人工智能与医疗健康的融合创新

人工智能在医疗领域的应用

随着科技的发展和人工智能技术的逐渐成熟，人工智能在医疗领域的应用越来越受到关注。人工智能技术的应用为医疗行业带来了诸多变革，不仅提高了医学诊断的准确性和效率，还为患者提供了更好的医疗保健服务。本文将就人工智能在医疗领域的应用进行探讨。

一、智能辅助诊断

人工智能在医疗领域的一个重要应用是智能辅助诊断。基于机器学习和深度学习技术的智能诊断系统可以自动分析和解读医学影像、病历等信息，辅助医生进行疾病诊断。这些系统通过对大量的病例数据进行学习和训练，能够比人类医生更准确地判断疾病的类型和程度。例如，Google的深度学习算法在乳腺癌的早期诊断方面取得了很大的突破，其准确率超过了人类医生。

二、精准医疗

人工智能技术还可应用于精准医疗。通过分析患者的基因组数据和临床表型数据，人工智能可以为患者提供个性化的医疗方案和药物治疗方案，提高治疗的效果。此外，人工智能还可以帮助医生预测患者患某种疾病的风险，从而采取相应的预防措施。例如，IBM的人工智能系统Watson在癌症治疗方面取得了很大的成就，能够根据患者的基因组数据和临床数据，为医生提供个性化的治疗建议。

三、药物研发与发现

人工智能在药物研发和药物发现方面也有广泛的应用。传统的药物研发周期长、费用高，而人工智能技术可以通过对大量的化合物数据库和基因组数据进行分析，加速新药物的研发和发现。人工智能还可以通过模拟药物分子和靶点蛋白之间的相互作用，预测药物的效果和副作用，提高药物研发的成功率。通过人工智能的辅助，研发新药物的时间和成本可以大大减少。

四、医疗机器人

在手术和护理等领域，人工智能技术也可以应用于医疗机器人。医疗机器人可以利用先进的机器视觉和运动控制技术，执行高精度的手术操作，减少手术的创伤和并发症的发生。此外，医疗机器人还可以为患者提供定制化的护理服务，帮助患者更好地康复。例如，达芬奇手术机器人已经在手术室得到广泛应用，为医生提供更稳定、精准的手术操作平台。

人工智能与医疗领域的融合

近年来，随着人工智能技术的日益发展，越来越多的领域开始探索与人工智能的融合，其中医疗领域也不例外。在医疗领域中，人工智能的技术应用，既可以改善医疗服务质量，也能够提高医疗工作效率和降低医疗成本。本文将从医疗领域中四种主要的应用模式入手，探讨人工智能在医疗领域的融合及未来发展趋势。

1. 人工智能辅助医学诊断

人工智能技术的一个优势在于其能够对海量的数据进行快速分析和处理，这一特点在医学领域中也得以发挥。在查看患者病历的同时，人工智能技术可以自动分析、提取病人的临床数据，并利用自然语言生成技术为医生快速提供相应的报告和分析结果。此外，人工智能技术还可以协助医生进行更加精准的疾病诊断。

2. 微创手术机器人

人工智能技术还可以应用于医疗领域中，提高微创手术的成功率和减少操作风险。通过微创手术机器人，人工智能技术可以利用高精度的机器臂和摄像头来提高手术医生的精细度，减小手术过程的风险。此外，机器人的操作也可以大幅度缩短手术时间，进一步减少术后恢复时间。

3. 医疗机器人助理

医疗机器人可以在医生的指导下携带监测设备，对患者进行监测、收集数据，并根据收集到的数据提供相应的医疗服务。这项技术极大地提高了医疗领域的效率和精度，理想的情况是未来这项技术可以通过AI技术自主化。例如，如果患者需要血压测试，医疗机器人可以很快准确地完成测试，并将数据自动记录并发送给医生或医院后台。

4. 在线医疗辅助服务

在医疗领域中，人工智能技术也可以与互联网和智能手机应用程序等终端设备进行结合。这样的应用程序可以实现一些常规检查和药物管理。比如，通过诊断服务APP，患者可以轻松地获取病情分析和治疗建议；通过药品管理APP，患者可以查询药品有效成分、禁忌症等药品相关信息，以及根据病情推荐相应的药品。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断深入和发展，在医疗领域的应用将会更加广泛、普及、自主化。未来医疗机器人的自主化水平将会不断提高，这将为医生提供更加高效、安全、精准的医疗服务。在未来，通过人工智能技术的应用，大量的医疗数据将会被积累和处理，从而可以更好地提取和分析各类疾病的治疗数据和预测数据，提高病人的治疗效果和质量。

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智能制造与成本管理：融合与创新

作者：冯圆

来源：《新会计》2016年第05期

【摘要】本文认为，智能制造是以“中国制造2025”为基础的企业创新的战略体现。智能制造与成本管理在企业的生产流程与经营活动方面具有高度的重合性，智能化成本管理是一种智能制造与成本管理相互融合的创新机制。智能制造借助于“互联网+”和“绿色环保”等手段实现智能管理，促进企业成本管理效率与效益的提升。在智能制造环境下，实现要素驱动向创新驱动转变，低成本竞争向质量效益竞争转变，粗放制造向绿色制造转变，生产型制造向服务型制造转变等，将成为智能化成本管理的内在要求。

【关键词】智能制造 成本管理 融合 创新

一、引言

随着“中国制造2025”规划的实施，在“互联网+”、大数据和云计算等现代移动技术的支撑下，智能制造正在快速地推进实体经济与虚拟世界的融合，产品的销售方式也发生显著的变化。作为经济发展的重要工具，智能制造能够促进增值服务能力的提升，使商业模式实现持续创新，为成本管理与控制拓展成长空间。传统的成本管理由于受技术手段与会计制度规范的约束，主要计量与控制的是企业购买或雇佣生产要素的实际支出，体现出的是显性成本的本质特征（谢志华，2016）。在智能制造的环境下，以往难以计量与控制的一些隐性成本，如企业所有者自己提供的资本、自然资源和劳动的机会成本，也能够通过智能化的成本管理加以充分体现。从智能制造到智能管理，再到智能化成本管理，体现的是物质流、价值流与信息流的整合效应；智能制造情境下的 “互联网+”“绿色环保”等创新要素进一步丰富了成本管理的新内涵，并给当前中国特色的管理会计体系建设带来新的动力与活力。

二、智能制造与智能管理

智能制造与智能管理是一个事物的两个方面，智能管理促进了智能化成本管理的转型升级。上个世纪的智能化成本管理最直接的体现是适时制（Just-In-Time）和计算机集成制造系统（SIMS）；本世纪对成本管理智能化影响最直接的是智能制造所表现出的技术等因素，如全要素生产率、绿色制造与服务制造等。

10软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED C

IRCUIT视野HORIZON

文/胡守兴中国预防医学是未来国家战略和全球关注的焦点，而今，在这个健康被越来越

多年龄段重视的21世纪，它的黄金时代已然来临。

当今，由大数据和深度学习技术开启

了新一波人工智能热潮，大数据、

人工智能技术在疾病预防筛查和诊

断方面的应用日趋成熟。本文围绕医疗和体检

行业，提出双驱动的“人工智能+健康医疗”的

平台，同时，从影像诊断的角度以肺结节检测的

案例出发，研究有关的技术现状。最后对双驱动

平台技术和应用进行展望，并提出一些建议。

一、人工智能概述

早在1950年，Alan Turing在《计算机器与

智能》中就阐述了对人工智能的思考。1956年，

“人工智能”这个词首次出现在达特茅斯会议

上，标志着其作为一个研究领域的正式诞生。

之后人工智能的发展经历过一次一次的低谷

期。随着大数据的积聚、理论算法的革新、计

算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得

了突破性进展，尤其是深度学习作为机器学习

研究中的一个新兴领域，起初由Hinton等人于

2006年提出。2012年，杰弗里·辛顿的学生IIya

Sutskever和Alex Krizhevsky在图片分类比赛

ImageNet中，使用深度学习打败了Google团队，

深度学习的应用，使得图片识别错误率下降了

14%。同年，谷歌首席架构师Jeff Dean和斯坦

福大学教授AndrewNg主导著名的GoogleBrain

项目，采用16万CPU来构建一个深层神经网络，

并将其应用于图像和语音的识别，并获成功。二、人工智能+健康医疗

人工智能是一种很好的工具，能够缓解大

健康产业医生资源紧缺的问题，缓解漏诊误诊

的问题，提高医生工作效率，医院可以利用人工

智能进行范围内居民健康管理。通过人工智能

还可以模拟医生诊疗过程并给出诊疗建议，比

如服用日常药物，挂什么科，或者就近联系医生

等，满足常见病咨询需求。这也给患者和医生节