人工智能
人工智能来源：中国教育信息化网作者：李志民人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，是机器表现出的智能，机器能像人那样思考、工作、也可能超过人的智能。
目前比较热门的汽车无人驾驶技术，多数研究属于人工智能的研究领域。人工智能属于计算机学科的一个分支，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用；人工智能是研究、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工程技术科学；人工智能通过研究人类智能的过程，并生产出一种新的与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能研究的领域包括机器人、语言识别、图像识别、信息处理和专家系统等。
人工智能是一门极富挑战性的科学，是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能研究的范围已远远超出了计算机科学的范畴，涉及到自然科学和社会科学的很多学科，如：计算机科学、心理学、语言学和行为科学等学科。总的说来，人工智能研究的主要目标就是让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，模拟人的行为，代替人类工作。随着人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也将不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会越来越像人类自身。（2016-06-20）
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人工智能与人类思维的异同
关于人的思维（包括理性与心灵）究竟是什么的问题，一直是困扰哲学巨匠与科学大师的难题。虽然哲学两千年来对此有过很多推测，但都不能自圆其说，最终都只能去拜神或变相拜神了。科学对人脑的探索，目前也还希望渺茫。
2019年出版的《重识哲学----从情感迈向理智》对于人类思维是什么？来自哪里？该去何方？进行了有益的探讨，也大体上回答了丹尼尔·丹尼特提出的上述问题。今年笔者因受友人启发，对人工智能的关注渐多，发现人工智能的研究思路，与《重识哲学》提出的隐性情感思维不谋而合。两者若能相互借鉴推挽前行，不失为一个可贵的契机。
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1、人类思维
在懂得计算机的人中，现在有很多人了解人工智能。虽说人工智能来自对人类思维的模仿，但却很少有人知道，人是如何进行思考的，尤其是对无意识的隐性思维，更是知之甚少。《重识哲学》经过始于单细胞生物感觉的详实论证后指出，人和其它高等动物，无论遇到任何事物，都是依据记忆中，以往处理此事时的行为，曾带给他（它）的感觉，来进行判断的，快感将导致行为重复，痛感将导致行为规避。从单细胞生物，到多细胞生物，再到动物，最后到人，无一例外。
生物只有把所遇事物、行为和感觉捆绑记忆，并依据记忆进行判断，才能有效生存。动物必须能够分清、注意、记住，曾给自己带来强烈快感或痛感的东西。否则，不是耽误了觅食，就是耽误了逃生，结果只有灭亡。微生物进化到高等动物后，单一的快感或痛感已经演变成了更为丰富的情感。高等动物必须也只能依据情感，进行无意识的注意、归类、记忆和判断。
在拥有语言之前，人类早已拥有了其它高等动物也具备的，无意识的注意、归类、记忆、判断、归纳与演绎等，无意识的隐性情感思维。这些能力是先期人类和其它高等动物生存所必须的，没有这样的能力，它们就无法生存。人的情感是人唯一的价值体系，情感强度是人唯一的价值尺度。
人类独有的语言和有意识的显性理智思维，都是在这些隐性情感思维的基础上，为了辅助情感思维，而逐渐发展起来的，所以很自然，显性理智思维一直受着隐性情感思维的支撑与支配。人类的思维包括了，无意识的隐性情感思维和有意识的显性理智思维。显性理智思维是以语言为支撑的，以隐性情感思维作为出发点和方向的，有意识的逻辑推理。
代表人类的理智源自语言。人类形成的原因有直立行走、制作工具、用火、劳动和语言等，这其中每一步也许都是必须的，但是，其中最重要的因素是语言。正是因为有了语言，1、人的思想意识才变成了人间的存在，2、才能定义出无法以隐喻为依托的，高度抽象的大量概念，3、才能扩充表象间的联系，4、人才能够有效长时地聚焦自身的注意力，5、才能增强人的抽象记忆力，6、才能形成由语言支撑的有意识思考，7、有意识的理智思维才能进行有逻辑的深入推理，8、人类才有了高效的社会交流。
因为有了高效的社会交流，人类的知识与智力得到了极其快速的倍增式提升，使人类智能飞速地跨越了，数亿年的进化历程，变成了具有理智的智能人。虽然理智思维受到情感思维的支配与支撑，但是理智思维对于情感思维也具有强有力的反作用。
正是语言成就了人类的理智，超群的理智正是人类与其它动物的根本区别，人类现在是世界上唯一依靠理智思维生存的文明生物，正因如此人是最依赖社会的社会物种。人性区别于畜性的根本在于，人性是利己本能与利他本能的依存、对立与统一。人间的根本差别也在于，有些人利他本能多些，有些人少些，从而形成了各不相同的情感价值观。
人类思维的根本依据是自己的情感价值观，它形成于言行成败带来的快感与痛感的累积。情感价值观可以被理智认同的理论价值观所改造，值得注意的是，这个改造非有大的情感冲击难以成功。高度抽象地看，人就是惯性体，思维与言行的惯性体，这个惯性就来自情感。
人的情感价值倾向最终是由人的情感价值观决定的，这是每个人最根本的价值观。这个价值观形成于自幼至今所有的实践感受，包括所有对自身有意识显性思维的感受，这其中就包括了反思、交谈、听讲、读书或观看时的显性思维。
情感思维支配与支撑理智思维，理智思维改造情感思维。这样的理论很好地解释了，世界上所有人的观念都有差别，人们的思想都在不断变化，和人类虽都有理智思维但每人所想并非完全一致，等实际存在的现象。
每个人的知识分别来自，自身实践的感受、反思的感受和从与他人交流中得到的感受，与他人交流包括了交谈、听讲、阅读与观看等等。人的知识可以被用于显性理智思维也可以被用于隐性情感思维。
人们在谈意识时，大多是指思想意识，或可长时持续的、有意识的显性思维，而不是其它高等动物也具备的短暂无意识的注意。人在每天遇到的无数事物中，偶尔会注意到某个事物，这个注意产生于头脑中无意识的相似比较，只有这个比较触碰到曾经情感强烈的记忆时，人才会产生注意并开始联想。这个注意是人类独有的可持续的有意识注意，也就是所谓的意识，这个联想就是人的思想意识，是由语言支撑的、有意识的显性理智思维。
人类联想的起点就是显性理智思维的出发点，产生于隐性情感思维；从联想开始，沿着思维方向，每个人的头脑中才会展开显性理智的逻辑推理，逻辑仅能保证思维方向的单一性。人的思维方向就是人的情感价值倾向，也就是人的情感取向，或称意向性。比如有些人的情感倾向很阳光，有些人的情感倾向很阴暗；有些人认为利最重要，有些人认为义最重要；有些人遇事会往积极的方向去想，有的人遇事会往消极的方向去想。
联想起始点也就是直觉，由于直觉产生于无意识情感思维，人们一直感觉很神秘。人在遇事后无意中关联到的记忆，就是在头脑已有的数个相关记忆中，曾给自己带来最强情感冲击（正负价值最高）的记忆，或最常用（还是价值最高）的熟悉记忆。如果这个记忆的情感足够强烈，就会引发注意，这个记忆就是联想的出发点或联想。这也就是在遇到同样的事物时，不同的人会有不同联想的原因。因为在此之前，不同的人有过不同的人生经历与感受积累，就会具有不同的情感思维，从而带出不同的理智思维。
联想既有顺序推论，也有倒序推论，既有可行推论，也有不可行推论，既有归纳也有演绎，既有猜测、假设也有追问。猜测就是对依据重要性顺序联想到的数个假设（可能），进行的推论。追问就是要追究为什么的为什么的为什么，就是寻找原因的原因或前提的前提，也是对猜测进行的猜测。
在逻辑推理的过程中，人类还会相继产生一些与某节点相关的联想。有些人的所谓逻辑混乱，其实不一定发生在推理当中，很多情况的原因就是，他们在这些节点上的联想，偏离了论证应该行进的方向或最重要的方向。也就是说，他们的情感倾向，偏离了最有实际价值的方向。也就是俗称的，“分不清孰重孰轻”。
人类的理解就是把新遇到的事物、观念或理论与自己记忆中的相似知识进行比较，这个比较既牵涉情感思维也牵涉理智思维，进而形成记忆中原有知识对于新遇见识的解释。解释通了就是理解了，解释不通就是没理解。对于深刻问题，只在表面解释通了属于简单理解，能够深入数层的解释属于深刻理解。每个人最原始的知识，形成于婴儿时期亲身实践的感受。
人类的理智思维依赖于概念，概念的原始出处就是动物的归类行为。虽说人类的理智思维依托于概念，但是每次理智思维的起点并非是由概念开始的，也不是严格按照概念分类的脉络行进的。正如上面所说，人类思维的起点和方向都取决于隐性情感思维，人的情感在思维中起着决定性的重要作用，甚至作用到理智推理当中的各个节点。
由于情感是人的价值体系，实际上人的思维归根结底是对价值的判断。任何价值（意义、贡献、重要性）都是相对于参照物而言的，不存在任何绝对的价值。情感价值的参照物是每个人自己，对自身而言，能够形成强烈快感或痛感（感觉、感受、情感）的价值就高，感觉不强烈的价值就低，还有很多不能形成感觉的，就是没有价值。
然而，人的情感时常也会欺骗人。因为人的产生情感的依据是情感价值观，价值观的正确与否决定了一个人感觉的对错，此外，即使价值观正确，人们也会受到眼前暂时小利或威胁的诱导，因而产生错误的感觉，再或者有些人根本就看不到长远或重大的利益或威胁。
上述这些观念，正是哲学几千年没有搞清楚的哲学的根本问题。因此也使得人工智能，只能在黑暗中摸索，甚至即使摸到了，也不知其所以然。今天的人工智能，的确是在模仿人类的思维，也确实一步一步地验证了如上所述的人类思维。
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2、机器思维
通常研究哲学的人搞不懂人工智能包含的深奥科技，而人工智能的研究者更多的是专注人工智能框架下的解决方案和技术突破。两边都很少有人，深入探讨双方实质上可能靠拢的途径。现在我们不妨仔细提炼一下，把人工智能所做的工作与人类的思维，在更抽象的层面上进行一下高层对接。
总的来说人工智能是，先将某些事物的要素及其关系数字化，再用各种模仿人类思考的模型及相应的算法，逼近或实现人类的智能。人工智能现在的主攻领域主要有两个，一个是深度学习，一个是强化学习。
深度学习运用的是神经网络及一些相应的算法，各类算法解决了数据要素提取与筛选，也成就了神经网络的学习过程。神经网络模拟了人类大脑神经元的网络结构，神经网络的学习过程模仿了，人类学习中的反复摸索和无意识归纳。神经网络经过学习，就可以找出各要素对于学习目标的价值（权重）了。这些权重虽然未必被显示出来，但实际上它们已经存在了，并会在以后的辨别中发挥决定性作用。
深度学习主要是归纳探索，事物某方面特性的各个相关决定性要素，以及各要要素之间的关系，也就是归纳各个决定性要素对于形成事物某特性（目标）的贡献、意义或价值（权重）。深度学习就是学习各要素对于已知目标的重要性（权重），最终找到并记住最重要的各个决定性要素及其相关价值（权重）。
强化学习就是，模拟了人类以感受奖惩学习成果的奖励机制，抽象出来的模型。深度强化学习运用神经网络、算法和强化学习模型，把各种算法运用于数据要素的提取与筛选、神经网络和强化学习模型，将所有策略路径到达目标后的最终奖励，合理分布到其每一步动作上，得到每一步动作应得的奖励，也就得到了每一步动作对于目标实现的价值。
强化学习主要是依据一系列策略路径完成后的得失（奖惩），探索各种策略发展路径上每一步决策或动作的利弊，从而对比确定某个事件的最佳策略发展途径。强化学习就是演绎探索各种可能策略路径上的每步动作，对于目标得失的重要性或贡献。最终发现并记住，最佳策略路径以及沿途所有动作或决策。
从对深度学习与强化学习的抽象中不难看到，深度学习与强化学习的实质与情感思维高度一致，它们都是围绕达成目标的要素和目标与要素间的关系（权重），进行的运算或思考。人工智能之所以成功，也正是因为它恰好踩到了“价值”，这一人类隐性情感思维的核心逻辑之上。
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3、各自的优劣及发展
无论是深度学习还是强化学习，都是利用构成事物的各要素对于事物的意义来运算的，这一点与人类情感思维的工作模式完全吻合。神经网络模仿了人类大脑神经元的构架，而神经网络训练则模仿了，人类反复摸索要素价值的归纳过程。强化学习模型的奖励机制，与生物动作成败所获快感与痛感完全一致。
深度学习类似于人类对于事物构成要素及意义的反复摸索。人和其它高等动物的大脑，都具有极强的归纳能力，它们可以在反复的实践中抓住，目标在多次反复中表现出来的共性。对于任何事物，人的头脑通过五官多次反复的感知过程，可以无意识地归纳出，事物各组成要素对于事物判断的重要性。
强化学习模拟了，人类和其它高等动物以情感的感受来奖惩成败行为的模式。人类和其它高等动物一样，依据情感进行无意识判断，依据判断决策动作，动作的成败对人的感觉形成奖惩。成功带来快感，失败带来痛感。
人的学习每一次都会得到奖惩，对每个人来说，每次学习的结论与感受不一定完全正确，甚至完全不对，这个奖惩也不一定准确，甚至可能是错的。人对事物的每次认识，往往只是大体的正确，并非真正的正确。人类是依靠多次或众人的大量累积，获得的大量可比结果，才会最终比较得出某个方面的知识。强化学习归结了常人在某件事上一生的学习，乃至是很多人终生的学习，甚至超越了几代人的学习。
在人类头脑的记忆中，所有知识都含有与之相关的情感因素以及相关知识的关系。这个情感因素也就是人在获得这项知识时自己的感受，这个感受就是这项知识对于本人的主观重要性（重视程度）。本项知识与相关知识的关系，也包含着关系的权重（相互的重要性）。
每个人学习任何一项知识，都涉及从一生所有实践经历（包括读书或交谈）中获得的感受。每次遇到比较重要的相同事物，人都会刷新他已有的旧知识，这个刷新有可能是增加、削弱或反转。当新知识带来的感受足够强烈时，就会刷新脑中这项知识在所有知识中的价值地位。不仅如此，这些重要性还会随着本人各项知识的逐渐增加或改变而变化，也就是说某项知识在人脑中的地位是变化的。
需要注意的是，在遇事初起引发注意的情感依据，就是对此事此时的感受，它很可能已经随着其它知识的改变而转变了，不再是原来此项旧知识形成时的感受了。所有这些变化，都是在人的无意识状态中发生的。正因为如此，人脑中的知识才可能是一个知识的整体，人也才可能是一个意识的整体。这一点大概正是当前人工智能所欠缺的。
人工智能解决某个问题时，是一次性解决了人在一生中多次学习得到的这个知识点，或是对该问题之多人多次实践结论的一次性总结。而且，结论更加正确或精准。人工智能的这个特点，目前其实也有其缺陷，那就是此次学习如果片面，就会一直存在缺陷，再无改正的机会了，再或者，此结论再也不会随着条件的改变而变化了。
人工智能为了改进这一点，可能需要在构建知识网络（库）时，附加每项知识间的连接及其相对价值。其实在机器学习的过程中，机器已经掌握了所学知识与其组成要素（其它知识）的关系与权重（价值），但是，在各项学得的知识之间，还没有建立相关关系及其相对价值。如此这般人工智能就只是学会了各个单项知识涉及的关系，而不能像人脑那样形成一个完整的知识整体。
在人类社会中，有些人是明白的、理智的或明智的，也有些人不明白、不理智或不明智。通常在人群中，真正很明白、很理智或很明智的人，只是极少数。大多数人的一生都行走在大致正确或从众的轨道上。哲学到今天都不明白，每个人并非依据正确活着，而是依据自信活着。无论这个自信的正确与否，自己都会有意无意地确信它是对的；无论一个人被认为多么不自信，他都是自信的，不然，他就不会有任何行动了。
人的错误似乎发生在不够理智，根源却在情感价值观，这是因为人类思想的出发点和方向是由情感倾向决定的。常听人说某人的逻辑混乱，实际上差错往往不是发生在逻辑推理上，而是他思维的出发点，不在该问题价值最大的地方，或者，他思维的方向就不对。同样的错误，照样也会发生在逻辑推理过程中的各个节点之上。
在单一问题的处理上，人工智能已远强于很多不明智的人。实际上，很少有人能够准确把握问题，或能真正正确区分轻重缓急。任何人无论其多么理智，他的思想也必然依赖和受限于他自己的情感。参加围棋比赛的高手，都是人中顶级的理智之人，人机围棋赛的最后结果，就说明了人类思想的局限性。
在与他人打交道的时候，人还会猜测对方的思路，猜测得对就会赢得先机或得到对方的好感。从理智的角度看，要猜得对，需要正确把握对方流露出来的准确信息。对于人工智能来说，这些背后或许还隐藏着某些未知。
人类在竞争或博弈当中，会权衡敌我的优势与劣势，机会与威胁，价值与风险，人工智能现在似乎还没有做这样的对比评估，更没有进行评估后的取舍。勇敢之所以是人类的优秀品质，这是因为人类的很多进步，都是在勇敢的尝试中获得的，胜利者由此获得的快感也是超乎寻常的。
在前面谈人的情感思维时，有一点十分重要，这就是：人的情感是人唯一的价值体系，情感强度是人唯一的价值尺度。真正理解这一点，对于人工智能的发展也许会有所启发。这一点告诉我们，人的所有思想就是在做关系（价值）比较（判断），比较的依据就是，情感表达（代表）的，事物相对本人的价值（关系、权重）。人类思想就是在做价值比较，这就是人类寻找了几千年的人类的逻辑。所谓相对价值正是任意两者之间的关系（权重），而这一点已经在深度学习和强化学习中得到了很好的应用，树立了很好的榜样，这一点也必将继续带动人工智能的深入发展。相信会有具备高度理解力的专家学者，可以依此前行，实现卓越超群的科技突破。
人工智能时代下的临床麻醉，你了解哪些
人工智能时代下的临床麻醉，你了解哪些？
谢志高
如今，随着大型临床数据库愈来愈丰富，人工智能在医学领域中得到了快速应用和发展，计算机能够模拟临床医师的思维，利用机器学习并处理复杂的临床数据，辅助医师进行临床诊断与治疗。不过，很多人只知道人工智能在临床中逐渐推广应用，但是并不了解具体的应用实效，本文就围绕临床麻醉进行分析，向大家科普人工智能时代下关于临床麻醉那些事。
关于人工智能那些你不知道的事
大家都知道人工智能是基于计算机系统和技术的计算机科学技术，但是大家不知道人工智能是非常复杂的，其核心是机器学习，通过算法对海量化的数据进行分析，在数据间进行剖析并探索其中的关系，最终产生稳定的输出模型。人工智能的核心是机器学习，而机器学习主要依赖算法的建立。具体算法分析如下所示：
1.经典机器学习算法
这一算法进行时需要人为选择数据特征，然后结合机器算法对数据进行处理，剖析其中的关联性，其中会利用决策树对数据进行处理，处理中会按照属性划分成不同的区域，而每个区域中则会有独立的结构模型，其中通过不断分割子区域直到每个子区域数据集类型相同，其中主要进行执行分类和回归任务。在这一算法中可以利用决策树对患者的麻醉状态、最佳麻醉方式等进行区分，对提升麻醉有效性有着积极的作用。
2.人工神经网络算法
这一算法是较为常用的算法，主要是模仿生物神经系统中的神经元间的联络，由输入层、神经元层、输出层构成，输入层由数据集的特征组成，其中的神经元层会对数据进行处理并构建相应的模型，最终可以产出具体的结果。这一算法可以对麻醉进行深度监测、预测丙泊酚在特殊人群中的药动学、监测低氧血症等。
3.深度学习算法
这一算法是目前人工智能领域中重点研究的内容，这一算法主要通过自我学习数据间的特征、规律，其间不需要人工参与，并利用多层神经网络模拟人脑思维进行模式分析与识别，数据分析更加深入，再加上逐层训练的方式能够应对庞大的计算量，可获得最优解。目前深度学习算法主要分析预测脑电双频指数、小儿困难气道以及住院时间和病死率等。
4.模糊逻辑
这一算法是模仿人类的大脑，借助模糊性信息决策并进行推理，可处理传统方法难以解决的规则问题。
人工智能在临床麻醉应用，你了解吗？
近些年，人工智能在医学领域有了广泛的应用，不仅能够提升临床医疗及护理的质量和效率，而且患者的满意度也因此显著提升。麻醉科作为临床中非常重要的学科，也受到患者以及社会的重点关注，结合日常临床麻醉工作特征分析可发现，由于手术操作的多变性、患者个体差异和临床概率事件的影响，麻醉医生的工作压力较大，长时间下可能会产生疲惫现象，难以保障围术期安全与麻醉效率。针对此，将人工智能应用在临床麻醉中，既能够保障患者围术期的安全，还能够显著提升麻醉效率。具体应用如下：
1.麻醉药物剂量控制
人工智能可以对患者的生理指标进行实时监测和分析，对药物剂量和速度进行即时调整和控制，以达到更好的麻醉效果。具体来说，在人工智能的作用下，麻醉医师能够对麻醉剂的选择和用量进行把控，其中通过分析患者的医疗记录、生理参数、药代动力学等信息，人工智能可以预测患者所需的麻醉剂种类、用量和给药时间，从而提高麻醉的效果、减少副作用。例如在实际的临床麻醉过程中，麻醉医师可以对患者的状态和手术情况进行分析，将具体的数据输入到系统中，就能够获得相应的麻醉剂量和类型，并且医师将相应的数据输入闭环靶控输注系统，其可自动维持患者处于适宜的麻醉状态。
2.麻醉深度检测
通过对患者的脑电图和生理指标进行分析，人工智能可以实时监测患者的麻醉深度，提高麻醉效果和安全性。具体来说，在临床麻醉中结合智能监测设备，如人工智能可以联合智能心电图、脑电图、血氧监测和呼吸系统，可以对患者的生命体征进行实时监测和数据分析，及时发现和处理异常情况，可保障患者的生命安全。与此同时，部分研究者在临床麻醉中对人工智能的应用进行了深入探究，例如借助神经网络预测患者肌肉松弛的恢复情况、结合面部图像识别器官插管困难患者、术前识别输血相关性急性损伤患者等，在人工智能的作用下能够对复杂的数据进行分析处理，对保障患者手术顺利和安全有着积极的作用。
3.图像识别与分类
结合以上观点分析可发现，人工智能在麻醉学中有着显著的临床应用价值，其中人工智能能够实现麻醉风险评估，通过收集和分析患者的临床数据、病历信息和生理指标等数据，可以快速识别患者的麻醉风险因素，提前制定并实施相应的麻醉策略，有助于降低麻醉手术的风险和并发症的发生。
同时人工智能在临床麻醉中还能够凸显图像识别与分类优势，帮助临床医师尽早发现病变的脏器或者组织。结合临床麻醉的应用可发现，相关人员利用人工神经网络帮助识别和分类超声图像，能够精准识别超声下的动脉、静脉、神经丛、硬膜外间隙、左心室等，医师则可以快速定位，可显著提升工作效率和缓解患者的不适感。
4.麻醉质量评估及闭环给药系统在临床中的应用
通过对麻醉手术过程进行在线监测和数据记录，人工智能可以对麻醉质量进行评估和反馈，帮助麻醉医生对麻醉技术进行调整和改进。目前，很多医院采用了AIMS系统，其能够收集来自监护仪、医院信息系统、呼吸机、麻醉工作站等源头的数据，对麻醉医师开展工作有着积极的作用。现阶段，随着人工智能的应用，医学领域中逐渐开发了一种为麻醉医师服务的硬件系统，即临床决策支持系统，这一系统能够显著减少麻醉医师的工作失误现象，并且在术中能够对患者的麻醉质量进行评估，自动识别患者存在的异常现象，提醒麻醉医师处理。
此外，利用麻醉中的镇静、镇痛、血压的闭环给药系统，临床上出现了“麻醉机器人”，能够更好的帮助麻醉医生判断及调整麻醉深度，更好的为外科及病人服务。麻醉机器人在病人麻醉过深或者过浅时，能够用语音播报提示麻醉医生；当病人出现意识恢复、肌松恢复等异常情况时也能够及时给予语音播报。
总之，人工智能在临床麻醉中的应用可以提高麻醉操作的精准性、安全性和有效性，为患者的手术治疗带来更好的保障和效果。