智能医疗的六大应用
远程医疗监护，主要是利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。远程医疗监护技术的设计初衷是为了减少患者进医院和诊所的次数。RFID专业品牌认准中盈智能
根据美国疾病控制中心(CDC)2005年的报告，大约50%的美国人至少患有一种慢性疾病，他们的治疗费用占全美2万亿医疗支出的3/4以上。除了高额的高科技治疗和手术费用外，医生的例行检查、实验室检测和其他监护服务支出大约有几十亿美元。
随着远程医疗技术的进步，高精尖传感器已经能够实现在患者的体域网(body-area)范围内实现有效同信，远程医疗监护的重点也逐步从改善生活方式转变为及时提供救命信息、交流医疗方案。
实际应用上，小区居民的有关健康信息可通过无线和视频方式传送到后方，建立个人医疗档案，提高基层医疗服务质量;允许医生进行虚拟会诊，为基层医院提供大医院大专家的智力支持，将优质医疗资源向基层医疗机构延伸;构建临床案例的远程继续教育服务体系等，提升基层医院医务人员继续教育质量。
1、RFID助老人独立生活的应用
阿得雷德大学计算机科学家正在领导一个项目开发新的RFID传感器系统，说明老年人保持独立生活和安全看护。研究人员采用RFID和传感器技术，自动识别和监测人的活动;能够确定个人的正常例行维护，并在危险来临时，及时地提供帮助，在人口老龄化的时代具有巨大的潜在价值。
该系统的投入成本较低，不存在隐私问题和密集的监测监控，被监控对象(老年人)也无须另外穿戴物品。
2、智能轮椅的应用
智能轮椅的任务是安全、便捷地把用户送到目的地，完成既定任务。在运动过程中，轮椅既需要接受用户的指令，又需结合环境信息启动自身避障、导航等功能模块，与移动机器人不同的是，在使用过程中，轮椅与用户成为一个协同工作的系统。
在运动过程中，轮椅既需要接受用户的指令，又需结合环境信息启动自身避障、导航等功能模块，与移动机器人不同的是，在使用过程中，轮椅与用户成为一个协同工作的系统。这就要求在设计之初就把人这个因素纳入考虑之中，所以，安全、舒适和容易操作应成为智能轮椅设计中最重要的因素;使用者身体能力的差异决定了智能轮椅需被设计为一个功能多元化，能满足多种层次需要的电子系统，而模块化最能体现系统多功能化的特征，每个用户都能根据其自身残障类型和程度选择适当的模块集成，且设计者可以在现有基础上通过增添功能模块，很方便地对轮椅功能进行改进。
智能轮椅的总功能可以分为以下几个子功能：环境感知及导航功能、控制功能、驱动功能和人机交互功能。通过对智能轮椅的功能分析和模块划分，再结合具体的研究内容和期望控制目标，本系统主要由传感器模块、驱动控制模块和人机交互模块3部分组成。其中传感器模块主要有内部状态感知和外部环境感知两部分构成，通过姿态传感器确定轮椅自身的位姿信息;通过编码器的位移速度和距离获得自定位信息;视觉、超声波和接近开关主要负责持续获得周围环境和障碍物的距离信息。驱动控制模块我们采用后轮驱动的方式，每一个后轮配置一个电动机，在控制器的操作下实现电动轮椅的前进、后退和转向。人机交互接口由操作杆和个人计算机接口数据输入两种方式，实现基本的人机交互功能。
智能轮椅有2个独立的驱动轮，各自配备一个电机码盘。由2个电机码盘的实时检测数据构成了里程计式的相对定位传感器，同时安装了倾角传感器和陀螺仪来测量轮椅在行进过程中的姿态状态。超声波传感器和接近开关被用于感知周围环境信息。为获取更大范围内的障碍物信息，本系统配备了8个红外传感器和8个超声波传感器。另外安装了一个CCD摄像头用于判断前方行进路程中的深度信息。
能够仅仅依靠两个轮子完成车体的平衡。这个显着特征要求它有特殊的结构，基本的设计思想为：保持两个轮子分别由独立的直流电动机驱动，并且在一条轴在线，车体的重心保持在轮轴以上，使用检测车体倾斜角度的传感器实时地获取车体的姿态信息，机器人的处理器将传感器信号进行处理，按照一定的控制算法计算出控制量控制电动机的转速和转向，驱动机器人前进或后退，完成车体的平衡。
智能轮椅采用一个倾角传感器和一个陀螺仪的组合构成姿态传感器来检测车体平台的运行姿态。倾角传感器用来测量轮椅偏离竖直方向的角度，陀螺仪用来测量角速度。
3、移动医疗
通过监测体温、心跳等一些生命体征，为每个客户建立一个包括该人体重、胆固醇含量、脂肪含量、蛋白质含量等信息的身体状况，实时分析人体健康状况，并将生理指针资料回馈到小区、护理人或相关医疗单位，及时为客户提供饮食调整、医疗保健方面的建议，也可以为医院、研究院提供科研资料。
4、RFID腕带的应用
在不久的将来，手机将变成每个人的私人医生。
大家估计都有亲身感受，在医院排队挂号是很常见的事情，等待和焦虑是人们脸上最常见的表情，这份苦有时会比病痛更加折磨人。病人因为看病难叫苦不迭，而面对每天成千上万的门诊病患，医院也深感不堪重负。但在不久的将来，这些都会改变。专家将“住进”手机，而手机则变成每个人的私人医生，这是昨天中国生物医学工程学会副理事长，中国工程院院士俞梦孙给人们展望的健康物联网的前景。RFID标签认准中盈智能科技。
每个人生病都想找专家看，但是专家很少，怎么能服务所有的人呢?可是在未来这将变成现实。专家最重要的是经验，而这些经验往往是根据病人生病所得的资料指针累积而来的，
如果能够把一个专家经验的数据库积累起来，当这个数据库的参数足够丰富的时候，只要病人把自己生病的参数指针输入进来，数据库就会自动给病人看病，而这个数据库最终就是“机器人专家”。
这些生涩的数据库可能很多市民都不明白，但是举例说明，如果一个专家专门看癌症，那么只要收集足够多的这个专家的治疗方案，这些治疗方案再结合病人的病理指标，也就建立了一个专家的数据库模型，例如当有一万个白血病人的数据库指针被收集，那么这个数据库就有一万种对于白血病治疗的解决方案，也就是说一个普通的白血病人，只要把各项化验参数输入这个数据库中，数据库就会自动根据以往的专家经验从而产生治疗方案，而这个治疗方案就是这个专家的日常治疗经验。这样的数据库最终将变成软件内置到手机里，一旦生病，手机中的软件将自动治疗，而如果遇到无法判断的情况后，专家将亲自出马通过互联网对病人进行治疗。届时每个市民的手机都会是一个“机器私人医生”。
5、GPS定位心脏病人的应用
每个人都要建立自己的健康数据库。一位心脏病人，如果建立了数字健康档案，一旦心率出现异常甚至高危，数据会立即传回我们的系统，通过GPS定位，我们可以帮助病人立即拨打120，联系最近的医院进行救助。
这是一个简单的物联网应用，但是以后每个市民的家中都会有一个体检设备，市民只要把手掌放到这个设备上，然后设备就会采集血压，心跳，脉搏，体温等多种因素，而未来甚至一些简单的化验也能在设备上完成，这些数据采集以后将自动传递到医院的数据中心，一旦出现情况，医生会提示入院进一步检查，或者就近采取救治措施。如果有需要，以后人们的体检可能是每天进行。
6、看病只要“一卡、一腕带”
每次进入地铁人们都觉得非常轻松，刷下卡就什么都解决了。
在健康物联网中，看病也像坐地铁一样，只要一张卡就全部解决了。
在医疗过程中，患者以身份证作为惟一的合法身份证明在特定的自动办卡机(读写器)上进行扫描，并存入一定数量的备用金，几秒钟自动办卡机就会生成一张“RFID就诊卡”(也可使用由专用的医保卡)，完成挂号。患者持卡可直接到任何一个科室就诊，系统自动将该患者信息传输到相应科室医生的工作站上，在诊疗过程中，医生开具的检查、用药、治疗信息都将传输到相应的部门，患者只要持“RFID就诊卡”在相关部门的读写器上扫描一下就可进行检查、取药、治疗了，不再需要因划价、交费而往返奔波。就诊结束后，可持卡到收费处打印发票和费用清单。
另外与“RFID就诊卡”对应的是住院使用的“RFID腕带”，其中包括患者姓名、性别、年龄、职业、挂号时间、就诊时间、诊断时间、检查时间、费用情况等信息。患者身份信息的获取无须手工输入，而且资料可以加密，确保了患者身份信息的惟一来源，避免手工输入可能产生的错误，同时加密维护了数据的安全性。此外，腕带还有定位功能，佩戴腕带的人
再也不能偷偷溜出医院了。
当有人强制拆除“RFID腕带”或患者超出医院规定的范围时，系统会进行报警;佩戴带有监控生命体征(呼吸、心跳、血压、脉搏)的并设定“危急值”的“RFID腕带”，可24小时监控生命体征变化，当达到“危急值”时系统会立即自动报警，从而使医护人员在第一时间进行干预。而在医疗过程中，对患者进行的诸如检验、摄片、手术、给药等工作，均可以通过“RFID腕带”确认患者的信息，并记录各项工作的起始时间，确保各级各类医护及检查人员执行医嘱到位，不发生错误，从而对整个诊疗过程实施全程质量控制。
患者可通过“RFID腕带”在指定的读写器上随时查阅医疗费用的发生情况，并可自行打印费用结果，以及医保政策、规章制度、护理指导、医疗方案、药品信息等内容，从而提高患者获取医疗信息的容易度和满意度。
商务智能在企业中的应用 摘要 随着各种信息化建设的不断发展，海量数据的处理以及如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化，成为当前企业面临的巨大的课题，因此商务智能系统正应运而生。本论文主要就商务智能的内涵、产生必然性、相关应用等进行阐述，并且着重分析了在现阶段商务智能在我国的现状，同时提出了符合我国国情的建议。 关键词：商务智能；企业应用；制度完善 1商务智能发展历程 商务智能起源于赫伯特·西蒙对决策支持系统的研究。在半个多世纪的漫长过程中，决策支持系统曾经一度因为缺乏有效的数据组织方式而徘徊不前。直到上世纪90年代，若干新技术的出现，打破瓶颈，“商务智能”才浮出水面。随后，其取得了前所未有的发展，并在本世纪第一个十年蓬勃成长。回顾这些新
技术的出现，可以清楚的看到商务智能的产业链条不断向前延伸的轨迹。 1970年，IBM的研究员埃德加·科德发明了关系型数据库，使大型信息系统的应用遍地开花。但这些信息系统，都是针对特定的业务过程、处理离散事务的“运营式”信息系统。数据在其中仅仅限于查询，而不是分析。管理大师彼得·德鲁克曾发出感叹：迄今为止，我们的信息技术产生还仅仅是数据，而不是信息、更不是知识！ 如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化？这个要求，在西方发达国家先后进入了后工业社会之后，变得更加迫切。1988年，IBM公司的研究员Barry Devlin 和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库。它可以形象的理解为一种语义格式一致的多源数据存储中心，并且数据源可以是来自多种不同平台的系统。 1.1数据仓库 数据仓库是商务智能的依托，是对海量数
商务智能方法与应用 （含实验） （） 教学大纲 （2018版） 曙光瑞翼教育 2018年8月
前言 一、大纲编写依据 《商务智能方法与应用》是高校面向全校的公选课，是一门理论结合实践，专业性并不强的大数据相关课程。通过该课程的学习，培养学生设计和使用商务智能相关技术的能力，熟悉商务智能的基本概念及构成，重点掌握商务智能在各个领域的应用，以及如何进行建立数据仓库、如何进行在线分析处理、如何实现数据挖掘与数据可视化。通过这一系类的技术如何帮助决策者进行决策。 二、课程目的 1、知识目标 本课程目的是通过讲授及有关讨论使学生掌握在当今商务环境下如何整合和优化企业的信息资源，充分发挥企业的“知识资本”优势，将信息转换成企业智能，并进一步转换为企业利润。通过本课程的学习及讨论，将培养学生如何整合企业内部资源并部署实施商务智能战略的能力。主要重点在于大数据行业内的商务智能工具的应用以及行业实践。 2、能力目标 (1) 实践能力 通过本课程的学习，对学生进行实践技能的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。 (2) 创新能力 通过使用商务智能原理与应用的学习，从数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化的工作原理与应用等方面，使学生具备一定的使用商务智能主流工具进行数据分析的能力。 三、教学方法 1、课堂教学 (1) 讲授 本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有商务智能关键技术：数据仓库、在线分析处理、维度建模。根据教学大纲的要求，突出重点和难点。 (2) 教师指导下的学生自学 指导学生自主学习商务智能相关技术与主流商务智能相关工具。教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行方案设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。 (3) 其它教学方法 采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来提高学生的综合处理问题的能力和软件开发的能力。 2、课外学习
2020年中国医疗人工智能行业分析报告 2020年
目录 2020年中国医疗人工智能行业分析报告 (1) 1.市场现状与发展趋势 (3) 2.中国医疗人工智能市场环境分析 (6) 3.市场需求增加 (6) 4.技术走向成熟 (8) 5.创业企业涌现 (9) 6.向产业上下游延伸 (10) 7.政策推动发展 (10) 8.医疗人工智能产业格局分析 (11) 9.巨头大手笔入场 (12) 10.围绕服务患者构建生态 (13) 11.传统医疗企业：不急于变现，依托设备、赋能设备 (13) 12.商业模式分析 (14) 13.创业企业：与保险、医疗机构合作，售卖服务 (15) 14.互联网巨头：整体互联网医疗布局中的重要一步 (16) 15.挑战与前瞻 (18) 15.2少人才：医疗人工智能发展亟需复合型人才 (18) 15.1缺标准：CNDA 尚无一例过审产品 (20) 15.1基础差：技术与数据两大基石尚待巩固 (22)
1.市场现状与发展趋势 医疗人工智能，顾名思义，就是AI+医疗，指是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。医疗人工智能是指从事医疗人工智能相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知医疗人工智能行业定义，对预测并引导医疗人工智能行业前景，指导行业投资方向至关重要。我国医疗人工智能行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国医疗人工智能行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国医疗人工智能产业链参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。 随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，医疗人工智能行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户
医疗人工智能发展趋势及机遇
从1956年的达特矛斯会议提出“人工智能”的概念，到AlphaGo击败围棋世界冠军，人工智能的发展不过仅仅半个世纪的时间，期间都曾因遇到瓶颈而停滞不前。而如今，人工智能已经跨过了元年，计算平台、海量数据以及机器学习等技术的助推力，把人工智能的发展推到了一个前所未有的速度等级。 数据是医学人工智能的能源，如果没有数据能源就像即使发明了汽车但没有汽油一样，是没办法跑动的。IDC曾预测，到2020年，全世界医疗数据总量将达到40万亿GB，是2010年的30倍。数据生成和共享的速度迅速增加，但目前仍有80%的数据为非结构化数据。 医疗人工智能在中国的机遇 医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。 另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。 根据火石创造HSMAP系统的统计数据，目前，国内医疗人工智能相关企业多达139家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。 从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年开始出现了一个增长的高峰，虽然相较于国外来说发展较晚，但是近三年来的增长非常迅速，创业公司层出不穷。
医疗人工智能产业链与企业图谱 从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业链可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高，往往需要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现能力强、容易进入的辅助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。 根据企业的分布情况，可以将产业链中的企业做一个划分。按照治疗前、治疗期间以及治疗后及康复阶段，国内外的公司均可分成9个类别，其中语音交互、信息化管理等分类中的公司，它们发挥的作用可能会贯穿整个诊疗过程。
商务智能的发展和应用 聂迪 (宝鸡文理学院计算机科学系，陕西宝鸡721016) 摘要 所为商务智能，是明显区别于商业智能的一种分析数据的技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 关键字 商务智能；分析；管理；技术 引言 商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍在发展之中，最早的商务智能被称为决策支持系统，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等系统，最终演变成为今天的商务智能。随着计算机应用的不断发展和深入，软件系统的大型化、复杂化，软件的开发与应用已相当的广泛。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能才能保持和提升企业的竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。可在我国，商务智能还处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。。 商务智能的定义 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策
人工智能赋能医疗产业研究报告：现状、趋势、企业、应用场景
目录CONTENTS 附录 Appendix 人工智能+医疗综述 General Situation of AI + Medical Treatment Industry 八大应用场景解析 Analysis of the Eight Application Scenarios 人工智能+医疗企业统计分析 Statistical Analysis of the Enterprises 研究项目回顾 Research Recall 1.2.3.4.6.人工智能+医疗发展趋势 Trends of AI + Medical Treatment Industry 5.
研究项目回顾Research Recall
Research Background ◆进行此次研究，最初是源于我们对于人工智能对传统医疗产业带来 的新变化的关注；更进一步，是对“人工智能+医疗”概念、发展环境与发展条件、应用场景、公司状况、未来发展机会与风险的关注； ◆从各大媒体报道之中，我们能够真切感受到，人工智能正在与医 疗、金融、安防、自动驾驶等各个行业进行着融合，备受资本市场的青睐和追捧，各种人工智能新产品正在逐步走入大众日常的生产生活之中，人工智能“浪潮”，已到眼前； ◆医疗，是目前人工智能各应用领域中发展相对较快的领域，大量 医疗人工智能创业公司自2014年后集中涌现，不少传统医疗相关企业纷纷引入人工智能人才与技术。人工智能究竟为医疗产业带来了哪些积极的改变，又裹挟了哪些挑战和风险，值得创业者、投资人、医疗从业者，以及每一位关注医疗人工智能的朋友理性思考，客观对待。
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。 商务智能的要素有三点，第一点，企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更加完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。第二点，利用现代信息技术——商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库和数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。第三点，收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源管理规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和电子商务等系统。 商务智能的核心主要有三方面，一方面，改善商务决策水平——这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。另一方面，采取有效的商务行动——采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。最后，完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。 商务智能的体系结构主要有数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个部分构成。数据源系统——包括前后端OLTP（在线事务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知识和行动的操作对象。商业智能工具系统——包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持工具OLAP和数据挖掘工具。商务智能应用系统——包括人力资源管理、分析和报告、财务管理、客户资源管理、分析和报告供应链管理、企业计划管理的分析和报告。知识和行动应用系统——包括企业知识管理门户、商业信息和建议和知识行动。 商务智能的支撑技术主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库——数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。在线分析处理——操作储存在静态数据仓储(Data Warehouse)内广泛资源的软件技术。其透过快速、一致、交谈式的界面对同一数据提供各种不同的呈现方式，供不同层面的使用者使用，使其具备透析数据反应出来信息的能力。数据挖掘——是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域： 一、市场营销关系:通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月
正文目录 1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (8) 2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (9) 2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (9) 2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (11) 2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (11) 2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (12) 2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (12) 3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (13) 3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (13) 3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (15) 3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (19) 3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (20) 4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (20) 4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (20) 4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (22) 4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (24) 4.3.1. to B or to C？ (24) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (26) 4.3.3. 常见病or垂直病种？ (27) 4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (27) 4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (27) 4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (29) 5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (30) 6. 投资建议与主要公司分析 (34) 6.1. 思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (35) 6.2. 科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (36) 6.3. 东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (36) 6.4. 万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (37) 7. 风险提示 (37)
商务智能在物流管理领域的应用 信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间:信息技术不但使企业获取需要的信息,而且,促进企业对信息的再利用,以此营造企业的竞争优势。企业一直在寻找对商务智能的理解和实现的方式,以增强企业的竞争力。早在80年代,当时“商务智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信 息,Gartner Group 于1996年最早提出了商务智能(Bussiness Intelligence,以下简称BI)的概念,将它定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、联机分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的,以帮助企业决策的技术及其应用。近几年来,商务智能的发展迅猛,在我国更是保持着高增长率的发展势头。随着商务智能技术的日趋成熟,越来越多的企业开始采用商务智能来帮着企业的决策和管理。下面我主要介绍商务智能在物流管理领域的应用。 1 商务智能的定义 1.1 商务智能的定义 商务智能又称商务智慧或商务智能,根据国际数据公司(IDC)的定义,商务智能是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程。目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。 为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、数据挖掘和线上分析处理(OLAP)工具等技术。因此,从技术层面上讲,商务智能不是什么新技术,它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 2 商务智能的核心技术 2.1 数据仓库技术 数据仓库系统是对数据的处理技术的集成,而商务智能系统的核心是解决商业问题,它把数据处理技术与商务规则相结合,以提高商业利润减少市场运营风险,是
人工智能＋医疗行业现状与发展趋势分析报告
内容目录 1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7) 2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8) 2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8) 2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8) 2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9) 2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9) 2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10) 3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11) 3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11) 3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12) 3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14) 3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15) 4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16) 4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16) 4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17) 4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18) 4.3.1. to B or to C？ (19) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20) 4.3.3.常见病or垂直病种？ (21) 4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21) 4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21) 4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22) 5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23) 6.投资建议与重点推荐公司 (25) 6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26) 6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26) 6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27) 6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27) 7.风险提示 (28) 图表目录 图1：从边缘革命到战场中心 (4) 图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5) 图3：现代医学是数据驱动的学科 (5) 图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6) 图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7) 图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7) 图8：医疗供需严重不平衡 (8) 图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8) 图10：分级诊疗流程 (9)
一、客观部分：（判断、不定项选择） （一）、判断部分 1.数据仓库与知识管理系统的结合就是商务智能系统。（） ★考核知识点:商务智能系统，参见P7-P9 参见译者序、P5 附 1.1.1（考核知识点解释）： 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。 商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做更好的决策。 IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。 2.显性知识是指存在于人头脑中的隐性的、非结构化、不可编码的知识，是关于个人的思 想、经验等。（） ★考核知识点:知识概念，参见P4 附 1.1.2（考核知识点解释）： 知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。知识
分为事实性知识和经验知识。事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。 隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。 3.元数据是数据仓库中非常重要的数据。（） ★考核知识点:元数据，参见P39 参见P24-P26 附 1.1.3（考核知识点解释）： 元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。 数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。元数据描述关于源数据的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。 源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。 元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。元数据可用文件存在元数据库中。元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。 要有效的管理数据仓库，必须设计一个描述能力强、内容完善的元数据。4.钻取、切片和切块操作是为了完成对真实数据的汇总分析。（） ★考核知识点：数据分析，参见P62-P66 参见P43-P45 附 1.1.4（考核知识点解释）： 在线分析处理比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块、等。 切片和切块(Slice and Dice)： 在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、
人工智能+医疗产业研究报告 人工智能技术能给医疗行业带来哪些改变？“人工智能对于医疗行业来说，可以让患者通过直接和间接感知到便利与高效，最终推动医疗行业不断发展。” 直接感知主要是指现在一些医院已有智能导诊平台，就是基于对于医疗大数据样本的机器学习，通过人工智能设备人体识别分析后，告知患者该去哪个科室就诊，大大节约了医院排队等待时间。 人工智能目前在医疗临床应用主要包括以下四种：智能影像、智能语音、医学机器人、临床智能决策。其中，智能影像和智能语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低、且更为标准化，语音数据识别技术成熟。所以，智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度也最高。 在不少业界人士看来，人工智能医疗只是辅助医生的手段，并不是主要医疗方式。人工智能只是拟人化机器，如果用人工智能看诊，出错后谁来担责就是值得探讨的问题。 “医学是一个需要医生直接经验的累积和医学研究做支撑的实用科学，医生对患者看诊完后，才能对患者病情诊治得出准确结论；而人工智能医疗最大作用在于通过对大量真实、有效的医疗样本分析学习，最后推动整个医疗行业向前发展。” 在今年的数博会期间，国际计算机学会知识发现专委会主席认为，目前面临的最大挑战和最大机会就用什么样的人工智能，管理、把握、经营不确定性。比如，在医学上用人工智能技术能使医疗效率提高且
更有针对性，这不但带来了医疗技术的改变，还会带来新的挑战和机会。“面对不确定性改变，企业和社会需要做出很多调整。我们倡导建立一个共生协同的平台和生态，实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新”。 医学科研的发展需要用医疗过程中临床真实案例作为依据，对于案例样本数据的真实性和有效性有很高要求。机器的算法、算力和大数据可以突破传统医学领域数据规模的局限性和地域数据偏差问题。人工智能+医疗不是简单的用技术去找医院合作。而是要让技术落地，就要历经千辛万苦找对场景，还要说服政策制定者、监管部门、医院采购者、科室主任、临床医生、病人等，证明技术的有效性、安全性和可行性。最后，还要明白产品谁来买单。“这需要花时间，企业家和投资人要更有耐心”。 人工智能+医疗首先要选取有科研能力和有医学前瞻性的大型医院进行合作，一方面保证数据来源的多样性和真实准确，另一方面医院有动力推动医疗大数据研究。双方建立在相互信任的基础上，对数据进行标准和规范使用，将分散数据进行联通、收集，在取得成果得到肯定后来推动下一步的合作。 从高增长到高质量，还有一段路要走，尽管市场前景广阔，但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用，还有待多重考验。 人工智能行业日新月异，对于需要频繁更新的AI辅助诊断系统，如何更好的实现动态监管，仍然面临挑战。 任何一个新兴的产业都会既有利又有弊，所以就要通过大量的实
BI在中小企业中普及为商务智能应用带来的机遇和挑战 一、前言 BI即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。在信息技术高速发展的今天，信息技术使企业经营环境发生了革命性的变化，改变了企业的生产、经营及服务方式。为了应对激烈变化的市场，企业必须充分利用信息技术提高其竞争力。 BI系统建设的目标就是要为企业提供一个统一的分析平台，充分利用原有信息系统中积累的宝贵数据，对其进行深层次的挖掘，并从不同的角度分析企业的各种业务指标和构建起业务知识模型。 二、现状 随着国民经济的发展，中小企业已经逐渐成为支撑我国区域经济增长、促进市场繁荣、扩大和促进居民就业、保持社会稳定等的突出力量。商务智能系统与我国中小企业日常运营结合的实现，商务智能是深化企业信息化的重要工具。它的出现为企业决策层提供了决策分析与风险规避的工具，为企业提供了资源优化与价值评价的平台，为企业信息化提供了从运营层向决策层发展的支撑。商务智能的作用在于将各类数据进行高度的概括和总结，形成供高层决策者进行战略决策参考的企业经营状况分析报告，为企业提供及时、高效的战略决策支持。 我国真正实现商务智能较高水平应用的企业不足10%，除此之外的绝大多数企业信息化水平较低，基本上停留在文字处理、财务管理等办公自动化管理阶段。即便是局域网的应用也只是停留在信息共享的层面上，在生产控制方面的应用极其有限。虽然近年来，我国中小企业的信息化意识和信息化水平有了较大提高。但是一个不可否认的事实是，中小企业应用商务智能程度参差不齐，信息化领先企业与后进企业之间的差距正在迅速拉大，加之企业信息化建设的阶段差异和地域差异，使得部分后进企业的商务应用还局限于网上查询和信息发布等，而在供应链系统集成、网络渠道等方面却最现出了明显的滞后效应。中国中小企业BI市场的潜力巨大，由于中小企业资金和经验的局限，越简易低廉越受欢迎，所需要的BI 解决方案与大企业的BI有很大的不同，他们需要更加简便易用、成本低廉的工具。 三、机遇 从全球范围来看，商务智能领域并购不断，商务智能市场已经超过ERP和CRM市场成为最具增长潜力的领域。从中国市场来看，商务智能已经度过了一个从知到行，从概念到实践的阶段。随着ERP系统的普及和企业管理方式由粗放式管理转变为精细化管理，企业
1 数据挖掘概述 1.1数据挖掘的概念 数据挖掘(Data Mining) 是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。它是一个多步骤的对大量数据进行分析的过程,它在自身发展的过程中,吸收了数据库、数理统计和人工智能中的大量技术，是一种利用信息资源的有效方法。 数据挖掘的功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。一般来说数据挖掘任务可被分成描述和预测两类：“描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性；预测性任务则在当前数据上进行推断，以进行预测。”一般通过概念分类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析等方法去实现。 1.2 数据挖掘的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1.2.1 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 1.2.2 回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 1.2.3 聚类分析
AI引爆医疗领域十张图带 你了解人工智能医疗前景有多大 人口老龄化+慢病高涨+医疗资源分配不均，医疗人工智能需求巨大医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。 图表1：2010-2017年国内人口以及60岁以上的人口统计（单位： 万人，%） 另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。
图表2：截至2017年医疗人工智能的相关政策 优质医疗资源匮乏，人工智能+医疗健康改变未来 医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，同时，医生对疾病的诊断准确度和效率还有非常大的提升空间。长期以来，大多数国家和地区，特别是进入老龄化社会之后，对医生的需求量有增无减。解决医生资源不足的问题，除了增加供给量，别无他法。但是医生培养需要周期，而且供给量也不能无限增加。于是，人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，供给量将会无限增加。所以，人工智能+ 医疗健康的结合，是人工智能诸多应用场景中最重要一个。
图表3：医疗人工智能的发展历程（人工网络神经为例） 算力算法齐备，人工智能+医疗等待医疗大数据引爆 算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。算力是人工智能的基础设施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能发展的基础，算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。数据方面，人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。目前医疗数据还具有公开性不高，难以获得、清洗的特点。 图表4：医疗人工智能的三大要素
南开17春学期《商务智能方法与技术》在线作业答案17秋 一、单选题（共12 道试题，共24 分。） 1. OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，此描述是指OLAP的哪个特性。 A. 快速性 B. 可分析性 C. 多维性 D. 信息性 正确答案： 2. 选择供应商一般以满足时间约束的条件下（）为目标 A. 最小化物流成本 B. 最大化物流成本 C. 最小化维护成本 D. 最大化维护成本 正确答案： 3. ()是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。 A. 维 B. 维的层次 C. 维的成员 D. 数据单元 正确答案： 4. 归咎（imputation）是处理()的一种方法。 A. 数据分析 B. 数据准备 C. 数据质量 D. 空缺值 正确答案： 5. 数据仓库的前端工具集中，哪个工具是通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，便于用户对数据进行深入的分析和观察。 A. 查询/报表工具 B. 数据挖掘工具 C. OLAP工具 D. 前端开发工具 正确答案： 6. （）中知识管理活动可看成知识流的组成单元，由特定的角色负责，产生、存储、应用和发布与业务活动相关的知识对象 A. 知识视图
B. 信息化管理 C. 方法管理 D. 业务流程管理 正确答案： 7. OLAP分析属于哪种驱动型发现。 A. 验证驱动型 B. 经验驱动型 C. 事实驱动型 D. 发现驱动型 正确答案： 8. （）针对包括Web页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种Web数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量Web文档集中发现隐藏的模式 A. 内容挖掘 B. 结构挖掘 C. 文本挖掘 D. 使用挖掘 正确答案： 9. 从源数据中提取数据，转换成数据仓库所要求的格式后存储在数据仓库的()中。 A. 数据缓冲区 B. 数据转换区 C. 数据存储区 D. 数据准备区 正确答案： 10. （）是结构化、可以用语言、文字进行口头或书面表达的 A. 显性知识 B. 隐形知识 C. 两者皆可 D. 两者都不可 正确答案： 11. （）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。 A. ROLAP B. MOLAP C. HOLAP D. ServerOLAP 正确答案： 12. 知识和信息最主要的区别是 A. 知识比信息重要 B. 信息系统比知识系统昂贵 C. 信息是某种事实而知识是某种经验 D. 知识比信息更容易被组织 正确答案：
人工智能医疗发展现状报告
前言 近年来，人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出新业态。 从全球范围来看，目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段，相比于传媒、零售、教育等领域来说，商业化程度偏低。但随着市场需求不断扩大，向专业化细分领域深化发展，加之各国宏观政策支持和技术进步等，人工智能医疗发展前景广阔。美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能辅助医院管理，积累了大量数据，具备先发优势，属于领先梯队，目前已在药物研发、医疗机器人、医学影像、辅助诊断等方面全方位布局。其他国家如英国、德国、加拿大、日本等国则紧随其后，各有侧重，各有所长。 中国作为新兴市场国家的领头羊，人工智能医疗始终保持高速发展态势。目前，我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段，目前正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段，不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大。受2020 年初新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。本蓝皮书立足于产业发展基本面，并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势，对公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八大主要细分领域进行深入研究与分析，分析各领域所处的不同发展阶段、发展特征与应用价值，并盘点市场主要参与者，力求描摹2020 年互联网医疗行业发展的新风向。 中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下，面临政策、市场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。项目组重点分析了中国人工智能医疗领域目前所具有的六大发展机遇：机遇一，顶层设计不断加码，产业
中国人工智能医疗行业分析报告 一AI医疗概述 1.人工智能 人工智能已经发展了大半个世纪，经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初，人们对于深度学习探索较多，但受制于计算机的计算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年，两场世界瞩目的人机围棋大赛之后，人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法，这种算法可以推广到其他算法，把人工智能运用到各个领域。 2、深度学习，智能时代的核心驱动力量 世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”（testset）中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确”。除了应用于皮肤病诊断领域之外，AI还可用于提高癌症诊断准确度，“一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925的准确度，还不错，把深度学习与人类专家的预测结合起来，准确度达到了0.995，几近完美。”除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 3、AI+医疗 AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量 二AI医疗应用背景
关于商务智能的概念 概述 商务智能的定义不说多如牛毛，也是众说纷纭。人们对商务智能的理解如同那七个印度盲人对大象的理解：有人认为它是高级管理人员信息系统（EIS），有人认为它是管理信息系统（MIS），有人认为它是决策支持系统（DSS）；有人说它是数据库技术，有人说它是数据仓库，有人说它是数据集市，有人说它是数据整合与清洗工具，有人说它是查询和报告工具，有人说它是在线分析处理工具，有人说它是数据挖掘，有人说它是统计分析；有人把它当作分析性ERP, 有人把它当作分析性CRM, 有人把它当作分析性SCM, 有人把它当作企业绩效管理，有人把它当作平衡记分卡…… 要素 企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。 利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，现代信息技术的发展产生了信息经济和信息社会，在这一新型的经济和社会形态中，信息的爆炸式激增又产生了对能够处理和控制信息的新技术的强烈需求；商务智能就是新的信息技术在商务分析中的有效利用。商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。 收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视，在这方面中国企业与世界上发达国家中的先进企业之间的差距非常大，这是商务智能在中国还不能很快成熟起来的重要原因之一，这应了中国的一句俗话：“巧妇难为无米之炊”。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源规划（ERP）、客户关