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醫療人工智能技術范文1
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。
醫療人工智能技術范文2
國內人工智能產業鏈解構
基礎技術、人工智能技術和人工智能應用構成了人工智能產業鏈的三個核心環節，我們將主要從這三個方面對國內人工智能產業進行梳理，并對其中的人工智能應用進行重點解構。
人工智能的基礎技術主要依賴于大數據管理和云計算技術，經過近幾年的發展，國內大數據管理和云計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉變為大眾化服務的基礎平臺。而依據服務性質的不同，這些平臺主要集中于三個服務層面，即基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。基礎技術提供平臺為人工智能技術的實現和人工智能應用的落地提供基礎的后臺保障，也是一切人工智能技術和應用實現的前提。
對于許多中小型企業來說，SaaS 是采用先進技術的最好途徑，它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程序的需要；而 IaaS通過三種不同形態服務的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地開發應用程序和服務，縮短開發和測試周期；作為 SaaS 和 IaaS 中間服務的 PaaS 則為二者的實現提供了云環境中的應用基礎設施服務。
人工智能技術平臺
與基礎技術提供平臺不同，人工智能技術平臺主要專注于機器學習、模式識別和人機交互三項與人工智能應用密切相關的技術，所涉及的領域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學習、語言和圖像理解和遺傳編程等。
機器學習：通俗的說就是讓機器自己去學習，然后通過學習到的知識來指導進一步的判斷。我們用大量的標簽樣本數據來讓計算機進行運算并設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。這些學到的分類規則可以進行預測等活動，具體應用覆蓋了從通用人工智能應用到專用人工智能應用的大多數領域，如：計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、證券市場分析和DNA 測序等。
模式識別：模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特征來實現一定的目標。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應用。
人機交互：人機交互是一門研究系統與用戶之間交互關系的學問。系統可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統和軟件。在應用層面，它既包括人與系統的語音交互，也包含了人與機器人實體的物理交互。
而在國內，人工智能技術平臺在應用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術處理領域，其中的代表企業包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。
人工智能應用
人工智能應用涉及到專用應用和通用應用兩個方面，這也是機器學習、模式識別和人機交互這三項人工智能技術的落地實現形式。其中，專用領域的應用涵蓋了目前國內人工智能應用的大多數應用，包括各領域的人臉和語音識別以及服務型機器人等方面；而通用型則側重于金融、醫療、智能家居等領域的通用解決方案，目前國內人工智能應用正處于由專業應用向通用應用過度的發展階段。
（1）計算機視覺在國內計算機視覺領域，動靜態圖像識別和人臉識別是主要研究方向
圖像識別：是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。
人臉識別：是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
目前，由于動態檢測與識別的技術門檻限制，靜態圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領先位置，其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基于社交、搜索大數據整合的互聯網公司，也有三星中國技術研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統硬件與技術服務商；同時，類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術公司也在各自專業技術和識別準確率上取得了不錯的突破。
而在難度最大的動態視覺檢測領域，格靈深瞳、東方網力和 Video++ 等企業的著力點主要在企業和家庭安防，在一些常見的應用場景也與人臉識別技術聯動使用。
（2）語音/語義識別
語音識別的關鍵基于大量樣本數據的識別處理，因此，國內大多數語音識別技術商都在平臺化的方向上發力，希望通過不同平臺以及軟硬件方面的數據和技術積累不斷提高識別準確率。
在通用識別率上，各企業的成績基本維持在 95% 左右，真正的差異化在于對垂直領域的定制化開發。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑借著深厚的技術、數據積累占據在市場前列的位置，并且通過軟硬件服務的開發不斷進化著自身的服務能力；此外，在科大訊飛之后國內第二家語音識別公有云的云知聲在各項通用語音服務技術的提供上也占據著不小的市場空間。值得注意的是，不少機器人和通用硬件制造商在語音、語義的識別上也取得了不錯的進展，例如智臻智能推出的小 i 機器人的語義識別、圖靈機器人的個性化語音助手機器人和服務、被 Google 投資的出門問問的軟硬件服務。
（3）智能機器人
由于工業發展和智能化生活的需要，目前國內智能機器人行業的研發主要集中于家庭機器人、工業企業服務和智能助手三個方面其中，工業及企業服務類的機器人研發企業依托政策背景和市場需要處于較為發達的發展階段，代表性企業包括依托中科院沈陽自動化研究所的新松機器人、聚焦智能醫療領域的博實股份，以及大疆、優愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業生產和企業服務的智能機器人公司。在以上三個分類中，從事家庭機器人和智能助手的企業占據著絕大多數比例，涉及到的國內企業近 300 家。
（4）智能家居
與家庭機器人不同，智能家居和物聯企業的主要著力點在于智能設備和智能中控兩個方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統家電企業依托自身渠道、技術和配套產品優勢建立起了實體化智能家居產品生態. 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯網企業為代表的公司則通過各自平臺內的數據和終端資源提供不同的軟硬件服務。
值得關注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯、風向標科技、歐瑞博、物聯傳感和華為等技術解決方案商在通用硬件和技術、系統級解決方案上已成為諸多智能家居和物聯企業的合作伙伴。綜合來看，智能家居和物聯企業由于市場分類、技術種類和數據積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業之間的合作融合度較強。
（5）智能醫療
目前國內智能醫療領域的研究主要集中于醫療機器人、醫療解決方案和生命科學領域。由于起步較晚和技術門檻的限制，目前國內醫用機器人的研發水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業主要集中與手術機器人和康復機器人兩大領域，以新松機器人、博實股份、妙手機器人、和技創等企業為代表。
在醫療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫療機構的合作，為腦科學、疾病防治與醫療信息數據等領域提供智能解決方案。而在生命科學領域，研究的著眼點在以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領域。
綜合來看，國內人工智能產業鏈的基礎技術鏈條已經構建成熟，人工智能技術和應用則集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內人工智能領域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關技術的突破和應用場景升級兩個層面。
未來國內人工智能行業發展的五大趨勢
（1）機器學習與場景應用將迎來下一輪爆發
根據 Venture Scanner 的統計，截至 2015 年 9 月，全球人工智能領域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業務依次是：機器學習（應用類）、智能機器人、計算機視覺（研發類）、機器學習（研發類）和視頻內容識別等。
自 2009 年以來，人工智能已經吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間，人工智能領域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預計還會持續下去。而在 2015 年，全球人工智能領域的投資占到了年度總投資的 5%，盡管高于 2013 年的2% ，但相比其他競爭領域仍處于落后位置。
目前中國地區人工智能領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺（研發類）、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看，未來國內人工智能行業的資本將主要涌向機器學習與場景應用兩大方向。
（2）專用領域的智能化仍是發展核心
基于 GPU（圖形處理器）計算速度（每半年性能增加一倍）和基礎技術平臺的飛速發展，企業對于人工智能神經網絡的構建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各領域技術和算法的復雜性，未來 20 年內人工智能的應用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領域。
通過上述產業鏈環節構成和投資分類可以看出，優勢企業的核心競爭力主要集中于特定領域的專用技術研發；其中，計算機視覺和語音識別領域的研發和應用已處于國際一流水平，專業應用機器人的研發也有望近 10 年內迎來突破性發展?？梢灶A見的是，在由專業領域向通用領域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向將會成為人工智能通用應用最大的兩個突破口。
（3）產業分工日漸明晰，企業合作大于競爭
隨著專用領域應用開發的成熟和差異化技術門檻的存在，國內人工智能產業將逐漸分化為底層基礎構建、通用場景應用和專用應用研發三個方向。
在底層基礎構建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業依托自身數據、算法、技術和服務器優勢為行業鏈條的各公司提供基礎資源支持的同時，也會將自身優勢轉化為通用和專業應用領域的研究，從而形成自身生態內的人工智能產業鏈閉環。
在通用場景應用方面，以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領域提供通用解決方案。而在專用應用研發方面則集中了大部分硬件和創業企業，這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智能家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface 和優必選這類的差異化應用提供商。
總的來說，由通用領域向專業領域的進化離不開產業鏈條各核心環節企業的相互配合，專用領域的競爭盡管存在，但各分工層級間的協作互通已成為多數企業的共識。
（4）系統級開源將成為常態
任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領域交叉，任何一家企業都無法做到在封閉環境內取得階段性突破的可能。可以看到的趨勢是，Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業都先后開放了自身的人工智能系統。
需要明確的一點是，開源并不代表核心技術和算法的完全出讓，底層系統的開源將會讓更多企業從不同維度參與到人工智能相關領域的研發，這為行業層面新產品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規范化的共生平臺。于開放企業而言，這也確保了它們與行業最新前沿技術的同步。
（5）算法突破將拉開競爭差距
作為人工智能實現的核心，算法將成為未來國內人工智能行業最大的競爭門檻。以 Google 為例，Google 旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進，以完成由關鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創新。
在未來競爭的重點機器學習領域，監督學習、非監督學習和增強學習三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業在圖像識別和計算機視覺領域取得了突破性進展和國際一線的技術水平。
但就目前國內人工智能算法的總體發展而言，工程學算法雖已取得階段性突破，但基于認知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。
總的來看，雖然基礎技術的成熟帶來了存儲容量和機器學習等人工智能技術的提升，但由于現階段運算能力以及大規模 CPU 和GPU 并行解決方案的局限，目前國內人工智能的發展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。
雖然專用化領域的場景應用仍是目前研發和投資的核心，但隨著技術、數據的積累演化以及超算平臺的應用，由專用化領域的場景應用向語音、視覺等領域的通用化解決方案應該在未來 20 年內成為發展的主流。
醫療人工智能技術范文3
這是一個怎樣的時代？放在五六十年代，人們會說這是個革命的時代；放在二十世紀，人們會說這是一個創新的時代；而放在二十一世紀的今天，人們會說這是一個AI時代。
那么到底什么是AI呢？簡單來說，就是人工智能技術。這項技術涉及的領域非常廣泛，軍事、醫療、學習、生活、科技等等。它由于非常智能化而聞名，顧名思義就是以最少的人工進行高效率的操作。它能代替人們做很多的事情，雖然它不具有人腦與意識，但是它的思維可以和人類處理的非常相似。
AI人工智能技術內核就是程序。每一個AI人工智能技術，都是由成千上萬的程序組成的。它們會先前學習很多的事物，以便在后期處理事件時，能以最快的速度進行識別。就拿世界著名的圍棋人工智能大賽來講，世界著名的圍棋手最后以3:1的形式敗給了人工智能阿爾法狗。其實并不例外，因為在此之前，阿發法狗已經下了上億盤棋，試問你再厲害怎么能下的過機器？
這是人類發展中里程碑式的成就。但事物都具有兩面性，處理得好，可以造福人類；處理不好，則會危害人類。
……
醫療人工智能技術范文4
記者的一位朋友，從小受過專業圍棋的訓練，長大后又從事過很長一段時間程序員的工作，對于圍棋的奧妙深有體會，因此在李世石與AlphaGo的人機大戰開始前，他曾拍著胸脯說，對戰的結果一定是5∶0，人類輕松獲勝?？墒鞘虑榈慕Y果呢？事與愿違。通過此事，記者的這位朋友對于人工智能（AI）有了更新的認識。
不可否認，人工智能給人們帶來了無窮無盡的想象空間。人工智能到底能給人類社會的發展帶來多大影響？人們的工作和生活是否將從此產生質的飛躍？現在人工智能技術的發展到底進入到什么樣的階段？11月1日―2日，一年一度的C&C用戶論壇暨iEXPO 2016在日本東京舉行。我們或許能從這次大會一窺人工智能領域的新動向。
NEC主辦的C&C用戶論壇暨iEXPO大會今年已經是第20屆，“Orchestrating a brighter world”（協同創造更美好的世界）成了本屆大會最響亮的口號。NEC希望借助在人工智能和物聯網（IoT）方面的諸多技術和產品創新，更好地肩負起構建安心、安全、高效、公平社會的責任。
改變已經發生
“人工智能市場的增長已經超出了人們的想象?！盢EC全球總裁兼首席執行官新野隆在大會的主旨演講中開宗明義，“人口增長帶來的巨大壓力，新型城鎮化發展引發的各類社會問題，人與人、人與物之間廣泛而復雜的連接……為了更好地解決這些問題，我們必須更充分、有效地利用ICT的創新?！?/p>
人類社會正面臨一場新的數字化革命，而云計算、人工智能、可視化、大數據、安全、物聯網等技術將成為支撐這一變革的技術驅動力。作為一個傳統的ICT廠商，NEC將如何應對這一變革，揚長避短？NEC中國總代表兼日電（中國）有限公司總裁吉田直樹表示：“我們的優勢主要體現在具有很強的綜合實力，憑借深厚的技術積淀，以及長年服務大型企業級客戶累積的經驗，可以為行業用戶提供全面的針對其應用需求量身訂制的解決方案。”
新野隆特別強調了NEC的三大技術優勢――人工智能、連接性、網絡安全。NEC在這些技術領域的許多創新之作都可以在本次大會的展示區看到。據NEC的工作人員介紹，往屆大會的展示區通常是按技術和解決方案的類別來劃分，而今年有了很大的改變，以助力數字化變革為核心，突破了技術間的界限，以藍色、紅色和綠色三種顏色來劃分展區：藍色代表“AI和IoT引發的數字化革命”，主要展示NEC在AI和IoT領域的最新技術成果；紅色代表“加快數字化變革的先進技術”，主要包括大數據、網絡安全、SDN和云平臺；綠色代表“利用AI和IoT加速構建更美好的世界”，主要展示NEC的AI和IoT在制造、流通、通信、醫療、市場營銷、安全、智慧城市等領域的成功應用。
在展區中，讓記者印象最深刻的還是NEC在網絡空間安全方面的技術創新和應用。人臉識別可以說是NEC最擅長的一項技術，不僅識別速度快，而且準確率極高，已經在機場、海關，以及涉及公共安全的很多應用場合得到了廣泛部署。在人臉識別技術展臺前，記者做了一次親身體驗。負責演示的技術人員現場用平板電腦給記者拍攝了一張照片，并上傳到后臺的數據庫中，然后記者走到攝像頭前，NEC的人臉識別系統幾乎是瞬間就認出了記者。
其實，人臉識別在今天來看已經不是什么新鮮事，許多中國廠商也在這方面有所建樹。“在人臉識別方面，我們會將其他廠商不做或做不到，但又是NEC所擅長的技術和解決方案帶入中國市場，凸顯自身的差異化競爭優勢。”吉田直樹介紹說，“我剛剛參加了在北京舉行的2016中國國際社會公共安全產品博覽會，目的是進一步了解中國客戶的需求，以及中國同類廠商的動態。雖然很多廠商都可以提供針對特定個體的人臉識別解決方案，但是目前在數百人中快速找到特定的人還是一個難題，而這正是NEC的強項?！?/p>
NEC還將人工智能技術用于網絡安全領域，探測未知的網絡安全威脅。NEC的自主學習型系統異常監測技術，可以在攻擊發生后到產生實際危害前的這一時間段內，及時發現系統異常并報警，從而盡量避免造成實際的安全損害。NEC已經將這套融入了人工智能的系統異常監測技術用于公司內部的16萬臺設備上，更好地保證了公司業務的正常運行。
人工智能在行動
在本次大會上，記者還看到NEC將人工智能用于健康和醫療、物流，以及智能工廠等諸多領域。比如，NEC將人工智能與可穿戴設備相結合，用于工廠的設備管理、業務流程控制，以及遠程監控等，可以及時發現生產中的問題，持續提升生產效率。在物流行業，即使是一個新手，他只要通過一副智能眼鏡和一塊智能手表，就可以根據貨運單的要求，準確找到貨物存放的貨架，然后將貨物運送到指定的地點。這同樣得益于NEC的人工智能技術與可穿戴設備相結合的解決方案。
其實，早在半個多世紀前，NEC就已經開始在可視化、分析、控制等領域展開了研究，尤其是在聲音和圖像識別、語義解析、機器學習、風險預測、控制和優化等方面取得了非常多的成果，并廣泛應用于多個商業場景。這為今天NEC構建先進的人工智能技術群奠定了堅實的基礎。在可視化、分析、控制和引導三大領域，NEC擁有多項世界領先或唯一的技術創新成果。
舉例來說，在人工智能方面，應用了NEC世界最高精度的面部識別技術的出入境系統、可以察覺因肉眼無法發現的微小狀態變化導致故障的飛機故障預警系統、基于機器學習技術的可精確預測訂貨需求的零售訂貨系統等，已經廣泛應用于創造安心、安全環境的公共安全領域、大型社會基礎設施的監控、強化企業營銷、提升業務效率等方面。NEC希望通過人與人工智能技術的協調，最終實現生活的智慧化。
就在本次大會召開前，NEC剛剛了幾款人工智能和物聯網解決方案。NEC the WISE NeoFace Watch Image Data Mining可以快速對圖像數據進行分析。據稱這是目前世界上最快速、準確率最高的人臉識別解決方案。另外，像Auto Responses Solution可以更加準確地理解文本文件中上下文的意思。NEC the WISE IoT Platform提供了一個驗證平臺，讓那些有關物聯網應用方面的創意可以更快速地轉化為商業化的產品。新野隆介紹說，NEC還與大阪大學、東京大學等高校合作開發用于人工智能方面的低功耗智能芯片等。NEC與通用集團合作推出的IoT方案已經在某些領域付諸實施。
上文提及的NEC最新推出的產品名前面都有“NEC the WISE”的字樣，其實這是NEC今年正式的人工智能技術群的統一品牌名稱。在本次大會的現場，“NEC the WISE”的標志無處不在。NEC the WISE表明，NEC將協調人與AI技術，為創造安心、安全、高效、公平的社會做出貢獻。
人工智能的核心之一是數據。人工智能技術的應用必須與大數據有機地結合一起。吉田直樹表示：“收集數據只是第一步，更重要地是如何對數據進行有效的分析和預測。從技術的角度講，人工智能的推進要從兩方面入手，一是基礎技術研究，二是與實際應用相結合研發出針對不同行業和應用場景的解決方案。NEC在全球各地的研究院將主要精力放在人工智能基礎技術研究方面。NEC與各國當地的合作伙伴，以及各行業的用戶協作，共同開發適合不同行業需求的人工智能解決方案?！?/p>
NEC the WISE所代表的人工智能產品是NEC物聯網整體解決方案的一部分，它還要與其他相關軟硬件，以及行業應用需求緊密結合。未來，NEC會把物聯網作為一個獨立業務計算收入。
本次大會傳遞的信息十分明確：NEC將積極推進人工智能技術的開發與應用，并以大數據、物聯網、安全、云計算等為核心，提供創新的解決方案，支持企業的數字化變革。本次大會也可以看作是NEC全面向人工智能和物聯網領域進軍的誓師大會。它為NEC未來十年甚至更長遠的發展定下了基調――協同創造更加美好的世界。
差異化和本地化是關鍵
數字化轉型、人工智能、物聯網等都是當下最熱門的話題，也是所有ICT廠商共同關注的焦點。對于NEC來說，挑戰在于如何做出差異化，如何在中國市場上更好地實現本地化發展。
吉田直樹講述了NEC的原則：第一，人無我有，做別人沒有的技術和產品，比如在大數據方面，很多廠商都可以做大數據的收集和處理，那么NEC就把重點放在大數據的分析和預測上；第二，在注重自主創新的基礎上，加強同合作伙伴之間的協作創新，比如NEC與農業有機栽培方面的專業公司合作，利用ICT的創新改進西紅柿的栽培，推而廣之，就是將NEC在構建大型基礎設施方面的經驗與特定行業或應用領域專業公司的技術特長相結合，取長補短，實現理想的經濟效益和社會效益。
結合NEC在中國的業務發展，上面的兩條原則具體體現為，根據中國用戶和市場的實際情況，選擇最適合的合作和發展模式，提供差異化的產品和解決方案，尋找屬于NEC的藍海市場。
根據中國的具體情況，NEC將當前的發展重點放在了安全、流通和零售，以及智慧城市等領域。安全包括與政府相關的公共安全，以及企業內部的安全兩個方面。NEC的策略是，積極與本地的伙伴合作，在一些自己擁有優勢的細分安全領域進行投入。NEC在流通和零售行業的業務前景十分廣闊。隨著電子商務的快速發展，物流可能是一個新的瓶頸。NEC有針對物流行業的融入了人工智能和物聯網技術的解決方案。另外，在便利店的管理方面，NEC也有先進的解決方案，比如很多便利用店的POS機就是NEC的產品。POS機是信息匯聚的一個源頭，以后針對POS機的數據進行智能分析也是NEC的強項。
醫療人工智能技術范文5
關鍵詞：智能Agent；人工智能；中醫診療；醫案
中圖分類號：R2-03 文獻標識碼：A 文章編號：1673-7717(2009)05-0965-03
人工智能(arificiM intelligence，AI)是當前科學技術發展中的一門前沿科學。1956年，人工智能作為新興學科被正式提出。利用人工智能技術取得的成就已經引起人們能高度關注，有人把它與空間技術、原子能技術一起譽為20世紀的三大科學技術成就。
有學者認為人工智能是繼3次工業革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延長了人手的功能，把人從繁重的體力勞動中解脫出來，而人工智能則是延伸了人腦能功能。實現腦力勞動的自動化。人工智能技術在研究中取得了許多重要的成果，在機器人、自然語言理解、專家系統、圖像識別、地質勘探、石油化工、軍事、醫療診斷等領域應用十分廣泛。
作為人工智能的關鍵技術成分，智能Agent技術經過十幾年的理論建模，目前已開始初級應用。許多IT企業，如：微軟、IBM、Oracle等都對Agent的開發投入了極大的熱情，這在一定程度反映了Agent技術的廣闊前景。本文搞針對智能Agent技術的起源、發展和未來前景進行初步闡述和探討。
1 Agent概述
1.1 Agent的定義 目前學術界尚無一個公認的對Agent的定義，在國內多將其譯為智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是滿足特定設計需求的計算機(硬件或軟件)系統，它位于特定的環境當中。具有高度的靈活性和自治性?！?。這是Agent目前普遍被人們認可的定義。
1.2 Agent的特性 學術界通常認為Agent具有以下一些的特性。
自主性：Agent具有屬于自身的計算資源和局部對自身行為控制的機制，能在無外界直接操縱的情況下，根據其內部狀態和感知到的環境信息，決定控制自身的行為。
智能性：Agent能夠從用戶瀏覽的網頁中提取出網頁特征或鏈接信息，與知識庫中的信息進行比較，將最接近的知識應用到該網頁上，自動將網頁中的信息抽取出來并反饋給用戶，能夠根據用戶查詢信息的行為進行判斷和分析，以提高查詢準確度。
適應性：智能Agent能夠從用戶日常的查詢、瀏覽等行為中學習用戶的興趣點，推理用戶的需求，為每個用戶建立，個性化的用戶框架，根據用戶反饋對獲取的知識和用戶框架進行修正，以適應用戶興趣點的變化。
協作性：Agent可以通過某種Agent協作語言與其它Agent進行多種形式的交互，有效地與其它Agent協作工作，可以共享交流信息，實現協作式的信息查詢，提高了信息查詢的效率。
移動性：Agent能夠在互聯網上跨平臺漫游，以幫助用戶搜集信息，它的狀態和行為都具有連續性。
安全性：Agent能夠主動避免惡意的Agent對計算機環境造成破壞。
由于Agent技術具有以上諸多特性，這就決定了其在其它領域中的應用具有廣闊的探索空間。醫者作為診療過程中的主體，其認知具有經驗性、靈活性、自主性、協作性等諸多特點，由此可見，Agent技術在這一方面也具有相似甚至相同的特征。在針對醫者認知過程的研究中，智能Agent技術是否可以充當記錄、模擬甚至傳播的載體，都是值得研究者們共同探討的課題。
2 智能Agent在醫療活動中應用可能具有廣闊的前景
2.1 智能Agent信息檢索系統將是醫生獲取知識的得力助手筆者認為，隨著智能技術的發展，未來應用于醫療活動中的智能Agent，將能夠根據醫生的個人需要提供動態、實用、指導性強的醫學信息。近年來，互聯網得到了迅速的發展和廣泛的應用，網絡已經成為現代人獲取信息和知識的重要途徑。網上信息資源日益膨脹，搜索引擎只是初步解決了如何索引和查詢Intemet浩瀚無垠、零亂分散的信息資源的技術難題。相對于用戶希望的“花最少的時間能得到最相關的查詢結果”的愿望來看，還存在很大的差距。因此對專業領域定的用戶群提供專業的、量身定造的信息服務，使用戶在盡可能短的時間內有效的找到最需要的信息內容是大家普遍關注的一個問題。在醫學領域，我們面臨著同樣的尷尬：醫學領域是一個時效性、交流性極強的學科范疇，往往在短時間內，臨床工作者、科研人員就需要及時、準確的對應信息。網絡資源雖具有紙介質媒體無法匹敵的信息資源，但分散、冗長的信息交錯混雜，為科研工作增添了無謂的負擔。缺乏專業、針對性強、靈敏的搜索引擎是科研人員亟需解決的問題。
目前，信息技術和網絡技術已經在科研和醫療方面得以不同程度的應用。在科研方面，世界各國建立起了大量的醫學、藥物數據庫為研究者提供信息服務，如包含9000余種美國處方和非處方藥物信息的“藥物信息庫”，癌癥數據庫Cancerlit，有關艾滋病臨床、藥物研制及文獻的AIDSDatabases，向醫患人員提供的臨床實驗信息數據庫Clinical-Trials.gov，包括健康指南、評價和消費者指南信息的全文數據庫HSTAT，補充和替代醫學資源NCCAM Resource，醫學文獻檢索系統Medline等醫學信息數據網絡資源，諸如此類的網絡資源極大的方便了醫學科研工作者。在醫療方面，許多世界發達國家都在斥巨資、投入大量人力物力建設國家衛生信息系統，英國的衛生服務信息系統、美國的衛生服務信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的電子健康系統(e－Health)和澳大利亞的電子健康網絡(Health Online)，各種已經應用的醫院管理信息系統HIS、RIS、和PACS等，信息技術已經在醫療管理方面發生了深刻的變化。
我國衛生信息化建設起步較晚，醫院層次的電子病歷研究探索剛剛起步，與真正的信息化、網絡化還存在較大的差距，中醫藥方面的網絡資源包括中醫藥文獻數據庫檢索系統、中國中草藥大典、中藥基本信息數據庫、醫學數據庫大全、名老中醫、中華藥膳等，但由于中醫藥理論的自然哲學特點，信息化僅僅實現了文字的超文本化和圖片的數字化。
有學者指出，基于智能Agent的個性化信息檢索系統是一個具有個性化智能化的多Agent信息檢索系統，它以用戶為中心，挖掘用戶的真實意圖進行WWW搜索。
2.2 多Agent是學術交流的平臺 由于Agent具有協作性
的特點，可以與多個Agent進行協調合作，共同完成復雜問題的求解，而傳統的醫學學術交流和解決疑難問題時，多采用專家會診討論的方式進行。因此，二者在問題解決模式上具有相通之處，甚至，Agent技術可以實現控制和協調遠程醫療系統中的信息共享和交流，在醫療活動及醫療信息資源的廣度和深度上實現系統的整合。
與傳統模式相比，Agent技術為領域專家，提供了更廣闊、更專業的智能信息平臺，真正實現了跨地區、跨醫療單位的綜合問題求解及疑難醫學問題探討，對于醫療資源的進一步共享，公平分布，甚至學術交流提供了更為廣闊的空間。
3 中醫診療智能化的探索
在過去幾十年中，利用人工智能技術探討中醫診療過程已經取得了一部分成果。自1979年關幼波肝炎診治系統的出現，為中醫診療與人工智能技術的結合揭開了嶄新的一頁。隨后，陸續出現了一些旨在快速有效解決問題的醫療專家系統，但這些專家系統更注重專家診療經驗與智能技術的結合，對于醫者的認知在診療中的決策作用尚未進行深入探討和挖掘。隨著人工智能技術的發展，有學者嘗試運用人工神經元網絡的方法，在中醫領域建造了第二代專家系統的外殼。發揮神經元網絡的特點彌補了知識獲取和深層知識推理的不足。這些研究成果雖然并未在醫療活動中得到廣泛的推廣和使用，但在中醫診療智能化研究進程中有著不可磨滅的貢獻。
在未來的智能Agent中醫診療平臺中，作為一種理想，是要做到人與計算機之間形成同伴關系，即關鍵之處、需要經驗知識之處必須靠人，至于可以形式化的處理的地方則靠計算機，兩者密切結合，使得在求解問題的過程中，甚至難以判斷所使用的知識究竟是來自計算機的還是來自人的。這個理想將徹底改變人隨機器運行方式進行思考的被動局面。筆者認為，如何建立更適合醫生診療操作、群體交流和能激發醫者靈感涌現的智能Agent平臺，一方面有賴于智能技術的不斷發展，另一方面，醫案不妨作為理論研究模型構筑的切入點。
清代醫家周學海認為：“宋以后醫書，唯醫案最好看，不似注釋古書之多穿鑿也。每部醫案中，必有一生最得力處，潛心研究，最能汲取眾家之所長?！爆F代名醫惲鐵樵所云：“我國汗牛充棟之醫書，其真實價值不在議論而在方藥，議論多空談，藥效乃事實，故造刻醫案乃現在切要之圖?！蓖ㄟ^對醫案的學習和研究，了解中醫各名家的學術思想和臨床辨證論治的特色，并對其進行歸納和總結上升為共性的診療規律，以便于更好的為臨床服務。
然而，醫案方面的書籍眾多，這為臨床工作者在面臨疑難問題求解是造成了很大的困難，傳統方式的研讀多是從名家醫案入手，從中獲得寶貴的診療經驗，在臨床上實踐，根據病人病情的變化用心思索，調整治療方案。經過不斷的學習、實踐和思索，實現經驗積累，同時也在診療過程也是形成新的醫案資料的過程。用計算機和專家系統整理古籍醫案工作已經開展了多年，在取得成果的同時，也存在錯檢、漏檢、統計結果呆板，功能不全等問題。如何能從醫案人手，發揮計算機技術在醫案整理中數據完整，記憶準確的長處；發揮智能Agent技術在構建人機界面時對診療思維的啟發性和使用的便捷性；發揮醫者在診療過程的主動性。有待于進一步探索。
醫療人工智能技術范文6
歐美發達國家也紛紛推出人工智能計劃:如歐盟“人腦工程項目”、美國“大腦研究計劃”等。人工智能競爭為何這般白熱化？因為：人工智能是開啟未來智能世界的密鑰，是未來科技發展的戰略制高點！誰掌握人工智能，誰就將成為未來核心技術的掌控者！
人工智能是我國科技實現彎道超車的難得機遇。目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后。近年中國科技界開始向人工智能—世界科技之巔發起沖擊，如百度引進全世界人工智能泰斗級人物、前“谷歌大腦之父”吳恩達全面負責“百度大腦”計劃；科大訊飛啟動“訊飛超腦計劃”；復旦大學聯合十幾所高校院所，成立“腦科學協同創新中心”。
業內人士認為如果我國在國家層面加快推進人工智能發展，完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，實現人工智能技術“彎道超車”，搶占人工智能產業制高點。
當今三個有代表性的“人工大腦”：1、“谷歌大腦”：谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程，谷歌的人工神經網絡通過觀看一周YouTube視頻，能自主學會識別哪些是關于貓的內容；2、IBM人腦模擬芯片，該芯片能夠模仿人腦的運作模式，擅長進行模式識別，在認知計算方面遠遠超過傳統計算架構；3、“百度大腦”，利用計算機技術模擬人腦，已經可以做到2-3歲孩子的智力水平。
當今人工智能研究熱與三大技術突破直接相關。人工智能研究是企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以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等?？偟膩碚f，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。當今人工智能研究熱與三大技術的重大突破直接相關：1、深度學習—核心算法的突破；2、神經元芯片—計算能力的突破；3、大數據—龐大的計算資源。
人工智能將引發產業結構的深刻變革，人工智能可以在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等領域得到廣泛應用，催生新的業態和商業模式；人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車等新興產業的飛躍式發展，成為新一輪工業革命的推動器。目前倍受追捧的工業4.0、智能家居、無人駕駛、智能安防、智能醫療等發展方向，所代表的無一不是“人工智能+應用場景”發展的最終形態。
投資建議：我們從認知智能、感知智能和智能化場景改造三個維度尋找受益標的：
1、能夠有實力進軍認知智能領域的公司在全球范圍內都寥寥無幾，這一領域具有極深護城河和最廣闊的應用前景，科大訊飛是A股絕對的龍頭；
2、感知智能領域的人臉識別應用有望成為互聯網金融的基礎設施，我們首推在這一領域已經有深遠布局的佳都科技、漢王科技；
3、汽車、工廠、家庭等智能化場景改造是目前進度最快的方向，我們首推在工業4.0領域有著雄厚技術積累的軟控股份、科遠股份以及在無人駕駛領域進行布局的四維圖新。
