方强：人工智能如何赋能康复医疗
原标题：方强：人工智能如何赋能康复医疗9月11－12日，由深圳市人民政府主办，OFweek维科网承办的“OFweek2019中国智慧医疗产业大会”在深圳会展中心举办。两天期间共举办四个专场活动，在12日上午举行的“智慧健康专场”论坛中，汕头大学生物医学工程系主任、教授方强带来主题为《人工智能如何赋能康复医疗》精彩的演讲。
现如今，计算能力的超强爆发和数据的快速增长，导致人工智能又进入了一个新的发展阶段。新一代医疗技术产品是包括人工智能在内的不同技术的结合，并且跨越了医疗器械、医药产品或人体组织等传统医疗产品之间的界线。
人工智能的价值
我国康复医疗起步很晚，大约在20世纪80年代初，才提出发展需求，形成预防、保健、治疗、康复为一体的医学模式。由于医用电子学、生物学以及医学影像等学科的发展和交叉，使现代医学发展到了一个空前的阶段。
方强教授表示，AI可以帮助医生提供更好的临床决策，取代医疗保健的某些功能区域（例如放射影像学）中的人类判断。AI系统从大量患者群体中提取有用信息，可以对健康风险进行评估和预警，对健康趋势进行预测和推断，而且AI具有学习和自我纠正能力，可以根据反馈提高其准确性。
工程技术推动康复医学发展
康复医学是从评估开始，评估的目的是为了识别出问题和辨别出需求，评估完了以后进入设计阶段，就是将问题和可修改或者限制性的因素联系起来，定义出这些目标的问题和目标的中介，从而选择合适的康复措施。
如今，我们国家已经进入老龄化社会，对康复医学的需求呈指数式增长，但是康复医学发展非常缓慢，资源不够，利用AI来解决康复医学的问题将会是一个很好的方向。方强教授指出，康复机器人技术可以实现人类功能代偿的新高度；脑机接口可以实现神经指令传递的新路径；新型材料推进辅助器具与用品的发展，可以实现康复治疗与日常活动的结合；穿戴式设备可以实现康复训练监控和数据采集等。
基于AI的情绪识别
情绪识别对于患者的康复过程也很重要，让病人处于积极的状态下完成康复运动，可以提高康复工程的效果。
方强教授表示，情绪识别可以让病人真实的状态得到确认，生理信号比起面部表情准确性更高。DEAP是对脑电情绪研究中使用较为广泛的一个数据集，并且使用了新的方法去研究分类。部分研究者使用数据集的脑电数据作为输入，以及效价和唤醒度作为输出训练模型，也有基于CNN的研究，处理方法类似，结果都不错，比传统的机器学习优势相对明显。
展望未来
对于未来，方强教授相信，AI＋康复医疗是康复医学发展的必然方向，人工智能可以帮助康复医疗从业者以最少的人为干预来有效地完成他们的任务，这是满足不断增长的患者需求的关键因素。返回搜狐，查看更多
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人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章，欢迎阅读!
人工智能未来发展论文
人工智能未来发展论文篇一人工智能的应用与发展研究
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生
大数据、人工智能如何赋能医疗，这些大咖的观点值得一看！
随着大数据及AI等新兴技术的广泛推广和应用，加之国家部委和广东省科技厅相继出台政策予以鼓励，使得相关技术在医学领域应用得到大力推进和发展，现已成为提升患者获得感、提高居民健康水平不可忽视的力量，为医药、医疗产业全面赋能。但由于临床专家、科研专家、大数据企业之间，缺少有效的沟通交流平台，互相难见面，想要合作，却不知道对方在做什么、在想什么，这样的现状极大地阻碍着医学大数据和人工智能新成果、新技术、新方法的应用推广。
为克服此难题，共享国内外智能医疗的学术前沿进展动态，加速医学大数据、人工智能的新成果、新技术、新方法在医疗辅助诊断、辅助治疗、医院管理、公共卫生监测评估、传染病疫情预警、远程医疗和便携智能化健康医疗等领域落地，在华南师范大学计算机学院副院长、广东省服务计算工程中心副主任、广州市云计算安全与测评技术重点实验室主任赵淦森教授的牵头发起下，广东省精准医学应用学会医学大数据与人工智能分会（以下简称分会）得以获批成立。
分会将充分发挥广东省精准医学应用学会的平台优势，团结和聚集医学大数据和人工智能领域，医疗卫生机构、高等院校、科研机构、大数据和人工智能、超算中心、云服务、生命组学、生物医药及相关行业的专家、企业、社团组织等力量，搭建精准医学大数据和人工智能多学科、跨领域交流和应用平台，结合精准医学行业实际，促进精准医学大数据研究和应用，促进精准医学大数据产业发展。
2020年9月12日（周六）15:00-17:30，分会筹备组将在知网线上举办“医学大数据与人工智能线上学术交流会议暨医学大数据与人工智能分会筹备启动仪式”，并特邀国内权威专家聚焦可穿戴设备、健康医疗大数据、人工智能技术、临床辅助决策等前沿技术话题，共话医学大数据与人工智能应用与发展，为广大同道奉上了一场份量十足的学术盛宴，敬请期待！
主题一：医学大数据与人工智能分会发展目标及愿景——赵淦森教授
赵淦森华南师范大学计算机学院副院长、教授、博士生导师医学大数据和人工智能分会牵头发起人
曾任甲骨文公司欧洲研发中心高级工程师、中山大学海外引进人才，电子信息产品可靠性分析与测试技术国家地方联合工程中心副主任，国际信息处理联合会云计算专委会副主席，亚太信息科技联盟理事，广东青年大数据与云计算实验室主任，广东省服务计算工程中心副主任，广州市云计算安全与测评技术重点实验室主任，区块链联合实验室主任，广东省数字政府改革建设专家委员会委员、第18届亚太信息科技大奖赛首席裁判、广东省区块链专委会主任委员等。
主题二：面向心血管疾病的临床智能辅助决策——黄正行教授
黄正行浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授生物医学工程学系系主任
研究方向：医学人工智能、临床决策支持系统。在生物医学信息学领域国内外重要学术期刊和会议上发表或录用论文50余篇，谷歌学术引用1000余次，谷歌学术个人H-index21。研究工作得到了国际医学信息学界的高度关注和正面引用评价，产生了较大的学术影响，被多篇综述、评论、研究协会的年鉴及PNAS等权威期刊正面引用。现任ArtificialIntelligenceinMedicine、JournalofBiomedicalInformatics等生物医学信息学核心期刊副主编、编委，中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专委会副秘书长等。
主题三：可穿戴健康大数据分析——苗芬教授
苗芬中国科学院深圳先进技术研究院副研究员
深圳市高层次领军人才（后备级），2015年博士毕业于中国科学院大学。主要研究方向为可穿戴生理信息测量与分析。近年来在可穿戴连续血压测量、心血管疾病预警方向发表SCI/EI学术论文近40篇，总引680余次。提交专利20项，授权9项。在国际大会做口头报告5次，担任生物医学工程年会IEEEEMBC2018分会副主席。近年来作为项目负责人获得国家自然科学基金、华为公司连续四期的资助。穿戴式与生命信息解析的研究获广东省科学技术发明奖二等奖、深圳市技术发明奖二等奖。
专题四：智慧健康与未来医疗：大数据及传感技术的应用——王海梁教授
王海梁香港理工大学设计学院研究助理教授
主要研究方向为人因工程、人机交互设计、职业安全设计、健康信息学和智慧养老系统工程。在人因工程、健康医疗领域重要学术期刊和会议上发表或录用论文20余篇，包括HumanFactors、Ergonomics、DrugSafety、InternationalJournalofMedicalInformatics、JournalofMedicalInternetResearch和IEEETransactionsonIndustrialInformatics等。其研究工作得到了业界的高度认可，如获得香港人因协会最佳项目奖（博士组）、香港工程师学会-安全专家委员会项目评比冠军（博士组）和香港职业安全健康局优秀项目奖。
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人工智能在医学领域应用的现状与展望（论文阅读04）
人工智能在医学领域应用的现状与展望
严律南
20世纪医学的最大进步是器官移植和微创外科的兴起。21世纪将是在分子生物学突破基础上精准医学的成熟及人工智能（artificialintelligence）渗透到医学的各个领域[1]。近5年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人工智能公司合作，希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。整个医疗行业复杂程度高，涉及知识面广，人工智能可以在多个环节发挥作用，如医学影像识别、生物技术、辅助诊断、药物研发、营养学等领域，目前应用最为广泛的当属医学影像识别。
1人工智能在医学影像识别方面的应用
在医学领域，首先是涉及图像，如B超、CT、病理专业等，其次是内镜诊断领域已经开始了实践。医学影像是疾病诊断的主要路径之一，因此，通过机器读取医学影像成为了一个热点，无数的科研工作者已经对此展开了广泛的研究。
2016年美国加州大学的Gulshan等[2]团队在《JAMA》杂志上首次报道了人工智能从10万余幅视网膜眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变，与54位有美国医生执照的眼科医师及高年资住院医师相比较，其敏感性及特异性均高于人工判断。
2017年Golden[3]在《JAMA》杂志发表了人工智能通过深度学习，可以迅速地阅读病理照片，从而诊断乳腺癌是否有淋巴结转移，尽管还不能完全代替病理学家，但大大提高了诊断速度，减轻了病理学家的负担，提高了效果。
英国曼切斯特大学Enshaei等[4]对668例卵巢癌患者进行分析，认为人工智能优于常规的统计方法及人工神经网络计算的方法，可以更好地分析出患者的预后及影响预后的因子。
国家癌症中心公布的数据显示，肺癌在所有恶性肿瘤的发病及死亡中均占首位。胸部CT放射影像技术是肺癌早期筛查的有效手段。但是由于CT扫描影像数量多，医生诊断的时间长，加上工作量大，容易疲劳，人工误差不可避免。
2017年11月24日，一场人类和人工智能之间的对战在成都举行，代表人类出战的是463名超声医生，代表人工智能出战的是名为“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件。双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像。来自全国各地的300余位超声专家、学者见证了这次人机大战。最终，这个名为“安克侦”的人工智能与医生们打成了平手，但其实在效率上，人工智能已经超过了医生。
最近，人工智能已经在肺结节、乳腺癌、冠状动脉斑块、皮肤癌、眼底病、病理等领域取得了诸多成果。
2人工智能在临床医疗智能决策方面的应用
诊断决策支持系统（clinicaldecisionsupportsystem）是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统，这种主动的知识系统通过对病患至少两种以上的数据进行分析，为医生给出诊断建议，医生再结合自己的专业进行判断，从而使诊断更快、更精准。
Viz.AI的ContaCT是FDA批准的第一个针对中风的人工智能诊断决策支持系统。ContaCT通过对中风患者的脑部CT图像进行学习，总结出与中风关系最紧密的CT图像模式。一旦发现新的脑部CT图像符合先前的模式，患者有大血管闭塞的可能性，它便会自动向医生发送提示报告。
2017年7月，FDA批准了CardiologTechnologies的心电图分析平台，该技术是一项基于云计算的心脏监测分析网络服务，旨在帮助医生使用长期动态心电图监测记录来筛查心房颤动和其他心律失常的症状。
2018年2月21日，FDA宣布了Cognoa的同名APP获得认证，这也是第一款针对儿童自闭症的人工智能诊断决策支持系统。
美国IDx公司近日宣布，FDA已加快对其人工智能诊断决策支持产品IDx-DR的审查进程，预计很快就将通过认证。这个人工智能系统致力于预测糖尿病视网膜病变，这是导致糖尿病患者失明的主要原因。
在癌症领域顶尖的美国纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心（MSKCC）和人工智能领域顶尖的IBM相结合，便诞生了沃森肿瘤解决方案—这个由IBM研发的人工智能经过纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心的专家历时4年半训练而成，它汲取了3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据和106000份临床报告，同时还吸收了美国国立综合癌症网络发布的临床指南，可以为包括胃癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、乳腺癌、宫颈癌等提供决策支持。
雅森与北京宣武医院、北京大学人民医院和协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能产品问世，其通过对核磁共振、PET、SPECT、脑电等数据的分析，可以应用于阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等各类脑功能疾病的量化分析、诊断和预测。截至2017年10月，此系统已经在全国超过30家大型三甲医院落地部署，累计完成病例分析超过7000余例，在各类病种上平均准确率超过84%。
中山大学与西安电子科技大学的研究小组合作，开发了一种能诊断先天性白内障的人工智能程序CC-Cruiser，利用深度学习算法，预测疾病的严重程度，并提出治疗决策建议。
就目前而言，人工智能诊断决策支持系统在具有“硬”数据的医学领域（如病理图像）比具有“软”数据的领域（诸如来自电子病历的一般诊断）发展要成熟得多。
3人工智能在医疗智能语音方面的应用
美国Bohannon[5]2015年在《Science》发表文章，首次报道了使用人机对话进行心理疾病的咨询和治疗取得成功，他通过人工智能的深度学习代替心理医师对心理障碍的患者进行疏导和治疗，由于许多患者顾虑自己的隐私而不愿意对医师敞开心扉，因而更愿意和机器对话，因此具有更大的应用价值[4]。
4人工智能在“互联网+”医疗的应用
医疗行业一直希望通过互联网来解决医疗资源过于集中、医疗资源分配不平衡等一系列问题。从2010年起，整个医疗市场中便诞生了一大批以互联网医疗为创业方向的公司，其中细分方向有在线问诊、专家挂号、医药电商、医疗保险等。
微医是一个智能医疗服务平台，为用户提供预约挂号、在线咨询、远程会诊、电子处方、慢病管理、健康消费、全科专科诊疗等线上线下结合的健康医疗服务。
近期，微医发布了面向中医的人工智能辅助诊治系统—悬壶台，目前该平台已覆盖11个市、300家中医院、累计开方超160万张，已成为中国应用最广的“智能中医大脑”。
中国有14亿人口，但是只有200万基层医生，对于基层医生来说，最缺的便是医疗专家的经验和智慧，而在有了智能医疗的辅助后，其可以把专家的经验和智慧进行大规模的复制，让这些成为基层医生的教练，让基层医生的医术得到提高，通过提高量变引发质变，真正地促进医疗水平的提升。
5展望
现在的人工智能尚处于弱人工智能时代，并不具备沟通的功能，因此，现在的人工智能更多地应用在类似图像识别辅助分析这样的不需要与患者进行深入沟通的领域，其他领域的发展仍然需要人工智能技术的继续完善。未来，人工智能将在医疗领域发挥重要作用，将改变医疗手段甚至医疗模式，并将推动医学发展，重塑医疗产业，同时也必将对部分医生的未来产生影响。相信人工智能将给未来医疗技术带来深刻的变化，是未来医学创新和改革的强大动力。
参考文献略。