ai医疗解决方案范文篇1
作为一种整理技术，人工智能（AI）和机器学习（ML）在几乎每个行业都有潜在的用例，并能够重塑人们生活和经营方式。近十年来深度学习的突破，使得人工智能在日常生活中的应用越来越广泛，为该领域的进一步发展铺平了道路。VC在垂直行业的投资呈现持续增长的趋势，比2008年的水平高出12倍。2017年，在AI/ML领域的643个VC投资事件中投资总额达60亿美元。同与此同时，在经过多年缺少退出企业之后，过去两年的流动性大幅上升，转而进入AI/ML退出环境的新阶段。目前，几乎所有商业上成功的ML应用都使用监督式学习，其中包括大量的应用，但仅限拥有清晰标记数据的领域。创业公司将面临来自科技巨头通过云提供的低成本产品服务的激烈竞争，但他们可以专注于更多的细分领域或细分数据集。
在过去的十年中，AI/ML领域吸引了业界极大的兴趣，相关应用和商业整合快速发展。如今人们普遍认识到的人工智能的概念。然而，这个领域内已经出现了几次停滞。所谓的“人工智能冬天”往往是由于技术，基础设施或方法的局限性而产生的。AI/ML的最新突破始于2006年左右，随着深度学习的发展，受人脑生物学的启发，ML的一个子集以分层神经网络（NNs）为基础出现。深度学习技术是AI/ML（如图像识别，搜索引擎，药物发现，深度强化学习）几乎所有当前前沿研究和成功应用的背后的技术。ML问题的新研究方法，计算能力的巨大进步，数据数字化和可用性的急剧增长，使这一进展成为可能。
人工智能（AI）属于计算机科学领域，专注于创建一个能够感知其环境并做出决策的智能机器，以最大限度地实现其目标。机器学习（ML）是人工智能和数据分析的一个子领域，它使计算机能够反复学习，改进预测模型，并从数据中发现洞察力，而不需要人类编程。作为个人，我们已经每天与语音助理对话，使用面部识别技术，接收电影或餐厅推荐以及许多其他实例，已经与AI/ML应用进行交互。ML可以根据训练算法的方法分成三个子类别：
1、监督学习
监督学习是方法，通过机器学习算法，在一组标记的数据上进行训练（例如用标记的图像训练图像识别系统以识别狗的图像）。
2、无监督学习
在无监督学习中，算法用未标记的数据进行训练，并且必须确定数据集的基本结构以及如何对其进行分组（例如通过将手写数字分为10组来进行识别）。
3、强化学习
强化学习从没有训练数据开始，这意味着机器必须通过经验和迭代试错来学习执行任务，同时最大化长期奖励。
在近期内，我们认为AI-ML中的监督学习应用将继续在面向消费者的方法中发展和完善，专注于任务自动化，几乎到了无处不在的地步。在接下来的一年里，这些公司将生产出最具商业可行性的AI/ML产品，并将发生许多垂直行业的收购。然而，我们认为最大的AI/ML市场前景将来自潜在的扩张到大量的企业应用和新行业。
无监督和强化学习的机会在垂直领域出现。虽然这些技术的扩散仍有相当多的障碍，但是这些技术的可能性可以解决越来越多的问题提供解决方案。强化学习最重要的早期成就之一是来自Google的DeepMind的AlphaZero。这个算法纯粹模拟下围棋。进一步的潜在强化学习用例可以改善传统的解决方案，包括资源分配问题，大量的个性化用户界面（医疗保健，标题，广告等内容），以及在机器人和自动驾驶汽车中的应用。虽然将这些技术应用于商业产品方面存在障碍，但AI/ML最新的概念证明可以吸引大量投资。这已经通过流入自动驾驶车辆领域的资金量得到证明。以风险投资支持的企业和投资人最能适应以人工智能为中心的世界。
也就是说，由于问题的复杂性和所需的计算能力，许多应用将需要更多的时间来实现。针对这些问题，硬件：量子/高性能计算和混合计算（GPU/CPU/FPGA/TPU）以及分解技术将复杂问题分解为可管理的部分正在取得进展。
VC趋势
AI/ML领域的风险投资清楚地表明了过去十年来在垂直领域的发展和不断增长的热度。在AI/ML的643次VC投资中，2017年已经公布60亿美元的投资。
美国AI/ML领域投资事件数量和金额变化情况
与当代的技术突破并驾齐驱，投资数量以几乎呈指数级增长，比2008年的水平高出12倍。所有轮次的投资都在增加，但绝大多数的增长都是来自天使和种子的早期阶段。尽管最近主流媒体对AI/ML的曝光率已经大幅上升，但很明显，垂直领域仍处于早期阶段。即使在市场上仍然存在细分市场。一些较大的公司已经在执行商业产品，例如在线贷款商Avant和旧商品交易市场，而其他许多公司正在努力改进工具，扩大其应用和产品供应。理论和实践研究已经提供了基础，但是许多企业还处于确定可行性和用例的初始阶段。此外，由于每个数据集的独特性，AI和ML技术在企业中的执行通常需要高度的定制化，这阻碍了早期的广泛采用。
美国不同投资阶段AI/ML投资事件
人工智能企业的估值增长速度与风险投资市场相似。不同之处在于后期阶段。造成这种异常的一个原因是2013年和2014年有大批AI/ML公司获得投资，其中包括Palantir多个轮次的融资，并且还有大量的后续轮次的跟进。此外，垂直市场仍然受到早期阶段公司的支配。
不同阶段美国AI/ML公司的估值中位数
退出
经过多年稀少的退出事件，过去两年代表了AI/ML退出环境的新时期。直到最近，AI/ML的退出才成为典型的风险投资周期的一部分，因为风险投资通常会在开始增长的时候流入垂直市场，随后企业需要花费数年的时间才能获得战略收购方。这是关键的，因为AI/ML退出目前几乎完全是通过战略收购来实现退出的。我们预计这一趋势将持续下去，因为目前的科技巨头正在努力支持他们内部人工智能产品。随着在软件/互联网领域以外的公司意识到将AI整合到其业务中的潜力，将进一步推动收购事件。
美国AI/ML市场退出事件
2016年和2017年的最大的退出事件都发生在自动驾驶领域，整理汽车以10亿美元的价格收购了CruiseAutomation，Aptiv收购了NuTonomy。同样重要的是要指出，Cruise被收购占到了2016年AI/ML退出金额的近40％。
美国收购AI/ML公司最多的企业
局限性
在垂直领域，主导的情绪是积极的;但是，有一些限制可能会减缓AI/ML在所有行业的进一步发展。AI/ML对我们生活的影响往往伴随着宏伟论调，即过度地强调短期影响力，暗示着失败是不可能的。这种思维方式可能是危险的，因为现实的预期时间和有效的失败管理应该成为实施企业AI/ML技术的一个组成部分。例如，涉及自动驾驶车辆的事故或其他算法错误可能会损害公众对该技术的认知并导致一系列其他问题，包括延迟执行。
AI/ML的另一个常见问题是人类不知道机器在想什么，例如我们无法解释深度学习网络做出任何一个驾驶决策的原因，即使是设计它的工程师也不能。假如有一天，自动行驶中的汽车突然撞向一棵树，或者在绿灯亮起时犹豫不决，不肯前进，那我们连找出原因，进行解释的手段都没有。这被称为“黑匣子”问题的情况，这掩盖了审计和机器行为的责任。
AI/ML能够减轻人类处理艰巨任务的负担，但是广泛采用这种做法可能会带来更广泛的社会影响。其中之一就是人工智能将抢走人类工作。虽然这可能最终发生在一些职业上，但人工智能的进步很可能会改变工作的性质，而不是消除工作。就像在互联网应用泛滥之前没有人拥有“社交媒体经理”或“主播”这样的职位，AI/ML的出现将会产生以前不为人知的行业和职业。
展望未来
作为一种整理技术，AI/ML几乎在每个行业都有潜在的使用案例，并有能力重塑人们的生活和经营方式。因此，人工智
ai医疗解决方案范文篇2
[关键词]宫颈癌；新辅助化疗；细胞增殖；细胞凋亡
[中图分类号]R737.33[文献标识码]A[文章编号]1674-4721（2011）06（b）-031-02
Thecellproliferationandapoptosisanalysisofneoadjuvantchemotherapyforcervicalcarcinomal
SHENXuexiang1,WANGWei2
1.DepartmentofGynecology,MCHHospital,HunanProvince,Changsha410007,China;2.SouthernMedicalUniversity,GuangdongProvince,Guangzhou510515,China
[Abstract]Objective:Toinvestigatetheeffectsofcellproliferationandapoptosisanalysisofneoadjuvantchemotherapyforcervicalcarcinoma.Methods:20casesofcervicalcancerpatientsweredividedintotwogroups,treatmentgroupwerefirstlyusedthechemotherapy,accordedtoresponsetochemotherapysurgicaltreatmentdecision.Thecontrolgroupwerefirstlyusedthesurgery,postoperativepathologicalfindingsaccordingtothedecisiontoaddchemotherapy.Results:Aftertreatment,thetreatmentgroupproliferationindex(Ki-67)waslowerthanthecontrolgroup,theapoptosisindex(AI)washigherthanthecontrolgroup.Conclusion:Neoadjuvantchemotherapyforcervicalcarcinomaoncellproliferationandapoptosisoflarge,caninhibittumorcellproliferationandpromoteapoptosis,ithelptoimprovetreatmentefficacy.
[Keywords]Cervicalcancer;Neoadjuvantchemotherapy;Cellproliferation;Cellapoptosis
宫颈癌是常见的妇科恶性肿瘤之一，在全球女性恶性肿瘤中其发病率仅次于乳腺癌，在我国则居首位，且发病率近年呈逐年上升趋势和年轻化，因此宫颈癌治疗是妇科十分重要的问题[1]。目前手术仍是治疗宫颈癌的首要方法，虽然取得了不错的效果，但是宫颈癌手术治疗一般手术范围比较广，创伤比较大，导致并发症发生率较高，严重影响预后，也导致了治疗中的限制性。恶性肿瘤的发生在很大程度上取决于细胞增殖与凋亡的平衡和转化。有研究分析显示宫颈癌化疗前后细胞凋亡变化，发现化疗后肿瘤细胞凋亡指数明显高于化疗前[2]。为了具体探讨宫颈癌新辅助化疗对肿瘤细胞增殖与凋亡的影响，本研究选取20例宫颈癌患者，分别行新辅助化疗及直接手术治疗，通过检测动脉化疗前后的增殖指数（LI）与凋亡指数（AI）并作比较，以探讨新辅助化疗治疗宫颈癌对细胞增殖与凋亡的影响，现报道如下：
1资料与方法
1.1一般资料
随机选择2005年1月~2008年10月在本院治疗的宫颈癌患者20例，均符合相关诊断标准，同时患者知情同意。年龄最小38岁，最大70岁，平均56.5岁。临床分期：按FIG0国际分期标准[3]，Ⅱ期12例，Ⅲ期8例。病理诊断：均为鳞癌，其中Ⅰ级2例，Ⅱ级15例，Ⅲ级3例。把上述20例患者随机平分为两组，治疗组与对照组，两组年龄、分期、病理、形态等一般资料情况对比差异无统计学意义，具有可比性（P>0.05）。
1.2治疗方法
治疗组：先行化疗，根据化疗反应决定行手术治疗。对照组：先行手术治疗，术后根据病理结果决定补充化疗。手术方法：本文采用的手术方法为全子宫切除+盆腔淋巴结清扫术，并根据年龄保留或切除双侧附件。术后常规留置导尿管，术后2周内拔出尿管，若术后2周后残余尿量>100ml诊为尿潴留，继续留置尿管，至排尿功能恢复。化疗方法：本文采用的化疗方法为经动脉穿刺化疗，平卧位，常规消毒铺巾后，取一侧腹股沟韧带中点下0.5cm股动脉搏动最强处为穿刺点，局麻后，穿刺进入股动脉，置入血管鞘组，DSA显影下使用导管以Seldinger's技术分别进入双侧骼内动脉，超选择插管进入子宫动脉后缓慢推注卡铂，然后以新鲜明胶海绵颗粒混合1/3量的卡铂栓塞子宫动脉，造影证实栓塞完全后，拔出导管和血管鞘组，术后给予静脉水化、利尿以保护肝肾功能，予抗生素预防感染。
1.3观察指标
增殖指数（Ki-67）和凋亡指数（AI）以Envision免疫组化法检测Ki-67核抗原，以反映肿瘤细胞增殖情况，显微镜下检测AI。
1.4统计学方法
计量资料采用独立样本的t检验，数据以x±s表示，计数资料采用确切概率法，以α=0.05为检验水准。应用SPSS15.0软件做统计学分析。
2结果
2.1增殖指数和凋亡指数变化
本文增殖指数以Ki-67指数（Li）百分比表示，结果见表1。两组比较，差异有统计学意义（P
2.2不良反应
两组均有治疗所致的消化道及血液不良反应，分别为5例与4例，经对症处理后不影响下一步治疗，没有手术与化疗相关性死亡病例出现，两组不良反应比较差异无统计学意义（P>0.05）。
3讨论
宫颈癌是女性常见恶性肿瘤之一，发病原因目前尚不清楚[3]，早婚、早育、多产及性生活紊乱的妇女有较高的患病率。宫颈癌的预后与治疗方案的选择，取决于病变的病理类型和临床分期[4]。手术治疗仍是目前治疗子宫颈癌的首选方式，经腹根治性子宫切除术是早期宫颈癌手术治疗的标准术式[5-7]。恶性肿瘤的发生在很大程度上取决于细胞增殖与凋亡的平衡和转化，宫颈癌也不例外。当宫颈癌肿瘤细胞增殖、凋亡调控失常，即增殖大于细胞凋亡时，宫颈癌就可能发展。反之，宫颈癌就会缩小甚至消亡。本研究发现，治疗组LI与对照组比较，差异有统计学意义（P
总之，新辅助化疗治疗宫颈癌对细胞增殖与凋亡的影响大，可抑制肿瘤细胞增殖，促进凋亡，有助于提高治疗效果。
[参考文献]
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ai医疗解决方案范文篇3
1人工智能的再度崛起
2016年世界围棋冠军李世石在与AlphaGo的比赛中投子认输，让人们惊觉人工智能的力量已经不容忽视。过去的十年，算法、数据和计算三大要素助推了人工智能的再度崛起，互联网存储了二十多年的数据终于找到了它的历史使命：训练机器。本轮以机器学习、深度学习为主的浪潮被认为是当前面临的最为重要的技术创新和社会变革的驱动力，以算法为核心的AI时代来临。
与互联网、移动互联网一样，人工智能是基础能力。人工智能并不是单一的技术或者赛道，它将融入现有的生产中，在垂直领域加深数字化的影响，影响到所有和数据相关的领域。深度学习算法使机器拥有自主学习的能力，被应用于语音、图像、自然语言处理等领域开始纵深发展，带动了一系列的新兴产业。通过AI提高生产力以及创造全新的产品和服务，这是经济竞争和经济升级的迫切需求。
人工智能底层技术的不断发展，已经让智能机器逐步实现从“认识物理世界”到“个性化场景落地”的跨越。科技公司将人工智能视为数字革命的下一站，各大科技公司都在积极布局争取通往AI世界的“船票”。巨头之外，大量资金流入AI，中国在企业层面的融资金额已接近美国。在国家层面，各国政府正在不遗余力地推进人工智能技术发展，其在经济建设以及国家战略层面的作用日益重要。
近年来，中国政府对人工智能重视程度不断提高，持续从各方面支持和促进人工智能发展。在今年的“两会”上，“人工智能”第一次出现在政府工作报告上。随后，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，标志着人工智能的发展成为国家战略。其中，实体经济是发展的根基，是国民经济的基础，也是中国走向未来的基石。推动人工智与实体经济结合，是加快实体经济转型升级的必然发展方向。
2六大领域助力实体经济
人工智能不是一个遥远的概念，新一代人工智能的繁荣，衍生出了众多应用型的技术。从技术层面来看，机器人、自然语言处理（NLP）、计算机视觉与图像（CV）、语音识别、自动驾驶等技术领域是AI产业热门的分支，创业热情火爆，技术突破及应用创新层出不穷。现在应用型AI已经渗透到了各行各业，多种技术组合后打包为产品或服务，改变了不同领域的商业实践，使垂直领域AI商业化进程加速，掀起一场智能革命。
（图片来源：腾讯研究院整理）
根据此前腾讯研究院的《中美AI创投报告》中整理的中国AI渗透行业热度图显示，医疗行业成为目前AI应用最火热的行业，汽车行业借势自动驾驶/辅助驾驶等相关技术的发展脱颖而出，位列第二。第三梯队中包含了教育、制造、交通、电商等实体经济标志性领域。在各行各业引入人工智能是一个渐进的过程。
从最基础的感知能力，到对海量数据的分析能力，再到理解与决策，人工智能将逐步改变各领域的生产方式，推进结构转型。根据人工智能当前的技术能力和应用热度，我们展望了人工智能将如何助力以下六大实体经济领域。
01.健康医疗，从辅诊到精准医疗
历史上，重大技术进步都会催生医疗保健水平的飞跃。比如工业革命之后人类发明了抗生素，信息革命后CT扫描仪、微创手术仪器等各种诊断仪器都被发明出来。
人工智能在医疗健康领域的应用已经相当广泛。依托深度学习算法，人工智能在提高健康医疗服务的效率和疾病诊断方面具有天然的优势，各种旨在提高医疗服务效率和体验的应用应运而生。
医疗诊断的人工智能主要有两个方向，一是基于计算机视觉通过医学影像诊断疾病；二是基于自然语言处理，“听懂”患者对症状的描述，然后根据疾病数据库里的内容进行对比和深度学习诊断疾病。一些公司已经开始尝试基于海量数据和机器学习为病患量身定制诊疗方案。人工智能将加速医疗保健向医疗预防转变。充分理解AI如何应用到各个医疗场景将对未来的人类健康福祉有重要的意义。
02.智慧城市，为城市安装智慧中枢
人工智能正在助力智慧城市进入2.0版本。大数据和人工智能是建设智慧城市有力的抓手。城市的交通、能源、供水等领域每天都产生大量数据，人工智能可以从城市运行与发展的海量数据中提取有效信息，使数据在处理和使用上更加有效，为智慧城市的发展提供了新的路径。
在城市治理领域，人工智能可以应用于交通状况实时分析，实现公共交通资源自动调配，交通流量的自动管理。
如今，生产自动驾驶汽车已经在梅赛德斯-奔驰等老牌钢铁巨头与科技巨头之间展开竞争。未来无人驾驶也将大幅提高城市整体通行效率，建设综合交通运输体系。
计算机视觉正在快速落地智能安防领域。腾讯的优图天眼系统正是是基于人脸检索技术和公安已有的海量大数据建模，面向公安、安防行业推出的智能安防解决方案。
03.智能制造，自动化的下一站
制造业是实体经济的支柱产业。人工智能时代到来，为中国制造2025计划进一步深化带来了重大机遇，推动中国制造业转型升级。制造从自动化走向智能化。
第一种含义是机器换人，智能化成为当前机器人的发展方向。传统的机器人只是数控的机械装置，不能适应变化的环境。与人类的交互成本也非常高。高精度、高效率、能够主动适应的机器人将能够为制造业中小批量、多品种等场景提供解决方案，使大规模定制化成为可能。
其次，人工智能不仅意味着制造业中完成某一环节工作的实体机器人，也是未来制造业的智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。智能化将不断赋予制造业新能量，赋予制造业更高效率，甚至带来生产和组织模式的颠覆性变革。
04.智能零售，实体店加速升级
零售行业将会是从人工智能发展创新中受益最多的产业之一。在AmazonGo的带动下，各类无人零售解决方案层出不穷。随着人口红利的消失，老龄化加剧，便利店人力的成本正在越来越高，无人零售正处在风口浪尖。无人便利店可以帮助提升经营效率，降低运营成本。
人脸识别技术可以提供全新的支付体验。《麻省理工商业评论》的“2017全球十大突破技术”榜单中，中国的“刷脸支付”技术位列其中。基于视觉设备及处理系统、动态Wi-Fi追踪、遍布店内的传感器、客流分析系统等技术，可以实时输出特定人群预警、定向营销及服务建议，以及用户行为及消费分析报告。
零售商可以利用人工智能简化库存和仓储管理。未来，人工智能将助力零售业以消费者为核心，在时间碎片化、信息获取社交化的大背景下，建立更加灵活便捷的零售场景，提升用户体验。
05.智能服业务，“懂你”的服务入口
Bot是建立在信息平台上与我们互动的人工智能虚拟助理。在未来以用户为中心的物联网时代，Bot会变得越来越智能，成为下一代移动搜索和多元服务的入口。在生活服务领域，Bot可以通过对话提供各式各样的服务，例如天气预报、交通查询、新闻资讯、网络购物、翻译等。在专业服务领域，借助专业知识图谱，Bot也可以配合业务场景特性准确理解用户的行为和需求，提供专业的客服咨询。
虚拟助理并不是为了取代或颠覆人，而是为了将人类从重复性、可替代的工作中解放出来，去完成更高阶的工作，如思考、创新、管理。
06.智能教育，面向未来“自适应”教育
人工智能对教育行业的应用当前还处在初始阶段。语音识别和图像识别与教育相关的场景结合，将应用到个性化教育、自动评分、语音识别测评等场景中。通过语音测评、语义分析提升语言学习效率。人工智能不会取代教师，而是协助教师成为更高效的教育工作者；在算法制定的标准评估下，学生获得量身定制的学习支持，形成面向未来的“自适应”教育。
目前，一批中国人工智能企业正在蓄势待发改造各行各业。在智能革命的影响下，旧的产业将以新的形态出现并形成新产业。人工智能合实体经济的融合，既是AI产业的产业化路径，也是传统产业升级的风向标。
3.三个层面扩大对实体经济的影响
从经济学的角度，新技术的经济影响要通过全要素增长率来衡量。人工智能有望变革经济发展的基础，对社会产生广泛的、颠覆性的影响，创造出更多经济效益：
第一，提高生产效率
作为一种全新的生产要素，人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。传统的自动化只针对特定的任务，基于人工智能的智能自动化将能够灵活解决多领域的问题，提高实体经济运行的效率，降低生产成本，开辟崭新的经济增长空间。
第二，进一步降低交易成本
互联网平台模式通过降低信息不对称，降低了传统经济活动中的交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配。进一步优化资源分配。
第三，人工智能将带来数据经济据英国政府测算，2015-2023年，数据产业将为英国带来2410亿英镑的增长。只有通过人工智能才能处理分析数据产业的快速发展带来的海量数据。这些数据金矿也将为经济带来不可预测的增长点。
4.推动AI与实体经济融合
世界发达经济体在面临人工智能技术变革时，充分认识到其中蕴含的磅礴力量。人工智能起起落落六十年，本轮人工智能革命终于走出实验室，成为下一轮产业革命的驱动力。政府从战略层面加强顶层设计，企业从底层应用提速发展，布局产业生态。国务院在此前的《新一代人工智能发展规划》中，明确表示了中国成为AI强国的雄心，提出了在2030年中国在人工智能领域达到世界领先水平的任务。凭借人口和数据的优势，中国在这场全球人工智能革命中有天然的优势。对于中国而言，现在是把握机遇，实现弯道超车的契机。为了释放人工智能带来的经济潜力，各界需要合作推进AI行业的发展，推动AI与实体经济融合。
01.人才培养，推动技术进步当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。与发达国家相比，中国在人工智能领域尚存在人才缺陷，其中既包含人工智能领域的专业学术、研发人才，也将包含未来人工智能行业中大量的低技能劳动力。需要建立核心技术人才培养体系，加强人工智能学科建设，加强企业和学术界的人才流通，打造坚实的人才基础，推进产业健康发展。此外，政府还应当创造多元的技能培训计划，并且提高全民的科技素养，甚至制定“终生学习计划”，应对多变的未来。
02.加大数据开放，推进数据治理
数据是人工智能产业发展的核心。中国虽然是世界上数据总量最大的国家，但在数据开放和数据交易方面还远未形成生态。
今天，世界各国政府都宣称“信息公开是常态，不公开是例外”，而且正纷纷从“信息公开”走向“数据开放”。政府一方面要加大数据开放，另一方面要促进企业、高校、公共部门之间的数据交换，推动合作及共享，为人工智能的技术发展培育世界一流的土壤。
同时，人工智能的发展也为开发者和政府对于数据治理提出了新的问题，在数据开放和隐私保护之间取得平衡，从而增强人工智能领域的信任。
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