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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。
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。
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。
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都说我们即将迎来人工智能时代，那么到底哪些能力是人类所独有的?拥有这些特质的人，又适合做什么工作?下面来说说人工智能时代人类需具备哪些技能，一起来看看。
1
探索和创造精神
说到AI(Artificial Intelligence，人工智能)，我们的第一反应就是海量快速的数据处理能力。
AI基于大数据而学习，阅读20万份医学论文，对于医疗AI来说是小菜一碟，但是对医生而言，可能穷其一生都不一定能读完。
在这个意义上，一个苦读5年的医学生确实不及一个医疗AI。
但是人的可贵之处，在于永远有一种对未知领域的天生的好奇心。
一个小孩子看到一块布，不知道布底下是什么，一定要打开看看;看到一扇门，成年人告诉他不许去，他一定要去看看。
人的好奇心可能就是未来人类与AI合作的基础，人去探究，发现的成果让AI去学习。
职业可能性：研究、开发、创新、创意、探索者
2
感受美的能力
说到感受美的能力，并不是说AI不能学艺术，AI甚至也能根据艺术理论的规律去创作，比如写诗或者画画。
但是美这件事情本身，涉及到人的主观体验，这是一件很神奇的事情。到目前为止，神经科学还不能完全解释这些主观体验是从哪儿来的。
因为从物理上看，所有的颜色都不过是电磁波，346纳米跟532纳米没有任何性质上的差别，但是我们人对这些颜色的主观反应是不一样的。
AI是一个纯电脑电路，不同纳米的电磁波不会让它产生愉快或者不愉快的差异。
但是从进化心理学角度来说，人类在这方面已经有了几千几万年的积累。这是人类独有的，是和AI不一样的竞争优势。
职业可能性：艺术家、审美师、体验师、美丽生活者
3
综合理解的能力
综合理解能力其实就是知识和常识的区别。
“人工智能之父”马文·明斯基在他的《情感机器》里说，人类和人工智能最大的不同之一就是：人能把某一领域分门别类的知识放到自己的常识系统里，可以随时随地调用它们，并放到其他领域中，发生知识的迁移和重新组合。
比如不同语境中的“北京”，在关于特朗普的文章里，“北京”可能是政治经济学含义;而在一篇和希腊有关的文章里，“北京”可能是一个历史学含义。这种跨学科的常识系统，目前AI还做不到。
当我们人学习一个新东西时，先是在脑子的浅层，之后被压到脑子的深层，变成我们的背景知识，这知识就会产生很多新的内涵。
有些碎片我们自己会赋予它意义，能把一些无关的东西讲述成一个完整的故事，有些并不是逻辑上真正的关联，而是我们给它的意义上的关联。
我们经常会有那种时刻：
“我小的时候遇上一个人跟我说了一句话，中学时曾经看的一本书，大学时做的一个决定，所以我今天才可以坐在这里跟你面对面”。
这就好像冥冥中有一种力量决定了我今天的存在，但实际上是你自己把这些完全无关的东西串在了一起，是这些曲折变化造就了今天的我。
可如果这些东西没有真正明确的逻辑联系，AI是不会做出这种判断的，它会明确告诉你说这些东西是毫无关联的。
但是我们所有的人都需要这种意义，我们每个人都是靠这种自我讲述、自我认知的意义在往前生活的。
职业可能性：讲述者、分析师、策略官、咨询师
4
自我主动性
AlphaGo下棋很厉害，未来人工智可能在每一个领域都比人厉害，但我们也不会害怕，因为它们是听指令的。
什么时候我们才会害怕它呢?那就是人工智能觉醒的时候，就像《西部世界》里面的情节。
你说“Siri你帮我查一个东西”，她说“等会儿，我懒得看”，那个时候人可能就要害怕了：它现在不愿意听指令，某一天会不会把我们杀掉呢?
人工智能会不会觉醒呢?我们先来看看人类的觉醒发生在什么时候。
很多父母都知道Terrible 2，就是孩子的违拗期，“过来-不要，走吧-不要，出来-不要，出去玩吧-不要”，任何事情他都说不要，为了说不要而说不要，对于人来讲，就是人性的一个大的觉醒。他意识到了自己的存在。
但人类的这种觉醒跟我们是一个肉体的、有形之躯有关系，如果只是一个程序，不管这个程序有多厉害，没有生存的直接危机，可能永远都不会觉醒。
未来，人类带着一整个公司的AI去创业也是有可能的，但这种自我主动性仍然只是人类的宝贵特质。
职业可能性：创业者、领导人、管理者
5
情感与交流的能力
情感与交流，是人对于精神共鸣的向往，对于群体的一种归属感，就是人和人的交流不仅是语言文字上的交流。
人和人的表情、眼神、身体的交流到现在这个阶段可能会更加重要。
语言交流越来越方便，越来越低成本，但是越在这种时候，我们就越会发现，线下交流还是有一些不一样的地方。
AI可能能算出一个最优的策略，未来可能每个公司的AI都能算出一个很好的商业模型，那么哪个项目会做呢?可能人的因素会更重要一些。
这个团队和另外一个团队就是能产生精神上的火花，那这个项目就能往下做。
职业可能性：陪伴者、社交者、沟通者、媒介者
那么，怎样才能通过教育，更好地发展这些能力?作为昔日“学霸”和如今一个小女孩儿的妈妈，她认为什么才是教育中最重要的内容?演讲结束后，外滩君有幸与她有了一次更为深入的对谈。
B：说到人工智能，有人说“我们已经身处人工智能元年”，这样的判断准确吗?
H：从人工智能的快速发展和它的能力提升来讲，确实已经进入了一个要突飞猛进的时代。
由于有像DeepMind这样的一些团队，算法好，迭代也很快，所以人工智能会有比较快的发展。从这个角度来说，人工智能处于其自身领域的元年，那是有可能的。
但是人工智能这个行业是不是足够影响我们全社会了呢?可能还没有那么快，可能还需要几十年的发展过程。
像工业革命，对当时社会的冲击也很大，但是要全面铺开也还是花了很长时间的。但是人工智能的影响在最近的一二十年间，可能会在方方面面都体现出来。
B：艺术能力是人类智能中非常独特的一部分。在你的作品《弦歌》中，钢铁人入侵地球，音乐会成为人类免受攻击的庇护所。从这部作品，看得出你对古典音乐非常熟悉，你接受了怎样的艺术教育?你会让孩子学乐器吗?
H：对于音乐我其实是一个门外汉，就是凭兴趣去听，也没有很深入地去研究。
但是我学过差不多五年的大提琴，从本科的时候开始学，后来又跟着一个在中国音乐学院附中教书的老师学了两年，所以很喜欢音乐赏析，但其实不专业。
我不着急让孩子学乐器，音乐其实最重要的是对于“听”的一种感知，是训练耳朵的过程。
手指本身不那么重要，耳朵更重要一点。
所以在孩子小的时候，可能就是让她唱唱歌跳跳舞;到大一点呢就让她多去听一些东西，包括各种各样自然界的声音;
再大一点，会让她试着去听一点音乐，包括对音高的训练等等。
至于具体去学某一种乐器，我也想让她稍微学一点，看她是不是有兴趣。
B：个性化、定制化是未来教育的一大特征，感觉你的求学路径就已经相当个性化了，套用一个被用滥的句式，可能就是“不研究物理的经济学者不是好科幻作家”。你的这种“跨界”完全是由兴趣引领的吗?
H：我从小到大都还挺喜欢想问题的，不管是科学的还是社会科学的，包括文学的。
所以可能从中学开始，我就想着做一个以研究为生的人。中学的时候就已经确定要把一个有趣的研究方向作为职业生涯的方向了，所以选择了物理。
我一直对天体物理有兴趣，大概从小学三年级就开始喜欢了，当时也只是看一些课外的科普书。
高三的时候，我认真考虑了一下把天文研究作为自己职业的可能性，觉得可以，就报了物理系。
高考前还去清华物理系的天体物理中心咨询过，大概问了一下他们那边是学什么东西的，后来就报了。
报了以后也确实读到研究生，但是后来转到经济学，主要是因为研究兴趣的转向。
在学物理的过程中，从物理学中的统计力学、耗散理论、自组织，再到社会科学理论的研究，再到社会学、经济学，慢慢慢慢就从自然科学往社会科学偏。
从大三到研究生二年级，利用四年的时间一点一点逐渐增加了社会学、经济学方面的学习，到研二的时候就想往社科方向去转了。
不过我还是选择了社科方向里相对偏定量研究的数量经济学。
转过去之后，没有觉得在研究方法上有太大的冲突，因为都是做数据处理、数据分析，从一些现象推导到背后的原因。
在我看来，只要有这样的方法论基础，其实具体研究哪个学科都是差不多的。
小说写作一直是我的兴趣之一，一直没有放弃，也算是一个比较大的追求吧。
但是我一直觉得小说写作不是一个职业化的追求，只是一个寄托我心情所感的方向。
我对职业的定义就是“你为别人服务”，但写小说纯粹是为自己服务，所以没考虑过当全职作家的事情。
到目前为止，我一直是以研究作为自己的主要方向，从最开始学物理到学经济，基本上没有变过。
B：在你的成长过程中，父母对你的干预多吗?
H：我父母对我的心理预期不是很高，我妈妈真心诚意地觉得我能考个一本就可以了，然后她就问我说你能考到一本吗，我觉得这个应该没问题，她就觉得没什么可管的了，就放手了。
我为什么就想以做研究为生呢，可能就是因为我父母从来没有给过我任何方向上的指导和预期。
大概从我小学一年级开始，父母就完全放手“大撒把”，一天学习也没管过。
小的时候启蒙倒是还比较早，很早就可以去做一些自主阅读。小学二年级以后，看书这方面就再也没求助过父母。
所有的书都是自己想着找着看，所有的方向、以后想干什么都是自己慢慢摸索了以后，摇摆、摩擦、碰撞后决定的。
中间也会有摇摆，但是在摇摆的过程中，父母也不会特别干预。自己摇摆来摇摆去，折腾来折腾去，最后还是觉得做研究是适合我的，博士毕业后就选择了一份做研究的工作。
B：你怎么看待现在家长们普遍存在的焦虑情绪?你对自己孩子的教育有什么规划吗?
H：优质资源不够是一个社会现实，但我觉得父母其实可以稍微改换一点点思维方式：我们现在看到的优质资源，它到底有多优质?在二十年后，它是不是这个孩子生存、就业所必不可少的呢?
当然了，能上一个好学校还是不错的，但这绝对不是未来仅有的路。
像我们现在这个时代，有很多大V、网红，以及一些新兴行业的人，并不一定就是名校毕业的，未来可能会有更多新的机会出来。
如果一个人有自主性，有自主学习的能力和自我提高的意识，知道在他想从事的领域需要学习什么，还是会有很多学习、工作的机会的。
父母与其焦虑，不如多培养一些孩子的能力。
孩子在最小的时候，都会有一些自我主动性，也就是一些玩儿的兴趣。
孩子心里的这些小火苗是很宝贵的，父母可以有一点帮助、促进和肯定，也可以不管不问，不管的话，这些小火苗能旺盛一些，能自己燃烧，可能比父母的帮助效果更好。
有些父母可能会认为这种自主性的小火苗跟他们给他设计的不相符，所以就会想法设法去打压孩子的自主性。
但其实，人的自主玩性和自主学性是一个东西，都是把自己的精力放在一个领域里面。
父母如果想让孩子有自主性，最开始就不要打压他自主玩和管理自己生活的初始动力，慢慢地再指导他把这种初始的动力放在一些他自己喜欢的方向上，有更大的追求。
方向的选择也很重要。
父母需要接受的一点就是，不是你引导的所有方向，孩子都能够有兴趣去投入的。
所以，父母虽然可以引导，但真正的选择还是让孩子自己去做，这样他在往前走的时候就始终是他自己在为自己负责。
对于我自己的孩子，我希望80-90%都是她自己摸索的，她爱怎样就怎样，因为这个世界属于她。她在成长过程中会遇到的东西是我无法预见，也无法替她做决定的。
在剩下的10-20%里，我希望她能得到一点文明的概念、有公德心，能尊重他人。
选择文明是一种底层的价值观的问题，即使别人不文明，你也是文明的。
演讲这天，郝景芳是推着婴儿车一路狂奔至会场的。演讲时，女儿晴晴一直在观众席边上酣睡。
演讲结束后，她与热心的读者合影、签名，但总会时不时瞟一眼边上的女儿。
在接受外滩君专访时，她又特意把婴儿车换了个方向，“要让她在醒来时第一眼就能找到我”，她说。
在教育这件事上，她信奉科学育儿，但又不建议用力过猛。毕竟，那些人类独有的美好心性都是自然而然、水到渠成的结果。
人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定e799bee5baa6e997aee7ad94e59b9ee7ad94333合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
医疗AI简单理解就是人工智能在医疗场景下的应用，比如AI机器人可以执行精密操作，参与到手术当中；或者像AI诊疗可以通过患者描述的病症的关键信息，结合当地环境、病史等其他数据快速辅助医生分析病症，为患者提供诊疗咨询和初步治疗方案等。目前大多的医疗AI在研究过程中还以理论为基础，难以获得标准化的数据。现在也有很多公司做数据处理方面的工作，帮忙把系统中收集的数据进行标准化、脱敏化的处理。这方面英国的数据采集值得借鉴。NHS中的大部分全科医生机构都使用同一个系统，系统本身也互联互通，可以机构间共享患者病历。这个系统SystmOne本身收集的数据也是标准化的，有编码的，可以直接导出脱敏版本给研究机构使用，进行医疗AI的研究。
随着AI技术的飞速发展，AI辅写成为了人们在学术、商业领域中不可或缺的工具。尤其是在论文写作中，AI辅写技术的应用也日益普及。但是，随之而来的风险也日益凸显。为了避免出现论文抄袭、泄露等问题，那么，究竟如何使用论文ai辅写降低风险呢？
一、选择可信赖的AI辅写工具
选择可信赖的AI辅写工具是降低风险的第一步。我们需要选择那些有一定市场影响力、得到专家认可、并且有完整的隐私保护机制的AI辅写工具。例如，AI辅助写作平台Essaybot，通过结合AI技术和深度学习算法，能够在论文写作过程中帮助用户提供相关材料和写作建议。此外，平台采用了一整套的隐私保护机制，确保了用户的个人信息和论文知识产权的安全性。
二、做好AI辅写技术的使用指导
为了降低风险，我们必须在使用AI辅写技术时做好使用指导，提高用户的警醒意识。我们需要告诉用户，AI辅写工具只是辅助工具，不能完全替代人的思考。同时，在使用AI辅写工具时，还需要对输入的内容进行仔细检查，避免出现与原创论文雷同的问题。
三、对论文AI辅写技术进行监管和管理
监管和管理是确保AI辅写技术风险降低的关键。政府可以制定相应法律、条例，对AI辅写技术提供合理的监管。对于科研机构和学校，可以建立相关管理机制，规范使用AI辅写技术的方式和标准，以便更好地控制AI辅写技术的风险。
综上所述，针对论文类AI辅写技术的风险，我们可以通过选择可信赖的AI辅写工具、做好使用指导、加强监管和管理等措施来降低风险。当然，这并不代表AI辅写技术就不可取。以合理的方式使用AI辅写技术，除了提高论文写作的效率和质量，还能够为文化、学术领域的发展带来巨大贡献。
希望我的回答对你有帮助！
查重率很高。当使用ai论文查重的时候，ai会根据所写论文的内容进行查重，当出现论文内容查重率很高的时候，ai界面就会出现论文查重ai高风险的提示。论文，指反映学术研究和科学探索成果的文章。
ai写论文是不可靠的。人工智能的发展非常迅速，经过测试ai写出的文章非常流畅。
但是用ai写文章是否相当于学生作弊而对于学生自己的水平来说让ai代替写，自己的水平并没有得到很好的展示。论文是每位大学生毕业之前都要写的东西。
AI会成为学生作弊的工具，当然，它们也可以成为强大的助教，或提高我们创造力的工具。重点在于学生使用的是否恰当。如果学生本身什么都没学到却用ai论文蒙混过关，这是不靠谱的。当用ai写论文被发现之后后果也是很严重的，可能会影响到自己是否能正常毕业。
ai智能代写论文维普能查出来。如果使用AI智能代写论文，维普和其他学术搜索引擎都有可能查出来，AI智能代写论文的原理是通过人工智能技术生成文章或者修改文章，但是这些文章还是有可能被学术搜索引擎检测到，学术搜索引擎会通过比对论文中的内容和之前已经发表的论文、期刊等资料，来判断是否有抄袭行为。
随着AI技术的飞速发展，AI辅写成为了人们在学术、商业领域中不可或缺的工具。尤其是在论文写作中，AI辅写技术的应用也日益普及。但是，随之而来的风险也日益凸显。为了避免出现论文抄袭、泄露等问题，那么，究竟如何使用论文ai辅写降低风险呢？
一、选择可信赖的AI辅写工具
选择可信赖的AI辅写工具是降低风险的第一步。我们需要选择那些有一定市场影响力、得到专家认可、并且有完整的隐私保护机制的AI辅写工具。例如，AI辅助写作平台Essaybot，通过结合AI技术和深度学习算法，能够在论文写作过程中帮助用户提供相关材料和写作建议。此外，平台采用了一整套的隐私保护机制，确保了用户的个人信息和论文知识产权的安全性。
二、做好AI辅写技术的使用指导
为了降低风险，我们必须在使用AI辅写技术时做好使用指导，提高用户的警醒意识。我们需要告诉用户，AI辅写工具只是辅助工具，不能完全替代人的思考。同时，在使用AI辅写工具时，还需要对输入的内容进行仔细检查，避免出现与原创论文雷同的问题。
三、对论文AI辅写技术进行监管和管理
监管和管理是确保AI辅写技术风险降低的关键。政府可以制定相应法律、条例，对AI辅写技术提供合理的监管。对于科研机构和学校，可以建立相关管理机制，规范使用AI辅写技术的方式和标准，以便更好地控制AI辅写技术的风险。
综上所述，针对论文类AI辅写技术的风险，我们可以通过选择可信赖的AI辅写工具、做好使用指导、加强监管和管理等措施来降低风险。当然，这并不代表AI辅写技术就不可取。以合理的方式使用AI辅写技术，除了提高论文写作的效率和质量，还能够为文化、学术领域的发展带来巨大贡献。
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