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人工智能在醫(yī)療方面的作用范文第1篇

關鍵詞：智能Agent；人工智能；中醫(yī)診療；醫(yī)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(fā)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(jīng)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(yè)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(xiàn)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(tǒng)、圖像識別、地質勘探、石油化工、軍事、醫(yī)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(jīng)過十幾年的理論建模，目前已開始初級應用。許多IT企業(yè)，如：微軟、IBM、Oracle等都對Agent的開發(fā)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(fā)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(tǒng)，它位于特定的環(huán)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(jù)其內部狀態(tài)和感知到的環(huán)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(wǎng)頁中提取出網(wǎng)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(wǎng)頁上，自動將網(wǎng)頁中的信息抽取出來并反饋給用戶，能夠根據(jù)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(jù)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(xié)作性：Agent可以通過某種Agent協(xié)作語言與其它Agent進行多種形式的交互，有效地與其它Agent協(xié)作工作，可以共享交流信息，實現(xiàn)協(xié)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(lián)網(wǎng)上跨平臺漫游，以幫助用戶搜集信息，它的狀態(tài)和行為都具有連續(xù)性。

安全性：Agent能夠主動避免惡意的Agent對計算機環(huán)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(yī)者作為診療過程中的主體，其認知具有經(jīng)驗性、靈活性、自主性、協(xié)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(yī)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(yī)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(tǒng)將是醫(yī)生獲取知識的得力助手筆者認為，隨著智能技術的發(fā)展，未來應用于醫(yī)療活動中的智能Agent，將能夠根據(jù)醫(yī)生的個人需要提供動態(tài)、實用、指導性強的醫(yī)學信息。近年來，互聯(lián)網(wǎng)得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應用，網(wǎng)絡已經(jīng)成為現(xiàn)代人獲取信息和知識的重要途徑。網(wǎng)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(yè)領域定的用戶群提供專業(yè)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(yī)學領域，我們面臨著同樣的尷尬：醫(yī)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(wǎng)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(yè)、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(wǎng)絡技術已經(jīng)在科研和醫(yī)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(yī)學、藥物數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫Cancerlit，有關艾滋病臨床、藥物研制及文獻的AIDSDatabases，向醫(yī)患人員提供的臨床實驗信息數(shù)據(jù)庫Clinical-Trials.gov，包括健康指南、評價和消費者指南信息的全文數(shù)據(jù)庫HSTAT，補充和替代醫(yī)學資源NCCAM Resource，醫(yī)學文獻檢索系統(tǒng)Medline等醫(yī)學信息數(shù)據(jù)網(wǎng)絡資源，諸如此類的網(wǎng)絡資源極大的方便了醫(yī)學科研工作者。在醫(yī)療方面，許多世界發(fā)達國家都在斥巨資、投入大量人力物力建設國家衛(wèi)生信息系統(tǒng)，英國的衛(wèi)生服務信息系統(tǒng)、美國的衛(wèi)生服務信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的電子健康系統(tǒng)(e－Health)和澳大利亞的電子健康網(wǎng)絡(Health Online)，各種已經(jīng)應用的醫(yī)院管理信息系統(tǒng)HIS、RIS、和PACS等，信息技術已經(jīng)在醫(yī)療管理方面發(fā)生了深刻的變化。

我國衛(wèi)生信息化建設起步較晚，醫(yī)院層次的電子病歷研究探索剛剛起步，與真正的信息化、網(wǎng)絡化還存在較大的差距，中醫(yī)藥方面的網(wǎng)絡資源包括中醫(yī)藥文獻數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)、中國中草藥大典、中藥基本信息數(shù)據(jù)庫、醫(yī)學數(shù)據(jù)庫大全、名老中醫(yī)、中華藥膳等，但由于中醫(yī)藥理論的自然哲學特點，信息化僅僅實現(xiàn)了文字的超文本化和圖片的數(shù)字化。

有學者指出，基于智能Agent的個性化信息檢索系統(tǒng)是一個具有個性化智能化的多Agent信息檢索系統(tǒng)，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(xié)作性

的特點，可以與多個Agent進行協(xié)調合作，共同完成復雜問題的求解，而傳統(tǒng)的醫(yī)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(xiàn)控制和協(xié)調遠程醫(yī)療系統(tǒng)中的信息共享和交流，在醫(yī)療活動及醫(yī)療信息資源的廣度和深度上實現(xiàn)系統(tǒng)的整合。

與傳統(tǒng)模式相比，Agent技術為領域專家，提供了更廣闊、更專業(yè)的智能信息平臺，真正實現(xiàn)了跨地區(qū)、跨醫(yī)療單位的綜合問題求解及疑難醫(yī)學問題探討，對于醫(yī)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(yī)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(yī)診療過程已經(jīng)取得了一部分成果。自1979年關幼波肝炎診治系統(tǒng)的出現(xiàn)，為中醫(yī)診療與人工智能技術的結合揭開了嶄新的一頁。隨后，陸續(xù)出現(xiàn)了一些旨在快速有效解決問題的醫(yī)療專家系統(tǒng)，但這些專家系統(tǒng)更注重專家診療經(jīng)驗與智能技術的結合，對于醫(yī)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(fā)展，有學者嘗試運用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的方法，在中醫(yī)領域建造了第二代專家系統(tǒng)的外殼。發(fā)揮神經(jīng)元網(wǎng)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(yī)療活動中得到廣泛的推廣和使用，但在中醫(yī)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(yī)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(jīng)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(yī)生診療操作、群體交流和能激發(fā)醫(yī)者靈感涌現(xiàn)的智能Agent平臺，一方面有賴于智能技術的不斷發(fā)展，另一方面，醫(yī)案不妨作為理論研究模型構筑的切入點。

清代醫(yī)家周學海認為：“宋以后醫(yī)書，唯醫(yī)案最好看，不似注釋古書之多穿鑿也。每部醫(yī)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(xiàn)代名醫(yī)惲鐵樵所云：“我國汗牛充棟之醫(yī)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(yī)案乃現(xiàn)在切要之圖?！蓖ㄟ^對醫(yī)案的學習和研究，了解中醫(yī)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(guī)律，以便于更好的為臨床服務。

然而，醫(yī)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(tǒng)方式的研讀多是從名家醫(yī)案入手，從中獲得寶貴的診療經(jīng)驗，在臨床上實踐，根據(jù)病人病情的變化用心思索，調整治療方案。經(jīng)過不斷的學習、實踐和思索，實現(xiàn)經(jīng)驗積累，同時也在診療過程也是形成新的醫(yī)案資料的過程。用計算機和專家系統(tǒng)整理古籍醫(yī)案工作已經(jīng)開展了多年，在取得成果的同時，也存在錯檢、漏檢、統(tǒng)計結果呆板，功能不全等問題。如何能從醫(yī)案人手，發(fā)揮計算機技術在醫(yī)案整理中數(shù)據(jù)完整，記憶準確的長處；發(fā)揮智能Agent技術在構建人機界面時對診療思維的啟發(fā)性和使用的便捷性；發(fā)揮醫(yī)者在診療過程的主動性。有待于進一步探索。

人工智能在醫(yī)療方面的作用范文第2篇

如果時光倒流500年，你會如何對當時的人們述說今日的世界？在那個時代，哥白尼剛剛發(fā)表日心論，伽利略還在比薩斜塔拋擲鐵球，吳承恩還在用毛筆寫著《西游記》。如果你對他們說：“嘿，老兄，我對著手上的這個‘黑色方塊’說句話，它不僅能讓你看到太陽系長什么樣，告訴你什么是重力加速度，還能直接把唐僧要去西天取的經(jīng)下載給你看?！彼麄兛赡軙X得你要么是神仙，要么是神經(jīng)。

AI從誕生到現(xiàn)在已經(jīng)有60年的時間，期間經(jīng)歷兩輪起落，呈階梯式進化，走到今天進入第三個黃金期。如果按照其智能水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。

AI是一門交叉的學科：人工智能由不同的技術領域組成，如機器學習、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，涉及到哲學和認知科學、數(shù)學、神經(jīng)生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論等學科。因此人工智能領域的技術壁壘是比較高的，并且會涉及到多學科協(xié)作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現(xiàn)一個公司能包攬整個人工智能產業(yè)每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細分的領域，通過模塊化協(xié)作的形式實現(xiàn)人工智能領域的不同應用。

進化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了兩次黃金和低谷期，

現(xiàn)在正經(jīng)歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等年輕科學家在達特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術語，標志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機，標志著第一款神經(jīng)網(wǎng)絡誕生。1970年，因為計算能力沒能突破完成大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練，人工智能的第一個黃金期到此結束。

后直到1982年德普霍爾德神經(jīng)網(wǎng)絡的提出，人工智能進入第二個黃金期，之后BP算法的出現(xiàn)使大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡訓練成為可能，人工智能的發(fā)展又一次進入。1990年，因為人工智能計算機和DARPA沒能實現(xiàn)，政府撤資，人工智能又一次進入低估。2006年，隨著“深度學習”神經(jīng)網(wǎng)絡取得突破性進展，人工智能又一次進入黃金時期。

AI將由狹義智能向廣義智能進化，雖然人工智能的誕生已經(jīng)有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當前的他應該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發(fā)展階段，現(xiàn)階段的圖像與語音識別水平標志著人類已經(jīng)基本實現(xiàn)狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進。

狹義智能：即當前的技術已經(jīng)實現(xiàn)的智能水平，包括計算智能與感知智能兩個子階段，計算智能指的機器開始具備計算與傳遞信息的功能，感知智能指機器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。

廣義智能：指的是機器開始具備認知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機器可以全面輔助或代替人類工作。

超級智能：這個階段的機器幾乎在所有領域都比人類聰明，包括科學創(chuàng)新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠，到時候人類的文明進步和跨越或許將有賴于機器，而機器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。

推薦引擎及協(xié)同過濾可以分析更多的數(shù)據(jù)

智能助手并不只局限于Siri等手機語音助手。微軟率先在win10 系統(tǒng)中加入個人智能助理Cortana，標志著個人PC端智能助理的出現(xiàn)；圖靈機器人以云服務的方式進入海爾智能家居、博世m(xù)ySPIN車載系統(tǒng)，預示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實現(xiàn)人機交互的智能助手系統(tǒng)，已經(jīng)被應用于智能客服、聊天機器人、家用機器人、微信管理平臺、車載系統(tǒng)、智能家居系統(tǒng)、智能手機助理等多個軟硬件領域。

垂直類網(wǎng)站及社交平臺可以借助智能助手系統(tǒng)打造高專業(yè)度的“在線專家”以提升平臺價值；企業(yè)可以借助以“語義識別”為基礎的智能助手系統(tǒng)，打造智能客服，效率遠高于傳統(tǒng)的以“關鍵詞對應”為技術支持的客服系統(tǒng)。

推薦引擎，是主動發(fā)現(xiàn)用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統(tǒng)推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數(shù)據(jù)和深度學習技術的推進，推薦引擎及協(xié)同過濾可以分析更多的數(shù)據(jù)，乃至全網(wǎng)數(shù)據(jù)，并模擬用戶的需求，真正達到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務平臺Spotify也利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡參與建設其音樂推薦引擎；谷歌也提出利用深度學習方法來學習標簽進行推薦建設。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學習網(wǎng)絡分析客戶消費的大數(shù)據(jù)，還計劃構建一個在AWS云上的以GPU為基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡。

“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數(shù)據(jù)庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經(jīng)網(wǎng)絡”，學習使用者的偏好，最終達到“電腦幫你點餐”的目的。

而今年3月22日，國內AI領軍企業(yè)阿里巴巴旗下的阿里云數(shù)加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創(chuàng)業(yè)者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務能力。阿里云數(shù)加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發(fā)，節(jié)省程序量達到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。

對于不了解算法的人，只能實現(xiàn)標簽規(guī)則類的推薦，但如果要做成機械化、類似協(xié)同過濾的算法，創(chuàng)業(yè)公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高?，F(xiàn)在用了數(shù)加的推薦引擎，商家只需要做數(shù)據(jù)的ETL加工，推薦的結果集、訓練集都不用處理，只需要調整參加即可得到推薦結果。

AI帶給人們新的視覺？？？

醫(yī)療：為健康診斷和藥品研發(fā)插上高飛的翅膀

健康診斷有望迎來新紀元，海量的病歷數(shù)據(jù)和醫(yī)學界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術將充分發(fā)揮這些信息的價值。例如著名的個人健康管理產品公司W(wǎng)elltok將 IBM的Watson功能融入旗下產品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認知計算能力理解人類語言，實現(xiàn)與用戶溝通的能力，從大量數(shù)據(jù)中進行分析并為用戶提供健康管理相關的答案和建議，實現(xiàn)健康管理、慢病恢復訓練、健康食譜等功能，這一領域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創(chuàng)新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商Merge，將研究如何實現(xiàn) Watson的“辨讀”醫(yī)學影像功能。此外，AI 還可以從醫(yī)療中心獲得的健康數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)根據(jù)分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。

智能家居：天花板尚遠，AI有望成為核心

行業(yè)天花板尚遠，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統(tǒng)。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠，但智能家居對我們生活的變革確實已經(jīng)開始了。根據(jù)《2012-2020 年中國智能家居市場發(fā)展趨勢及投資機會分析報告》的預測，我國智能家居市場在 2016年將達到605.7億的規(guī)模，同比增長50.15%，到2020年市場規(guī)模將達到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術，實現(xiàn)家居的感應式控制甚至自我學習能力。

AI有望成為智能家居的核心，實現(xiàn)家居自我學習與控制。按照智能家居的發(fā)展進度，大致可以分為四個階段：手機控制、多控制結合、感應式控制、系統(tǒng)自我學習。當前的發(fā)展水平還處在手機控制向多控制結合的過度階段。而從多控制結合向感應式控制甚至自我學習階段進化時，AI將發(fā)揮主要功能。到今天為止，家居的實體功能已經(jīng)較為全面，未來的發(fā)展重點可能在于如何使之升級改造，實現(xiàn)家居的自我行為及協(xié)作，因此未來AI在智能家居領域的應用有望成為其核心價值。AI對智能家居的重構可以深入到方方面面，包括：控制主機、照明系統(tǒng)、影音系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控、防盜監(jiān)控、門窗控制、能源管理、空調系統(tǒng)、花草澆灌、寵物看管等等。

無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性

優(yōu)點多、動機足、政策漸萌芽。據(jù)麥肯錫的調查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內的乘客通過移動互聯(lián)網(wǎng)使用數(shù)字媒體服務的時間多一分鐘，每年全球數(shù)字媒體業(yè)務產生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。

如果無人駕駛汽車以及ADAS系統(tǒng)能夠將事故發(fā)生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金?？梢哉f諸多的優(yōu)點使得無人駕駛技術的研發(fā)動機還是相當充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預計無人駕駛汽車的市場規(guī)模在2030年將達到870億美元。

到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計劃；英國目前已經(jīng)不需要獲得額外批準和履約保證即可進行實際道路的無人駕駛汽車測試；而德國也在去年宣布將計劃設立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統(tǒng)或全自動駕駛系統(tǒng)車輛行駛；歐盟總部正在就如何修改現(xiàn)行有關駕駛的法律法規(guī)從而支持自動駕駛的發(fā)展展開討論和研究工作；日本也提出要在2020年之前實現(xiàn)自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團交通部長會議的議題。

“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內置程序負責，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達、傳感器、GPS等。設備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設備出現(xiàn)故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當前最亟待突破的可靠性。

NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計算機，以及一套與之搭配的具有學習功能的自動駕駛系統(tǒng)。該系統(tǒng)的亮點在于“自我學習”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數(shù)據(jù)庫中尋找預先儲存的策略實現(xiàn)自動駕駛，系統(tǒng)背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學習訓練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經(jīng)網(wǎng)絡，為車輛的自我學習和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進軌跡而不是物體本身去計算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。

AI 成必爭之地

目前全球AI主戰(zhàn)場依舊在歐美。Venture Scanner的統(tǒng)計顯示，根據(jù)從事 AI相關業(yè)務的公司數(shù)量來看，目前全球 AI的主戰(zhàn)場還是集中在北美和西歐地區(qū)。美國數(shù)量最多，達到450家左右的水平。而中國從事相關業(yè)務的公司數(shù)量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數(shù)量，還有很大的提高空間。

Google：投資未來的人工智能帝國

建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關的技術基礎部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨立出來，成為 Alphabet 旗下的獨立公司。通過建立 Alphabet集團，谷歌將不同業(yè)務的研發(fā)獨立出來，以子公司的形式進行業(yè)務開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統(tǒng)強勢業(yè)務。

而其它公司負責在各自的領域“打頭陣”，一旦業(yè)務研發(fā)成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發(fā)失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應。將機器學習技術應用到所有產品之中，我們不難發(fā)現(xiàn)，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產品中，可謂是全線鋪開。正應了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹慎地將機器學習技術應用到我們所有的產品之中。”根據(jù)當前Alphabet 的集團架構，我們將涉及到AI應用的子公司情況以及相應的業(yè)務開展情況羅列如下：

Nest：從事智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產智能恒溫器，它能夠學習用戶的行為習慣，并且根據(jù)他們的喜好去調節(jié)溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。

Google X：谷歌各類創(chuàng)新技術的“孵化池”。Google X開展的與AI有關的項目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機送貨項目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預警和健康監(jiān)控的可穿戴設備、Project Titan 太陽能無人機項目、以及 Replicant 團隊負責的機器人項目等。

Verily：從事生命科學業(yè)務，即原來的 Google Life Science。代表產品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數(shù)據(jù)的智能隱形眼鏡，以及監(jiān)控血液中納米粒子的智能腕表。

DeepMind：深度學習算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。

人工智能在醫(yī)療方面的作用范文第3篇

社會醫(yī)療保險是一種“低水平，廣覆蓋”的保障，其最高“賠付金額”是當?shù)厣夏晟鐣骄べY的倍左右，在全國大多數(shù)地區(qū)為～萬元，而重大疾病醫(yī)療費用一般高達萬元以上，兩者之間存在較大缺口。

商業(yè)醫(yī)療保險的空間

建立完善的醫(yī)療保障體系已經(jīng)是當務之急，從目前來看，利用商業(yè)醫(yī)療保險建立一個沒有漏洞的多層次的醫(yī)療保障體系是一個合理的選擇。就險種類別來看，目前上公眾急需的醫(yī)療保險、老年護理保險，屬于健康險的范疇，而目前我國還沒有一家專業(yè)的商業(yè)健康保險公司，健康險也只是作為壽險的附屬業(yè)務。盡管如此，我國近年來的健康險增長依然迅速，年度我國健康險保費達到億元，占人身險總保費的；年健康險保費達到億元，占人身險總保費的。這一成績較之成熟市場的到有較大距離，但較上年增長，遠遠高于同期的人身險保費增長率。在七月召開的中國保險行業(yè)協(xié)會健康保險工作部成立大會暨第一次工作會議上，專家們認為，由于國家基本醫(yī)療保險覆蓋面不足，保障程度相對不高，為商業(yè)保險公司發(fā)展健康保險留下了巨大的發(fā)展空間。較為謹慎的預測是，到年前后，我國健康保險的市場規(guī)模在億元左右，而較為樂觀的估計是在億元左右。這一切表明中國健康險市場充滿巨大的潛力。

商業(yè)保險公司的“苦水”

市場潛力巨大，老百姓又急需，這種兩全其美的事情，為什么得不到保險公司的熱烈響應呢？實際上，商業(yè)保險公司有其商業(yè)上的苦衷，多種因素制約了業(yè)務的順利開展。

賠付率居高不下

長期以來，各保險公司開辦的醫(yī)療保險都處于收賠相抵，甚至收不足賠的狀況，個別地方的賠付率甚至高達，這使保險公司的利潤微乎其微，不少公司對大力發(fā)展醫(yī)療保險的熱情不高。

管理難度較大

保險公司與醫(yī)療機構的合作關系難以建立，加上醫(yī)療制度的不完善，透明度不高，保險公司難以對醫(yī)療費用進行控制。保戶中存在著不少逆選擇投保的，而且一些道德風險和索賠欺詐風險大量存在，使保險公司難以拓展市場。

經(jīng)營管理方法不先進

在美國普遍使用的風險管理技術，如復雜的費率厘定、承保選擇、次優(yōu)要求、大案管理、非比例再保險保護等，在我國還鮮為人知。

專業(yè)化程度低

一方面，我國目前還沒有一家專業(yè)的商業(yè)健康保險公司，國內保險公司把健康險作為壽險的附屬，極大地影響健康險的經(jīng)營戰(zhàn)略決策。另一方面，人才匱乏。醫(yī)療保險對保險人員的醫(yī)學知識要求較高，在核保、理賠、精算等方面都需要專業(yè)性較強的人才，而保險公司這方面的專業(yè)人才缺乏，影響了醫(yī)療保險業(yè)務的推廣。

適合健康險業(yè)務的系統(tǒng)缺乏

品種單調，個性化、多元化程度差。當前，公眾急需的是純粹的醫(yī)療保險、老年護理保險等，而市場上沒有老年護理保險，而一些險種又是以附加險形式隨主險開展且以統(tǒng)保形式承保的，難以滿足人們的需求；國際上成熟的商業(yè)健康險市場一般包含四大類產品：醫(yī)療費用給付類、失能收入損失補償類、長期護理保障類和疾病給付類。我國雖已有多種健康險產品，但主要集中在第一類上，而且都是一年一保的短期產品。

癥結所在

健康險的癥結在于風險控制難度大、專業(yè)技術要求高。

第一，從管理上說，健康險對案件的管理不是結果管理，而是過程管理。它保障的不是“疾病發(fā)生”，而是“就醫(yī)事件”?！熬歪t(yī)事件”是一個完整的過程，它包括疾病發(fā)生、就醫(yī)、治療、痊愈及出院等步驟，每一個步驟不同的處理方式?jīng)Q定了案件結果的不同。這決定了醫(yī)療保險在精算、風險控制、核保理賠、醫(yī)療協(xié)調管理等各方面均不同于壽險和意外險。其次從協(xié)調管理上說，在我國商業(yè)保險公司、社會保障部門、被保險人和醫(yī)療服務提供者構成了健康保險的四方關系，在這四方關系中，醫(yī)療服務提供者對發(fā)生就醫(yī)的被保險人的住院時間長短、治療方案、是否發(fā)生醫(yī)療費用及發(fā)生多少醫(yī)療費用等起著重要作用，社會保障部門與商業(yè)保險公司在統(tǒng)一標準、信息共享方面有較強的合作需求。因此加強協(xié)調管理對合理施治和合理用藥方面的管理有著突出重要的意義。

第二，從風險控制上說，壽險的基礎是建立在大數(shù)法則上，依賴于“死亡事件”，而死亡是投保人或是被保險人較難人為控制的事件，是一種純粹風險。而對健康保險來說，其經(jīng)營的是就醫(yī)事件和醫(yī)療費用風險，被保險人可能在醫(yī)療服務提供方的配合下，“無病看病、小病大看”。因此其道德風險要比壽險和意外險嚴重且不可控。其次，同傳統(tǒng)壽險相比，對被保險人的風險控制更為復雜。傳統(tǒng)壽險通常將被保險人的健康狀況及家族病史作為核保的重點，而對于健康險來說，被保險人保障水平、保險信用記錄、過度利用傾向、收入水平、職業(yè)情況以及定點醫(yī)療機構行醫(yī)記錄等信息也是風險評估的重要部分。

第三，從費率厘定上說，人壽保險主要考慮死亡率、費用率和利率，健康險所要考慮的不僅是疾病的發(fā)生率、就醫(yī)率和住院天數(shù)，更要考慮各地的經(jīng)濟發(fā)展狀況、醫(yī)療消費水平、區(qū)域及城鄉(xiāng)差異、投保團體的情況、醫(yī)療環(huán)境和診療技術的變化等因素。由于醫(yī)療保險受免責期、等待期和免賠額的影響，其責任發(fā)生帶有一定的滯后性，在未到期責任準備金和未決賠款準備金的計提上又不同于財產保險和意外傷害保險。

智能化系統(tǒng)解決之道

健康險這些獨有的特性決定了傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)將很難滿足健康險業(yè)務的發(fā)展，因此，一套能解決業(yè)務難點、滿足其特殊業(yè)務需求的智能化系統(tǒng)就成為了解決問題的關鍵。因為一套好的健康險智能化系統(tǒng)應具備有效的過程管理、強大的數(shù)據(jù)交換功能、全方位的風險控制和先進的人工智能技術，并且具有良好的擴展性。

智能化系統(tǒng)通過科學地監(jiān)控疾病發(fā)生、就醫(yī)、治療、痊愈及出院整個“就醫(yī)事件”，從而實現(xiàn)有效的過程管理。由于健康險業(yè)務的復雜性、頻繁性和實時發(fā)生性，需要有效的過程管控系統(tǒng)，單純的業(yè)務流程管理將不能適應醫(yī)療保險業(yè)務發(fā)展和風險管控的需要。傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)通常只能進行事后型的管理，即就醫(yī)事件結束后，被保險人持醫(yī)療費用帳單進行索賠時，業(yè)務系統(tǒng)才開始進行處理。在這種情況下要對就醫(yī)事件進行審核困難明顯加大，常常導致保險欺詐，由于對某些不合理的醫(yī)療費用的發(fā)生未進行事先控制，導致理賠時出現(xiàn)糾紛。通過過程管理，能夠有效地消除保險人、被保險人及醫(yī)療機構三者間的信息不對稱，使得保險人可以及時獲得被保險人的診療信息，并可在就醫(yī)事件出現(xiàn)不合理的情況下及時介入，防止不合理費用的發(fā)生。通過過程管理，結束了醫(yī)療費用的高低基本受控于醫(yī)療機構的情況，加強了保險人對醫(yī)療費用的控制力，極大地降低不合理醫(yī)療費用的發(fā)生率。

智能化系統(tǒng)可同醫(yī)療服務提供者、社保機構進行同步異步數(shù)據(jù)交換，能夠及時地獲取各種信息，如：被保險人的醫(yī)療信息、藥品、診療項目、服務項目列表及給付比例等基礎數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)交換，為過程管理及風險監(jiān)控提供了必要的數(shù)據(jù)，為保險公司協(xié)調管理社會保障部門、醫(yī)療服務提供者和被保險人提供了有力的支持，同時減少了工作人員的錄入量，增強了業(yè)務處理的自動化程度，使工作效率得到了極大的提高。

智能化系統(tǒng)擁有科學的風險評估體系。由于健康險業(yè)務的復雜性，在對被保險人進行核保時必須全方位的評估被保險人的風險，如：被保險人保障水平、保險信用記錄、過度利用傾向、收入水平、職業(yè)情況以及定點醫(yī)療機構行醫(yī)記錄等。通過科學地風險評估體系能夠準確全面地揭示被保險人的風險，為核保提供重要的參考信息，避免了被保險人逆向選擇等風險，從而減少了保險公司的損失。

智能化系能夠有效協(xié)調保險人、被保險人和醫(yī)療服務提供者三方關系，并能對就醫(yī)事件的整個過程進行監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)被保險人“無病看病、小病大看”，醫(yī)院過度提供醫(yī)療服務等風險。通過先進的人工智能判斷技術，增強了業(yè)務處理自動化的能力，可減輕核保、核賠業(yè)務人員的工作壓力，降低商業(yè)醫(yī)療保險費用；也可以提高工作效率。

智能化系統(tǒng)建成后，經(jīng)過一定時期的運行，將積累大量的業(yè)務數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術，可從大量的數(shù)據(jù)集合中有效發(fā)現(xiàn)有價值的商業(yè)信息，同時因為有了足夠的樣本數(shù)據(jù)，從而為健康險的費率厘定提供重要依據(jù)。通過對業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，保險公司將逐步建立起自身的核心競爭力，智能化系統(tǒng)積累的經(jīng)驗將成為其他公司唯一無法趕超的“信息壁壘”。

由于各地醫(yī)療服務水平、基本醫(yī)療保障、疾病發(fā)生率等存在一定的差別，因此不能按照同一種模式對各地的健康險業(yè)務進行統(tǒng)一的管理，智能化系統(tǒng)能對于不同類型的醫(yī)療服務、不同發(fā)展水平的地區(qū)，采取有針對性的管控，使得保險公司可以根據(jù)當?shù)氐木唧w情況，順利開展業(yè)務，擴大市場，提高了管理效率，節(jié)約成本。

在處理健康險業(yè)務時，不僅數(shù)據(jù)量大，而且還需要綜合不同類型的數(shù)據(jù)，例如：在理賠時，除需要知道被保險人的自身信息外，還需要知道就醫(yī)醫(yī)院，使用的藥品明細等信息。智能化系統(tǒng)能處理健康險大量數(shù)據(jù)要求，協(xié)調各種業(yè)務數(shù)據(jù)，從而提高了工作效率。

智能化系統(tǒng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)大集中，能夠處理日益顯著的人口流動問題，真正支持商業(yè)醫(yī)療保險產品“全國聯(lián)?！?，實現(xiàn)“風險控制到人”。由于能更好地提供個性化的服務，從而提高了客戶的滿意度。從管理角度而言，數(shù)據(jù)集中充分體現(xiàn)了公司總部的監(jiān)管作用，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的實時收集，匯總和查詢，同時允許各分支公司在統(tǒng)一管理下的部分個性化。

此外，智能化系統(tǒng)必須具備良好的擴展性，由于健康險業(yè)務在中國發(fā)展得非常迅速，新的需求、保險產品、業(yè)務規(guī)則不斷出現(xiàn)，具備良好擴展性的系統(tǒng)可通過很少的調整，甚至是不作任何的調整就可以處理新的業(yè)務，從而極大地節(jié)省了保險公司的運營成本。

案例：

太平洋補充醫(yī)療保險方案

全國基本醫(yī)療保險辦法實施后，城鎮(zhèn)職工的基本醫(yī)療得到了保障。但是，由于基本醫(yī)療保險只能解決參保人員的基本醫(yī)療需求，而不能解決勞動者患重大疾病超過封頂線以上的醫(yī)療費用負風險；加之參保人員的住院費用是按比例報銷，職工個人負擔部分較重。因此，為化解參保人員患重大疾病的大額醫(yī)療風險，減輕其住院費用負擔，太保壽險在全國一些地區(qū)相繼推出了補充醫(yī)療保險。

有效監(jiān)管面臨挑戰(zhàn)

太平洋保險壽險總公司希望用一套健康險業(yè)務系統(tǒng)來統(tǒng)一管理全國各分支公司的補充醫(yī)療保險業(yè)務。目前的情況是大部分的分支公司通過人工方式進行核賠理算，帶來的問題是顯而易見的，由于缺少自動化導致工作效率低，容易出錯，客戶從報案到得到理賠等待的時間長，客戶滿意度差。而有些分支公司使用簡單的系統(tǒng)進行業(yè)務處理，這些系統(tǒng)只針對當?shù)氐臉I(yè)務而開發(fā)，因此可擴展性差，無法滿足業(yè)務發(fā)展的要求，而且數(shù)據(jù)共享的難度大。由于各地健康險業(yè)務“各自為營”，導致總公司無法直接取得業(yè)務數(shù)據(jù)，因此很難進行有效的監(jiān)管。

與此同時，要開發(fā)一套統(tǒng)一的、集中式的健康險業(yè)務系統(tǒng)面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，業(yè)務存在地區(qū)差異。由于各地醫(yī)療服務水平、基本醫(yī)療保障、疾病發(fā)生率等存在一定的差別，太保各分支公司在開展健康險業(yè)務時必須要結合當?shù)氐膶嶋H情況，這使得各地協(xié)議書的內容存在一定的區(qū)別，因此系統(tǒng)必須有足夠的靈活度以覆蓋絕大部分的健康險業(yè)務。其次，各類基礎數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一標準。例如，針對同一種藥品，各地的命名可能是不同的，因此沒有一套標準來規(guī)范諸如藥品、疾病、診療項目、服務項目等基礎數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)交換無法進行。最后，建立數(shù)據(jù)接口存在客觀條件的限制。目前，同醫(yī)院建立數(shù)據(jù)接口由于客觀條件限制，無法實現(xiàn)。而同社保間的數(shù)據(jù)接口，由于各地社保的數(shù)據(jù)格式不一致，因此系統(tǒng)必須能處理各種不同的數(shù)據(jù)格式。

集中式解決方案

該系統(tǒng)是一套采用結構的集中式系統(tǒng)，所有的數(shù)據(jù)都存放在太保壽險總公司，從而很好地解決了數(shù)據(jù)集中的問題，提高了管理效率。

該系統(tǒng)最大的四個特色是靈活的責任管理、標準化的醫(yī)療字典、強大的數(shù)據(jù)交互和復雜的業(yè)務邏輯。首先在本系統(tǒng)中通過責任管理，可以方便地設置、修改保險責任，并可針對保險責任設置對應理算公式。在新建保單時，可以靈活選擇與之相匹配的理算公式。其次，系統(tǒng)建立了標準化的醫(yī)療字典，包括：藥品、疾病、診療項目、服務項目、醫(yī)院信息、社保機構。根據(jù)太保健康險業(yè)務的實際情況，疾病使用編碼。藥品以上海市衛(wèi)生局系統(tǒng)標準代碼為基礎，編碼時將藥品分為化學藥品及中成藥兩大類，化學藥品以藥品用途分類為主，中成藥按藥理作用進行分類；所有藥品，以一物一碼為原則。診療項目、服務項目則使用太保提供的編碼。通過同各地的數(shù)據(jù)建立對應關系，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的交換。第三，系統(tǒng)同社保間建立了數(shù)據(jù)接口，方便地導入被保險人的醫(yī)療費用信息。通過其它的數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)批量導入客戶信息及藥品、疾病等基礎數(shù)據(jù)。實現(xiàn)了對被保險人醫(yī)療費用的監(jiān)控，大大降低了工作人員的錄入量。最后，系統(tǒng)可處理復雜的業(yè)務邏輯，在案件內部的邏輯關系中，可實現(xiàn)在一個案件下的多次報案，多次立案，多次理算，多次給付。在協(xié)議書同保單的關系中，可實現(xiàn)一份協(xié)議書下對應多個保單，而每份保單又可對應一個投保人及多個被保險人。

此外系統(tǒng)記錄被保險人從報案、回訪、立案、資料處理、調查、理算到賠付的所有信息，實現(xiàn)了對被保險人就醫(yī)事件的監(jiān)控。

理算時，系統(tǒng)根據(jù)一定的規(guī)則自動計算進入保險責任的理算金額，并根據(jù)影響理算的各種因素，如：基本醫(yī)療部分的理賠情況、免賠額等，自動計算出理算結果。降低了錯誤的概率，極大提高了工作效率。

為了能適應各類核賠流程，系統(tǒng)使用強大而靈活的工作流，通過設置核賠規(guī)則，實現(xiàn)自動核賠流程。

客戶收益