時間：2024-01-15 14:51:51
序論：在您撰寫人工智能輔助醫(yī)療決策時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
萬東醫(yī)療(600055)與包括阿里健康在內的多家人工智能企業(yè)開展技術合作，全面開展放射影像的機器智能診斷學習項目；思創(chuàng)醫(yī)惠(300078)推出了國內唯一以“醫(yī)療大數(shù)據(jù)+認知計算”為基礎，同時結合臨床應用的人工智能輔助決策解決方案。
【公告】
新華錦(600735)：目前沒有在雄安設立養(yǎng)老 業(yè)務分支機構的計劃
舒泰神(300204)：上半年凈利增兩成 擬7000萬收購德豐瑞剩余股權
金通靈(300091)：擬發(fā)行不超6億元“雙創(chuàng)”債
通富微電(002156)：總投資70億封測生產線今日奠基
葛洲壩(600068)：聯(lián)合中標逾80億元PPP 項目
洛陽玻璃(600876)：股價連續(xù)三日漲停 無未披露重大事項
美錦能源(000723)：發(fā)起設立礦業(yè)特種智能機器人(300024)研發(fā)公司
中國中車(601766)：控股股東與中國鐵路總公司戰(zhàn)略合作
【增減持】
海螺水泥(600585)上半年大幅減持股票收益18.6億
天原集團(002386)股東東方資產管理公司擬減持不超6%股份
達威股份(300535)股東吳冬梅計劃減持不超6%股份
愷英網(wǎng)絡(002517)遭股東海通開元減持4.69%股份
高科石化(002778)三名股東擬合計減持不超228萬股
飛馬國際(002210)：副董事長擬減持不超731萬股
【復牌】
政策驅動也是重要動力，科技巨頭搶先布局引發(fā)示范效應。智能化時代，各國從國家戰(zhàn)略層面加緊人工智能布局，美國的大腦研究計劃(BRAIN)、歐盟的人腦工程項目(HBP)、日本大腦研究計劃(Brain/MINDS)，而我國也在“十三五”規(guī)劃中把腦科學和類腦研究列入國家重大科技項目。企業(yè)布局方面，谷歌、Facebook、微軟、IBM等均投入巨資，其示范效應是產業(yè)進步的先兆；國內百度、阿里、訊飛、360、華為、滴滴等也加緊布局。15年行業(yè)投資金額增長76%，投資機構數(shù)量增長71%，計算機視覺和自然語言處理占比居前。
產業(yè)鏈格局已現(xiàn)，上游技術成型、下游需求倒逼，計算機視覺產業(yè)應用最成熟。產業(yè)鏈初步格局已現(xiàn)，從基礎層和底層技術，再到應用技術，最后再到行業(yè)應用，除了近年來底層核心技術的突破，下游行業(yè)需求倒逼也是人工智能應用技術發(fā)展的重要動力，諸如人機互動多元化倒逼自然語義處理、人口老齡化倒逼智能服務機器人、大數(shù)據(jù)精準營銷倒逼推薦引擎及協(xié)同過濾，等等。其中計算機視覺應用技術的發(fā)展可能是最先發(fā)力的，國內不乏世界一流水平公司。
2B應用首先爆發(fā)，“人工智能+金融、安防”應用前景廣闊。“人工智能+”將代替之前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，在各行業(yè)深化應用，安防、金融、大數(shù)據(jù)安全、無人駕駛等等。生物識別和大數(shù)據(jù)分析在安防和金融領域的應用則是目前技術最為成熟、產業(yè)化進程較快，如智能視頻分析、反恐與情報分析、地鐵等大流量區(qū)域的監(jiān)控比對；金融領域的遠程開戶、刷臉支付、金融大數(shù)據(jù)采集、處理、人工智能自動交易、資產管理等。相關推薦標的：東方網(wǎng)力、佳都科技、川大智勝，建議關注大智慧、遠方光電。
逐漸向2C端應用擴展，看好“人工智能+無人駕駛、教育”。人工智能在無人駕駛領域的應用體現(xiàn)在三方面：(1)環(huán)境感知環(huán)節(jié)的圖像識別；(2)基于高精度地圖和環(huán)境大數(shù)據(jù)的路徑規(guī)劃、復雜環(huán)境決策；(3)車車交互、車與環(huán)境交互下的車聯(lián)網(wǎng)，智能交通管理。教育領域應用方面，人機交互重構更互動性的教學；大數(shù)據(jù)和深度學習的結合使得個性化教學成為現(xiàn)實，這也是在線教育最重要的突破點；此外包括VR在內的多載體應用和多屏互動也是發(fā)展趨勢。相關推薦標的：四維圖新、千方科技、東軟集團、科大訊飛、長高集團、新開普。
人工智能在醫(yī)療領域的廣泛應用價值
目前，人工智能在醫(yī)療領域的研究成果頻出，人工智能應用醫(yī)療領域已是大勢所趨。各個科技巨頭都相繼布局人工智能醫(yī)療行業(yè)。對人工智能在醫(yī)療的應用主要基于多方面的客觀現(xiàn)實：比如優(yōu)質醫(yī)療資源供給不足，成本高，醫(yī)生培養(yǎng)周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發(fā)病率的增長，人們對健康重視程度普遍提高，醫(yī)療服務需求也在持續(xù)增加。
人工智能結合醫(yī)學應用有非常多的益處，可以讓患者、醫(yī)師和醫(yī)療體系均受益。比如對于患者來說，可以更快速地健康z查，獲得更為精準的診斷結果和更好的個性化治療方案建議；對于醫(yī)師來講，則可以消減診斷時間，降低誤診的概率并對可能的治療方案的副作用提前知曉；對于醫(yī)療體系來說，人工智能則可以提高各種準確率，同時系統(tǒng)性降低醫(yī)療成本。
據(jù)悉，人工智能在智能診療、智能影像識別、智能藥物研發(fā)和智能健康管理等方面都有廣泛的應用價值。
比如在智能診療方面，就是讓計算機“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫(yī)療領域最重要、也最核心的應用場景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費者的機器學習能力應用到醫(yī)療保健領域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現(xiàn)出了很高準確度；蘋果公司最近收購了Lattice，該公司在開發(fā)醫(yī)療診斷應用的算法方面具有很強能力。
在智能影像識別方面，人工智能的應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。作為醫(yī)生，從一個大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經(jīng)驗。如果通過大數(shù)據(jù)，通過智能醫(yī)療，就能夠迅速得出比較準確的判斷。
在智能藥物研發(fā)方面，則是將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。目前借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)也發(fā)揮了重要的作用。
在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術應用到健康管理的很多場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫(yī)學的健康管理。比如通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發(fā)生的風險及提供降低風險的措施。計算機還能收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數(shù)據(jù)分析并評估病人整體狀態(tài)，協(xié)助規(guī)劃日常生活。在精神健康領域，計算機可運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進行情感識別。在健康干預層面，計算機則可以運用AI對用戶體征數(shù)據(jù)進行分析，定制健康管理計劃。
從IBM Watson的發(fā)展看醫(yī)學人工智能的未來
目前國內外已經(jīng)有很多高科技企業(yè)將認知計算和深度學習等先進AI技術用于醫(yī)療領域，并出現(xiàn)了很多產品，其中以IBM的“沃森醫(yī)生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領域中的翹楚，隨著人工智能技術的逐漸成熟，在2016年開始放開手腳，以腫瘤診斷為重心，開始在慢病管理、精準醫(yī)療、體外檢測等九大醫(yī)療領域中實現(xiàn)突破，逐步實現(xiàn)人工智能作為一種新型工具在醫(yī)療領域的獨特價值。
沃森是2007年由IBM公司開發(fā)的，IBM Watson具備了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等能力，能夠快速搜索分析非結構化的數(shù)據(jù)，獲取想要的結果。2015年，日本東京大學醫(yī)學院研究所最初的診斷結果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經(jīng)歷各種療法后，效果都不明顯。無奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過對比2000萬份癌癥研究論文，分析了數(shù)千個基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當?shù)闹委煼桨?。整個過程IBM Watson只用了短短10分鐘。
自2012年羅睿蘭接手IBM開始，IBM公司發(fā)展方向與業(yè)務架構就一直在進行根本性調整。傳統(tǒng)硬件與系統(tǒng)軟件業(yè)務地位不斷退后，而云計算、網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)分析與人工智能成為了公司現(xiàn)金流的核心投放領域?，F(xiàn)在的IBM正在轉型為一家認知計算和云平臺的公司。其中在醫(yī)學人工智能的優(yōu)勢也越來越明顯。
IBM Watson首先進入的領域是復雜的癌癥診斷和治療領域，這也是目前全世界醫(yī)學界聚焦的重點。Watson的第一步商業(yè)化運作就是通過和紀念斯隆?凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專家在Watson上輸入了紀念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進行訓練。在此期間，該系統(tǒng)的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫(yī)生和研究人員組成的團隊一起上傳了數(shù)千份病人的病歷，近500份醫(yī)學期刊和教科書，1500萬頁的醫(yī)學文獻，把Watson訓練成了一位杰出的“腫瘤醫(yī)學專家”。隨后該系統(tǒng)被Watson Health部署到了許多頂尖的醫(yī)療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據(jù)的醫(yī)療決策系統(tǒng)。
相繼攻克肺癌、乳腺癌、結腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項目之一，正式將上述四個癌種的腫瘤解決方案進入商用。2016年8月IBM宣布已經(jīng)完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓練完上線了宮頸癌的服務。
目前IBM Watson腫瘤解決方案已經(jīng)進入中國。2016年12月，浙江省中醫(yī)院聯(lián)合思創(chuàng)醫(yī)惠、杭州認知三方共同宣布成立沃森聯(lián)合會診中心，三方將合作開展IBM Watson for Oncology服務內容的長期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國以來，首家正式宣布對外提供服務的Watson聯(lián)合會診中心，意味著中國醫(yī)療行業(yè)將開啟一個新型人工智能輔助診療時代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢服務，2017年將會擴展到8-12個癌種。在醫(yī)生完成癌癥類型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內反饋多條治療建議。
此外，IBM Watson還與輝瑞達成了一項新協(xié)議，會將前者的超級計算能力用于癌癥藥物研發(fā)。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機器學習、自然語言處理及其它認知推理能力，用于免疫腫瘤學（Immuno-oncology）中的新藥物識別，聯(lián)合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學的未來在于針對獨特腫瘤特征的組合，這會改變癌癥治療方式。而在藥物研發(fā)中利用Watson的認知能力，可以更快地為患者帶來可能的新免疫腫瘤治療。
毫無疑問，人工智能將會成為未來IBM的成長引擎。沃森目前已經(jīng)不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫(yī)療影像、體外檢測、精準醫(yī)療、機器人、疾病研究治療這幾個領域，未來，沃森的觸角還會伸到醫(yī)療的其他行業(yè)，為整個醫(yī)療行業(yè)服務。
中國版小小“沃森”不斷面世
與IBM Watson十年的發(fā)展軌跡不同，中國在醫(yī)學人工智能領域的發(fā)展屬于追趕者。由于中國沒有統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)孤島的隔離，中國在醫(yī)學人工智能I域投放的資源相對要少很多。不過這并不妨礙國人對其發(fā)展的熱情。在智能影像識別和診斷方面，中國已經(jīng)出現(xiàn)了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒有IBM Watson那么強大，但也在各個領域顯示出獨特的應用價值。
浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學知名專家和珠海和佳醫(yī)療設備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現(xiàn)代數(shù)學的概念，形成了“DE-超聲機器人”。該機器人算法借助計算機視覺技術，可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節(jié)區(qū)域，并給出良性與惡性的判斷，大大節(jié)省了醫(yī)生的診斷時間。一般來說，人類醫(yī)生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經(jīng)達到85%。
據(jù)悉，人體甲狀腺結節(jié)已成常見病，如果不加重視，甲狀腺結節(jié)可能會發(fā)生惡變，進而發(fā)展成癌癥，危及生命。但由于個體化差異，目前三甲醫(yī)院甲狀腺結節(jié)的診斷準確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫(yī)生對同一張片子可能會做出不同判斷。而超聲機器人的出現(xiàn)，不僅能輔助醫(yī)生做出精準判斷，還能縮短病人就醫(yī)時間，提升醫(yī)療效率。目前“DE-超聲機器人”已經(jīng)在浙江大學第一附屬醫(yī)院、中國電子科技集團公司第五十五所職工醫(yī)院和杭州下城區(qū)社區(qū)醫(yī)院臨床應用，一年病例達到8萬多，準確率達86%以上。
2017年2月，中山大學中山眼科中心劉奕志教授領銜中山大學聯(lián)合西安電子科技大學的研究團隊，利用深度學習算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內障人工智能平臺”。該人工智能程序模擬人腦，對大量的先天性白內障圖片進行分析和深度學習，不斷反饋提高診斷的準確性。將該程序嵌入云平臺后，通過云平臺上傳圖片，即可獲得先天性白內障的診斷、風險評估和治療方案。
據(jù)悉，先天性白內障是一種嚴重威脅兒童視力的疑難罕見病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內障隊列（隊列人數(shù)近2000名），基于該隊列開展了一系列嚴謹?shù)难芯?，積累了大量高質量的先天性白內障臨床數(shù)據(jù)。中山大學眼科中心于2017年4月設立“人工智能應用門診”，由人工智能云平臺輔助臨床醫(yī)師進行診療。在人工智能門診就診的患者，除接受常規(guī)診療外，其檢查數(shù)據(jù)即時同步到CC-Cruiser云平臺，同時享受由人工智能機器人提供的“專家級”診療。目前CC-Cruiser已在3家協(xié)作醫(yī)院完成臨床試點應用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經(jīng)連接了、新疆、云南、青海等邊遠省區(qū)上百家基層醫(yī)院，每天有大量眼科檢查數(shù)據(jù)上傳云平臺請求專家協(xié)助診斷。在醫(yī)學人工智能應用場景下，病例以及圖像數(shù)據(jù)將首先通過人工智能程序進行初審，再由專家復核，效率將提升70%以上，極大提高了專家協(xié)診效率。
2017年5月，丁香園、中南大學湘雅二醫(yī)院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達成獨家戰(zhàn)略合作，并了國內首個“皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng)”。資料顯示，系統(tǒng)性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風濕性疾病中的彌漫性結締組織病，可引起全身多個臟器受累，包括皮膚、關節(jié)、腎臟、血液等。如何精準診斷系統(tǒng)性紅斑狼瘡，一直是困擾各國科學家的世界醫(yī)學難題。
目前三方合作研發(fā)出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進行有效區(qū)分，識別準確率超過85%。據(jù)悉，該系統(tǒng)一方面是面向皮膚科醫(yī)生，醫(yī)生通過APP，把圖像傳到系統(tǒng)以后，系統(tǒng)提示最有可能的皮膚病類型，然后建立皮膚病電子百科全書，通過百科全書再去學習，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統(tǒng)提供圖片鑒別和導診意見。據(jù)悉，該系統(tǒng)第一期主要實現(xiàn)以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫(yī)療機構，并將開放患者端服務。
醫(yī)學人工智能真正落地
需要全產業(yè)鏈配合
專家指出，要真正實現(xiàn)醫(yī)療產業(yè)的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實現(xiàn)，這需要依托全產業(yè)鏈包括醫(yī)療主管部門、醫(yī)療機構的參與和信息化服務商等各個環(huán)節(jié)的共同努力。
比如像前文所述的甲狀腺結節(jié)、紅斑狼瘡、先天性白內障的診斷，都要依靠形態(tài)學的圖像數(shù)據(jù)，這些在皮膚病和病理科特別常見，所以人工智能的優(yōu)勢在此可以得到充分體現(xiàn)。訓練一個好的皮膚科醫(yī)生可能要十年，把人工智能引進后，可以大大縮短時間。但是醫(yī)學人工智能研發(fā)成本高、數(shù)據(jù)獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。
人工智能技術形成產品，最重要是要有大量高質量的數(shù)據(jù)。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫(yī)療機構并不愿公開數(shù)據(jù)。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數(shù)據(jù)，嘗試通過多個渠道，有社區(qū)檢查，有付費志愿者，也有試點醫(yī)院。最后該公司收集了兩三萬張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻既仿試85%以上。該公司負責人也評價到，如果樣本量能提高一倍，診斷準確率還有較大的提升空間。
在獲取高質量的醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，國內醫(yī)院在過去信息化程度不高，數(shù)據(jù)雖然多，但相對雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點，并快速獲取數(shù)據(jù)會是一個很高的門檻。同時，醫(yī)院信息孤島現(xiàn)象長期存在，各個醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)互聯(lián)互通。這一局面則逐步從政策層面迎來破冰。去年6月，國務院公布了《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的指導意見》，明確指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應用。但該政策的真正落地依然需要時間。
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，將海量外部信息轉化為自身知識和結論。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，假設一百例都出現(xiàn)在北京，那么可認為發(fā)病與地域相關，如果其中九成是男性則可認為疾病與性別有關，如果其中又有九成是抽煙者，說明疾病與煙草有關。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，有闌尾手術史、腦梗史，有牙科問題等，這時需要綜合各?？频闹R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)生的權威性會受到挑戰(zhàn)嗎？
張海濤：這是個很關鍵的問題。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，手術也可以被機器取代嗎？
張海濤：手術操作其實是創(chuàng)造“藝術”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在很多醫(yī)院開展，但真正實現(xiàn)機器人做手術還很長遠。
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。人工智能得出的結論只是一個參考，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。
關鍵詞:新醫(yī)科;智能醫(yī)學;人才培養(yǎng)
1緒論
健康中國已上升為國家戰(zhàn)略，新醫(yī)科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫(yī)學”的應用性人才培養(yǎng)模式也隨之開啟。智能醫(yī)學工程是以現(xiàn)代醫(yī)學與生物學理論為基礎，融合先進人工智能及工程技術，挖掘人的生命和疾病現(xiàn)象的本質及其規(guī)律，探索人機協(xié)同的智能化診療方法及其臨床應用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫(yī)工融合培養(yǎng)學生的指導過程中，存在許多問題，如醫(yī)學和工科的理論結合層面較為薄弱，多學科交叉聯(lián)合指導的機制不完善，成果轉化和臨床應用性不高。實踐層面，在現(xiàn)有的醫(yī)學教育模式下，醫(yī)學生缺乏全面的對數(shù)據(jù)進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫(yī)學時代，對數(shù)據(jù)的處理與分析能力會成為醫(yī)生工作的重要組成部分。面向醫(yī)療健康的智能醫(yī)學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫(yī)學工程交叉學科的人才培養(yǎng)的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經(jīng)率先實行招收智能醫(yī)學工程專業(yè)的新生［1］。高等醫(yī)學教育對新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學工程專業(yè)人才培養(yǎng)認知還處于探索階段，智能醫(yī)學工程如何實現(xiàn)醫(yī)工交叉學科的融合發(fā)展，如何獲取人才培養(yǎng)中的合適方法、模式、關鍵技術等的研究，協(xié)同醫(yī)學發(fā)展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。
2新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學人才培養(yǎng)
2．1新醫(yī)科符合醫(yī)科改革的內在需求
隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫(yī)療健康逐漸被國家視為重要的基礎性戰(zhàn)略資源，在大數(shù)據(jù)和人工智能技術影響下，臨床應用、疾病預測與預防、公共衛(wèi)生、循證公共衛(wèi)生決策、健康管理、健康監(jiān)測與個性化醫(yī)療服務等方面的研究以及產業(yè)發(fā)展，將是未來整個醫(yī)療領域的提升方向，給智能醫(yī)學分析與決策賦予了新的意義和內涵。
2．2醫(yī)工融合發(fā)展的必然趨勢
隨著精準醫(yī)療與智能醫(yī)學診療技術的深度融合，理論層面，把握新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學工程專業(yè)復合型創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標，以臨床應用性為導向，多學科領域知識相互滲透。調整醫(yī)工結合課程體系，既符合新醫(yī)科需求，又實現(xiàn)醫(yī)工融合課程模塊間的交叉互補，體現(xiàn)醫(yī)工結合特色的寬口徑學科結構。培養(yǎng)既懂醫(yī)藥科學、數(shù)據(jù)科學又懂人工智能應用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫(yī)療與智能醫(yī)學工程技術緊密結合，利用臨床醫(yī)生在傳統(tǒng)醫(yī)學中積累豐富的臨床經(jīng)驗，并融入到智能醫(yī)學診療模式變化中，將徹底改變現(xiàn)有診療模式。
2．3人工智能助力智能醫(yī)學工程人才培養(yǎng)
隨著科學技術的飛速革新，人工智能核心技術推動傳統(tǒng)學科專業(yè)建設和醫(yī)工交叉融合。助力人才培養(yǎng)主要表現(xiàn)在以下三個方面。一是從智能醫(yī)學診療技術創(chuàng)新的角度，技術的革新引領人工智能與各個產業(yè)領域深度融合，創(chuàng)造新的產業(yè)或領域，計算機模擬人腦的思維過程，實現(xiàn)人機交互，提高醫(yī)療資源的利用率，推動醫(yī)療產業(yè)的高效運轉。智能醫(yī)學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫(yī)院對病人電子病歷(EMR)數(shù)據(jù)進行分析，結合結直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫(yī)學影像自動診斷皮膚癌，通過數(shù)據(jù)預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質量，輔助醫(yī)生進行臨床決策［3］。二是從醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的角度，隨著大數(shù)據(jù)、數(shù)字技術、機器學習和人工智能等信息技術在醫(yī)療領域的應用，電子健康記錄數(shù)據(jù)呈指數(shù)型增長，醫(yī)療大數(shù)據(jù)來源包括醫(yī)院記錄、患者醫(yī)療記錄、醫(yī)療檢查結果和物聯(lián)網(wǎng)設備［4］。智能醫(yī)療系統(tǒng)具有識別、篩選和決策等智能醫(yī)療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術開發(fā)中心對醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫(yī)療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構建等能力的建設［7］;同年，騰訊推出醫(yī)療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫(yī)療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫(yī)生。三是從人才培養(yǎng)的角度，多學科交叉融合發(fā)展是大勢。人工智能將打破不同學科專業(yè)的壁壘，推進多學科交叉融合發(fā)展，形成“人工智能+”的專業(yè)新的人才培養(yǎng)模式。高校也應根據(jù)產業(yè)需求變化調整專業(yè)設置，構建新的專業(yè)結構。高校人工智能相關的本科專業(yè)將會蓬勃發(fā)展，形成頗具特色的“人工智能+”專業(yè)集群?！叭斯ぶ悄?”技術所衍生的新醫(yī)科、新工科專業(yè)之間的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，實現(xiàn)技術創(chuàng)新與醫(yī)療應用的統(tǒng)一。以“人工智能+醫(yī)學”為契機，結合醫(yī)學產業(yè)發(fā)展趨勢和智能醫(yī)學工程專業(yè)的特點，研究相應的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業(yè)特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫(yī)學診療和工程技術兩方面協(xié)調發(fā)展的問題，全面提升醫(yī)學生的綜合素養(yǎng)以及未來的職業(yè)競爭力。綜上所述，新醫(yī)科人才培養(yǎng)在人工智能助力下，培養(yǎng)學生具備較強的創(chuàng)新意識和具有智能醫(yī)學領域科研能力，掌握關鍵理論與方法，創(chuàng)造性地將計算機科學技術、人工智能技術和方法、大數(shù)據(jù)關鍵技術與醫(yī)學應用系統(tǒng)相結合，進而創(chuàng)新性完成的醫(yī)學信息處理、行為交互和人工智能系統(tǒng)集成及應用。以上需培養(yǎng)的能力，對現(xiàn)有醫(yī)學專業(yè)的改造升級、人才培養(yǎng)模式的改變、師資隊伍的全面建設具有較高的要求。
3培養(yǎng)新醫(yī)科人才的實施路徑
3．1從醫(yī)工融合研究的視角
智能醫(yī)學工程的專業(yè)培養(yǎng)建設要體現(xiàn)醫(yī)工融合發(fā)展需求，推進智能工程、醫(yī)學與教育的深度融合，提升人工智能在醫(yī)學中的應用，滿足新醫(yī)科發(fā)展要求的卓越工程師為育人目標，強調學科交叉滲透、重視臨床應用、把握科技前沿，推動教學創(chuàng)新等。
3．2從醫(yī)工融合研究的廣度
目前我國部分高校開展了醫(yī)工融合人才培養(yǎng)模式的探索，但有區(qū)域特色的醫(yī)工融合研究還不多。針對新醫(yī)科臨床需求分析，把握智能醫(yī)學工程高等教育體系，重點聚焦區(qū)域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫(yī)科”對人才的需求。
3．3從醫(yī)工融合研究的深度
(1)整體設計智能醫(yī)學工程專業(yè)教學環(huán)節(jié)。建立知識能力矩陣，整體設計教學、實驗、課程設計、專業(yè)實習、畢業(yè)設計等環(huán)節(jié)，突出新醫(yī)科相關課程及實踐，加強附屬醫(yī)院和教學醫(yī)院的聯(lián)系，深化臨床實踐能力。(2)培養(yǎng)學生專業(yè)能力和科研創(chuàng)新能力。智能醫(yī)學工程專業(yè)教學與知識能力培養(yǎng)的思考是以智能醫(yī)學學科的特點為基礎，通過知識能力矩陣的智能醫(yī)學工程專業(yè)課程創(chuàng)新教學，根據(jù)智能醫(yī)學工程專業(yè)課程知識點的內在聯(lián)系和相對獨立性，優(yōu)化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構建課程內容架構。通過系統(tǒng)理論知識教學、優(yōu)化課程實驗和上機安排，引導學生自主設計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業(yè)興趣，探索將專業(yè)興趣轉換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調研，全面建立當前地方高校智能醫(yī)學工程專業(yè)學生與專業(yè)偏好的培養(yǎng)模式。
4結語
古希臘時期，數(shù)字的演繹化有了實質性的進展。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(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)療健康領域有了用武之地，尤其是微陣列技術創(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域，結合統(tǒng)計、概率、信息理論等方法，直到深度學習技術，以及類神經(jīng)網(wǎng)絡有了新的發(fā)展，AI才重新受到了關注。
數(shù)字醫(yī)療產業(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)督機制不全等原因導致的，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(yī)療長期存在“重醫(yī)療，輕預防，重城市，輕農村，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“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)需要人與技術的結合
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)療健康產業(yè)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(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，結合現(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)療領域和產業(yè)的改造是具有顛覆性的，它不僅是一種技術創(chuàng)新，更是在生產力上為傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)帶來變革。AI作為一種技術方法，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)學領域開始導入人工智能數(shù)字挖掘與機器學習的技術來篩選有效的醫(yī)療信息。
其中，“AI+醫(yī)學影像”就是關鍵性的一步。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、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)質醫(yī)生資源不足的問題。
醫(yī)學影像領域調查數(shù)據(jù)顯示，無論是在國內還是在國外，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的支持，以此來提升基層的診斷質量與效率。
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”。
如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業(yè)價值地圖中，哪些產業(yè)將最先享受技術紅利？
“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數(shù)字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數(shù)字制造設備的發(fā)明讓制造變得民主化，所以誕生了創(chuàng)客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現(xiàn)想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。
人工智能正在全球范圍內掀起產業(yè)浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業(yè)發(fā)展有一個持續(xù)的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業(yè)來與大家分享關于人工智能如何融合產業(yè)，創(chuàng)造萬億實體經(jīng)濟新動能的一些觀察。
人工智能認知差距存在：已走入平常生活
在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業(yè)界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區(qū)別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業(yè)界對何時發(fā)展出“強人工智能”并無定論。
現(xiàn)在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經(jīng)用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統(tǒng)，以及我們現(xiàn)在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。
人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業(yè)的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經(jīng)高度滲透進我們的生活之中。
人工智能的商業(yè)潮起：九大領域形成熱點
人工智能的歷史已經(jīng)有60年的時間，但它作為一個商業(yè)化浪潮是最近幾年爆發(fā)的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業(yè)化的臨界點。
下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業(yè)報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現(xiàn)出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。
IT產業(yè)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍?；ヂ?lián)網(wǎng)積累了20年的數(shù)據(jù)終于有了用武之地——訓練數(shù)據(jù)。機器學習和深度學習的飛速發(fā)展直接引領了此次人工智能產業(yè)浪潮。
截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業(yè)發(fā)展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。
另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業(yè)范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業(yè)模式、行業(yè)渠道、競爭規(guī)則變化的漣漪效應。
谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業(yè)務積累數(shù)據(jù)。從2012年到2017年短短的5年時間已經(jīng)滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略從“移動優(yōu)先”轉為“人工智能優(yōu)先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態(tài)：
第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續(xù)并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態(tài)，占領產業(yè)核心。今天，大多數(shù)技術進步都不是封閉的創(chuàng)造發(fā)明。技術的指數(shù)級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業(yè)使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業(yè)。正如馬化騰所說的未來的企業(yè)都是在云端用AI處理大數(shù)據(jù)。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。
認識人工智能的能力與局限
認識人工智能的能力與局限AI要在商業(yè)上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發(fā)對商業(yè)的塑造也許與互聯(lián)網(wǎng)徹底顛覆傳統(tǒng)行業(yè)不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業(yè)中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現(xiàn)有的生產中，進入垂直領域，創(chuàng)造直接的經(jīng)濟價值。
認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經(jīng)具備以下幾種能力：
認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經(jīng)有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。
認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。
認識人工智能的能力與局限數(shù)據(jù)智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數(shù)據(jù)的秘密，并且不斷自動優(yōu)化算法，提升數(shù)據(jù)分析能力。
認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數(shù)據(jù)和模型為現(xiàn)有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。
人工智能的價值地圖：產業(yè)融合正在加速
與互聯(lián)網(wǎng)時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業(yè)變革正在不動聲色地滲入到各行各業(yè)。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業(yè)，涉及吃住行、工業(yè)醫(yī)療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發(fā)生的“AI+”產業(yè)增強革命。
首先是零售行業(yè)。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經(jīng)過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。
現(xiàn)在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現(xiàn)在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經(jīng)驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。
第二個例子是醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療在任何國家都是最大的行業(yè)之一，我們經(jīng)濟發(fā)展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。
人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫(yī)療影像診斷大家已經(jīng)比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫(yī)療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數(shù)據(jù)，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數(shù)據(jù)，分析組學大數(shù)據(jù)，那么就可以對他未來健康發(fā)展的危險因素做出評估，根據(jù)評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發(fā)展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫(yī)療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。
第三個例子來自制造業(yè)。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發(fā)了一款名為Baxter的智能協(xié)作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環(huán)境，可“感知”異?，F(xiàn)象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業(yè)來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業(yè)智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現(xiàn)設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。
人工智能的經(jīng)濟影響
人工智能在經(jīng)濟層面的影響，主要有三個方面：
第一，生產效率的提升。人工智能創(chuàng)造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。
第二，交易成本的下降?；ヂ?lián)網(wǎng)的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現(xiàn)更精準的服務匹配，進一步優(yōu)化資源的分配。
第三，人工智能將帶來數(shù)據(jù)產業(yè)的蓬勃。機器學習需要數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”，海量的數(shù)據(jù)需求催生了多種類型的數(shù)據(jù)交易模式。數(shù)據(jù)的需求會產生很多數(shù)據(jù)經(jīng)紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數(shù)據(jù)在個人、企業(yè)及產業(yè)鏈層面流通。數(shù)據(jù)的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數(shù)據(jù)、商業(yè)渠道、博客等公共資源等。
轉型之路：五要素堅實人工智能基礎
人工智能將一切變化都帶入了超高速發(fā)展的軌道。創(chuàng)新科技公司已集體轉型，傳統(tǒng)行業(yè)又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現(xiàn)人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：
數(shù)據(jù)、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。
第一是數(shù)據(jù)，我們對數(shù)據(jù)的認識不應該停留在統(tǒng)計，改進產品或者作為決策的支持依據(jù)。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數(shù)據(jù)是有條件的。垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)，高質量的數(shù)據(jù)。在國家層面，也有許多數(shù)據(jù)開放計劃。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業(yè)的人才流動越來越頻繁。但同時，企業(yè)通過開放生態(tài)，降低開發(fā)門檻。可以讓更多中小企業(yè)享受AI能力。
第三是算力，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環(huán)境。但隨著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，現(xiàn)有算力將無法匹配。
除了這三駕馬車，從實驗室到行業(yè)應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：
■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現(xiàn)實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。
■ 其次是人機回環(huán)，即human-in-the-loop?！叭藱C回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創(chuàng)建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統(tǒng)工作。機器學習通常由工程師訓練數(shù)據(jù)，而不是某個領域的專家?！叭藱C回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數(shù)據(jù)，而且來自于人們怎樣看待數(shù)據(jù)。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。
人工智能并不是靜態(tài)的東西，訓練出來的模型要用到某個業(yè)務場景里，業(yè)務場景里產生新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環(huán)和迭代。
總結
本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發(fā)展，將快速滲透到數(shù)據(jù)密集行業(yè)。
人工智能目前從感知智能、理解智能、數(shù)據(jù)智能和決策智能四方面發(fā)揮在各行各業(yè)的能力。
