人工智能在医学领域的应用论文2000字数

人工智能在医学领域的应用论文2000字数

精准医学是组学大数据跟临床医学的结合 精准医学有可能改变医疗健康的基本概念精准医学我觉得至少要具备两个条件，第一个，要具备组学大数据的基础，我们知道，精准医学就是把组大数据用到临床当中来，所以第一个你要获取组学大数据，那么也就是获取基因组，蛋白组、转入组、代谢组等等这些组学数据，这些数据本身是没有用的， 第二步就是组学数据的挖掘，挖掘的话就会用到大数据分析的理论方法，包括刚才张钹院士讲的人工智能的方法，深度学习的方法等等，以知识为基础的方法用来挖掘这些组学，以获得在分子水平上跟疾病相关的知识。中科智谷联手复旦大学，正在建立智慧医疗中心，为精准医学领域做出贡献。

人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。

目前，AI可以应用在医疗领域的各个方面，商业化前景很好，具体如下：病人视角当患者走进医院时，通常会问最外面的导诊，该去挂哪个科，未来可以由导诊机器人来做或者下载相应的导诊软件，帮助你挂号。当因某些原因不能去医院时，可以远程与医生沟通或者询问智能化医学助理，解决小病困惑。医生视角 医疗图像辅助诊断系统所有涉及到医学图像的均有应用潜能。首先是放射科（医学影像），比如你去医院拍的X片，CT，这个可以进行辅助诊断。另外就是病理科和检验科，医学上根据病理图像对疾病进行最准确的诊断，被誉为“金标准”。通过标注病灶区域，提取图像特征，构建分类模型。此类产品可以初期应用的话定位在辅助医生诊断，提高筛查效率。国内外都有很多公司在做这个，如google AI，IBM沃森，deepcare等。2 语音电子病历可以将语音自动转化为电子病历，节省医生手动录入电子病历的时间或者医生在进行手术时，不方便随时用手记录进展，可以用语音电子病例随时记录相关情况。医院视角构建大数据监测平台，提供一体化信息管理综合管理患者的数据，并对患者出院后进行有效的跟踪随访。患者出院后的管理其实一直都是难题和痛点，随访质量差对疾病的跟踪和流行病学调查有很大的影响。如果可以构建一个大数据监测平台，不仅能维护患者健康，还能促进相关学科的研究和发展，这样医院也就更愿意和你合作了。

现在人工智能在健康管理领域，医学领域都运用的相当成熟了，像我知道的青春解码小程序就运用人工智能结合健康调查问卷，就能很快的给我们分析自身的健康可能存在的疾病问题。对于像我们这样的小老百姓，平时无痛无病都不会想到去医院做检查，有了青春解码的小程序的方便，他结合的AI智能+健康问卷调查，就能很快的为我们解决健康筛查的这一步。

人工智能在医学领域的应用论文2000字开头

人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。

现在人工智能在健康管理领域，医学领域都运用的相当成熟了，像我知道的青春解码小程序就运用人工智能结合健康调查问卷，就能很快的给我们分析自身的健康可能存在的疾病问题。对于像我们这样的小老百姓，平时无痛无病都不会想到去医院做检查，有了青春解码的小程序的方便，他结合的AI智能+健康问卷调查，就能很快的为我们解决健康筛查的这一步。

人工智能在医药上的具体应用如下：智能医疗智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要和最核心的应用场景。医学影像智能识别，传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大。另外，人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判。有研究统计，医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像，但是当影像诊断过于依赖人的主观意识时，容易发生误判。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。医疗机器人，机器人在医疗领域的应用非常广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。4药物智能研发，依托数百万患者的大数据信息，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。智能健康管理，根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理

人工智能在医学领域的应用论文2000字怎么写

现在人工智能在健康管理领域，医学领域都运用的相当成熟了，像我知道的青春解码小程序就运用人工智能结合健康调查问卷，就能很快的给我们分析自身的健康可能存在的疾病问题。对于像我们这样的小老百姓，平时无痛无病都不会想到去医院做检查，有了青春解码的小程序的方便，他结合的AI智能+健康问卷调查，就能很快的为我们解决健康筛查的这一步。

人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。

人工智能在经济领域的应用论文2000字

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

应用场景愈发丰富人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。发展规划国家政策层面看——《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。在国家层面政策的不断推动下，我国各省市也相继出台了适合本地发展环境的人工智能“十三五”相关规划，据前瞻对制定了具体产业规模发展目标省市的整理，中国12个省市2020年的规模目标达到4290亿，远远超过国家层面制定的1500亿的目标。另进一步研读各省市的政策，可知现阶段国家较为注重人工智能领域四个领域的建设——基础层看，注重芯片等硬件研发、技术层则注重智能计算平台的搭建、智能感知处理、智能交互中心的建设，而应用层则注重人工智能创新发展试验区建设。——以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能在社会经济中当然起着很强的作用了，因为他很赚钱的。

那工智能在经济社会中的应用，这个比如说无人超市拿，或者是一些接待人来代替了很多的人力。

人工智能在交通领域的应用论文2000

会使无人驾驶的技术越来越完善，以后上路便会发现有很多无人驾驶的车辆，会减轻交警的负担。

我相信，哪怕“下半场”概念的持续走俏，当整个社会的技术基础设施向人工智能的底座切换，它被写入政府工作报告也只是时间问题。要知道，在过去数十年，当科技学术界在向公众描述未来时，对于“确定趋势”凝成共识的次数其实屈指可数——且远未达到今天学界对深度学习这条技术脉络高度认可的坚定态度。这种共识当然会向政府等决策层传递。就像互联网时代，不少科技企业完成了对资源配置的重新释放，在即将大规模落地的人工智能时代，在对待更复杂的社会问题时，他们也有能力，通过AI为政府和其他社会组织赋能，通过数据的交融，合力将城市向更具智慧的方向演进。其实谁都知道，世界的复杂度正如“沙堆实验”一般集聚，传统人力基于过往经验，早已显得疲惫不堪——譬如交通问题，早有人预言，隐匿于城市毛细血管的交通网络，有可能是第一个被搁置在人工智能底座的社会系统。在迅猛的城市化发展中，交通是所有人的切肤之痛：在中国，有大约超过50个城市面临不同程度的拥堵，城市越大拥堵越严重，不只中国，交通问题是世界大型城市的共同顽疾，我看到的数据显示，欧盟境内每年因交通拥堵造成的经济损失达到了1000亿欧元——而也正因如此，在全世界的资本市场，出行领域的点滴创新，从来都会招致他们的敏锐嗅觉。巨大的公共福祉背后，是颇为坚信的路径实现。众所周知，城市交通网络由人，交通工具和管理三个维度构成，且随时都在变化。而这也意味着，当数据成为新经济的底层驱动力，解决交通这样的复杂社会问题，政府也势必对人工智能敞开怀抱。在我看来，通过“人工智能+社会治理”，用数据为城市“画像”，才是每天诞生的海量城市数据的最佳归宿。具体到交通领域，无论约租车，移动地图，还是共享单车，实时公交，都将成为智慧城市升级路上的重要一环。解决人口问题的智能方式说到城市化，不妨先说一个我今天看到的案例：人口问题。必须承认，将巨大人口卷入到整个世界经济的分工体系，是过去三十年中国增长奇迹的最大因素（事实上，愈到未来，中国人口红利优势就愈显著，全世界最发达的高铁系统就是最好佐证）。而在中国人口问题的另一端，如今社会学家的普遍达成的共识是：自由迁徙实则是解决城市化发展“不公”的最佳方案。如你所知，在城市化历史进程的奔流中，你一定经历过那种看起来就充满不确定性的人口普查方法，面对频繁的流动，传统普查方式人力成本高企且往往并不精确。其实政府完全可以仰仗更睿智的方式，譬如通过移动地图，要知道，百度地图每天响应450亿次定位请求，位置服务超720亿次，完全可以基于这些累计的定位数据，计算出每个用户的工作地和居住地（譬如在百度的算法中，当两个月在某个位置出现上百次；时间集中在9:00-19:00；连接的wifi固定，基本可以判断是在工作地），然后通过划分区域位置边界，测算出某个区域的人口绝对值。事实上，如今百度地图慧眼数据的预测准确率已达85%以上，这意味着，它完全可以为政府机构提供重要的辅助性数据资料。比如百度地图就依靠人口数据优势，以城市新流入常驻人口与全国所有城市新流入常驻人口均值比值为指标，发布了城市吸引力报告，2017年第一季度的报告显示：在人口吸引力排名Top10城市中，长三角、珠三角各占三席，人口吸引力突出，此外还包含北京、重庆、成都及郑州。值得一提的是，百度还以城市拥堵指数和公交站点覆盖率为指标，同时发布了城市交通运行情况报告。城市拥堵方面，从主要城市拥堵排名Top10数据看，直辖市重庆、北京、上海三大城市入榜，天津是唯一未入榜的直辖市；其他入榜城市均为省会城市，其中哈尔滨以138的工作日高峰拥堵指数居榜首。而公交站点方面，在公共交通站点500米人口覆盖率排名前十的城市中，广东有深圳、东莞、佛山、广州四个城市上榜，北京作为北方唯一入选Top10的城市，排名为第七。可以预见，这种基于真实流动状态的数据分析势必将影响决策。人工智能+交通的路径实现事实上，判别智慧城市的一大标准，即是各个领域决策层——尤其政府决策部门对于数据的驾驭程度。而欣喜的是，作为一次算法革命，深度学习以一种简练的网络模型得以解决过往极为复杂的社会难题，譬如交通。下面不妨从打车，公交，单车和地图等不同维度来拼接成“智慧交通”的全貌。先说以滴滴为代表的出行平台。从几年前的“互联网+打车”到“用积累下来的数据提供更多价值”，滴滴算是移动互联网时代向人工智能时代跃迁的极佳样本。要知道，如今滴滴每日峰值订单超过2000万单，每日处理数据超过2000TB，相当于200万部电影，海量数据包含路况，叫车信息，驾驶行为和车辆数据等多个维度。而无论是供需预测，路径规划还是平台派单，都是算法在起决定作用，毕竟在实时性的要求之下，其中变量已非人力调控可以满足，就像滴滴研究院院长何晓飞所言：“如果我们能搜集到更多的数据，未来有一天我们甚至能够知道每一位乘客，每一位司机的意愿。如果我们能够更加准确的甚至预测人的心理，那么我们可以把整个城市的交通管理的更加有秩序。”再来看智能出行的基础：移动地图。事实上，少有人知的是，人工智能已渗透进百度地图的每一项基础业务，将其变成了一个基于大数据的人工智能出行平台。官方数据显示，如今百度地图每日提供的位置服务超过720亿次，每日导航服务超过2亿公里，其自身也从单纯解决陌生地认路，演化到如今的智能导航。从出行前的时间预测和不同需求的个性化路线选择，到出行中精准的实时避堵路线推荐，它都以一种模拟“老司机”思维方式的思路：通过建立交通大脑，记忆数百亿次不同用户的出行旅程，将智慧“反哺”到每一次用户的具体出行之中。其实不难发现，所谓新司机和老司机的差别，即是掌握的交通信息渠道和本地驾驶经验。而基于高性能流式计算，现在的百度地图可以做到分钟级别的路况更新，某个地方发生拥堵，不到一分钟就会被识别。此外，百度还可以精确推算全国路网的动态车流关系，实现未来一小时的路况预测，这种路况预测模型，包括了日期，时间，天气，路段路况和区域路况等多个维度，并辅之以棋局态势感知和区域路况态势感知的神经网络算法。颇值一提的是，百度地图还通过聚合群体智慧，通过数据积累对本地经验路线了如指掌：通过人工智能对比用户路线和规划路线，找出差异，统计用户最多走法，如老司机一般得到局部经验路线，提供更优方案。而“老司机经验+个性化偏好”的智能化设定，无疑可以充分满足不同用户的差异化出行需求。总之，百度交通大脑的智慧源自每一位用户，而它又以更高智慧回馈给他们。与政府打造智慧交通网当然，在移动地图之外，人工智能同样可以用于如今炙手可热的共享单车身上。我个人看来，更好地优化车辆配置，是需要共享单车平台共同面对，也是让交管部门较为疑虑的问题，诚如大数据专家涂子沛所言，共享单车首先要回答一个问题：一座城市究竟需要多少辆公共自行车？“要得到这个答案，必须结合城市人口、公交系统、私家车、道路等各项数据，进行计算。其中最重要的估算手段，是把城市里每一个人的家庭住址和其工作地点在数据库层面打通，从而掌握每一个人在城市中最日常的流动，即上班族的‘潮汐’特性。”其实在人工智能处理交通数据这件事上，相比于共享单车，目前较为成熟的也许是并不惹眼的实时公交领域——要知道，每日至少两次的高频应用，让各种实时公交应用的累积数据并不亚于打车类软件：就像滴滴让人们习惯了“掐点”坐车，通过大数据与深度学习，实时公交应用也可以实现公交数据的实时整合，让用户能清晰获取每日赖以出行的公交车信息，如现在走到哪了，是否正在堵车，什么时候到站，甚至整条线路的实时通行状况，以此决定什么时候离开办公室或者家前去等车比较合适。毫无疑问，这种基于人工智能的资源匹配，对于城市公共交通出行效率，出行选择率以及城市承载率都意义深远，也势必得到决策部门的重视。嗯，在人工智能的加持之下，科技企业与政府数据的共享，无疑是能否促进智慧交通网络的关键——要知道，中国各级政府掌握着全社会信息资源的80%，拥有海量且高质量的数据，当它们与科技企业的数据和人工智能相结合，产生的正向社会效应将难以估量。就拿交通来说，一座城市每天产生数千万交通数据，其实交通部门也在寻求与百度这种人工智能技术完备的企业合作，百度地图交通云已与深圳市，成都市，三亚市等13家交警部门，以及江苏省，辽宁省，四川省和河南省等共10家省市级交通部门开展交通大数据共享及信息联合发布合作，在道路拥堵分析，出行通勤分析，人群热力和人口迁徙分析等内容上，通过人工智能将数据价值最大化。在我看来，除了前文所述的实时资源匹配，提升日常交通疏导效率，“人工智能+交通”的更大福祉，是这些数据能够回馈到城市建设之中，利用数据进行城市线管规划，交通拥堵成因进行分析，对异常道路进行数据挖掘，并将数据用于交通管理调度及相关决策，辅助宏观交通规划。毕竟，说到底，所谓“智慧城市”的全部秘密，不外乎搭建数据平台，再通过人工智能的赋能，向公众提供更好的服务平台——这需要科技企业与政府的充分联姻，而可以预见的是，当整个社会的公共决策变得越来越复杂，这种联姻也就越来越重要。李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）

减少交通拥堵、降低事故发生率等。到时候都按规定行使了，道路就不会拥堵了。而且也没有超速、闯红灯等违法行为，也会大大降低事故发生几率。

可以，因为这样做可以合理的安排路线，可以避免交通拥堵，可以解决许多问题，可以更快的解决问题。