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醫(yī)療人工智能方案范文第1篇

人工智能到底神在哪里？

張海濤：的確，2015~2016一年多的時間里，現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)生了轉(zhuǎn)折性的變化。大數(shù)據(jù)、精準醫(yī)療、人工智能這些成為醫(yī)療領(lǐng)域的“爆款”詞匯。智能醫(yī)療已經(jīng)不是從科幻片中看到，是真實世界的真實事件。人工智能有多神，要回答這個問題，得先了解醫(yī)療的人工智能完成了哪些了不起的事。

第一是認知計算，人工智能可以24小時不間斷的讀取海量文獻，具備最全面的基礎(chǔ)知識和最新進展，這屬于認知，很好理解。但重點在于智能要做到的不僅是錄入，而是讀懂，將海量外部信息轉(zhuǎn)化為自身知識和結(jié)論。比如從文獻中獲取了他汀在某個數(shù)值下使用會減少冠心病發(fā)生，它會給出相應治療建議，這是計算，即學習能力。人工智能能快速將患者病情的相關(guān)信息搜索一遍，通過統(tǒng)計運算給出最個性最優(yōu)化的治療方案。再拿現(xiàn)有的可穿戴設(shè)備舉例，雖然它能監(jiān)測人的心率運動量等，但無法給出進一步建議，未來的人工智是能根據(jù)不同患者的狀況給出不同的解決方案的，告訴你食物攝入不足還是過多，運動量還需多少達標等等。

第二是深度學習，等同于人類直覺。打個比方，我們讓機器人對某個物品做出鑒別，它需要根據(jù)這個物品的大小、重量及其他特定屬性做出判斷并得出結(jié)論。而具備深度學習的智能機器可以不需通過數(shù)據(jù)和邏輯得出結(jié)論，當它看到一位急癥患者，會根據(jù)患者的痛苦面容、喘氣速度、所選醫(yī)院和科室等，迅速反應出他是急性左心衰。這種推測不需要輸入患者信息，反應快，但不一定準確。

第三是智能數(shù)據(jù)。以前講到的數(shù)據(jù)其實是小數(shù)據(jù)，我們對小數(shù)據(jù)進行抽樣研究去尋找規(guī)律，但這種推理只能預測大概率事件，無法認識小概率事件。例如他汀輸注后的橫紋肌溶解是小概率事件，如果發(fā)病率為十萬分之一，我們很難收據(jù)足夠樣本進行研究分析。相反，如果通過智能錄入一千萬例患者，按比例將有一百例患者，假設(shè)一百例都出現(xiàn)在北京，那么可認為發(fā)病與地域相關(guān)，如果其中九成是男性則可認為疾病與性別有關(guān)，如果其中又有九成是抽煙者，說明疾病與煙草有關(guān)。這對我們定位和救治小概率事件中的人群有重大意義。通過這種方式發(fā)現(xiàn)小概率事件的規(guī)律，可以理解為將架構(gòu)師的腦袋放在大數(shù)據(jù)庫中，可使我們的認識更接近真實世界。另一方面，通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律可以更好的預測未來。再比如，人工智能根據(jù)患者身高體重、血糖血脂以及個人生活方式進食方式等預測他在某個時間可能發(fā)生低血糖，可以在此之前提醒患者補充糖類來預防惡性事件發(fā)生。

用于心臟疾病的人工智能可以實現(xiàn)什么？

張海濤：現(xiàn)在來看至少能實現(xiàn)兩方面的問題。我們知道心臟病患者在出院后要滿足用藥達標和生活方式達標，如果患者僅有高血壓，用藥達標是較容易實現(xiàn)的，如果患者在高血壓基礎(chǔ)上還合并高血脂、消化道出血，或合并前列腺問題，有闌尾手術(shù)史、腦梗史，有牙科問題等，這時需要綜合各專科的知識來做決策。但人腦的知識儲備是遠遠不足的，人工智能卻可具備最全面正確的知識和診療標準，可以指導醫(yī)生臨床用藥。另外，它可以連續(xù)觀察患者出院后的運動狀況，根據(jù)其身高體重心律血壓用藥狀況等給予運動方式建議，并做出評估。

在6月17-19日舉辦的第五屆中國心臟重癥大會上，人工智能作為會議的亮點之一會有很多精彩的報告?？梢哉f，心臟重癥領(lǐng)域要正式“觸電”大數(shù)據(jù)、智能醫(yī)療、精準醫(yī)療，去擁抱新思潮、新設(shè)備、新話題和新模式，非常希望屆時與更多醫(yī)生探討這一話題。

人工智能可以治病，醫(yī)生做什么呢？

張海濤：智能醫(yī)生只能為數(shù)字人看病。什么是數(shù)字人呢？從某種意義上，人具有生物人和數(shù)字人兩種基本屬性，血型、身高、體重等構(gòu)成數(shù)字人。人工智能可像人一樣讀文獻，超過人的精力，24小時不間斷的讀錄文獻，具備最全面的醫(yī)學基礎(chǔ)知識和最新進展，并且具備超強的運算能力，可快速將患者信息統(tǒng)計運算，給出最個體優(yōu)化的治療方案，但它無法與患者進行情感交流。說到底，醫(yī)學是文明的產(chǎn)物，醫(yī)生不是修理工，我們的醫(yī)療過程會涉及到感情、文化、患者意愿等，這是機器無法復制的。未來，人工智能是醫(yī)生的助手，為醫(yī)生的決策提供參考，醫(yī)生根據(jù)患者意愿、經(jīng)濟能力、依從性等綜合考量并做出決定。

醫(yī)生在臨床決策出現(xiàn)沖突時怎么辦？醫(yī)生的權(quán)威性會受到挑戰(zhàn)嗎？

張海濤：這是個很關(guān)鍵的問題。首先，不但人與人工智能間會遇到?jīng)Q策不一致，人工智能本身也會遇到，它能錄入巨大數(shù)據(jù)，其中必然有觀點相悖的信息，但它比人更理性，會一遍遍學習從而得出最優(yōu)建議，而人類在治療中感性成分更多。從另外的角度想想，其實沒有一種方式是非常完美的，任何一種方式都有利弊，所謂的決策的沖突和矛盾屬于真實現(xiàn)象，是允許存在的。

醫(yī)生的決策與人工智能發(fā)生沖突時呢？通常覺得，醫(yī)生對同一種疾病應該有相同的診斷、相似治療方案，實際不同醫(yī)生在同一疾病的診療方案會相差很大，這受醫(yī)生教育、利益、地域文化的影響。比如女性更年期后服用雌激素的比例在美國是28%，在中國不到7%。中國女性的觀念傾向于不用，因為服用雌激素可能引發(fā)腫瘤，而美國人對生活質(zhì)量的要求高，她會選擇使用。醫(yī)生與智能出現(xiàn)決策沖突并不奇怪，醫(yī)生需要根據(jù)不同需求確定醫(yī)囑，無關(guān)對錯。所以，醫(yī)生仍需查文獻、不斷學習，需要綜合判斷，智能給出的只是參考，它只是醫(yī)生的助手或患者的顧問，絕不會取代。

未來，手術(shù)也可以被機器取代嗎？

張海濤：手術(shù)操作其實是創(chuàng)造“藝術(shù)”的過程，需要更多層面的知識和技能，而且機器在精細操作方面遠不如人類手指靈活，它的優(yōu)勢是運算速度和自我學習能力。雖然現(xiàn)在達芬奇機器人下的手術(shù)在很多醫(yī)院開展，但真正實現(xiàn)機器人做手術(shù)還很長遠。

如果人工智能能可實現(xiàn)基本醫(yī)療任務，患者來院的剛需是什么？

張海濤：患者需要醫(yī)生的建議以及最終的處方權(quán)。人工智能得出的結(jié)論只是一個參考，醫(yī)生可信可不信，如果它提供的數(shù)據(jù)比醫(yī)生知識所涵蓋的要準確，醫(yī)生要考慮依從。

醫(yī)療人工智能方案范文第2篇

古希臘時期，數(shù)字的演繹化有了實質(zhì)性的進展。數(shù)字化的發(fā)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(shù)的日益成熟，數(shù)字化已經(jīng)可以在公共健康，以及眾多醫(yī)療領(lǐng)域提供服務。例如，在醫(yī)學影像識別方面，它可以幫助醫(yī)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(shù)風險評估，包括在藥物研發(fā)方面，解決藥品研發(fā)周期過長等多方面的問題。

從第一部留聲機的誕生開始，數(shù)字化的顛覆就一直伴隨著我們?nèi)祟惿鐣倪M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(xiàn)新的研究方法。分子生物學已進化到信息科學，出現(xiàn)了新科學――計算生物學和生物信息學。這使統(tǒng)計科學家在醫(yī)療健康領(lǐng)域有了用武之地，尤其是微陣列技術(shù)創(chuàng)造了新穎的統(tǒng)計學，激發(fā)了許多新的生物統(tǒng)計學研究。像是專家系統(tǒng)把問題限定在一個小范圍的領(lǐng)域，結(jié)合統(tǒng)計、概率、信息理論等方法，直到深度學習技術(shù)，以及類神經(jīng)網(wǎng)絡有了新的發(fā)展，AI才重新受到了關(guān)注。

數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的環(huán)境

從現(xiàn)狀來看，由于公共醫(yī)療管理系統(tǒng)的不完善，醫(yī)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(yī)療體系、品質(zhì)欠佳的醫(yī)療服務、看病難且貴的就醫(yī)現(xiàn)狀”為代表的醫(yī)療問題成為社會關(guān)注的主要焦點。大醫(yī)院人滿為患，社區(qū)醫(yī)院門可羅雀，病人就診手續(xù)繁瑣等問題都是由于醫(yī)療信息不暢、醫(yī)療資源兩極化、醫(yī)療監(jiān)督機制不全等原因?qū)е碌?，這些問題已經(jīng)成為影響社會和諧發(fā)展的重要因素。目前的醫(yī)改目標是縣域就診率達到90%，大病不出縣，但是實現(xiàn)起來難度也很大。因為醫(yī)生的時間是有限的，通過遠程醫(yī)療解決區(qū)域分布不均的期盼，也同樣會在醫(yī)生的時間花費上受到限制，所以核心的問題是優(yōu)質(zhì)的醫(yī)生資源不足。

自國家陸續(xù)出臺了各項醫(yī)改政策，基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、分級診療、資源下沉等便成為了熱門話題。各地區(qū)也都積極響應，組建“醫(yī)聯(lián)體”。我們迫切需要建立一套智慧的醫(yī)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(yī)療費用，就可以享受安全、便利、優(yōu)質(zhì)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(yī)生資源在全世界范圍內(nèi)都仍屬于稀缺資源，這種供求關(guān)系在一定程度上決定了病患“看病難”的問題，而我國醫(yī)療長期存在“重醫(yī)療，輕預防，重城市，輕農(nóng)村，重三甲，輕社區(qū)衛(wèi)生”的現(xiàn)象。從居民自身來看，過多依賴大型醫(yī)院，從醫(yī)院角度來看，這種過度依賴加重了就醫(yī)困難的問題，“一號難求”的現(xiàn)象頻發(fā)。解決基層醫(yī)療資源缺乏的核心就在于給基層醫(yī)療機構(gòu)“賦能”，用人工智能給基層醫(yī)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(yī)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(yī)療的實現(xiàn)需要人與技術(shù)的結(jié)合

以精準醫(yī)療為主的智慧型醫(yī)院是2015年在美國誕生的思路。智慧型醫(yī)院從醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的整體角度，提出融入更多人工智慧和傳感技術(shù)等高科技，使醫(yī)療服務走向真正意義的智慧化，推動醫(yī)療事業(yè)的繁榮發(fā)展。利用人工智慧、大數(shù)據(jù)分析的融合和移動醫(yī)療等新技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)代化醫(yī)院的管理流程，逐步形成智能化的全面醫(yī)療解決方案。智慧醫(yī)療開始走進我們尋常百姓的生活。

從概念上來講， 以基層醫(yī)療健康為出發(fā)點的智慧醫(yī)療包含了智慧醫(yī)院系統(tǒng)、區(qū)域衛(wèi)生系統(tǒng)，以及家庭健康系統(tǒng)這三部分。從流程管理角度，基層醫(yī)療以如何讓病患可以便捷快速地預約掛號為起點。智慧醫(yī)院必須經(jīng)過前沿科技應用對醫(yī)療機構(gòu)信息化的全面創(chuàng)新的過程。從狹義上來說，智慧醫(yī)院可以是基于互聯(lián)網(wǎng)科技的醫(yī)院，在數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)的基A上，創(chuàng)新性地將現(xiàn)代移動終端作為切入點，將移動互聯(lián)網(wǎng)特性充分應用到就醫(yī)流程中。

AI是讓人實現(xiàn)超越而不是制造超人

AI對醫(yī)療領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)的改造是具有顛覆性的，它不僅是一種技術(shù)創(chuàng)新，更是在生產(chǎn)力上為傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)帶來變革。AI作為一種技術(shù)方法，大規(guī)模地用更智能的系統(tǒng)推動更好的決策，也是最近幾年才發(fā)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(yī)療AI推向了一個新的高度。除了提高醫(yī)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(yī)療成為可能。

近年來，在醫(yī)學領(lǐng)域開始導入人工智能數(shù)字挖掘與機器學習的技術(shù)來篩選有效的醫(yī)療信息。

其中，“AI+醫(yī)學影像”就是關(guān)鍵性的一步。醫(yī)學影像天生適合互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+人工智能。從數(shù)量上講，超過80%的醫(yī)療數(shù)據(jù)來自醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，優(yōu)質(zhì)、大量的數(shù)據(jù)積累、高性能計算環(huán)境和優(yōu)化的深度學習方法，三者資源配齊，就會構(gòu)建不斷提高的狀態(tài)模型，這正是人工智能的魅力所在。利用三者的關(guān)聯(lián)，可以大大提高醫(yī)學診療效率，并實現(xiàn)精準醫(yī)療。圖像智能識別更可以減輕醫(yī)生的工作量，這就很好地解決了基層優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源不足的問題。

醫(yī)學影像領(lǐng)域調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，無論是在國內(nèi)還是在國外，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長速度遠不及影像數(shù)據(jù)的增長速度，也就是說醫(yī)師的數(shù)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(shù)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(fā)生在基層，這也更好地說明，人口基數(shù)巨大的中國，醫(yī)學影像業(yè)務更需要人工智能技術(shù)的支持，以此來提升基層的診斷質(zhì)量與效率。

數(shù)字科技推動基層醫(yī)療發(fā)展

總而言之，無論是對患者、醫(yī)師還是醫(yī)院而言，數(shù)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(shù)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(yī)師來說則削減了讀片時間，降低了誤診概率，根據(jù)人工智能的輔助診斷還能提高診斷質(zhì)量。而對醫(yī)院來說，采用數(shù)字健康管理平臺不僅降低了醫(yī)院成本，還能夠建立一個多元數(shù)據(jù)庫，這是對分級診療和遠程診療的一大技術(shù)性幫助，讓醫(yī)院更好地響應國家政策，真正有效地做到“資源下沉”。

醫(yī)療人工智能方案范文第3篇

“人工智能真的無所不能嗎？”

“人工智能長得和人一樣嗎？”

“我能和人工智能談戀愛嗎？”

去年3月以來，借助AlphaGo 4：1戰(zhàn)勝韓國名將李世石九段的東風，人工智能席卷了全球的注意力。

不過，時至今日，面對人工智能，公眾最常見的表情依然是好奇、迷?；蛴牣?。我們真的知道什么是人工智能嗎？我們真的準備好迎接人工智能浪潮了嗎？

AI來襲！

近日，因爭奪搜索引擎話語權(quán)而有過過節(jié)的兩位大佬李彥宏和李開復又“杠”上了，這一次，他們爭奪的焦點是人工智能的輿論話語權(quán)。

不是冤家不聚頭。4月下旬，李彥宏的著作《智能革命：迎接人工智能時代的社會、經(jīng)濟與文化變革》正式出版。緊接著，5月初，李開復的《人工智能》一書開始簽售。李彥宏到處宣講，“互聯(lián)網(wǎng)的下一幕就是人工智能。”李開復更加干脆，直接說，“我不是李開復，我是人工智能。”

雖然目標不同，但其實兩人現(xiàn)階段做的是同一件事――為人工智能時代的到來搖旗吶喊。

“人工智能來了！”

這句話對不同的人群有著完全不同的意義。計算機科學家將之譽為“第四次技術(shù)革命”;社會學家、經(jīng)濟學家將之視為已經(jīng)或即將對人類經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、就業(yè)環(huán)境發(fā)起挑戰(zhàn)的“洪荒之力”;商業(yè)巨頭、創(chuàng)業(yè)精英、科幻作家、影視編導們則樂于肆無忌憚地展開想象，將之渲染成為人類未來的天堂或地獄。

不過，對于絕大多數(shù)不了解技術(shù)細節(jié)，或不具備豐富想象力的普通人而言，知道的人多，了解的人少。

什么是人工智能？打開百度百科，人們可以看到這樣一段話：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。它是計算機科學的一個分支，企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)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(lǐng)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(tǒng)等。它從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

對于普羅大眾而言，百度百科的解釋聽起來有點過于專業(yè)，相比較而言，在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典教材、出版于2013年的《人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格給出的定義則較為通俗易懂，他們從四個方面對人工智能進行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考、合理地行動的機器。

人工智能其實不是一個新概念，日前，首都圖書館剛剛舉行了一場關(guān)于人工智能的科普講座。據(jù)北京師范大學系統(tǒng)科學學院副院長韓戰(zhàn)鋼介紹，人工智能這一概念正式提出是在1956年的達特摩斯學會上，至今已有60多年的時間。

縱觀這60多年，人工智能經(jīng)歷了兩次紅利期。

上世紀60年代，人工智能迎來了第一個紅利期，當時的科學家們自信并且瘋狂，“二十年內(nèi)，機器將能完成人能做到的一切工作”成為當時科學界的主流聲音。

上世紀90年代人工智能迎來第二個紅利期，標志性事件是IBM的“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當時造成的影響絲毫不亞于今天AlphaGo的圍棋大戰(zhàn)。

當下或是人工智能的又一個紅利期。一方面，圖像識別、深度學習等人工核心算法日漸成熟，另一方面，人工智能研究走出實驗室，科技公司開始成為人工智能的主要推動者。

更重要的是，資本開始對人工智能表現(xiàn)出了前所未有的青睞。據(jù)有關(guān)機構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2016年底-2017年初，國內(nèi)各大機構(gòu)在關(guān)于今年投資方向的98篇討論中，人工智能的提及次數(shù)占48次，是第二位“文化娛樂”的1.8倍。市場火熱程度毋庸置疑。 好奇 去年3月以來，借助AlphaGo 4：1戰(zhàn)勝韓國名將李世石九段的東風，人工智能席卷了全球的注意力。不過，時至今日，面對人工智能，公眾最常見的表情依然是好奇、迷茫或訝異。

不只是炫技

看到“人工智能”這幾個字，可能有的人立馬會想到圍棋、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等名詞，也有的人會想到大學里的人臉識別、立體視覺建模等研究項目，還有的人會想到終結(jié)者、外太空等高大上的內(nèi)容。但可能98%的人都會有這樣的疑問：除了下棋，這些東西研究了到底對我有什么實際用途？

事實上，“人工智能”已經(jīng)從很多方面對我們的日常生活產(chǎn)生影響。通過梳理烏鎮(zhèn)智庫、阿里云研究中心、艾媒咨詢、麥肯錫等多家機構(gòu)近期的人工智能專題報告，記者發(fā)現(xiàn)，目前人工智能發(fā)展較為火熱的主要包括以下幾個領(lǐng)域：

首先，個人助手。這是目前最為普及的一個領(lǐng)域。如果要詮釋這個，看一遍電影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系統(tǒng)薩曼莎不僅可以幫助主人公快速處理各種郵件、文件等工作，還能像朋友一樣與之互動和交流。

現(xiàn)實中，這樣的個人助手也正在在走入我們的生活中，如蘋果的Siri、微軟的Cortana 以及谷歌的Google Now，國內(nèi)也有科大訊飛的靈犀、圖靈的蟲洞語音助手等，這些語音助手現(xiàn)在一般是存在于PC或手機之中，近年隨著服務機器人的發(fā)展，它們開始有了新的載體。而機器人除了有語音功能外，還具備自主行動的能力，因此有望在其他方面幫助人類。

其次，無人駕駛。谷歌、特斯拉、蘋果甚至是寶馬，它們目前都在開發(fā)自己的無人駕駛汽車，谷歌的車已經(jīng)在公司附近的山景城測試了無數(shù)次，雖然交通事故也發(fā)生過十多起，不過基本上都屬于小摩擦，尚未造成嚴重損失。關(guān)于這些無人車何時能正式大量地上路載人，業(yè)內(nèi)普遍的說法是2020年，目前它們在物體識別以及交通規(guī)則上仍在學習中。

再次，健康醫(yī)療。在AlphaGo與李世石比賽前，谷歌就已宣布這個創(chuàng)造出AlphaGo的Google DeepMind實驗室將進軍醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。他們成立了DeepMind Health團隊，與英國倫敦帝國理工學院和倫敦皇家自由醫(yī)院展開合作。他們還推出了一款名為 Streams的移動端應用程序，醫(yī)療人員可以利用Streams更快地觀察到醫(yī)療結(jié)果。

第四，金融投顧?！叭斯ぶ悄堋钡娘L潮在各行業(yè)涌動，金融領(lǐng)域也不例外，“智能投顧”成為金融科技的新寵兒，從華爾街投行到國內(nèi)金融科技創(chuàng)業(yè)公司，紛紛涉足，給自己貼上“智能投顧”的時髦標簽。 擁抱 雖然仍存諸多爭議，但隨著技術(shù)的進步，越來越多的人開始相信，人工智能就像很多大師所講的，未來，將和水和電一樣無處不在。

另外，藝術(shù)創(chuàng)作一直是人類精神活動的最高級形式，自古以來，人們認為只有人類的智慧才能創(chuàng)作出藝術(shù)作品，玄而又玄的藝術(shù)風格尤為深奧。但近些年來，人工智能的發(fā)展正對藝術(shù)創(chuàng)作產(chǎn)生了一些很微妙的影響。去年3月份，倫敦藝術(shù)家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一組GCHQ（英國通信總部的縮寫）畫作拍出了8000美元的高價;同年9月，索尼音樂的計算機科學研究實驗室了兩首完全由人工智能作曲的流行歌曲《Daddy's Car》和《The Ballad of Mr Shadow》。而最新消息顯示，除了畫畫、作曲，人工智能創(chuàng)作的第一部詩集《陽光失了玻璃窗》也已于近日正式面市。

雖然仍存諸多爭議，但隨著技術(shù)的進步，越來越多的人開始相信，人工智能就像很多大師所講的，未來，將和水和電一樣無處不在。

中國不容錯失的戰(zhàn)略機遇

在多家中國科技巨頭積極研發(fā)的推動下，中國已成為全球人工智能的發(fā)展中心之一。眾多的人口和完整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)給中國提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場的潛力。隨著老齡化的加速，中國提升生產(chǎn)力的要求愈l迫切，因此人工智能技術(shù)的運用對中國未來的經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。

據(jù)麥肯錫近期的《中國人工智能的未來之路》報告書顯示，中國與美國是當今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。僅在2015年，兩國在學術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學術(shù)研究文章總和也只相當于其一半。

并且，中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動引領(lǐng)。得益于大量的搜索數(shù)據(jù)和豐富的產(chǎn)品線，一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術(shù)前沿。這些技術(shù)被整合應用于新產(chǎn)品中，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。

麥肯錫表示，中國有充足的理由對其在人工智能領(lǐng)域的潛力感到樂觀。龐大的人口基數(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)正是“訓練”人工智能系統(tǒng)的前提條件?！胺秶?jīng)濟”也是中國的優(yōu)勢所在，廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應用提供了廣闊市場。

自18世紀工業(yè)革命以來，每一次技術(shù)革命都重塑著全球競爭格局。中國曾經(jīng)錯失了前幾次科技革命的歷史機遇，這一次，人工智能是中國絕不能錯失的戰(zhàn)略機遇。麥肯錫認為，完成中國制造業(yè)“從汗水驅(qū)動到創(chuàng)新驅(qū)動”“從齒輪驅(qū)動到智能驅(qū)動”的升級，人工智能是中國實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略機遇之一。

對此政府部門已經(jīng)開始行動，給予了有力的政策支持。3月5日上午，國務院總理發(fā)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(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，“人工智能”也首次被寫入了全國政府工作報告。而在發(fā)改委印發(fā)的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》中，也已明確了我國人工智能的總體思路、目標與主要任務。該方案指出，到2018年，將在重點領(lǐng)域培育若干全球領(lǐng)先的人工智能骨干企業(yè)，初步建成基礎(chǔ)堅實、創(chuàng)新活躍、開放協(xié)作、綠色安全的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，形成千億級的人工智能市場應用規(guī)模。

再加上之前科技部新聞，“科技創(chuàng)新2030―重大項目”或?qū)⑿略觥叭斯ぶ悄?.0”，中國AI人最好的時代已經(jīng)到來。

然而，目前，我國發(fā)展人工智能還存在一些短板，急需補齊。麥肯錫在研究報告中將中國人工智能發(fā)展瓶頸歸為了數(shù)據(jù)、算法、計算力三大問題。

數(shù)據(jù)瓶頸。正如人類通過食物得到能量，人工智能也不能在沒有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來源的情況下運行。這些系統(tǒng)必須要有大量的數(shù)據(jù)，以供它們“訓練”，不斷改進和完善產(chǎn)出的結(jié)果。在數(shù)據(jù)方面，存在幾個問題可能阻礙中國的AI發(fā)展。首先，中國的大技術(shù)公司通過它們專有的平臺收集數(shù)據(jù)，中國在創(chuàng)建數(shù)據(jù)友好的生態(tài)系統(tǒng)方面落后于美國，缺少統(tǒng)一的標準和跨平臺的共享。第二，世界各國都發(fā)現(xiàn)，開放政府數(shù)據(jù)有助于私營部門的創(chuàng)新，但中國的公共部門開放的數(shù)據(jù)相對較少。最后，限制跨國的數(shù)據(jù)流動也使中國處于全球合作中的不利地位。

算法瓶頸。得益于全球的開源平臺，中國企業(yè)能夠快速復制其他地方開發(fā)的最先進的算法。目前，中國的研究者在開發(fā)用于語音識別和定向廣告的算法方面已經(jīng)取得突破。然而，中國在基礎(chǔ)研究方面落后于美國和英國。一個主要原因是人才短缺，招納人才對中國的AI發(fā)展至關(guān)重要。據(jù)悉，美國超過一半的數(shù)據(jù)科學家有10多年的工作經(jīng)驗，而在中國，經(jīng)驗不足5年的研究人員高達40%。

計算力瓶頸。計算力不是中國人工智能商業(yè)發(fā)展直接的瓶頸。隨著微處理在全球市場得到廣泛使用，計算能力已經(jīng)成為可以輕松獲得的東西。但中國仍然不能忽視發(fā)展自己的先進半導體、微處理器和高性能計算技術(shù)的重要性。計算能力是AI的基礎(chǔ)之一，具有戰(zhàn)略上的重要性。中國歷來嚴重依賴國外的微芯片供應商。對某些類型的高價值半導體，中國幾乎完全依賴進口。但是，在2015年，美國政府禁止全球三大芯片供應商Intel、Nvidia和AMD向中國政府銷售高端超級計算機芯片。對核心技術(shù)供應實現(xiàn)更強的控制有助于提高中國在未來更廣泛地部署人工智能系統(tǒng)的能力。

未雨綢繆“全民基本收入”爭議中前行

人工智能是中國加速生產(chǎn)力發(fā)展的一個重要機遇，也是解決人口老齡化的一個關(guān)鍵。雖然人工智能的崛起非常有可能會創(chuàng)造出新的產(chǎn)品和服務，進而催生出新的職業(yè)和生意。正如幾十年前，沒人可以想象，現(xiàn)在竟然有大量的工作與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟有關(guān)一樣，人工智能也有類似的變革效應。但是，目前，可預見的現(xiàn)實問題更多的還是就業(yè)替代問題。

據(jù)李開復估算，10-15年后，全球?qū)⒂?0%的就業(yè)被人工智能所取代，包括翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆等工作。而中國這一問題將更加嚴峻。

對此，李開復也提出了自己的一套“解決方案”。首先，他建議所有大學生努力在所學領(lǐng)域垂直縱深發(fā)展，深到人工智能無法取代;其次，他認為跨領(lǐng)域發(fā)展將成為一種趨勢，因為目前人工智能在單領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)方面具有天然優(yōu)勢，但對于需要跨領(lǐng)域的、高深的、需要深度思考的內(nèi)容，未來十年人工智能也無法完成;再次，由于計算機在藝術(shù)、幽默、電影和創(chuàng)造等“感性”領(lǐng)域的“無能”，文科涉及的領(lǐng)域或許會迎來新的發(fā)展機會;最后，也是最重要的是，我們需要做好未來走向服務業(yè)的準備。

“所謂的服務業(yè)，指的是涉及人與人之間的交流，人與人之間的同理心，以及如何自己更有愛、更受歡迎的行業(yè)……”李開復強調(diào)，“這其實是確保人類對人工智能保有競爭力的一種方法?！?/p>

這一問題也引起了經(jīng)濟學界、社會學界的高度關(guān)注，多位專家學者呼吁，政策制定者需要充分考慮人工智能可能帶來的對勞動力市場的潛在破壞，并為此做好準備。

5月7日，在“中國經(jīng)濟真問題――‘中國的坎’研討會”上，在談論中國中等收入陷阱問題時，國務院發(fā)展研究中心研究員魏加寧特別強調(diào)，“科技創(chuàng)新本身也是拉大收入差距的一個重要因素。尤其是現(xiàn)在人工智能技術(shù)、機器人快速發(fā)展以后，很多人將會面臨失業(yè)的問題?！?/p>

針對這一問題，目前一些國家已經(jīng)開始未雨綢繆，其中芬蘭的“全民基本收入”方案尤其值得關(guān)注。

近年來，“全民基本收入”方案在全球尤其是歐洲進入一些國家的政治議程，一個重要背景就是生產(chǎn)自動化的快速發(fā)展，以及失業(yè)率在全球金融危機時期居高不下。人工智能近年來的突破性發(fā)展，及其在可見未來對生產(chǎn)自動化的強有力推動，使得人們越來越憂慮未來失業(yè)率繼續(xù)攀升的前景。眾多研究人工智能及其社會影響的專家，都將“全民基本收入”視為應對人工智能時代就業(yè)狀況的主要策略之一。

“全民基本收入”方案的關(guān)鍵是，在一國或一個地區(qū)之內(nèi)，所有公民無論貧富，無差別地獲得數(shù)量相同的基本收入。2016年6月底，芬蘭政府宣布就“全民基本收入計劃”進行試驗。2017年1月，芬蘭正式給2000名隨機抽選的民眾發(fā)放每月560歐元的“基本收入”。芬蘭政府的試驗計劃是目前歐洲國家在這一領(lǐng)域走得最遠的。

醫(yī)療人工智能方案范文第4篇

英特爾公司數(shù)據(jù)中心事業(yè)部副總裁、數(shù)據(jù)中心解決方案部總經(jīng)理Jason Waxman在近日舉行的英特爾人工智能論壇上表示：“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能融合發(fā)展的道路上，注重自動駕駛、精準醫(yī)療、智能工廠等技術(shù)創(chuàng)新和應用進程，使人工智能更快惠及大眾?！?/p>

近日，英特爾宣布將推出業(yè)內(nèi)全面領(lǐng)先的人工智能產(chǎn)品組合――英特爾Nervana平臺。該產(chǎn)品組合旨在提高人工智能應用的速度和易用性，是構(gòu)建高度優(yōu)化的人工智能解決方案的絕佳基礎(chǔ)，可幫助更多的數(shù)據(jù)專家在基于行業(yè)標準的技術(shù)上解決挑戰(zhàn)。

據(jù)悉，英特爾Nervana平臺產(chǎn)品組合包括英特爾至強處理器、英特爾至強融核處理器、為工作負載優(yōu)化的加速器如FPGA以及從Nervana收購的技術(shù)創(chuàng)新。相較于前一代處理器，下一代英特爾至強融核處理器（代為Knights Mill）的深度學習性能可提高4倍，計劃于2017年上市。此外，英特爾宣布現(xiàn)已向特定云服務提供商合作伙伴提供下一代英特爾至強處理器（代號為Skylake）的初期版本，該處理器采用了英特爾高級矢量指令集AVX-512集成加速技術(shù)，將極大增強機器學習工作負載的推理性能。

英特爾還公布了如何將Nervana的突破性技術(shù)集成至現(xiàn)有產(chǎn)品路線圖的更多細節(jié)。英特爾將于2017年上半年測試第一款芯片（代號為Lake Crest），并在下半年向主要客戶發(fā)售。此外，英特爾還在路線圖中增加了一款新產(chǎn)品（代號為Knights Crest），它將Nervana創(chuàng)新技術(shù)與業(yè)界領(lǐng)先的英特爾至強處理器緊密集成。此外，Lake Crest處理器專門針對神經(jīng)網(wǎng)絡進行了優(yōu)化，可為深度學習提供極高性能，并可通過高速互聯(lián)網(wǎng)絡提供前所未有的計算密度。

醫(yī)療人工智能方案范文第5篇

［關(guān)鍵詞］區(qū)塊鏈;大數(shù)據(jù);醫(yī)療保健;人工智能

區(qū)塊鏈是一個分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，充當存儲和管理事務的“開放式分類賬”。它可以創(chuàng)建數(shù)字化的交易塊，而無須集中控制。區(qū)塊鏈有三個關(guān)鍵部分:計算機網(wǎng)絡、網(wǎng)絡協(xié)議和共識機制。網(wǎng)絡中的每臺計算機都會記錄分類賬的副本，并且所做的任何更改都必須通過算法檢查以確保建議的更改顯示有效。通過網(wǎng)絡節(jié)點授權(quán)批準后，新交易塊將添加到數(shù)據(jù)鏈中。區(qū)塊鏈技術(shù)相對現(xiàn)有的市場商業(yè)體系，具有巨大的應用優(yōu)勢。首先，區(qū)塊鏈消除了對第三方交易清算的需求，節(jié)省了時間和金錢。其次，增加了網(wǎng)絡的責任性和安全性，因為所有參與者都是已知和可信的。區(qū)塊鏈不僅僅是技術(shù)和金融行業(yè)的寵兒，現(xiàn)在已經(jīng)深入到經(jīng)濟生活的方方面面。醫(yī)療保健系統(tǒng)需要處理有關(guān)個人的私密數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈可幫助確?；颊邤?shù)據(jù)的安全性、實時性和準確性。

1區(qū)塊鏈技術(shù)的廣泛安全性

2019年是區(qū)塊鏈誕生10周年，以物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、第五代移動通信技術(shù)(5G)、人工智能(AI)、區(qū)塊鏈(Block-chain)等為代表的智能科技將極大地拓展智能商業(yè)的邊界，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的推動力。區(qū)塊鏈帶來的最大價值則是在萬物互聯(lián)的時代，用技術(shù)重構(gòu)信任機制。這將對未來的金融和商業(yè)產(chǎn)生深刻影響。由于區(qū)塊鏈上文件系統(tǒng)中固有的加密技術(shù)，區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是高度安全的。這意味著區(qū)塊鏈非常適合存儲高度敏感的個人數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過精心處理后，可以為生活帶來許多的價值和便利。日常生活中，如果使用淘寶或亞馬遜網(wǎng)站搜索引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。當然，輸入這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是私密的。通常處理這些私人數(shù)據(jù)的企業(yè)必須投入大量資金來滿足數(shù)據(jù)安全方面的標準。即便如此，大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)泄露事件越來越常見。區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫以加密狀態(tài)保存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有數(shù)據(jù)就安全。AI在安全方面也有很多可以與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的領(lǐng)域。眾所周知，數(shù)據(jù)處理過程中的任何一部分暴露了未加密數(shù)據(jù)，就意味著安全風險的存在。AI的發(fā)展使其網(wǎng)絡算法能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時進行處理或操作。

2醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)與人工智能

當前大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)與醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合日益緊密，使得各個國家的整體醫(yī)療技術(shù)水平在不斷提高。我國已經(jīng)開始制定相關(guān)政策，鼓勵健康醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)和AI發(fā)展。組織專家認證數(shù)據(jù)融合安全計算的技術(shù)可行性。各地政府明確機制，支持地方醫(yī)院促進醫(yī)療AI發(fā)展。這些都為醫(yī)療AI數(shù)據(jù)創(chuàng)新提供了發(fā)展機遇。在互聯(lián)網(wǎng)后時代，互聯(lián)網(wǎng)價值的顯著體現(xiàn)就是區(qū)塊鏈技術(shù)。有了區(qū)塊鏈技術(shù)，人們可以定義所有的資產(chǎn)，并且創(chuàng)建各式各樣的去中心化應用，其中涉及物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、保險以及銀行等。由于區(qū)塊鏈具有每個單個事務的數(shù)據(jù)庫記錄，因此它為機構(gòu)提供了一種數(shù)據(jù)實時挖掘模式的方法。從另一個角度來看，區(qū)塊鏈極大地提高了數(shù)據(jù)分析的透明度。與以前的算法不同，區(qū)塊鏈的設(shè)計拒絕任何無法驗證且被認為可疑的輸入。因此，建立在區(qū)塊鏈技術(shù)上的大數(shù)據(jù)分析算法只需處理完全透明的數(shù)據(jù)。這樣意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)化，提高了AI分析計算的效率。

3區(qū)塊鏈技術(shù)與人工智能大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

自互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)出現(xiàn)以來，醫(yī)療行業(yè)一直在大量涌入數(shù)據(jù)。隨著臨床數(shù)據(jù)量的不斷增加，醫(yī)療健康領(lǐng)域的區(qū)塊鏈商業(yè)智能已成為巨大的需求。人工智能大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是指利用互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過AI技術(shù)簡化某些過程，而無須人為干預來實現(xiàn)預期的數(shù)據(jù)處理方法。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI技術(shù)可以融入廣泛的治療保健流程中，從而減少管理工作量，消除資金浪費，增強信息交換，并能提供實時數(shù)據(jù)分析以及患者監(jiān)控。醫(yī)療健康數(shù)據(jù)AI技術(shù)，除了能減少醫(yī)療保健組織必須處理的大量數(shù)據(jù)處理工作外，還有助于提高運營效率和降低人員成本。區(qū)塊鏈技術(shù)與AI大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的結(jié)合將會使醫(yī)療健康機構(gòu)獲得巨大的效益。具體分析如下。

3.1改善醫(yī)療機構(gòu)治療水平

醫(yī)療保健組織依靠數(shù)字工具和技術(shù)來支持他們的日常運營，最終目標是改善醫(yī)療水平。建立在互聯(lián)網(wǎng)上的區(qū)塊鏈技術(shù)，提供完善的區(qū)塊鏈商業(yè)智能服務，與醫(yī)療保健數(shù)據(jù)AI相結(jié)合。通過使用AI工具引入預測分析元素，確定患者生命安全、檢查等待時間、滿意度評估、疾病和復發(fā)風險、潛在治療成本、再入院可能性等參數(shù)，從而系統(tǒng)自動給出患者護理方案，計算平均住院時間，幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員對患者診斷做出明智的決定。

3.2更好分配資源

目前醫(yī)療機構(gòu)以電子方式存儲患者記錄幾乎已成為常態(tài)。醫(yī)療工作者可以從集中存儲的患者數(shù)據(jù)庫中精準挑選出相關(guān)的信息，以促進更好地預測和可操作的診斷方案。將醫(yī)療保健數(shù)據(jù)AI與區(qū)塊鏈商業(yè)智能相結(jié)合的另一個關(guān)鍵優(yōu)勢是，通過跨部門分配基于需求的精確數(shù)據(jù)來更好地管理資源，從而減少浪費。例如，由于預測分析可以幫助確定患者何時準備好出院，因此它還有助于更好地分配病床、藥品和員工等資源，以幫助減少浪費。區(qū)塊鏈商業(yè)智能工具能夠從健康應用程序以及可穿戴設(shè)備(如計步器和健身帶)訪問可下載數(shù)據(jù)。這使醫(yī)療保健專家能夠利用互聯(lián)網(wǎng)準確跟蹤健康指標和信息。這些數(shù)據(jù)對于醫(yī)療保健從業(yè)者了解患者的生活方式和病史非常有用。

3.3促進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛使用

大數(shù)據(jù)技術(shù)工具變得越來越便宜，不斷增長的吸引力促使各種醫(yī)療健康機構(gòu)有足夠的驅(qū)動力去購買相應的技術(shù)。區(qū)塊鏈商業(yè)智能非常適合這種模式，它提供經(jīng)濟而全面的解決方案，提高醫(yī)療機構(gòu)的服務質(zhì)量和運營質(zhì)量。通過與AI技術(shù)的融合，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠分析實驗室結(jié)果和測試報告等臨床數(shù)據(jù)，它可以協(xié)助護理人員，幫助他們制定更有效的患者護理計劃，更多地關(guān)注需要額外關(guān)注和護理的患者。區(qū)塊鏈商業(yè)智能工具的數(shù)據(jù)挖掘能力可以幫助醫(yī)療保健從業(yè)者更精確地評估治療計劃，確定選擇的治療方案。這些工具還可用于預測任何給定治療程序的確切結(jié)果，通過幫助組織了解醫(yī)療方案的缺陷并采取糾正措施，有助于提高醫(yī)療質(zhì)量。

4區(qū)塊鏈技術(shù)在醫(yī)療健康機構(gòu)的應用

互聯(lián)網(wǎng)之所以發(fā)展迅速，同互聯(lián)網(wǎng)一開始就有比較好的場景有關(guān)，無論是E－mail還是Web都是互聯(lián)網(wǎng)信息交流非常自然的應用場景。區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展至今，存在一個較大的問題是應用場景的缺失，缺少能具體承載區(qū)塊鏈技術(shù)的舞臺和場景。目前，利用區(qū)塊鏈商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的最大障礙是:缺乏有效利用數(shù)據(jù)分析的資源，無法對分析性能進行基準測試，以及難以將分析結(jié)果引入可操作的決策中。隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，世界各地的醫(yī)療保健機構(gòu)正在快速轉(zhuǎn)變?yōu)榉植际綌?shù)據(jù)存儲庫，這為區(qū)塊鏈技術(shù)提供了廣闊的應用場景。安全和隱私在醫(yī)療保健中至關(guān)重要。黑客對醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的任何攻擊都可能對醫(yī)療機構(gòu)造成極大的破壞，因為它們不僅受到經(jīng)濟損失，而且自身聲譽也會受到極大影響。最重要的是，在任何違反數(shù)據(jù)安全的情況下，最大的受害者是患者個人的私人信息，從付款的信用卡詳細信息到醫(yī)療診斷的結(jié)果，隱私?jīng)]有得到足夠保護。醫(yī)療機構(gòu)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)由于需要長期保留而難以管理，這意味著醫(yī)療保健機構(gòu)需要一種有遠見的方法來確定數(shù)據(jù)的存儲、訪問和使用方式。此外，醫(yī)學領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理軟件通常具有建立定期訪問權(quán)限的范圍，該權(quán)限根據(jù)需要為來自不同部門的不同工作人員提供臨時查看功能。這些因素使醫(yī)療機構(gòu)更加迫切需要定期審查其數(shù)據(jù)，以便刪除、修改或匿名化信息。同樣，輸入任何醫(yī)療健康機構(gòu)記錄的數(shù)據(jù)也需要格式化，描述特征和檢查結(jié)果數(shù)據(jù)必須準確，然后才能為機構(gòu)內(nèi)的不同用戶訪問，以用于醫(yī)療、管理和計費目的。這種要求進一步加劇了在醫(yī)療保健領(lǐng)域管理數(shù)據(jù)的難度。為了應對這些挑戰(zhàn)，醫(yī)療保健部門正在尋求在四個關(guān)鍵領(lǐng)域:臨床、運營、管理和財務領(lǐng)域，使用區(qū)塊鏈技術(shù)增強商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析工具。區(qū)塊鏈技術(shù)將協(xié)助醫(yī)療組織設(shè)置中的最高領(lǐng)導者建立正確的部署策略，通過引入數(shù)據(jù)可視化和智能化，促進醫(yī)療技術(shù)人員技能升級，建立大數(shù)據(jù)AI分析技術(shù)等新概念，使員工熟悉使用區(qū)塊鏈商業(yè)智能工具，從機構(gòu)數(shù)據(jù)庫中獲取更多有效的資源。區(qū)塊鏈技術(shù)針對醫(yī)療保健系統(tǒng)大數(shù)據(jù)進行精心設(shè)計，全面規(guī)劃，通過最少的處理算法，精簡數(shù)據(jù)輸入和輸出過程，從而形成一個去中心化、智能高效、面向未來的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。