學習研究。TomMitchell說道：“我們一生當中可能做很多工作，教育流程也將要跟隨改變，不是用四年去學一個課程而可能是花費40年或者更長時間去學習?！?/p>
除此之外，軍隊作為未來人工智能發展方向之一，也同樣存在不少潛在問題。Tom表示，在武器上，機器人可以縮減軍隊規模，但是同時，這也是允許更多國家有自己軍備，這有可能會帶來戰亂。
人工智能醫療診斷范文6
2017年什么概念最火？人工智能當之無愧。作為新興熱點，人工智能領域的公司很多還處于創業階段，在A股市場中成熟的公司雖然也有或多或少涉足，但總體還處于探索階段。
咨詢公司Venture Scanner統計，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達48億美元。
在這13個種類中，研究機器學習（應用）的人工智能公司數目最多，達260家，約占整個行業的30%。從區域分布情況來看，歐美等西方國家發展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據絕對主導地位，且初創公司數量眾多;而以中國為首的發展中國家在人工智能領域顯然仍處于起步階段，真正布局該產業的公司較少，以傳統互聯網巨頭進軍人工智能領域為主。
目前較為成熟的感知智能技術（如語音、視覺識別的服務、硬件產品等）的應用開發所形成的新“人工智能+”將引領產業變革，成為推動社會飛躍發展的新動力。在傳統產業，人工智能可以在制造業、農業教育、金融、交通、醫療、文體娛樂、公共管理等領域得到廣泛應用，將不斷引入新的業態和商業模式;在新興產業，人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車、VR、無人機等處于產業生命周期導入期的公司飛躍式發展。
從具體應用方向來看，如今十分火熱的工業4.0、人臉識別、智能答題機器人、智能家居、智能安保、智能醫療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發的重點領域。目前人工智能在圖像識別、語言識別和自然語言處理，以及人機交互、機器視覺、自動駕駛等方面都已經成功應用。
人工智能產業鏈中，基礎層是構建生態的基礎，價值最高，需要長期投入進行戰略布局;通用技術層是構建技術護城河的基礎，需要中長期進行布局;解決方案層直戳行業痛點，變現能力最強。
基礎層公司 多為傳統IT轉型
人工智能基礎層就是我們常說的大數據、云計算、CPU等。目前國內上市公司中在人工智能基礎層方面相關的公司包括久其軟件、東方國信、天璣科技、浪潮信息、恒生電子、拓爾思等。
恒生電子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，負責人工智能、區塊鏈、大數據等前沿技術的研發。區塊鏈課題，恒生電子作為發起單位加入了金融區塊鏈合作聯盟（金聯盟），并加入了linux基金會hyperledGEr開源項目等。
久其軟件從最初的軟件提供商到移動互聯和大數據運營的再次驗證，未來定位基于高端客戶資源大數據和移動互聯網變現的不斷執行公司。公司創立之初以報表管理軟件切入，為政府提供結構化數據分析和整理，并進一步提供完整解決方案，現已發展成集大數據、集團管控、電子政務和移動互聯領域軟件于一身的大數據解決方案提供商，A股稀缺。
拓爾思（300299.SZ）大數據服務領域稀缺純正標的。公司脫胎于北京信息科技大學中文信息處理研究中心，自1985年起便開始研究中文信息檢索，目前公司已擁有大數據領域非結構化數據處理技術，在大數據分析領域具有較高的技術壁壘，從底層技術、平臺產品到應用產品服務技術全產業鏈布局。隨著非結構化數據的地位在整個大數據領域中的不斷上升，拓爾思有望進入高速增長期。
科大訊飛（002230.SZ）是A股人工智能龍頭，公司在以“從能聽會說到能理解會思考”為目標的訊飛超腦項目上，持續加大投入，在感知智能、認知智能等領域均取得顯著研究成果。
技術及應用層公司 靠智能制造落地
人工智能技術層主要涵蓋了框架、算法、通用技術，目前人工智能算法大體上流行12種，這12種算法包括決策樹、樸素貝葉斯分類器、最小二乘法、邏輯回歸、支持向量機、集成學習、聚類算法、主成分析法、SVD矩陣分解、獨立成分分析、關聯規則、其他方法等。
人工智能算法通過AlphaGo與柯潔的人機大戰，成為當前數據分析領域中的一個熱點內容。目前通用的框架層：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系統。作為投資者或者普通消費者更多的會關注通用技術如：語音識別、圖像識別、人臉識別、NLP、SLAM、傳感器融合、路徑規劃等技術或中間件，畢竟通用技術與我們日常生活習習相關，如你們平時所能看到的智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機器人等場景應用。
目前，A股市場有59家公司涉足機器人產業，部分公司通過收購進入這個領域。以昆侖萬維為例，公司收購美國的機器人公司WooboInc.，致力于開發人工智能技術驅動的交互式機器人;在東方網力的18.30億元增發方案中，1.57億元擬投入智能服務機器人項目。
人工智能目前最看好生物識別，如遠方光電和佳都科技。金融科技Fintech圍繞IT與金融創新展開。虛擬的網絡戰爭已經開始，IT安全有更大的彈性。無人駕駛里有四維圖新和中海達。繞著人工智能產業鏈有很多投資機會，大數據是產業鏈發展起點，作為數據采集的關鍵通道，傳感器至關重要，如漢王科技;云計算、大數據處理技術支撐上，國內FPGA（可編程性）稀缺標的紫光國芯;人工智能應用場景上防領域佳都科技、營銷領域浙江富潤等相關的上市公司。
我國在人工智能領域底層的計算機體系架構、智能硬件、軟件應用雖有技術積累質的進步，國內人工智能的產業發展和商業化路徑劃，依然需要借鑒國外的產業政策引導和企業商用成功模式。
