人工智能輔助醫療診斷精選(九篇)
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第1篇：人工智能輔助醫療診斷范文
根據咨詢機構Venture Scanner的數據顯示，2016年全球人工智能公司的融資總額已高達89億美元。在眾人眼中，人工智能被認為是堪比工業革命的新一代技術革命。
但在2017年中國綠公司年會的“創變者專場”上，阿里巴巴人工智能研究機構資深總監華先勝開始就對依圖科技創始人兼CEO朱瓏拋出了炸彈問題：如何證明這次興起的人工智能不再是虛假的春天？
前者曾獲選國際電氣與電子工程協會院士（IEEE Fellow），是視覺識別和搜索領域的國際級權威學者。后者則在UCLA博士就讀期間師從霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工學院人工智能實驗室擔任博士后研究員，于2012年回國創立了依圖科技。二者對話稱得上是國內人工智能界的頂尖交鋒。
依圖科技專門從事人臉識別的技術研發，服務國內數十個省公安廳、海關、邊檢和金融機構。去年下半年，依圖攜人工智能技術進軍醫療行業，提供基于醫療影像和病歷數據的疾病輔助篩查技術。在國內，這樣的AI+醫療初創企業有50多家，它們分布于虛擬助理、醫療大數據、醫學影像等多領域。種種跡象表明，醫療有望成為安防之后人工智能的下一個爆發點。
不過，華先勝的存疑不無道理。半個世紀以來，人工智能數次引發業界狂歡，人們以為人工智能將要改變世界，但最終都被證明還只停留在概念階段。究竟人工智能可否切實改變人類的生活點滴，實際的看病就醫過程會有多大改善，這一切真的準備好了嗎？
人工智能進入醫療行業的首要困難來自行業本身的高專業門檻。比如對肺結節CT影像的智能判讀設計算法，就涉及病灶位置、解刨分布、結節良惡性等的具體分析。“好比是一堵墻，要3-9個月的時間才能摸到邊，AI行業里有決心學習醫療專業知識的不多。”朱瓏告訴《21CBR》記者。
在商業化落地的過程中，人工智能本質上是一門技術，而非一款產品或是其他載體。高度垂直、需求各異的醫療行業給了創業公司機會，也形成了公司之間的巨大差異。針對不同的醫院、科室和病類，產品線就千差萬別，沒有相似的對標，也沒有可參考路徑，大家都摸著石頭往前走。
依圖將目光首先對準了醫院的放射科室，與浙江省人民醫院放射科聯合組成科研團隊，搭建醫療影像智能平臺，實際使用5個月下來，計算機對肺結節的識別準確率已經達到95%，這一實現，大大解放了放射科醫生的工作負荷。在此之前，浙江省人民醫院放射科平均一天要接待200例肺結節篩查患者，每個患者做CT檢查產生200張連續斷層圖像，也就是說，放射科的醫生平均每天要看40000張圖像。
高強度的工作負荷往往令診斷精準性超出了人類的把控范圍，而機器學習對醫療行業的價值就此凸顯出來：算無遺漏。華先勝表示，而當大量的醫生診斷數據通過人工智能模型算法不斷強化，并輸出經驗反哺回醫生，“你可以想象帶來的革新會多大”。
但是，對于人工智能科學家們，其自身的專業領域仍面臨著諸多十字路口。一方面，學界不了解產業界最新的商業化進展，往往基于公開但過時的資料進行評論，從而造成偏差。另一方面，即使是當今最好的人工智能實驗室或公司之間、甚至機構內部的不同部門，也變得難以評價對方的工作。“今天的人工智能是一個技術難辨和沒有權威的時代。”朱瓏在演講中稱。
第2篇：人工智能輔助醫療診斷范文
人工智能(Artificial Intelligence. AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統來模擬人類的思維活動。人工智能技術己應用于醫學領域中，例如IB M機器人醫生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統來進行醫學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術將在醫學領域有更廣闊的應用，其對醫學專業學生的計算機應用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應跟隨科技發展的步伐。現階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現階段醫學高職院校計算機教學現狀及存在的問題
大學計算機基礎作為一門基礎課，其內容是理淪知識和實踐知識的融合，醫學生學習計算機知識表現在以下幾個方而:醫學生個體之間存在的差異性較大
從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經學習過計算機相關的基礎知識，而來自偏遠農村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設備落后，起點較低，因此在教學過程中應該考慮到學生之間的差異性計算機基礎課程學時安排不夠，且學生不夠重視
由于醫學高職院校主要開設的專業是醫學類專業，計算機基礎作為一門公共基礎課，學校安排的學時不夠，如本校開設的計算機基礎課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復習相關的知識內容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質量，同時，大多數學生重視醫學類專業課程，往往忽略了計算機基礎課程的重要性，學生沒有擺正心態，因此出現上課玩手機，睡覺，講話等不良現象
1. 3計算機基礎教學與醫學專業難以結合起來
目前，計算機基礎課程教學使用的是統一的教材，統一的知識點，沒有專門的針對醫學專業出版的計算機基礎教材，難以針對不同的專業來安排授課知識，使得學生畢業時與就業單位要求的計算機技術的掌握度不符合，使得他們在后續的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議
2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結合
計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎知識，包括計算機基礎知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網絡六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應用課程，提升學生的辦公軟件應用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應包括醫學專業軟件的內容，如藥學專業加入SPASS. SAS醫學統計軟件，影像專業加入DISC. OSIRIS醫學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業加入3DBody解剖學習軟件、醫院信息系統等內容2. 2增強學校和醫院等企業的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才
在人工智能高速發展下，醫院等醫療機構己從國外引進或者自主研發導診機器人、腫瘤診斷專家系統、胃癌診斷專家系統等智能診斷系統，未來醫療行業的發展將對醫學人才的要求越來越高學校和公立醫院、私立醫療機構應搭建起合作橋梁，輸出優秀的學生為醫療機構培養后備力量，同時醫療機構提供更多的機會讓醫學生參與到實踐中，增強學生的專業素養、業務能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業應用素質，加強師資培訓
學校應提供給教師業務培訓的機會，如到醫院參觀學習醫療機構目前研發或引進各類輔助醫療系統的使用，各類大型醫療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎和臨床的學科知識相結合，培養復合型人才
第3篇：人工智能輔助醫療診斷范文
政策催化進一步加強
國內AI有望“彎道超車”
目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。可以說，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。
當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業升級，對此，國務院在印發的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創新作為重點建設工程，特別提出要發展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業。
國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，將發展人工智能提升到國家戰略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。
在2016年3月兩會召開期間，《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統、智能交通、精準醫療、智能材料等新興前沿領域的創新和產業化，形成一批新增長點。
政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發展提供了基礎條件。科技部高技術研究發展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業的不斷進入。
“2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業規模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業規模達100億元。”廣證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業應用發展勢頭良好。
在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。
“我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’。”趙巧敏稱。
人工智能大潮來襲
千億市場規模可期
人工智能已經開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統、神經網絡、智能機器人等。
未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。
“目前人工智能的應用領域主要還是以工業制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產品的市場需求將會不斷擴大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。
國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業全球市場規模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規模將達到91億元人民幣。
而目前市場的關注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發展空間來說，這只是冰山一角。
趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術，與機器人和大數據聯系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統產業的發展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規模的市場空間。
“僅僅以工業機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業及物流等行業產生8-10倍的產業集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規模。”趙巧敏說。
實際上，中國人工智能的商業化應用環境甚至能創造更大的市場空間。我國人工智能的商業應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。
“市場關心的IT和互聯網領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業4.0，發展突破的關鍵環節都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發展的重心，也會給互聯網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。
在人工智能應用領域，我國已經發展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫療領域、企業領域、金融領域和教育領域。
然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業發展空間巨大。
VC青睞人工智能
巨頭加速并購
人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關鍵節點。
Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內接連收購兩家人工智能初創公司……
據羅文波統計，目前全球人工智能企業已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創企業總估值超過87億美元。“隨著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”
除互聯網巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創企業的投資，持續布局人工智能這個重要風口。
“2014年人工智能企業融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發。
“反過來，資本層面的爆發也將持續帶動人工智能行業加速爆發。”齊艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監測等領域將會產生巨大的商業價值和社會價值。
在全球市場火爆的背景下，國內市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。
出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。
其中，百度2014年研發投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。
“互聯網巨頭公司和創業公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績。”據羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創業公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。
巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。
而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長。“2015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍。”趙巧敏表示。
短期看好應用開發
長期關注技術研究
二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關行業。在市場空間巨大、產業前景明朗的背景下，占據資金優勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。
隨著人工智能的不斷進步和發展，最先實現產業化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業4.0、智慧醫療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優質標的。“同時，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環節，之前具有技術積累和數據資源的公司將優先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規模優勢的公司。”
對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量。“短期可關注在人工智能商業化應用有所突破的企業，長期可關注具備技術研究實力的公司。”
在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關的公司，它們一般擁有較好的智能制造業基礎，在未來產業升級過程中，擁有強大的競爭優勢;二是在人工智能商業化應用有所突破的公司。
對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術如語音、視覺識別的服務、硬件產品等的應用開發將是短期的投資亮點”。
“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等。”趙巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。
而從長期來看，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。
與此同時，在主板之外，一些新三板標的同樣值得關注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業數量明顯增加。以機器人子行業為例，僅2015年一年就有35家機器人企業在新三板掛牌，還有10家機器人企業在待掛牌狀態，20多家公司在審查待掛的狀態。投資者可以有選擇地關注其中較好的標的。
第4篇：人工智能輔助醫療診斷范文
30年前，有人說電腦將會改變我們的世界，當時的人們認為這是天方夜譚，不料今天幾乎家家戶戶都擁有了電腦；10年前，有人認為智能手機將更深刻地影響我們的生活方式，人們照樣認為不可能，而今天手機連接一切卻逐漸成為了現實；同樣，今天李彥宏提出“中國大腦”設想，也有很多人認為是不接地氣，事實上，人工智能卻是跟我們未來的生活息息相關。
從目前來看，人工智能貌似與我們的現實生活距離十分遙遠，實際上它已經開始走入我們的生活，而且正以一種磁懸浮般的速度向我們奔來，人工智能已經打響21世紀新的軍備賽。
社會層面，人工智能成改善民生新利器
人民生活水平的高低一直都被作為發達經濟體與發展經濟體最明顯的區別和寫照，而人工智能的普及將會對人民的生活水平帶來翻天腹地的變化。
首先，在家庭生活方面，如果家里擁有保姆機器人，就可以免去苦于找不到保姆的煩惱，解決日常家庭勞務所憂。有些人可能會認為這還很遙遠，實際上日本已經開始在試用家庭保姆機器人了。我們再來看看眼下各大科技公司所倡導的手機連接一切：清晨，伴隨著悠揚的背景音樂起床，一天都感覺很精神；起床時，窗簾已經悄悄拉開，這個時候甜美的聲音開始播放當天的天氣預報；起床后，水溫已經設置為適合自己使用的溫度，不用擔心水溫時冷時熱；洗簌后，廚房已經傳來早餐的香味；上班前，不必擔心門窗、電視等是否關上；晚上回家前，可以通過手機提前打開熱水器，到家后就可以直接洗個熱水澡。
其次，在醫療健康領域，目前已經有很多智能硬件公司推出了智能醫療硬件產品，能夠及時地反應出人體的健康狀況。比如機器視覺系統自動完成乳房X光檢查和其他醫學影響的分析，通過模擬醫學專家診斷、治療疾病的思維過程能夠讓機器人自動診斷病人病情等。人工智能在醫療方面的應用一方面能夠改善就醫條件和環境，另一方面也能大幅提升醫療技術水平。
其三，我們再來看看人工智能對教育的影響。通過借助人工智能，我們的教學場景將得到極大改善，而通過人工智能和大數據的應用，老師也能更好地把握學生的學習情況并進行針對性的輔導。
不僅僅是教育、醫療、家庭等方面，人工智能將會人民生活的方方面面產生巨大的影響，它將會成為未來全球各國改善民生的新利器。
經濟層面，各國借人工智能再創經濟神話
目前發達國家都已經紛紛推出了自己的人工智能計劃，人工智能已經成為了發達國家經濟體向前繼續邁進的動力和標志。
一、歐盟耗資10億歐元打造人腦計劃。該項目旨在建立一套基于神經科學的全新的、革命性的信息通信技術，建造一種模擬神經元功能的芯片，然后將芯片用于建造超級計算機。
二、美國大腦計劃。美國通過借助DARPA部門，然后將每年的研究經費劃撥給各個大學的實驗室、科技公司等用于各式各樣的前沿研究，目前該部門已經與谷歌、IBM等科技公司達成了合作，并獲得了多項人工智能重要科研成就。
三、日本機器人計劃。目前日本工業的老齡化問題非常嚴重，為了推動日本經濟繼續發展，日本聯合各大企業推出了機器人計劃。通過機器人、無人搬運機等人工智能技術的應用，日本工業再次走上了世界前列。
中國的人工智能技術剛剛起步，而人工智能對于中國的經濟發展是難得的一次新機遇。李彥宏所提出的“中國大腦”計劃如果能夠得到順利實施，將對中國的科技創新發揮至關重要的作用。目前我國的經濟正在加速從投資驅動為主向創新驅動發展為主的轉變，人工智能作為未來科技創新的決定性力量，它是中國經濟繼續實現騰飛的有力保障。在未來的全球經濟競爭中，可以說誰在人工智能上領先了，誰就能引領未來的新經濟時代。
企業層面，科技巨頭爭先恐后
目前全球的科技巨頭諸如谷歌、百度、微軟、IBM、Facebook等都已經紛紛涌入到了人工智能領域，它們在以下五個層面展開了激烈的競爭。
一、圖像、語音識別技術
在圖像、語音識別技術領域競爭最為激烈的當屬谷歌和百度。借助移動搜索，百度和谷歌都向語音、圖像識別技術發起了猛烈的進攻。谷歌通過連續的收購確立了其在圖像、語音識別技術方面的領先地位，而百度則通過組建以吳恩達、余凱、張潼、徐偉等人才組成的豪華專家團隊，并堅持自主研發，最終在語音識別技術上超越了谷歌和微軟。
二、深度學習
在深度學習方面，微軟、谷歌、百度、Facebook、IBM等科技巨頭都投入了巨大的力量。日前，微軟的研究人員在學術論文中表示，微軟最新的深度學習系統在分辨2012年版的ImageNet圖像數據庫時，錯誤率只有4.94%，相比于普通人的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上面超越了人類的水平。
三、無人駕駛
最早將人工智能技術應用到汽車領域的是谷歌，隨后國內的百度、華為也先后向無人駕駛技術發起了挑戰。未來百度自動駕駛計劃的核心方向就在百度大腦，它可實現人與汽車的語言互動，車輛定位，駕駛輔助甚至自動駕駛等功能。而華為則通過聯合東風汽車共同打造無人駕駛汽車。
四、智能家居
說起目前的智能家居，谷歌、蘋果、微軟等都已經在摩拳擦掌，而國內的智能家居格局競爭更是相當激烈，已經形成了戰國紛爭的局面：小米+美的、海爾+阿里+魅族、聯想+百度、360+格力、騰訊、華為等。
五、機器人
人工智能未來的最終方向就是意識機器人的出現，通過機器人的使用，企業能夠節省大量的成本和提升效率。對于機器人公司的收購，谷歌總是樂此不疲，去年谷歌連續收購了10來家機器人生產企業。而百度開發的“小度”機器人走紅網絡則向我們表明：機器人將會受到越來越多人的歡迎。
其實不僅僅是科技巨頭，已經有越來越多的創業公司正在涌入到人工智能領域。對于企業來說，人工智能是一次絕好的商機，它的產值將在萬億規模以上。
軍事層面，人工智能打響新的軍備賽
著名軍事理論家張召忠可謂對李彥宏“中國大腦”計劃給予了高度肯定，并且認為它將有助于軍隊現代化建設。事實上，在我國軍方的一些研究機構，已經在網絡科學、神經科學等領域有很好的投入，并獲得了一些階段性的成果。此次，人工智能如果能夠上升到國家戰略，對于軍隊科技的創新將有著深淵的意義。
目前，各國的軍事機器人、無人駕駛飛機等早已應用了人工智能技術。有人說未來的戰爭是無人飛機、機器人之間的戰爭，對此我絲毫不懷疑。而這場戰爭的勝負也就取決于誰擁有更先進的無人飛機和軍事機器人，也就是取決于人工智能技術，一場有關人工智能的軍備賽早已悄然打響。
第5篇：人工智能輔助醫療診斷范文
關鍵詞:人工智能;專家系統;ARM;單片機
人工智能(AI)[1]是計算機科學的重要分支,是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上,主要是研究如何用計算機來模擬人類智能,即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”,本課程重點闡明這些方法的一般性原理和基本思想,使得計算機更好得為人類服務。
1人工智能課程體系
人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法,包括狀態空間法、問題歸約法謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等;搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。
人工智能的研究論題包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法,以及計算智能技術等。
人工智能課程在我校計算機科學與工程學院是作為大三年級的一門專業選修課開設,總共學時數為:60(其中理論學時為36,實驗學時為24),隨著計算機技術的不斷更新發展,人工智能的應用領域變得越來越廣,因此人工智能(AI)這個學科已不再陌生,很多學生對其充滿興趣,所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數,另外結合我校的實際情況,部分理論或實驗設計項目可以與其他相關專業結合起來而應用。
2人工智能教學實踐
50多年以來,人工智能獲得很大的發展,已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視,成為一門廣泛的交叉和前沿科學,但是到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義,要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義也是困難的。
由于人工智能[2]是一門交叉性的學科,涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科。所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強、需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力等特點,導致了在教學過程中老師講得吃力、學生聽得吃力。盡管在多年的教學過程中積累了一些經驗,但是對于如何把握這門課程的特點,提高學生的學習興趣,幫助學生更好的理解這門課程,目前仍然有很多問題需要研究解決。
目前在整個教學過程中存在的主要問題[3]是:
1) 教學內容陳舊,部分參考書相關內容或案例都過于陳舊。在整個教學過程中,多數教學案例涉及到人工智能理論的高級應用――機器人,目前在國際及國內機器人的水平已經達到相當高的水平,但是部分教科書中仍沿用關節型機器人為例,教學內容稍顯陳舊。
2) 教材難易程度不均勻,部分章節學生難以理解。由于人工智能課程的部分章節,本身就可以獨立成一門課程,但由于是面向本科生的內容,因此很多內容壓縮于一章來講解,同時由于課時所限,完全不能將相關的內容講透講通;例如:神經計算中的神經網絡,與模糊邏輯控制的相關理論與應用。
3) 教學手段單一,教學過程中缺乏師生之間的溝通與交流。經過自己的實踐教學及對兄弟院校的人工智能的教學內容與教學手段的調研,同時也在學生之間進行溝通交流,發現多數同學反映,理論與應用雖然前沿,但是在學習過程中,教師教學手段單一,內容枯燥乏味,一般的教學模式,多采用“老師講,學生聽”的方法,整個教學效果并不理想。
4) 考核方法不科學,不能體現學生實際的學習情況。目前對于課程學習的考核采用閉卷考試的方式,很多考點有的同學根本不理解,完全死記硬背,考后又將內容丟棄,從學習的效果來講,收獲甚微且完全沒有達到真正學習及應用的能力。
3教學方法改進
3.1注重激發學生的學習興趣
科學家愛因斯坦曾說過:“興趣是最好的老師。”如何在教學工作中激發和培養學生的學習興趣,提高他們學習的主動性和積極性是當前教學改革中迫切需要解決的重要問題。
在實際的課堂教學中發現,剛開始聽課由于有興趣學生整體學習的積極性很高,但是一段時間過后發現部分學生由于教學內容抽象,難點比較多,不便于理解,興趣日漸變少,針對此種情況,可以采用任務驅動式教學或案例教學。
例如:在講專家系統章節時,在授課之前先通過互聯網,采取案例教學法,給學生們實時在線演示一個醫療專家診斷系統,演示其中的功能,同時與學生互動,以問答式與學生互動,了解目前專家系統的具體應用、可以解決的問題、給人民生活帶來的益處等。通過這種教學的形式,一方面可以激發學生的學習興趣;另一方面也使同學們體會到人工智能與我們生活的貼近程度。第二步,采用任務驅動法,具體來說,它是指教學全過程中,以醫療專家診斷系統若干個具體任務為中心,通過完成任務的過程,介紹和學習基本知識和具體設計方法。
3.2注重教材選擇
這一任務的執行者主要是由教研室主任或任課老師來完成。目前在各高校中所使用的人工智能相關教材的種類繁多,章節和內容的設置上也存在差別。筆者在訂閱教材或參加教材展銷的活動中,都比較重視人工智能教材的情況,通過比較發現,有的教材內容及難度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材則是內容及章節安排內容太多太泛,有些知識點講的又過于深奧,限于學時所限也不適合選用。在選教材方面,除了關注內容方面外,還要注重書上所講的一些實例,注重這些例子的典型性、時效性及新穎性,例如,部分教材在自動規劃這一章,選用機械手作為例子來說明積木世界的機器人規劃問題,還有一些選擇關節機器人,前些年這樣的機器人技術確實是個難點,但是依據現在成熟的機器人技術,無論是國際還是國內都已不再是技術難點,再拿這個例子去配合理論去講解,無論內容還是形式都稍顯陳舊,目前機器人技術發展水平基本上達到盡可能高仿真狀態。
3.3運用現代化的多媒體教學手段
針對人工智能課程相關內容比較抽象,公式推導比較繁瑣,除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及好的教材外,還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學。因此在實踐教學中,配合教學內容,充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢,結合多種教學方法與手段組織整個教學過程。例如:在講述搜索推理技術時,使用一些小的演示軟件,將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來;在講專家系統相關理論知識時,尤其是各種類型的專家系統,采用互聯網上的一些在線視頻資源為例,給同學進行詳細講解,同時結合農業院校的特點,在線資源有如農業專家系統或動物專家診斷系統等,這樣學生可以加強對理論知識的理解,同時也體會到理論不再是抽象空洞的文字描述;在自動規劃這一章,給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人,通過這些形象生動、行為舉止逼近真實人的機器人來給學生講理論,這樣學生通過觀看視頻資源,不僅可以拓寬知識面及視野,同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距,不斷更正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識,另一個方面也可以同時激發學生們的學習熱情和積極性,這一點在課堂實踐教學中得到驗證,得到廣大同學的認可和接受,整個教學課堂不再那么單調枯燥呆板了,基本可以達到在娛樂中傳授專業知識。
3.4加強對實驗教學的重視
目前高校在人工智能的教學過程中,實驗所占的學時比較少,有的甚至就不安排實驗課學時;另外實驗內容也相對比較簡單,應用不到理論課堂上所學到的人工智能原理,實驗效果不是很好。面向人工智能課程的程序設計語言,多采用Prolog程序設計語言,該語言是一種基于一階謂詞的邏輯程序設計語言,它在AI和知識庫的實現技術方面具有十分重要的作用,具有表達力強、表示方便、便于理解、語法簡單等優點。但在整個實驗教學環境也遇到了如下問題:首先是目前有關人工智能的專門配套實驗教程很少;其次是即使有諸如《面向人工智能程序設計Prolog》教程,則主要是側重介紹這門自然語言的程序設計,而其中很多部分與AI實驗環節關聯度不大,另外教材價位也比較高。針對此種情況,筆者在24個學時的實驗教學過程中,安排7個實驗內容,其中最后一個專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗來設計。在進行實驗教學的過程中,首先參考多本Prolog程序設計教程,選擇其中與實驗教學計劃中相關的內容,專門編寫相應的電子教程,同時也結合我校學生本身的特點[4],有側重地體現和編寫,總的目的是給學生一份完整的、系統的、規范的電子教程。這樣做的目的是:一方面作為學生參考的技術文檔;另一方面也可以節省學生的部分經濟開支。電子教程的結構分為三個部分來完成,首先為人工智能理論及原理,Prolog語言的使用說明;其次具體的例子演示(均經過調試正常運行);最后為布置給學生具體的實驗內容及相關題目,以提供給學生自己動手實踐的機會。此外在實驗教學過程中,同時也會給學生們自由發揮的機會,比如專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗,學生可以采用Prolog編程實現,也可以采用其他自己擅長的程序設計語言,例如有的同學選擇C語言、VC++、Visual Basic、Java及網頁開發設計語言ASP/JSP等,此外在實驗內容方面,實驗遞交的專家系統涉及多個領域(有動物辨別、醫療診斷、動物養殖咨詢等專家系統)、范圍也頗廣,實驗內容重復性很小,在設計過程中,絕大部分同學均是結合自己的興趣愛好來完成設計。
4結語
人工智能的研究成果將能夠創造出更多、更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,同時將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。作為一名當代的大學生有必要學好這門課程,但是根據實際教學情況,教師與學生仍然需要繼續進行相應的研究與發展,只有不斷地探索和提高,才能使我們的教學工作更上一層樓,才能培養出符合時代和社會需求的人才。另外人工智能與農業等方面存在很多結合應用的契機,這樣計算機就可真正地服務于社會、服務于人類、服務于農業、應用于農業、發展農業。
參考文獻:
[1] 蔡自興. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2007.
[2] 陳峰,文運平. 淺談人工智能課程的教學[J]. 消費導刊,2006(12):123.
[3] 趙蔓,何千舟. 面向21世紀的人工智能課程的教學思考[J]. 沈陽教育學院學報,2004,6(4):131-132.
[4] 王蓮芝. 高等農林院校人工智能教學的探討[J]. 高等農業教育,2003(12):64-65
Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods
HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2
(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;
2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)
第6篇：人工智能輔助醫療診斷范文
【關鍵詞】醫學;計算機技術
1.計算機在醫學上的應用
1.1 計算機輔助診斷和輔助決策系統（CAD&CMD）
計算機輔助診斷和輔助決策系統（CAD&CMD）可以幫助醫生縮短診斷時間。提供其他專家診治意見，以便盡快作出診斷，提出治療方案。診治的過程是醫生收集病人的信息，在此基礎上結合自己的醫學知識和臨床經驗，進行綜合、分析、判斷，作出結論。計算機輔助診斷系統則是通過醫生和計算機工作者相結合，對病人的信息進行處理，提出診斷意見和治療方案。這樣的信息處理過程，速度較快，考慮到的因素較全面，減少誤診率。此外，人工智能模擬醫生診治時的推理過程，為疾病等的診治提供幫助。比如：具有代表性的醫療專家系統的核心由知識庫和推理機構成。知識庫包括書本知識和醫生個人的具體經驗，以規則、網絡、框架等形式表示知識，存貯于計算機中。推理機是一個控制機構，根據病人的信息，決定采用知識庫中的什么知識，采用何種推理策略進行推理，得出結論。這種人工智能不僅模擬專家思維，為臨床診治提供寶貴思路，還能不斷吸取新的經驗，更好地為臨床服務。
1.2 醫院信息系統（HIS）
醫院信息系統（HIS）用于醫院管理，具有明顯優勢。一個完整的醫院信息系統可以完成如下任務：病人登記、預約、病歷管理、病房管理、臨床監護、膳食管理、醫院行政管理、藥房和藥庫管理、病人結帳和出院、醫療輔助診斷決策、醫學圖書資料檢索、教育和訓練、會診和轉院、統計分析、實驗室自動化和接口。衛生行政管理信息系統（MIS）利用計算機開發的“衛生行政管理信息系統”，又稱“衛生管理信息/決策系統”，能根據大量的統計資料給衛生行政決策部門提供信息和決策咨詢。一個完整的衛生行政管理信息系統包括三部分：數據自動處理系統（ADP），信息庫，決策咨詢模型。這樣的電子化管理系統極大的縮短了辦事時間，提高了工作效率，實現了龐大醫療機構各個部門的協調合作。
1.3 在學習上的應用
利用計算機的數據庫技術對醫學圖書、期刊、各種醫學資料進行管理。通過關鍵詞等即可迅速查找出所需文獻資料。計算機輔助教學（CAI）可以幫助學生學習、掌握醫學科學知識和提高解決問題的能力以及更好地利用醫學知識庫和檢索醫學文獻;并可通過電子郵件與師生保持聯系，討論問題，提高學術水平。利用計算機進行醫學教育的另一種重要途徑是采用計算機模擬的方法，即用計算機模擬人體或實驗動物，為實驗研究提供極大便利。
1.4 疾病預測預報系統
疾病在人群中流行的規律，與環境、社會、人群免疫等多方面因素有關，計算機可根據存貯的有關因素的信息并根據它建立的數學模型進行計算，作出人群中疾病流行情況的預測預報，供決策部門參考。也就是說，對數據庫中的海量信息進行分析，可以得到疾病的發生發展特點及流行病學規律，為疾病的防治提供新的思路。
1.5 計算機醫學圖像處理與圖像識別
醫學研究與臨床診斷中許多重要信息都是以圖像形式出現，醫學對圖像信息的依賴是十分緊密的。利用計算機處理、識別醫學圖像，在有的情況下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，當用手工測量容積，導出血壓容積曲線時，只能分析出心臟收縮和舒張的特點。若利用計算機計算，每張片子只需一秒鐘，并可以得到瞬時速度、加速度、面積和容積等有用的參數。顯微圖像在醫學診斷和醫學研究中一直起著重要作用。人們已能用圖像處理技術和體視學方法半定量與定量地研究細胞學圖像以至組織學圖像。計算機三維動態圖像技術已使心臟動態功能的定量分析成為可能。
1.6 其它
計算機在醫學上的應用十分廣泛，包括護理中對各項生命指標的實時監測，藥代動力學分析等等。數據庫中的大量信息可以幫助人們更好地對基因進行研究，推動生物醫學的發展與進步。
2.醫學電子化特點與優勢分析
醫學電子化特點包括以下幾個方面：減少差錯，保證患者的安全用藥;增加了醫院收費的透明度，大大緩解了日趨增加的醫患關系;減輕了醫、藥、護人員的工作負荷;這主要體現在：運用計算機管理后，醫護取消了重復轉抄，相對減輕了工作負荷，并使結果更為精準，減少人工誤差，改善醫患關系。信息的實時采集和廣覆蓋性及信息的反饋作用，保證了數據的及時、真實及準確性。應用計算機收集、貯存、處理有關病人的臨床信息，讓人感到應用便捷，一目了然。方便快捷的信息查詢。大大提高了對病人疾病的認識，即可在短時間內制定病人的最佳治療方案。
3.結語
科技的發展日新月異，從醫學的基礎研究到臨床診斷都將廣泛地采用醫用計算機技術。在醫學領域，不僅大大改善了醫學研究的手段，促進了醫學研究的進程，而且提高了對疾病的診斷和治療水平。相信隨著計算機技術的不斷發展，醫學領域將發生更大的巨變。
參考文獻
[1]唐驥，等.計算機網絡在醫院臨床系統中的應用[J].醫學信息學，2009，1.
[2]張蕾.計算機技術與中醫診斷[J].中國中醫藥，2005，7.
[3]陳玲，湯庸.基于醫院信息系統的決策支持系統的實現[J].現代計算機，2006（1）.
[4]呂孟濤，李道蘋，吳靜，饒克勤.電子健康檔案現狀分析與展望[J].醫學與社會，2006（7）.
[5]馮俊升.《電子簽名法》若干問題研究[J].北京檔案，2004（10）.
第7篇：人工智能輔助醫療診斷范文
但即便象棋下不過、圍棋下不過、力氣也比不過，機器依然并不能取代人類。
人工智能會說“愛你”，但它不會真的愛你，它像一面鏡子，照耀的是人類的善與惡，美與丑，愛與恨。楊瀾說，一想到未來手機、空調都在搜集她的數據，這種裸奔的感覺讓她不寒而栗。
楊瀾又說，科幻片中的人機大戰是天方夜譚。
不出意外，柯潔輸了。
關于那個在第一局比賽結尾露出的笑容，柯潔的解釋是：當然是苦笑了，因為我很早就知道我要輸了。而搜狗總裁王小川點評比賽時則更加直接：我們的關注點不是機器能否贏，而是機器用什么姿勢贏。所有人在這一回輸贏問題上達成了共識。
資本與市場宣稱，這已經是人工智能的時代了。
4月末，我們帶著一個普通人對人工智能的疑問，與過去一年內探訪了30多個人工智能研究機構及實驗室的楊瀾深談。當時，她就預判道：AlphaGo還會贏。
果然，可以算得上波瀾不驚，天才少年柯潔的完敗遠并不如去年李世石的失敗那樣讓世人震驚。
楊瀾說：她還記得，1997年，當IBM的電腦深藍戰勝了國際象棋冠軍卡斯帕洛夫的時候，她曾經在一個節目中斷言，這樣的事情在圍棋領域是絕對不可能發生的。
因為蘊含著古老東方智慧的圍棋變化萬千，它的布局走法可能性多達10的172次方，比宇宙中的原子數量還多。不止楊瀾，圍棋專家和人工智能領域的專家，當時也紛紛斷言：機器要在圍棋比賽中戰勝人類，至少還要一百年。
但是只用了不到20年的時間，機器就做到了。數次人機大戰，機器都無可辯駁地完勝了人類，甚至表現出了創造力和直覺這些人類最引以為傲的特質。當AlphaGo去年走出讓人汗毛倒豎的那一步棋之后，當時比賽的解說員稱，再管它叫電腦程序已經不合適了，你完全能感覺到人工智能的“智能”的存在。
什么是人工智能？它們和人類是什么關系？世界上最頂尖的人工智能實驗室里都在發生什么？為什么很多名人都讓人們警惕人工智能？人機共生，人類準備好了嗎？
對人工智能做了深度探訪的楊瀾一一給出了回答。 楊瀾在成為工業文明遺跡的倫敦舊碼頭上思緒萬千
Q=《北京青年》周刊
A=楊瀾
相較人工智能，人的可貴之處恰恰在于我們不完美
Q：你在去年春節前就啟動了這個專題片的策劃，那時AlphaGo還沒贏李世石呢，為什么這么有先見之明？
A：是，我團隊都在說“楊瀾姐你太超前了”。我的確對人工智能特感興趣，人工智能不只是一個新的技術，它會影響到人類的生產、生活，以及人和人之間的相處模式和這個社會的運行模式。我只是隱隱約約地覺得它的影響要深遠得多，而且這一次的規模會來得很大。同時在我身邊像李開復、張亞勤這些老友，在說到自己的一些研究和投資的方向的時候，也在不停地說到人工智能。讓我覺得這件事情非常了得，卻很少有人能說明白。
那我就覺得其實觀眾也會有同樣的興趣和同樣的迷惑，以一個媒體人的嗅覺，我覺得應該去探索這件事兒。
Q：你們花了非常大的工夫，做了到目前為止最全面也最有深度探索人工智能的紀錄片，我想知道這個過程中你有什么獨特的發現和結論？
A：有很多有意思的發現。
人的智能有很多局限性，比如我們經常健忘，然后我們三分之一的生命是在睡眠中度過的，還會做各種各樣奇怪的夢，從純產出的角度，我們肯定不像人工智能一樣可以24小時在那計算和下棋。還有，我們的頭腦不是用來處理大數據的，我們不可能同時做50萬人的人臉識別，我能認清楚我身邊這兩百個人已經很不錯了。我們人類有這么多的局限，那我們的可貴之處在哪里呢？其實這個可貴之處恰恰在于我們不完美。
正如采訪中麻省理工學院的一個教授對我說的，“會忘記是人的高級智慧的體現”，如果我們什么都記得住，我們一進了這個屋子，“啪啪”眼睛一拍照，把@個屋子哪有灰塵哪有小蟲子等所有細節都記住，我們就不可能把自己有限的能力集中到我們需要去創造、需要去抓住核心的東西上。
所以人類不用妄自菲薄，不要以為一個機器在圍棋上不可戰勝了，它就在各個方面都超越了人的智慧，人的智慧是有它的獨一無二之處的。
Q：走訪世界各地做了這么多功課，有沒有哪些場景讓你受到震撼？
A：我覺得這種震撼既有你看到的東西，也有你可以想象的東西。
當我到了倫敦的舊碼頭，作為工業文明的遺跡，那邊有很多遺留下來的舊的大庫房，庫房之間有很多鐵的天橋。這個當年是多么宏偉，那種蒸汽騰騰，你都可以想象到倫敦的霧天的那樣的場景，但是今天，靜謐極了，已經成為一個純粹的歷史遺跡了。
于是你會想到工業革命當時在英國，把幾百萬的農民變成了工人，讓他們進入了城市。其實每次大的技術革命和工業革命發生的時候，就會產生劇烈的社會矛盾，我覺得很震撼的就是：那接下來的這一次技術革命，又會帶來怎樣的社會沖擊？
Q：李開復先生說，“人工智能將會給傳統行業帶來血腥的顛覆”，“十年之內，50%的工作會被AI取代”， 你怎么看？
A：我更愿意說成是未來十年，50%的工作都會受到沖擊和影響。受沖擊和被取代不是一個概念，至于是不是“50%的人都要失業”，我認為需要商榷。
但是有些行業肯定會受到比較大的影響。比如卡車司機這個職業，他們有可能在十年之內，真的失去他們的工作，那他們該去哪里？甚至如果將來都是無人駕駛的話，我們都不需要擁有私家車，就像今天的共享單車一樣，將來汽車也是共享的，那會對現在的汽車制造業產生多大的影響？
還有，如果說蒸汽機替代了人的肌肉的話，那么這一次的人工智能會替代掉很多簡單的白領工作，人的腦力工作也被取代了。比如說律師的助理，可能就是一個人工智能，它可以幫助你查到所有需要的案例和卷宗。比如醫生的助理、讀片師，人工智能已經可以掌握到一千萬個關于肺癌的影像資料，就不需要一個老專家在那兒看半天，還有一定的失誤率。還有記者，如果你只是做一個五個W的報道，那現在的人工智能已經在幫你做了。所以這一次的影響更深遠，涉及到的人會更多。
Q：無人駕駛使卡車司機失去工作的場景，你覺得在十年之內真的會出現嗎？
A：我認為在十年之內，無人駕駛是最容易實現的改變。你可以想象，在一些發達國家或是像中國一樣的高速公路非常發達的國家，負責運輸的司機可能真的不需要了。也許某些場合還需要有一個人把手放在方向盤上，隨時準備著人機切換，但是從理論上講，起碼不需要現在這么多司機了。
我們不排除外星人進攻地球的可能性，但是不是現在就要馬上建立一套防御系統呢？
Q：在片子中我們看到，科學界對人工智能的認知也不盡相同，甚至還有核心觀點分歧，是這樣嗎？
A：對。我會發現，人工智能這個領域的科學家，往往都是抱有比較樂觀的態度。他們認為人工智能不過是自動化的一個新階段而已，最終還是可以被人類所控制的。
但是，周邊學科的科學家和社會公眾，似乎對于人工智能的憂慮更多一些。也可能是因為我們看了不少科幻小說和科幻電影，所以就總會假想，如果機器有了人類不可控的能力怎么辦？
斯坦福大學有一位人工智能的專家卡普蘭教授，他說，其實人對于未知的，但是又很有力量的東西，總是心懷恐懼的。卡普蘭教授比喻，這就像一個人在爬樹，然后你就會擔心他要是爬到月亮上了該怎么辦呢？
Q：你自己更傾向于那種觀點？
A：我更傾向于：我們眼前有足夠多的事情需要去做。與其去擔心一個所謂的智能機器將來會統治我們，不如好好來考慮一下隨著人工智能的發展，我們的交通規則是否需要改變，失業的人如何能夠維持一家庭的生計，還有由于大數據的發展所帶來的我們的隱私問題到底該怎么保護？我覺得眼前的這些事情，已經足夠我們煩惱了。
就像我采訪哥倫比亞大學諾貝爾獎的獲得者、著名的腦科學專家埃里克，他是研究人的學習能力、人的神經系統的。他說“I worry more about Trump”，他說我更擔心的是川普的問題，而不是未來的一個機器……這就像說，我們不能夠排除外星人來到地球的可能性，但我們現在是不是要馬上建立一個專門為了防御外星人入侵的防御系統呢？
Q：所以你是偏向于更樂觀，也更務實的態度？
A：我不代表樂觀，我覺得技術永遠是一把雙刃劍。
人類其實可以仰望星空，讓自己的想象力無邊地馳騁，但是人工智能將要帶來的沖擊已經在敲門了，我們還是應該首先來應對目前就已經要發生的改變。而且技術的革命和科技的發展，在人類的歷史上，從來沒有因為人主觀的樂觀或者悲觀，就停止腳步。從來沒有！
Q：科幻片中說的那種人機大戰是天方夜譚嗎？
A：我認為是天方夜譚！在科幻電影里，是機器人一伙，人類一伙，兩方產生了不可避免的沖突。但在現實生活中更可能出現的情況是，一群人帶著自己的機器，和另外一群人帶著他們的機器，所產生的沖突。所以最終要協調的，還是人的利益沖突，而不是說機器突然有了整體的自我意識，決定要把人給顛覆了。這個我認為只是科幻的場景。
Q：那么你覺得機器人可以具有人的價值觀和思維方式嗎？
A：我認為它們可以因為被輸入的游戲規則而展現出某種人類表達的特質。比如說它被輸入了“在某種情況下就要說我愛你”，但這并不意味著它感受到了愛；或者說它可以下一千萬盤棋，但它不會像一個人那樣，真正地享受下棋的過程。
實際上，我們現在只能證明，人工智能在一些需要處理大數據的垂直的領域具有超快的學習能力，但并沒有證據表明它們會形成自我意識。
Q：所以你如何看待柯潔5月份將與AlphaGo進行的終極人機大戰？（本刊記者采訪楊瀾時比賽還未進行）
A：雖然從我的判斷上來說，它還是會戰勝柯潔的，但是從另外一個角度來說，明明知道面對AlphaGo勝率并不高，柯潔還是愿意接受這個挑戰，我覺得這就是體現了人類的智慧。而且，即便它能夠戰勝世界上所有的圍棋高手，So what？
中國現在應該開始為迎接人工智能的時代做制度安排
Q：你認為，人工智能最有可能從什么領域進入到常規的日常生活？
A：我想到的是三個方面，一是無人車，就是無人駕駛，它可能會改變我們的出行方式。
第二個，在中國的場景下，就是醫療。因為中國的醫療資源實在分布得太不均衡，醫療能力實際上是集中在一些大城市的頂級專家的手里。但是因為中國人口基數大，醫療數據庫也非常龐大，所以如果能夠借用人工智能，就可以給那些鄉鎮級、社區級的醫生提供非常好的診斷服務。
第三個方面，如果你要問李開復先生，他可能會說金融了，但是實際上中國在高頻交易這些方面還是有限制的。比如股票，如果它用高于人零點幾秒的能力下單的話，它就不得了了，但是它也會擾亂整個市場的秩序。
但我覺得，在法律援助這個方面其實是可以考量的，其實現在律師的很大一部分工作是在搜索和查詢相關案例和相關法律條例，以及其他類似案件的判決情況。如果有了人工智能的幫助，可能以后基礎的法律咨詢就不需要請那么昂貴的律師了。
Q：這次的采訪涉及全球，你感覺人工智能領域，中美之間的差距大不大？
A：其實中美兩國在人工智能領域都是屬于第一方陣的，在技術發展的水平上，我覺得各有優勢。
的確在原創核心技術的突破方面，還是美國的實驗室能力相對要強。但中國是一個大數據的王國，而所謂的機器學習，實際上是大數據學習，這是我們的天然優勢。美國在這方面的資源遠不如中國。
Q：中國之前的發展受益于所謂的人口紅利，在人工智能時代到來的時候，這會不會成為劣勢呢？
A：我認為不能簡單地說是優勢還是劣勢。因為中國巨大的人口規模，會使中在大數據采集和人工智能的應用層面，具有得天獨厚的優勢。
但另一方面，過去幾十年我們依賴低的勞動力成本和出口所帶來的制造業的繁榮，也必然要進入一個新的階段。如果你不能提升品牌的價值和品質，那么勞動力這個優勢，其實正在迅速失去。
那如果很多藍領要失業了，那這些藍領應該怎樣安排？會給社會帶來什么樣的不安定因素？這都是應該去面對的。
Q：你會有這樣的擔心嗎？
A：我覺得現在就應該做制度安排，這個事情其實是說來就會來的。你現在去東莞看看，很多流水線都是無人工廠了，工人被機器人取代就是眼下正在發生的事情。所以我覺得像特朗普還在跟美國失業的藍領工人說“我們要把工作從中國人的手里奪回來的時候”，我心里一陣冷笑，其實拿回美國也只是給機器人做而已，因為這是一場巨大的技術革命，它已經不是從什么人手里奪回來一份工作而已。
所以我覺得像中國這樣的制造業大國應該開始做一些制度的安排，來更好地應對隨之而來的比如失業問題，再培訓問題，和稅收的問題。
人工智能必然會帶來倫理問題，而且已經就在眼前了
Q：斯坦福大學的李飛飛教授多次提到人工智能帶來的倫理問題，你是什么觀點？
A：人工智能一定會產生倫理問題，而且涉及很多層面。比如微軟做了一款人工智能情感機器人“小冰”，當時放在網絡上進行測試的時候，就有很多人故意教它說臟話，教它說一些種族主義和充滿暴力的話，那么這個人工智能就像我們說鸚鵡“嘴臟了”一樣學會了。其實人工智能就像一面鏡子，它照耀的是人類的善與惡，美與丑。
還有像自動駕駛，如果出現一個兩難的局面，它究竟應該犧牲車上的一個人，還是犧牲路邊的很多人，甚至包括孩子？你要把這個選擇權交給一個機器嗎？如果你交給了機器的話，那么誰又會出錢買一輛將要犧牲自己的車呢？這是一個極致的問題，卻不能說它不存在。
還有隱私問題，它其實也是一個倫理和道德范疇的事情。比如商業機構在多大程度上可以使用我的消費行為數據？我在多大程度上愿意暴露我的私生活？在什么樣的環境不允許裝這個數據采集器？我覺得這些其實就在眼前了。
Q：這么多的倫理問題又應該怎么解決呢？
A：我覺得這是我們需要面對的問題，但不是無解的問題。就像當年從馬車變成了汽車，才有了紅綠燈和人行道。社會的治理方式和制度的安排，一直都是跟著技術的發展而不斷調整和改變的。
Q：前面說到人口紅利和大數據采集，但是這其實也面臨一個信息安全的問題。事實上我們今天的消費行為甚至個人資訊已經是透明的。
A：這一點我就覺得挺恐怖的，將來絕不僅僅是某些明星和名人的隱私，而是我們每個人的隱私、我們的消費習慣是不是能夠得到足夠的保護？因為我不想將來我得到的每一個推送，其實都是人工智能很有心機、很有套路地推送的。你還以為是你自己的要求，其實是別人對你的行為的預測。
并且我覺得中國當下應該開始研究隱私方面的法律保護了，可以說中國是攝像頭最多的國家，從人臉識別到人工智能的使用，能夠讓像G20峰會這樣的大型會議在開辦之前，可以非常高效地抓到在這個城市潛伏的嫌疑犯，因為他們哪怕是一個側面（被捕捉）都可以被認出來。
技術進步在推動社會發展的同時，法規和制度建設上的配套一定要跟上。
在我有生之年，我的工作不可能被人工智能替代
Q：你目前的生活跟人工智能的關聯度高嗎？
A：我主要是用手機，我們家還沒有用掃地機器人。包括我現在，到睡覺的時候我都希望把手機徹底關掉，或者把它放到另外一個房間去充電。但是一想到未來的手機也好，空調也好，都在搜集我的數據，我就感到不寒而栗，好像有一種裸奔的感覺。所以我覺得未來可能我會比較有意識地把我的工作環境和我的臥室分開，雖然可能分開了也沒啥用……
Q：你覺得自己的生活需要跟機器人隔離開嗎？
A：那不會。如果是在工作的場景下，我可能很需要一個人工智能的助理，來幫我安排一些瑣碎和需要數據處理方面的事情。比如我做采訪之前做功課，需要好幾個研究員或編輯來做案頭的工作，其實將來可以讓語音搜索和圖像搜索幫助完成很多工作，所以我覺得它還是會為我的工作和生活帶來很大的便利的。
Q：你覺得你的工作會被人工智能替代嗎？
A：不會，我認為在我的有生之年，我的工作不會被取代。因為我不僅僅是在做一個簡單的播報的工作，背后還有很多綜合性的思考。我覺得機器在短期內，沒法取代我的工作。
關于人工智能的“權威碰撞”
許多年前有一本小說，書名是《海底兩萬里》。這部幻想作品中的人，發明了一艘使用核動力的潛水艇。如今這早已經成為尋常的現實了。
某種意義上，我們已經進入了前人所預言的時代。
硅谷流行這樣一句話：預測未來的最好方式就是創造它。
人類創造了機器，機器又改變了人類。
2016年5月，一輛特斯拉汽車在美國佛羅里達州與一輛拖車相撞，駕駛員喪生。事故原因是處在自動駕駛模式的汽車沒能在明亮的天空下發現拖車的白色車身。
特斯拉汽車“自動駕駛”是一項輔助功能，每一次自動駕駛啟動時，車輛都會提醒駕駛員“請始終握住方向盤，準備隨時接管”。
放開方向盤，意味著人類將一部分掌控權交給了機器。
這也帶來了更多的法律和倫理問題：
例如誰來為交通事故負責？
當汽車成為智能的移動空間萬一有黑客入侵，誰來保證乘客的安全呢？
機器也將面臨人類的道德困境：
在f不得已的情況下，自動駕駛汽車到底該優先保護車內的乘客，還是路邊的人群呢？
如果選擇后者，誰又會愿意購買一輛會犧牲自己的汽車呢？
英國著名物理學家史蒂芬？霍金多次公開表示對人工智能的擔憂，他認為：“對于人類來說，強大的人工智能的出現可能是最美妙的事，也可能是最糟糕的事，我們真的不知道結局會怎樣。”
特斯拉汽車公司掌門人伊隆?馬斯克甚至宣稱：隨著人工智能的發展，我們將召喚出惡魔。
馬文?明斯基是人工智能的先驅之一，他有個著名的說法“如果我們走運的話，機器或許會把我們當寵物養著。”
但是，更多人工智能專家的觀點是：
現在擔心邪惡的智能機器人奴役人類，就像擔心火星上人口過剩。――百度前首席科學家吳恩達
在整個人類歷史上，其實只有兩次大事件是從根本上改變了人類生存狀態，一次是工業革命，一次是農業革命。這一次的智能革命是堪比這兩次革命的重大事件，可能更為重要。而且，要快速的多。――牛津大學人類未來研究院院長尼克?博斯特羅姆
人工智能會改變人類社會。因為作為一個那么強大的科技，它不光是針對情感、或意圖，它也是對智能本身，對有知覺的存在本身的一個挑戰。這是一個很好的哲學社會話題。――斯坦福大學人工智能實驗室主任李飛飛
第8篇：人工智能輔助醫療診斷范文
一、多媒體技術的發展
(1)流媒體技術
隨著因特網的迅速普及，計算機正在經歷一場網絡化的革命。在這場變革中，傳統多媒體手段由于其數據傳輸量大的特點而與現實的網絡傳輸環境發生了矛盾，面臨發展相對停滯的危機。解決問題的一個很好的方法就是采用流媒體技術。流媒體技術大大地促進了多媒體技術在網絡上的應用。網絡的多媒體化趨勢是不可逆轉的，相信在很短的時間里，多媒體技術一定能在網絡這片新天地里找到更大的發揮空間。
(2)多媒體技術的智能化
多媒體技術充分利用了計算機的快速運算能力，綜合處理文字、圖片、聲音等信息，但僅停留在對多媒體信息的編輯加工集成上，現在人們將人工智能技術引入到多媒體技術中，以實現多媒體信息的智能化處理，促進了多媒體技術的智能化發展。例如在職業技術教學中，能以一種立體化、智能化的場景促進課堂的生動教學，能整體提高教學效果。
(3)虛擬現實
虛擬現實足一項與多媒體密切相關的邊緣技術，它通過綜合應用圖像處理、模擬與仿真、傳感、顯示系統等技術和設備，以模擬仿真的方式，給用戶提供一個真實反映操作對象變化與相互作用的三維圖像環境，從而構成一個虛擬世界，并通過特殊的輸入輸出設備提供給用戶一個與該虛擬世界相互作用的三維交互式用戶界面。
虛擬現實技術結合了人工智能、計算機圖形技術、人機接口技術、傳感技術、計算機動畫等多媒體技術，它的應用包括模擬訓練、軍事學習、航天仿真、娛樂、設計與規劃、教育與培訓、商業等領域，發展潛力不可估量。
二、多媒體技術的應用
多媒體技術得到了迅速的發展，應用領域也不斷擴大，這些是社會需求與科學技術發展相結合的結果。多媒體技術為人們提供了多種交流和表達信息的方式，它已經進入了教育、商業、醫療、娛樂、工農業生產等各個領域。
1.多媒體技術在教育中的應用
多媒體技術在教育中的主要應用是計算機輔助教學(McAI)。
多媒體計算機輔助教學是多媒體技術在教育領域中應用的典型范例，是教學和多媒體技術相結合的產物，其核心內容是指多媒體技術下的各種教學活動。
多媒體計算機輔助教學利用數字化的聲音、文字、圖片以及動畫，探究各學科內容，使抽象的概念更易接受，同時利用多媒體技術的交互性，給學習者提供更合適的學習機會和更靈活的學習方式。
2.多媒體技術在商業中的應用
現代多媒體技術正在加速企業經營方式和管理方式的變革。在商業經營中，廣告和銷售服務是成功的重要條件，形象、生動的多媒體技術在這方面大有作為。具體的應用例子有：
(1)商品展示：利用多媒體計算機系統來做商品展示，除了可以存儲大量的商品信息外，還可以用來組織安排展示活動。
(2)產品操作手冊：計算機制造商把軟件、操作手冊制作成光盤，利用其交互性、非線性的特點，快速找到形象化的幫助。
(3)銷售演示：房地產公司可以使用多媒體計算機系統來介紹房屋建筑、裝修及環境，這樣顧客不用到現場就可以得到實地的情況。
3.多媒體技術在醫療中的應用
第9篇：人工智能輔助醫療診斷范文
【摘要】 介紹數據挖掘技術的概念、工作原理，在闡述醫學數據特點的基礎上，探討數據挖掘技術在臨床決策中的應用過程，并以糖尿病為例，提出基于數據挖掘的輔助臨床決策支持系統設想，以利于提高醫院的臨床決策能力。
【關鍵詞】 數據挖掘； 臨床決策； 決策樹
1 前言
隨著國家信息基礎結構建設目標的實施，企業在各種活動中普遍采用現代信息技術來提高競爭力。傳統的基于數據的管理信息系統已不能滿足決策者對數據質量的需求，面向決策的知識管理系統正在蓬勃興起，智能決策支持技術成為目前迫切需要發展的方向。
醫學領域也不例外，臨床決策研究已成為臨床醫學中的一個重要領域，當下的臨床決策問題涉及到醫學信息學、循證醫學、費用-效益評估、衛生技術評估、醫學倫理與法律等學科領域，因此在臨床決策中單一的經驗-描述的研究綱領已不適應當代醫學發展的需要，需要引入綜合的決策方法，以使臨床醫療達到最佳療效。
2 數據挖掘
近年來，隨著電子信息技術的迅速發展，醫院信息系統（hospital information system，HIS）和醫療設備的廣泛應用，醫院數據庫的信息容量不斷膨脹。數據庫技術的發展解決了海量數據的存儲和數據檢索的效率問題，但無法改變“數據爆炸但知識貧乏”的現象。如何充分利用些寶貴的醫學信息資源來為疾病的診斷和治療提供科學的決策，促進醫學研究？如何在醫院信息系統中積累了大量的管理信息和臨床信息資源中挖掘深層次的、隱含的、有價值的知識？數據挖掘有解決這方面問題的能力，利用數據挖掘技術開展科學研究，提高醫學技術和醫院管理水平是很有必要的。
2.1 數據挖掘的概念
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網絡、數據庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。
數據挖掘可粗略地理解為三部曲：數據準備（Data Preparation）、數據挖掘，以及結果的解釋評估（Iterpretation and Evaluation）。將數據挖掘技術應用到醫學信息數據庫中，可以發現其中的醫學診斷規則和模式，從而輔助醫生進行疾病診斷，實現臨床決策支持的效果。
2.2 臨床決策支持系統
在醫院信息系統（Hospital Information System，HIS）中，主要有兩大分支：醫院管理信息系統（Hospital Management Information System， HMIS）和臨床信息系統（Clinical Information System， CIS）。HMIS主要目標是支持醫院的行政管理與事務處理業務；而CIS主要目標是支持醫護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫療信息，豐富和積累臨床醫學知識，提供臨床咨詢、輔助診療、輔助臨床決策，提高醫護人員的工作效率。
臨床決策支持系統（Clinical Decision Support System，CDSS）是屬于CIS中的一部分。CDSS是用人工智能技術對臨床醫療工作予以輔助支持的信息系統，它可以根據收集到的病人資料，做出整合型的診斷和醫療意見，提供給臨床醫務人員參考。系統主要采用基于決策樹和真值表的方法，接著出現了基于統計學方法的系統，研究人員針對不同醫療領域開發不同的臨床CDSS。基本的臨床CDSS由數據庫、模型庫和對話系統（人機交互系統）3個部分組成，如圖1所示。
2.3 挖掘算法
對醫學數據庫進行數據挖掘和知識發現的主要目的是預測疾病和對疾病進行分類。分類和預測是兩種數據分析形式，可以用于描述重要數據類的模型或預測未來的數據趨勢。
常用的數據挖掘算法有：關聯規則、決策樹、粗糙集、統計分析、神經網絡、支持向量機、模糊聚類、基于范例的推理(Case-Based Reasoning 簡稱CBR)、貝葉斯預測、可視化技術。在數據挖掘技術中，常用于輔助臨床疾病診斷的方法，主要有①Bayes判別分析；②人工神經網絡；③決策樹。其中，決策樹是一種非常有效的機器學習分類算法。決策樹方法的起源是概念學習系統CLS，然后發展到ID3方法而為，最后又演化為能處理連續屬性的C5.0。有名的決策樹方法還有CART和Assistant。
決策樹學習著眼于從一組無次序、無規則的事例中推理出決策樹表示形式的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部結點進行屬性值的比較并根據不同的屬性值判斷從該結點向下的分支，在決策樹的葉結點得到結論。所以從根到葉結點的一條路徑就對應著一條合取規則，整棵決策樹就對應著一組析取表達式規則。基于決策樹的學習算法的一個最大的優點就是它在學習過程中不需要使用者了解很多背景知識（這也同時是它最大的缺點），只要訓練例子能夠用屬性——結論式的方式表達出來，就能使用該算法來學習。
近年將臨床診斷與治療設計成決策樹（Decision Making Tree）的形式，目的就是把決策思維在一定程度上予以具體化和規格化，使臨床決策思維按一定的程序進行，不致發生偏差和遺漏。
3 數據挖掘技術的應用
數據挖掘是從數據中識別真實、新穎、有用的、可理解的信息的復雜過程。盡管如今人們的研究重點放在對挖掘算法的研制、分析與應用上，但數據選擇和數據的預處理卻是整個挖掘過程中最耗時的活動，并且它們的結果影響整個過程是否能夠成功產生結果。圖2描述了數據挖掘的一般過程，實質上是一個迭代的過程。
3.1 什么是醫學數據
醫學數據挖掘是一門涉及面廣、技術難度大的新興交叉學科。醫學數據首先是以治愈為目的而搜集的，其次才是用于醫學研究的資源。醫學數據具有如下特點：
醫學數據的隱私性（Privacy）——醫學數據不可避免地涉及到患者的一些隱私信息，當這些隱私信息使患者在日常生活中遭遇到不可預料的侵擾時，就產生了隱私性問題。醫學數據挖掘者有義務和職責在保護患者隱私的基礎上進行科學研究，并且確保這些醫學數據的安全性和機密性。
醫學數據的多樣性——由于醫學數據是從醫學影像、實驗數據以及醫生與病人的交流中獲得的，所以原始的醫學數據具有多種形式。醫學數據的多樣性是它區別于其它領域數據的最顯著特征。
醫學數據的不完整性——醫學數據的搜集和處理過程經常相互脫節，以及一些人為因素使得醫學數據庫不可能對任何疾病信息都能全面地反映。
醫學數據的冗余性——醫學數據庫是一個龐大的數據資源，每天都會有大量的記錄存儲到數據庫中，其中可能會包含重復的、無關緊要的、甚至是相互矛盾的記錄。
此外，醫學數據還具有時間性特征。
3.2 構建數據倉庫
數據倉庫是支持決策過程的、面向主題的、集成的、與時間有關的、持久的數據集合，它以傳統的數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段，以統計分析技術作為分析數據和提取信息的有效方法，以人工智能技術作為挖掘知識和發現規律的科學途徑，是與網絡通信技術、面向對象技術、并行技術、多媒體技術、人工智能技術等相互浸透、互相結合與綜合應用的技術。
創建基于HIS的數據倉庫，是從已有數據出發的數據倉庫的設計方法，稱之為“數據驅動”的系統設計方法，它的基本思路是：利用以前建設的數據庫系統的數據，按照分析領域對數據及數據之間的聯系重新考慮，組織數據倉庫中的主題，利用數據模型有效地識別數據和數據倉庫中的主題的數據的“共同性”（即建立主題間相互聯系的屬性）。
從數據倉庫的定義我們可以知道，構建一個HIS數據倉庫需要完成：抽取主題；組織數據；獲取與集成數據和建立應用。隨著數據倉庫的數據量增長，日積月累的數據之間有無關系，是否存在著一些潛在的模式或趨勢？這些我們都無法用眼或簡單的通過某種計算方式獲知，而必須對這些數據加以證明或修正，這時，數據挖掘技術就派上用場了。
3.3 數據挖掘應用舉例
數據挖掘是一個利用各種分析工具在海量數據中發現模型和數據間關系的過程。
疾病的診斷過程實際上也是一個疾病分類的過程，是根據病人的疾病特征劃歸到某個疾病或疾病類的過程。一般的醫學書上把這一復雜的問題逐次分解成一個個小問題（疾病)的體系結構，患者根據癥狀特征及不適部位定位到具體疾病類的具體疾病，這一過程與現實中的分類過程十分相似。
以判斷糖尿病為例，建立決策樹。
采用決策樹的方法，判斷患者所患糖尿病的類型。起點是血糖高，分支的條件是是否處于妊娠期，如果答案是肯定的，那決策樹就直接指向了妊娠糖尿病。因為如果患者是正在妊娠期的女性，在她們身上檢測出高血糖，是歸于妊娠糖尿病的。
如果答案是否定的，則屬于其他類型糖尿病，就要判斷患者是1型糖尿病還是2型糖尿病了。那我們應該根據什么來判斷呢？
我們使用頻數計算法進行判斷。首先，這兩種糖尿病之間的差別主要體現在3個方面：是否有自發性酮癥，年齡，以及起病的快慢和病情的輕重。頻數是指所患疾病表現的臨床癥狀出現的頻率，頻數越大，說明越多的患者在患此種疾病是會表現出這種癥狀。把上述3種癥狀進行調查，得出相應的頻數，就可以根據病人的表現癥狀，把對應的頻數相加，最后我們就可以得出患者患有某種類型糖尿病的概率。
假設，經過調查之后，我們得出的1型糖尿病的頻數表格見表1。表1 1型糖尿病頻數表（略）
如果患者性別為男性，起病較急，病情較重，年齡是25歲，有自發性酮癥表現。那么，根據上述算法進行決策，可以得出結論：患者患有1型糖尿病的幾率為95%。這就達到了輔助醫生決策的目的。
無論最終挖掘出來的結果是用來描述/理解、預測或是干預，我們尋求只是的目的就是為了運用知識，提高決策支持的能力。由于數據挖掘技術的發展，為決策支持系統開辟了新的發展方向，數據挖掘作為決策支持系統中的一部分發揮著重要的作用。
4 結束語
數據挖掘的目的是利用所獲取的知識理解事物、預側未來情況、進行積極的干預，為下一步的工作或決策提供基礎。
醫學領域的數據是一個復雜的數據庫，包括電子病歷、醫學影像、病理參數、化驗結果等，而目前數據挖掘技術主要應用于以結構化數據為主的關系數據庫、事務數據庫和數據倉庫，對復雜類型數據的挖掘尚處在起步階段。但是，隨著數據庫技術的發展，數據挖掘技術作為一種解決方案，成為醫學信息技術領域重要的研究方法，必將為決策支持、科學研究帶來很大的方便和可觀的效益。
參考文獻
1 周愛華， 鄭應平， 王令群. 醫學數據挖掘綜述. 中華醫學實踐雜志， 2005， 4(2)：126~128.
2 屈景輝， 廖琪梅， 許衛中， 等. 醫學信息數據庫的建立與數據挖掘. 第四軍醫大學學報. 2001， 22(1)：88~89.
