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篇1

[關鍵詞] 成人隱匿性自身免疫性糖尿??；老年患者；胰島素強化；胰島β細胞功能

[中圖分類號] R587 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-4062（2016）03（a）-0116-03

成人隱匿性自身免疫性糖尿病是一種亞型1型糖尿病，主要是由于自身免疫細胞功能出現障礙引發(fā)的疾病[1]，多發(fā)生于老年人群，其臨床癥狀與2型糖尿病較為相似，但其發(fā)病機制明顯不同。臨床治療成人隱匿性自身免疫性糖尿病多以胰島素強化治療為主，效果顯著[2]。該研究特選取50例老年隱匿性自身免疫性糖尿病患者和50例老年2型糖尿病患者進行對比研究，對比兩種糖尿病患者進行胰島素強化治療的臨床療效，以探討胰島素強化方法治療成人隱匿性自身免疫性糖尿病的臨床療效及其對胰島β細胞功能的影響，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

于2010年1月―2015年6月該院收治的糖尿病患者中，隨機選取50例老年隱匿性自身免疫性糖尿病患者和50例老年2型糖尿病患者進行對比研究，分別將其設置為觀察組和對照組。對照組中，男女比值為24：26，年齡分布于61～89歲之間，平均年齡為（75.17±8.32）歲；觀察組中，男女比值為25：25，年齡分布于62～88歲，平均年齡為（75.21±8.63）歲。兩組就臨床資料進行對比分析，P>0.05，差異無統(tǒng)計學意義，可進行對比研究。

1.2 診斷標準

糖尿病診斷參照1999年WHO制定的糖尿病診斷標準[3]：患者出現糖尿病癥狀；任意時間的血糖超過11.1 mmol/L；空腹血糖值超過7.0 mmol/L。如患者滿足以上3條中的任意2條，即可被確診為糖尿病。

成人隱匿性自身免疫性糖尿病診斷標準[4]：患者符合糖尿病的診斷標準；疾病發(fā)作時患者年齡>15歲；發(fā)病后半年內未出現酮癥；BMI指數不超過23 kg/m2；連續(xù)3個月以上的血漿谷氨酸脫羧酶抗體檢測為陽性。

1.3 研究方法

兩組患者均進行胰島素強化治療。給予患者門冬氨酸胰島素（商品名：諾和銳；批準文號：國藥準字J20100124；規(guī)格：3 mL：300IU×1支/盒），初始劑量為每天0.5 U/kg，分別于三餐前皮下注射；根據患者的病情變化和糖尿病分型，在原有的胰島素用量上考慮是否增加使用劑量，每次增加劑量幅度為10%，增加的劑量均勻分配在每天3餐前皮下注射。

兩組患者均進行為期3個月的治療。分別于治療前和治療后，采集患者的清晨空腹肘靜脈血進行血糖、糖化血紅蛋白、胰島素、C肽檢測；給予患者75 g葡萄糖溶液口服，2 h后再次采集患者的肘靜脈血，檢測血糖、糖化血紅蛋白、胰島素、C肽。血糖檢測方法為葡萄糖氧化酶法，糖化血紅蛋白檢測方法為高壓液相色譜法，胰島素和C肽均采取放射免疫法檢測。

1.4 觀察指標

對比兩組患者治療前、后的空腹血糖（FBG）、餐后2 h血糖（2hPG）、糖化血紅蛋白（HbAlC）、空腹胰島素（FIns）、餐后2 h胰島素（ h Ins）、空腹C肽（CP0）、餐后2 h C肽（CP2）以及胰島β細胞功能指數（HOMA-β）。HOMA-β=（胰島素水平×空腹血糖值）/22.5×100%，正常人的HOMA-β值為100%，HOMA-β指數越高，說明胰島β細胞的分泌功能越好[5]。

1.5 統(tǒng)計方法

在SPSS 17.0統(tǒng)計學軟件中錄入數據，并進行處理。計量資料表示為（x±s），進行t檢驗。當P

2 結果

與治療前相比，治療后兩組患者的空腹血糖、餐后2 h血糖、糖化血紅蛋白、空腹胰島素、餐后2 h胰島素、空腹C肽、餐后2 h C肽以及胰島β細胞功能指數均得到顯著改善（P0.05），但觀察組患者的胰島素、C肽以及胰島β細胞功能指數較之對照組均明顯更低（P

表1 治療前后兩組患者各項指標對比（x±s）

注：與治療前相比，*P

3 討論

近年來，人們的生活水平不斷得到提高，飲食結構逐漸發(fā)生改變，加上人口老齡化的加劇，糖尿病的患病率逐年上升。成人隱匿性自身免疫性糖尿病屬于1型糖尿病的一種，是一種亞型1型糖尿病，其發(fā)病人數在糖尿病的總發(fā)病人數中所占比例約為10%～15%。成人隱匿性自身免疫性糖尿病的臨床癥狀與2型糖尿病較為相似，均表現為機體內糖代謝紊亂，且均多發(fā)生于老年人群，但二者的發(fā)病機制并不相同。2型糖尿病是由于機體對胰島素的抵抗力增高而引發(fā)的血糖代謝紊亂，患者的胰島素分泌較為正常[6]；而成人隱匿性自身免疫性糖尿病主要是由于T淋巴免疫細胞功能出現障礙引發(fā)的自身免疫性疾病，患者的胰島素β細胞功能受到影響，導致胰島素分泌不足，進而引發(fā)免疫系統(tǒng)功能障礙，并累及心臟、腎、血管、神經等多個器官和系統(tǒng)[7]，如患者未能得到及時、有效的治療，很可能會危及患者的生命安全。因此，臨床上應積極研究和探討成人隱匿性自身免疫性糖尿病的治療方法。

目前，臨床治療成人隱匿性自身免疫性糖尿病以血糖控制、改善胰島素β細胞分泌功能為主，多采用胰島素進行治療。胰島素強化治療是近年來應用于臨床的新型治療方法，通過對患者進行全天連續(xù)胰島素泵入，從而使患者的血糖能夠有效維持穩(wěn)定水平[8]。成人隱匿性自身免疫性糖尿病早期患者的胰島β細胞功能障礙尚未十分嚴重，早期給予患者胰島素強化治療，能夠有效改善患者的胰島素β分泌功能，減輕機體內胰島素β細胞的負擔，延緩胰島素β細胞的損傷進展[9]。該研究為了探討胰島素強化治療對成人隱匿性自身免疫性糖尿病的療效和對胰島素β細胞功能的影響，特對成人隱匿性自身免疫性糖尿病患者進行研究，研究結果顯示，進行研究的成人隱匿性自身免疫性糖尿病患者在治療結束后其血糖水平均得到改善，其胰島素分泌增多，胰島β細胞功能指數得到改善；C肽水平能夠反映胰島功能，治療后患者的C肽水平也顯著提高。但在與2型糖尿病患者的指標進行對比時，發(fā)現成人隱匿性自身免疫性糖尿病患者的胰島素水平、C肽水平以及胰島β細胞指數均較低，這主要和疾病自身的發(fā)病機制有關[10]。

綜上所述，給予老年隱匿性自身免疫性糖尿病患者胰島素強化治療，能夠有效改善患者的胰島β細胞功能，促進胰島素的分泌，使血糖得到有效控制。

[參考文獻]

[1] Maioli M， Pes GM， Delitala G， et al. Number of autoantibodies and HLA genotype， more than high titers of glutamic acid decarboxylase autoantibodies， predict insulin dependence in latent autoimmune diabetes of adults[J].European journal of endocrinology，2010，163（4）：541-549.

[2] Andersen M K， Hrknen T， Forsblom C， et al. Zinc transporter type 8 autoantibodies （ZnT8A）： Prevalence and phenotypic associations in latent autoimmune diabetes patients and patients withonset type 1 diabetes[J].Autoimmunity，2013，46（4）：251-258.

[3] 龐伯健，常艷華.胰島素強化方法治療成人隱匿性自身免疫性糖尿病老年患者的療效及其對胰島β細胞功能的影響[J].中國老年學雜志，2015，35（15）：4247-4249.

[4] 陳飛，陳月云，劉瑤，等.口服降糖藥對比兩種預混胰島素治療對LADA患者胰島β細胞功能影響的觀察[J].中國糖尿病雜志，2012，20（7）：523-525.

[5] 閆淑芳，袁慧娟.門冬胰島素聯(lián)合甘精胰島素治療LADA的療效觀察[J].河南醫(yī)學研究，2015，24（8）：42-43，44.

[6] 鄭燕，楊淑芳.甘精胰島素聯(lián)合阿卡波糖與門冬胰島素30治療68例LADA的臨床療效比較[J].重慶醫(yī)學，2010，39（23）：3244-3245.

[7] 林南生.胰島素強化治療老年隱匿性自身免疫性糖尿病的療效及對胰島β細胞功能的影響[J].中國老年學雜志，2014，34（13）：3609-3611.

[8] Sameer D Salem， Riyadh Saif-Ali， Sekaran Muniandy， et al. Comparison of Adults with Insulin Resistance （IR） in Latent Autoimmune Diabetes Versus IR in Glutamic Acid Decarboxylase Antibody-negative Diabetes[J].Annals of the Academy of Medicine， Singapore，2014，43（2）：107-112.

[9] 琚楓，符茂雄.胰島素強化治療對老年隱匿性自身免疫性糖尿病胰島B細胞功能影響研究[J].實用老年醫(yī)學，2011， 25（5）：420-422，426.

篇2

 

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

 

這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次的技術，現在似乎真的到了產業(yè)化的臨界點?；ヂ?lián)網時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯(lián)網。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

 

人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產業(yè)市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達1190億元人民幣。

 

目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯(lián)網的產業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發(fā)展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯(lián)網和物聯(lián)網產業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網，全面改變人類的生活和工作方式。

 

離人工智能最近的IT互聯(lián)網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業(yè)的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業(yè)變革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。

 

BAT保守布局

 

中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經理都要了解人工智能技術的發(fā)展。

 

當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。

 

李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業(yè)務中。2014年的百度內部統(tǒng)計數據顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內部叫Diff)指標提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數據和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

 

“到了后期，太長遠項目，或是比較創(chuàng)新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現任百度相關人士對《財經》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經過驗證沒有商業(yè)化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。

 

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現實。

 

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發(fā)展將嚴重地依賴人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

 

硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

 

百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數據方面，百度有萬億級的網頁、移動和行為數據可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數排在世界第一。

 

2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

 

百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網進入第三幕，并將重構傳統(tǒng)產業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現征信升級，實現“秒放”貸款。

 

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制?；蛘哒f，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務驅動開始，逐漸加大檔位。

 

阿里從2011年開始布局互聯(lián)網醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數以百計。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數據顯示，全國已經有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經》記者，阿里在健康醫(yī)療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。

 

阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫(yī)院醫(yī)療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學習數據的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫(yī)學專家”。

 

多位接受《財經》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫(yī)療診斷是基于經驗的專家型勞動，是機器擅長的經驗學習，三年內該技術便可成熟。

 

閔萬里告訴《財經》記者，要實現這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現“商業(yè)和技術互為驅動”。

 

阿里是目前中國所有公司里，數據生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數據通道，是非常健康的數據大動脈，可以將阿里的所有數據資源非常高效地結合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務)的云計算平臺。數據生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各個業(yè)務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。

 

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務為基礎。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。

 

其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG(社交網絡事業(yè)群)的優(yōu)圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發(fā)。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

 

騰訊高級副總裁姚星在接受《財經》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發(fā)，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點;二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

 

騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風投機構Felicis Ventures領頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據。

 

BAT的人工智能技術研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅動的，他們從業(yè)務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。

 

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

 

國際巨頭深入無人區(qū)

 

如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經開始深入科技無人區(qū)。

 

這些公司技術和業(yè)務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。

 

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經開始用人工智能賺錢。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰(zhàn)勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統(tǒng)，和已經可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經突觸計算機芯片)。

 

Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經元，基于IBM的“DeepQA”技術開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發(fā)、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。

 

Watson已經開始為IBM賺錢了。法國農業(yè)信貸銀行預測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業(yè)務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。

 

另一個代表性產品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統(tǒng)計算架構。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達到量產要求。

 

IBM將其技術和商業(yè)實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經理郭繼軍向《財經》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數據、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現實挑戰(zhàn)。

 

微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。

 

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。

 

微軟最新的深度學習系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計算機視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。

 

微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業(yè)務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業(yè)界，它的目標是打造一個人工智能生態(tài)圈。

 

它在無人區(qū)走得最遠，在現實商業(yè)世界中隱蔽得最深。

 

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發(fā)更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數據和反饋。

 

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經遠遠超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網公司。

 

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數據，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)?？突仿〈髮W機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。

 

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發(fā)，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術，多數集中在提升購物體驗的深度學習領域。

 

人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數據循環(huán)。只擁有技術是不夠的，需要業(yè)務和數據結合，才能打造好的技術。對循環(huán)數據的獲取，巨頭們也都不遺余力。

 

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現更名為“微軟認知服務”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應用，一共只有20多行代碼。

 

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。

 

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。

 

對于巨頭來說，算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領域的業(yè)務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

 

做B2B生意的IBM對數據的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數據。

 

以醫(yī)療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經驗、現有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數據積累。

 

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。

 

Watson已經可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84%。

 

國內的一位人工智能業(yè)者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術。“那些才是可以顛覆未來的彈藥?！?/p>

 

填補斷層

 

人工智能的產業(yè)結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領域的結合;技術層是算法、模型和技術開發(fā);基礎層則是計算能力和數據資源。

 

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創(chuàng)新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。

 

多位接受《財經》記者采訪的中外業(yè)者認為，BAT的優(yōu)勢在于海量數據，和國際巨頭的核心差距在技術。

 

騰訊高級副總裁姚星告訴《財經》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術公司不多;二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。

 

姚星向《財經》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。

 

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術和基礎研究)源頭在國外，要到國外看?！?/p>

 

在快速迭代的互聯(lián)網世界里，即便是互聯(lián)網巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數據和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優(yōu)勢互補，快速搶占市場。

 

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術Face++軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

 

Face++在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網新聞圖片上，獲得了97.27%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。

 

進行面部識別，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。阿里云為這個合作注入自身的數據和分析能力。

 

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的?！遍h萬里對《財經》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”

 

技術和數據的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數據和QQ興趣部落，為搜狗輸入數據資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。

 

王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數據，他對《財經》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人?！?/p>

  

  李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構傳統(tǒng)產業(yè)。

 

今天，技術和數據的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數據平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。

 

微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發(fā)，國內企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業(yè)相當值得期待?！避怯抡f。

 

擠出泡沫

 

馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了?！?/p>

 

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(chuàng)新，遲早會被顛覆。”

 

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。

 

市場調研機構CB Insights的統(tǒng)計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。

 

中國人工智能領域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。

 

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數據訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價值。

 

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄尽Ｋf，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

 

其二，這家公司的技術和業(yè)務是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。

 

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。

 

危險在于，就算是一些初創(chuàng)時期確實手握人工智能獨特技術和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

 

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結構也發(fā)生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。

 

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術知識和長線投資眼光。根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態(tài)硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

 

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高校基礎學科的研究能力無法被充分利用，體制內缺乏一套產學研流暢對接的機制。這導致中國高校在這次產業(yè)變革中嚴重缺位。從美國的經驗來看，正是其從法律、機制上保證了產學研的平滑轉換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據上風。

 

一些樂觀的投資人認為，技術發(fā)展本身就是驅逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。

篇3

如果我們有一臺機器人，它從小時候就開始照顧我們，收集我們的健康數據，陪伴我們成長，你會立刻覺得，它不過是影視作品里那個暖心忠誠的“大白”胖子吧？才不止！它沒有那么遙不可及，甚至在中國已經憨態(tài)可掬地登上了舞臺。

站在未來市場風口

理想中的胖子“大白”負責個人健康監(jiān)測，其實，這只是健康機器人領域的家用門類，它和醫(yī)用機器人一起，早已掀起投資者和開發(fā)者掘金的熱情，被視為未來“很有市場的產業(yè)”。

美國市場調查機構Winter Green Research預測，至2021年手術機器人和康復機器人的行業(yè)規(guī)模將分別達到200億美元和32億美元，年均復合增速暴漲至29.9%和46.6%，成為發(fā)展速度最高的子領域。其中，手術機器人將占60%左右的市場份額，未來市場中心將由北美逐漸往亞洲市場轉移。

人口老齡化的到來和二胎政策的放開帶動了中國醫(yī)療機器人的發(fā)展。醫(yī)療機器人或家庭機器人將承擔部分治療或陪伴的責任，緩解社會和老齡人的負擔和擔憂。

據全國老齡工作委員會辦公室的《中國老齡產業(yè)發(fā)展報告（2014）》，2013～2021年是“中國老年人口第一個成長高峰期”，每年亟須照顧護理的老人數量在增加，目前為1500萬人，2020年將達2500萬人， 2050年預計達4000萬人。特別是計劃生育形成“人口斷層”效應，未來每對夫婦將面對4個老人的日常照顧，其困難問題勢必不堪重負，原來家庭養(yǎng)老模式岌岌可危。

能否替代醫(yī)生？

這個熱點問題的本源是，人工智能能否替代人類？崔海龍是廣東德瀧智能科技有限公司的首席執(zhí)行官，他個人的判斷是，人工智能可能在某些有規(guī)律的領域代替人做某些事。比如西醫(yī)有規(guī)則，教育也有規(guī)則，人工智能就可以代替其工作；而再比如藝術創(chuàng)作，它沒有規(guī)則，機器人就很難代替。

崔海龍的公司主要專注于家用和醫(yī)用的醫(yī)療器械研發(fā)生產與銷售。2015年，公司了首款德瀧智能健康機器人，中國版的“大白”閃亮登場。它們的核心價值是，通過將家用醫(yī)療器械整合，使客戶能夠用最少的費用享受最多的功能；特別是通過智能升級，使煩瑣的醫(yī)療器械使用起來更方便、更好用。

“健康醫(yī)療機器人的發(fā)明初衷可能不是為了取代醫(yī)生，而是為了彌補現有醫(yī)療模式下，特別是社區(qū)、家庭環(huán)節(jié)中醫(yī)療健康服務的相對缺失?！?崔海龍強調。

做醫(yī)生護士“不愿意做”和“做不了”的事情，應該成為對健康醫(yī)療機器人定位的認知?！安辉敢庾龅摹笔虑椋热玑t(yī)生護士不愿意記錄健康數據。因為這是很繁雜的工作，健康記錄需要每星期、每個月都堅持做，才有效果。 “做不了”的事情，包括一些醫(yī)務垃圾的搬運。在國外，機器人在這些應用領域已經很成熟了。

從長遠看，崔海龍認為未來機器人最核心的應用應放在健康治療方面，包括做手術。但這也不意味著替代醫(yī)生，它也不可能。協(xié)助醫(yī)生來做治療方案，人與機器人互為補充，人機協(xié)作，是將來人和機器人“共事”的趨勢。

抱團取暖向世界出發(fā)

關鍵技術的創(chuàng)新和突破，決定了一個企業(yè)的制高點；企業(yè)間的抱團取暖，則能夠在中國機器人行業(yè)發(fā)展過程中形成“中國優(yōu)勢”，推動中國民族品牌機器人技術和產品向世界出發(fā)。

“2015年世界機器人大會”在北京召開，國際市場見證了中國機器人的新技術和新產品，整個中國機器人行業(yè)上下游產業(yè)如何構筑出一個生態(tài)平臺被提上日程。

例如，在中國機器人品牌中，優(yōu)必選的機器人平臺有可能會開放成一個應用商店（app store），蘿卜庫目前的一個主要方向就是構建機器人技術研究開發(fā)教育，以及投融資、機器人產品展示等一系列環(huán)節(jié)的生態(tài)圈平臺，這些都是企業(yè)給外部開放連接留下的接口，也是抱團取暖的基礎。當然，要獲得世界聲譽，關鍵還是要在某一細分領域做細做精。

中國首款智能健康機器人之父吳凱博士參加了廣東省科技廳主辦的中以生物技術對接會，并深有感觸。他驚奇地發(fā)現，以色列的企業(yè)家專注的內容非常的細，比如有一個企業(yè)家就只專注心衰病人，用手機來檢測心衰病人的聲音，判斷他當前心衰疾病的狀態(tài)；還有一個企業(yè)，專注于做抑郁癥病人個性化藥物的設置。所以，以色列生物技術的產業(yè)發(fā)展，形成了自己獨特的模式。中國有自己的國情和特色，但也需要借鑒這些產業(yè)發(fā)展得比較好的國家的一些經驗。

“Well！Great！”

跟電影里的“大白”一樣，德瀧愛佳第一代、第二代機器人在功能上已經實現了10項自主功能檢測，而目前的第三代機器人要解決的問題是，如何變被動式服務為主動式服務模式。就像電影里的“大白”一樣，一旦它掃描到你的身體出現狀況，就立刻蹦出來，直到你說服務“滿意”為止。

篇4

制造云大數據

眾所周知，人類社會正面臨著一場新的技術革命和新的產業(yè)變革。那么我們認為互聯(lián)網+人工智能的時代正在到來。怎么解讀人工智能？首先，網絡是一個泛在的互聯(lián)網，包括魍車幕チ網和互聯(lián)網+人工智能，其核心技術是七類技術深度融合，包括新互聯(lián)網技術、新一代信息技術、新人工智能技術、新能源技術、新材料技術、新生物技術以及新應用領域專業(yè)技術。互聯(lián)網時代特征總結為泛在互聯(lián)、數據驅動，共享服務，跨界融合，自主智慧和萬眾創(chuàng)新。

當然，制造業(yè)作為國民經濟、國計民生和國家安全的重要基石，正面臨全球新技術革命和產業(yè)變革的挑戰(zhàn)，特別是新一代信息通信技術，核心就是要發(fā)展智能制造技術產業(yè)和應用。對我國來說面臨的五大挑戰(zhàn)是：第一要從技術跟隨到創(chuàng)新以及到超越，第二要從傳統(tǒng)制造向數字化、網絡化、智能化轉變，第三從粗放型制造向質量效益性轉變，第四從資源消耗到綠色制造轉型，最后要由生產型制造到生產+服務型制造轉變。

其核心問題就是要貫徹創(chuàng)新協(xié)調綠色開放共享發(fā)展理念，要走中國特色的工業(yè)化道路，以創(chuàng)新發(fā)展為主題，以制造業(yè)提高質量增加效益為中心，特別強化兩化融合，而且要推進智能制造主攻方向。

云制造的概念首先是基于泛在網絡，其次是借助新興大制造技術、信息通信技術、智能科學技術及制造應用領域四類技術深度融合。數字化、網絡化、智能化作為技術手段，構成一個以用戶為中心的統(tǒng)一經營的智慧硬軟資源和能力的服務云。這實際上就是人、機、物互聯(lián)服務，或者是現在提出的工業(yè)互聯(lián)網的概念。

用戶通過智慧終端和智慧云制造服務平臺能隨時隨地按照需要獲取智慧制造的資源和能力，要對整個全系統(tǒng)全生命周期產業(yè)鏈里面的人機物信息技術自主的智慧的感知，互聯(lián)協(xié)同分析認知和決策控制與執(zhí)行，促進制造全系統(tǒng)及全生命周期活動中的人組織、經營管理、技術設備三要素及信息流、物流、資金流、知識流、服務流集成優(yōu)化，形成一種基于法在網絡、用戶為中心、人機物信息融合。

智慧云模式是什么，手段是什么，業(yè)態(tài)是什么，特征是什么，實施內容是什么，以及目標是什么都值得探討。

我們把它叫智慧，因為強調三種深度融合：人物與環(huán)境信息深度融合，數字化、網絡化智能化的深度融合，工業(yè)化和信息化的深度融合。同時，很重要的基于大數據的并行、協(xié)同、實時、互聯(lián)、智能的進行創(chuàng)新。根據這樣一個理念所構成的系統(tǒng)，我們把它叫做智慧云制造系統(tǒng)或者簡單說智慧制造云。概念模型包含幾大部分內容，一是制造資源的能力和資源，這里面包括軟的、硬的，包括能力和智能互聯(lián)產品；二是制造云池；三是制造全生命周期的智慧云。其核心支持就是智慧云制造的平臺。

綜上，智慧制造云是一種互聯(lián)網+人工智能時代的模式手段。制造模式是以用戶為中心的互聯(lián)服務協(xié)同個性柔性社會化智能制造產品以及服務用戶的模式，它的手段就是四類技術深度融合的數字化網絡化作為技術手段，構成一個智慧化的人機物環(huán)境信息互聯(lián)系統(tǒng)，體現數字化、物聯(lián)化、虛擬化、協(xié)同化、定制化、柔性化和社會化的產品。

那么智慧制造云、工業(yè)云里面的大數據實際上是全系統(tǒng)全生命周期里面的三要素、五個流里不斷產生的四個大數據，包含制造全生命周期里面的各種數據，有企業(yè)經營管理的數據，有技術產品設備的數據。有結構化、半結構化和非結構化數據，有靜態(tài)數據、動態(tài)數據和實時數據。

智慧制造云大數據的特點，除了四個云以外，和大量、高速、多樣、價值以外，還加上了多元符合模態(tài)、數據類型異構等。其作用簡單來說能精準高效智能地用到全生命周期的活動，促進云制造的智慧化，目標實現產業(yè)研制、管理服務效率質量成本能耗，實現產品加服務為主導的隨時隨地的按需個性化指導。

目前，大數據在感知基礎上，有六類大數據關鍵技術，關鍵技術在制造云里有新的需求。首先大數據的集成與清洗，就是把不同來源、格式、特點性質的數據及數據源在邏輯上或物理上有機地接入平臺并進行新審查和教研，得到干凈、一致的數據。第二技術就是大數據存儲和管理，采用云存儲和分布式存儲技術及高吞吐量數據庫技術與非結構化數據訪問技術，實現運輸集中的數據經濟、高效、高可靠、容錯的管理與服務。第三大數據分析挖掘，從這些海量的隨機的數據中要找出有價值的東西，比如說現在分布式計算引擎，數據分析機器學習等，對我們制造云要以應用目標為導向，導出相應算法軟件。同時需要建立云制造應用系統(tǒng)定量分析的人工智能分析模型，數據不是直接用的，是通過模型來的?？梢暬?，各種各樣數據可視化而且能應用，比如多維數據分析，虛擬現實等，對目前綜合處理顯示多維數據以及交互需求是非常重要的。其次是大數據的標準和質量，對智慧云多類型標準需求不限，而且交易和交互要作為一個導向。最后就是安全，全生命周期里面要安全，像隱私保護、數據水印以及區(qū)塊鏈技術等。

大數據的云化

第三個問題就是大數據云化。直接把大數據遷入模型軟件，第二是直接提供DAAS，第三個就是風險，最后一個就是大數據的可視化，基于大數據可視化技術實現智慧制造云里面的風險和顯示。

云里面大數據怎么用也值得探討。第一類是航天產品電纜數據化設計，也就是說把電纜有關的經驗數據和綜合分析性能數據收集過來，放到電纜數據工程里面，實現了電纜數據化生產的一體化，產生效果后有60%以上研制時間開展產品質量提升。第二類是醫(yī)藥，利用現在制造云里面官方電子病例、醫(yī)療等信息系統(tǒng)提取海量臨床數據，挖掘藥物效用及治療方法，從而為醫(yī)藥研發(fā)提供參考。第三類是航天制造和生產比如博世、力士樂等智能生產。第四類就是維修，比如C919健康管理，需要實時檢測大數據中心。根據上面的情況，智慧制造云在大數據當中是很重要的。

最后提點建議。首先當然是大數據已經成為智慧制造云建設和運行的重要資源，如果沒有大數據、沒有云、沒有人工智能，那最后肯定是做不到智慧化制造。而研究實踐需要從技術、應用、產業(yè)三方面來協(xié)調，進行各個層次的技術創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。

從技術應用和產業(yè)方面，概括性地提幾點想法：第一，從技術上要做到重視大數據、信息通信技術、人工智能技術、系統(tǒng)工程技術與制造領域等多種技術的深度融合。要搞大數據，必須要做到這幾個技術的深度融合，這是我們的一個觀點。第二，離不開云，因此要對面向用戶大數據的云服務技術進行研究。第三，要重視基于大數據制造全生命周期里面的新模式、流程、手段的研究。最后，要進行符合共享經濟商業(yè)模式的技術研究，當然還有安全和相應標準的制定與評估。

從應用角度來看，要“四個突出”。第一要以突出制造特色和行業(yè)特點來開展；第二要突出問題導向，問題在哪，競爭力缺點就在哪；第三要突出大數據驅動的智慧云制造管理運行模式、手段和業(yè)態(tài)的變革；第四要突出三要素與五流的綜合集成化、優(yōu)化和智慧化。

篇5

關鍵詞：挖掘技術；醫(yī)療信息管理；應用方式

數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統(tǒng)計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫(yī)療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。

1在醫(yī)療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵

數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫(yī)療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫(yī)療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫(yī)院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優(yōu)化。

2在醫(yī)療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施

2.1實現建模環(huán)節(jié)以及數據收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化

在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯(lián)性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統(tǒng)計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環(huán)節(jié)以及數據收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環(huán)節(jié)以及數據收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。

2.2細化數據挖掘技術應用類別

想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強病患區(qū)域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發(fā)展。比如使用數據挖掘技術建立其病區(qū)管理的標準模型以及統(tǒng)計指標，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉次數等[3]。另外在醫(yī)療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫(yī)療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫(yī)療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。

2.3明確數據挖掘技術的應用方向

醫(yī)院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現對于醫(yī)療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術方面，醫(yī)院都已經成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。

3結語

醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過程之中，還有很大的發(fā)展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.

參考文獻：

[1]鄭勝前.數據挖掘技術在社區(qū)醫(yī)療服務系統(tǒng)中的應用與研究[J].數字技術與應用,2015(09):81-82.

篇6

【關鍵詞】信息 智能 圖文

一、前言

要想對圖文信息的處理分析，首先需要建立一個圖文信息庫，然后用計算機代替人處理大量的圖文信息量，進行檢索匹配后得到一個分析結果。

對于圖文的識別主要有三種方法：統(tǒng)計法，結構法和神經網絡法。其中統(tǒng)計法是在數學的基礎之上發(fā)展而來，而且誤差最小。統(tǒng)計的方法主要通過數值來描述，而結構化方法是對統(tǒng)計放法的補充，它主要使用符號來描述圖形。神經網絡法主要是通過神經網絡的算法對圖文進行較為準確的識別。充分了解圖文的識別方法，有利于我們更好的利用和識別圖文信息。

對于圖文的識別過程，主要分為幾個步驟：首先要進行圖文的輸入和存取，其次進行預處理，之后進行特征提取，最后進行最重要的圖文信息分類和匹配。而在圖文匹配的過程中，主要是測試目標圖文和已存入數據庫中的圖文信息進行特征上的比對，進行正確的匹配判斷。

二、舉例分析

下面進行分析一下現實生活中有關圖文信息的例子。

蘋果5S手機的指紋掃描系統(tǒng)。首先要建立一個指紋庫，把能夠開啟手機的指紋掃描到手機的存儲區(qū)，然后根據指紋信息以及對象參數進行檢索分析指紋。等待需要開鎖時，直接掃描指紋，在數據庫中進行匹配，找到相應的圖像信息，匹配后解鎖手機。

還有就是車站自動取票機，只要你把身份證放在機器上，經過系統(tǒng)的掃描辨認，就可以取到之前在網上訂購的車票，而檢票系統(tǒng)更加高級，只要輕輕掃描你的車票，就能看到你的個人信息。這些方面充分顯示了圖文信息的智能化，以及智能化的普及。

在圖文分析中，圖文信息的表達主要分為以下幾個方面：比如一張照片，它是客觀存在的圖像，屬于原始的或者模擬的信息。然而原始圖像的數字化形式，灰度數字圖像通常有比數字圖像較好的效果。在灰度圖像經過分割處理后得到的結構圖像（一般都為結構信息），比如一些邊緣或者輪廓等。

對于智能的方向，主要是希望在現實生活中使用越來越多的機器以及電腦系統(tǒng)來代替人得思維，更好的為人們服務?，F如今人工智能的應用于研究主要集中在以下幾個方面：第一是智能接口，它是人們與計算機自然方便的途徑，只有使得計算機明白人類的表達，才能使其更好地為人類服務。第二是數據挖掘，它是目前來說比較熱門的研究方向，尤其是大數據挖掘，暫時還沒有形成產業(yè)鏈，對于計算機方面的學生來說是一個很好的發(fā)展和研究方向。而數據挖掘，主要指的是在大量的不完全的片面的信息中發(fā)覺到有用的信息，方便服務機構以及個人。第三是主體以及多主體系統(tǒng)，主體是一些具有選擇，能力愿望，意圖，信念的存在實體（具有一定分自主性）。而多主體主要是研究多個主體的只能協(xié)調能力，比如電腦的，一個四核的cpu處理能力是二核的好多倍，但是在獲得速度的同時，電腦要處理協(xié)同合作問題。

對于智能方面的現實應用，可以分析以下的幾個例子。

對于機器人，人們早已經熟悉了。以前在現實生活中，一些低智能的機器人被用來處理高危事情，比如說使用機器人擦高空玻璃，處理一些爆炸事故。而近些年，越來越智能的機器人被用到越來越多的領域。比如說現在的新型機器人，可以替代人們進行一些日常的家務活動，可以掃地，可以做飯，可以照顧孩子，洗衣服。越來越精細的生活細節(jié)可以由機器人操作完成，充分體現了機器智能化的程度越來越高。

還有就是有段時間特別流行的電腦代替專家醫(yī)生坐診，一些高智能化的電腦，通過測量人體的各項指標，進行大量的數據匹配，選擇最優(yōu)的治療方案，可以實現智能的醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)，解放更多的人力物力。

對于移動大廳的自動業(yè)務辦理機器，人們可以通過機器修改自己手機的綁定業(yè)務，交款查詢等一些替代人得操作也充分體現了智能的優(yōu)越性。而銀行系統(tǒng)的自動柜臺也是這個原理工作。在現實生活中越來越多的方面已經被機器替代服務，服務質量和方便程度大大提高。

還有一個最不能少的例子，就是智能化手機了?，F在就是簡單的一個小小的手機，可以實現計算器的功能；能夠互聯(lián)網絡（想當一個小型的電腦）；能到找到地圖，實現導航功能；能夠進行工作上文檔的編輯，刪除，修改和發(fā)送操作。無論你走到哪里，只要你有一部高智能的手機，你幾乎不需要任何人幫助你，你就可以在一個陌生的地方好好地正常生活。它給我們的工作，生活，消費，旅游，餐飲帶來了很大的便利。

由以上的例子可以看出智能化的生活可以使得生活更加方便，而智能化只是把現實生活中的一些常見情況以一種機器能夠識別的形式輸入到計算機中，在計算機中通過快速的分析演算匹配找出最合理，相對來說比較正確的方法實現對現實問題的處理，它的精確程度非常高。

三、結束語

圖文信息主要是通過刺激感官，使得人們辨別認識圖文信息，人們在這個過程中，首先要認識圖文信息，然后理解和存儲圖文信息，以便下一次出現圖文信息的時候，可以直接從大腦的記憶中查找出相關信息。而智能只在圖文信息被存儲在電腦，經過電腦分析匹配，選擇最優(yōu)方法路徑，實現一些人們能夠實現的操作，從而使得機器具有智能化。

智能圖文信息的的發(fā)展雖然還有很長的一段路需要走，但其前景是光明的，在形成產業(yè)化的路途中，智能圖文信息將會成為一顆璀璨的行星。

參考文獻：

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作者簡介：

篇7

關鍵詞：“互聯(lián)網+”；養(yǎng)老產業(yè)；發(fā)展方向；優(yōu)勢與困境；對策

中圖分類號：F121 文獻標識碼：A 文章編號：1008-4428（2017）03-50 -03

隨著中國老齡化程度的加深，養(yǎng)老服務工作愈發(fā)成為社會熱點。在2015年的兩會上，總理提出的“互聯(lián)網+”概念席卷全國，時至今日“互聯(lián)網+”進一步發(fā)酵，“互聯(lián)網+養(yǎng)老”已經成為養(yǎng)老服務行業(yè)不可忽視的亮點。同時，”互聯(lián)網+”下出現的新事物也在不斷完善和發(fā)展（如人機交互、云計算云儲存、人工智能、虛擬現實增強現實等）都在為養(yǎng)老產業(yè)與互聯(lián)網的結合提供挈機?！盎ヂ?lián)網+”背景下的養(yǎng)老就在這種情況下誕生，運用“互聯(lián)網+”的思維來發(fā)展養(yǎng)老產業(yè)構建新的產業(yè)模式。

一、“互聯(lián)網+”背景下養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展的機遇

（一）大數據的應用為養(yǎng)老信息平臺的建設帶來了極大的便利

傳統(tǒng)的養(yǎng)老行業(yè)，沒有大數據分析的技術優(yōu)勢，對于老年人的需求服務也只是停留在基本的生理方面，同時國家沒有精準的數據分析，只能盲目的政策支持，而沒有一個系統(tǒng)的規(guī)劃，通常只會造成資源的浪費。但現在不同了，互聯(lián)網時代來臨了，互聯(lián)網連接著全球的億萬用戶，因為連接的便利性，信息資源共享化，互聯(lián)網在我們的日常生活中都有應用。

首先，將大數據用于養(yǎng)老產業(yè)，這也是在“互聯(lián)網+”背景下有必要的，建立一個平臺將老年人的健康狀況、家庭狀況、醫(yī)療信息等基本身份信息錄入，用于以后老年人進入養(yǎng)老院等機構的信息服務記錄，可以將老年人的信息數字化，省卻了以前的紙質檔案的登記，還利于信息資料保存與共享，方便以后數據平臺跟國家的數據統(tǒng)計的對接。同時開通網上老人身份信息認證，使用有攝像頭并能夠聯(lián)網的電腦或智能手機自助完成信息認證，方便一些行動不便的老人，老人們可以通過電腦直接在網上完成身份信息的采集認證。

其次，通過分析老人在醫(yī)院的醫(yī)療信息記錄，計算機自動生成老人的動態(tài)健康檔案，結合互聯(lián)網的大數據分析、云計算等功能，并結合執(zhí)照醫(yī)療團隊醫(yī)師的建議，提出有針對性的膳食、運動、起居的日常生活計劃，并將這份健康報告上傳云端方便子女對自己父母健康狀況進行了解。我們利用數據平臺可以為老人提供準確的服務，精準定位老年人養(yǎng)老需求，深度挖掘老年人的養(yǎng)老需求。

（二）互聯(lián)網金融新工具拓寬了養(yǎng)老產業(yè)的籌資渠道

養(yǎng)老產業(yè)的資金問題，大家都看到了這是個利好的行業(yè)，前途是光明的，不再是以前的國家控制下的福利養(yǎng)老機構，開放市場吸引大批的投資者，形成的以老年人為消費中心的經濟產業(yè)。

第一 ，引進國家資本和借助政策的扶持，企業(yè)就會慢慢發(fā)展起來，我們可以利用目前流行的互聯(lián)網融資方式――眾籌，每個人支持相應的資金，集資者承諾給予支持者一定的回報或優(yōu)惠政策，每個人的資金支持是微小的，但在互聯(lián)網時代匯集的力量是巨大的。這種資金籌集方式對不管是現在即將面臨養(yǎng)老還是以后要B老的人，都會有極大的誘惑力，大家支持一定的資金作為自己以后的養(yǎng)老投資。因而資本的匯集是相當迅速的，這樣還能夠為企業(yè)起到一定的宣傳效果，為他們的養(yǎng)老項目營銷造勢，增加在社會上的宣傳影響。企業(yè)獲得第一筆啟動資金后就能進行項目的開發(fā)，逐漸地將產業(yè)鏈做出來，甚至在其養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展的過程中獲得融資，到最后就不是資金的問題而是養(yǎng)老的產品研發(fā)以及走向的問題了。

第二，養(yǎng)老市場潛力巨大和互聯(lián)網信息的便捷使人們更加準確地認識到了其未來發(fā)展的前景，因而早有企業(yè)已有心利用互聯(lián)網發(fā)展養(yǎng)老產業(yè)。但苦于資金的缺乏，遲遲不能形成一定規(guī)模。P2P網貸平臺的出現給這些企業(yè)帶來了希望，平臺可以為個人和企業(yè)提供資金，通過第三方的平臺，使借貸雙方的供需相匹配，從中選取最優(yōu)的利率條件進行借貸實現信息與資金的最優(yōu)配置，讓雙方都獲利。這樣可以快速為其提供資金支持。利用互聯(lián)網新的金融工具來為養(yǎng)老企業(yè)的發(fā)展提供資金支持，這是企業(yè)融資的新途徑，減小了傳統(tǒng)養(yǎng)老行業(yè)依靠政府救濟發(fā)展的壓力。

（三）智能硬件設施優(yōu)化養(yǎng)老產業(yè)的資源配置

我國是人口大國，養(yǎng)老是民生問題關乎社會穩(wěn)定，國家予以相當的重視，對于此產業(yè)的扶持與優(yōu)惠在力度上都在加大。人到了老年時期，隨著各項身體機能的下降隨之而來的就是各種身體疾病的出現，養(yǎng)老產業(yè)不可避免地會在醫(yī)療方面入手，運用高科技手段，現在互聯(lián)網時代有各種的智能化硬件，來拉近互聯(lián)網與人類的聯(lián)系，以人為中心，擁有人性化的體驗。

1.我們可以在老年人的看護方面利用互聯(lián)網技術，當老年人出門散步的時候，給老年人佩戴一個智能手環(huán)，用GPS來定位的佩戴式電子設備，其精確度可定位到方圓幾米，可以隨時監(jiān)測他們的位置，并增加生命信息特征檢測功能，防止老年人的突發(fā)性疾病。這樣即使老人外出，也不用擔心看護找不到人的情況的發(fā)生和其他意外情況的出現。同時手環(huán)也可以錄入老人的身體健康和醫(yī)療信息等，這樣也可以根據每個老年人的具體情況來分析老年人所需要的監(jiān)護服務需要，也就不用像以前那樣給每個老人配給一個看護人員了及大大地節(jié)省的人力資源成本。通過互聯(lián)網云平臺計算分析，老人的健康監(jiān)測數據結果發(fā)送給老人親屬，或者社區(qū)及養(yǎng)老、醫(yī)療服務機構，只要通過手機，就可以查詢老人的血壓、血糖、心率等健康數據，這樣既方便又快捷，節(jié)省了很多的人力物力成本。這是運用互聯(lián)網技術的優(yōu)勢優(yōu)化了資源的配置。

2.在老人的生活交流方面我們可以開發(fā)出一個簡便易操作的手機APP，幾個特殊按鍵，緊急救助、生活服務、親情通話、服務評價等功能全搞定，教會老年人使用智能手機以及使用服務軟件，幫助老年人建立一個社交朋友圈，老人們同樣可以在這個平臺交朋友，相當于IM通訊軟件擴大老年人的社交范圍，更大程度地滿足老年人的情感交流要求。這樣可以讓老人們也成為互聯(lián)網時代中的參與者，并根據自身需求的不同主動地聯(lián)系服務，就可以讓老年人享受互聯(lián)網發(fā)展的福利，成為其中的參與者和建造者，滿足老年人在心理方面的需求。

3.許多老年人是居家養(yǎng)老，因為子女生活習慣的問題和看護人員勞動成本的提高而獨自養(yǎng)老。人們開始將人工智能運用于養(yǎng)老，開發(fā)與老年人交流的機器人，幫助老年人處理簡單的家務活，提醒老人服藥和每日待辦事項，時刻監(jiān)測老人的身體狀況，以便老人在出現突況的時候發(fā)出求救信號。同時智能機器人也具有學習的能力，讓機器人承擔類似于管家的功能，這是居家養(yǎng)老的重要方面。

其實對于互聯(lián)網在養(yǎng)老方面的應用，早已有機構進行試驗研究，但并未形成系統(tǒng)化的研發(fā)體系，在接下來的時間里應該會進入到計算機科學、醫(yī)學、心理學、老年學等學科共同合作推進的階段。這一系列智能技術已經在一定程度上能夠為老年人居家和社區(qū)中的安全和生活提供便利，尤其在智能居家、促進體力和鍛煉的科學技術、跌倒的預防和監(jiān)測、自我的健康管理等方面有一定成效。盡管也有相當部分還處于實驗室研發(fā)和試用階段，但是已經構成了很好的研究和實踐基礎。

二、”互聯(lián)網+”背景下的養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

（一）養(yǎng)老產業(yè)面臨著復雜的發(fā)展環(huán)境

1.新技術在養(yǎng)老產業(yè)中如何運用缺乏經驗?！被ヂ?lián)網+”背景下的養(yǎng)老產業(yè)有也有其發(fā)展的困境，其實互聯(lián)網+背景下的養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展算屬于新課題，首先就是智能服務硬件的開發(fā)，研發(fā)水平不夠，只能慢慢學習國外的先進經驗，畢竟我國的養(yǎng)老產業(yè)起步較晚，而且互聯(lián)網模式的養(yǎng)老要求的就是高科技化、人性化、效率化，所以開展的地區(qū)也就受到了限制，必須在大城市高新技術開發(fā)區(qū)或高校附近附近，才能提供強大的技術服務支持，這樣的費用成本是巨大的，不僅要承擔周圍地價的壓力，還要給研發(fā)的高校和科技機構提供資金，這將是巨大的費用支出。

2.信息技術的全面普及和覆蓋還需時日，養(yǎng)老數據的收集和運用還缺乏堅實的基礎。我國的人口基數大，同時我國也慢慢步入了老年化的階段，但老年人的數量眾多，將老人們的數據信息錄入這將是一個巨大的工作，人口的數據統(tǒng)計資料也不齊全，特別是在農村地區(qū)，信息資源的不暢通，信息資源不對稱有可能造成數據分析的不全面，使企業(yè)做出錯誤的市場判斷。

3.老人對新事物接受度低等傳統(tǒng)觀念一定程度上影響著互聯(lián)網技術的運用。老人對于新事物的接受能力是緩慢的，給老人提供智能化的服務，老人是否能夠適應，畢竟機器是沒有感情的，無法給老人精神上的慰藉，不知老人是社會人也需要真實的情感交流，但通過冰冷的機器來為老人提供智能化的服務，老人是可能無法適應的。

4.養(yǎng)老市場發(fā)展不成熟、經驗欠缺的不利影響。 作為一個新的產業(yè)結構模式，市場上可能存在潛在的競爭者，進入這個行業(yè)的企業(yè)競爭，將會引起行業(yè)的惡性競爭，這不利于新興產業(yè)的發(fā)展。在服務的水平上無法與西方發(fā)展完善的國家相比較，人員的篩選和培訓都沒有經驗，養(yǎng)老產業(yè)的管理等方面都是較為欠缺的，這都是要通過一定時間在市場上學習經驗。

（二）利用互聯(lián)網金融工具進行融資，風險難以控制。

利用互聯(lián)網融資是有利有弊的，互聯(lián)網金融作為新生事物其發(fā)展的過程是難以預見的，我們利用互聯(lián)網金融工具進行融資的方式雖然方便快捷，資金到位迅速，但其風險也是巨大的。由于是網絡上的交易我們無法辨別對方所提供的信息的真假，可能連平臺都是假的，但我們無法辨別，其次互聯(lián)網金融這個行業(yè)剛剛起步，相關的法律法規(guī)還未出_，無法給與我們融資者相應的法律保障。

（三）養(yǎng)老數據安全保障難度大

事物的發(fā)展總是有利有弊的，上面我們提到了大數據平臺的建立，方便了老年人的信息資源利用?；ヂ?lián)網時代信息資源是最有價值的，特別是我們每個人的隱私信息?；ヂ?lián)網信息資源因為是在網絡中流通的，監(jiān)管難度大，但這也是發(fā)展養(yǎng)老產業(yè)必須經歷的，在養(yǎng)老平臺上流通的老人的信息資源，如果遭到一些非法分子的覬覦，通過網絡黑客或者養(yǎng)老平臺的工作人員而泄露出來，賣給一些詐騙團伙，而將其進行非法的用途，不但會給老年人的生活帶來困擾，有時甚至會帶給老人們經濟損失，畢竟老年人的維權意識、防范意識都比較薄弱，難以辨別信息的真假。

（四）市場還不具備規(guī)模，養(yǎng)老成本高

養(yǎng)老的問題古已有之，但養(yǎng)老產業(yè)是我國近些年來興起的產業(yè)，對準的人群主要是40到60年代的人，這部分的人群雖然數量巨大但是大多數都是與家中子女生活，或者在農村養(yǎng)老，這種對于市場的虛擬擴大，造成了市場出現虛假的繁榮，同時在互聯(lián)網+背景下發(fā)展的養(yǎng)老產業(yè)，要達到智能化的要求，養(yǎng)老產業(yè)運用互聯(lián)網產品必要的成本是不能避免的，比傳統(tǒng)的養(yǎng)老成本高。這就要求老年人要擁有一定的經濟實力才能消費這種智能化的養(yǎng)老。因而互聯(lián)網+背景下的養(yǎng)老，消費的人群較少，養(yǎng)老的前期成本不可避免需要先享受的消費者承受，產業(yè)還未到達這個產業(yè)的利潤紅利時期。

對于國內的養(yǎng)老企業(yè)來說，現在無疑是一個好的時機?；ヂ?lián)網+與養(yǎng)老產業(yè)的結合可能對傳統(tǒng)的養(yǎng)老造成沖擊，但這是發(fā)展的必然趨勢?，F在“互聯(lián)網+”正全面融入金融、交通、醫(yī)療、保健等與養(yǎng)老服務相關的家庭服務業(yè)?！盎ヂ?lián)網+養(yǎng)老”作為新興業(yè)態(tài)，尚處于初級階段，考慮到老年人群體的特殊性，其培育發(fā)展仍然面臨著盈利模式、群體培育、路徑保障等諸多挑戰(zhàn)。不過其發(fā)展前景仍然是被市場所看好的，在未來擁有極大的投資前景。

三、”互聯(lián)網+”背景下養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展方向

（一）加快互聯(lián)網、智能化技術的建設與人才培育，夯實養(yǎng)老服務產業(yè)發(fā)展的基礎

在互聯(lián)網時代，要發(fā)展智能化養(yǎng)老需要借助信息技術極大拓寬養(yǎng)老市場的響應范圍，將互聯(lián)網技術運用于養(yǎng)老的產業(yè)。作為一個新產業(yè)，就需要人才來拓展市場和向更多的人來介紹自己的產品，加快培訓適用于互聯(lián)網時代下的養(yǎng)老管理服務人才和技術服務人才這也是當前發(fā)展的重點，專業(yè)人才隊伍是“互聯(lián)網+養(yǎng)老”實現和發(fā)展的保障。在“互聯(lián)網+養(yǎng)老”這個新型產業(yè)之中，不是單純的一種技術在，而是多種技術的融合協(xié)調、配合，所以對技術人員的要求就是很關鍵的。高素質的人才相互配合才能使傳統(tǒng)養(yǎng)老業(yè)與互聯(lián)網真正的結合，才能發(fā)揮出更大作用，建立相應的培訓流程讓企業(yè)擁有更多的這方面的人才，這個市場的份額才會逐步的擴大。同時加快科技成果的運用于養(yǎng)老產業(yè)轉化率，將科技產品用于養(yǎng)老產業(yè)的快慢，也決定著企業(yè)在行業(yè)中的競爭力?？萍家匀藶楸揪蛻沼谌耍没ヂ?lián)網技術發(fā)展養(yǎng)老產業(yè)，為老年人提供科技化人性化的養(yǎng)老，是未來養(yǎng)老產業(yè)的發(fā)展必由之路。

（二）加強和完善養(yǎng)老數據平臺建設，提高信息管理水平

在未來互聯(lián)網發(fā)展之中，數據信息是最寶貴的資料，因而我們在養(yǎng)老數據平臺的建設中應把深化網絡基礎設施及信息資源方面的安全防護放在重點方面建設，使其可以達到銀行級別的安全水平，保障老年人的隱私信息，使信息流通于網絡的安全性加強。同時加強平臺數據的監(jiān)督力度防止不法人員利用信息進行牟利活動，不斷完善數據的平臺建設，開放平臺接口，為更多的養(yǎng)老企提供數據錄入平臺增加平臺的數據信息，為更多的養(yǎng)老企業(yè)發(fā)展提供老人的信息幫助他們的產品生產公司戰(zhàn)略等方面制定，實現其數據平臺資源的共享價值。

（三）規(guī)范互聯(lián)網資本，助力養(yǎng)老產業(yè)的發(fā)展

破解養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展的困局，首先解決養(yǎng)老的資金流入問題，在以后的產業(yè)發(fā)展中我們要借助互聯(lián)網的優(yōu)勢將社會資本引入養(yǎng)老產業(yè)，能夠為養(yǎng)老的產業(yè)發(fā)展提供資金，不斷擴大產業(yè)的規(guī)模，讓更多的老人能夠享受到互聯(lián)網養(yǎng)老的產業(yè)發(fā)展效益。將養(yǎng)老服務智能化發(fā)展寫入老年事業(yè)發(fā)展規(guī)劃，投入部分前期資金，建立起“互聯(lián)網+養(yǎng)老”服務的信息平臺。

第一，我們可以利用政府、企業(yè)兩者共同的優(yōu)勢來發(fā)展養(yǎng)老，采用PPP模式來發(fā)展養(yǎng)老，政府和企業(yè)共同運營養(yǎng)老產業(yè)，增加人們對于這一類型的養(yǎng)老產業(yè)的信心，這樣企業(yè)有了政府作為后盾，就不用獨自承擔產業(yè)風險還能夠獲得政府的政策支持，將風險效益降低吸引更多的市場參與者，來發(fā)展壯大養(yǎng)老產業(yè)的規(guī)模。同時政府可以出資設立養(yǎng)老產業(yè)服務發(fā)展基金，吸引有實力的優(yōu)質的養(yǎng)老企業(yè)的投資，并在政策上予以一定的優(yōu)惠和幫助。雖然養(yǎng)老產業(yè)的投資回報周期較長，但在國家的引導下和支持下，利用互聯(lián)網的優(yōu)勢，陸續(xù)開放一些金融工具，比如基金、信托、債券等，為養(yǎng)老項目提供資金，不斷發(fā)展壯大這個產業(yè)。

第二，借助互聯(lián)網的優(yōu)勢，可以充分地吸收社會資金來發(fā)展養(yǎng)老，利用眾籌的方式向社會募集資金，向個人或企業(yè)機構籌集資金，政府擔保增加民眾的投資信心，彌補政府投資的不足。同時，加強對于行業(yè)的監(jiān)管，畢竟互聯(lián)網資本流通于線上，可能一些違法詐騙團伙會利用投資者對于這個行業(yè)的不熟悉來進行詐騙活動，而使以后的投資者不敢對此行業(yè)涉足。提高行業(yè)準入門檻，出臺相應的法律法規(guī)，正確引導行業(yè)的發(fā)展。

（四）豐富和拓展養(yǎng)老服務的廣度和深度，建立和完善養(yǎng)老服務產業(yè)鏈，擴大產業(yè)規(guī)模

“互聯(lián)網+”背景下的養(yǎng)老產業(yè)前景不可限量，圍繞著龐大老齡群體的醫(yī)療健康、文化教育、娛樂休閑、生活保障等深層次的需求，豐富和發(fā)展了服務的廣度和深度。特別是在以下方面，養(yǎng)老地產、養(yǎng)老日用品、養(yǎng)老文化娛樂、養(yǎng)老醫(yī)療等領域進行產業(yè)發(fā)展。根據馬斯諾的需求理論，將養(yǎng)老市場進行這樣的分割與定位，才能確定出消費的市場與人群，推進互聯(lián)網信息技術在養(yǎng)老服務領域的廣泛應用。發(fā)展智慧型養(yǎng)老院給老人們提供便捷良好的服務水平，使智慧醫(yī)療加快產業(yè)鏈整合，向大健康體系發(fā)展，然后推動建立以老人為中心的文化娛樂產業(yè)鏈，形成一個完整的養(yǎng)老a業(yè)體系。

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篇8

【關鍵詞】計算機技術 生物醫(yī)學 心電監(jiān)護 應用

計算機技術在生物醫(yī)學領域中的廣泛應用逐漸成為必然趨勢，能夠及時完成醫(yī)學圖像的生成與處理、生物信號的測量及傳輸等工作。在心電監(jiān)護中的應用則是通過計算機技術處理生物信號，從而及時有效的對檢測結果處理并分析，同時針對患者的病情快速診斷，有助于提高治療效率，特別是在遠程心電監(jiān)護領域中的應用前景十分廣闊。

1 計算機技術在生物醫(yī)學領域的應用分析

1.1 控制與測量

計算機技術屬于現階段生物醫(yī)學中的重要技術，通過計算機可以對人體的生命特征作出生物量、化學量及物理量等多方面的檢測與分析。計算機的控制技術在生物電子學中的發(fā)展值得關注，最具代表性的就是生物傳感器的研究，現階段已經向著微型化與集成化的方向發(fā)展；同時還包括對微弱生物信號的檢測、抗干擾的研究、植入式測量與控制系統(tǒng)的研究、生物遙測與遙控技術的研究等。

1.2 成像與處理

伴隨著新型計算機的出現，X-CT的問世象征著電子計算機技術和傳統(tǒng)醫(yī)療技術的相互融合，由此推動了現階段醫(yī)學領域影像診斷技術發(fā)生的革命性變革。生物醫(yī)學圖像成像技術包含著電阻抗斷層成像技術、電生理成像技術、光學CT、三維圖像分析等。

1.3 監(jiān)護與監(jiān)測

監(jiān)護系統(tǒng)主要是由傳感器、信號處理器及診斷與治療系統(tǒng)組成，其中也有相應的記錄報警裝置。計算機檢測系統(tǒng)可以把對患者的部分信息參數提供給醫(yī)生，使他們獲取到相應的醫(yī)療方案，并以此作為重要的依據。監(jiān)護技術中涉及到醫(yī)學微弱信號的檢測與提取技術、信號的處理與特征提取技術、醫(yī)學信號的綜合分析技術。

1.4 生物芯片

生物芯片在二十世紀八十年代提出，最初的定義為分子電子器件。主要是將生物的活性分子和有機功能分子組建出的微小單元實現對生物信息的收集、存儲和分析的生物計算機。在二十世紀九十年展迅速，生物芯片可以匯集大量的信息資料，從而進行生化反應，對蛋白分子、活體細胞等進行分析并處理。

1.5 微型醫(yī)療器械

微型醫(yī)療器械主要是以毫米為測量單位，此類設備用于清除動脈阻塞，可以及時殺死癌細胞，對體內病變進行監(jiān)視等，比如水槌式微型機械、微型鑷子及二極管激光等。

2 計算機技術在心電監(jiān)護中的應用分析

心電信號是人類最早研究并應用至臨床醫(yī)學上的生物電信號，因此屬于當前生物醫(yī)學領域中重要的研究對象。當前，心電監(jiān)護系統(tǒng)的要求不僅僅停留于顯示病人的心電波形，更加關注的是通過計算機的處理和分析功能，有效的整合各種生理參數的檢測結果，讓醫(yī)務人員及時的作出相應判斷，對心電監(jiān)護的實時性與有效性理智分析，從而提升準確的分析能力，讓計算機技術為處理核心的多種心電監(jiān)護儀器成為研究重點。

2.1 分類

遠程心電監(jiān)護就是利用計算機技術、通信技術及電子技術等實現心電圖的監(jiān)測，從發(fā)展歷程上分析，遠程心電監(jiān)護系統(tǒng)包含著Holter系統(tǒng)、TTM系統(tǒng)、心電遙測監(jiān)護系統(tǒng)。其中，心電遙測監(jiān)護系統(tǒng)能夠提升檢測的實時性，但是會抑制病人的某些活動，并且難以進行長時間的監(jiān)護。即便心信號可以實時的反映到遙測分析系統(tǒng)中，但是受到通訊、醫(yī)療電子儀器廣泛應用的影響，使其抗干擾能力較差。

2.2 模式

當前，無線遙測心電監(jiān)護主要是建立在紅外、GSM及GPRS等無線模式上，伴隨著移動通信技術的蓬勃發(fā)展，實現了人們大范圍的通訊便利，建立在移動通信技術基礎之上的遠程無線心電監(jiān)護也備受關注，成為了當前遠程心電監(jiān)護系統(tǒng)的研究重點，特別是目前第四代移動通信技術的發(fā)展。建立在GSM移動通信網GPRS功能的遠程移動心電監(jiān)護系統(tǒng)，可以及時對心電信號進行監(jiān)測，同時還能實現網絡共享，體現出良好的臨床應用價值。

2.3 問題

現階段，無線遙測心電監(jiān)護雖然具備良好的應用前景，但是存在的諸多問題不容忽視。比如，對于某些具有突發(fā)性和危險性的心臟病患者，系統(tǒng)的時效性發(fā)揮不明顯，導致救護不及時。這就需要系統(tǒng)具備最基本的實時自動分析功能，嚴格杜絕漏檢、誤判等弊病。伴隨著科學技術的進步與發(fā)展，醫(yī)學技術也在進一步提升，無線遙測產品的市場前景良好，因此無線遙測技術成為了監(jiān)護產品競爭中的重要因素。應該采取先進的無線射頻技術，通過開放統(tǒng)一的網絡傳送病人的相關信息，在保障性能的同時，提升系統(tǒng)的通用性、兼容性、抗干擾性，由此推動遠程監(jiān)護、遠程醫(yī)療的應用。新型的嵌入式系統(tǒng)實現了先進計算機技術與心電監(jiān)護的融合，在軟硬件的高效設計下，提升了系統(tǒng)的便捷性、高性能，適合用于對成本、功耗、體積等方面嚴格要求的便攜式無線遙測監(jiān)護設備，在現代社會，逐漸成為便攜式多參數監(jiān)護儀應用領域中的研究重點。

3 結語

計算機技術在當代生物醫(yī)學和心電監(jiān)護中的應用前景良好，大大提升診療效率的同時，滿足了當前對于實時性的需要。伴隨著計算機技術的蓬勃發(fā)展，生物醫(yī)學和心電監(jiān)護更好的迎合了時代的發(fā)展需求，通過嵌入式、無線通信技術、網絡技術等支撐作用，促使未來監(jiān)護系統(tǒng)的市場主流向著模塊化、網絡化、人性化的方向發(fā)展。

參考文獻

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篇9

如何進一步提高針灸的治療效果、擴大應用范圍、科學評價和展示針灸療效，被普遍認為是目前針灸臨床研究的當務之急。1995年世界衛(wèi)生組織(WHO)出版的《針灸臨床研究規(guī)范》明確指出：“評價針灸臨床療效的研究應當比研究其作用機制更受到重視，因為這種研究直接關系到針灸在衛(wèi)生保健服務體系中的發(fā)揚與投入?！盵1]當前進行針灸臨床療效評價依據怎樣的標準，使用何種指標、工具和方法，尚未形成共識。筆者僅就針刺治療抑郁癥的療效檢測方法及其臨床應用作一探討。

1 以藥物特性為基礎所形成的診斷和療效評價方法不適用于針灸臨床研究

關于臨床療效評價，現代醫(yī)學領域已經建立了一整套符合其學科特點的規(guī)范、技術平臺、專業(yè)化人才隊伍與研究網絡組織體系，如臨床流行病學(DME)及相應的國際臨床流行病學工作網(INCLEN)、近年發(fā)展起來的循證醫(yī)學(EBM)以及相應的“循證醫(yī)學國際協(xié)作網 (cochrane collaboration)”、有關臨床研究的管理規(guī)范(GCP)等。國際上通行的這些臨床醫(yī)學研究方法、規(guī)范是科學實踐的結晶，是保證研究質量，產生科學、客觀、學術界公認研究結果的基本條件和“金標準”[2]。

因針灸往往是通過多途徑、多靶點發(fā)揮作用，穴位效應也是多器官、多系統(tǒng)的整合效應，且效應與機體狀態(tài)、刺激方法、刺激量等密切相關，影響療效的因素較多，所以，針灸臨床研究應當積極建立符合針灸臨床自身特點的評價體系，而不僅僅是套用現代醫(yī)學的療效評價體系。

與藥物治療不同，針灸療法是通過對穴位和經絡的刺激發(fā)揮作用。而穴位有經穴、奇穴、阿是穴之分，刺激效應有局部、遠端與全身的區(qū)別，作用具有雙向、良性調節(jié)的特點，具體穴位往往表現出對某些臟腑、器官、官竅、肢體的相對特異性，且這種特異性又明顯受到刺激方法、刺激量、刺激時間，以及機體狀態(tài)的影響，所以，針灸治療中刺激方法、刺激手法與穴位的選擇和配伍非常重要。與針灸這些特點相對應，其所產生的診斷則更應注重病變的部位、性質、病程等，在病因辨證中更注重寒熱、虛實，經絡辨證占據主導等，其治療體現著疏通經絡、補虛瀉實、清熱溫寒以調和陰陽的原則。

2 西醫(yī)學對抑郁癥的診斷和療效評價工具

目前，西醫(yī)學診治抑郁癥使用的是經過標準化的癥狀辨析系統(tǒng)，即診斷標準和評價量表等，這種基于癥狀的診斷和評價體系，對普及抑郁癥的防治和臨床研究工作起到了不可忽視的作用，且這一診斷和評價系統(tǒng)與中醫(yī)學辨證論治思想有相通之處。

量表屬于研究工具范疇，它的作用象一把尺，將精神癥狀的評價量化、標準化，使各學者之間的研究成果具有可比性，使醫(yī)生之間對精神疾病的診斷更趨于一致，從而推動了精神科臨床研究的進展。目前使用診斷標準和評定量表已經成為精神科發(fā)展的世界潮流。

漢密爾頓抑郁量表(HAMD)是抑郁癥診斷和療效評價的國際公認的首選量表。采用因子計算方法，將其中的24項癥狀分別歸納成7個因子，從而反映其阻滯、焦慮/軀體化、認知障礙、睡眠障礙、體重變化、晝夜變化、絕望感等7個癥候群的情況。與中醫(yī)的癥狀群歸類為證候的思路十分相似，而且由于都是對癥狀的評價，可配合中醫(yī)癥狀觀察量表進行相關分析[3]。

3 抗抑郁藥物的療效評價標準

對于抑郁障礙的治療和預后可以簡單地用5個英文縮寫字母“R”來表示，即：抑郁障礙患者抗抑郁治療改善有3個“R”，即有效(response，R)、臨床治愈或緩解(remission，R)和臨床痊愈或康復(recovery，R)；患者預后不好有2個“R”，即復燃(relapse，R)和復發(fā)(recurrence，R)。所謂有效是指抑郁癥狀(HAMD評分)減分率至少達50%；臨床治愈是指抑郁癥狀完全消失(HAMD評分少于8分)；康復是指完全恢復正常至少6～12個月。復燃是指患者未達臨床治愈或未完全康復前癥狀出現反復(“死灰復燃”)；復發(fā)是指患者完全康復后數月里抑郁癥狀又出現(再一次發(fā)作)。因此，目前提出抑郁障礙治療的目的是急性期要達到臨床治愈(因為研究顯示臨床治愈患者日后的復燃與復發(fā)率明顯低于未達臨床治愈的患者)、鞏固期要預防復燃、維持或長期治療要預防復發(fā)。

4 中醫(yī)療效評價應重視對生活質量的評價

醫(yī)學領域的生活質量一般是指與健康相關的生活質量，具體指患者對其疾病及治療所造成的身心功能和社會功能損害的主觀體驗，即在疾病、意外損傷及醫(yī)療干預的影響下，與個人生活條件和事件相聯(lián)系的健康狀態(tài)和主觀滿意度?，F代生活質量研究不僅包括生物學機體和功能，還強調人的社會屬性和功能，即強調人的整體性和宏觀判斷。這一點與中醫(yī)學有相同的理念和內在的一致性。

生活質量能夠從多維的角度反映個體或者群體的健康狀況，并且能從正性和負性兩個方面表現健康的積極和消極因素。在醫(yī)學領域，生活質量的評價目前主要有4個方面的應用：①人群健康狀況的測量；②資源利用的效益評價；③臨床療法及干預措施的比較；④治療方法的選擇與決策。后兩條更為重要，即用于藥物療效或治療方案的評價和選擇。通過對患者在不同療法或措施中生活質量的測定和評價，為治療與康復措施的比較提供新的結局指標[4]。

目前生活質量的測定以標準化診療量表的測定為主流方向，健康狀況調查問卷(SF-36)是目前國際上應用最廣泛的普適性量表，該量表共有36個條目，分為生理功能、生理角色功能、疼痛、社會功能、心理健康、情緒角色功能、活力、總體健康8個維度，可用于健康狀況監(jiān)測及療效的評價。

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5 將神經網絡方法應用于抑郁癥針刺療效的測量

基于發(fā)揮針灸治療優(yōu)勢、協(xié)助臨床實踐的目的，設想應用神經網絡方法，在已知可能與療效相關因素的基礎上，檢測針對患者的個體化治療方案的療效，并且可以在治療實施具體的方案之前，將量化的檢測信息傳遞給醫(yī)生，從而協(xié)助醫(yī)生制定和調整治療方案，提高針刺治療抑郁癥的療效，推動抑郁癥針刺治療的普及。在我們目前正在進行的研究中采用的試驗方法是：首先收集病例，采用某些量化方法形成神經網絡的訓練樣本；然后，神經網絡采用某種學習算法進行訓練(學習)：最后，對訓練好的人工神經網絡進行測試。檢測時，將各個相關因素的量化值作為神經網絡的輸入值，神經網絡的輸出用于判定指標的改善情況。神經網絡采用3層網絡結構和誤差往回傳播(BP)學習算法，使用一種科學軟件MATLAB中的神經網絡工具箱搭建。病例資料來源于一組臨床采用針刺療法、主穴選為百會和印堂的抑郁癥病例資料。

5.1 人工神經網絡的特點

人工神經網絡是人工智能領域的一個重要分支，是一個應用大量的簡單處理單元，經過廣泛并行互聯(lián)所構成的人工網絡，用于模擬人腦神經系統(tǒng)的結構和功能。神經網絡從其外部環(huán)境接受信息之后，對信息進行加工和處理，然后返回到其所處的環(huán)境中去。各個神經元之間的連接并不是簡單的傳輸信號的通道，而是在每個神經元之間的連接上有一個加權系數，可以加強或者減弱上一個神經元的輸出對下一個神經元的刺激。這些加權系數可以根據經驗或者通過學習來改變。神經網絡系統(tǒng)的學習過程正是通過改變這些加權系數來實現的。

BP網絡是一種前饋型的神經網絡。一個典型的BP神經網絡由3層組成：輸入層、隱含層、輸出層。一個訓練好的BP網絡，在理論上可以逼近任何輸入變量和輸出變量之間的函數關系，在實際應用中，自變量可以選擇是連續(xù)的，也可以是離散的，不需要考慮自變量之間是否滿足獨立等條件，也不需要考慮是不是滿足正態(tài)性。網絡的任務在于形成一種特定的或者期望的輸入與輸出的映射關系，實現特定的或者期望的計算功能，而實現的途徑就是通過記憶和學習[5]。

BP網絡的學習機制是有監(jiān)督的學習機制，主要依賴于知識集或者學習樣本的訓練，其學習目標是由性能函數來描述的。因其可以識別變量間復雜的非線性關系，所以，用現有的統(tǒng)計方法無法達到目的時，用此方法往往能達到很好的效果。

5.2 與抑郁癥治療效果相關的因素

查閱文獻的結果顯示：①經單因素分析發(fā)現，抑郁癥療效與精神病家族史、診斷類型、是否合并精神病性癥狀、病前適應狀況、家庭經濟狀況、家庭社會支持情況、發(fā)病年齡、發(fā)作次數、發(fā)病形式、病前生活事件、既往自殺史、HAMD因子Ⅰ和Ⅲ、既往治療是否恰當、治療依從性、腦電圖異常、EPQ(艾森克個性問卷)的N分和P分等因素有關，而與性別、年齡、婚姻狀況、受教育時間、職業(yè)等因素無關；②將與療效顯著相關的單個因素作逐步回歸分析，發(fā)現陽性精神病家族史、緩慢起病、合并精神病性癥狀、非單次發(fā)病、家庭社會支持差、EPQ的N分高是造成抑郁癥療效差的主要因素；③目前臨床通用的抑郁癥療效評定標準依據的是HAMD評分，HAMD各因子分中顯效集中在抑郁情緒、絕望感、睡眠障礙、日夜變化、焦慮/軀體變化等5個因子上[6]。

5.3 使用神經網絡方法進行療效的測量

輸入層負責從外界接收信息并將信息傳遞給隱含層；隱含層為信息處理單元，也是神經網絡的主要功能單位，網絡的數據擬合和識別能力與該層的設計密切相關；輸出層則負責將來自隱含層的信息傳遞給外界。層與層之間通過權連接起來，網絡的經驗也以權的方式保存，訓練即將訓練樣本的輸入與輸出值賦予網絡，網絡根據訓練樣本的輸入輸出模式不斷調整權，使網絡的預測與期望輸出之間的差距達到可接受的程度，網絡也通過保存權的信息掌握相關因素與評價結果之間的相關關系(見圖1)。

確定神經網絡的輸入變量和輸出變量是體現研究目的的重要環(huán)節(jié)。本試驗中，神經網絡的輸入變量由患者基本資料、主要癥狀、量表評分等內容構成，包括一般人口學資料、家庭和社會支持情況、臨床資料、HAMD 7項因子的評分、HAMD評分、SF-36評分等32個輸入變量。輸出變量設定為7個，分別為療程結束時HAMD減分率、SF-36評分的改變率、HAMD 5項因子分(抑郁情緒、絕望感、睡眠障礙、日夜變化、焦慮/軀體變化)的減分率。

試驗結果的形式包括最佳網絡結構、網絡預測誤差、網絡擬合情況等。并且從網絡可以導出一個由權重值組成的數據集，體現的是網絡通過自學習得到并保存的從輸入(相關因素)到輸出(癥狀改善)的內在聯(lián)系，通過這些權值可以看到各個因素與治療效果的相關程度。

試驗結果在臨床實踐中的應用可以體現在，在已知可能與療效相關因素的基礎上，將已知相關因素及臨床資料的量化值作為輸入變量輸入網絡，從網絡的輸出變量值可以檢測針對患者的個體化治療方案的療效；并且可以在治療實施具體的方案之前，將此量化的檢測信息傳遞給醫(yī)生，起到對治療效果的預測作用，從而協(xié)助醫(yī)生制定和調整治療方案。

6 結語

在針灸臨床試驗中，可以根據試驗目的采用不同的神經網絡并調整輸入變量和輸出變量，拓展神經網絡方法的應用范圍。人工神經網絡以其強大的非線性映射特性已逐漸成為研究非線性世界、探索某些復雜系統(tǒng)的有力工具。這個工具由于其信息處理工程的“黑箱操作”，運行結果的可靠性是一個需要進一步驗證的問題，而且在其知識處理能力上，還需要圍繞如何提高學習能力、收斂速度、可塑性以及普化能力作深入的研究。神經網絡吸引著多學科的研究者進行研究和應用，其理論和技術也正在研究中迅速發(fā)展。所以，神經網絡在針灸臨床乃至中醫(yī)的方法學研究中不失為一個值得研究的方向。

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一、人類基因組計劃與基因組學

在榮膺1962年諾貝爾生理學醫(yī)學獎的沃森(JamesDeweyWatson)、克里克(FrancisHarryComp?tonCrick)和威爾金斯（MauriceHughFrederickWilkins),于1953年發(fā)現DNA雙螺旋結構之后。相繼于1958年和1980年罕見地兩次榮獲諾貝爾化學獎的桑格（FrederickSanger),先后完整定序了胰島素的氨基酸序列和發(fā)明很重要的DNA測序方法，這些劃時代的杰出成就于20世紀后半葉完全“打開了分子生物學、遺傳學和基因組學研究領域的大門”。于是20世紀80年代形成了基因組學，在隨后20世紀90年代人類基因組計劃實施并取得很大進展后，基因組學取得了驚人的長足進展。

基因（gene)是DNA(脫氧核糖核酸）分子上具有遺傳特征的特定核苷酸序列的總稱，系具有遺傳物質的DNA分子片段?；蛭挥谌旧w上，并在染色體上呈線性排列。基因不僅可以通過復制把遺傳信息傳遞給下一代，還可以使遺傳信息得到表達。例如不同人種之間頭發(fā)、膚色、眼睛、鼻子等不同，是基因差異所致。基因是生命遺傳的基本單位，不僅是決定生物性狀的功能單位，還是一個突變單位和交換單位。由30億個堿基對組成的人類基因組，蘊藏著生命的奧秘。

基因組（genomes)是一個物種的完整遺傳物質，包括核基因組和細胞質基因組。即基因組是生物體內遺傳信息的集合，是某個特定物種細胞內全部DNA分子的總和。顯然原先只關注單個基因是遠遠不夠的，應當深入研究整個基因組，于是產生了基因組學。

基因組學（genomics)是專門從分子水平系統(tǒng)研究整個基因組的結構（以全基因組測序為目標）、功能（以基因功能鑒定為目標）以及比較（基于基因組圖譜和序列分析對已知基因和基因的結構進行比較）的分支學科?；蚪M學著眼于研究并解析生物體整個基因組的所有遺傳信息，突出特點是必須以整個基因組為研究對象，而不是只研究單個基因；同時還要研究如何充分利用基因在各個領域發(fā)揮作用?；蚪M學概括起來涉及基因作圖、測序和整個基因組功能分析的遺傳學問題。這門分支學科交叉融合了分子生物學、計算機科學、信息科學等,并以全新視角探究生長與發(fā)育、遺傳與變異、結構與功能、健康與疾病等生物醫(yī)學基本問題的分子機制，同時提供基因組信息以及相關數據系統(tǒng)加以利用，進而解決生物、醫(yī)學和生物技術以及相關產業(yè)領域的有關問題[3]?；蚪M學的主要目標包括認識基因組的結構、功能及進化規(guī)律，闡明整個基因組所涵蓋遺傳物質的全部信息及相互關系，為最終充分合理利用各種有效資源，以提供預防和治療人類疾病的科學依據。

人類基因組計劃（humangenomeproject，HGP)的確立和實施極大地促進了基因組學的發(fā)展。人類基因組計劃的提出，可追溯到尋求新方法解決日本廣島長崎原子彈幸存者及其后代的基因突變率檢測低于預期問題。1984年12月美國能源部資助召開的環(huán)境誘變和致癌物防護國際會議,第一次提出測定人體基因和全部DNA序列，并檢測所有的突變,計算真實的突變率。1985年6月，美國能源部正式提出了開展人類基因組測序工作，形成了“人類基因組計劃(HGP)”的初步草案。歷經幾年醞釀與論證，1988年美國國會批準撥款，支持這一被譽為完全可以與“曼哈頓原子彈計劃”、“阿波羅登月計劃”并列相比美的宏偉科學計劃。1990年正式啟動后，陸續(xù)擴展成為美國、英國、法國、德國、日本和中國共同參加的國際性合作計劃。2000年人類基因組工作框架圖（草圖）完成，是人類基因組計劃成功的標志。

HGP這項規(guī)模宏大，跨國家又跨學科的大科學探索工程。旨在測定組成人類染色體（指單倍體）中所包含的30億個堿基對所組成的核苷酸序列，從而繪制人類基因組圖譜，并且辨識其載有的基因及其序列，達到破譯人類遺傳信息，解碼生命奧秘，探索人類自身的生、老、病、死規(guī)律，揭示疾病產生機制以提供疾病診治的科學依據。截至2005年，人類基因組計劃的測序工作已經完成，但基因組學等研究工作一直在不斷深人和擴展。例如，2006年啟動了腫瘤基因組計劃力求揭示人類癌癥的產生機制以及癌癥預防與治療的新理念。當下已經邁進后基因組時代，從揭示生命所有遺傳信息轉移到在分子整體水平上對功能的研究（功能基因組學）。21世紀的生命科學以新姿態(tài)和新方法闊步向著縱深發(fā)展，同時有力推進了基礎與臨床醫(yī)學、生物信息學、計算生物學、社會倫理學等相關學科的蓬勃發(fā)展。為促進這些相關學科及其應用的更好發(fā)展，尤其推動在人類健康與疾病、個性化醫(yī)療、農業(yè)、環(huán)境、微生物等諸多領域的廣泛應用，自2006年以來巳經召開了十屆國際基因組學大會（ICG)。第10屆國際基因組學大會于2015年10月在中國深圳舉行,特別就臨床基因組學、生育健康、癌癥、衰老、精準醫(yī)療、人工智能與健康、農業(yè)基因組學、合成生物學、生命倫理和社會影響、相關組學及生物產業(yè)等熱點問題進行深人研討，展現了相關組學的旺盛活力。

二、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等與基因組學相輔相成

基因組學作為研究生物基因組的組成，組內各基因的精確結構、相互關系及表達調控的科學，又必須從系統(tǒng)生物學角度與方法，著眼于整體出發(fā)去研究人類組織細胞結構、基因、蛋白質及其分子間相互作用，并通過整體分析研究人體組織器官的功能代謝狀態(tài)，從而才能更有效地探索解決人類疾病發(fā)生機制及其診治與保健問題。

雖然人類基因組圖揭示了人類遺傳密碼，而對生命活動起調節(jié)作用的是蛋白質。基因組研究本身不能體現蛋白質的表達水平、表達時間、存在方式以及蛋白質自身獨特活動規(guī)律等。因此，自從基因和基因組學問世以后，分子生物學的組學大家庭中，不斷延伸分化形成了相互密切關聯(lián)的轉錄組學（tmnscrip-tomics)、蛋白質組學（proteomics)、代謝組學（metabo-lomics),以及脂類組學（lipidomics)、免疫組學（lmmu-nomics)、糖組學（glycomics)、RNA組學（RNAomics)等,這些相互密切關聯(lián)的組學構成豐富的系統(tǒng)生物學以及組學生物技術基礎。

轉錄組學是一門在整體水平上研究細胞中基因轉錄情況以及轉錄調控規(guī)律的分支學科。也即轉錄組學是從RNA水平研究基因表達的情況。轉錄組即一個活細胞所能轉錄出來的所有RNA的總和，是研究細胞表型和功能的一個重要手段?？梢娫谡w水平上研究所有基因轉錄及轉錄調控規(guī)律的轉錄組學，乃是功能基因組學研究的重要組成部分。

蛋白質組（proteome)是指一個基因、一個細胞或組織所表達的全部蛋白質。而蛋白質組學研究不同時間、空間發(fā)揮功能的特定蛋白質及其群體;從蛋白質水平上研究蛋白質表達模式和功能模式及其機制、調節(jié)控制及蛋白質群體中各個組分。蛋白質組本質上指的是在大規(guī)模水平上研究蛋白質的特征，包括蛋白質的表達水平，翻譯后的修飾，蛋白與蛋白相互作用等，由此獲得蛋白質水平上的關于疾病發(fā)生，細胞代謝等過程的整體而全面的認識?；蚪M相對穩(wěn)定，而蛋白質組是動態(tài)的概念。研究蛋白質組學是基因組學研究不可缺少的后續(xù)部分,也即生命科學進人后基因時代的特征。

代謝組學的概念源于代謝組，代謝組是指某一生物或細胞在一特定生理時期內所有的低分子量代謝產物。代謝組學則是對某一生物或細胞在一特定生理時期內所有低分子量代謝產物同時進行定性和定量分析的一門新分支學科。代謝組學以組群指標分析為基礎，以高通量檢測和數據處理為手段，以信息建模與系統(tǒng)整合為目標的系統(tǒng)生物學的一個分支。繼基因組學和蛋白質組學之后新發(fā)展起來的代謝組學，是借助基因組學和蛋白質組學的研究思想，對生物體內所有代謝物進行定量分析，并尋找代謝物與生理病理變化的相對關系?；蚪M學和蛋白質組學分別從基因和蛋白質層面探尋生命的活動，而實際上細胞內許多生命活動是發(fā)生在代謝物層面的。因此有研究者認為“基因組學和蛋白質組學告訴你什么可能會發(fā)生，而代謝組學則告訴你什么確實發(fā)生了”。所以，代謝組學迅速發(fā)展并滲透到諸多領域，例如疾病診斷、醫(yī)藥研制開發(fā)、營養(yǎng)食品科學、毒理學、環(huán)境學、植物學等與人類健康密切相關的各領域。

三、放射組學在交叉融合中應運而生

2015年是倫琴發(fā)現X射線120周年，正如簡明不列顛百科全書所評價：X射線的發(fā)現“宣布了現代物理學時代的到來，使醫(yī)學發(fā)生了革命”W。近40多年來計算機科學技術的交叉融合，以X射線透射開始并不斷拓展許多種類型的醫(yī)學成像技術，又經歷了數字化革命而呈現出跨越式發(fā)展。數字化醫(yī)學影像學已經成為現代醫(yī)學不可或缺的重要手段和必不可少的組成部分。醫(yī)學影像學在保健査體、疾病預防、疾病篩査、早期診斷、病情評估、治療方法選擇、康復療效評價等，以及生命科學研究方面發(fā)揮了越來越大的不可替代作用。隨著多排螺旋CT、雙源CT、能譜CT、磁共振成像（MRI)、單光子和正電子計算機斷層顯像（SPECT與PET)、圖像融合一體機成像(PET/CT等等）諸多影像醫(yī)學新設備、新技術、新方法層出不窮，醫(yī)學影像學巳經從結構成像發(fā)展到功能成像，又邁向分子影像學的新階段。尤其進人21世紀后，分子影像學方興未艾地蓬勃發(fā)展，已經成為分子生物學的重要手段。當前數字化醫(yī)學影像學所形成的大數據又密切關聯(lián)到相關基因組學，應運而生了放射組學（radiomicsV）。如果說20世紀驅動醫(yī)學影像學的發(fā)展主要是依靠物理學和計算機科學技術、電子工程科學技術等，而21世紀則迫切需要與醫(yī)學、分子生物學（包括基因組學等諸多組學）等相關學科進一步深人交叉融合相輔相成。

放射組學（亦有稱之為影像組學）、分子影像學完全是與基因組學、蛋白質組學等相關組學彼此關聯(lián)并相互促進而不斷發(fā)展的。整合各種技術實現運用影像學手段顯示人體組織水平、細胞和亞細胞水平的特定分子,并能反映活體狀態(tài)下分子水平變化，從而對其生物學行為在分子影像層面進行定性和定量研究，無論在人體保健與疾病的診斷治療，或者在藥物研究開發(fā)，以及在基因功能分析與基因治療研究等方面，都凸顯了巨大優(yōu)勢和良好前景。

包含分子影像學的數字化醫(yī)學影像學迅速發(fā)展，可提供越來越豐富的多層次醫(yī)學影像數據資料，顯然必須加以深度發(fā)掘并充分利用這些極其龐大的數字化信息。通過放射組學研究，解碼隱含在醫(yī)學影像信息中的因患者的細胞、生理、遺傳變異等多因素共同決定的綜合影像信息，并客觀且定量化將其內涵呈現在臨床診治、預后分析的整個過程，這無疑會成為臨床醫(yī)學具有重大意義的革命。應運而生的放射組學，就是致力于應用大量的自動化數據特征化算法將感興趣區(qū)域（regionofinterest,R0I)的影像數據轉化為具有高分辨率的可發(fā)掘的特征空間數據。數據分析是對大量的影像數據進行數字化的定量高通量分析，得到高保真的目標信息來綜合評價腫瘤的各種表型（phenotypes),包括組織形態(tài)、細胞分子、基因遺傳等各個層次。例如近期文獻報道，放射組學可揭示腫瘤預測性的信號，能夠捕獲腫瘤內在的異質性，并與潛在的基因表達類型相關聯(lián)。

美國的國家癌癥研究所（NationalCancerInstitu?te,NCI),已經建立量化研究網絡（quantitativere?searchnetwork,QIN)，旨在共享數據、算法和工具，以加速影像信息量化的合作研究網絡U5]。他們將放射組學的建設及應用框架分為5部分:①圖像的獲取及重建;②圖像分割及繪制；③特征的提取和量化；④數據庫建立及共享；⑤個體數據的分析。當然這些均是很有挑戰(zhàn)性的工作。

放射組學通過標準化的圖像獲取以及自動化的圖像分析等,能為疾病的診斷、預后及預測提供有價值的信息。近期的研究還提示放射組學能有效預測不同患者中的腫瘤基因異質性等，可見放射組學有著廣闊應用前景。四、發(fā)展相關組學更好共促精準醫(yī)療

從基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等2直到新形成的放射組學，均是在相關學科交叉融合中，當條件與時機發(fā)展到一定程度而瓜熟蒂落催生。

這些相互關聯(lián)的組學全部都兼?zhèn)渲鴮W科分化以及整合的特色。學科交叉融合根據發(fā)展需要分化催生出4新分支，而所有這些組學分支學科又都從系統(tǒng)生物學角度出發(fā)，注重對形成的分支學科自身整體開展研I究。正是如此辯證統(tǒng)一的現代科技發(fā)展特點，如同DNA的螺旋結構一樣在不斷深化中而螺旋式上升，7推動科學技術向更深層次和更高水平發(fā)展。