人工智能都包含哪些有没有已经落地的应用呢
原标题：人工智能都包含哪些？有没有已经落地的应用呢？人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它已经渗透到我们日常生活的各个方面。随着技术的发展和应用的推广，人工智能未来发展的方向将更加多样化和广阔。以下是几个主要的方向：
1、深度学习和神经网络：
深度学习和神经网络是AI领域的核心技术，其应用范围和效果已经得到广泛认可。未来，深度学习和神经网络将继续推动AI技术的发展，使其更加智能化和自主化。
这部分可以说是人工智能的基础部分，相当于底层互联网。
2、自然语言处理（NLP）：
NLP是AI领域的又一个新的方向，它可以让计算机理解和处理自然语言，从而实现自然语言交互、机器翻译、语音识别等应用。
这部分可以落地的项目就非常多了，比如最近大火的chatGPT，未来百度将上线的文心一言等等，这部分发展起来，写作的门槛就很低了，文员的工作可能就会大幅度减少了。
展开全文3、机器人技术：
机器人技术与AI技术密不可分，未来机器人将更加智能化、灵活化和个性化，可以承担更多的工作和服务。
机器人技术可以算是人工智能的载体，未来发展好了，机器人能协助人类做很多工作。
4、医疗健康：
AI技术在医疗健康领域的应用已经得到了广泛的认可和应用，未来将会进一步发展，可以提高医疗效率和质量，为人类健康事业做出更大的贡献。
未来看医生会变得更加简单，生病的治疗方案会更加全面。
5、自动驾驶：
自动驾驶是AI技术的一个新的应用方向，未来将会实现更加安全、智能和快速的自动驾驶技术，提高交通效率和安全性。
6、联邦学习：
联邦学习是一种基于分布式计算的AI技术，可以解决AI模型的隐私和安全问题，未来将会得到更广泛的应用。
总之，未来AI技术的发展方向非常多样化和广泛，无论是在科学研究、商业应用还是社会生活中，都将会发挥越来越新的的作用。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士
人工智能在医疗健康领域的应用及挑战
一、人工智能概述
1.人工智能发展历程
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是对人的意识和思维过程进行模拟并系统应用的一门新兴科学，其发展经历了三次浪潮。1956年，美国Dartmouth大学举行的聚会是人工智能正式诞生的标志，这一时期使用机械化思考方式和逻辑学知识来解决问题，但对复杂的问题束手无策；20世纪80年代，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，使AI再次兴起，出现了语音识别、翻译等计划，但迟迟未进入人们的生活之中；2006年，Hinton提出深度学习技术，并随着互联网的普及和应用，AI在各个领域迅速得到发展和应用。
2.人工智能的基础和要求
人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力。因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法能提升数据使用效率。在医疗领域，有效的医疗大数据是人工智能应用的基础，医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。随着互联网的普及，我国各级医疗机构、健康管理机构、行政机构、居民都已普遍了解互联网并链接互联网，给大数据的实现奠定了基础。
3.医疗健康领域对人工智能的需求
近年来，借助人工智能技术，开展智慧医疗成为医疗领域的热点。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，要建立新一代人工智能基础理论体系和关键共性技术体系，加快培养聚集人工智能高端人才。同年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，对医疗人工智能的发展做出了详细的规划，提出要着重在医疗影像辅助诊断系统等领域率先取得突破。2018年，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，明确支持“互联网+医疗保健”的发展，允许依托医疗机构发展互联网医院。事实上，除了医疗影像辅助诊断对AI具有巨大的需求外，辅助诊断、辅助手术、辅助护理、辅助检查、辅助医院管理、辅助挂号、辅助减少计量误差、健康管理、药品研发等医疗健康领域对AI技术都有强大需求。
随着我国人口老龄化程度不断加深，慢性病、癌症发病率逐年上升，以人力为主的各类卫生资源配置不足、分布不均的困境越发突显，AI作为一门综合性极强的交叉学科，将在医疗领域内得到越来越多的应用，并将成为影响医疗行业发展的重要科技手段。
二、医疗人工智能应用现状
目前，人工智能在医疗健康领域已得到了初步的应用，主要集中在辅助影像和病理诊断、辅助护理、辅助随访、基层医生助手、医院智能管理及辅助健康管理等方面。
1.辅助影像和病理诊断
医学影像及病理切片作为结构化数据，是AI应用的绝佳场所。2015年起举办的CAMELYON16挑战赛，比较AI和病理医生在检测乳腺癌患者淋巴结转移病理切片中转移灶的潜力，结果显示AI在诊断模拟中的表现优于病理医师。目前，人工智能辅助影像和病理诊断在国内发展迅速，2006年我国首家独立临床病理诊断专业机构——上海复旦临床病理诊断中心成立，启用数字病理远程会诊平台，免去患者来回奔波。2015年沸腾医疗有限公司以“E诊断医学影像服务平台”为核心，通过“E诊断”医学影像技术专业输出及专业精准的远程医学影像诊疗合作，实现了远程医学影像信息交互的目标。
2.辅助护理
我国台湾医院应用AI产生护理诊断，AI建议的诊断与护士建议的诊断一致百分比高达87％。国外AI已普遍运用于人们的日常生活护理中，日本研究机构Riken开发的机器人Robear，能将病人从床上抬起，帮助行动不便的病人行走、站立等；应用AI开发的机器人能为老年及瘫痪患者提供喂饭、日常照护等服务。澳大利亚养老院用机器人做护工，通过给机器人输入程序，使其可以与老年人一对一交流，消减老年人的苦闷。AI在护理领域的应用，极大减轻了护理人员负担，为患者提供了温暖且有力的服务，是应对老龄化社会的有力帮助。
3.辅助随访
随访是医院常规工作的重要组成部分，然而目前的卫生人力无法满足所有患者的随访需求。AI的发展打破了长期随访在时间和空间上的限制。2017年，海宁市中心医院首次应用AI智能随访助手，采用声纹预测思维算法，语言识别准确率高达97.5%。2018年，上海交通大学医学院附属仁济医院东院日间手术病房正式上线AI随访助手，随访助手可以根据问题模板模拟医生进行电话随访，主要询问患者出院后是否发生呕吐、疼痛、发热、伤口渗血感染等不良情况。随访助手的上线不仅大大提高了随访效率，还确保了随访信息采集的全覆盖及准确性。同时，随访助手可以根据不同的手术种类，制订个性化随访计划，通过终端自动拨打患者电话，模拟人声与患者进行术后随访沟通，并有效采集患者回答的信息。随访结束后，医务人员能清楚地了解每位患者的术后情况。
4.基层医生助手
基层医院在实现“健康中国”战略中有着举足轻重的作用，但目前其服务能力难以满足广大群众的基本需求。AI通过学习海量的专家经验和医学知识，建立深度神经网络，并在临床中不断完善，协助基层医生给群众提供高质量的服务。2017年，科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”以超过合格线96分的成绩成为全球第一个通过国家执业医师资格考试综合笔试测评的AI机器人，可以辅助基层医生提升诊疗质量和效率。2017年9月，国家在安徽省旌德县首次开展全科医生机器人辅助基层医疗试点，深受基层群众欢迎。
5.医院智能管理
人工智能技术在医院的应用，能提高医院为患者提供正确治疗方案的精准性，减少了患者的不必要支出，并且能合理地为患者安排治疗计划。澳门仁伯爵综合医院应用AI技术，在电子处方系统内设置安全警示，确保用药规范，防止滥用抗生素等药物。美国IBM公司应用机器学习方法，自动读取患者电子病历相关信息，得出辅助诊断信息，实现医疗辅助诊断。
6.辅助健康管理
传统的健康管理技术在信息的获取、处理和应用上相对落后，将AI应用于健康管理，通过对健康数据实时采集、分析和处理，评估疾病风险，给出个性化、精准化的基本管理方案和后续治疗方案，能有效降低疾病发病率和患病率。健康管理机构可以通过手机APP或智能可穿戴设备，检测用户的血压、血糖、心率等指标，进行慢性病管理。国外Welltok公司利用“CaféWell健康优化平台”，管理用户健康，包括压力管理、营养控制以及糖尿病护理等，并在用户保持健康生活习惯时给予奖励。同时，为用户提供更灵活、全方位的健康促进方案，包括阶段性临床护理、长期保持最佳健康状态等多个方面。
三、人工智能存在的问题和挑战
目前，人工智能+健康医疗正在起步阶段，要保证AI在医疗健康领域应用的深入发展，仍有许多亟需解决的问题和挑战。
1.监管缺失
目前，国内尚未出台相关法律法规对AI进行监管，而作为AI的基础医疗大数据也没有完善的法律条文来规范，对数据的隐私保护、责任规范、安全性等没有明确的法律指示。AI在医疗健康领域应用的质量标准、准入体系、评估体系尚是空白，无法对AI数据和算法进行有效验证和评价，不利于监管，阻碍了AI产品在医疗健康领域的应用和发展。
2.数据质量
高质量的医疗数据对提升AI在医疗健康领域应用的准确性有着至关重要的作用，尽管我国医院的数据庞大，但大部分是非结构化数据，不能发挥出“大数据”挖掘的价值。由于疾病的复杂性，数据维度、特性各不相同，质量参差不齐，如将数据细分到每种疾病，可利用的样本量很少。同时， AI的深度学习需要使用大规模规范化数据进行训练，细微的数据误差会对AI发展产生负面影响。我国当前医院与医院、院内科系互不相连，没有统一标准的临床结构化病历报告，医生手写病历不规范，临床用药、检查等细节缺失，患者离开医院后失访率较高等各种原因，造成医疗数据错漏、数据质量低下。
3.伦理问题
AI产品做出的医疗决策是通过机器学习大量的医疗数据模拟医生做出的，大规模医疗数据在使用过程中会有泄露的风险，对个人隐私造成影响。决策是基于算法，而算法在分析数据过程中也会获得类似于人类偏见的思想，导致出现算法歧视的不良后果。算法歧视将带来一系列伦理问题，是AI不可回避的挑战。
4.医保支付
AI应用于医疗健康领域，最核心的问题是谁来买单，因此医保覆盖是一个绕不开的话题。如果由患者自费，那么市场就会缩小，AI产业无法向前发展，也很难证明AI在医疗领域的有效价值。目前，公立医院医保报销压力较大，将AI产品纳入医保，医保报销的资金压力将会激增。同时，互联网医疗由于其特殊的属性，还面临异地结算的难题。
5.人才匮乏
目前，既懂医疗又懂AI技术的复合型、战略型人才极其短缺，其中10年以上资深人才尤为缺乏。同时，医务人员对AI的接纳度不足，部分医务人员甚至对AI抱有抵触心理。AI技术的使用需要对医务人员进行专业化规范培训，在此背景下，建立完善的人才培养和人才引进机制是重中之重。
四、讨论与建议
1.加强行业指导和监管
政府部门应尽快出台人工智能相关法律法规，加强对人工智能的监管，通过强化监管，加强对数据的保护，防止数据泄露导致居民隐私受损，甚至危害国家安全。同时，还应建立AI在医疗健康领域应用的标准规范，保障AI产品的质量。此外，政府部门应明确AI在医疗健康领域的定位，明确医生不会被AI取代，AI只是帮助医生进行临床诊疗，方便患者获得高质量的医疗服务，医生仍对诊断结果负主要责任。政府部门应理性看待新一轮的AI浪潮，提升居民对AI的接纳度，积极引导居民、资本和相关机构按更加合理的速度和方向发展医疗AI。
2.加强核心技术人才培养
面对AI人才匮乏的严峻形势，政府要加强人工智能领域专业建设，培养AI算法和技术方面的优秀人才。推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，推动AI领域国家级精品在线课程建设。同时，建立人工智能学院、研究院或交叉研究中心，引导高校通过增量支持和存量调整，加大对人工智能领域核心人才的培养力度。在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人工智能相关内容，培养人工智能应用领域技术人才。另外，要加强对医务人员使用AI的技能培训，保证AI产品能更好地服务于临床实践。
3.夯实数据基础
IBM公司用于辅助医生设计癌症治疗方案的AI产品沃森，由于使用的不是真实患者的数据训练沃森，沃森开出了不合适且危险的治疗方案。可见，数据的质量和数量是AI竞争的核心所在，目前互联网的基础体系已初步健全，但仍存在许多虚假数据，这与脱离统计模型的桎梏、用全数据即真实数据直接分析的大数据初衷相悖。因此，应打破医疗机构、政府部门的数据壁垒，建立数据共享机制，促进不同机构之间、地区之间的数据联网，形成真正的大数据。由于医疗健康数据种类繁多、标准不统一，应加快医疗数据电子化、标准化的进程，形成规范化AI数据集，夯实AI应用的数据基础。同时，加强信息隐私保护建设，研究数据脱敏技术，保障医疗数据可以实时、准确地进行流通，避免数据泄露的风险。
4.深度推进互联网应用
目前，我国东部地区医疗健康机构已具备互联网基础，但部分中西部地区尚有欠缺，而这些地区由于经济水平较低、医疗水平较差，对远程医疗、人工诊疗助手等AI需求强烈，建议国家有侧重地对中西部地区互联网建设给予政策倾斜，促进互联网应用的全面发展。加强基层医疗机构互联网应用，引导优质的医疗资源下沉至基层，实现资源共享，提高医疗服务水平，推动分级诊疗制度。
五、小结
人工智能的记忆力和计算能力远优于人脑，且可扩充脑容量、延伸脑功能、增强脑负荷，能够成为基层医生的智囊、三甲医院医生的秘书，弥补卫生人力资源不足。目前，我国人工智能尚处于起步阶段，仅具有计算智能，“人工智能+医疗健康”应用的领域将会越来越广，尤其适合社区，通过早发现、早诊断、早治疗，有针对性地进行人群健康干预，降低后续的医疗成本。在医院管理方面，AI可简化行政管理和临床医疗管理流程；在影像诊断领域，AI可快速阅读成像，进行分析和诊断；在医疗资源方面，AI能解决昂贵的剂量误差问题；在诊疗方面，AI可为特定病种初诊，进行辅助手术。总之，AI将在人类生命健康全周期中发挥更大的作用，但真正用于卫生健康的核心领域可能还需一个漫长的过程。
作者：金春林、何达，上海市卫生和健康发展研究中心（上海市医学科学技术情报研究所）。