序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能醫(yī)藥范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

報告總體分為四個部分，分別從市場環(huán)境、產(chǎn)業(yè)格局、商業(yè)模式、機遇與挑戰(zhàn)等方面對中國醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)進行分析。

無論是對中國還是對世界來說，人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長、優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源緊缺、公共醫(yī)療費用攀升等都是必須要面對的問題。而隨著技術(shù)的發(fā)展，人們逐漸開始寄希望于通過人工智能來解決醫(yī)療行業(yè)的痛點。此前，美國咨詢公司弗羅斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可將醫(yī)療效果提高30% 到40%，減少多達(dá)50% 的醫(yī)療成本”。

在中國，醫(yī)療人工智能有著先天的發(fā)展優(yōu)勢。一方面，中國人口數(shù)量龐大，有充足的醫(yī)療數(shù)據(jù)，為醫(yī)療人工智能的發(fā)展提供了基石。另一方面，中國足夠大的醫(yī)療市場也為人工智能企業(yè)創(chuàng)新提供了動力。

不負(fù)人們所期，近年來中國醫(yī)療人工智能市場正如火如荼地發(fā)展著。數(shù)據(jù)顯示，自2013年到2017 年，中國醫(yī)療人工智能行業(yè)共獲得241 筆融資。其中，2017 年國內(nèi)醫(yī)療人工智能行業(yè)公布的融資事件近30 起，融資總額超過18 億元。

2018 年，醫(yī)療人工智能市場火熱依舊。一方面，資本熱情不減，大額融資頻發(fā)，醫(yī)療人工智能融資總額再創(chuàng)新高，僅2018 上半年就有18 家公司獲投，總金額超過31 億元。另一方面，已然成熟的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，如BAT 等，以及傳統(tǒng)醫(yī)療相關(guān)企業(yè)，如飛利浦等也早已重金布局醫(yī)療人工智能，大手筆向產(chǎn)業(yè)鏈擴展業(yè)務(wù)。

作為一種提高效率的工具，目前，醫(yī)療人工智能已經(jīng)覆蓋了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈條上的四大環(huán)節(jié)。其中，醫(yī)療環(huán)節(jié)以服務(wù)患者為主，針對患者提供一系列更精準(zhǔn)、更高效的醫(yī)療服務(wù)。而醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院環(huán)節(jié)則更多是為B 端的醫(yī)療機構(gòu)、企業(yè)等服務(wù)。并且，醫(yī)療人工智能在經(jīng)歷過火熱的發(fā)展后，迎來了商業(yè)化的關(guān)鍵期，目前絕大多數(shù)醫(yī)療人工智能的公司尚未實現(xiàn)盈利，且其產(chǎn)品多在醫(yī)院進行試用，但他們已經(jīng)通過不同的業(yè)務(wù)模式實現(xiàn)了付費收入。

篇(2)

人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的影響是開創(chuàng)性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫(yī)療利用人工智能技術(shù)將數(shù)字化人體和數(shù)字化醫(yī)療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫(yī)療工作，構(gòu)建了從底層基因、中層病癥數(shù)據(jù)，到上層診斷和手術(shù)的上下一體，人與機器互聯(lián)、協(xié)作、共進的新醫(yī)療體系。

基于人工智能的智慧醫(yī)療主要有四個發(fā)展方向。

第一個發(fā)展方向是基因測序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統(tǒng)，首先提取和處理DNA數(shù)據(jù)，然后進行測序分析，最后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果完成對疾病的關(guān)聯(lián)分析。

第二個發(fā)展方向是輔助診斷。通過讓機器學(xué)習(xí)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻、醫(yī)學(xué)教材，模擬醫(yī)生問診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進行反復(fù)交流和多重驗證，最終給出治療建議。

第三個發(fā)展方向是醫(yī)學(xué)影像。機器可根據(jù)病人拍攝的醫(yī)學(xué)影像資料，對病人病情進行確認(rèn)診斷。

第四個發(fā)展方向是藥物研發(fā)。某公司依托智能分析技術(shù)，可以在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中評估出820萬種候選化合物，減少了研發(fā)成本，并縮短了研發(fā)周期。

智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫(yī)聯(lián)平臺、自診平臺、健康管理、醫(yī)藥電商等環(huán)節(jié)構(gòu)成。

在智能硬件方面，醫(yī)療智能硬件主要有手環(huán)、手表、智能鞋等運動健康類監(jiān)控設(shè)備，以及血壓、血糖、腦電等病患監(jiān)測設(shè)備。

在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發(fā)的沃森（Waston）醫(yī)療平臺。

在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯(lián)合打造智慧醫(yī)療平臺，以數(shù)據(jù)分析服務(wù)加強個人健康管理和改善生活習(xí)慣，還融合了醫(yī)療硬件、醫(yī)療保險、健康內(nèi)容、健康應(yīng)用等，豐富了平臺生態(tài)。AiCure公司利用手機終端為患者提供按時用藥的健康提醒服務(wù)。

未來，人工智能技術(shù)與智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的融合力度將不斷加大，同時將進一步促進智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫(yī)聯(lián)平臺等于一體的智能云平臺企業(yè)。

英國BabylonHealth平臺計劃整合Deepmind公司的人工智能技術(shù)，幫助患者在同醫(yī)生進行文字、電話或視頻交談前，就提前預(yù)知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平臺上約有100名醫(yī)生，25萬用戶可通過月付或醫(yī)療保健的方式獲取服務(wù)。

篇(3)

雖然現(xiàn)在大家都把眼光盯上了谷歌AlphaGo對陣圍棋，可谷歌的心思卻并非在這里，下棋只是一場商業(yè)秀，實際上，在各種版本的公關(guān)宣傳中，谷歌已經(jīng)非常明確的把未來人工智能的重點方向鎖定醫(yī)療。

對于醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴早已經(jīng)不是一天兩天，谷歌在大數(shù)據(jù)上的應(yīng)用最早也是從所謂的可以預(yù)測流行感冒這種傳染病而被社會所知。而且，社會上真正能讓谷歌手里所掌握的這種“人工智能”發(fā)揮作用的領(lǐng)域并不多，而醫(yī)療顯然是最合適的場所。

AlphaGo之所以可以和頂尖高手下棋，主要原因是全部吸收了人類棋手千年的成果和經(jīng)驗，這都得益于保留和流傳下來的豐富棋譜，否則，巧婦難為無米之炊，AlphaGo根本就不可能會下棋。當(dāng)然，下棋這個營生獲利太小，對于谷歌的吸引力一點都沒有，社會上的各行各業(yè)中，能夠保存基本完整且具有連續(xù)性資源可供機器進行學(xué)習(xí)的，醫(yī)療的病例最與棋譜類似。當(dāng)然，病例要比棋譜還要復(fù)雜的多，非標(biāo)準(zhǔn)化的記錄也增加了很多麻煩，好在可驗證的機會比圍棋更多，操作的難度也應(yīng)該適中。

在2007年微軟推出“健康庫”系統(tǒng)，讓患者可以上傳病歷之后，谷歌也打造了谷歌健康(Google Health)平臺，讓患者通過互聯(lián)網(wǎng)，將自己的病歷、健康數(shù)據(jù)上傳到統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)平臺，由自己管理，或選擇與醫(yī)生、朋友、家人共享。如此，谷歌已經(jīng)收集和整理了大量的數(shù)據(jù)，為人工智能在醫(yī)療上的應(yīng)用做足了功夫。

據(jù)報道，現(xiàn)在谷歌健康的合作伙伴已經(jīng)包括各類研發(fā)機構(gòu)、健康保險公司甚至醫(yī)藥零售商。谷歌通過與美國最大的藥品零售商CVS(Consumer Value Stores)合作，讓消費者將藥物服用數(shù)據(jù)上傳到谷歌健康系統(tǒng)，從而輻射1億多美國人口，獲得這些患者的部分病史，這相當(dāng)于美國總?cè)丝诘?/3。

有專家認(rèn)為，醫(yī)療歷來是技術(shù)驅(qū)動的重要代表。沒有聽診器的發(fā)明，醫(yī)生要用人耳靠在背上和胸前聽診；沒有CT磁共振的發(fā)明，骨科、內(nèi)科、外科都沒法進展；沒有無菌術(shù)和手術(shù)器械的發(fā)明，很多疾病還是不治之癥；沒有很多重磅藥物發(fā)明，很多疾病必然素手無策。除了戰(zhàn)爭，醫(yī)療一直是應(yīng)用最新科技的試驗場和推動力。

在互聯(lián)網(wǎng)改變醫(yī)療的發(fā)展途徑上，據(jù)說有七個方面，但實際就是兩種道路。一種是借助互聯(lián)網(wǎng)平臺的分享與眾籌能力，通過全社會的資源共享來研發(fā)新藥或新治療手段。比如，制藥巨頭葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)公開了13500種化合物的數(shù)據(jù)，幫助開發(fā)抑制瘧原蟲的新藥物。葛蘭素史克希望通過分享信息，幫助科學(xué)家設(shè)計出一種治療效果更好的新藥物。這是制藥行業(yè)首次大規(guī)模應(yīng)用開源開發(fā)模式到新藥開發(fā)上，志愿者通過通力合作可能創(chuàng)造新藥。另外一種，就是以谷歌為首的，使用網(wǎng)絡(luò)收集整理數(shù)據(jù)，提高自己人工智能水平，然后應(yīng)用到藥品開發(fā)和治療手段的研發(fā)上。

可以預(yù)見，在未來，如果谷歌AlphaGo這樣的工具應(yīng)用到中醫(yī)領(lǐng)域，這個依靠艱難的經(jīng)驗積累才能獲得治療能力的古老行業(yè)也許會煥發(fā)青春，當(dāng)流傳至今的千年驗方通過計算機的深度學(xué)習(xí)加以提煉吸收，也許會真的造就一位古往今來最牛的“神醫(yī)”，華佗就真的重生了。

像AlphaGo這樣的人工智能未來會幫助培訓(xùn)醫(yī)生，輔助提高醫(yī)生的診療水平，大大減少誤診率，可以拯救數(shù)以百萬人的生命，甚至，未來可以是這樣的人工智能來操控手術(shù)刀進行復(fù)雜的手術(shù)，畢竟，人工智能沒有情緒和壓力，也不會疲勞，手術(shù)的風(fēng)險會更小。實際上，這只是工廠里的制造機器人在醫(yī)療上的再造。

當(dāng)然，未來的醫(yī)療，很可能需要人工智能、虛擬現(xiàn)實和3D打印結(jié)合起來，構(gòu)筑成完美的現(xiàn)代化醫(yī)療科技體系。人工智能主導(dǎo)診療，虛擬現(xiàn)實負(fù)責(zé)心理治療和醫(yī)生的技術(shù)訓(xùn)練，3D打印則在人工智能的指令下完成器官再造等治療方案。

篇(4)

關(guān)鍵詞 工業(yè)強省 智能化 發(fā)展方向 突破點

中圖分類號：TP18文獻標(biāo)識碼：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

為了應(yīng)對金融危機和保持經(jīng)濟增長，國務(wù)院提出了行業(yè)振興規(guī)劃，國務(wù)院先后確立并通過了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業(yè)、輕工業(yè)、石化產(chǎn)、電子信息業(yè)、有色金屬和物流業(yè)十個行業(yè)振興規(guī)劃。經(jīng)過幾年的初步發(fā)展已經(jīng)初顯行業(yè)振興帶來的各種好處。2010年貴州省領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)過仔細(xì)調(diào)研，提出了工業(yè)強省戰(zhàn)略，隨后確立了貴州工業(yè)的十大振興計劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術(shù)、民族制藥和特色食品十大振興產(chǎn)業(yè)。振興計劃明確提出以產(chǎn)業(yè)振興為目標(biāo)，以增強創(chuàng)新能力為核心，加強統(tǒng)籌部署，凝煉共性關(guān)鍵技術(shù)，集中力量加快推進。為了更好的發(fā)揮科學(xué)技術(shù)在工業(yè)強省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動了，《貴州省科技支撐工業(yè)十大產(chǎn)業(yè)振興實施方案(2011-2015年)》①。實施方案明確，加快科技重大項目的實施與科技創(chuàng)新成果的推廣應(yīng)用，支撐貴州省重點產(chǎn)業(yè)振興；發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級，培育新興產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造新的市場需求和經(jīng)濟增長點；加強企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力建設(shè)，加快建立以企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系，增強企業(yè)綜合競爭力；提升科技在推進新型工業(yè)化進程中的支撐能力，為加速發(fā)展、加快轉(zhuǎn)型、推動跨越做出切實貢獻。實施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續(xù)增長，財政應(yīng)用技術(shù)研究與開發(fā)資金年均增長20%，全社會研究與發(fā)展(R&D)經(jīng)費投入占全省生產(chǎn)總值的比重達(dá)到1.2%；創(chuàng)新服務(wù)體系進一步完善；專利申請量保持35%的年均增長率，專利授權(quán)量保持30%的年均增長率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點領(lǐng)域形成產(chǎn)業(yè)集群，擁有一批具有市場競爭力的高新技術(shù)產(chǎn)品，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重達(dá)8%以上；節(jié)能環(huán)保、新材料、新能源、生物產(chǎn)業(yè)年均增長率達(dá)到25%左右，成為貴州戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域新的增長點；民族醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力不斷提升。

隨著對工業(yè)強省戰(zhàn)略認(rèn)識的加深，各級領(lǐng)導(dǎo)逐步認(rèn)識到新的省領(lǐng)導(dǎo)提出的工業(yè)強省中的工業(yè)已經(jīng)不在是傳統(tǒng)意義下的工業(yè)，而是新型工業(yè)。那么新在那兒呢？本人認(rèn)為將最新的科研成果與貴州的工業(yè)有機結(jié)合起來的工業(yè)化道理就是新型工業(yè)。綜合上述信息，作者認(rèn)為貴州的工業(yè)強省道路應(yīng)該著眼于新型工業(yè)，即是在工業(yè)的發(fā)展道路上需要大力引進現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)。盡管貴州工業(yè)強省戰(zhàn)略還有不少問題，但作者認(rèn)為在工業(yè)強省的大路上我們應(yīng)該做到放眼世界新科技成果、重視國內(nèi)新技術(shù)和高級人才、立足用好用足貴州省內(nèi)的工業(yè)基礎(chǔ)和人才。作者在此探討一下貴州工業(yè)化道路上的人工智能技術(shù)應(yīng)用做一個較為詳細(xì)的說明，其他的新科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用類似。

人們普遍認(rèn)為，計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行摹Ｈ斯ぶ悄埽ˋrtificial Intelligence，簡稱AI）②，是一門由計算機科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。作為一門邊緣新學(xué)科得到世界的承認(rèn)并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用AI技術(shù)，而且AI中的專家系統(tǒng)、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產(chǎn)業(yè)的三大突破口。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學(xué)派。這就是：符號主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。人們普遍認(rèn)為，計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行摹?/p>

目前人工智能主要研究內(nèi)容是：分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計算、人工生命、人工智能應(yīng)用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。

同時如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團與韓國文豪斯株式會社簽訂合作協(xié)議，欲引進人工智能高新技術(shù)及相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品落戶牡丹江，在中國大力開發(fā)人工智能高新技術(shù)市場。該項目研發(fā)的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的最新一代人工智能高新技術(shù)，其研發(fā)成果已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了國內(nèi)軟件的發(fā)展速度，在世界人工智能軟件研發(fā)領(lǐng)域也走在前列，在國內(nèi)可首創(chuàng)人機對話的先河，市場潛力大，科技含量高。項目建成后，將形成集研發(fā)、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發(fā)和生產(chǎn)中心，該項目全面啟動后，年可實現(xiàn)銷售收入2~5億元人民幣，年可實現(xiàn)利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤率40%。該項目成功運作不僅可填補我市高科技軟件研發(fā)技術(shù)的空白，而且還可帶動我市相關(guān)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提檔升級和市直利稅的增長。”

綜合貴州的實際省情和目前人工智能的發(fā)展，筆者認(rèn)為可以從以下幾個方面去突破。

（1）結(jié)合貴州十大產(chǎn)業(yè)中的電力和裝備制造，智能化是一個重點發(fā)展的方向。現(xiàn)在智能電網(wǎng)的研究何義應(yīng)用都正處于起步階段，抓住這個機會，加大科技投入這個領(lǐng)域，力爭或者具有世界先進水平的核心技術(shù)是重點。智能化機械制造業(yè)是目前的一個熱點研究，充分利用國家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心和省部共建教育部現(xiàn)代制造技術(shù)重點實驗室等的研究基礎(chǔ)，做好圍繞現(xiàn)在制造技術(shù)的裝備制造業(yè)發(fā)展。

（2）由于貴州十大產(chǎn)業(yè)中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設(shè)備開發(fā)和二次開發(fā)是重要的內(nèi)容。同時科學(xué)合理的對資源開采也是一個關(guān)鍵。充分利用國家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心、省部共建教育部喀斯特環(huán)境與地質(zhì)災(zāi)害防治重點實驗室和省部共建教育部現(xiàn)代制造技術(shù)重點實驗室等的研究基礎(chǔ)，做好長期合理利用資源為貴州綠色、健康發(fā)展。

（3）民族制藥和特色食品應(yīng)該是貴州的重要特產(chǎn)之一，在國內(nèi)具有較好的基礎(chǔ)。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎(chǔ)，現(xiàn)在已經(jīng)形成了國內(nèi)最大的民族制藥基地。現(xiàn)在國家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應(yīng)該重視與相關(guān)部門聯(lián)系，充分利用教育部綠色農(nóng)藥與農(nóng)業(yè)生物工程重點實驗室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實驗室等機構(gòu)的研究基礎(chǔ)，加大新藥的開發(fā)使之具有自己的知識產(chǎn)權(quán)才是長遠(yuǎn)之計。其次特色食品也是貴州省的一個品牌，比如國內(nèi)知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統(tǒng)的制作方法使得產(chǎn)量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機器能代替目前的手工制作，增加產(chǎn)量。

注釋

篇(5)

摘 要：多媒體教學(xué)手段的引入，極大地增加了課堂的信息量，豐富了課堂教學(xué)的表現(xiàn)形式，但是同樣也暴露了教材信息量不足、多媒體教學(xué)素材匱乏等問題。本文結(jié)合作者的教學(xué)實踐介紹了在備課過程中利用Internet搜索引擎拓展多媒體教學(xué)內(nèi)容、豐富多媒體課件素材的方法。經(jīng)過32學(xué)時的“人工智能”本科生課程實踐，驗證了該方法的可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：搜索引擎；多媒體教學(xué)；備課

中圖分類號：G434

文獻標(biāo)識碼：B

圖文聲像并茂、形象生動直觀是多媒體教學(xué)最基本的特點。多媒體可以在較短時間內(nèi)提供較傳統(tǒng)教學(xué)模式更多的信息，提高教學(xué)效率，這是多媒體教學(xué)最突出的優(yōu)點。此外，多媒體教學(xué)能夠充分發(fā)揮計算機網(wǎng)絡(luò)的輔助教學(xué)功能，學(xué)生可以從網(wǎng)絡(luò)上查閱教師的電子郵件和教輔資料，最大限度地節(jié)約教育資源，把教師從傳統(tǒng)的教學(xué)模式中解放出來，從而有更多的時間和精力應(yīng)用到科研、教研等創(chuàng)造性工作中去。但是在多媒體教學(xué)備課中也暴露出一些新的問題，比如信息來自哪里？多媒體課件的素材來自哪里？

Internet是一個巨大的信息資源寶庫，充分利用Internet資源可以對多媒體教學(xué)的信息和素材形成有益的補充。但是Internet信息過載和資源迷向問題又使我們面對浩如煙海的信息資源無所適從。Internet搜索引擎的誕生為我們提供了信息獲取的強有力工具，只需要輸入關(guān)鍵詞或關(guān)鍵詞的組合進行搜索即可，高級搜索技巧也可以通過閱讀網(wǎng)站上的幫助信息來很快掌握。

下面從四個方面介紹多媒體教學(xué)在備課過程中如何利用Internet搜索引擎拓展教學(xué)內(nèi)容、豐富課件素材。

1 利用Internet搜索引擎對教學(xué)內(nèi)容追根溯源

2005年全國高等學(xué)校教學(xué)督導(dǎo)工作研討會上，哈爾濱工程大學(xué)總督學(xué)楊曜根教授在報告《讓新的教學(xué)理念進課堂》中指出，目前在課堂教學(xué)內(nèi)容上往往是重“結(jié)論”、輕“過程”，只是注重傳授前人已解決的定理、概念、知識的現(xiàn)成結(jié)論，不注重揭示前人對這些知識的艱辛探索過程。其實，這不單純是理念問題，往往不是教師不想講過程，而是不會講，這都受著教材內(nèi)容和教師知識面的制約。

正如楊教授所言，“每門學(xué)科的發(fā)展過程，每門學(xué)科中新觀點、新原理的建立，科學(xué)技術(shù)的發(fā)現(xiàn)、發(fā)明和發(fā)展，無不是前人向傳統(tǒng)、敢于向權(quán)威挑戰(zhàn)、大膽想象、不斷創(chuàng)新的結(jié)果，充滿了前人大膽求異、創(chuàng)新的事例，展示這些在學(xué)生面前，正可以大大啟發(fā)學(xué)生的好奇心、興趣，培養(yǎng)學(xué)生逆向思維，引導(dǎo)學(xué)生不斷發(fā)問‘為什么’，培養(yǎng)學(xué)生的求索精神”。但這些過程事例很少編入現(xiàn)行教材中，傳統(tǒng)的教學(xué)手段課堂信息量有限，作為教師當(dāng)年也沒有在課堂上聽過這些過程事例，事實上這是一個盲區(qū)，需要另辟蹊徑來掃除這個盲區(qū)，而Internet搜索引擎則是“掃盲”的有力工具之一。

舉例來說明這個問題。人工智能的教材中對人工智能本身的發(fā)展歷程介紹的較多，但是邏輯演算作為人工智能課程的重要內(nèi)容，邏輯學(xué)本身的來龍去脈在教材中卻鮮有提及。備課時，當(dāng)然可以跳過邏輯學(xué)的歷史，也可以去圖書館查閱邏輯學(xué)專業(yè)書籍，但是利用Internet搜索引擎不失為一種便捷的方式。我們只需要在Google等搜索引擎中輸入“邏輯學(xué)”、“起源”、“發(fā)展”、“分支”等關(guān)鍵詞的簡單組合，就可以很容易地找到“邏輯學(xué)傳統(tǒng)上可分為古希臘的邏輯學(xué)、中國的名辯、古印度的因明學(xué)三個分支”、“現(xiàn)代邏輯學(xué)已從單一學(xué)科逐步發(fā)展成為理論嚴(yán)密、分支眾多、應(yīng)用廣泛的學(xué)科群”等，再順藤摸瓜，搜索“古希臘 邏輯”、“名辯 邏輯”、“因明學(xué) 邏輯”、“現(xiàn)代邏輯學(xué) 分支”等關(guān)鍵詞，便可向前把2000多年前印度的正理派、中國的墨子、古希臘的亞里士多德都追溯出來，向后把量子邏輯、控制論邏輯、概率邏輯、價值邏輯、法律邏輯、科學(xué)邏輯等信手拈來，經(jīng)過進一步加工提煉，融入到課堂教學(xué)中，對拓展學(xué)生知識面、激發(fā)學(xué)生的探究欲望能起到良好的作用。

2 利用Internet搜索引擎為課堂講解旁征博引

在課堂上旁征博引，能夠豐富教學(xué)內(nèi)容，提升知識的吸引力，增強教師的表現(xiàn)力，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，同時，對同一個問題換個角度、換個說法來闡述，也易于學(xué)生理解和掌握，提高課堂教學(xué)實效。但是旁征博引對任課教師的知識面要求非常高，尤其對于青年教師，因此在備課時有針對性地利用Internet搜索引擎拓展自己的知識面是非常必要的。

還是舉例來說明這個問題。Agent是人工智能領(lǐng)域研究的熱點問題，Stanford著名人工智能學(xué)者Hayes-Roth講過“Agent是人工智能最初的目標(biāo)，也是人工智能最終的目標(biāo)”，而我校現(xiàn)行人工智能課程教學(xué)大綱中并不包含這部分內(nèi)容，為了引領(lǐng)學(xué)生走到學(xué)科前沿，我準(zhǔn)備了2個課時補充講授Agent。但目前國內(nèi)的人工智能教材中，僅有蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用》一書將Agent作為一章來講解。Agent理論部分的幾個概念非常抽象，且學(xué)術(shù)界觀點不一，如果僅將一家之言介紹給學(xué)生，不但學(xué)生難于理解，而且容易片面認(rèn)識問題，因此廣泛引用和介紹學(xué)術(shù)界的觀點是非常必要的。在準(zhǔn)備這部分內(nèi)容時，Internet搜索引擎發(fā)揮了重要作用。用“agent definition”等關(guān)鍵詞在Google中搜索，并根據(jù)搜索結(jié)果不斷追溯和拓展，就可以查到Agent一詞的拉丁語起源――agere。Agent作為人工智能術(shù)語首見于Minsky的《Society of Mind》一書，以及Agent在美國傳統(tǒng)詞典中的定義，Jiming Liu & Jianbing Wu、Hayes-Roth、Smith, Cypher & Spohre、Wooldridge & Jennings、Shoham、Russel & Norvig、IBM等學(xué)者和公司從自主、智能、軟硬件、心智、實體等各個角度和立場給出的定義和討論，將這些內(nèi)容融合提煉之后呈現(xiàn)給學(xué)生，無疑會加深學(xué)生對抽象概念的理解，同時對教師本人的知識面也是一個豐富和擴展的過程。

3 利用Internet搜索引擎對教學(xué)用例舉一反三

多媒體教學(xué)用例必須遵循針對性、典型性、啟發(fā)性、科學(xué)性、思想性、簡潔性、趣味性和生動形象性等原則，才能達(dá)到較好的授課效果，提高教學(xué)質(zhì)量，但是備課時要準(zhǔn)備如此恰當(dāng)?shù)睦訁s非常困難。利用Internet搜索引擎可以開闊備課思路，對教學(xué)用例舉一反三。

例如，人工智能中著名的“猴子與香蕉”問題在蔡自興先生的《人工智能及其應(yīng)用》教材中僅舉此例用于講解狀態(tài)空間問題表示法。利用Internet搜索引擎還可以找到該問題在講解問題歸約、謂詞邏輯、產(chǎn)生式系統(tǒng)等知識表示方法時的舉例及動畫演示過程，將這些舉例貫通起來在知識表示總結(jié)時使用，并借用網(wǎng)上制作好的動畫演示，課堂效果很好，且備課效率很高。

4 利用Internet搜索引擎對課件素材錦上添花

多媒體課件是多媒體課堂教學(xué)的關(guān)鍵，是影響多媒體課堂教學(xué)效果的重要因素。課件過于簡單和粗糙，或者過于花哨，過多過濫地使用多媒體效果，會分散學(xué)生注意力，不利于學(xué)生課堂學(xué)習(xí)，致使教學(xué)效果降低。因此簡潔明了、形象生動的多媒體素材必不可少。利用Internet搜索引擎的圖片、音樂等搜索功能可以獲得很多極富表現(xiàn)力的音像資料來闡釋或演示抽象的概念和原理。

在人工智能課上講解語義網(wǎng)絡(luò)時用到這樣一個例子：用語義網(wǎng)絡(luò)法描述歌曲《軍港之夜》中“軍港的夜啊靜悄悄，海浪把戰(zhàn)艦輕輕地?fù)u”這一句的意境。準(zhǔn)備這個例子的時候，除了準(zhǔn)備解題過程，我還搜索了一首《軍港之夜》樂曲、一張軍港夜幕降臨時的照片和演唱者蘇曉明的照片，加工處理后做到多媒體課件中，并做到不喧賓奪主。在課堂教學(xué)中講這個例子時，發(fā)現(xiàn)學(xué)生隨著輕柔的音樂、美麗的畫卷一起隨著老師分析著問題，都聚精會神的。

在講解啟發(fā)式搜索算法時，我從網(wǎng)上搜到了孔子的名句“人無遠(yuǎn)慮，必有近憂”，唐代詩人盧綸的《送吉中孚校書歸楚州舊山》，其中有四句“林昏天未曙，但向云邊去，暗入無路山，心知有花處”，同時還下載了學(xué)校的平面圖，用“人無遠(yuǎn)慮，必有近憂”引出啟發(fā)式搜索利用啟發(fā)式信息的思想，利用盧綸的詩來闡釋啟發(fā)式搜索的意境，再結(jié)合學(xué)校的平面圖提問學(xué)生去附近的超市(在圖上均有標(biāo)注)購物時如何規(guī)劃路徑。就在這樣一種輕松甚至詩情畫意的氛圍中，學(xué)生便深刻領(lǐng)會了啟發(fā)式搜索的思想內(nèi)涵。

此外，利用豐富的多媒體素材還可以對學(xué)生進行科學(xué)素養(yǎng)的熏陶。例如，在準(zhǔn)備人工智能發(fā)展史這一課內(nèi)容時，我們從網(wǎng)上搜到了Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等在人工智能發(fā)展史上舉足輕重的學(xué)者的照片，照片中透出的大家風(fēng)范、學(xué)者目光中流露的執(zhí)著精神、表情中蘊含的嚴(yán)謹(jǐn)深邃、笑容中深藏的儒雅樂觀……無不感染著學(xué)生。

5 結(jié)論

在開展多媒體教學(xué)實踐中，利用Internet搜索引擎輔是第一步，對信息的加工處理、凝練升華是備課時一項更艱巨的任務(wù)，這個問題已有很多文獻探討過，本文不再贅述。

參考文獻

[1] 張紅霞．多媒體教學(xué)的實踐與探討[J]．吉林省教育學(xué)院學(xué)報，2006，22(6):70-71.

[2] 盧建中．有關(guān)計算機輔助教學(xué)的幾點看法[J]．西安郵電學(xué)院學(xué)報，2002(7):79-81.

[3] 張忠祿，李東俠，張永春．多媒體教學(xué)質(zhì)量研究[J]．長春工程學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版)，2006，7(3):83-85，88.

[4] 范秉琪，范秉琳．高校多媒體教學(xué)的發(fā)展方向[J]．河南教育學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)，2006，15(3):70-72.

[5] 張永紅，李泳．多媒體教學(xué)的應(yīng)用與思考[J]．中國醫(yī)藥導(dǎo)報，2006，3(29):77.

[6] 楊蘭生．以多媒體為教學(xué)平臺的課堂教學(xué)的思考[J]．大連民族學(xué)院學(xué)報，2006，(5):78-80.

篇(6)

其一是信息不流通的問題，患者在不同的醫(yī)院，需要那辦理不同的就診卡；任何一家醫(yī)院的醫(yī)生看不到患者多次就診的完整臨床診療過程，無法準(zhǔn)確掌握患者完整診療過程和健康狀況。騰訊先后通過微信公眾號等產(chǎn)品，建立信息共享的醫(yī)療電子檔案，以解決“信息孤島”的問題。

其二是“看病難”的問題，名醫(yī)的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認(rèn)為根源在于“醫(yī)生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過信息化的手段，打造一個醫(yī)療團隊，實行科學(xué)化的分層、分級，將一些簡單的診斷交由助理、護士來處理，最后由名醫(yī)診斷。這樣可以成倍擴大醫(yī)療產(chǎn)能。

騰訊的“醫(yī)療能力超市”

這幾年，在投資的同時，騰訊嘗試做微信智慧醫(yī)院、糖大夫、騰愛醫(yī)生、覓影等，涉及了支付模式創(chuàng)新、慢病管理、人工智能等多個領(lǐng)域。

1. 智慧醫(yī)院

早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫(yī)院的概念，做的事情也很簡單，依托于微信公眾號的線上能力，幫助醫(yī)院做掛號、信息流轉(zhuǎn)等基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)；2015年——2016年，微信智慧醫(yī)院的2.0版本提出以醫(yī)院作為核心體系，挖掘醫(yī)院流程里線上信息化、數(shù)字化以及互聯(lián)網(wǎng)化能力；從2017年開始，以小程序、公眾號作為整體服務(wù)入口，醫(yī)保、商保、區(qū)塊鏈技術(shù)、AI、人工智能在醫(yī)院落地，這是智慧醫(yī)院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，騰訊推出了一款檢測血糖的智能硬件產(chǎn)品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理”貴州模式會上，騰訊正式公布騰愛醫(yī)療戰(zhàn)略布局，計劃用智能終端、醫(yī)生平臺、“健康基金＋醫(yī)保”的互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)這“四駕馬車”連接醫(yī)療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛醫(yī)生的相關(guān)動態(tài)逐漸變少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI產(chǎn)品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單”，在AI+醫(yī)療方向上，將依靠騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。

“我們沒辦法改變供需矛盾、沒辦理控制需求，我們只能用科技的手段，用互聯(lián)網(wǎng)的能力來緩解供求之間的矛盾，提升醫(yī)院的效率。怎樣幫醫(yī)院做到這樣的事情？這一定是醫(yī)院主導(dǎo)，騰訊助力。”騰訊副總裁陳廣域坦言，騰訊不應(yīng)該做的是包辦、代辦，“我們希望合作方把我們當(dāng)做一個超市，可以選擇需要的能力，我們不能強迫你們選擇不喜歡的東西。”

目前，騰訊醫(yī)療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個團隊，一個是騰訊醫(yī)療團隊，負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)包括糖大夫、騰愛醫(yī)生、企鵝醫(yī)典、醫(yī)療云等，主要聚焦于醫(yī)療業(yè)務(wù)本身。另一個團隊是“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)又分為兩大板塊：一個是微信智慧醫(yī)院，包括掛號、處方流轉(zhuǎn)、醫(yī)療咨詢，利用互聯(lián)網(wǎng)工具提升醫(yī)院、醫(yī)生效率；另一個方向是騰訊覓影，包括AI醫(yī)療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進入到醫(yī)療比較核心的領(lǐng)域。

AI醫(yī)療的決心——騰訊覓影

精英團隊打造精品應(yīng)用

目前，國內(nèi)醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司也多以影像識別為主，據(jù)統(tǒng)計，AI醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)業(yè)公司多達(dá)幾十家，醫(yī)學(xué)影像識別成為醫(yī)療AI領(lǐng)域里較為成熟的垂直細(xì)分領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)影像成為“一枝獨秀”的原因在于，影像數(shù)據(jù)獲取相對容易，三甲醫(yī)院設(shè)備都是GPS設(shè)備、全球頂尖設(shè)備。原始數(shù)據(jù)是電子化的，對于初創(chuàng)公司來說，一個是圖像的質(zhì)量，一個是電子化獲取程度，都相對容易。”

2017年8月，騰訊了AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，利用人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)輔助醫(yī)生實現(xiàn)早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進軍醫(yī)療人工智能，加上早前的“百度醫(yī)療大腦”、阿里“ET醫(yī)療大腦”，BAT已經(jīng)全部入局醫(yī)療人工智能。

騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域有三個方面的積累：用戶服務(wù)、數(shù)據(jù)能力、資源整合。而醫(yī)療AI以及影像識別是在學(xué)術(shù)科研上的應(yīng)用；此外，在用戶服務(wù)上，騰訊也涉及了預(yù)約掛號、在線問診等業(yè)務(wù)。

騰訊覓影整合了騰訊內(nèi)部幾個頂尖的AI的團隊，包括我們的互聯(lián)網(wǎng)+部門，包括騰訊的AILab、騰訊優(yōu)圖實驗室和架構(gòu)平臺部，可以說是匯集了騰訊最精英的人工智能技術(shù)團隊。

從覓影產(chǎn)品的后端來看，是有一個AI醫(yī)學(xué)實驗室，除了頂級的人工智能算法專家之外，醫(yī)學(xué)實驗室也聘請了全國頂級的一些醫(yī)療影像科的醫(yī)生和很多的全科醫(yī)生，同時也會跟很多的醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)學(xué)院校以及各個地方政府共同去合作。

產(chǎn)品技術(shù)的應(yīng)用

當(dāng)前，覓影可以去輔助于這幾項癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網(wǎng)膜病變。

騰訊覓影可以把醫(yī)生或PET系統(tǒng)（正電子發(fā)射計算機斷層顯像技術(shù)）里面的影像傳到騰訊搭建的系統(tǒng)當(dāng)中，再利用人工智能技術(shù)和算法判斷這個片子是不是高風(fēng)險的早期病癥，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

騰訊覓影是怎么做到呢？在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集方面，騰訊團隊集中采集了幾十萬張中國人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫(yī)療影像，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網(wǎng)上可以下載到，但很多片子都是外國病人的，外國的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練中國人的模型，準(zhǔn)確率還是比較低的。

因為每種病灶只有一小塊，大多數(shù)的區(qū)域是一個正常的，騰訊團隊會把這個醫(yī)療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計每一個小塊患病的概率，最后得出一個診斷結(jié)論。

從覓影的實際應(yīng)用場景來看，一方面，騰訊在與三甲醫(yī)院合作，提高三甲醫(yī)院醫(yī)生看病的效果；另一方面，團隊希望更多地與基層醫(yī)院進行合作，提高基層醫(yī)院整個的診療水平。同時，覓影產(chǎn)品也會跟騰訊基金會合作，通過一些公益基金的項目，利用技術(shù)給國家和人民造福。

騰訊智慧醫(yī)院3.0的創(chuàng)新解決方案

微信智慧醫(yī)院3.0亮點頗多：不僅實現(xiàn)了連接、支付、安全保障和生態(tài)合作的四大升級，同時還加入了AI、區(qū)塊鏈等全新技術(shù)，全面開放騰訊核心能力。

1. 連接升級

通過整合人社、醫(yī)院、藥企、保險等資源共同聯(lián)動，提供在線咨詢、處方流轉(zhuǎn)、商保直賠等服務(wù)。以處方流轉(zhuǎn)為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識別、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)能力，連接醫(yī)院、流通藥企及用戶，實現(xiàn)電子處方安全流轉(zhuǎn)、全流程可追溯，助力醫(yī)藥分離。用戶可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購藥方式。

2. 支付升級

支付場景升級，包括醫(yī)院、藥店、社康、保險更多場景均支持微信支付。比如，在醫(yī)院可以使用微信公眾號實現(xiàn)在線支付、處方單掃碼付、終端機快捷支付等;在保險場景，可在線使用社保個賬購買健康保險;在藥店、社康場景下，可實現(xiàn)在線刷碼支付，免帶卡便捷購藥等。同時，支付方式將醫(yī)保、商保、自費等全部納入，讓消費者實現(xiàn)無縫支付。

3. 安全升級

微信智慧醫(yī)院3.0能夠全面保障實名安全、支付安全、數(shù)據(jù)安全和風(fēng)控安全。比如，一直以來，醫(yī)療數(shù)據(jù)安全和患者隱私保障是醫(yī)療行業(yè)的核心問題。而區(qū)塊鏈所擁有的多方共識、不可篡改、多方存證、隨時可查等優(yōu)勢，使其成為醫(yī)療數(shù)據(jù)保管的最佳方案。智慧醫(yī)院3.0就將運用區(qū)塊鏈技術(shù)，為監(jiān)管方、醫(yī)院、流通藥企搭建了一條聯(lián)盟鏈，保障數(shù)據(jù)、隱私安全的同時，實現(xiàn)鏈上數(shù)據(jù)防篡改。

4. 生態(tài)合作升級

除了在自身能力方面，微信智慧醫(yī)院3.0更加注重整個生態(tài)的合作共贏。從資金、資源、技術(shù)、產(chǎn)品四大維度，與合作伙伴聯(lián)手，實現(xiàn)合作升級，推動業(yè)務(wù)有效落地，合力打造互聯(lián)網(wǎng)+智慧醫(yī)院的建設(shè)。

尾聲與展望

騰訊的高管們曾多次公開強調(diào)：“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”是為醫(yī)者賦能，需要發(fā)揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫(yī)療服務(wù)效率，建立“醫(yī)患”信任感，真正解決醫(yī)療行業(yè)的“痛點”，共建融合的醫(yī)療生態(tài)體系。

篇(7)

目前人們多以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、人工智能等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究和探討中醫(yī)癥候的構(gòu)成特點及規(guī)律，其分析結(jié)果多是平面圖形、整體的。但以四維模型分析疾病和癥候的方法目前還未見報道。用三維立體模型可分析疾病辨證分型規(guī)律，并可觀察到個體在總體樣本中的位置，對中醫(yī)個案研究也有特定價值。若加入時間作為第四維度則可以動態(tài)演示疾病發(fā)展、演變過程。

整體思路：將每個患者癥狀等資料排布在二維平面上，再將這些平面平行等間距排列即構(gòu)成三維立體結(jié)構(gòu)，以時間因素作為第四維度構(gòu)成整體模型。

1 平面內(nèi)分析

將一個患者的癥狀以點形式排布在二維平面上，通過用專業(yè)知識分析癥狀間的關(guān)系得出一個或數(shù)個辨證證型，如同一患者同時有氣虛證、陰虛證、血瘀證，歸納為一證即氣陰兩虛兼血瘀證。平面內(nèi)推導(dǎo)也可用人工智能的方法。

2 排列順序

將平面平行等距排列起來是要有次序的。我們將相同證型癥狀相似患者排布到一起，具體可通過給不同程度的癥狀和平面推導(dǎo)出的證賦值，比較計算差異度，排列組合平面次序，取差異度總和最小時排列次序。這樣就構(gòu)成了三維立體結(jié)構(gòu)。

3 癥狀關(guān)聯(lián)

同一癥狀點在各平面內(nèi)橫縱坐標(biāo)相同，以用于計算和整體分析。按關(guān)聯(lián)度高低排列癥狀分布，兩癥狀關(guān)聯(lián)度越高距離越近，關(guān)聯(lián)度越低距離越遠(yuǎn)。具體可通過給定特定坐標(biāo)，計算任意兩點間距離，再用排列組合調(diào)換癥狀點排布位置，取最合適的排布。這樣我們就可以看出疾病癥狀分布立體結(jié)構(gòu)，可以分析整個樣本，也可以分析疾病中單個證型。若單個證型的疾病癥狀分布結(jié)構(gòu)成明顯畸形則可以考慮繼續(xù)分型。

轉(zhuǎn)貼于

4 時間因素

加入時間因素作為第四維度，則可以動態(tài)演示疾病發(fā)展、演變過程。要觀察這個變化過程，我們要給相應(yīng)的可變因素賦值，目的是給定標(biāo)記，以便觀察其變化過程。如癥狀輕重賦予大小的值，性質(zhì)賦予形狀的值，患者平面賦予顏色的值。隨著時間變化，平面位置的改變，可通過顏色看出，即患者證型改變可以由顏色改變看出。癥狀結(jié)構(gòu)改變可由癥狀位置看出，輕重、性質(zhì)可由形狀變化看出。這樣就可以觀察分析單樣本和整體樣本病情發(fā)展變化規(guī)律了。

5 總結(jié)

本模型將臨床樣本分析轉(zhuǎn)換為對空間圖形的分析，可以立體顯示癥狀分布規(guī)律，直觀觀察個體和總體樣本癥狀分布。可用于分析病癥分布規(guī)律，分析病癥發(fā)展變化規(guī)律，也有助于中醫(yī)個案研究［1-4］。

【參考文獻】

［1］施明輝，周昌樂.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢［J］.中國中醫(yī)藥信息雜志，2007，14(1):2-5.

［2］孫貴香，袁肇凱.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)證候研究中的應(yīng)用［J］.中華中醫(yī)藥學(xué)刊，2007，25(7)：1450-1452.

［3］朱文鋒，晏峻峰，黃碧群.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)證素辨證體系中的應(yīng)用［J］.中西醫(yī)結(jié)合學(xué)報，2006，4(6):567-571.