人工智能在医疗领域的优缺点(6篇)
人工智能在医疗领域的优缺点篇1
关键词：医疗业；传统医疗；互联网医疗
中图分类号：F724.6文献标识码：A
收录日期：2015年10月22日
一、我国互联网医疗的兴起和发展
（一）我国传统医疗弊端日益凸显
1、医疗卫生资源分布不均。无论是东西中部的地域差异还是三级甲等医院对基层医院的人才与资源的虹吸都是导致我国医疗卫生资源分布不均的主要因素。据《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2022年）》统计显示：我国东部卫生机构总床位数占全国总数的40%，而西部地区只占29%，东部比西部多出近4.2万家医疗机构。同时，东部发达地区的医生资源比西部高出3到4倍。因此，无论是在数量上还是质量上，优质资源都过度集中于发达地区大城市大医院，从而导致小医院看不好病，大医院“看病难、看病贵”等问题。
2、医疗服务各方关系紧张，医疗资源浪费严重。对于医院，其痛点主要来自于盈利的需求、职能所需的公益性和政府干预三者之间所产生的矛盾。对于医生，其痛点主要来自于高负荷的工作量、职能所需的公益性、政策规定的低收入以及晋升难度大带来的工作压力极大，据数据统计，超过92%的医生都表示对日常工作感到疲惫。对于病患，其痛点无非是由来已久的“号难挂、队难排、医难求”社会难题。正是这三方痛点加剧了医疗服务各方关系紧张，而彼此之间的不信任更是对本就不足的资源造成了严重浪费。
3、我国医保结构性问题日渐严重。第一，医保分类不合理，政府医保远远高于商保总额，政府医保负担重，商保种类少；第二，缺乏控费机构，过度医疗较严重，医保基金管理模式不健全，医保收支失衡，支出压力大；第三，医保支付不便利，支付标准不合理；第四，缺乏个性化和多样化的投保方案。
（二）我国“互联网+”医疗发展现状
1、远程医疗兴起。在“互联网+”的冲击下，远程医疗逐渐兴起。传统格局将被打破，新的格局尚未形成，未来几年注定是国内医药产业的变革时期。
2、医疗与移动互联网结合并快速发展。随着近年移动互联网的发展，医疗与移动互联网的结合逐渐成为一种新的趋势，据不完全统计，国内目前的移动医疗已达2，000多款。随着全国智能手机普及率的提高以及移动宽带网络和服务的拓展，移动医疗无疑将在未来的医疗保健业发展重要作用。
3、互联网医疗逐渐渗透到日常生活。“互联网+”医疗时代的到来意味着医疗领域的华丽蜕变，“更便捷，更高效，更智能”的诊疗弥补了传统医疗的不足，如今挂号、交费、查取报告等一系列原本复杂低效的诊疗全都可以通过互联网上完成，这种科技发展带来的便利被人们快速接受并广为传播，互联网医疗正在潜移默化地改变我们的生活并渗透其中。
二、我国“互联网+”医疗发展优势
（一）“便捷+高效+智能”的特性。“互联网+”医疗的最大优势就是可以重塑医院服务流程，跨越时空实现实时闭环服务与管理，有效解决了病患就医三长一短（挂号、候诊、缴费时间长，就诊时间短）的问题，增强了患者就医的便利性，并且医院、医生与患者之间的互动更加便捷，信息更加透明，保证了患者的安全，从而改善医患关系，优化资源配置，提高医疗质量，使患者的就医体验更加完善。
（二）相关技术的推动。4G和WiFi技术的快速发展，使终端设备连接互联网更加便利与快速；智能终端设备大量普及，手机网民高达9亿，移动互联网迅速发展并即将实现全民化；医疗设施与机器技术的日渐成熟将使患者感受到更加智能的服务；大数据、云计算的快速发展，让即时从实时数据流中获取有效信息成为可能，等等。这些科学技术的发展与成熟都将为互联网医疗提供更优质的资源并为其发展提供更大的空间。
（三）国家政策的支持。2014年国家卫计委《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》，同年5月，国家食品药品监督管理总局《互联网食品药品经营监督管理办法（征求意见稿）》，2015年1月《关于推进和规范医师多点执业的若干意见》和《国家发展改革委办公厅国家卫生计生委办公厅关于同意在宁夏、云南等五省开展远程医疗政策试点工作的通知》等等，这些政策都为互联网医疗的发展提供了更优质的环境。
（四）BAT三大互联网巨头的加入。BAT、京东、360、小米等大体量公司凭借敏锐的嗅觉迅速进军移动医疗领域，引发了业内对互联网的热烈关注，大量创业者投身互联网医疗领域，短短三个月之间，挂号网一亿美元、丁香园7，000万美元、春雨医生5，000万美元三起融资使互联网医疗炙手可热、热潮涌动，并即将迎来爆发。
三、我国“互联网+”医疗的前景
医疗健康是人类生活追求的永恒主题，也是一个国家和社会发展的基础。在我国，“互联网+”医疗有着广阔的发展前景，在全国医疗卫生服务体系规划纲要中已经提出开展“健康中国云服务计划”，积极利用移动互联网、物联网、云计算、可穿戴设备等新技术，推动惠民健康信息服务和智慧医疗服务，并提出推动健康大数据应用，逐步转变服务模式，提高服务能力和管理水平，推动开展远程和移动医疗，逐步丰富和完善服务内容以及方式。
互联网医疗是未来医疗健康服务业的必然趋势。第一，在“互联网+”时代下，随着我国老龄化程度加深，医疗服务市场的扩展对远程医疗的需求将会越来越大；第二，随着移动互联网的快速发展，医疗健康领域也搭上了移动互联网这辆快车，移动医疗进入了一个爆发式发展的阶段，加之BAT纷纷在移动医疗领域布局，未来的移动医疗市场将作为一座富饶的金矿被开采出来，智能化医疗的时代触手可及；第三，2014年，BAT和互联网众巨头强势入驻互联网医疗产业，2015年互联网对医疗产业的改变乃至重构更加猛烈，互联网医疗中国会认为，该产业未来10年将有10倍增长空间。
四、“互联网+”医疗发展障碍
（一）国内医疗环境尚不开放。就政策来说，医改并没有改变本质问题，现在公立医院仍是基本垄断着市场，私立医院生存艰难，医疗市场化发展缓慢。
（二）移动终端诊疗技术有限。虽然现在科学技术不断发展，但是移动终端诊疗毕竟不是面对面的，医术再高明的医生在没有接触到病患的真实状况下还是不能百分之百的确诊，这是一个需要科技去不断改善的现实缺点。
（三）医保支付问题。在传统观念里，人们普遍认为医疗由医保来埋单，但医保和商业健康保险在互联网医疗领域并没有介入，缺乏医保支付手段支撑，缺乏责任认定机制及行业标准，这都需要政府和社会共同支持解决。
（四）盈利模式不清晰。虽然全国各类医疗健康APP已有2，000多个，但至今还没有一款APP真正取得成功，获得用户的认可，国内互联网医疗仍都处于投入阶段，对于盈利对象和模式不清晰，盈利的很少。
五、建议
（一）改善医疗业发展环境。首先，加强卫生、工信、公安等部门的协作，营造规范有序的市场环境，促进医疗健康业与互联网的对接；其次，促进优势企业的强强联手，以便加快、加强新产品研发速度和力度，培育壮大互联网医疗品牌；最后，密切关注行业发展动态，将国家关于互联网医疗政策落到实处。
（二）盈利模式重点关注药企与险企两大收费方向。根据医疗产业链梳理，互联网医疗企业的收费对象分别有：患者、医生、医院、药企、社会保险、商业保险等，从价值需求和价值创造两个方面来看，药企与险企都对互联网有极大的依赖性，药企是互联网医疗当下和未来的主要盈利模式，同时，险企未来想象空间巨大。
（三）加强行业监管。首先，需要明确行业监管机构，加强对互联网医疗的监管；其次，出台相关细则与政策，以明确互联网医疗中出现问题时责任所在和解决办法；最后，加强互联网医疗安全管理，确保医疗过程的安全性。
六、总结
如今是一个互联网时代，互联网与医疗的结合顺应潮流，未来的医疗将会是互联网医疗与传统医疗相结合，虽然在互联网医疗发展过程中困难重重，但是这些障碍最终会随着时间和技术的不断延伸和发展被跨越，互联网医疗将大大便利人们的生活，其前景依旧广阔，其发展空间不容小觑。许多互联网公司将目光转移到医疗行业上，在不久的将来，互联网医疗会越发普及，它在人们的生活中也将占据越来越重要的地位。
主要参考文献：
[1]燕京.前景预测：互联网医疗成必然趋势[R].方正证券，2014.8.13.
人工智能在医疗领域的优缺点篇2
云计算最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
云计算的应用所包含的思想是把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。从最根本的意义来说，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力。由此而言，深圳市一康智科技有限公司的云端产品贯彻最实质的宗旨是实现全面工作无线化，并大幅度提高体现医疗资源高度共享与交互，降低公众医疗成本，从应用角度来说，主要是要通过物联网的应用形成中国的电子医疗体系，为医疗领域的服务带来最大限度便利。
据悉，美国许多州在建立医疗信息交换平台，这其实是基于云的信息交换中心，那样信息就可以更轻松地在医院、卫生机构、社区中心等之间开放共享。在我国，一康智公司同样按照卫生部提出的“高效统一、系统整合、互联互通、信息共享”的总体要求提供云端产品服务，小到个人、医生，大到社区、医院乃至整个社会，都能实现相互交流指导。
一康智云端产品的特点是能自由方便灵活的融入医疗健康云的产业链，例如区域医疗、远程医疗、医院HIS系统等。正如云计算为企业计算环境带来了诸多好处那样，健康云提供的基础设施让医院、诊所、社区中心用比较低的初始资本支出，充分利用经过优化的计算资源，此降低对医疗信息技术系统和应用进行创新和现代化的门槛。还可以更有效地分析和跟踪健康云里面包含的信息（关于治疗、成本、医生水平和效果调查的数据），并采取相应的措施。由于健康云带来了便利，到时可以共享获得授权的医生和医院之间的病人信息，以便更及时地访问挽救生命的信息，并减少重复检验的需要。
此外，一康智云端连接方式多样化，其可通过电信网、广电网或物联网方式实现从云端到客户端的服务，其内置有线网卡、WIFI、3G、RFID、蓝牙等模块，达到提供与接受服务的有机结合。
一康智云端款式也绝不单一，其具有三甲医院与二甲医院的VIP病房服务终端和普通病房服务终端、护士站服务终端、社区服务终端、农村医院服务终端、家庭医生服务终端、家庭服务终端等，并且其功能模块化组合。一些不一定非去医院占用物理资源的病和它的信息可以通过此方式进行解决，病人可以进行自我医疗服务，通过远程医疗技术可以使大的疑难病症得到完善治疗，发展医院信息化建设无形中便彰显出来它的不可或缺。
人工智能在医疗领域的优缺点篇3
关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
人工智能在医疗领域的优缺点篇4
今年“两会”有2158名政协委员和2980名人大代表参加，其中一半以上的参会人员是新面孔。在互联网科技圈，除了杨元庆、马化腾、李彦宏、雷军等“老面孔”外，今年也增添了不少“新人”企业家：刘强东、丁磊、周鸿祎以及王小川首次以全国政协委员身份亮相“两会”；姚劲波也首次当选全国人大代表。
我们一起来看看齐聚“两会”的代表们带来了哪些提案和观点。凤凰网科技为您整理：
马化腾：数字中国、粤港澳大湾区、国家公园
今年两会，全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾带来了八份提案。内容涉及数字中国、工业互联网、数字文化、金融安全、医疗健康、青少年创新人才培养、粤港澳大湾区建设，及生态环境保护。
在数字中国建设的议题之下，马化腾从五个方面切入，提出了具体建议。实体经济领域，数字技术着眼于“工业互联网”，推动实体经济高质量发展；文化领域，马化腾建议，通过“科技+文化”融合创新，打造中国特色文化IP；在金融领域，数字技术不仅支持业务创新，也要支持防控风险；医疗卫生领域，用数字技术促进医疗资源和服务能力的平衡发展；马化腾还呼吁，加强青少年科学教育和网络素养，培养面向数字时代的创新人才。
在区域融合发展方面，马化腾建议加快粤港澳大湾区建设，在区域的决策、产业、文化上提出了一些建议；此外马化腾还提出了鼓励社会公益组织参与国家公园建设和管理的建议，建议制定《国家公园法》，发挥社会公益组织在推动国家公园社区发展和自然环境教育方面的作用。
全国人大代表、腾讯公司董事会主席马化腾
李彦宏：人工智能、减免税收、公共场所禁烟
在李彦宏此次的提案中，两条与人工智能有关。为实现我国实体经济的转型发展，推动人工智能与实体经济融合，他提议建议国家出台更大力度的项目、资金、税收等政策措施，鼓励企业开放人工智能平台，加强新技术落地应用。
在自动驾驶方面，他建议支持企业做大做强自动驾驶开放平台，政府部门出台相关运营政策，加快部署自动驾驶车辆运营，让我国有机会在自动驾驶汽车新赛场上成为汽车产业强国。
在雄安新区的建设上，李彦宏建议政府部门共同讨论，积极探索通过更多特殊政策，如企业优惠政策、人才吸引政策，提升雄安新区的吸引力。此外，李彦宏还提出积极倡导控烟的提案。中国的烟民有3亿多，我国仅有少数城市实施了公共场所禁止吸烟的地方性法规或者政府规章，李彦宏认为，我国应出台更强有力的政策，把控烟推广到全国。
全国政协委员、百度董事长兼CEO李彦宏
雷军：提升“中国制造”品牌全球影响力
全国人大代表、小米公司董事长、CEO雷军在今年“两会”上有两个议案。改革开放40年来，伴随着国民经济实力的提升，我国民营企业已然崛起并发展成为社会主义市场经济的重要组成部分，在如何使民营企业“走得好”、“走得稳”、“走得远”的问题上，雷军建议一方面建立“一带一路”综合服务平台，护航民营企业“出海”；另一方面，设立“中国制造品牌大使”，助力民营企业实现品牌国际化。
中国已成为制造业大国，但自主创新能力还需提高。在大力发展中国设计产业、全面提升中国设计水平方面上，雷军建议：一、成立部级设计促进机构，优先发展工业设计；二、在制造业发达城市成立专业设计园区，创造设计业与制造业良好交流大环境；三、大力加强设计人才引进与培养，促进产学研一体化发展；四、为对设计投入巨大、带动效果明显、成绩优秀的企业提供政策优惠和奖励；五、升级现有部级设计奖，抢占设计业话语权的制高点。
全国人大代表、小米公司董事长、CEO雷军(2017年两会资料图)
刘强东：电商富农、“消费扶贫”
首次当选全国政协委员的刘强东带来了三份提案，其中一项是《关于发挥电商富农作用，打造扶贫“新通路”的提案》。刘强东认为，农产品“小”“散”“非标”，农产品品牌发展不足，农村物流基础设施建设滞后等，都是推进电商扶贫中出现的问题。
为了畅通扶贫富农的电商“新通路”，针对以上问题，刘强东给出了4条建议，促进农产品规模化生产；调动各方资源，实施“扶贫品牌”培育行动；出台支持鼓励政策，加快农产品物流设施建设；加大扶贫宣传，推进“消费扶贫”。
全国政协委员、京东集团董事局主席兼CEO刘强东(图片来源：《中国企业家》杂志)
董明珠：制造业、个税起征点、教育
作为全国人大代表，格力电器董事长董明珠表示，她在今年的两会主要关注三个方面的问题：制造业、个税起征点和教育。在去年的两会上，董明珠曾建议提高个税起征点到5000元，而今年再次提议一万。她表示，现在的80后是社会的主要劳动力，但孩子的教育费、生活费再加上不少家庭需要还房贷，生活压力较大，她认为起征点提高后，个税应由富人承担。
在制造业方面，董明珠认为，中国制造并不是说高端制造和低端制造，而是制造过程中如何能够自己掌握核心技术，让企业为百姓制造精品。实体经济最重要的就是有工匠精神，要有诚信。
全国人大代表、格力电器董事长董明珠
杨元庆：加快人工智能与各行各业的结合
对于人工智能，联想集团董事长兼CEO杨元庆认为，人工智能一定要与行业结合，形成真正有效的行业智能，才能助力传统行业转型升级，推进人工智能与实体经济快速融合。
而推进行业智能需要多方发力，一要加强基础研究，提升创新能力，突破核心技术；二要大力培育行业智能的领军企业，在重点行业推动应用示范；三要建立国家行业智能化应用服务平台，支持中小企业智能化改造。既需要人工智能技术层面的突破，也需要加快行业应用的落地；既要“树标杆”，也要“搭平台”。
全国人大代表、联想集团董事长兼CEO杨元庆
丁磊：青少年教育、养老、医疗健康
丁磊为今年的两会准备了三个提案，涉及儿童和青少年教育，养老和医疗健康等问题。
其中青少年是他最关注的一个问题。由于目前国内优质教育资源主要集中在一二线城市，三四线和农村地区的教育资源十分匮乏。丁磊建议，希望用互联网技术和人工智能技术，把优质的教育资源传播到全国的各个角落。
全国政协委员、网易公司董事局主席兼CEO丁磊
王小川：5-10年内建设数字家庭医生
首次参加两会的搜狗CEO王小川认为，医疗改革是民生的头等大事，新医改九年来，国家投入巨大，但“看病难，看病贵”现象依然存在。
他认为，医疗改革可以与互联网相结合，利用互联网触达用户的优势，将优质资源与患者连接，提供“核心医院+基层卫生服务机构+数字家庭医生”三级供给模式，提升医疗效率和准确率。通过资源的优化配置，构建新型医联体。王小川希望，在5-10年间，每个家庭都能拥有一个数字的家庭医生。
全国政协委员、搜狗公司CEO王小川
姚劲波：“三农”信息化、优化产业环境
规范租房市场、残疾人就业
58集团姚劲波此次围绕民生及社会发展带来了4个提案。针对当前农村发展中，基础设施建设相对滞后，社会公共服务体系不健全等问题，姚劲波希望政府部门进一步鼓励科技创新，完善网络物流基础设施建设，促进农业高质量发展。在服务业服务标准化制度缺失、创新人才引流难等问题上，姚劲波建议政府部门进一步放开新服务业市场准入，营造公平发展环境。
此外，在租房市场上，姚劲波建议政府从住房租赁制度建设上，推动“租售并举”等制度的落实，逐步使租房居民在享受基本公共服务方面获得与买房居民同等的待遇，也希望在法治手段上，遏制各种租房乱象，加快补齐租房市场立法领域的短板。在关于利用互联网促进残疾人就业创业的建议案中，姚劲波认为相关部门可以开展网上技能培训，以线上线下协同模式，助残疾人就业创业。
全国人大代表、58集团CEO姚劲波
周鸿祎：建设网络强国，网络安全人才缺口巨大
360集团董事长兼CEO周鸿祎今年的提案，均与网络安全方向相关。包括强化网络安全漏洞管理、推进工业互联网安全融合创新、完善网络安全人才培养体系、以及鼓励政企单位上报网络攻击信息等。
人工智能在医疗领域的优缺点篇5
【关键词】云计算技术医疗卫生信息化应用研究
1前言
中国新一轮医疗体制改革以来，医疗卫生信息化作为医疗行业经营成本降低，工作效率提升的有效抓手，已经在国内医疗卫生行业中普遍开展。根据《医疗卫生第十二个五年计划规划》的要求，“十二五”期间国内医疗卫生行业围绕建设国家、省级、地市级等三级信息平台，建设电子健康档案和电子病历两个数据库，构建一个医疗卫生专用网络，健全医疗卫生信息标准体系为目标，加快推进国内医疗卫生信息化进程。经过“十二五”的五年建设，80%以上医院部署应用了医疗信息系统（HIS），健康档案、电子病历等120余项信息标准得到修订与增补，我国医疗卫生信息化建设取得了显著进步。但是，也存在顶层设计缺乏统筹，建设格局条块分割，重复建设现象严重等问题，医疗卫生信息资源整合优化趋势更加明显，智慧医疗、移动医疗、家庭医疗等发展理念开始深入人心。因此，开展云计算技术在医疗卫生行业的应用，用好用实虚拟化技术，是立足现有建设成果，提升医疗卫生的体系保障能力的有力抓手。
2云计算技术概述
云计算技术是一种网络信息资源虚拟化技术的集中体现。自2006年美国亚马逊推出世界首个云计算系统――亚马逊云服务（AmazonWebServices，简称AWS），云计算开始在全球范围的快速的推广应用，据Gartner公司统计，2015年全球云服务市场规模达到2450亿美元，已经成为全球信息化建设的主要经费组成部分。同样，国内互联网企业也对云计算技术基础架构的灵活性、可扩展性的作用高度关注，经过近几年发展，腾讯、百度、阿里巴巴等企业已经完成云计算架构的发展，并在市场运营领域进行了广泛的应用。云计算技术作为一个发展的理念，其理论研究者与技术实现者从不同视角对云计算技术概念进行多样化描述，现阶段较为权威的概念描述是美国NIST给出的定义：云计算是一种按使用量付费的服务模式，已以形成网络、存储、应用、服务等资源池为目标，实现对网络资源的虚拟化的整合优化，增强可靠性、通用性和可扩展性，实现网络信息资源的利用率最大化。通过云计算定义可以看出，云计算技术以形成基于网络环境的计算资源池为核心目标，强化对网络资源的灵活调配、削峰填谷，主要具备以下特点：
（1）强调对网络资源的统一管理；
（2）强调对网络资源的均衡负载；
（3）强调对网络资源的动态调控；
（4）强调对网络资源的智能重组；
（5）强调对网络资源的成本压缩。
3云计算技术对医疗卫生信息化建设的影响分析
简单而言，“智慧医疗”是云计算技术域与医疗卫生业务域相结合的产物，包含医疗资源整合、医疗远程协同、医疗信息安全等方面，它以构建以患者为中心的医疗全生命周期服务体系为核心目标，坚持整合医疗信息资源，增强业务互联互通，加强机构远程联动，逐渐实现业务应用、基础平台、硬件设备等层级的信息共享。当前，云计算技术包含Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台及服务）、Saas（软件即服务）等三个维度，对医疗卫生信息化建设中的影响主要表现为：
3.1在Iaas应用层次上
云计算技术要求医疗卫生领域的服务器计算资源与光纤通道存储设备资源进行虚拟化，实现物理上分布的计算、存储硬件资源的集中管理与统一调配。强化以虚拟机（VM）的形式，对各医院、医疗点、卫生主管部门提供硬件环节支撑。初步估算，云计算技术在医疗卫生行业的推广应用，可以使国内医疗行业减少50%以上硬件设备采购投资及60%以上的设备运维成本，应用经济效益显著。
3.2在Paas应用层次上
云计算技术要求以医疗行业公共云与医院私有云相结合的方式，构建形成全国医疗卫生公共服务平台，实现医疗管理、医疗业务信息的融合共享，实现面向公共与医疗卫生行业服务，包含公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等功能。
3.3在Saas应用层次上
云计算技术要求基于安全保密的前提，实现跨单位、跨部门、跨系统、跨领域中医疗数据的服务共享，形成患者为中心的医疗服务信息的生命周期管理模式，实施对患者的电子病历的增量管理，满足患者危急转院、异地就医的医疗信息动态支援保障。
4云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略
云计算技术在医疗卫生行业的应用，涵盖要素多，集成难度高的庞大信息工程，国内相关专家已经开始着手考虑智慧医疗在《医疗卫生第十三个五年计划规划》的应用方式，因此抓好云计算技术域与医疗卫生业务域的融会，落实好国务院工业化与信息化“两化”融合发展的指导意见，是医疗卫生信息化建设“大处着眼，小处入手”的必由之路，经研究，云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略包含以下几个方面：
4.1以全国医疗公共云平台建设为着力点
持续推动面向社会公共服务与医疗卫生行业服务的信息化进程，提升公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等服务保障能力。针对目前医疗资源分布不均衡，大型医院看病难等问题，开展自助服务机、医院门户网站、微信公众号等多种方式的医疗卫生服务，推动“初诊在社区，看病在医院，康复回社会”的新型医疗保障模式，提供医疗服务效率，加快患者、药品、医疗设备的流转速度，减少优势医疗资源的闲置浪费。
4.2以面向个人的智能医疗可穿戴设备为切入点
持续推动医疗服务由医院集中式向家庭分散式的延伸保障。依托智能手表（手环）与智能内衣等技术，实现对家庭危重病人与遗传病史的人员的生命体征实时监控，给出重大疾病威胁报警。同时，借助远程视频看诊可视化技术，实现对异地、分布的病人的病状判断，以及所服药物品种、剂量的在线指导。
4.3以医疗卫生信息标准体系的修改完善为立足点
持续加强医疗信息标准对医疗卫生信息化全民参与、自我发展的促进作用。按照“统一系统架构、统一数据编码、统一服务接口”等方式，修改完善医疗标准体系中基础类、数据类、标准类与管理类等标准，推动云计算技术在医疗卫生行业的应用深度与广度，提供系统拓展性与适应性，降低系统建设风险。
5结束语
云计算技术作为当前主流的网络信息虚拟化技术，在国内外电子政务、企业指导、航空物流、金融证券等领域得到了广泛的应用，现阶段，国内专家学者不断推出“智慧医疗”的研究专著，可以看出，今后一段时间，智慧医疗将是医疗信息化发展的重要方向，应持之以恒的加强关注研究，结合自身工作实际开展云计算技术的应用实践。
参考文献
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人工智能在医疗领域的优缺点篇6
抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发，取得了一定成就，尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。如在移动支付方面，目前中国的移动支付普及率为77%，位居全球第一，在大量应用的背后，从刷脸支付到算法优化，人工智能扮演着关键作用。美国人免不了喝上一壶老陈醋。
事实真的如此吗？
我们在做《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告时发现：中国人工智能企业数量、人才数量都仅为美国的一半；美国布局全面，而中国无论是企业还是人才，在产业基础层、技术层、应用层，分布不均，仅应用层略有积累。
施密特之抱怨，终究无法掩盖中美两国巨大的产业落差。
与其关注谁威胁谁，不如把心思放在技术创新上。这才是每一个AI企业都应该时时刻刻思考的问题，也是一个科技企业的本分。
不过，现在产业界也不够冷静。甚至于出现了一些让人担忧的迹象。回顾2017人工智能领域已经出现了三大突破，算法、政策、资金，均创里程碑，业界欢呼鼓舞，这种情形像极了1999年底网络泡沫泛滥的情形。
展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺失，三大难题横亘眼前，又将如何破解？
2017年的三大突破
1、算法的突破
要说在2017年把人工智能引入舆论高潮的，就不得不提围棋人机大战。来自谷歌旗下的AlphaGo以3：0击败了世界排名第一的柯洁，随后AlphaGoZero又取得超过AlphaGo的实力，赢得了100场比赛的全胜，并在40天内超过了所有旧版本。
AlphaGo的前几代版本，主要采用深度学习算法，一开始用上千盘人类棋谱进行训练。
AlphaGoZero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始，采用的是强化学习。该系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。
强化学习其实也是机器学习的一个分支，强化学习是一种标记延迟的监督学习。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。
AlphaGoZero的成果提示，AI并非只有深度学习，强化学习也很值得研究。
在过去的三十年，深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类，GeoffHinton和他同事的努力，使得深度学习成为主流，应用于语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验。
有趣的是，临近年底，深度学习之父Hinton新论文Capsule，断然宣称要放弃反向传播和深度学习理论，欲自废三十年功力再练一套新AI“功夫”。圈里圈外顿时蒙圈。
自我颠覆或酝酿着AI的另一次飞跃。李飞飞对此大为赞赏，发推特称：没有工具是永恒的，即使是反向传播和深度学习。重要的是基础研究继续推进。
2、政策的突破
2017顶层设计已经明确昭示产业发展方向，可以预期，2018年后各地将掀起新一轮的发展高潮。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出三步走计划，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
《规划》旨在大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控)，用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是，规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程，人工智能教育从娃娃抓起，一时间风头无两，盖过规划。
继《规划》后，11月15日，科技部在北京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布依托百度、阿里、腾讯和科大讯飞四家公司，成立人工智能四大平台，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。
作为创业者和企业家，2018年发展什么样的人工智能技术和产品、怎样发展人工智能技术和产品？翻开《规划》，尤其是关于“培育高端高效的智能经济”的内容，一定可以找到一些思路：“大力发展人工智能新兴产业，将技术转换成应用，实现在智能软硬件、智能机器人、智能运载工具(车、船、飞机、火箭等)、VR/AR、智能终端和物联网基础器件的创新；加快推进产业智能化升级，促进传统企业的改造，让制造、农业、物流、金融、商务和家居等各领域都实现人工智能规模化应用；大力发展智能企业，推动企业智能升级，推广应用智能工场；打造人工智能创新高地，鼓励打造建设以人才、企业、生产要素为中心的产业群、产业园。”
3、AI投融资突破
一改前两年的低调，2017年的资本，高调的聚集到屈指可数的较成规模的AI创业项目中。
7月11日，4.1亿美元！商汤科技刷新AI领域单轮融资纪录！
10月31日，4.6亿美元！旷视科技获4.6亿美元C轮融资，再次刷新了融资记录！
2017年，一系列眼花缭乱的融资事件陆续爆发。
2017年中国AI领域投融资创出历史新高，一年内总投融资达582亿元。
在投资热门领域方面，VC对计算机视觉与图像、自然语言处理和智能机器人的关注持续全年，其趋势基本符合腾讯研究院8月的《中美两国人工智能产业发展全面解读》和《中美人工智能创投趋势报告》的预测。
值得一提的是，国产AI芯片独角兽出现。长期以来，中国信息产业受制于人，在产业核心芯片方面的落后不仅仅是技术、资金的匮乏，更重要的还有产业生态意识的淡薄。AI芯片投资周期长，金额大，产出小的特点，使得很多投资商及企业对它望而却步。而此次一亿美元的融资，将用于发展国产AI芯片的产品化和市场化，有助于推动产业走向自主发展的道路。
粥多僧少，泡沫也在酝酿。由于创业公司成立数量较前两年有所回落，2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目，金额相当巨大。
2018年，投资人会不会对AI初创项目表示更多热情？
许多AI初创项目，属于“三缺一”项目，缺少独创技术、缺少应用场景、缺少成熟度，只有一个概念，徘徊在实验室里，难以推开市场的大门，看起来有点悬。
2018年的三大难题
1、资金很多，项目不够用了
当前的AI产业发展面临泡沫化的风险，主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少，市场对创业项目寄予很高的期望，而实际的产品体验欠佳。
泡沫即将出现。在腾讯研究院的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中，分析了引发行业泡沫的两个信号：
一是资金多而项目缺。
综合过往数据和2017年前半年的情况，今年美国新增企业数量将跌到谷底，在2017之际，美国新增企业数量范围在25-30家之间徘徊。同时，美国的累计融资量持续快速增长，最后将稳定在1380-1500亿元的区间。
2018年后，中美两国AI企业数量增长都将有所恢复，但依然平缓。在这段时期内，创投圈将会发现，找到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，经常只能跟投一些项目。
到2022年，美国累计AI公司数量将会超过1200家，累计融资将达到惊人的2000亿人民币。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会上扬到30以上，预期融资累计量将会达到900-1000亿元。
二是周期长而营收难。
通俗的说，人工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习，起源于上世纪八九十年代的神经网络研究。在很多情况下，前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成，而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。
2006年，深度学习算法获得了突破后，引起市场热炒，但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限，甚至被讥笑为“人工智障”。许多项目和技术，要想获得消费者欢迎，还需要相当长的时间。
从投融资趋势来看，涌入人工智能领域的资金依然还会增加。
一个依据是，据不完全统计，2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起，比2016年稍有回落。但投资金额激增，总融资金额近600亿人民币，在政府的鼓励和行业并购中，2018年中国AI的投资将会持续大幅增加。
另一个依据是，行业并购开始加剧。根据CBInsights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初创公司被收购，为去年同期的两倍。2018年，仍将延续这一趋势。在资金增长的同时，中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖，预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币，而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。
资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天更加昂贵，这种情形与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。
2、事情很多，人不够用了
算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度学习现在炙手可热，目前的困境是缺乏专家，一个博士生大概需要五年的时间培养，但是五年前还没有博士生开始从事深度学习，这意味着现在该领域的专家特别少，可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的困境，至今依然未得到改善，甚至变得更加严峻。
人工智能竞争以顶级人才为根本。据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人，AndrewNg表示深度学习领域人才匮乏的主要原因首先是数据，对于解决某些领域的问题，获取数据并非易事；其次是计算基础架构工具，包括计算机硬件和软件；最后是这个领域的工程师培养时间非常长。所以科技巨头们等纷纷通过收购初创公司来招揽人才。
作为国家未来的发展方向，AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发，落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。
然而，中国人工智能领域人才发展极为欠缺。
据腾讯研究院的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，目前我国约有20所大学的研究实验室专注于人工智能，高校教师以及在读硕博生约7000人；产业界现存人员人数约为39000人。远不能满足我国市场百万级的人才需求量。
从产业发展来看，我国人工智能领域人才分布严重失衡。
人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等)，技术层(自然语言处理，计算机视觉与图像，机器学习/深度学习，智能机器人等)和应用层(语音识别，人脸识别)等组成，目前我国在产业层次人才上面临两个问题如下：
问题一，产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层，基础层和技术层人才储备薄弱，尤其是处理器/芯片和AI技术平台上，严重削弱中国在国际上竞争力。
问题二，供求严重失衡，人才缺口很难在短期内得到有效填补。过去三年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏基础层面的AI职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速，仍然很难满足市场需求。但是，由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。
人才不足，是制约中国AI产业发展的关键因素。
近几年来，Google不断的收购AI领域的公司最主要的目的是“抢购”一批世界上最一流的专家，在一个迅速成长的人工智能领域里面，这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也相机而动。
可以推想，人才流动，还将加剧。人才引进，还需持续。2018年，无法缓解人才饥渴症。
3、场景很多，路不好走了
如果梳理一下2017全年的AI产业大事件，人工智能技术与行业结合，九大热门领域遍地开花。
其中，医疗、金融、无人驾驶这三大热点中的悬疑，更是大大的吊足了公众的胃口。
悬疑一，AI医疗的变革的信号在哪里？
作为民生领域，医疗年年改，却次次令人无奈。风险投资也对AI+医疗有持续不断的支持。2017年，每个月都有VC流入AI+医疗领域，国内所有医疗人工智能公司累计融资额已超过180亿人民币。
科技企业智能医疗的布局与应用已有雏形，IBMWaston已应用于临床诊断和治疗，在2016年就进入中国在多家医院推广；阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台；腾讯在17年8月推出腾讯觅影，可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维11月获投2亿元，正在把深度学习引入到计算机辅助诊断系统中，晶泰科技(XtalPi)近期也融资1500万美元，用于新一代的智能药物研发技术，以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。
遗憾的是，尽管政府亮了绿灯，企业投了人力财力，但人工智能却并没有在医疗领域出现爆发。原因何在？在于人工智能需要大量共享数据，而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒，保障健康的同时又保障数据安全性？这将是推动智能医疗快速发展的一个重要信号。
悬疑二，AI如何深层次的撬动金融？
与智能医疗面临相同数据问题的还有金融领域，大量的可信度较高的数据握在各大银行手中，AI怎么能够撬出来这些数据以推动金融科技的创新，是创业者们绞尽脑汁思考的课题。
当前，人脸识别、指纹识别技术作为验证客户身份、远程开户、刷脸支付，解决金融安全隐患的方案，已经发展成熟正在逐步推广。
如何利用知识图谱挖掘潜在客户、进一步深挖客户潜在需求的技术也已较为成熟，而数据源的问题亟待解决。
美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财顾问”。随后，此类机器人理财顾问迅速风靡全球。
2017年智能投顾更是火烧火燎，被视为是下一个风口。但是，机器人炒股，结果赔了。
悬疑三，智能汽车究竟何时上市？
无人驾驶汽车被称为“四轮机器人”，但其发展何时会像智能手机一般，人手一台，彻底颠覆传统手机进而推动整个产业变革？这答案仍然是个悬疑。
2017年，汽车行业内智能造车势力动作不断，其中一部分已陆续交出答卷，让产品接受市场的检验，而一部分仍在温室中培养，等待结果。之所以称之为“温室”，是因为各行各界都对其予以厚望，尤其是在投融资上，虽然投资事件数不多，但金额达234亿人民币。
百度宣布开放阿波罗平台。阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开合作。腾讯于年初成功入股特斯拉成为第五大股东，领投蔚来汽车首款纯电动产品，已正式上市。
时间正在跟我们赛跑。2017年，无人驾驶车辆走上北京五环被交警调查，12月20日，一支百度Apollo无人车车队，在雄安新区测试开跑。2018年初，北京顺义区无人驾驶试运营基地正式启动，成为北京出台国内首部自动驾驶新规以来，全市首个开展无人驾驶试运营的区域。2018年，谁会上路？行业和消费者都拭目以待。
回顾2000年互联网泡沫的幻灭，很多人依然觉得不可思议。那时候的产业发展日新月异，软件应用、网络服务ISP，网络内容ICP爆发，常有一日不见如隔三秋的感叹。
2000年4月，纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点，5400多点。但不幸泡沫破裂，资本市场崩盘。纳斯达克指数迅速滑落。中间经历了9.11恐怖袭击事件，还有安然事件。寒冬持续了3年时间，才慢慢走出低谷。
如今的AI产业正蓬勃发展，与互联网初期阶段何其相似。
产业带着耀眼的光环，肩负国家战略的重任，高度依赖资本市场渠道，舆论高度爆炒，从业者无不都是三高社会精英。
