人工智能對醫療的幫助精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇人工智能對醫療的幫助，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構想

教育是著眼于未來的事業，教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展，我國已經開始將人工智能應用于教育領域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中，工程科學與臨床醫學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術，機器人技術，虛擬與增強現實技術，3D打印技術與醫學不斷的融合發展，衍生出一系列的醫學診療技術，儀器，大大推進了醫學發展。從2013年到2017年，國務院、發改委、FAD連續發文，多次提及醫療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨，因此，為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。

一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況

智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。

智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。

而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫學教育的必要性探究

2.1技術進步對醫療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。

上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。

2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響

人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。

教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。

三、交叉醫學人才的培養

3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性

目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。

3.2醫學人才培養體系初步構想

據悉，目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程，應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學，電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練，具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。

篇2

關鍵詞：人工智能；中醫藥；融合發展

1引言

新一輪科學技術和產業革命的深刻變革，推動社會各個領域實現深刻變化。人工智能是這一輪產業革命的重要成果，國家也將人工智能作為中國產業發展的重要組成。中醫作為我國的國粹之一，由于主要強調臨床經驗，治療方式上也是因人施治，一人一方，異病同治、同病異治，存在著發展的短板。人工智能的應用為中醫的信息化發展以及中醫研究的深入推進提供了機遇。如何用人工智能為中醫研究應用賦能，是一個非常重要的研究課題。

2大數據為中醫智能化提供基礎

大數據時代已經來臨，已經成為全世界的共識。大數據時代紛繁復雜的信息在為人們帶來挑戰的同時，更多的是一種機遇。中醫與互聯網大數據的深度結合是國家戰略，也是中醫藥研究領域關注的重點，于進一步研究和發展中醫藥大數據產業，提升中醫藥國際地位，具有重要意義?！盎ヂ摼W+中醫”早在幾年前就已經成為國家戰略，我國《中醫藥發展戰略規劃綱要2016-2030》明確提出推動“互聯網+”中醫醫療，對“互聯網+”中醫醫療做了具體和全面的部署。具體而言，大數據對中醫發展的智能化推動有幾個方面。首先是中醫藥數據的挖掘使用，我國中醫博大精深，是一套深奧成體系的學術、臨床體系，中華幾千年的中醫藥發展積累了極其豐富的大數據，是一座亟待開發挖掘的金礦。將這些豐富的數據進行智能化，對中醫發展的促進作用將是無與倫比的。其次，大數據結合中醫的核心理念，實現中醫的有序發展。中醫的臨床療效評價實質上是中醫辨證論治與臨床結局之間的因果關聯分析，大數據理念恰恰可以反映關聯及因果關系。中醫生更多是臨床過程的記錄，在日積月累的經驗積累和案例分析中形成獨特的臨床經驗，將這些經驗通過大數據建模的形式刻畫出來，將大大實現中醫的智能化。最后，大數據為中醫發展的現代化和標準化提供條件。中醫的發展需要標準體系的支撐，落點應該在于制定標準體系，促進共享應用，進而實現中醫藥大數據在互聯網醫療等領域的創新和應用，在更大意義上推動世界范圍內中醫藥大數據的發展，進而促進中醫藥國際化。

3運用人工智能促進中醫研究應用的意義

人工智能和中醫的結合，不僅可以對中醫的研究和應用起到促進、推廣作用，也是對人工智能應用領域的豐富和拓展。具體來看，人工智能對中醫研究應用的意義有以下幾個方面。（1）有助于推動中醫的信息化發展。上文已經提到，我國幾千年的中醫研究建立了極為龐大且秩序井然的中醫知識圖譜，但是如何通過對數據價值的挖掘，進一步促進中醫藥發展是一個重要的課題。而互聯網的出現，特別是大數據時代的到來，更為中西藥的信息化提供了難得的機遇。人工智能對發掘中醫隱性知識有著得天獨厚的優勢。當前，以大數據為支撐的人工智能在醫療領域的應用很多，比如醫學影像、語音識別、病人看護等。延伸到中醫研究和應用領域的還不多，可以利用人工智能將大量的中醫診療數據進行深度挖掘，從而拓展中醫人工智能的市場前景。（2）有助于推動中醫傳承發展?？梢哉f，傳統中醫存在傳承、推廣應用和發展方面存在較大的痛點和難點。一般情況下，知名中醫的傳承主要是流派傳承或者人傳人的方式進行，這種傳承方式成長周期長，無法復制，規?；茝V應用受到限制。而通過人工智能則可以有效解決以上痛點，可以將知名老中醫的診療思想、辨證邏輯和處方經驗進行整合，形成在線的輔助學習和輔助診療系統，帶動更多普通醫師提升診療能力，也可以幫助中醫的傳承及推廣應用。（3）人工智能有助于推動中醫診療智能化。診療是醫學的核心環節。中醫藥的診斷流程一般分為三步，第一是望聞問切、采集信息；第二是四診參合、辨證分型；第三是君臣佐使，構思方劑。不過，傳統中醫在很大程度上需要依賴醫生的個人經驗，這意味著必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通醫師可以通過第一步采集到患者信息，進而借助網絡實現規范化處理，后臺通過人工智能模擬名老中醫的辨證治療的方式，給出一定的方劑建議，從而使一般醫師也可以開出相對更有效的大處方。因此，也可以說，人工智能是放大中醫產能的重要工具，是中醫智能化發展的重要抓手。

4人工智能推動中醫研究中智能化的建議

（1）加大人工智能診療的結合力度。人工智能是輔助中醫研究應用的重要工具，在產能放大化、中醫推廣方面前景廣闊。要加大中醫和人工智能的結合力度，針對中醫藥發展的特點，找準人工智能結合的切入點，研發設計更多在中醫掛號、診療、遠程診治、后期跟蹤等方面的人工智能成果，將二者實現更進一步的融合。（2）更好集散用好大數據信息。大數據是促進中醫人工智能化的基礎和技術支撐。要加大對關于中醫方面大數據的收集、分析和挖掘使用，并制定中醫診療標準和體系，將數千年的中醫經驗轉化為集中醫診斷、服務，健康信息采集、健康評價、健康指導、健康提醒功能為一體的信息系統，形成多元化診療數據，為更好服務患者、推動中醫走向現代化、國際化提供支撐。

篇3

智能醫療的興起

人機大戰1∶4的比分讓相當多的人感到失望和悲觀，還有人感到了恐懼，認為人工智能戰勝人和主宰人類社會的時代已經開啟。

然而，即便“阿爾法圍棋”最終以5∶0的大比分大勝李世石，也不意味著人工智能主宰世界和人類被奴役時代的到來，理由也并非只是“阿爾法圍棋”是人類設計出來的，而是因為，“阿爾法圍棋”其實開啟了人類利用人工智能的新時代，準確地說，是拓寬了讓人工智能為人類干活的新天地，并有可能深入而廣泛地讓人類文明迅速發展。

“阿爾法圍棋”是靠深度學習、蒙特卡洛樹搜索算法和自我進化三招戰勝人類棋手的，這三大功能也是人類駕馭人工智能為人類服務的途徑。由于人工智能能夠自我學習，學習能力會越來越強，而且搜集和貯存的數據會越來越多，將會在更多的方面成為人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些體力勞動以及低級崗位外，會學習的人工智能還會接手一些需要創造性、技術性和復雜運算的工作。此外，在各個領域的新產品的研發、預測分析、推廣等方面，人工智能也能產生巨大的作用，創造不可估量的效益。

設計“阿爾法圍棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯?哈薩比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，這種智能與人類專家協作可以解決和處理更多需要智慧才能解決的問題，如診治疾病，處理氣候變化、能源、基因組學、宏觀經濟學、金融系統、物理等方面的幾乎所有問題。哈薩比斯稱，人類想要掌握的學科越來越復雜，即使是最聰明的人，窮其一生也難以掌握其中一個領域。如果將“阿爾法圍棋”看成一個能夠自動將非結構化信息轉化為可用知識的過程，那么通過篩選泛濫的數據得出合理的觀點就指日可待。研究人員正在努力研究的是一種可以解決任何問題的人工智能超級解決方案。

具體而言，如果“阿爾法圍棋”的自我學習能力、大數據存儲和分析功能應用到醫藥領域，將誕生一種新的醫療和醫藥模式，即智能醫療（有人稱智慧醫療，但由于智慧似乎為人類所特有，以人工智能為基礎的新型醫療稱智能醫療更好）。

智能醫療是指通過打造健康檔案區域醫療信息平臺，利用最先進的計算機和互聯網技術，實現患者與醫務人員、基礎研究（醫學和藥物研究）與臨床治療、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化防治疾病和健身強體的目標。

例如，通過無線網絡，使用掌上電腦便捷地聯通各種診療儀器，醫務人員能隨時掌握每個病人的病案信息和最新診療報告，隨時隨地快速制定診療方案；在醫院任何一個地方，醫護人員都可以登錄距自己最近的系統查詢醫學影像資料和醫囑；患者的轉診信息及病歷可以在任意一家醫院通過醫療聯網方式調閱；任何科學研究，包括醫學和與醫學相關的物理、化學等領域的研究最新成果能在互聯網上及時公布等，讓診斷、治病和用藥以及公眾的保健得到最有效、最迅速、最適宜、最廉價和最科學的處理。

智能醫療的具體表現

以“阿爾法圍棋”為例，可以知道什么是智能醫療。

研發出“阿爾法圍棋”的深度思想公司并非只是專注于讓“阿爾法圍棋”與人類棋手過招，而是注重把人工智能通過學習解決實際問題的能力貫穿應用到醫學領域。2016年2月深度思想公司就已經了在醫護領域使用的深度學習程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。這是一款手機應用程序（APP），包括“識別風險病人”（Stream）和“早期臨床護理管理”（Hark）兩個模塊。

這種手機應用程序當然也是一種人工智能，它們需要學習和幫助醫護人員監護一些表面上不嚴重但實際很危險的病人，或者一些急性發病者。例如，深度思想健康的“識別風險病人程序”可以及時發現急性腎衰竭高風險病人，以便讓醫生及時治療并改善對病人的護理。這個程序是通過檢讀血液檢查報告，以辨別哪些病人存在風險。結果表明，有25%的急性腎衰竭死亡可以通過這個程序避免。“早期臨床護理管理程序”則能幫助醫生制定治療方案和采取行動。使用該項程序能避免38%的患者病情惡化。

當然，這些只是人工智能開發和應用的冰山一角。實際上，在醫藥領域利用計算機技術和人工智能最早和進展較大的是藥物的研發與監控。計算機和人工智能對于藥物的研發在很多方面都起到了作用，如研發新藥、老藥新用、藥物篩選、預測藥物副作用、藥物跟蹤研究等。這實際上已經產生了一門新學科，即藥物臨床研究的計算機仿真（CTS）。

一種新藥的開發一般估計需要15年時間，耗資10億美元，但最近的估計是可能耗資40億～120億美元，還不能保證成功。因為，除了要求新藥要有療效外，還需要安全性的保障。如何監控和預測藥物的副作用或不良反應就成為研發一種新藥或老藥新用的重要保證。

對于傳統的藥物研發來說，一種藥物必須經過動物試驗和人體的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期臨床試驗。而且，即便Ⅲ期試驗后批準上市，還有Ⅳ期臨床研究，即新藥上市后進行的臨床研究，而且一類新藥要求進行2000個病例的IV期試驗。這也是造成藥物研發周期長、費用高的重要原因。

但是，在今天有了計算機程序，特別是以“阿爾法圍棋”為代表的能自我學習的計算機程序（軟件），就為人們提供了一個檢測藥物的人工智能安全專家。首先是在新藥篩選時可以獲得安全性較高的幾種備選物質。當很多個甚至成千上萬個化合物都對治療肝癌顯示出某種療效，但又對它們的安全性難以判斷時，便可以利用“阿爾法圍棋”的策略網絡和評價網絡，以及蒙特卡洛樹搜索算法來挑選最具有安全性的化合物，成為新藥的最佳備選者。

同樣，對于尚未進入動物和人體試驗階段的藥物，也可以利用類似“阿爾法圍棋”這樣的人工智能來檢測新藥的安全性。因為，每一種藥物作用的靶向蛋白和受體都并不專一，如果作用于非靶向受體和蛋白就會引起副作用。類似“阿爾法圍棋”的程序可以通過對既有的數千種已知藥物的副作用進行篩選搜索，以判定一種藥物是否會有副作用，或副作用的大與小以及最小，由此選擇那些副作用概率最小和實際產生副作用最小的藥物進入動物和人體試驗，就會大大增加成功的概率，節約時間和成本。當然，利用“阿爾法圍棋”等程序還可模擬和檢測藥物進入人體內的吸收、分布、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應之間的關系等情況，讓藥物研發進入快車道。

大數據和信息共享

大數據和信息共享同樣是智能醫療的核心。信息共享成為智能醫療的重要性在于，全球的科研人員只有科研共享，才能對各種危害人們健康的疾病和頑癥，如艾滋病、癌癥等進行有效的治療，挽救人們的生命。這一點在突發公共衛生事件，尤其是暴發危害人們生命的疾病時，具有重大的作用，例如最近在南美爆發的寨卡病。

由于醫護人員對寨卡病的發病機理、傳播途徑和危害胎兒和孕婦的機理并不清楚，對待這種疾病既無有效的藥物，也沒有疫苗，因此需要更多更新的研究結果來指導防治疾病，而對于最新研究信息的共享，則有助于指導全球醫務人員和公共衛生專業人員，并通過醫護人員向公眾提供科學的防治方法。

正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破?，F在，美國威斯康星大學麥迪遜分校病毒學家康納研究團隊用寨卡病毒感染猴子進行試驗，并在網上公開了首批數據。這一行為改變了過去研究人員只是在學術期刊發表研究結果和數據的傳統做法。美國研究人員在網上的是2016年2月15日他們將寨卡病毒注射進3只印度恒河猴體內獲得的血液、唾液和尿中所檢測到的病毒數量的原始數據。這些數據能讓每個人都看到，并且每天都會更新研究結果。

此次康納等人首先在網上公布動物試驗的數據意味著，生物醫學已經正式踏入智能醫療門檻。與此同時，中國研究人員也借寨卡的防治和研究而跨入智能醫療和大科技的門檻。中國疾控中心與江西省疾控中心、浙江省疾控中心、軍事醫學科學院等單位合作，分別對寨卡病毒感染病例血液和尿液標本中的寨卡病毒基因組進行了全面解析，獲得病毒全基因組序列，并到網上。

這種科研的資源共享顯然為人們認識寨卡病的病理、研制藥物和疫苗奠定了基礎。而且，基于對不同來源的寨卡病毒特點的認識，將進行針對性的藥物和疫苗研發。例如，中國疾控中心和江西省疾控中心合作測序的寨卡病毒基因組有10676個堿基，與目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心測序的寨卡病毒核酸序列與太平洋島國法屬波利尼西亞地區報道的病毒基因組序列高度同源，而與中國其他省份報告的輸入病例的病毒核酸序列存在差異。

不過，美國研究人員在網上公布恒河猴試驗的數據還具有更多的意義。寨卡病是一起非常緊急的公共衛生突發事件，所有人都在與寨卡病毒賽跑，也與時間賽跑。除了不應讓科學家的競爭成為保密理由而延緩對寨卡病的認知和防治外，還要意識到，對人的研究有很多倫理限制而無法獲得相應的數據和知識。

由于寨卡病毒感染的形式和機制在人和恒河猴體內相似和相同，研究人員能通過向猴子體內注射不同劑量的寨卡病毒而獲得該病有價值的第一手相關信息。科學家能對懷孕恒河猴體內的羊水反復取樣，以判斷寨卡病毒能否以及多染胎兒。這些數據一方面不可能從人身上快速且合乎倫理地獲取到，另一方面也可能因此而延誤人們對寨卡病毒是否導致小頭兒等的認知。

有了對恒河猴的研究結果，并且能在網上，就能較快地獲得諸如寨卡病毒是否與小頭兒關聯的確切信息和機理，例如，正在發育的胎兒可能何時會被寨卡病毒侵襲而導致出生缺陷，也就能為人們提供防治的線索和方式。

此外，由于世界一些國家反對動物試驗，尤其是反對用靈長類動物進行醫學試驗的呼聲越來越大，浪潮越來越高。歐洲一些國家，如德國已經在減少靈長類動物的醫學試驗，美國國立衛生研究院（NIH）也已決定結束其下屬一家實驗室存有爭議的猴子試驗，并終止了對黑猩猩侵入性試驗的經費支持。

在這樣的情況下，美國研究人員在網上公布寨卡病毒感染猴子的數據就更具有意義，因為這是在實現一個共同的目標，資源共享能讓那些并沒有進行動物試驗的研究人員了解動物試驗的情況和數據，也就會減少使用靈長類動物進行試驗。

當然，大科技時代的資源共享也會讓科研人員產生疑慮，其中最核心的是，研究成果的界定和歸屬，以及其他研究人員是否采信網上的動物和其他研究數據及結果。

對于第一個問題，也許可以用網上公布的時間來判斷一項研究結果的最早時間和進行研究的科研人員，至于對網上公布的研究結果的采信與否，可能會隨著大科技時代的進展由實踐做出回答。無論其他研究人員是否采信網上公布的結果和數據，都會進行驗證，因此，可能會有效地檢驗網上公布的研究結果。

患者也要利用智能醫療

一般而言，智能醫療通常指的是計算機、大數據和互聯網+如何讓醫生和專業機構對病人的疾病診治更準確和更科學，讓人們既能看病有效，又能少花錢。

例如，現在飛利浦公司設計了一個智能軟件飛利浦健康套件數字平臺，希望將消費者、患者和醫療服務人員三方進行串連，在互聯的護理領域進行嘗試。這個平臺是一個基于云技術的開放安全平臺，能夠收集和分析從健康手表、血壓計、耳式體溫計和身體分析儀等多個設備源頭的健康數據。醫生也可以在第一時間了解到患者的情況并做出醫療判斷和治療方案，從而大大降低醫療成本和漏診誤診的發生率。

智能醫療的另一個維度是患者和家屬，以及需要保健的正常群體，他們也需要大數據和智能分析來選擇自己所需的診治疾病的方式和程序，以及正常人需要選擇的保健措施。

在這方面，利用大數據設計成智能軟件，為患者和公眾提供就醫和保健的信息也格外重要。現在，美國已經出現了主流醫院評價平臺的智能軟件，供廣大公眾選擇。這個平臺對美國近5000家醫院、約14萬醫生以及16個醫療領域的137家專業醫院排名。這個排名對醫院聲譽、患者存活率、患者安全性以及其他醫療相關指標在內的數十項評價指標進行綜合排序，由第三方公司或組織進行多方位、多元化評價，更加關注醫療產出以及患者滿意度。如此，這種智能平臺可以向公眾提供他們可以選擇和信賴的醫院進行就診和治病。

現在，中國對醫院和醫生的評價還是采用最普遍的醫院等級劃分標準（3級10等）。醫院評審分級標準包括醫院的規模、技術水平、醫療設備、管理水平、醫院質量等5個標準，但由于其他評審內容設置缺乏直觀指標，容易量化的硬件標準（床位、科室設置、醫療設備、人員配備等）成為劃分醫院等級的決定因素，暫時未能考慮醫院的綜合醫療效果、患者存活率、患者安全性等。

現在，中國研究人員意識到醫院評價和大數據的重要性，復旦大學醫院管理研究所已經邀請全國30個臨床?？频膸浊恢麑＜覍W者共同參與評審中國最佳醫院排行榜。其中，醫院?？坡曌u主要由專家提名心目中名列前茅的醫院，而在科研學術方面，得分主要來自于國家級獎項和科學引文索引（SCI）影響因子。

篇4

一、“區塊鏈+AI”行業概述：

1、“區塊鏈+AI”行業簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全?？梢哉f“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。

從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。

2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述

人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。

相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。

發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。

目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。

二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰

在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。

1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：

（1）提高數據安全性

區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。

（2）大量且豐富的數據支持

一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售?？煽啃詮?、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。

當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。

一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。

最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。

而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。

2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰

“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：

（1）政策性風險

區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。

（3）大規模的社會應用面臨挑戰

數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區塊鏈結合的應用場景

結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：

（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合

相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。

（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合

利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。

（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合

相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。

（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。

（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展

首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。

四、“區塊鏈+AI”行業展望

篇5

關鍵詞：人工智能；人力資源管理；變革

一、人工智能與企業人力資源管理

人工智能簡稱AI，主要是用于模擬、延伸人腦的思維方式的計算機科學技術，包括人類行為模式的識別、數據儲存、運用、機器學習、算法等。人工智能的研究最早誕生于1956年美國達特茅斯小鎮的一次研討會，在這次會議上，摩爾、麥卡錫、塞弗里奇、所羅門諾夫等學者共同研討，為人工智能的發展奠定了基礎。此后人工智能得到不斷發展，尤其是進入21世紀以來人工智能取得了令人嘆為觀止的發展，開始在人類的生產活動中發揮著越來越重要的作用，比如，無人超市、智能翻譯、人臉識別、智能醫療、智能駕駛、云計算、物聯網等。我國人工智能的發展也非常迅速，我國的人工智能發展水平目前處于世界的第一梯隊。目前，人工智能在許多企業得到了很大的發展，如科大訊飛的語音識別、百度的自動駕駛等，在世界上都是處于領先地位。我國還制定了人工智能發展的中長期規劃，按照規劃，我國人工智能到2030年，總體水平達到世界領先水平，成為世界人工智能的創新中心。

企業人力資源管理是企業管理的重要組成部分，最終目標是實現企業的總體目標，一般認為包括人力資源規劃、人員招聘、績效管理、培訓與開發、薪酬管理、員工關系管理等六大模塊。目前，企業的人力資源管理尚存在許多不足之處，如企業不太重視，認為人力資源管理可有可無；企業人力資源管理人員的素質普遍不高，不夠專業，人力資源管理過程中效率不高，績效考核過程不夠公平、薪酬制度不能反映市場工資水平、人工成本的控制還存在不足等，而人工智能的發展，為企業人力資源管理帶來了新的挑戰，也帶來了新的機遇。

二、人工智能對企業人力資源管理的挑戰

人工智能對部分人力資源管理的工作存在一定的替代作用，這會減少企業對人力資源管理人員的需求。人工智能在數據信息處理、分析預測等方面具有巨大的優勢，因此，未來人工智能的發展與使用中，會替代許多人力資源管理的活動，導致人工智能取代部分人力資源管理人員，使得企業對人力資源管理人員的需求減少，對人力資源管理人員的求職、就業提出了嚴峻的挑戰。

人工智能雖然能代替部分人力資源管理活動，但也必然會對企業的人力資源管理帶來一系列不利的影響，概括起來，主要有這些方面的不利影響:

( 一)不利于企業人際關系的維持與發展

人工智能雖然具有許多優點，在人力資源管理中的很多方面能代替人的勞動，但是人工智能的廣泛使用將會使員工更多的依賴人工智能，而越來越缺乏必要的人際溝通，這將不利于企業人際關系的構建，這對企業員工隊伍建設、和諧勞動關系的形成提出新的挑戰。

( 二)不利于良好的企業文化的形成與維持

企業文化需要企業的全體員工共同參與建設、維持。而人工智能的使用，使得員工之間的交流日益簡單，員工更多的通過機器來交流，缺乏必要的面對面交流與溝通，也使得企業原有的規章制度不再完全有效，這些都對企業文化的建設不利。

三、人工智能為企業人力資源管理帶來的機遇

人工智能雖然對企業人力資源管理帶來了一些挑戰，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在決策、人際關系、團隊建設等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力資源管理中的運用并不能完全取代人力資源管理人員的工作，會促進人力資源管理人員素質的提高，同時會大大提高企業人力資源管理的效率和有效性。

( 一)人力資源規劃方面

人工智能在相關的數據分析、處理、預測方面大大優于人類，因此，人工智能將提高人力資源規劃的準確性。在人力資源規劃中，合理發揮人工智能的優勢，將使企業的人力資源規劃更科學、更準確。

( 二)員工的招聘與配置

人工智能對人力資源招聘的影響表現在兩個方面，一是人工智能的使用，使得企業的一些簡單勞動大量的被人工智能所代替，因此，企業的招聘對象將更多是具有專業技術能力的專業人才。另一方面，人工智能在人員甄選中具有無與倫比的優勢，比如在簡歷篩選中，人工智能能在海量的簡歷中迅速、快捷地篩選出合適的簡歷，大大減輕了招聘人員的負擔，極大地提高了招聘工作的效率。另外，在人員配置過程中，人工智能通過對員工的工作狀況、工作能力、工作經歷進行跟蹤調查、分析，能夠分析出該員工最合適處于的崗位。同時，人工智能不會帶著主觀意見完成人員的篩選工作，能夠最大限度地發現員工的潛在能力，找到與其相適應的崗位。

( 三)在企業培訓與開發中，人工智能同樣有重要的作用

人工智能能夠在建立大數據的基礎上來分析員工的培訓需求，然后根據員工的知識、技能、崗位等進行課程的個性化推薦。在未來的培訓中，人工智能也極有可能部分或完全替代培訓講師的工作，人工智能還可以在培訓完成之后，直接將員工培訓的相關數據傳送到企業終端，企業能夠最快地得到員工的數據，幫助企業更好地完成培訓評估工作。

( 四)績效管理

由于人工智能沒有私人情感，因此其在績效考核過程中更加公正、客觀。并且，由于人工智能效率極高，人工智能代替了大量人的簡單工作，讓績效管理工作更容易、準確地完成，大大減少了管理人員的工作量，增加了企業績效考核的公正性，也有利于發揮企業績效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

運用人工智能可以對市場的工資水平、員工的薪酬水平等進行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有較大的優勢，這些能為企業管理人員進行薪酬管理決策提供支持。另外，人工智能能更加合理、準確地完成工資計算、員工薪酬的發放。

( 六)勞動關系管理

運用人工智能能更好地分析員工離職的原因，分析影響員工離職的主要因素，能有效地對員工離職率進行統計，繼而管理人員可以采取針對性的解決辦法，降低企業員工的離職率，這樣可以降低因員工離職而進行再次招聘的成本及相應的機會成本。

四、結語

隨著科學技術的發展，人工智能技術同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的一個重要發展趨勢。企業的發展關鍵是人才，傳統的人力資源管理模式效率較低，已經不能完全滿足信息化時代的需要。人工智能技術的不斷成熟發展必然會對傳統的人力資源管理模式帶來沖擊，也帶來了巨大的機遇。人工智能在信息處理、分析等方面具有巨大的優勢，在人力資源管理中合理地使用人工智能將極大地提高人力資源管理的效率和準確性，人工智能的使用，將出現機器部分代替管理人員的現象，但這也將促使人力資源管理人員不斷學習以提高自身的素質，這反而有利于企業人力資源管理的發展?？傊?，不久的將來人工智能必然會成為人力資源管理的重要組成部分，這是大的趨勢。

參考文獻

[1]蒯彥博.人工智能的發展對人力資源管理的影響研究[J].湖北開放職業學院學報，2019，32(6):77－79.