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1.王**. 基于马尔夫随机程文字识别[D]. 合肥:科技术, 2012. 125-251
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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。
你要的可是这篇？？？？？
智能型医用输液泵及其应用
一、引言
随着科技的发展，越来越多的领域需要对流体的流量或流速进行精确控制，如化工领域里对微量化学元素的检测和分析常需精确控制流量。医疗保健领域中药液的流量与流速有时也要精确控制。
静脉输液是一种最常用的临床治疗方法，是护理专业的一项常用给药治疗技术。临床上应根据药物和患者情况不同配以适当的输液速度。输液过快，可能会导致中毒，更严重时会导致水肿和心力衰竭;
输液过慢则可能发生药量不够或无谓地延长输液时间，使治疗受影响并给患者和护理工作增加不必要的负担。常规临床输液，普遍采用挂瓶输液，并用眼睛观察，依靠手动夹子来控制药滴速度，不易精确控制输液速度，而且工作量大。
癌症病人的化疗和病危病人的抢救治疗需要使药物以恒定的速度灌注，通过调节输入的速度和时间将化疗药物均匀持续地注入，既达到化疗的最佳效果，又能最大限度地降低化疗药物的副作用。
糖尿病人遭受病痛的折磨，需要以一定的速度给他们注射一定量的胰岛素。以往的做法基本上是一次注射较大剂量的胰岛素，这不仅造成巨大的浪费，而且药效作用时间也较短，因此极需一种流量和流速能控的持续输送装置，来输送少量的药物并精确控制其输送速度和流量。
对老人、儿童和体质较弱者输送某些特殊药物，如麻醉药、降压药硝普纳、TPN(三磷酸吡啶核苷酸)等时，输液速度和用药量尤其需要认真精确控制，否则会产生严重的后果。
血液非常容易凝固，输血时很容易阻塞输液管。要保证血流速度大于某一值，才能顺利输血。
另外，不管是输液还是输血，普通输液器对输液完毕和输液过程中偶然出现的故障，如气泡、阻塞等都不能自动报警，也不能及时切断输液通路，从而产生不良后果。应该及时处理，以避免血液倒流或其他后果。
因此需要用智能型输液泵来控制药液的输送，并进行异常报警。
二、智能型输液泵的功能
智能型医用输液泵可满足多种功能的需求，归纳起来，输液泵能实现以下功能:
(1) 可精确测量和控制输液速度;
(2) 可精确测定和控制输液量;
(3) 液流线性度好，不产生脉动;
(4) 能对气泡、空液、漏液、心率异常和输液管阻塞等异常情况进行报警，并自动切断输液通路;
(5) 实现智能控制输液。
三、智能型医用输液泵的系统结构
智能型输液泵系统主要由以下几个部分组成:
微机系统、泵装置、检测装置、报警装置和输入及显示装置。图1是智能型输液泵的系统结构框图。
1. 微机系统: 是整个系统的“大脑”，对整个系统进行智能控制和管理，并对检测信号进行处理，一般采用单片机系统。
2. 泵装置: 是整个系统的“心脏”，是输送液体的动力源。目前有很多种泵装置，在后面进行详细说明。
3. 检测装置:
主要是各种传感器，如红外滴数传感器(负责对液体流速和流量的检测)、压力传感器(负责堵塞及漏液的检测)和超声波传感器(负责对气泡的检测)等，它们可感应相应的信号，这些信号经过放大处理后，送入微机系统进行信号处理，并得出控制指令，然后进行相应的控制操作。
4. 报警装置:
传感器感应到的信号经微机处理后，得出报警控制信号，再由报警装置响应，引起人们的注意，同时进行正确的处理。主要有光电报警(发光二极管)和声音报警(扬声器和蜂鸣器)等。
5. 输入及显示装置:
输入部分负责设定输液的各参数，如输液量和输液速度等。显示部分负责显示各参数和当前的工作状态等，多采用LED数码管显示和LCE液晶显示。
四、泵装置
泵装置的种类很多，分类也多种多样，就驱动原理来说可分为电磁泵、气动泵和压电泵等;
就结构来说有离心叶轮泵、齿轮泵和蠕动泵等。医用输液泵需要精确控制液体的流量和流速，有些类型的泵很难做到这一点的，而且考虑到输液管要安装方便，药液不能污染泵装置等因素，因此用得最多的主要有以下几种:
1. 指状蠕动泵
目前广泛使用的是指状蠕动泵(Finger-like Peristaltic Pump)，又称线性蠕动泵(Linear
Peristaltic
Pump)，它体积小，重量轻，定量准确，使用方便，输液管安装方便。如图2所示，这种泵有一根凸轮轴，凸轮轴上有多个(一般为12个)凸轮，这些凸轮的运动规律相差一定的角度，每个凸轮与一个“手指”(即滑块)相连。工作时，由步进电机带动凸轮轴转动，使滑块按照一定顺序和运动规律上下往复运动，像波一样依次挤压静脉输液管，使输液管中的液体以一定的速度定向流动。这种泵比较精确，容易控制。输液时不希望产生脉动，要求泵的线性度好。泵的线性度与“手指”的数目有关，当“手指”数目超过8个时，就有很明显的线性度，脉动也明显减少。
2. 盘状蠕动泵
这种蠕动泵具有圆弧形内周面的泵壳，有一中心轮，中心轮的边缘呈轴对称分布安装着一定数量的可转动的挤压轮，输液管夹在挤压轮和泵壳的圆弧形内周面之间。工作时，步进电机带动中心轮转动，中心轮又带动其周围的挤压轮转动，中心轮像“恒星”，挤压轮像“行星”，挤压轮既绕中心轮公转，又绕自己轴线自转。几个挤压轮沿着中心轮顺序挤压输液管，使液体以一定的方向流动。如图3所示。
3. 注射泵
这种泵由步进电机及其驱动器、丝杆和支架等构成，具有往复移动的丝杆、螺母，因此也称为丝杆泵。螺母与注射器的活塞相连，注射器里盛放药液。工作时，单片机系统发出控制脉冲使步进电机旋转，而步进电机带动丝杆将旋转运动变成直线运动，推动注射器的活塞进行注射输液，把注射器中的药液输入人体。示意图如图4。
4. 弹性输液泵
这种输液泵靠的是机械力，它由气球状容器、输液管和输液调节器组成，如图5所示。气球状容器即是泵体，其内层膜是合成弹性橡胶(不是乳胶)。工作时，先用注射器往泵体里注进药液，然后使泵体密封，这样泵体里就有正压力，打开输液调节器，利用合成橡胶的弹性挤压作用，就可把药液连续或间断地输入到人体。这种泵可以随身携带，使用方便，多用于长时间或间断地输液。
五、产品简介及发展趋势
现在市场上出现了各种各样的输液泵，根据不同的标准有不同的分类:
固定点泵(Stationary)和非固定点泵(Ambulatory);
标准泵(Standard)和便携泵(Portable); 体外泵(External)和可植入泵(Implantable);
机械泵(Mechanical)、电子泵(Electronic)和重力泵(Gravity);
容积泵(Volumetric)和蠕动泵(Peristaltic) ，如图6所示。固定泵控制精确，报警齐全，但体积较大;
便携泵体积小，病人可随身携带，用电池作为电源，只适用于小量输液;
可植入泵使用方便，输液时病人移动不会产生影响，但需要外科手术;
机械泵用正压力来输送药物和液体，没有电源(电池或交流电)，体积小，可携带，主要用于输送小体积，长时间或间歇输液，通常用于化学医疗、止痛或抗生药类的输液;
电子式泵输液速度可达999mL/h，可实现智能控制。
国外对智能型输液泵的研制较早，如日本、美国和德国等国家上世纪80年代末就进行了输液泵的研制。现在市场上流行的大多是国外产品，类型多样，性能较好，如日本JMS株式会社的OT-601型输液泵(控制精度为10%)和SP-500型注射泵，美国IMED公司Gemini
PC-2TX型输液泵可实现四路控制，还有德国贝朗(B|BRAUN)公司的Multifuse型、Perfusor
Compact型(控制精度可达到2%)、Infusomat P型和Infusomat
fmS型，型号众多，以色列也有相应的产品。
国内对输液泵的研制起步较晚，大都在90年代中期开始研究，市场上也有一些国产输液泵，如北京科力丰高科技发展有限责任公司的ZNB系列产品，深圳康福特公司也有输液泵产品。不过总体说来，种类较少，性能也需改进。
输液泵将向更小型化、更便携化、控制更精确、更安全可靠发展。如用于糖尿病治疗的胰岛素泵现在可随身携带而不影响大多数日常生活，甚至可带着泵洗澡或游泳，如MiniMed公司的507型产品。
输液泵还向更智能化方向发展。如以后将在糖尿病患者皮下植入连续血糖测量系统，该系统包括一个小型传感器，它每隔一段时间检测皮下体液并获得血糖数据。当血糖过高时，系统将发出警报。胰岛素泵根据血糖传感器测得糖尿病患者的血糖水平，然后自动控制泵向患者体内注射胰岛素，真正实现智能输送。
六、结论
智能型医用输液泵能精确控制输送药液的流速和流量，并能对输液过程中出现的异常情况进行报警，同时及时自动切除输液通路。智能型输液泵的应用有助于减轻医护工作强度，提高安全性、准确性和工作效率，并提高护理水平。输液泵可广泛应用于内科、外科、儿科、心血管科、急诊科和手术室，尤其适用于ICU和CCU病房的输液治疗。
在医疗保健领域里，对精确控制药液的流速和流量，智能型输液泵将有广泛的发展前途，她将成为精确输液中一朵瑰丽的奇葩。
在今年的百度世界大会上，李彦宏强调互联网的下一幕已经来临，人工智能正在渗透到各个行业，而"人工智能+"已经开启。在10月11日，百度方面正式发布了百度医疗大脑，这也是预示着"人工智能+医疗"已经进入了全新的时间节点，会上张亚勤表示百度依托于云计算、大数据、人工智能的长年积累，将为医疗行业带来极大的帮助。
百度医疗大脑启动仪式
以此为契机，我们可以解读一下人工智能正在如何影响医疗行业。
一，人工智能问诊开始辅助医疗行业
此次会上，百度方面发布了基于百度医疗大脑的人工智能问诊项目，病人可以通过百度医疗大脑实现人工智能问诊，而百度医疗大脑将综合各项医疗大数据，给到病人一个准确的诊断结果。
百度总裁张亚勤在百度大脑发布会上发言
也就是说，如果当时患者能事前通过百度医疗大脑进行自诊，很可能更早意识到问题的严重性，并尽早就医。
未来的人工智能+医疗将会发挥更大价值。
患者，随时自诊，更快速获知病情，使用百度医疗大脑自诊，患者可以通过输入自己的病情获得较为准确的回复，起到有效辅助作用，而随着各种数据的积累，其准确率也会越来越高。
百度首席科学家吴恩达发言
医生，提高工作效率、提升诊断质量，伴随未来医疗产业的技术发展，患者可以直接在挂号时将病情状况输入电脑，进行预诊，大大提高就诊效率。因此未来更多的将是人工智能收集患者数据，并且为医生提供参考，而最终医生做出决定，相辅相成。
二，智能问诊来到爆发临界点
为什么"人工智能+医疗"的爆发是在近期而非过去?这其中关键的原因在于智能问诊所需要的技术是极为综合性的，缺一不可，而也就是在当前，各个技术才逐步满足了条件。
语音技术，很多患者尤其是老人，无法使用手写以及智能手机输入，他们只能够通过说话来表达自己的病情，因此只能依赖于语音技术。目前百度的语音技术是其强项，旗下的Deep Speech2深度学习语音技术被《麻省理工评论》评选为十大突破性技术，与航天技术、生物技术、纳米技术并列，并且是唯一一家入选的中国公司，目前百度语音识别准确率达到97%，有着强大的实力。
百度医疗事业部总经理李政在百度医疗大脑发布会上发言
图像识别技术，很多种疾病，尤其是皮肤病，最关键的是需要看到患者的实际情况，而不能仅靠说，因此图像识别技术极为重要，其可以通过上亿的数据库关联出该疾病的类型、以及严重程度，进而给出患者和医生解决方案。目前百度的Deep Image可以对图片内容进行识别，LWF人脸识别精度达到99.86%，此前已经开始运用到皮肤病的图像识别中。
自然语言理解，如何理解患者在说什么，以及如何找到其中的关键信息，那么这时候对于语言的理解至关重要，通过自然语言理解人工智能可以知道患者得了什么病，而后可以通过轮询的方式逐步为其确定疾病。百度的搜索正式基于对自然语言的理解起家，因此也不在话下。
大数据资源，医生问诊依靠的是经验，而这种经验对于人工智能来说则是数据，这其实是人工智能的优势，一个医生一生的经验依然是有限的，但是人工智能则是无限，其可以覆盖不同领域的数据，并且可以跟进一切新的技术与症状，保持与时俱进。
医疗领域众多专家齐聚百度医疗大脑发布会现场
目前百度医疗大脑拥有包括权威医学院的教科书、最新发表的医学研究论文及真实病历等综合海量数据，基于深度学习网络的百度医疗大脑，可以为患者提供精准的问诊服务。
三，百度医疗大脑的想象力在于开放
技术改变医疗，这种事情其实一直都在进行，只不过阶段不同，在此次发布会上，张亚勤把技术如何改变医疗分为三个阶段。
第一阶段，连接人与信息，早期需要的是简单的信息获取，这一阶段已经完成。第二阶段，连接人与服务，帮助患者直接匹配附近医院医生、挂号、附近药店等等，这点依然在进行。
第三阶段，连接人与智能，通过百度医疗大脑的这一人工智能技术设施，为整个医疗行业搭建一个平台。要知道未来医疗不会局限在事后，而是在事前就做到了精准的预测，利用智能硬件以及用户在平台上的各种关键数据，为用户个性化医疗、精准医疗，以及预防这三大特点，未来每一个人都将拥有一个人工智能的私人医生，每天24小时关注病情，一旦人工智能观察到数据异常，就会为其提供精准的私人化服务，可以是预防方案也可以是治疗方案，总之未来的医疗将与人工智能密不可分。
连接人与智能，还需要一个极为底层的基础设施，作为智能医疗的核心纽带，为此百度建立了“百度开放云”，依托于百度医疗大脑，整合了百度的语音技术、图像识别技术、自然语言理解技术、大数据技术等等，张亚勤表示“云计算+大数据+人工智能”三位一体的百度开放云将为整个医疗行业带来全新的契机。
目前百度开放云向整个医疗行业开放了三大能力。
天算，利用大数据让医疗数据进入精准、高效时代；天像，提供的多媒体处理服务让就医场景多元化；天工，作为一站式、全托管的智能物联网平台，天工在未来将提供医疗设备与患者的对接服务。
百度医疗大脑的想象力不仅仅局限于自身，而是将这种能力开放给所有相关机构，并最终实现人工智能连接全行业的局面。
结语：
从百度医疗大脑的发布，可以窥见人工智能已经开始渗透到医疗的诸多环节，而问诊则只是一个很好的开始，在技术正在全面成熟的当下，“人工智能+医疗”的时间点已经正式到来，而抢滩登陆的关键则在于将这种能力进行开放，最终实现全行共赢的局面。
作者微信公众号：“首席发言者”
⑴一天的开始：人工智能管家叫醒
⑵早餐时间：信息的盛宴，人工智能高效的发掘新闻传递给人
⑶上班路上：车水马龙间的惬意，自动驾驶汽车服务，高效快捷安全
⑷参观医院：智能对生命的关怀，智能医疗系统帮助医生分析诊断和高效治疗
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⑴横空出世：19世纪四五十年代，数学家和计算机工程师开始探讨用机器模拟智能的可能。
①1950年艾伦▪图灵在他的论文《计算机器与智能》中提出了著名的图灵测试。图灵测试：测试员用文字在密室里与分别一台机器和一个人自由对话。如果测试员无法分辨与之对话的两个实体谁是人谁是机器，则参与的对话的机器就被认为通过测试。
②1951年马文’闵斯基建立了世界上第一个神经网络机器SNARC第一次模拟了神经信号的传递为人工智能奠定了深远的基础。由于闵斯基在人工智能领域的一系列奠基性的贡献，1969年获得图灵奖。
③1955年艾伦‘纽厄尔、赫伯特’西蒙和克里夫‘肖建立了名为“逻辑理论家”的计算机程序来模拟人类解决问题的能力。开创了一种日后被广泛应用的方法：搜索推理
④1956年闵斯基、约翰‘麦卡锡、克劳德’香农和纳撒尼尔‘罗切斯特在美国的达特茅斯学院组织了一次讨论会提出了：
学习和智能的每一个方面都能被精确的描述，使得人们可以制造一台机器来模拟它。
从此，人工智能作为一门学科正式诞生。
⑵第一次浪潮（1956-1974）：伟大的首航
①1963年美国高等研究计划局投入两百万美元给麻省理工学院开启人工智能项目，培养了一大批计算机科学和人工智能人才。这个项目也就是现在马上理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CASLL）的前身。
②麻省理工学院的约瑟夫‘维森鲍姆教授在1964年到1966年间建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA。
③日本早稻田大学在1967-1972年间发明了世界上第一个人形机器人，可以对话，视觉系统引导走动和抓取物体。
⑶第二次浪潮（1980-1987）：专家系统的兴衰
由于专家系统和人工神经网络技术的新进展，人工智能的浪潮再度兴起。
⑷第三次浪潮（2011年至今）：厚积薄发，再造辉煌
①一大批新的数学模型和算法的发展，新算法在具体场景的成功应用，人工智能再度兴起。
②2012年多伦多大学开发的一个多层神经网络Alex Net。
③2016年谷歌通过深度学习训练的AlphaGo程序以4：1战胜了围棋冠军李世石。
④2017年改进后的AlphaGo战胜了世界排名第一的中国棋手柯洁。
安防、医疗、智能客服、自动驾驶、工业制造
⑴什么是人工智能？ 人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术。
⑵在数据中学习：通过已知的数据学习，把学到的规则应用到新数据上做出预测或判断
⑶在行动中学习：强化学习生成模型获得策略去指导行动
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