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目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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说实话，网上下载个就OK。那玩意没人看。
让AI技术与基础医学理论结合，成为AI用于临床 探索 的新思路。目前这一新思路已被证实确有更大潜力——
最近，由广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏和加州大学圣地亚哥分校教授张康领衔、人工智能公司依图 科技 等共同参与的科研团队设计出一套基于AI的疾病诊断系统，就将医学知识图谱加入其中，使AI可以像人类医生一样根据读取的电子病历来“诊病”。
结果也颇为乐观：用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，AI的诊断水平可达到儿科主治医生的专业水准。
目前，这一研究成果《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》已于2月中旬在线发表于《自然—医学》杂志。
将深度学习技术与专业医学知识图谱进行结合，是该人工智能辅诊平台的最大特色。依图医疗总裁倪浩在接受笔者采访时说，未来对临床数据进行学习、为医生提供更多的辅助诊断能力（病种），采用深度学习+知识图谱的方式“很可行”。
为了使AI辅诊平台拥有专业的儿科医学知识，科研团队让它学习了万名儿童136万份电子文本病历中的诊断逻辑。这些来自广州市妇女儿童医疗中心2016年1月至2017年7月间的电子病历，覆盖了初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的亿个数据点。
除了将医疗知识进行整合，科研团队还利用依图 科技 的自然语言处理（NLP）技术构建了一个自然语言处理模型，以对这些电子病历进行注释——通过将病历变得标准化，该模型在未经过“培训”的情况下可以粗略地将临床信息进行分类。
“粗略分类是指，将整个电子病历当作输入，将专家诊断结果作为输出，以达到粗略的分类。但这样并没有真正理解疾病本身，也很难解释为何做出了这个诊断。”倪浩告诉笔者， NLP模型虽然突破了病历文本语言和计算机语言之间的障碍，但知识图谱才是让AI诊断平台获取专家能力的关键 。
这也是他们接下来的一项重要工作：由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队，手动给电子病历上的6183张图表进行注释、持续检验和迭代，以保证诊断的准确性。
通过资深医疗专家注释的图表对AI诊断平台进行“培训优化验证”后，研究人员发现，经过深度学习的NLP模型可以对电子病历进行很好的注释，在体检和主诉项目的注释上分别达到最高灵敏度和精确度。也就是说， 深度学习的NLP模型能够准确地读取电子病历中记录的信息，并可以准确作出符合临床标准的批注。而这也是整个研究中最为关键的部分。
“通过引入知识图谱将每种疾病的电子病历深入解构，使得NLP模型具备了理解电子病历的能力。例如手足口病与哪些特征密切相关，川崎病最相关的特征是什么，让模型在给出准确诊断的基础上，能够具备更好的医学可解释性。”倪浩解释说，“有了知识图谱，再用深度学习技术来解构电子病历，就能够真正理解临床数据。基于此，机器学习分类等算法就有用武之地，否则把电子病历当成‘黑盒子’，是无法构建高精度可解释的模型的。”
综合利用深度学习技术与医学知识图谱对电子病历数据进行解构，研究人员据此构建了高质量的智能病种库，这使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。
构建一个多层级的诊断模型，是研究人员把AI诊断平台打造成为儿科医生的第二步。倪浩介绍说，这一基于逻辑回归分类器创建的诊断模型，首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分，然后在每一类下面做细分—— 这是让AI模拟人类医生的诊疗路径，对目标患儿的数据进行逐级判定 。
结果显示，基于NLP模型准确读取的数据，AI诊断模型能够对儿科疾病作出精确诊断： 平均准确率达90%，对神经精神失调疾病的诊断准确率更是高达98%。
在对相应儿科疾病的划分和诊断上，该诊断模型同样表现不俗。系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%。同时，该系统对普通系统性疾病以及高危病症也有很高的诊断准确率，例如传染性单核细胞增多症准确率为90%，水痘为93%，玫瑰疹93%，流感94%，手足口病为97%和细菌性脑膜炎为93%。
这揭示出，该诊断系统可以根据NLP系统注释的临床数据信息对常见儿科疾病作出较高准确度的判断。
研究人员随后运用11926个临床病例比较了AI诊断系统和5个临床治疗组诊断儿科疾病的水平，其中参与研究的治疗组从事临床工作时间和资历逐渐增加。结果显示， AI诊断系统反映模型综合性能的F1评分均值高于2个年轻医生组成的治疗组，但稍逊于3个高年资医生组成的治疗组。
论文认为，这说明该AI诊断系统可以协助年轻治疗团队进行疾病诊断，提升团队诊疗水平。
今年1月1日，该系统在广州市妇女儿童医疗中心投入临床应用。 仅1月1日至1月21日短短20天，该院医生实际调用它开展辅助诊断30276次，诊断与临床符合率达到。广州市妇儿中心医务部主任孙新在体验该系统后表示，这套系统在对疾病进行分组分类方面“比较科学”。
上述论文发表后，《纽约时报》点评这项研究称，“前后访问了儿科医院18个月中数十万名中国就医儿童的数据，能有这么庞大的数据量用于研究，也是中国在全球人工智能和竞赛中的优势。”
“数据确实是我们此次研究成果的核心关键之一。”倪浩说，“不过，高质量标准数据来源于强大的联合团队，我们专门开发了数据标准系统，进行了大量的数据标注。”
论文通讯作者之一、广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏表示，这篇文章的启示意义在于“通过系统学习文本病历，AI或将诊断更多疾病”。不过他提醒道， 当下还须清醒认识到，仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程。
笔者了解到，该医院在近3年里注重将数据标准化、结构化处理，实现了50多个诊断数据子系统的相互交流和互联互通，为该系统应用打下了基础。
“此外，A I学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。 ”夏慧敏说。
AI技术落地的4元素之中，场景也非常重要。论文的另一位通讯作者张康认为，该研究以儿科疾病为对象意义重大。
“对儿科疾病的诊断是医疗中的一大痛点。一些儿科疾病威胁程度较大需要尽快得到治疗，而儿童恰恰不善于表达病情，因此快速、准确地对儿科疾病进行诊断非常必要。”张康表示，当前儿科医生供不应求，论文中构建的AI诊断系统对于严重不足的医疗资源会有很大的辅助作用。
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未来的医生不仅要能看得了片子，做得了诊断，很可能还要学会和人工智能更好地合作，在技术加持下让自己的医术更上一层楼。 6月2日消息，全世界最大的医学国际学会之一北美放射学会（RSNA, Radiological Society of North America）在5月31日-6月1日期间举行了第一届针对放射医学工作者的"AI大讲堂"（Spotlight Course on AI: Radiology in the Age of AI )，试图通过两天的课程，介绍放射医学与AI紧密结合的技术起源、现有应用及如何理解AI医学影像方面的学术进展，希望能够帮助医生们适应和新兴技术紧密合作的新时代。 毕竟，医疗拥有大量数据和技术需求，是最先接受大规模AI技术冲击的领域，也是许多技术最快走向应用的行业之一。这个"AI大讲堂"包括简要介绍医学影像中的AI技术、探讨其对更好地保证人类 健康 的影响、如何在自己的医学实践中接入AI系统等多个部分，每个部分都邀请了AI行业领域的佼佼者来进行讨论或者演讲。我们摘录了一些重要观点： 这次课程上，最明确的一点就是，在放射医学领域，AI已经是最重要的技术了。CT、MRI、PET等医学影像手段是医生做诊断的重要资料，而AI强大的数据处理能力能够在多个层面上帮助医生。 世界知名AI专家、斯坦福教授吴恩达介绍了AI和深度学习算法的发展以及AI影像技术的新进展。他所处的实验室和斯坦福医院合作，完成了ChestXnet,、Xray4all等用深度学习理解影像的工作。这些深度学习技术可以理解胸部X光中十一种不同的病理表现，检测出膝盖MRI中的异常、检测出在头部CT片子中指向动脉瘤的病理表现等等。"深度学习已经可以完成所有人类需要一秒钟能完成的基本任务，当然，AI想要完全替代医生进行诊断、判断还有很多路要走，有很多个突破需要做。"吴恩达说道。 本次课程的组织者之一，斯坦福大学医学院放射系副主任Curtis Langlotz教授提到他对AI完全替代临床影像医生的工作的危机并没有那么悲观。他强调影像科医生需要不断改变、多学习最前沿的AI知识与技能，但AI只是临床医学遇到的类似CT、磁共振、超声等新技术之后的又一个有价值的新技术、新发展。临床医生需要将AI新技术利用到临床工作中。"一些医生感觉到琐碎的任务、比如测量病灶大小、跟踪病灶位置大小在不同疾病周期的变化等，这些任务都是AI更擅长的且人不太喜欢和擅长做的。所以从一种角度上AI能让临床医生的工作更好。"他说道，"有了AI的协助，临床医生可以做一些在认知上更有趣更有挑战的任务。" 不可否认的是，医生仍旧面临一些新的挑战。面对AI不断地改变医疗领域的现状，作为近距离接触病患、提供日常医疗服务的医生，如何才能适应这样的时代？ 首先，医生需要更多地了解新技术，以及技术如何应用在临床诊断、手术预后、提前筛查等领域。课程中多位医学影像AI的研究者分享了他们在这些领域的新研究。 "AI不会替代医生，但是会用AI的医生会替代不会用AI的医生。"Curtis Langlotz教授在讨论AI在医疗临床应用时金句频出。 吴恩达也表示："在 科技 世界里，每五年，我们的工作就会有巨大的变化。如今，技术也正让所有其他行业比以前变化的速度进一步加快。很多过去放射科医生做的事情会被自动化，然而如果这些医生愿意去思考真正重要的工作是什么，不断拓宽视野，把重心放在（和这些能够自动化的工作）有差异的工作上，他们就无需担心什么。" 其次，新技术本身也能进一步提升医生的专业水平。 英国Kheiron Medical的放射学专家Dr. Hugh Harvey指出，放射学医生需要更多地了解数据科学技术。放射科医生需要了解基础的数据科学、机器学习等方面知识，特别是对于数据的整理。他提到深度学习等AI技术对于数据量的要求很大，但人们讨论时往往只重视数量而忽略了质量。直接从临床系统中拿到的数据是远远不能真正用来做临床AI研究与应用的。 一般数据整理需要至少四层操作。 第一层是临床系统（PACS，电子病历系统）中直接拿到的数据，这些数据往往包含敏感信息，量很大但很杂，不能真用来做研究。 第二层是通过伦理委员会审查、去掉病人敏感信息的数据的数据，医生和研究者可以受限拿到，但是这类数据一般也还是非结构化的没发直接用来做研究。 第三层是将这些数据再进一步进行结构化清洗，进行可视化检验，从而保证图像数据质量等问题。 第四层是最终将这些数据与相应的临床信息匹配，通过人工或者自动的方法为数据打标签从而可以进行AI研究分析。但到这层最后还要确认数据的统计价值是否足够，以及是否有真正的标准来进行标签。比如病人疾病的判断需要根据多位医生读图的结果比照，以及通过后续发病或者随访得到的结果来确认疾病。 对于医生来说，对于技术持开放态度，通过课程、活动、项目交流等方式接触并掌握新兴技术，很可能会让未来的医疗服务"事半功倍"。 参加这次会议的斯坦福神经影像医生、前沿神经功能影像实验室主任、Greg Zaharchuk教授表示这类课程可以很好的将AI理论、应用、发展和局限讲解给临床医生，他很欣喜看到越来越多的影像科医生对AI的热情和想要获得更多这方面知识的态度。 另一方面，他也强调临床AI的研究和真正的临床AI产品部署之间还有很大差距。如何确保算法在不同病例、设备、扫描参数等，都是现在面临的问题，需要再未来逐步解决。 "我很高效看到如此多的影像科医生和从业者参与到这个活动，这次是RSNA组织的第一次AI聚焦课程，我们希望能保持科研、临床与产业的交流。另外AI影像企业像深透医疗等在商业化的同时，还保持学术性的报告和论文发表。严谨地分析产品性能与临床价值，是一件很好的事情。"本次活动的组织者之一斯坦福Dr. Matthew Lungren教授表示。 放射科医生在AI时代面临着更多的机会和挑战，而对更广阔的大众来说，技术能带来的是更多的保障与更高的医疗水平。 在这次活动中，来自吴恩达实验室的博士生Pranav Rajpurkar现场展示了Xray4All平台：上传用户截取的x光影像照片，一两秒传输后，就可以在线获得结果，检测出了异常，并且用高亮来标记出了异常部位。"这个技术的应用场景特别适合用于解决在发展中国家、全球卫生场景中临床医生资源短缺的问题。"Pranav介绍道。 另一家融资超过4500万美元的美国AI影像公司Arterys也主持了午餐会，介绍了他们的未来愿景：进一步推广他们的影像分析和AI产品，并逐步扩展平台。通过现实世界的数据来为全球人类提供医疗决策，自动化日常的医疗任务，进一步推动医疗平等化、民主化，提供预防性分析。特别的Arterys强调了其影像分析和AI产品都是基于云计算来处理的，特别强调了云计算相比在医院内部计算系统中计算其实更快捷、更安全可靠。 作为每年医疗投入占政府总支出最高的国家之一，美国在推广AI医疗领域技术方面走在全球前列。而中国作为平均医疗资源紧张的人口大国，对AI医疗也有很大的需求。 在这次课程上，国内的推想 科技 、美国的Nuance、以及在中美都快速推广AI影像处理的深透医疗Subtle Medical受邀报告，并以"Implementing AI: the last mile"为主题，探讨了临床部署AI系统产业化的最后关键步骤。 推想医疗介绍了其多款产品在中国接触到数百万的病历，并在美国4家医院/影像中心开展测试。Nuance在美国临床影像的语音识别工具、读图标记工具有很大的市场份额，也在推广其"Nuance AI market"医学影像AI应用商店。 深透医疗是三家中唯一有AI产品获FDA批准进行商业化的。深透医疗CEO宫恩浩博士介绍了如何临床部署其FDA获批的SubtlePET产品，以及对申请中的SubtleMR等产品进行临床测试。 深透医疗SubtlePET产品是第一个获批的医学影像增强应用以及第一个核医学的AI应用，其产品价值重点在于利用AI达到4倍左右的影像采集加速，也为减少辐射以及造影剂剂量提供了解决方案。这一软件方案让病人可以获得更便捷、更高质量、更安全、更智能的临床影像检查。FDA获批后已在美国以及全球的20家顶尖医院和影像中心开展了商业部署与临床合作。 在美国，真正要让医院应用AI并愿意付费有很高门槛，要医院信息系统深入融合，与临床医生确认系统效果，以及对医院论证AI系统购买可以带来的回报。 "在美国真正在医院部署需要和临床医生、信息系统负责人以及医院管理运营方面多方面沟通。以深透医疗为例，公司临床和销售负责人需要和医院进行快捷而有效的真实数据测试，在尽可能不影响医院现有运行的情况下，实时让医院用自己的数据进行临床测试。通过实际的测试以及真实可观的影像检查加速，可以很客观地让医院看到AI为医院带来新的临床价值以及经济价值，从而进展到采购与部署。"深透医疗CEO宫恩浩说道。医学影像后处理公司TeraRecon的CEO，同时也是医学影像AI平台Envoy公司的CEO， Jeff Soreson与著名影像医生、影像AI推广者Eliot Siegal教授，也以互相采访的形式讨论了如何优化影像AI的工作流程、部署过程，以及不断验证。 "对AI算法深度的临床验证是推广医学AI非常关键的一步，我们在向这个目标不断发展。"Eliot Siegal教授强调。 虽然医学影像已经是AI领域最适合、也能最快部署的领域之一，我们仍然面临着种种挑战。 首先，以深度学习为代表的的AI技术仍是一个"黑箱子"。这意味着技术能够让医疗影像检测达到较高的准确度，然而AI仍然很难理解数据之间的真正关系以及如何分类数据等等。 "在斯坦福，我们希望能够为医学影像感知打造更好的注意力分布图(attention map)，来避免黑箱效应。"斯坦福医学院教授Dr. Saafwan Halabi表示。最近有很多研究和报道讨论到基于数据的对抗攻击算法（Adverserial Attack）可以让识别路标的AI无法正常工作。在医疗AI中，如何保证AI不被误导是非常重要的一环，但目前这方面研究的还不够。 斯坦福AIMI人工智能医学影像研究项目负责人，本科课程的负责人之一Dr. Matthew Lungren也讨论了临床AI的偏见问题"bias and implications for medical imaging AI". AI在实际临床用时很可能引入数据偏差（bias)。比如很有可能对于医学影像识别的分类器，识别的是图像里的其他标记，而不是影像中的病灶本身。而目前的工具对于数据和算法中的偏差问题并不能很好的理解。实际临床应用的AI必须要让人能在使用中理解结果的可信性。在系统设计中考虑人机互动以及AI算法给出置信度分析可以大大帮助人来减少可能的偏差问题。 麻省总院机器学习实验室负责人之一Jayashree kalpathy教授讨论了如何打造一个更加鲁棒的模型、如何在多医院合作项目中通过转移学习以及联邦学习等算法，在不用分享敏感数据的情况下就能分享训练出的深度学习AI模型，来进行深度合作。 人工智能时代，技术正在不断渗透、变革各行各业。医学是与人类生活联系极为紧密的领域，而在这样一个庞大、重要、站在AI应用前沿的领域，我们正在看到越来越多帮助技术更好地和医学实践结合的努力。 比如本次RSNA提供的首个医学影像领域AI课程，吸引了超过200位美国顶尖医院医生参加，而行业中的技术人士也乐于提供更多的信息，帮助医生更好理解AI。除此之外，像深透这样的创业企业，也通过产品设计，尽量让医生能够将技术"无缝"接入过去的工作流程，无需额外精力去适应产品。医生对技术更加了解，创业者也为了医生和患者开发出更加优质的产品。 未来，人类的 健康 一定会有更多的技术支撑，但最重要的，还是由行业中的人类共同努力，带来一个更加有效率、有效果的 健康 医疗系统。
让AI技术与基础医学理论结合，成为AI用于临床 探索 的新思路。目前这一新思路已被证实确有更大潜力——
最近，由广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏和加州大学圣地亚哥分校教授张康领衔、人工智能公司依图 科技 等共同参与的科研团队设计出一套基于AI的疾病诊断系统，就将医学知识图谱加入其中，使AI可以像人类医生一样根据读取的电子病历来“诊病”。
结果也颇为乐观：用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，AI的诊断水平可达到儿科主治医生的专业水准。
目前，这一研究成果《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》已于2月中旬在线发表于《自然—医学》杂志。
将深度学习技术与专业医学知识图谱进行结合，是该人工智能辅诊平台的最大特色。依图医疗总裁倪浩在接受笔者采访时说，未来对临床数据进行学习、为医生提供更多的辅助诊断能力（病种），采用深度学习+知识图谱的方式“很可行”。
为了使AI辅诊平台拥有专业的儿科医学知识，科研团队让它学习了万名儿童136万份电子文本病历中的诊断逻辑。这些来自广州市妇女儿童医疗中心2016年1月至2017年7月间的电子病历，覆盖了初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的亿个数据点。
除了将医疗知识进行整合，科研团队还利用依图 科技 的自然语言处理（NLP）技术构建了一个自然语言处理模型，以对这些电子病历进行注释——通过将病历变得标准化，该模型在未经过“培训”的情况下可以粗略地将临床信息进行分类。
“粗略分类是指，将整个电子病历当作输入，将专家诊断结果作为输出，以达到粗略的分类。但这样并没有真正理解疾病本身，也很难解释为何做出了这个诊断。”倪浩告诉笔者， NLP模型虽然突破了病历文本语言和计算机语言之间的障碍，但知识图谱才是让AI诊断平台获取专家能力的关键 。
这也是他们接下来的一项重要工作：由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队，手动给电子病历上的6183张图表进行注释、持续检验和迭代，以保证诊断的准确性。
通过资深医疗专家注释的图表对AI诊断平台进行“培训优化验证”后，研究人员发现，经过深度学习的NLP模型可以对电子病历进行很好的注释，在体检和主诉项目的注释上分别达到最高灵敏度和精确度。也就是说， 深度学习的NLP模型能够准确地读取电子病历中记录的信息，并可以准确作出符合临床标准的批注。而这也是整个研究中最为关键的部分。
“通过引入知识图谱将每种疾病的电子病历深入解构，使得NLP模型具备了理解电子病历的能力。例如手足口病与哪些特征密切相关，川崎病最相关的特征是什么，让模型在给出准确诊断的基础上，能够具备更好的医学可解释性。”倪浩解释说，“有了知识图谱，再用深度学习技术来解构电子病历，就能够真正理解临床数据。基于此，机器学习分类等算法就有用武之地，否则把电子病历当成‘黑盒子’，是无法构建高精度可解释的模型的。”
综合利用深度学习技术与医学知识图谱对电子病历数据进行解构，研究人员据此构建了高质量的智能病种库，这使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。
构建一个多层级的诊断模型，是研究人员把AI诊断平台打造成为儿科医生的第二步。倪浩介绍说，这一基于逻辑回归分类器创建的诊断模型，首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分，然后在每一类下面做细分—— 这是让AI模拟人类医生的诊疗路径，对目标患儿的数据进行逐级判定 。
结果显示，基于NLP模型准确读取的数据，AI诊断模型能够对儿科疾病作出精确诊断： 平均准确率达90%，对神经精神失调疾病的诊断准确率更是高达98%。
在对相应儿科疾病的划分和诊断上，该诊断模型同样表现不俗。系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%。同时，该系统对普通系统性疾病以及高危病症也有很高的诊断准确率，例如传染性单核细胞增多症准确率为90%，水痘为93%，玫瑰疹93%，流感94%，手足口病为97%和细菌性脑膜炎为93%。
这揭示出，该诊断系统可以根据NLP系统注释的临床数据信息对常见儿科疾病作出较高准确度的判断。
研究人员随后运用11926个临床病例比较了AI诊断系统和5个临床治疗组诊断儿科疾病的水平，其中参与研究的治疗组从事临床工作时间和资历逐渐增加。结果显示， AI诊断系统反映模型综合性能的F1评分均值高于2个年轻医生组成的治疗组，但稍逊于3个高年资医生组成的治疗组。
论文认为，这说明该AI诊断系统可以协助年轻治疗团队进行疾病诊断，提升团队诊疗水平。
今年1月1日，该系统在广州市妇女儿童医疗中心投入临床应用。 仅1月1日至1月21日短短20天，该院医生实际调用它开展辅助诊断30276次，诊断与临床符合率达到。广州市妇儿中心医务部主任孙新在体验该系统后表示，这套系统在对疾病进行分组分类方面“比较科学”。
上述论文发表后，《纽约时报》点评这项研究称，“前后访问了儿科医院18个月中数十万名中国就医儿童的数据，能有这么庞大的数据量用于研究，也是中国在全球人工智能和竞赛中的优势。”
“数据确实是我们此次研究成果的核心关键之一。”倪浩说，“不过，高质量标准数据来源于强大的联合团队，我们专门开发了数据标准系统，进行了大量的数据标注。”
论文通讯作者之一、广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏表示，这篇文章的启示意义在于“通过系统学习文本病历，AI或将诊断更多疾病”。不过他提醒道， 当下还须清醒认识到，仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程。
笔者了解到，该医院在近3年里注重将数据标准化、结构化处理，实现了50多个诊断数据子系统的相互交流和互联互通，为该系统应用打下了基础。
“此外，A I学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。 ”夏慧敏说。
AI技术落地的4元素之中，场景也非常重要。论文的另一位通讯作者张康认为，该研究以儿科疾病为对象意义重大。
“对儿科疾病的诊断是医疗中的一大痛点。一些儿科疾病威胁程度较大需要尽快得到治疗，而儿童恰恰不善于表达病情，因此快速、准确地对儿科疾病进行诊断非常必要。”张康表示，当前儿科医生供不应求，论文中构建的AI诊断系统对于严重不足的医疗资源会有很大的辅助作用。
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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让AI技术与基础医学理论结合，成为AI用于临床 探索 的新思路。目前这一新思路已被证实确有更大潜力——
最近，由广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏和加州大学圣地亚哥分校教授张康领衔、人工智能公司依图 科技 等共同参与的科研团队设计出一套基于AI的疾病诊断系统，就将医学知识图谱加入其中，使AI可以像人类医生一样根据读取的电子病历来“诊病”。
结果也颇为乐观：用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，AI的诊断水平可达到儿科主治医生的专业水准。
目前，这一研究成果《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》已于2月中旬在线发表于《自然—医学》杂志。
将深度学习技术与专业医学知识图谱进行结合，是该人工智能辅诊平台的最大特色。依图医疗总裁倪浩在接受笔者采访时说，未来对临床数据进行学习、为医生提供更多的辅助诊断能力（病种），采用深度学习+知识图谱的方式“很可行”。
为了使AI辅诊平台拥有专业的儿科医学知识，科研团队让它学习了万名儿童136万份电子文本病历中的诊断逻辑。这些来自广州市妇女儿童医疗中心2016年1月至2017年7月间的电子病历，覆盖了初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的亿个数据点。
除了将医疗知识进行整合，科研团队还利用依图 科技 的自然语言处理（NLP）技术构建了一个自然语言处理模型，以对这些电子病历进行注释——通过将病历变得标准化，该模型在未经过“培训”的情况下可以粗略地将临床信息进行分类。
“粗略分类是指，将整个电子病历当作输入，将专家诊断结果作为输出，以达到粗略的分类。但这样并没有真正理解疾病本身，也很难解释为何做出了这个诊断。”倪浩告诉笔者， NLP模型虽然突破了病历文本语言和计算机语言之间的障碍，但知识图谱才是让AI诊断平台获取专家能力的关键 。
这也是他们接下来的一项重要工作：由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队，手动给电子病历上的6183张图表进行注释、持续检验和迭代，以保证诊断的准确性。
通过资深医疗专家注释的图表对AI诊断平台进行“培训优化验证”后，研究人员发现，经过深度学习的NLP模型可以对电子病历进行很好的注释，在体检和主诉项目的注释上分别达到最高灵敏度和精确度。也就是说， 深度学习的NLP模型能够准确地读取电子病历中记录的信息，并可以准确作出符合临床标准的批注。而这也是整个研究中最为关键的部分。
“通过引入知识图谱将每种疾病的电子病历深入解构，使得NLP模型具备了理解电子病历的能力。例如手足口病与哪些特征密切相关，川崎病最相关的特征是什么，让模型在给出准确诊断的基础上，能够具备更好的医学可解释性。”倪浩解释说，“有了知识图谱，再用深度学习技术来解构电子病历，就能够真正理解临床数据。基于此，机器学习分类等算法就有用武之地，否则把电子病历当成‘黑盒子’，是无法构建高精度可解释的模型的。”
综合利用深度学习技术与医学知识图谱对电子病历数据进行解构，研究人员据此构建了高质量的智能病种库，这使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。
构建一个多层级的诊断模型，是研究人员把AI诊断平台打造成为儿科医生的第二步。倪浩介绍说，这一基于逻辑回归分类器创建的诊断模型，首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分，然后在每一类下面做细分—— 这是让AI模拟人类医生的诊疗路径，对目标患儿的数据进行逐级判定 。
结果显示，基于NLP模型准确读取的数据，AI诊断模型能够对儿科疾病作出精确诊断： 平均准确率达90%，对神经精神失调疾病的诊断准确率更是高达98%。
在对相应儿科疾病的划分和诊断上，该诊断模型同样表现不俗。系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%。同时，该系统对普通系统性疾病以及高危病症也有很高的诊断准确率，例如传染性单核细胞增多症准确率为90%，水痘为93%，玫瑰疹93%，流感94%，手足口病为97%和细菌性脑膜炎为93%。
这揭示出，该诊断系统可以根据NLP系统注释的临床数据信息对常见儿科疾病作出较高准确度的判断。
研究人员随后运用11926个临床病例比较了AI诊断系统和5个临床治疗组诊断儿科疾病的水平，其中参与研究的治疗组从事临床工作时间和资历逐渐增加。结果显示， AI诊断系统反映模型综合性能的F1评分均值高于2个年轻医生组成的治疗组，但稍逊于3个高年资医生组成的治疗组。
论文认为，这说明该AI诊断系统可以协助年轻治疗团队进行疾病诊断，提升团队诊疗水平。
今年1月1日，该系统在广州市妇女儿童医疗中心投入临床应用。 仅1月1日至1月21日短短20天，该院医生实际调用它开展辅助诊断30276次，诊断与临床符合率达到。广州市妇儿中心医务部主任孙新在体验该系统后表示，这套系统在对疾病进行分组分类方面“比较科学”。
上述论文发表后，《纽约时报》点评这项研究称，“前后访问了儿科医院18个月中数十万名中国就医儿童的数据，能有这么庞大的数据量用于研究，也是中国在全球人工智能和竞赛中的优势。”
“数据确实是我们此次研究成果的核心关键之一。”倪浩说，“不过，高质量标准数据来源于强大的联合团队，我们专门开发了数据标准系统，进行了大量的数据标注。”
论文通讯作者之一、广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏表示，这篇文章的启示意义在于“通过系统学习文本病历，AI或将诊断更多疾病”。不过他提醒道， 当下还须清醒认识到，仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程。
笔者了解到，该医院在近3年里注重将数据标准化、结构化处理，实现了50多个诊断数据子系统的相互交流和互联互通，为该系统应用打下了基础。
“此外，A I学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。 ”夏慧敏说。
AI技术落地的4元素之中，场景也非常重要。论文的另一位通讯作者张康认为，该研究以儿科疾病为对象意义重大。
“对儿科疾病的诊断是医疗中的一大痛点。一些儿科疾病威胁程度较大需要尽快得到治疗，而儿童恰恰不善于表达病情，因此快速、准确地对儿科疾病进行诊断非常必要。”张康表示，当前儿科医生供不应求，论文中构建的AI诊断系统对于严重不足的医疗资源会有很大的辅助作用。
相关论文信息：DOI:
2019年8月29日，由浙江省卫生 健康 委、浙江省发展改革委、浙江省经信厅联合主办，杭州健培 科技 有限公司、浙江省 健康 服务业促进会承办的首届长三角 健康 产业高质量发展大会暨2019西湖论健·浙江国际 健康 产业高峰论坛在杭州国际博览中心召开。亿欧大 健康 作为独家专访媒体受邀参加。
论坛以“5G开启医疗AI新纪元”为主题，解读了国内政策权威，探讨了医学 科技 、AI与5G融合、5G与医院智能化，发布5G医疗AI系列成果，进行了医学 科技 、AI与5G融合、5G与医院智能化、5G智慧医疗技术交流。
全国政协委员、中国科学院自动化研究所所长、中国科学院人工智能学院院长、中国科学院浙江数字内容研究院院长徐波，中国科学院院士、浙江省肿瘤医院院长谭蔚泓，前美国药监局（FDA）审评官、美国国家癌症研究所（NCI）项目主任孙立英等专家学者以及美年 健康 董事长俞熔、健培 科技 董事长，西湖论健创始人兼组委会主席程国华、亿欧公司副总裁、亿欧大 健康 总裁高昂等嘉宾共同出席。
邵逸夫医院影像科主任胡红杰也出席了该论坛。他是中华医学会放射学分会胸心学组成员。他自1984年开始从事医学影像学工作二十余年，曾赴美国Loma Linda University Medical Center和Mayo Clinic学习，掌握包括普通X线诊断学、CT、MRI、介入放射学在内的各门影像医学技术，擅长肿瘤的影像学诊断和介入放射学治疗，尤其对胸腹部病变有较深入的研究。
会上，胡红杰对AI在医疗影像中的应用现状和前景发表了自己的看法。他认为：第一，临床的问题永远是最早的出发点，而目前AI在临床上的的应用尚未成熟，有待开发；第二，AI不可能替代医生，但可以为医生提供很多帮助。未来不会AI的医生将被淘汰；第三，AI临床应用的高质量数据还很缺乏，同时AI软件敏感度很高、特异度很低、设计层面过于理想化等问题还需要克服。
亿欧大 健康 ：医学AI在肺结节的治疗上相对于其他领域来说是否是最为成熟的？
亿欧大 健康 ：有医生觉得现在市面上的AI诊断产品不够好用，筛查准确度还不是很高，他们担心使用过程中还会出现一些误诊或漏诊的问题。对此您怎么看？
胡红杰： 新的肺结节诊断软件还是挺多的，各家各有优势，基本的功能都差不多。我觉得需要有一个良性竞争促使这些软件更新成能更符合临床要求的产品，做到既能发现病灶又能精确地诊断，避免将一些无关阴影判断成肺结节。我们科室引进了好几款相关产品来比较，通过比较反馈来帮助筛查软件进一步完善。
亿欧大 健康 ：您觉得肺结节的AI诊断在哪些方面还需要优化？
胡红杰： 首先，软件的敏感度足够了但特异性不够，这一点很重要。其次，希望产品能跟诊断的平台无缝的对接，甚至能在源头对生产图像的设备进行整合。目前企业都在中远端或是末端整合有点迟了，我觉得需要在源头进行整合，生产图像的公司同时生产AI的序列，这样可以避免后面的使用者做太多数据转换的重复工作。
亿欧大 健康 ：除了肺结节之外您觉得AI还可以应用到哪些病种的诊疗上？
胡红杰： 大多临床上误诊漏诊率比较高的，或者发生的比较频繁的疾病都可以结合AI诊疗，比如说前列腺、乳腺、甲状腺、胰腺之类的病症，它们都可以用AI诊疗。但是肺部疾病方面开发AI的产品难度要大一点。
亿欧大 健康 ：难度是表现在数据的收集上吗？
胡红杰： 对，主要因为肺部的结构比较复杂，特异性比较强。人的胰腺有肥有瘦，有大有小，人可以适应，但是有的机器不是那么灵活。所以怎么适应各种情况需要更多的AI方面的科学家来进行研究。
亿欧大 健康 ：医疗人工智能软件在我们邵逸夫医院实际使用频率怎么样？
胡红杰： 频率要看公司产品的质量和医生接受程度。原来装进来的软件都是不太方便的单机版，经整合以后使用频率大大增加。当然，医生对AI的熟悉也要有一个过程，一开始医生觉得加了AI更麻烦会拒绝使用软件。但是慢慢的医生发现AI可以帮忙，很方便，就会增加使用频率。
亿欧大 健康 ：您觉得AI产品往下沉到一些基层医院的应用场景是可行的吗？
胡红杰： 我觉得这是很好的方向，因为整个直辖市也在推进“双下沉两提升”，但是毕竟大医院也比较忙，帮扶的力度、方式、方法都有待加强完善。我觉得基层医疗更缺乏优质的医疗资源，AI能扮演一个非常好的角色，它可以通过远程的方式来赋能医疗。我个人觉得AI可以发挥的余地、领域还很大。
亿欧大 健康 ：那5G技术来临，是不是更能加速医疗技术的下沉，然后推动医疗AI的落地？
胡红杰： 那是绝对的，因为5G重点是速度的提升，速度的提升带来的变化非常巨大，今后异地的一些操作就会变得非常便捷。目前我们更希望在放射科内部进行工作，而离开这个环境会觉得不太方便，有时候网络不太好。5G技术落地后人可以在更多空间进行工作，这样可以节省很多成本。
亿欧大 健康 ：其实我们接触过不少的三甲医院或者是一些顶级医院的院长、主任，他们觉得使用AI医疗产品没问题，但却不大愿意付费，对此您怎么看？
胡红杰： 我个人觉得，目前AI诊疗毕竟处于起步阶段，它还有待完善、健全。这个过程当中可以免费，但是真正成熟之后那是需要有一些有偿服务的，否则也不利于AI产业的 健康 发展。这是个时间问题，需要在国家层面、行业层面都建立一些规范，有一些法律法规、规章制度来制约后问题会好解决一些。现在已经有AI产品在卖了，但是占的比例还不够大，我相信将来会有越来越多成熟的AI产品能够赋能临床，随之产生的效益自然而然要付费的。
亿欧大 健康 ：邵逸夫医院现在有做一些信息化的尝试吗？
胡红杰： 现在，我们医院层面高度重视信息化、电子化。我个人觉得很多传统的工作模式已经完全打破了，比如说我们异地、跨院区的工作进行已经非常方便了。最近我们增加了第三个院区，在医护人员在位置不变的情况下可以完成不同院区的工作，这就信息智能带来的便捷。
在医学领域中，药学专业学生需要学习基础医学相关知识，成为社会需要的创新型药学人才。下文是我为大家整理的药学的论文 范文 的内容，欢迎大家阅读参考! 药学的论文范文篇1 试谈生物制药新技术发展分析 [摘 要]生物技术药物(biotech drugs)是集生物学、医学、药学的先进技术为一体，以组合化学、药学基因(功能抗原学、生物信息学等高技术为依托，以分子遗传学、分子生物、生物物理等基础学科的突破为后盾形成的产业。 文章 分析了通过生物制药新技术的创立，可以大大拓宽发明新药的空间，增加发明新药的机遇与速度。 [关键词]生物 制药 新技术 探析 生物技术药物(biotechdrugs)或称生物药物(biopharmaceutics)是集生物学、医学、药学的先进技术为一体，以组合化学、药学基因(功能抗原学、生物信息学等高技术为依托，以分子遗传学、分子生物、生物物理等基础学科的突破为后盾形成的产业。 一 生物制药技术 目前生物制药主要集中在以下几个方向： 1、肿瘤。 在全世界肿瘤死亡率居首位，美国每年诊断为肿瘤的患者为100万，死于肿瘤者达万。用于肿瘤的治疗费用1020亿美元。肿瘤是多机制的复杂疾病，目前仍用早期诊断、放疗、化疗等综合手段治疗。今后10年抗肿瘤生物药物会急剧增加。如应用基因工程抗体抑制肿瘤，应用导向IL-2受体的融合毒素治疗CTCL肿瘤，应用基因治疗法治疗肿瘤(如应用γ-干扰素基因治疗骨髓瘤)。基质金属蛋白酶抑制剂(TNMPs)可抑制肿瘤血管生长，阻止肿瘤生长与转移。这类抑制剂有可能成为广谱抗肿瘤治疗剂，已有3种化合物进入临床试验。 2、神经退化性疾病。 老年痴呆症、帕金森氏病、脑中风及脊椎外伤的生物技术药物治疗，胰岛素生长因子rhIGF-1已进入Ⅲ期临床。神经生长因子(NGF)和BDNF(脑源神经营养因子)用于治疗末稍神经炎，肌萎缩硬化症，均已进入Ⅲ期临床。美国每年有中风患者60万，死于中风的人数达15万。中风症的有效防治药物不多，尤其是可治疗不可逆脑损伤的药物更少，Cerestal已证明对中风患者的脑力能有明显改善和稳定作用，现已进入Ⅲ期临床。Genentech的溶栓活性酶(Activase重组tPA)用于中风患者治疗，可以消除症状30%。 3、自身免疫性疾病。 许多炎症由自身免疫缺陷引起，如哮喘、风湿性关节炎、多发性硬化症、红斑狼疮等。风湿性关节炎患者多于4000万，每年医疗费达上千亿美元，一些制药公司正在积极攻克这类疾病。 4、冠心病。 美国有100万人死于冠心病，每年治疗费用高于1170亿美元。今后10年，防治冠心病的药物将是制药工业的重要增长点。Centocor′sReopro公司应用单克隆抗体治疗冠心病的心绞痛和恢复心脏功能取得成功，这标志着一种新型冠心病治疗药物的延生。 基因组科学的建立与基因操作技术的日益成熟，使基因治疗与基因测序技术的商业化成为可能，正在达到未来治疗学的新高度。转基因技术用于构造转基因植物和转基因动物，已逐渐进入产业阶段，用转基因绵羊生产蛋白酶抑制剂ATT，用于治疗肺气肿和囊性纤维变性，已进入Ⅱ，Ⅲ期临床。大量的研究成果表明转基因动、植物将成为未来制药工业的另一个重要发展领域。 二 生物制药发展分析 未来生物技术将对当代重大疾病治疗剂创造更多的有效药物，并在所有前沿性的医学领域形成新领域。 生物学的革命不仅依赖于生物科学和生物技术的自身发展，而且依赖于很多相关领域的技术走向，例如微机电系统、材料科学、图像处理、传感器和信息技术等。尽管生物技术的高速发展使人们难以作出准确的预测，但是基因组图谱、克隆技术、遗传修改技术、生物医学工程、疾病疗法和药物开发方面的进展正在加快。 除了遗传学之外，生物技术还可以继续改进预防和治疗疾病的疗法。这些新疗法可以封锁病原体进入人体并进行传播的能力，使病原体变得更加脆弱并且使人的免疫功能对新的病原体作出反应。这些 方法 可以克服病原体对抗生素的耐受性越来越强的不良趋势，对感染形成新的攻势。 除了解决传统的细菌和病毒问题之外，人们正在开发解决化学不平衡和化学成分积累的新疗法。例如，正在开发之中的抗体可以攻击体内的可卡因，将来可以用于治疗成瘾问题。这种方法不仅有助于改善瘾君子的状况，而且对于解决全球性非法毒品贸易问题具有重大影响。 各种新技术的出现有助于新药物的开发。计算机模拟和分子图像处理技术(例如原子力显微镜、质量分光仪和扫描探测显微镜)相结合可以继续提高设计具有特定功能特性的分子的能力，成为药物研究和药物设计的得力工具。药物与使用该药物的生物系统相互作用的模拟在理解药效和药物安全方面会成为越来越有用的工具。例如，美国食品药物管理局(FDA)在药物审批的过程中利用DennisNoble的虚拟心脏模拟系统了解心脏药物的机理和临床试验观测结果的意义。这种方法到2015年可能会成为心脏等系统临床药物试验的主流方法，而复杂系统(例如大脑)的药物临床试验需要对这些系统的功能和生物学进行更为深入的研究。 药物的研究开发成本目前已经高到难以为继的程度，每种药物投放市场前的平均成本大约为6亿美元。这样高的成本会迫使医药工业对技术的进步进行巨大的投资，以增强医药工业的长期生存能力。综合利用遗传图谱、基于表现型的定制药物开发、化学模拟程序和工程程序以及药物试验模拟等技术已经使药物开发从尝试型方法转变为定制型开发，即根据服药群体对药物反应的深入了解会设计、试验和使用新的药物。这种方法还可以挽救过去在临床试验中被少数患者排斥但有可能被多数患者接受的药物。这种方法可以改善成功率、降低试验成本、为适用范围较窄的药物开辟新的市场、使药物更加适合适用对症群体的需要。如果这种技术趋于成熟，可以对制药工业和健康 保险 业产生重大影响。 三 结语 总之，综合多学科的努力，通过新技术的创立可以大大拓宽发明新药的空间，增加发明新药的机遇与速度。因为这些手段可以寻找快速鉴定药物作用的靶，更有效地发现更多新的先导物化学实体，从而为发明新药提供更加广阔的前景。 参考文献 [1] 邱芳菊，谈对制药新技术的探析，论文网，2009，08. 药学的论文范文篇2 浅谈我国生物制药产业现状分析及发展战略 【摘要】 本文对我国生物制药产业现状及发展战略进行了研究。指出了我国生物制药产业突出的问题，比如创新研发不足，融资的 渠道 不畅，混乱的产业格局。针对出现的问题，提出了相应的解决方法，有仿制、创新并举，拓宽融资的渠道，进行标准化的管理。全文结构紧凑，希望可以促进相关问题的研究。 【关键词】 生物制药;发展;创新 近20年来，以酶工程、细胞工程、发酵工程、基因工程为代表现代的生物技术得到了迅猛的发展，并日益改变和影响着人们的生活和生产方式。自上世纪的90年代以来，随着基因组等重大技术突破使生物技术产业化的进程明显的加快。当前，有三分之二的生物技术成果被应用于医药行业，用以对传统医药学进行改良或开发特色新药，由此引起医药工业重大的变革。 1 我国的生物制药业现状 总体概述 我国的生物制药业起步比较晚，经过20多年的发展，基因工程药物作为核心研制、开发与产业化己具备了一定的规模。当前我国注册生物技术类公司有400多家，已经取得基因工程类药物试产或者生产批文企业占到四分之一，主要分布于一些经济发达省、市及地区，比如北京、上海、浙江、广东、山东、江苏等地。近十几年来，我国开发了一大批新特效类药物，大大解决过去使用常规方法不能够生产或生产成本非常昂贵药品生产技术的问题，这些药品可分别用来防治诸如遗传性、心脑肺血竹、免疫性、肿瘤、内分泌之类严重威胁到人类健康疑难病症，并且在避免毒副等作用明显要优于传统类药品。 突出的问题 创新研发不足 在加入世界贸易组织以后，中国必须要遵守《同贸易有关知识产权协议》，于专利期内如果仿制某类新药，开发一方有权索要4- 10亿美金赔款。国际的大型生物制药类企业，研发的费用可占到销售收入20%以上，在这个方面我国的生物制药行业长期处在弱势的情况。 引发国内生物的制药业缺乏创新原因就在生物制药类企业于研发思想意识上比较落后，新药的研发过程沿用了学术工作方式，先从文献索引开始，在实际上仍然是走一条模仿的道路，缺少原创性。在一方面，科技研究所研究成果，多数还沉淀于实验室或保险柜;另一方面，比较于产品的创新，企业更加注重于现有产品改革及提高。这样的结果就是，创新的成果市场的转化率很低，离产业化、规模化的需求仍有非常大的距离。 融资的渠道不畅 作为高新技术类行业，生物制药的产业特点决定它需要前期资本的投入很大，因此除了企业的自身盈利积累及政府的资助以外，资本融通问题就变得至关重要。风险投资机构在生物制药投资方面发挥着重要的作用，但是因为投资的收益不理想，最近几年来投资大幅减少，由全面投资转变为重点投资。因为风险投资的明显导向作用，引起其他方面投资纷纷的缩水，这都严重阻碍我国的生物制药业发展。 混乱的产业格局 我国的生物制药业未形成一定的格局，产品生产进入了壁垒期。国内企业于市场风险的估计不足，对于一些国外畅销类产品，生产能力严重过剩，引发整个市场低水平的恶性竞争。除最初几个产品先上市企业得到盈利以外，大多企业难以获得大的毛利率，在些甚至处在亏损的边缘。 2 我国生物制药产业发展战略 仿制、创新并举 制药行业里能销售真正有价值产品只有一种:就是患者使用药物。创新不仅仅是个学术过程，更是个商业过程，企业创新首先应当从需求开始，进而寻找满足此种需求功能，由功能来确认技术构思，由技术构思来考虑技术方案，这样就可降低产品研发技术上的风险。在制药业方面，产业链分成上游创新的阶段、中游物质的分离阶段、产品的加工阶段、下游的 营销策划 阶段及渠道分销等。而生物药品研究开发的方式应该趋向一体化，从研究试验到生产到市场整个的过程要实行一体化，创建企业、研究机构一体化联合体，于技术、资金、市场、人才与管理互动式发展，相互渗透。 拓宽融资的渠道 公开的资本市场里融资可为产品处于成熟的阶段生物制药类企业提供资本的渠道，但对大部分处于初创期或种子期的企业由于缺少稳定的现金、现实商品化的产品、可靠偿债的能力，难以从间接的资本市场来获得支持(比如银行类金融机构提供债权性的资本)，并且高额的负债所产生沉重利息负担会极大制约企业后继的发展。 国外风险基金在逐渐地进入中国，包含大型生物制药公司和技术公司在内跨国企业使用联盟等方式对我国的生物制药类企业进行投资，及我国自身的私募基金、风险基金等发展，还有呼之欲出创业板，于我国生物制药类产业发展将会起到强大推动作用。我国的生物制药类企业只有增强项目的运作能力，才会有效地融合金融和生物制药技术，形成围绕企业成长的全面的发展链，进而构成项目运作良好的循环。 进行标准化的管理 国际贸易中，欧美发达国家凭借自身的经济、技术优势，制定苛刻的技术法规、技术标准和技术认证的制度，于发展中国家出口交易产生极大限制作用。医药的贸易也成为欧美国家使用技术壁垒里最频繁领域之一。国内的制药企业环境安全上的意识还很薄弱，实行国际认证企业的数目也极少，这都会在以后的我国医药产品出口上形成“技术壁垒”。为此，国内的生物制药类企业需清醒地认识到: 进行标准化的管理是国内生物制药类企业突破技术的壁垒，提高商品出口根本的途径。积极引进、培养熟悉国际规则又有制药的实践 经验 专家型的人才，进而使企业达到国际的先进水平。 参考文献 [1]董文政，张仕：生物制药业何时是艳阳天.中证网.2010(7).10―14 [2]中国统计年鉴.北京:中国统计出版社.2009(4).20―40。 [3]朱少杰，蔡茂森：论技术贸易壁垒的抑制效应和我国出口行业的对策.国际贸易问题.2008(7).8―11。 [4]令狐谱，黄速建：并购后整合:企业并购成败的关键因素.经济管理.2009(3).3―5 药学的论文范文篇3 浅谈药品不良反应与安全用药 摘要：近年来关于药物不良反应的报道和讨论比较多，已引起了各方面的注意。临床上对药品的要求不仅仅局限于对疾 病的治疗作用，同时也要求在治疗疾病的同时，所使用的药品应当尽可能少地出现药物不良反应(ADR)。根据WHO 报告 ，全球死亡人数中有近1/7的患者是 死于不合理用药。在我国，据有关部门统计，药物不良反应在住院患者中的发生率约为20%，1/4是抗生素所致。 每年由于滥用抗生素引起的耐药菌感染造成的 经济损失就达百亿元以上。药品不良反应[1]，是指合格药品在正常用法、规定剂量下出现的有害的和与用药目的无关的反应。随着医药科学的发展，临床上对药 品的要求不仅仅局限于防治作用，更注重使用过程中可能出现的不良反应，如何做好安全、有效的用药，已成为当务之急。合理用药始终与合理治疗伴行，是一个既 古老又新颖的课题，也是医院药学工作者永恒的话题。医院药学工作的宗旨是以服务患者为中心、临床药学为基础，促进临床科学用药，其核心是保障临床治疗中的 安全用药。目前公认的合理用药的基本要素：以当代药物和疾病的系统知识和理论为基础，安全、有效、经济及适当的使用药物。 【关键词】 合理的用药 引言： 随着社会的发展，如何安全、有效、合理的用药已成为社会关注的 热点 。近年来关于药物不良反应(adverse drug reaction，adr)的报道和讨论比较多，已引起了各方面的注意。临床上对药品的要求不仅仅局限于对疾病的治疗作用，同时也要求在治疗疾病的同时，所使用的药品应当尽可能少地出现adr。根据who报告，全球死亡人数中有近1/7的患者是死于不合理用药[1]。在我国，据有关部门统计，药物不良反应在住院患者中的发生率约为20%，1/4是抗生素所致。每年由于滥用抗生素引起的耐药菌感染造成的经济损失就达百亿元以上[2]。 合理用药始终与合理治疗伴行，是一个既古老又新颖的课题，也是医院药学工作者永恒的话题。医院药学工作的宗旨是以服务患者为中心、临床药学为基础，促进临床科学用药，其核心是保障临床治疗中的安全用药。目前公认的合理用药的基本要素：以当代药物和疾病的系统知识和理论为基础，安全、有效、经济及适当的使用药物[2]。 下面结合临床工作实践，并结合文献，浅谈一下临床常见的药品不良反应与安全用药问题。 一、抗生素滥用，导致药物的不合理应用 现如今医疗纠纷频发、医源性或药源性事件居高不下、医疗以及用药成本过高等，已成为多数国家、地区面临的问题，我国在这些方面也有许多相似之处。合理用药的实践步履艰难，进展迟缓，远未引起人们的足够重视。实际上，药物不良反应已成为危及人类健康的主要杀手，而抗生素的滥用现象在我国临床中已非常普遍。有资料表明，我国三级医院住院患者抗生素使用率约为70%，二级医院为80%，一级医院为90%[3]。抗生素的滥用，不仅使药物使用率过高、导致医药费用的急剧上涨，同时也给临床治疗上带来了严重的后果。现在，很少有医生对抗生素进行过系统、全面的了解，使用的盲目性很大，在选择抗生素时不加思考，不重视病原学检查，迷恋于“洋、新、贵”，盲目的大剂量使用广谱抗生素，或几种抗菌药同时应用，致使大量耐药菌产生，使难治性感染越来越多，医疗费用也越来越高。临床上很多严重感染者死亡，多是因为耐药感染使用抗生素无效引起的。adr以抗生素位居首位。 比如说上呼吸道感染,有90%以上是由病毒引起的，但临床上使用抗生素的却不在少数。滥用的后果是在宏观上造成细菌的抗药性增强，抗生素的效力降低 甚至丧失，最终导致人类无药可用;在微观上会对患者的身体造成药源性损害。由于人体内部有许多菌群，正常情况下他们相互制约，形成一种平衡，抗生素的滥用就可能对某些有益菌群造成破坏，使一些有害菌或病毒乘虚而入导致二重感染甚至死亡。另外，临床分科过细，医师缺乏正确的抗菌药物知识;正确的药品信息获取困难;医师缺乏全面的药学知识等，也是导致用药错误的重要原因。长时期以来，人们已经习惯把抗生素当作家庭的常备药，稍微有些头痛脑热就服用;而有一些患者主动要求用好药、贵药，就更造成了资源浪费和细菌耐药的发生。 由此看出，合理用药不仅仅是医学问题，也不仅仅是临床医师需要注意的问题。要真正做到合理用药，医生、患者、药师、药品管理部门需要互相协作才能得以实现。 二、提高自我保护意识，防止药品不良反应的发生 导致adr的原因十分复杂，而且难以预测。主要包括药品因素、患者自身的因素和其他方面的因素。 药品因素 (1)药物本身的作用：如果一种药有两种以上作用时，其中一种作用可能成为副作用。如：麻黄碱兼有平喘和兴奋作用，当用于防治支气管哮喘时可引起失眠。(2)不良药理作用：有些药物本身对人体某些组织器官有伤害，如长期大量使用糖皮质激素能使毛细血管变性出血，以致皮肤、黏膜出现瘀点、瘀斑。(3)药物的质量：生产过程中混入杂质或保管不当使药物污染，均可引起药物的不良反应。(4)药物的剂量：用药量过大，可发生中毒反应，甚至死亡。(5)剂型的影响：同一药物的剂型不同，其在体内的吸收也不同，即生物利用度不同，如不掌握剂量也会引起不良反应。 患者自身的原因 (1)性别：药物性皮炎男性比女性多，其比率约为3∶2;粒细胞减少症则女性比男性多。 (2)年龄：老年人、 儿童 对药物反应与成年人不同，因老年人和儿童对药物的代谢、排泄较慢，易发生不良反应;婴幼儿的机体尚未成熟，对某些药较敏感也易发生不良反应。调查发现，现60岁以下的人，不良反应的发生率为(52/887)，而60岁以上的老年人则为(113/713)[4]。 (3)个体差异：不同人种对同一药物的敏感性不同，而同一人种的不同个体对同一药物的反应也不同。(4)疾病因素：肝、肾功能减退时，可增强和延长药物作用，易引起不良反应。 其他因素 (1)不合理用药：误用、滥用、处方配伍不当等，均可发生不良反应。 (2)长期用药：极易发生不良反应，甚至发生蓄积作用而中毒。 (3)合并用药：两种以上药物合用，不良反应的发生率为，6种以上药物合用，不良反应发生率为10%，15种以上药物合用，不良反应发生率为80%[5]。 (4)减药或停药：减药或停药也可引起不良反应。例如治疗严重皮疹，当停用糖皮质激素或减药过速时，会产生反跳现象。 各种药品都可能存在不良反应，中药也不例外，只是程度不同，或是在不同人身上发生的几率不同。出现药品不良反应时也不必过于惊慌，患者用药时，一定要仔细阅读 说明书 ，如果出现了较严重或说明书上没有标明的不良反应，要及时向医生报告。 三、怎样做到安全用药 (1)不能轻信药品 广告 。有些药品广告夸张药品的有效性，而对药品的不良反应却只字不提，容易造成误导。 (2)不要盲目迷信新药、贵药、进口药。有些患者认为，凡是新药、贵药、进口药一定是好药，到医院里点名开药或在不清楚自己病情的情况下就到药店里自己买药，都是不恰当的。 (3)严格按照规定的用法、用量服用药物。用药前应认真阅读说明书，不能自行增加剂量，特别对于传统药，许多人认为多吃少吃没关系，剂量越大越好，这是不合理用药普遍存在的一个重要原因。 (4)药品消费者应提高自我保护意识，用药后如出现异常的感觉或症状，应停药就诊，由临床医生诊断治疗。这里需要告诫药品消费者的是，有些人服用药品后出现可疑的不良反应，不要轻易地下结论，要由有经验的专业技术人员认真地进行因果关系的分析评价。 随着人们对健康和生活质量问题的日益关注，药品不良反应的危害已经越来越引起全社会的重视。国家正在建立、健全药品不良反应监测报告制度，尽量避免和减少药品不良反应给人们造成的各种危害。因此，人们应抱着无病不随便用药，有病要合理用药，正确对待药品的不良反应的态度，正确的服用药物和保管药物，不断提高用药水平，从而达到真正的安全、有效、经济、适当地合理用药。 参考文献 1 徐年卉，林国生，付洁，等.合理应用抗菌药物管理工作的经验探讨.中华医院感染学杂志，2014，12(2):143-144. 2 唐镜波.合理用药的评价与实践要点.全军临床合理用药研讨班论文摘要汇编，1990，64. 3 刘振声，金大鹏，陈增辉.医院感染管理学.北京：军事医学科学出版社，2014，314. 4 孙定人.药物不良反应，第2版.北京：人民卫生出版社，1998，103. 猜你喜欢： 1. 电大药学论文范文 2. 药学论文范文 3. 大专药学毕业论文范文 4. 药学毕业论文范文 5. 药学大专毕业论文范文
药学论文是药学工作者知识水平和研究能力的重要体现。下文是我为大家整理的关于药学本科毕业论文的范文，欢迎大家阅读参考!
医院药学服务状况
近年来，随着我国医疗体制改革的深入进行，人们健康意识和法律意识的普遍提高，越来越多的消费者开始要求有用药知情权和用药选择权;另外，药品分类制度的实行使越来越多的消费者乐于采取自我药疗的手段来进行保健与治疗。
在这样的新形势下，如何满足消费者的需求，保证用药的安全与效果，提供全面的药学服务，已经成为了广大医药工作者面前的一个重要课题。
1药学服务的现状
药学服务体系未形成 国际上一些发达国家已经有了比较完善的药学服务的概念与体系，并且有一套完整的法律体系与之相适应，同时还有相应的行业自律的管理机制来弥补法律规定上的不足。
而药学服务这个概念引入我国的时间还不久，当前药学服务的研究还处于初始阶段，大家对药学服务的认识还不够，药学服务体系在我国还是一个空白。
药学服务机构不完善 提供药学服务的一个重要场所是医院药房，然而目前我国大多数医院药房进行的仍然是简单的制剂、处方调配、发药的工作，仍然停留在传统的、封闭的、被动的服务模式上。
医院药房的药师在工作中缺乏与医师和患者的交流沟通，不能主动地参与药学服务工作。
社会药房作为另一个提供药学服务的重要场所，在欧美发达国家也越来越显示出其重要作用。
在我国，有相关数据表明，药品供应重心正逐步地由医院药房向社会药房转移，民众日常使用的药品有一半来自医院外药房的比例。
在这种情况下，社会药房更应该发挥药学服务的作用，但是实际情况非常不令人满意。
目前，我国社会药房的药师主要把时间和精力放在药物销售上，对如何做好药学服务及其意义没有足够的认识，服务范围狭窄，缺乏深度和广度， 一定程度上影响了公众用药的质量、效果和安全。
药学服务提供者整体素质堪忧 作为药学服务提供者的药师，整体素质堪忧。
在最近的一次对执业药师调查的数据显示，的被调查人员对于常用OTC 药物的使用方法比较熟悉;的人认为能够准确理解开方者的意图， 并按照要求调配处方; 的人认为熟悉常用药物的配伍禁忌及药物间的相互作用;的人认为熟悉常用抗菌药物的治疗周期。
这表明多数被调查者的工作还处于药师工作比较初始的审核、调配处方阶段，缺乏提供药学服务所要求的能力，在提供药学服务方面还存在相当的困难。
2药学服务开展不力的原因
药学服务起步晚，缺乏制度保障 我国，传统药学工作理念现在还具有很大的影响力，而药学服务的理念进入我国也不过短短数年，影响甚微。
直至2003年2月25日，我国第一个与药学服务相关的行业规范《优良药房工作规范(试行)》(GPP)才由中国非处方药物协会发布。
而相关的法律法规至今也还没有能够制定出来。
缺乏国家法律强有力的支持与保障，仅靠一部行业规范来推动药学服务的发展确实举步维艰。
药学服务提供机构对药学服务重视程度不够 我国医院长期以来"重医轻药"，医院药房工作质量的评价标准并没有将药学服务质量纳入其中，主要以药品供应以及药房经济效益情况为依据。
对药师工作的评价也不考虑药物治疗效果。
这使得药房管理人员在工作中更重视药品的供应，而不是如何提供优质的药学服务。
而社会药房的发展仍在起步阶段，对市场经济体制下竞争与发展的规律认识不够，在经营上以经济效益为重，对药学服务的重要性认识不够，缺少开展药学服务的氛围。
大部分社会药房药师的工作以销售为主，有的地方甚至让药师当起了"药托"。
药学人才培养模式与选拔机制存在问题 我国药学高等教育一直沿袭前苏联过于学术化的培养方式，药学课程的设置以化学为主干，知识系统主要是为科学研究服务。
而生物医学课程所占比例很小，导致学生生物医学知识欠缺。
同时，药学学生临床实习时间普遍不足甚至没有，这很不利于对学生实际处理合理用药问题能力的培养。
药学服务要求药师不仅要懂得药学知识，还应该懂得医学，管理学的知识，并且还要具有较强的与医生和患者交流的能力。
以目前的药学模式所培养的学生多方面的能力不足使他们对开展药学服务工作感到力不从心，只能充当"药品售货员"的职能。
另外，作为药师选拔机制中重要一环的执业药师资格考试也存在明显的缺陷，其内容的设置偏重于工业生产及大化学知识方面，忽略了临床用药、药房咨询、用药指导等方面的知识考核。
这种机制很不利于选拔具有药学服务能力的专业人才，也使得执业药师资格的获得者不重视临床实践，导致我国执业药师普遍缺乏面向患者提供药学服务的能力，对于处方药物是否会发生相互作用，剂量是否正确等问题，缺乏审核把关的能力。
3解决开展药学服务困境的对策
吸取国外先进经验，建立符合我国国情的药学服务体系 借鉴国外的实践经验，确立一套药学服务标准化方法指导原则。
以WHO的GPP的主要内容与要求为依托，参考发达国家的药学服务相关规范，结合我国目前医疗改革的实际情况，制定一系列与药学服务相关的法律规范与行业规范。
根据医院药房与社会药房各自的特点，确定相应的药学服务实施的量化指标。
同时加大宣传力度，使有关各界充分认识药师在患者药物治疗中的作用和实施药学服务能够给患者和社会带来的益处。
全方位推动我国药学服务事业的发展。
转变观念，建立新的药房工作制度 无论医院药房还是社会药房，都应该明确这一点，药房其实不只是卖药，在销售药品的同时，还应把健康提供给消费者。
充分认识到提高药学服务质量不但可以使消费者获得更好的治疗与保健，同时也可以提高单位自身的竞争力。
将药学服务纳入药师的评价体系，以GPP为指导，重新构建药房的服务规范。
根据医院药房和社会药房的不同情况设置各自专门的药学服务区域，配备相应设施，安排专职药师，提供相应服务。
改革药学人才培养模式与选拔机制 优化教学计划，改革传统教育模式。
调整化学类课程内容与学时，增加生物医学课程，临床基础课程以及管理类课程，使药学教育模式由"化学模式"转为"生物医学-管理学-药学"模式。
增加临床实习时间，让学生有更多机会直接面对患者，了解患者的用药史，参与建立患者药历，对治疗药物进行监测等工作，培养他们的药学服务意识与能力。
新形势下医院药学发展的要求与转变
【摘要】 随着医药卫生改革和现代制药技术的发展，医院药学逐渐由以往的单一供应服务型模式向科技服务型扩展，从传统的药品调配到参与临床的合理用药是药学未来的发展方向，医院药学工作面临新的挑战和难得的机遇。
【关键词】 医院药学; 发展
在医疗体制改革的新形势下，医院药学已经逐渐成为药学领域中的重要学科之一。
医院药学的发展，对广大人民群众的身心健康有着直接影响，时刻关系到人民群众的切身利益。
药学发展中存在的问题也已经成为社会的热点话题。
本文从药学发展的几个方面对其进行分析探讨如下。
1 医院药学的概念
医院药学是研究、实践医院药品供应、药事管理、药物制剂、药学技术和以患者为中心、药品为手段，运用药学专业知识指导、参与临床安全、有效、经济、合理的药物治疗方案[1]。
医院药学包括下列专业：药品调剂、药品供应、药物制剂、药品检验、临床药学、临床药理、药事管理、药物研究等。
其内容涉及化学、物理学、药理学、药剂学、临床医学、治疗学、生物学、临床检验学、心理学、管理学、经济学、信息学、法学和伦理学等学科。
医院药学这一概念是20世纪40年代中期由美国提出的，现已广泛为世界各国所接受，我国在80年代才明确提出这一概念。
2 医院药学的发展阶段
随着社会化的前进、科学技术的发展，我国医学药学事业有了很大的进步。
医院药学的形成和发展可分为3个阶段。
传统药学阶段 传统的药师服务是按方配发药品。
在配方服务岗位上，药师的责任主要是认清处方、保证质量和交待清楚用法，通过发药窗口与患者接触。
药剂科的工作就是保障药品供应、调配简单制剂。
医院药学服务阶段 此阶段的特点是以合理用药为中心的临床药学服务。
自70年代末临床药学概念引入我国以来，全国各医院根据自己的特点积极开展了临床药学实践。
临床药学的兴起是药师服务的一次突破。
药师与临床结合，参与药物治疗，推动合理用药。
在药师与患者关系方面突破了原来配方的局限，关系到患者的用药方案，调剂工作由传统窗口供应服务型向技术服务型转变。
药学监护阶段 90年代初，美国Minnesota大学药学院Hepler和Srtand教学提出了药学监护(Pharmaceuical Care, PC)的概念[2]，这在全世界范围内引起医院药学界的广泛关注。
按照最初定义，药学监护是提供负责的药物治疗，目的在于实现改善患者生存质量的既定结果。
这些结果包括：(1)治愈疾病;(2)消除或减轻患者的症状;(3)阻止或延缓疾病进程;(4)预防疾病或症状的发生[3]。
指出药学监护具有3种职能，即识别潜在的和实际存在的药物问题的发生。
美国《医院药师协会》药学监护的统一定义是：药师的使命是提供药学监护。
药学监护是提供直接的、负责的、与药物有关的关心照顾，目的是获得改善患者生存质量的确定结果。
由于上述定义不够完善，又作了进一步补充和完善，新的定义为“药学监护是执业者(如临床药师)对患者药物有关需要承担责任并为满足这些需要负责实践”。
PC强调药师在药物治疗中必须承担责任，要求医院药学的各个环节都要以患者为中心，药品为手段，运用药学专业技术知识来开展工作、提供服务。
例如，用艾绒不仅达到治疗的目的，还要考虑到患者生存的质量;解除患者用药顾虑，提高患者用药的依从性;宣传药物的正确使用，防止药品不良反应;如何减轻患者负担等。
“PC”这一概念的出现，标志着医院药学的发展进入一个崭新时代。
人们开始明确医院药学专业的发展方向，认识到医院药学实践必须由过去“以产品为中心”的模式转变为“以患者为中心”的模式，即从“对物”转变为“对人”，变被动服务为主动服务，变(在药房)等候服务为上门(病房、门诊)为患者服务。
PC要求药师必须去临床，成为药学治疗小组成员，直接接触患者，参与临床药学治疗，并对患者的药物治疗结果承担责任。
也就是说，医师和护士合作共同对患者的健康负责。
药学监护与医疗监护、护理监护一样，是为了满足患者需要，是强调患者药物治疗有关的需要。
药师需要弄清楚患者正在服用的所有药物(包括非处方药物OTC)，根据患者的情况，评估用药是否合理有效，制定治疗方案，并对治疗的进展情况定期随访。
药师必须学会如何确定患者的药物治疗需要及如何制定满足这些需要的监护计划。
近年来，国外医院药学学科发展突飞猛进，逐步从多年来医院药学的单一供就服务型模式向科技服务型发展，以患者为本，向临床延伸。
药学部(药剂科)在医院是技术职能部门，不是单纯“买卖药品”。
结合到笔者所在医院，自从开展临床药学以来，药剂科、临床药学室做了大量服务于临床的工作，如：首先建立了由医师、临床药师和护士组成的临床治疗团队，开展起了具体的临床合理用药工作;参与临床药物治疗，进行个体化药物治疗方案的设计与实施;开展药学查房，为患者提供药学专业技术服务;参加查房、会诊、病例讨论和疑难、危重患者的医疗救治，协同医师做好药物使用与遴选;对临床药物治疗提出意见或调整建议，与医师共同探讨对药物的治疗方案。
开展了使用抗生素专项整治工作，已进行了临床应用监测，对临床大夫实施了处方点评与超常预警，从而促进了抗生素的合理使用。
同时，掌握与临床用药相关的药物信息，提供用药信息与药学咨询服务，向公众宣传合理用药知识，真正使临床药师在治疗患者中发挥了重大作用。
未来医院药学发展方向主要是药学监护。
面向21世纪，适应医学药学发展的要求，承担起患者监护中的责任，为药师在患者治疗中发挥作用提供了机遇，也是挑战。
另外，我国医疗制度的改革，特别是医疗保险制度的出台和对药品收入在医疗保险制度中的规定要求必须重视合理用药，避免造成药品浪费，减少患者经济负担，逐步实施药学监护实践，推动我国医院药学不断向前发展。
参 考 文 献
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新形势下医院药学发展的要求与转变【2】
[摘要]新形势下，笔者就临床药学管理思想，电脑网络化管理，信息与咨询服务，提高药师专业知识等方面分析医院药学面临的要求和转变。
关键词：临床药学网络化管理信息服务专业知识
随着科技进步与医药卫生事业的发展，人们的健康意识逐渐增强，用药需求不断增加。
面对新形式的发展与变化，现代医院药学如何转变职能、拓宽药学服务的内容、转变药学人员的思想观念以适应新形势的要求，是对医院药学发展的一个挑战。
医院药学要正确处理并兼顾国家、患者、医院三者的利益，通过医、药、护三方密切合作，提高医疗服务质量和服务水平，在药品使用中体现以服务病人为中心、以合理用药为核心，开展药学技术服务。
笔者在多年的药师工作实践中，积极思考，总结经验，认为新形势下医院药学发展必须做到以下几点转变。
1建立临床药学管理思想
传统的医院工作模式使药学专业人员的职能停留在技术含量较低的事务性工作上，医院领导对医院药学重视不够，这为临床药学的发展造成了困难。
随着医药卫生体制改革的发展，医院应定期安排从事临床药学工作的药师学习必要的临床医学知识。
使之在科室轮转，参与管理患者，处理医嘱和药物治疗，增进医、药、护间的沟通交流，提高医院药师的药学服务水平，推动临床药学工作的发展。
事实上临床药学已经是医疗工作的重要组成部分。
它主要通过药师进入临床，协助医师提出个体化给药方案，并监测患者的整个用药过程，最大限度地发挥药物的临床疗效。
药师走向临床，医药结合，参与合理用药，保证病人用药安全有效，这是临床药学的基本任务，也是加速临床药学发展的关键。
培养专职临床药师长期深入病房参与药物治疗，发挥药学所长，积极培养药师走向临床与医师合作，为病人药物治疗服务，加快临床药学发展。
通过药学与临床医学的有效结合而实施医院药学及药学监护工作，药师的工作才不再是单纯地保证药品质量，而是以病人为中心，与医师合作共同保证服务质量。
即根据各个医院的特色和技术要求，将药学实践工作尽可能与临床分科接轨，划分为专科药师，以便提供相应的高质量的药学服务。
2进一步加强电脑网络化管理
目前我国医疗行业已基本进入电脑全程化管理。
从药品入库开始基本实现了电算化，提高了工作效率。
在药品管理方面，由于数量完全在控制之下，不仅可以减少无意的浪费，还可以杜绝工作人员私用和盗用。
在提高服务质量方面，减少了病人看病的环节，使整个管理更加规范化、科学化，提高了工作效率和医疗水平，从而整体提高了服务质量。
同时，为了加强医疗管理和工作需要，药品电脑管理系统程序须不断完善与更新，以满足实际工作需要和现代化管理的要求。
电脑用于药品管理，主要是药库和药房药品等，应加强提高计算机药品系统程序，实施全程电算化管理，促使药房药品数量、金额双向管理，避免收费处划价的药品库存不稳定。
3加强药物信息、咨询工作，开展信息资料交流和咨询服务
药物信息交流及咨询服务是临床药学的重要内容，在我国医院，这方面工作已有一定的基础。
但从发展来看，不仅是选择、储备各种医药书刊、杂志及资料供药学人员参考和编写定期刊物供院内医务人员参考，如何扩大服务范围，值得研究，例如编制本院病人用的药品资料，为药事委员会编写和修改本院处方集，提供拟增添的新药系统资料与原有同类药物相比和价格分析，汇总有关物药不良反应资料，供增删药品品种参考。
提供有关药物及医疗保健方面新知识新技术的发展信息，将有关资料加以综合分析，帮助医药人员在为病人治疗、科研、学术活动中提供服务，建立院内计算机联网的药物咨询系统，开展咨询服务，争取与院外药物信息交流。
4不断提高药师的药学专业知识
促进合理用药是药学服务的核心内容，药物则是药师开展药学服务的载体。
所以药师必须加强药物结构、理化性质、药理作用机制等知识的学习，并在为病人提供药学服务同时，要积极参与药物不良反应监察、药物流行病学研究、药物经济学分析、药物利用评价、新药开发等相关课题的研究，不断拓展医院药学领域的深度和广度。
作为综合性医院的药师还应具有一定的教学能力，有义务为实习生、进修生、医护人员开展学术讲座及至整个社会进行临床药学普及知识教育。
总之，在新的形式下，医院药学需要在制度上做相应的转变，以及严格要求药师的专业技术水平，才能满足科技进步与医药卫生事业的发展。
参考文献
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《中国临床医药研究杂志》(半月刊)由中华临床医学会主办的临床医药类专业学术期刊。自1995年创刊，并在2000年10月被定为临床医药类核心期刊。2001年已获准出版半月刊。分别由我国著名的临床专家执编，全国各优秀医院院长及专家为顾问团，审稿严慎，因而期刊具有较高的实用性、指导性和权威性，是全国医学界与社会各界互通通信息的重要渠道,是全国医学界进行学术交流、切磋医学经验的重要平台。 参考资料：是不是要晋级？如果晋级的话还得到单位的人事处去问问。我们这边同一本杂志，在不同的单位就是不同的类别。
《临床和实验医学杂志》是国家正式期刊。该刊由首都医科大学附属北京友谊医院主办，北京市卫生局主管。因此不能算国家级期刊。