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人工智能輔助醫療決策范文1
古希臘時期，數字的演繹化有了實質性的進展。數字化的發展一直伴隨著人類，但是這種顛覆在30多年前就開始改變了。
隨著人工智能技術的日益成熟，數字化已經可以在公共健康，以及眾多醫療領域提供服務。例如，在醫學影像識別方面，它可以幫助醫生更迅速、準確地讀取影像；在臨床診斷輔助方面，它可以應用于疾病的早期篩查、診斷和手術風險評估，包括在藥物研發方面，解決藥品研發周期過長等多方面的問題。
從第一部留聲機的誕生開始，數字化的顛覆就一直伴隨著我們人類社會的進步。人工智能的遠景早在1950年就已被圖靈提出。人工智慧的定義誕生則是在1956年，由Dartmouth College的一些專家共同提出。人工智慧在20世紀70年代受到打擊之后，開始出現新的研究方法。分子生物學已進化到信息科學，出現了新科學――計算生物學和生物信息學。這使統計科學家在醫療健康領域有了用武之地，尤其是微陣列技術創造了新穎的統計學，激發了許多新的生物統計學研究。像是專家系統把問題限定在一個小范圍的領域，結合統計、概率、信息理論等方法，直到深度學習技術，以及類神經網絡有了新的發展，AI才重新受到了關注。
數字醫療產業的環境
從現狀來看，由于公共醫療管理系統的不完善，醫療成本高、管道少、覆蓋面窄等問題困擾著大眾民生。尤其以“效率較低的醫療體系、品質欠佳的醫療服務、看病難且貴的就醫現狀”為代表的醫療問題成為社會關注的主要焦點。大醫院人滿為患，社區醫院門可羅雀，病人就診手續繁瑣等問題都是由于醫療信息不暢、醫療資源兩極化、醫療監督機制不全等原因導致的，這些問題已經成為影響社會和諧發展的重要因素。目前的醫改目標是縣域就診率達到90%，大病不出縣，但是實現起來難度也很大。因為醫生的時間是有限的，通過遠程醫療解決區域分布不均的期盼，也同樣會在醫生的時間花費上受到限制，所以核心的問題是優質的醫生資源不足。
自國家陸續出臺了各項醫改政策，基層首診、雙向轉診、分級診療、資源下沉等便成為了熱門話題。各地區也都積極響應，組建“醫聯體”。我們迫切需要建立一套智慧的醫療健康的平臺體系，使患者用較短的等療時間、支付基本的醫療費用，就可以享受安全、便利、優質的診療服務，從根本上解決“看病難、看病貴”的問題，真正做到“人人健康，健康人人”。
醫生資源在全世界范圍內都仍屬于稀缺資源，這種供求關系在一定程度上決定了病患“看病難”的問題，而我國醫療長期存在“重醫療，輕預防，重城市，輕農村，重三甲，輕社區衛生”的現象。從居民自身來看，過多依賴大型醫院，從醫院角度來看，這種過度依賴加重了就醫困難的問題，“一號難求”的現象頻發。解決基層醫療資源缺乏的核心就在于給基層醫療機構“賦能”，用人工智能給基層醫院“院士級看病的本事”。通俗來講，把一個院士的看病本事，放到一個筆記本電腦里，帶到基層醫院，這就是人工智能追求的境界和需要解決的實際問題。
精準醫療的實現需要人與技術的結合
以精準醫療為主的智慧型醫院是2015年在美國誕生的思路。智慧型醫院從醫療健康產業的整體角度，提出融入更多人工智慧和傳感技術等高科技，使醫療服務走向真正意義的智慧化，推動醫療事業的繁榮發展。利用人工智慧、大數據分析的融合和移動醫療等新技術，結合現代化醫院的管理流程，逐步形成智能化的全面醫療解決方案。智慧醫療開始走進我們尋常百姓的生活。
從概念上來講， 以基層醫療健康為出發點的智慧醫療包含了智慧醫院系統、區域衛生系統，以及家庭健康系統這三部分。從流程管理角度，基層醫療以如何讓病患可以便捷快速地預約掛號為起點。智慧醫院必須經過前沿科技應用對醫療機構信息化的全面創新的過程。從狹義上來說，智慧醫院可以是基于互聯網科技的醫院，在數字化醫院建設的基A上，創新性地將現代移動終端作為切入點，將移動互聯網特性充分應用到就醫流程中。
AI是讓人實現超越而不是制造超人
AI對醫療領域和產業的改造是具有顛覆性的，它不僅是一種技術創新，更是在生產力上為傳統醫療行業帶來變革。AI作為一種技術方法，大規模地用更智能的系統推動更好的決策，也是最近幾年才發生的事情。直到今天，由于我們解決了以前很多未能解決的問題，才將醫療AI推向了一個新的高度。除了提高醫生的工作效率外，AI還能作為輔助手段，提高診斷準確率，使精準醫療成為可能。
近年來，在醫學領域開始導入人工智能數字挖掘與機器學習的技術來篩選有效的醫療信息。
其中，“AI+醫學影像”就是關鍵性的一步。醫學影像天生適合互聯網+大數據+人工智能。從數量上講，超過80%的醫療數據來自醫學影像數據，優質、大量的數據積累、高性能計算環境和優化的深度學習方法，三者資源配齊，就會構建不斷提高的狀態模型，這正是人工智能的魅力所在。利用三者的關聯，可以大大提高醫學診療效率，并實現精準醫療。圖像智能識別更可以減輕醫生的工作量，這就很好地解決了基層優質醫生資源不足的問題。
醫學影像領域調查數據顯示，無論是在國內還是在國外，放射科醫師的數量增長速度遠不及影像數據的增長速度，也就是說醫師的數量遠達不到閱片的需求量。
就美國與中國對比來看，美國的人工影像閱片誤診人數為1200萬/年，而在中國則達到了5700萬/年。在中國，誤診率高且主要發生在基層，這也更好地說明，人口基數巨大的中國，醫學影像業務更需要人工智能技術的支持，以此來提升基層的診斷質量與效率。
數字科技推動基層醫療發展
總而言之，無論是對患者、醫師還是醫院而言，數字健康的運營平臺需要把智能、供應鏈、財務運營和人才管理有機整合起來。數字健康管理平臺不僅能夠讓患者更快速地完成健康檢查，還能獲得更精準的診斷建議與個性化治療方案。對醫師來說則削減了讀片時間，降低了誤診概率，根據人工智能的輔助診斷還能提高診斷質量。而對醫院來說，采用數字健康管理平臺不僅降低了醫院成本，還能夠建立一個多元數據庫，這是對分級診療和遠程診療的一大技術性幫助，讓醫院更好地響應國家政策，真正有效地做到“資源下沉”。
人工智能輔助醫療決策范文2
【關鍵詞】人工智能；未來教育；未來學校；創新變革；挑戰
【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A
【論文編號】1671-7384（2017）07-0012-03
近年來，世界各國高度重視人工智能技術的發展，相繼了相關研究報告。2016年10月，美國白宮了《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發展戰略計劃》兩份重要報告。2016年11月，英國政府《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》報告。2017年3月，國務院總理發表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業，“人工智能”首次被寫入政府工作報告。當前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫療健康、交通以及個人助理等多個領域，并展現出巨大的應用空間。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在教育領域發揮越來越大的作用[1]。
人工智能在教育中的典型應用主要集中在智能導師輔助個性化教與學、教育機器人等智能助手、居家學習的兒童伙伴、實時跟蹤與反饋的智能測評、教育數據的挖掘與智能化分析、學習分析與學習者數字肖像六大方向[1]，已經表現出巨大的應用潛力。學校作為教育活動的重要組織場所之一，人工智能將為學校的管理與教學帶來變革性的影響，主要表現在四大方面：維護校園安全、輔助教師教學、變革學習范式以及優化學校管理。
維護校園安全
校園安全是順利開展學校教育活動的基礎，也是教育改革和發展的基本保障?！秶抑虚L期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實維護教育系統和諧穩定，深入開展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創建活櫻為師生創造安定有序、和諧融洽、充滿活力的工作學習生活環境”[2]。計算機視覺與機器人技術的發展使得人工智能維護校園安全成為可能，其將在非法人員識別、消防安全預警、活動事故防護三個方面發揮重要作用。
1. 非法人員識別
部署保安機器人將是未來學校保證維護校園安全的重要措施之一。保安機器人能通過眼部的圖像采集設備采集進入校園人員的面部信息，識別當前人員身份，若未檢測到相關人員信息，系統則會通知學校的安保人員進行身份驗證、登記等工作。同時，位于校園各處的保安機器人還將實時監控是否有陌生人通過非正規途徑進入校園，檢測到相關行為之后，則會通知學校安保人員進行處理。此外，位于學校門口的保安機器人還將采集學生的面部信息，與信息庫中的學生信息相比對，確定學生身份，并記錄學生到校與離校時間，確保學生在校期間的安全。
2. 消防安全預警
未來學校的消防安全預警系統包含了感煙探測器、感溫探測器、火焰探測器、可燃氣體探測器等多種感應器，同時通過攝像設備實時采集圖像信息，分析畫面中是否出現明火、煙霧等現象。其綜合圖像分析與探測器感知，判斷是否有火災現象發生。此外，系統通過實時采集校園內人員的行為數據，與數據庫中消防安全危險行為做比對，分析是否有相關危險行為發生。若危險行為發生，則會通知學校安防人員。在火災發生時，擁有智能搜救技術的消防機器人將會代替人進入火災發生區，通過生命探測儀，自動感應、搜索、識別被困人員，將其救出火災發生區。消防機器人的部署很大程度上避免了人員進入火災發生區受到二次傷害現象的發生，其機動性超越了現有的消防安全系統，在很大程度上保證了校園內師生生命和財產安全。
3. 活動事故防護
目前，校園課間活動的傷害事故主要表現在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險游戲傷害等三個方面?；谌斯ぶ悄艿幕顒邮鹿史雷o系統通過校園內的攝像設備實時采集師生行為數據，通過與數據庫中活動事故危險行為模型相比對，分析判斷是否有危險行為發生。若相關行為發生，系統則會將相關危險行為發生的地點、類型等發送給學校的安防人員，提醒安防人員采取相應措施。
輔助教師教學
隨著圖像識別、語音識別、自然語言處理等技術的發展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領域，成為教師教學的得力助手。教育機器人和智能作業測評工具的出現大大減輕了教師的負擔，提高了教師教學的效率。
1. 輔助備課
備課是真實教學實踐的預演，是應用教師知識并發展教師知識的過程。其既是確保教學質量的條件，也是教師專業發展的途徑[3]，是教師教學的重要組成部分。備課機器人能夠通過語音識別記錄教師話語信息，利用自然語言處理技術分析整合教師話語信息，識別教師要求。備課機器人根據教師提供的教學目標、教學重難點、學生的基礎知識等，在相關學科的知識庫中進行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時，根據教案內容為教師提供課堂測試習題以及上課所需課件。教師只需要根據所教班級的學生特點與自己的教學習慣，對教案、測試習題以及課件稍作調整即可應用于教學。
2. 智能作業測評
自然語言處理技術的進步使得作業自動批改成為可能?？拼笥嶏w將“訊飛超腦”計劃的階段性研究成果“全學科閱卷”技術應用于考試，實現閱卷過程的數據化與自動化，在將教師從簡單重復的閱卷工作中解放出來的同時，完成對考試數據的采集[4]?；谌斯ぶ悄艿淖鳂I評測系統可對作文、閱讀等主觀題進行語義識別并提出修改意見，根據學生的作業結果為教師自動生成詳細的學情報告。智能作業評測技術的應用將有效分擔教師的教學壓力，顯著提高教學效率，教師能夠更多地專注于與學生互動、教學設計和專業發展。
3. 輔助課堂管理
在未來，教輔機器人將走進教室，輔助學生解決學習中遇到的難題。教輔機器人能夠識別學生身份，讀取學生當天所學課程信息以及學生在課堂的行為數據，為學生提供個性化解題方案奠定基礎。教輔機器人通過語音識別獲取學生問題信息，利用自然語言處理技術分析整合學生話語信息。然后，教輔機器人通過人臉識別采集學生的面部信息，綜合面部表情、姿態和語調通過情感計算技術分析目前學生的情緒狀態，綜合學生的情緒狀態和行為數據確定學生當前學習狀態。教輔機器人依托優秀教師授課資源庫，智能搜索相關答案，針對不同學習狀態的學生采取不用的解題風格。此外，教輔機器人將收集到的學生行為數據上傳到學生管理系統，輔助教師等進行學生的日常管理工作。
變革學習范式
學習范式是指特定時代的學習共同體所共有的學習理念、學習方式，并對學習者的學習態度、學習行為產生積極的引導作用，以促進學習的有效進行[5]。人工智能技術的發展使自適應學習系統真正地為教育所用，為學習所用，人工智能將使現有的學習范式走向自適應學習。
自適應學習系統在本質上是一類支持個別化學習的在線學習環境。它針對個體在學習過程中的差異性（因人、因時）而提供適合個體特征的學習支持，包括個性化的學習資源、學習過程和學習策略等[6]。基于人工智能的自適應學習系統將整合自適應內容、自適應評估和自適應序列三種工具。自適應內容通過分析學生對問題具體的回答，為學生提供個性化的內容反饋和學習資源推送。自適應序列利用一定的算法和預測性分析，基于學生的學習表現，持續收集數據。其中在數據收集階段，自適應序列會將學習目標、學習內容與學生互動集成起來，再由模型計算引擎對數據進行處理以備使用。自適應評估可根據學生回答問題的正確與否，及時改變和調整測評的標準。
優化學校管理
學校是教育的核心單元，高效的學校管理是學校開展各項工作并得以高效運行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來學校的管理工作更加高效，使學校更好地服務于教師的教學與學習者的學習。其將在考務管理、教師管理、學生管理三方面發揮重要作用。
1. 考務管理
在未來的學校中，監考機器人將代替監考人員進行考務工作，很大程度上節省學校考務管理方面的人力資源。監考機器人通過內置于眼部的攝像頭采集學生的面部信息，與數據庫中學生信息比對，確定學生身份，自動完成簽到。其通過內置于手臂端的金屬探測器，掃描學生全身，z測學生是否帶有作弊物品。監考機器人通過攝像頭、紅外感知等確定學生位置以及教室內的桌椅等位置，規劃行動路徑，分發和收集試卷。此外，監考機器人還將通過位于眼部的攝像頭實時采集學生行為數據，與數據庫中作弊行為實時對比分析，如果學生有作弊行為發生，則會立即制止，維護考場紀律。
2. 教師管理
教師管理是學校管理工作中的重要組成部分，教師評價則是教學管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評價提供了可能。基于人工智能的教師評價系統通過教室的攝像設備實時采集教師及學生的行為數據、表情數據，通過學生的穿戴設備采集其體征數據。系統經過對教師和學生的行為數據、情緒數據和體征數據的分析（如系統與學校的學科管理系統相連通，確定教師的教學內容是否與教學大綱要求相適應，重難點是否突出，所講述內容是否具有實用性；教師講授知識時，根據學生的行為、情緒和體征的反應確定教師所講授知識是否被學生理解；教師在講授內容和組織學習活動時，語言是否規范、清晰，態度是否親切和藹等），最終評定教師的教學效果，并生成可視化報告，輔助學校完成對教師教學效果的評估工作。此外，系統還將通過教室的攝像設備采集教師面部信息，識別教師身份，自動記錄教師的出勤情況，輔助學校的教師管理工作。
3. 學生管理
學生管理在學校管理中同樣發揮著重要作用?；谌斯ぶ悄艿膶W生管理系統可通過位于學校門口以及教室的攝像設備采集學生面部信息，識別學生身份，自動記錄學生的到校時間和離校時間，為學生的出勤考核提供數據支持。通過位于教室的攝像設備實時采集學生的行為數據，分析學生的課堂表現以及課余時間的同學之間的交流情況，為學生管理的班風、學風管理提供決策支持。同時，通過分析學生的學習成績、課堂表現、課下交流情況，判斷學生是否有異常行為（趨向），并及時反饋給學校管理者。此外，系統還將學生的在校情況，包括到校時間、離校時間、測試成績、作業完成情況等反饋給學生家長，家校協同完成學生管理工作。
讓機器在沒有人類教師的幫助下學習，讓機器像人類一樣感知和理解世界，使機器具有自我意識、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰[8]。除此之外，人工智能在教育領域中的應用目前還處于初級階段，在學校的管理與教學應用方面仍面臨著數據基礎薄弱、決策和推理機制適應難、缺乏專業應用人才等挑戰。
（作者單位：江蘇師范大學智慧教育學院）
參考文獻
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人工智能輔助醫療決策范文3
這大概是無數苦于發論文而不能的臨床醫生的夢想了。這個場景正在逐漸變為現實。
“很多時候，他們并不是寫不出論文，而是缺乏數據或者整理數據的時間。在國外，一線專家會有專門的科研助理團隊負責整理數據和完成患者隨訪，在中國，基本只有最頂尖的專家才會有這樣的助理；而且中國的醫生工作負荷大，大多數時間都在手g室、病房或門診，沒時間去整理數據。”
零氪科技（LinkDoc）的CTO羅立剛告訴記者，由于結構復雜、專業性強，將醫療行業的數據大規模轉化為機器可識別分析的數據，即結構化，一直是行業的難題。據美國臨床腫瘤學會（ASCO）統計，美國也僅有不到3%腫瘤患者的數據被結構化用于研究，剩下97%的數據都閑置在醫院信息系統（HIS）里或者病歷病案室中。作為一家專注于腫瘤大數據分析與應用的科技公司，通過承諾提供高質量的數據報告和產品，零氪和諸多醫院、科室合作，幫助他們處理脫敏后的病歷數據，使電子病歷信息轉化為科研級數據，并研發人工智能工具，實現了腫瘤大數據一站式解決方案的搭建。
從“人工”到人工智能
將HIS系統中的患者數據，人工錄入整理到數據庫軟件的標準化模板里，生成標準數據文件，再用SPSS、SAS等分析軟件對數據進行統計分析，這是臨床醫生做科研的傳統套路。其中生成標準數據文件的過程（也就是數據“人工結構化”），羅立剛算了筆賬：在美國，一位腫瘤患者，治療全過程數據的平均結構化成本是5000美元；在中國，差不多也要5000元人民幣。
“結構化是最關鍵的，也是很困難的一件事。” 羅立剛說。一開始，零氪用傳統方式收集數據，但很快就發現難以為繼?！叭斯や浫胍环蓦娮硬v平均要花2個小時來整理，正確率還只有40%左右?！倍屼浫肴藛T看懂平均50多頁的患者病歷，也需要投入大量的培訓成本。
之后，零氪對錄入的流程進行了“流水線式”的改進?！氨热缯f一份病歷中有五六頁是手術記錄的信息，那就分成一個獨立的部分，讓一個錄入員專門做手術記錄的數據結構化。這樣培訓的成本低，工作效率也高?！蓖ㄟ^分工，并引入了錄入規范智能提示、參考病歷自動推送、自動化質檢系統等輔助技術，病歷的錄入時間從2小時降到了17分鐘。
但人工錄入終歸“人力有時盡”，零氪又開始探索新的方式。 “第二代其實沒有用到很復雜的技術，主要是一個系統工程，但這為第三代系統積累了經驗。”
在數據采集上，零氪的大數據平臺開始直接接入醫院的HIS系統，減少中間環節。中國醫療機構的HIS系統廠家眾多，沒有統一標準，零氪的IT團隊就只能一個個機構去實施解決方案，但這是“磨刀不誤砍柴工”的事情?！拔覀儸F在70%的情況下都是這樣的，30%的在逐步實施。雖然過程中還會有一些問題，但我相信將來肯定都會打通?！?/p>
數據進入系統后，繼續分工的思路，從簡單的部分開始，數據結構化的工作逐漸由“機器輔助人工”變成了“機器取代人工”。我國醫療術語缺乏標準化和醫療信息的復雜性，是機器取代人工的障礙。但前期大量人工錄入的經驗積累，讓零氪的團隊熟悉了臨床醫生習慣的表述，明確了結構化點位基于的標準，形成了標準化的術語集，并開發了Fellow-X智能結構化系統。
“人工智能，有一大部分是通過機器學習完成了，給醫療數據處理帶來了很大的幫助?！绷_立剛介紹，數據被導入系統后，電子信息會自動解析、標準化錄入并進行質量校驗；紙本信息會被掃描成圖片格式然后由圖片識別技術（OCR）識別成文本信息。在引入了深度學習技術后，計算機在復雜場景下也能快速適配?！氨热缯f化療藥紫杉醇，醇字識別錯了，系統就會自動更正。目前我們95%的數據都能自動結構化，只剩下5%比較難的還需要人工?！比肆趧颖唤夥?，讓數據處理能力大幅提升，一份病歷的錄入時間縮短到只需要5分鐘。現在，零氪的腫瘤大數據平臺已有超過100萬的患者數據。
“IT的人做傳統行業，要對行業有敬畏感，不要總說要顛覆什么，而要多去走訪，多交流?！?零氪的大數據技術平臺是完全基于阿里云的SaaS云服務，合作醫療機構的原始數據保存在內網中，清洗、脫敏、結構化后傳輸到云上，醫生可以通過PC端或App進行訪問。一開始，零氪在三家合作的醫院試用新的系統，在不斷交流反饋后，羅立剛發現，IT概念上的數據庫和醫療行業的數據庫有很大的區別?！拔覀僆T的人說數據庫，是說Oracle、mysql，而醫療行業的人說的數據庫，是指從后臺的存儲到前臺的可視化分析的整個解決方案?！?/p>
現實的需求促進了許多系統新功能的產生。臨床醫生不擅長統計分析，平臺上便提供了描述性統計、組間比較、生存分析等可視化且便捷易用的適合腫瘤醫生的功能，并可以用App隨訪自己的病人，統計分析結果均使用開源的R實現，“讓大約80%的科研工作能在平臺上實現。”
羅立剛感慨： “人工智能和處理后的醫療大數據結合，會產生許多新的幫助?！笨梢詾獒t院和科室的管理決策提供數據，也可以輔助醫生的臨床治療?！盎颊邅砹?，了解情況后，系統可以將過往類似患者的情況做一個歸納呈現給醫生，輔助醫生做診斷?！?/p>
人工智能輔助醫療決策范文4
【關鍵字】人工智能；教育；進展
【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能，其長期目標是實現人類水平的人工智能。[1]從腦神經生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經網絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。
人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統、人工神經網絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經網絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。
一 專家系統
專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它使用人工智能技術，根據某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統的專門知識；綜合數據庫，用于存儲領域或問題的初始數據和推理過程中得到的中間數據或信息；推理機，用于記憶所采用的規則和控制策略的程序，使整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統的行為；接口，使用戶與專家系統進行對話。近幾十年來，專家系統迅速發展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。
目前，專家系統在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統的特點通常表現為計劃系統或診斷系統。計劃系統往前走，從一個給定系統狀態指向最終狀態。如計劃系統中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發一堂樣板課，而診斷系統是往后走，從一個給定系統陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發專家計劃系統支持教學系統開發（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統（ID Expert）。[6]
教學專家系統的任務是根據學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經開發和應用的教學專家系統有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統，我國一些大學開發的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統以及聾啞人語言訓練專家系統等。[7]
目前，在教育中，專家系統的開發和應用更多的集中于遠程教育，為現代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐?；趯＜蚁到y構造的智能化遠程教育系統具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統有智能決策專家系統、智能答疑專家系統、網絡教學資源專家系統、智能導學系統和智能網絡組卷系統等。
二 機器人學
機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發展經歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發展對人類的生活和社會都產生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業生產向教育、環境、社會服務、醫療等領域擴展。
機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續和長遠發展的角度，為本國培養機器人研發人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。
機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養學習者創新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。
三 機器學習
機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經生理學、邏輯學、模糊數學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經網絡的學習等，近年來，知識發現和數據挖掘是發展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]
隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]?；诎咐耐评恚╟ase-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經出現了基于CBR的圖形仿真教育系統，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數據挖掘和知識發現在生物醫學、金融管理、商業銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。
四 自然語言理解
自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據這些上下文知識和信息用信息發生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據輸入的文本產生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創造和使用自然語言是人類高度智能的表現，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]
自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發展，例如“希賽可”網絡智能英語學習系統，這個基于網絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統地將用自然語言進行的人機對話系統應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創新。[17]
五 人工神經網絡
人工神經網絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經元的某些基本功能的元件（即人工神經元），按各種不同的聯結方式組織起來的一個網絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經元是人工神經網絡的基本單元。[18]人工神經網絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網絡和多層（前饋）網絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。
人工神經網絡從模擬人類大腦神經網絡的結構和行為出發，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經網絡具有更大的發展潛能，目前已經開發和應用的人工神經網絡模型有30多種。人工神經網絡在教育中的應用大多是與教學專家系統相結合，以此來改進教學專家系統的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發問題具有更好的應對能力。人工神經網絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統兩個領域。[20]分布式人工智能系統一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統，Agent之間及Agent與環境之間進行并發活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統具有并行、分布、開放、協作和容錯等優點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統的局限性，因此獲得了廣泛的應用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統的智能性，創造良好的學習情境，并能激發學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網絡教學系統的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現對學習者的學習行為進行動態跟蹤，為學習者的網絡學習創造合作性的學習環境。在網絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發的教學Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。
綜上所述，科學技術的發展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經與多媒體技術、網絡技術、數據庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統的教學效果；與網絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統、機器人的集成，為專家系統和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現以及人工生命等[24]，這些發展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產生重要的影響。
技術發展不斷發揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現總是會掀起相應的研究熱潮, 引發對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發和利用。
參考文獻
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人工智能輔助醫療決策范文5
國際數據公司（IDC）的最新報告顯示，存儲收入持續上漲，這對于力求提高銷售額的存儲供應商們來說是個好消息。但由于分析引擎與數據存儲庫相競爭，期望以分析引擎渴望的速度獲取信息，存儲行業的產能有可能達到極限。
DataDirect Networks公司的產品營銷高級主管勞拉?謝潑德（Laura Shepard）說：“采用機器學習會很快給底層的數據訪問和管理基礎設施帶來負擔。機器學習的原型和第一代機器學習基礎設施通常建立在現有企業存儲的基礎上，或者搭建基礎設施的團隊決定用白盒服務器，同時結合開源、自主開發和商用的工具和應用軟件來自行搭建?！?/p>
因此，即使是最成功的機器學習計劃也經常會遇到規模方面的問題。一般而言，人工智能，可以整合的數據越多，得到的結果就越好。這促使機器學習項目越來越龐大。
出現這種情況后，我們看到第一代基礎設施開始不堪重負，出現規模擴展方面的失敗，比如無法讓用戶以所需的速度來訪問數據，無法擴大所處理的數據量以改進結果，無法在管理起來簡單或經濟高效的存儲環境下擴展數據存儲。x潑德表示，任何一個這樣的失敗都可能讓整個項目偏離正常軌道，因為如果你無法增加輸入，或無法更進一步增加網絡的深度，也就無法擴展輸出。
機會找上門
但一個人的挑戰是另一個人的機會。隨著人工智能和機器學習日益得到采用，它勢必會吸引越來越多渴望解決許多相關問題的初創公司。
IT Brand Pulse公司的高級分析師弗蘭克?貝里（Frank Berry）說：“管理數據中心基礎設施向來是個主動的過程，我們要走在業務需求的前頭。機器學習有望通過自動化來提升存儲性能、提高可用級別、提高效率（每個存儲單元需要更少的管理員）。”
Zadara Storage公司的營銷副總裁凱文?利布爾（Kevin Liebl）進一步闡述了這個主題。他認為，人工智能會大大提高數據存儲的自我管理性（想想自動駕駛的數據中心，就像自動駕駛的汽車那樣）。
利布爾說：“自動化將大大增加管理員可以管理的服務器數量，從如今同類中最多可管理VMware環境中的大約500臺服務器，增加到將來每個管理員可能管理20000臺服務器，到時候服務器完全由分析技術和自動化服務器管理軟件來監控和管理，這將使存儲和管理更容易、更省時、更高效?！?/p>
他補充道：“存儲是自動駕駛的數據中心的核心，因為所有的自動化都需要記錄各種活動，這些活動當然會生成數據。由于云計算、移動技術、物聯網、社交媒體和分析技術大行其道，將來生成的數據只會更龐大。這就是為什么總的數據存儲量會繼續每兩年翻一番。”
利布爾說：“人工智能對存儲行業的最大需求可能就在于需要存儲管理功能，好讓系統得以處理數據洪流?！?/p>
人工智能和機器學習的興起很可能會影響存儲行業，就像個人計算機當初重塑企業IT那樣。就像PC從個人生產力應用軟件發展到大規模企業數據庫和自動化項目一樣，人工智能和機器學習可能會從消費類功能演變成推動全球企業發展的全面的數據驅動項目。
Cloudian公司的首席執行官邁克爾?楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年內，許多公司會演變成人工智能輔助的組織。到時候，數據將支持合作，機器收集信息，學會幫助人們做出實時決策，以滿足客戶的要求?！?/p>
已經有這方面的例子了。亞馬遜等購物網站上的推薦引擎已經在使用這項技術。與之相仿，廣告投放系統會基于網站訪問量，更精準地投放廣告。Cloudian還使用了將廣告與每個司機和汽車相匹配的數字廣告牌。
楚說：“對于存儲行業來說，這意味著許多公司需要保留大量的非結構化數據來‘訓練’機器。一旦機器能自我學習，它們將收集并生成新的大量數據，這些數據需要存儲、智能化標記和分析?！?/p>
許多專家提到了自動駕駛汽車。值得一提的是，自動駕駛汽車使用大量的傳感器來“讀取”環境，然后與精確的地圖數據進行比較。
最后，再決定如何轉向、剎車和加速。這增加了存儲的復雜性。來自攝像頭和雷達等傳感器的數據以每秒幾十GB的速度進入。所有數據都要經過壓縮和處理。
攝像頭和雷達收集的汽車在路面上的數據與高清（HD）地圖數據進行比較。這是獲得準確車輛位置信息的一個重要部分。這些高清地圖堆疊在包括額外信息（比如車道標記、路緣和標志）的標準地圖數據的上面。所有這些會帶來幾十GB的額外存儲量，再乘以一輛車需要執行的動作數量，以及路上行駛的車輛數量，數據就會大得嚇人。
此外，每輛汽車都要記錄一些駕駛數據，并保存數天或數月，這取決于OEM和監管部門的要求。這很重要，因為即使這些數據上傳到云端，本地拷貝也幾乎肯定要保存起來。
相關的數據量僅僅是個開始，每輛車會生成數據，確保車輛安全、暢通行駛的系統也會生成數據。
各種人工智能和機器學習系統將訪問這些數據，才能將信息變成實用的智能。這意味著存儲系統會不斷演變，以便能夠以所需的速度存儲、移動和處理數據。
StorageIO Group的分析師格雷格?舒爾茨（Greg Schulz）表示：“人工智能還可能導致幾乎感覺不到有什么價值的現有數據擁有隱藏或未知的價值，只不過還沒有被利用起來。”
存儲方面的改進
人工智能不僅僅是一條單行道。不僅存儲需要解決如何能夠存儲更多的數據、更快地處理數據、更快地將數據饋送給分析引擎，存儲與人工智能之間還存在相互影響，即人工智能和機器學習將如何回報、如何改進存儲技術。
舒爾茨說：“存在這種場景，人工智能和其他支持算法的分析技術可以用來幫助管理數據、存儲，以及管理相關的數據基礎設施資源。這意味著不僅僅局限于基本的分析，以及傳統的基于策略的系統或軟件管理。”
他預計，人工智能和分析技術對于額外的CPU處理和內存會有更高的要求，另外還需要將數據轉換為信息的工具。
相關鏈接
人工智能（Artificial Intelligence），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等?？傊?，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。
IDC預測，到2018年，全球近1/3的行業領導者將被全面執行數字化轉型戰略的競爭對手顛覆?！叭斯ぶ悄?行業”有助于催生新的商業模式。如今，人工智能技術已經在醫療、工業、農業、金融、商業、教育、政府、公共安全等行業初露鋒芒。不同行業在人工智能的接受程度上存在差異。金融、零售、醫療和智慧城市這4個領域的人工智能技術的應用更為成熟。
人工智能輔助醫療決策范文6
一、我國醫藥制造企業數字化轉型發展現狀及問題
醫藥制造業是我國國民經濟的重要組成部分，在整個消費市場中有著舉足輕重的地位。進入21世紀以來，我國醫藥制造業發展迅速，目前已成為全球第二大醫藥市場，原料藥生產出口穩居世界第一。2007-2017年，我國醫藥制造業規模以上企業的主營業務收入從5967億元增長至28200億元，復合增長率達到16.8%，遠高于同期GDP增長率。不過，我國醫藥制造業創新能力弱、競爭能力不強等問題突出，產品仍“以仿為主”，創新藥欠缺，藥品質量和療效等都有待進一步提高。另外，隨著近幾年藥品“帶量采購”、“兩票制”等政策的實施，對藥企運營與成本控制提出更高要求和挑戰，再加上疫情沖擊，我國醫藥制造企業的收入和利潤收到較大影響，規模以上企業的主營業務收入近幾年一度出現下滑。在以上背景下，推動醫藥制造企業數字化轉型是推進我國藥企向創新型技術型轉型升級、提升自身競爭力的有效手段。當前，我國醫藥制造企業數字化與智能化水平還有較大提升空間，據統計，我國有超過一半的醫藥制造企業處于單點信息化、數字化覆蓋狀態，系統間集成度較低；另外，仍有26%的醫藥制造企業處于數字化起步階段。具體而言，我國醫藥制造企業數字化、信息化主要存在如下問題：第一是新藥研發能力普遍偏低，研發階段信息化支撐手段缺乏。當前醫藥研發需要強大的平臺及人工智能、大數據分析等手段支撐，我國醫藥企業特別是中小企業仍處于傳統醫藥研發階段，缺乏信息化手段及數據的支撐，導致藥物研發耗時耗力，且成功率低。第二是醫藥生產階段信息化及自動化大部分處于單點覆蓋階段，未形成端到端集成。一方面部分生產環節還未實現自動化，這在中成藥制造企業中較為常見，如藥材預處理、藥物提取、環境控制等環節，仍需要大量人工參與。另一方面，醫藥企業信息化與自動化大部分互相分離，生產過程中的數據沒有得到實時收集以用于研發、生產過程的控制及管理。第三是企業營銷流通、產業鏈協同等環節信息化水平普遍偏低。我國醫藥制造企業對藥品營銷渠道管理、營銷數據的實時跟蹤及數據分析能力普遍不足。同時，當前藥企普遍缺乏互聯網營銷及用戶服務類平臺，基于線上的創新發展觀念薄弱。另外，醫藥制造企業利用信息化平臺打通產業鏈上下游企業，實現上下游企業數據同步、資源及業務協同等方面還存在較大短板。
二、我國醫藥制造企業開展數字化轉型推進創新發展建議
基于我國醫藥制造企業數字化、自動化現狀及問題，為推進我國醫藥制造企業運營升級、產品及服務模式創新，提升行業在國際的綜合競爭力，企業應根據自身實際情況進一步提升研發、生產、營銷流通、用戶服務等環節智能化、數字化水平，同時推進企業各環節系統間集成及數據共享流通，最終實現智能化研發、智能化生產制造、智能化企業管理等全新生產運營模式的構建，具體建議如下。
（一）研發環節數字化
醫藥研發環節數字化是目前我國醫藥制造企業存在的最大短板，也是企業加強創新藥開發力度的關鍵一步。研發環節數字化建議從以下幾方面開展。一是企業內部要構建統一的研發基礎數據庫，如電子實驗記錄、儀器原始數據、化合物/生物樣品數據、生物活性數據庫等，實現研發過程中各類數據電子化、標準化，并實現基礎數據庫在企業內部的數據共享。二是完善企業級的研發信息管理系統實現研發流程集成。構建醫藥研發平臺，建立標準化的研發流程，基于研發平臺實現研發流程集成?；谘邪l平臺推進研發數據的整合和開發利用，實現對研發進程和研發質量的管理和控制，提高實驗效率，加快藥物研發進程。三是充分利用大數據、人工智能等新一代信息技術輔助研發創新。醫藥制造企業應和專注于大數據、人工智能的信息技術服務企業開展廣泛合作，共同探索人工智能、大數據等技術在藥物研發、臨床試驗過程中的應用，以降低研發成本、縮短研發周期。例如運用人工智能、大數據等技術在藥物研發、臨床試驗等階段進行大批量文本分析及預測、虛擬藥物篩選、病例分析及臨床匹配、晶型預測、發掘藥物新適應癥等工作，以提高藥物研發效率。
（二）生產環節數字化
醫藥生產環節應重點推進生產過程自動化、智能化水平，加強各環節智能化系統的整合，逐步形成貫穿整個生產過程的智能化、自動化控制體系。由于化藥、生物藥、中藥生產數字化基礎存在較大差異，建議企業在數字化轉型過程中，根據自身情況選擇具體方案。具體建議如下。一是中小企業首先提升藥品生產關鍵環節的自動化、智能化水平。推進智能裝備、智能傳感器等智能設備的普及，加強提取、濃縮、醇化、干燥、滅菌等關鍵環節自動化控制系統的部署，逐步實現各個環節工藝參數和質量控制參數（如溫度、流量、壓力、液位、質量、濃度等）的自動采集、監測、分析、集中顯示、報警和控制，簡化生產流程，減少人工干預。二是逐步形成貫穿全生產過程的智能化控制體系。在關鍵環節自動化系統部署基礎上，推進各環節自動化控制系統的整合，形成貫穿整個生產過程的智能化、自動化控制體系，強化生產制造各類參數數據匯聚與分析，實現信息和數據的快速、合理、準確傳遞與共享，全面提高生產制造過程信息化管理能力。三是完善企業生產類信息化系統建設及綜合集成。完善生產執行（MES）、環境監測、藥品質量監管、倉儲管理等生產信息化系統建設，實現生產自動化、智能化設備數據、物料、能耗等數據接入到生產信息化系統中，實現數據的實時監測及分析應用。推進生產信息化系統間集成及數據共享流通，形成集管控、優化、調度、執行和經營于一體的生產新模式。
（三）營銷流通及用戶服務環節數字化
營銷流通及用戶服務環節數字化是傳統醫藥制造企業較為欠缺環節，隨著“互聯網+”在醫藥及醫療領域的滲透，營銷流通及用戶服務環節數字化成為醫藥企業進行精準營銷、開展服務化轉型的關鍵。具體建議如下。一是搭建精準營銷平臺。醫藥制造企業應聯合醫藥流通企業打造面向基層醫療市場的數字化精準營銷平臺，重點探索醫藥產品精準營銷方式，提高資源投放有效性。一方面基于精準營銷平臺整合下游終端客戶資源，匯聚營銷數據和客戶數據，掌握藥品流向動態，對渠道終端（如醫院、藥店等）營銷數據進行實時動態管理以輔助差異化營銷科學決策制定、渠道優化、終端覆蓋等。另一方面基于新媒體環境，通過大數據分析手段分析醫生社交網絡、閱讀量和轉發量、醫學信息瀏覽記錄等線上數據，挖掘醫生使用偏好，實現有的放矢、精準營銷。二是打造線上線下融合的醫藥新零售、健康服務平臺。醫藥制造企業應探索建設B2B、B2C電子商務平臺或與大型醫藥電商平臺進行合作，實現營銷渠道下沉，推進線下線上全面融合。另外，有實力的醫藥制造企業可探索建設企業數字化服務平臺，并和線下醫院、體檢中心、理療中心、藥店等實體機構進行密切合作，將數字化服務平臺向線下機構及個人用戶延伸，基于平臺開展藥事個性化遠程咨詢、療效數字化評估、遠程審方、健康監測、健康管理等。同時基于平臺沉淀消費者疾病譜變化、健康需求和消費習慣等數據信息，開展C2M反向定制化研發生產。另外，醫藥制造企業應積極與數字化診療平臺、互聯網醫院等平臺類企業合作，聯合推出慢病管理、術后跟蹤等服務，包括在線診斷、藥品購買配送、用藥跟蹤等，形成“醫+藥”閉環，延伸大健康服務半徑，創新開展營銷模式。
（四）企業運營管理數字化
企業運營管理數字化是醫藥制造企業實現內部運營升級的重要手段，通常包括企業人財物的數字化綜合管理、企業數據匯聚及綜合分析、企業智能決策等。具體建議如下。一是推進企業運營管理數字化升級。針對中小企業，建議通過實地部署或采購SaaS服務等方式，推廣辦公自動化、企業資源管理、客戶關系管理、供應鏈管理等運營管理類信息系統的使用，加強企業管理精準管控能力。對于有實力的大型企業，建議推進運營管理類系統與藥品研發、生產制造、營銷流通、用戶服務等環節信息化系統的整合，實現研發、生產、營銷、用戶服務、企業運營管理相關流程及數據的融合貫通。二是提升企業大數據創新應用水平。建議有實力的醫藥制造企業打造企業數據，盤活企業全量數據，實現企業各環節數據的匯聚整合、提純加工、數據分析、數據應用服務等，形成基于大數據分析與反饋的工藝優化、流程優化、設備維護與事故風險預警、精準營銷及用戶服務能力，實現企業生產與運營管理的智能決策和深度優化。三是推動產業鏈上下游信息化協同。加強醫藥制造企業與上下游產業鏈企業的協作，通過系統整合、流程打通等推進上下游企業生產要素互通共享，逐步實現產業鏈互聯、平臺協同、要素融通，推動產業鏈企業生產和服務資源優化配置。
三、推進醫藥制造企業數字化轉型政策建議
