人工智能乳腺癌课题研究论文

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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说到人工智能（AI），相信大家一定很熟悉吧。

随着 科技 的发展，人工智能已经运用到了我们生活的方方面面。

作为一种新兴的颠覆性技术，AI在手机、人脸识别、围棋等领域都有造诣。

但是，大家知道AI在医疗领域也有涉猎吗？

一直以来，“AI+医疗”都是科学家们研究的重点。

它不仅可以减轻医疗的负担，同时也可以减少误诊漏诊的发生。

那么接下来让我们去看看，AI在医疗领域的运用如何。

人工智能和癌症

1 原发不明癌症：找不到原发点的癌症

原发不明癌症（CUP，Cancer of unknown primary）即 肿瘤起源的原发性位点并不能确定。

在现代精准医疗诊疗体系中，有一类患者在就医时其肿瘤组织已经发生转移，且通过现有的检测方法无法找到其肿瘤组织的原发灶，从而无法对其进行标准化治疗，这部分患者生存期短，生存率低，我们称其为“原发不明癌症”患者。

2 用人工智能寻找肿瘤起源

2021年5月5日，哈佛医学院 Faisal Mahmood 团队在《Nature》发表的研究报告中显示，科学家们开发出了一种人工智能（AI）系统，能利用常规获得的组织学切片来 准确寻找转移性肿瘤 的起源，同时还能产生一种“鉴别诊断”策略，用于对原发性不明癌症患者进行诊断。[1]

用TOAD算法

寻找癌症

人工智能（AI）尤其是深度学习（DL）能够大批量地处理高维数据，在哈佛医学院的研究中，AI就能够利用患者组织学切片来寻找转移性肿瘤的起源，同时还能针对原发不明原因的癌症患者产生一种鉴别诊断策略。

这种 基于深度学习的算法 被称之为TOAD算法，能同时识别肿瘤到底是原发性的还是转移性的，还能 预测其起源的位点 。

研究人员利用约万个肿瘤病理学切片来训练该模型，随后在6500个已知的原发病例中检测TOAD算法，并分析越来越复杂的转移性癌症病例，以此来建立针对原发不明癌症的AI模型。

对于已知原发性起源的肿瘤而言，该模型能准确地在83%的时间里正确识别癌症，并在96%的时间里将诊断列入前三名的预测结果中。

然后，研究团队在317个原发灶不明癌症中测试了该AI模型，结果发现该AI模型的诊断与病理学家的一致率为63%，前三名诊断一致率为82％。

AI+医疗

未来的路还很长

AI医疗在未来的

3大发展优势

癌症诊断：

减少诊断“假阳性”

在诊断方面，传统方式是通过计算机辅助检测系统（CAD）进行诊断，这需要专家对数据进行预处理和筛选，以及手工定义诊断规则和相关图像特征，由于过分依赖专家预先设定的标准参数进行诊断，所以容易出现假阳性的情况。

而AI深度学习算法则 可以依靠海量数据自主学习专家的诊断方法，独立自主地处理图像并对疾病进行诊断。

自动提取图像特征：

发现肉眼难以观察到的改变

因为专家在常规阅片时，难以识别如此之多的定量资料，而AI能够同时处理大规模定量资料并建立相关性，并且每一次分析具有可重复性。

例如，肺部的良、恶性结节相似度高，难以肉眼准确区分。

AI能够自动提取影像学生物标志物特征， 检测出人眼难以发现的微小结节， 同时降低假阳性，进而对肺部结节进行鉴别，并将肿瘤风险评估、鉴别诊断、预后预测及治疗疗效相联系。

肿瘤监测及治疗疗效预测：

辅助专家实时监测肿瘤

在肿瘤治疗疗效的监测中，肿瘤体积的变化是重要的评价指标。当肿瘤体积明显缩小时，肉眼可以识别，但如果只是肿瘤质地改变、瘤内异质性改变时，肉眼难以识别。

AI则可以通过处理治疗不同时间节点的MRI/CT图像，学习并提取相应肿瘤质地及异质性改变特征，准确识别肿瘤改变的区域，并给出肿瘤内部变化的热点图，进而辅助临床专家对治疗疗效进行判定。[2]

AI医疗未来3大难点

数据可及性：

缺少数据支撑

可靠的AI模型需大量高质量训练数据支撑，但很多医院或研究机构出于研究保密或患者隐私保护，很难实现数据共享，数据的“孤岛现象”是困扰AI临床应用的关键问题。

模型泛化性：

数据无法通用

泛化性指模型对未训练数据的预测能力，即A医院数据获得的模型在B医院预测的准确性。

模型的泛化性主要受限于数据本身的一致性和数据标签注释的主观性。

不同的拍照设备、光照条件和个体间差异将影响图像数据的一致性，不同的检验仪器、检验试剂也对临床数据影响较大。

结果可解释性：

无法显示参数运算过程

AI尤其是DL因为其内部决策过程被成千上万的训练参数所掩盖，所以实践中AI算法的权重和特征通常是不可解释的，因此，临床医师很难充分把握模型的工作过程和具体影响因素。[3]

当然，以上研究结果只是使用全切片图像来进行人工智能辅助的癌症起源预测的第一步，目前AI在肿瘤领域的应用尚处于初步 探索 阶段。

相信将来会有越来越多的AI医疗数据来建立算法，同时随着AI在不同疾病上的应用经验积累，我们期待AI在诊断水平上会有更大的提升，未来或有望让诊断过程标准化并改善当前的癌症诊断策略。

参考文献：

[1]

[2]袁紫旭, 徐挺洋, 姚建华,等. 人工智能在恶性肿瘤诊治中的应用[J]. 中华实验外科杂志, 2019, 36(2):203-207.

[3]Zhu W, Xie L, Han J, et al. The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction[J]. Cancers (Basel), 2020, 12(3): 603. DOI: