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人工智能在醫療方面的挑戰范文1
一、“區塊鏈+AI”行業概述：
1、“區塊鏈+AI”行業簡介
人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。
區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全?？梢哉f“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。
從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。
2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述
人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。
相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：
起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。
雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。
發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。
目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。
二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰
在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。
1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能
區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：
（1）提高數據安全性
區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。
此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。
（2）大量且豐富的數據支持
一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售?？煽啃詮姟⒖捎眯愿叩臄祿沟闷髽I生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。
當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。
（3）隱私保護
人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。
（4）能源消耗減少
采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。
（5）可信任度的提升
一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。
一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。
最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。
（6）更短的AI訓練時間
在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。
（7）開放公平性
區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。
而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。
2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰
“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：
（1）政策性風險
區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。
（2）技術融合的不確定性
作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。
（3）大規模的社會應用面臨挑戰
數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。
（4）不可控性
當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。
三、AI與區塊鏈結合的應用場景
結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：
（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合
相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。
（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合
利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。
（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合
相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。
（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合
當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。
（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展
首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。
四、“區塊鏈+AI”行業展望
人工智能在醫療方面的挑戰范文2
作為海泰優秀客戶的代表，北京市西城區衛生局信息處處長朱樹宏、北京大學人民醫院院長助理劉帆、紹興市人民醫院信息處處長鐘初雷、遼寧省中醫院書記羅智博、杭州蕭山區第一人民醫院信息中心主任盧有傳、濟寧醫學院附屬醫院信息中心主任張艷、北京阜外醫院管理集團信息中心主任許路明、河北省南皮縣人民醫院院長李思軍等分別在借助信息系統減少醫療差錯、集團醫院的醫療質量管理等方面進行了深入的交流與探討。會議期間丁寶芬教授、南京大學教授王崇峻也分別在電子病歷的研究重點和面臨挑戰、人工智能在醫療數據分析中的應用等方面為各位與會代表做了精彩的發言。
新的十年新的征程
海泰公司副總裁陸凱東在大會致辭時表示：“海泰公司從成立開始走過的這十年，是與客戶一起進步，夯實基礎的十年，取得了豐碩的成果。而2012年則是海泰第二個十年的開局之年，公司致力于在這個十年中為客戶提供更加全面的產品和更好的服務。公司目前在北京、上海、武漢、廣州，以及美國休斯敦設立了分公司，今年將發展到300名員工的規模，這樣的發展是巨大的和快速的。特別值得一提的是，在美國設立分公司意味著海泰將在全球為醫療衛生行業提供最好的技術和服務。同時，公司的職能機構也發生了變化，朝著專業化、分工明細化的方向發展。這些都為海泰在未來高速發展奠定了基礎。目前，海泰在全國擁有150家客戶，與政府的各級醫療主管部門也建立了非常有效的溝通，這都為海泰更好地服務于行業起到了關鍵作用。這是海泰的第二屆客戶大會，希望通過這個平臺與客戶和業內的專家們更好地交流和學習?！?/p>
作為海泰公司的重要合作伙伴，PHILIPS、ORACLE全程參加了會議的籌備和交流活動，并在會議上分別就《飛利浦醫療信息系統解決方案總攬》、《飛利浦重癥監護臨床信息解決方案》、《ORACLE醫療行業解決方案》等方面進行了精辟的闡述，同時也在展區上展示了本公司最新的產品和解決方案。會議期間海泰公司與PHILIPS正式簽署了戰略合作伙伴關系的相關文件，為今后的進一步深入合作打下了良好的基礎。
談到這次的合作，海泰公司常務副總裁呂亦華表示：“海泰公司的發展方向是堅定的朝‘深度’和‘廣度’出發?！疃取侵冈谂R床的專科、專病方面做得更加扎實；‘廣度’是要為區域醫療提供整體的解決方案。我們和PHILIPS的合作是建立在兩個公司的理念和做法非常一致的基礎上的。兩家公司都非常重視臨床業務的深入研究和探索，這是合作的根本。海泰在電子病歷系統以及平臺建設上有深入的研究，而PHILIPS則在床邊系統方面更有優勢?，F階段兩家公司將把產品、服務進行重新的整合，在臨床產品線上建立戰略合作伙伴關系，致力于在電子病歷支撐平臺的基礎之上給用戶提供更為深入和持久的服務。當然，雙方的合作也面臨著一些挑戰，大家對此都有非常清晰的認識，也進行了探討，相信會有辦法應對這樣的挑戰，比如：通過服務的整合，會對PHILIPS這樣一家外資公司在中國本土的服務能力帶來改變。兩家公司的合作對客戶來說是非?！畬嵒荨模軌蛟谂R床數據的收集和利用方面得到更大的幫助?！?/p>
技術為本立足臨床
此次大會上，海泰公司向大家展示了最新研究的系列產品，海泰公司副總裁、技術總監方軍武做了《海泰公司最新技術研究及新產品介紹》的重要演講，詳細闡述了海泰未來的發展思路，并就《海泰公司最新技術服務方案》進行了詳細介紹。方軍武表示：“過去的一年對于海泰的研發和運維隊伍來說是非常關鍵的一年，在這一年中，我們推出了海泰電子病歷的3.0版本，也依照衛生部頒布的政策法規完善了海泰的產品線。截至目前，海泰的產品達到了40多種，客戶達到了150多家。經過第一個十年的積淀和思考，海泰的經營思路和產品方向也有了轉變，改原來的產品驅動型為產品、服務、咨詢相結合的模式。也就是說海泰今后將在電子病歷系統、HIS系統等多個產品上給客戶帶來更多的服務與咨詢，與客戶共同發展。作出這樣的決策和調整是基于海泰十年來在行業中深刻的積淀和理解，公司深信已經具備了這方面的能力和水平，可以肩負這樣的責任?！?/p>
與會代表們都對海泰的最新研究成果給予了高度的評價與認可。嘉興市人民醫院的信息中心主任畢魯佳在接受記者采訪時對海泰的系統給予了充分認可：“海泰公司的電子病歷3.0版本有了非常大的進步，強調了事前提醒的概念。一旦醫生在工作中遺忘了某一個步驟，那么流程將無法繼續，這極大地保證了醫療質量，也提高了工作效率。”
“臨床信息化的發展方向有五個方面，即：臨床輔助診療手段豐富化、智能化；臨床資源接入渠道多元化，銜接緊密化；臨床數據利用深入化、專病化、?？苹换颊咴\療區域協同化；業務安全性，可配置化。海泰的業務仍將穩定發展，主要集中在三個方面：一是電子病歷，二是藥物試驗項目，三是區域醫療。在區域醫療方面，全科醫生服務平臺系統正式‘落地’，已經在北京市西城區進行試點工作。通過該項目的落地，標志著海泰在醫療信息化中打通了一級、二級、三級平臺，實現了診療平臺的全覆蓋，為今后實現區域協同奠定了基礎。在電子病歷系統方面，3.0版本已經正式頒布，目前有20多家用戶已經采用了這個版本。新版本極具創新性，從理念上來講，它是任務驅動型的系統，在海泰的幾次產品推廣會上都得到了業內專家的認可。與此同時，我們今年還對藥物試驗管理平臺進行了梳理。目前，衛生部對于藥物的試驗管理非常重視，一些標準正在制定當中，海泰也很榮幸地參與到了相關工作當中。在海泰關注的重點——臨床業務延伸方面，今年又推出了血液凈化系統。隨著‘血透’的普及，相關的系統一定會成為醫院關注的重點。”方軍武在演講中強調了海泰立足臨床的工作核心。
與此同時，結合醫院管理模式的發展和未來趨勢，海泰公司還在系統中強調閉環臨床業務方面的探索。方軍武說：“海泰公司服務的客戶很多，在交流當中我們積累了各種經驗，也接觸到了各種存在于醫院當中的問題，對于在臨床中如何實現閉環有了更明確的思路和做法，并希望與大家進行分享?！?/p>
修煉內功做“百年老店”
