时间：2023-07-31 09:21:30
序论：速发表网结合其深厚的文秘经验，特别为您筛选了11篇人工智能医药范文。如果您需要更多原创资料，欢迎随时与我们的客服老师联系，希望您能从中汲取灵感和知识！
从用户需求说起
袁小伟最早涉猎智能家电开发，要追溯到上世纪九十年代。当时他还服务于慕尼黑西门子公司。“那是一个Home Automation的项目，就是家庭自动化系统。”他回忆说，“由于二战造成男女比例失衡，很多单身女性开始步入老年。对于这些寡居在别墅中的老太太而言，阴雨天上下楼关窗是件麻烦事，或是出门忘记关窗。Home Automation 解决的就是这个看起来很简单的需求，但是项目取得了非常好的效果。”
正是这个最早接触到的项目，让袁小伟认识到“智能家电开发应从用户需求出发”。在他看来，业内对智能家电的讨论多是从技术、标准甚至生态圈构建方面出发的，从用户需求出发的讨论并不多。“技术发展，最终的目标还是为人服务。智能家电已经发展很多年，家电企业进行了很多尝试，市场类别看似大而全，产品看似无所不能，但是实际销售情况远不及预期。这其中一个很重要的原因就是，企业不知道用户到底需要怎样的智能产品。”
“换个角度而言，如今家电行业谈论智能化，首先考虑的是把所有家电联系起来。实际上，智能化应该是家居的概念，而不仅是家电的概念。”袁小伟分析称，“家居更多要考虑以人为中心的活动。智能家居，就是让用户回家后，获得简单、便利的操作和舒适的享受。所以，研发产品首先是了解和研究用户的需求，然后以技术满足需求，帮助用户简单方便地生活。这是一个生活方式的概念。”
人与技术
“家电的智能化应该涵盖两个层面。一是产品本身的智能化，就是把单一的产品变得更智能，比如汽车停车后自动泊定，不再需要手刹、脚刹，锁上车门后自动升起车窗玻璃等。二是通过连接，实现产品的智能，就是互联互通的智能。”袁小伟话锋一转，“但是，无论哪一种智能方式，都要首先确定产品针对的目标人群。不同的目标人群有不同的需求，不同的需求则影响着智能家电的连接和产品构成。”
厘定人群、明晰需求、按需设计，是产品开发的首要步骤。当用户研究融入智能产品开发，每一步的背后都有个大大的“人”。袁小伟分享的一个智能家电开发案例可以很好地诠释这三步。首先将研究对象确定为老年人，研究老年人对智能家电的需求。其次，明确老年人的需求，其重要的需求之一是维持健康，进而将思路延伸到不少老年人需要定时服药，药可能会存放在冰箱内。然后，得出设计方向——设计一台可以提醒老年人吃药的冰箱，满足老年人的特定需求。“举这个例子是想说明，不是做完产品再想卖给谁，而是应该依据现有的技术和产品，针对某一需求来做，这样才能把产品做得有针对性，而不是讲了很多的技术、很多的产品，却没有人群与之对应。”他认为，只有从既定人群的需求出发，智能家电才能有的放矢，获得用户的认可。
在袁小伟看来，技术只是实现智慧生活的途径之一，先进的技术不一定就能造就出好产品，以技术为导向不可取。“无论智能家电，还是智能家居，最终都是给人用的，如果人觉得这个产品不好用，不符合使用习惯和行为，那么产品就是失败的。”他强调，“技术的发展一定要以人性为前提，屏幕阅读技术出现后并非要把书本取消，很多人仍旧习惯阅读纸质的读物。这就是我们所说的，在智能家电开发过程中，要考虑人的因素。”
智能化的“度”
“对于人来说，我们有时不需要太智能化的东西。”这是袁小伟做出的判断。在智能化呼声渐高的今天，这个判断听起来有些“倒行逆施”。
“人类很多的活动自有其乐趣，如果被智能产品最大程度地剥夺，就不是个好产品。以厨房的智能化为例，高度的智能化可能会剥夺烹饪的自由和乐趣。再如方便面也是一种标准化的食品，现在已经成为垃圾食品。因为它让整个烹饪的过程变得索然无趣，剥夺了人们的烹饪成就感。整个过程太过标准化，太智能，太方便，也不一定就好。”袁小伟解释说，“智能化应该是有度的智能化，产品设计过程要做到兼顾，既营造智能的生活，又保有生活的乐趣。完全智能化，人就失去了生活的意义。”
那么，智能化的“度”又该如何把握呢？袁小伟从一反一正两个角度进行了分析。他认为，智能化要避免进入误区——随着技术的发展，盲目地把新的技术累积、叠加到产品上，然后再卖给用户，妄图以此取代用户的生活方式和生活内容。
与之相反，真正的智能化则是根据用户的需求，支撑和补充用户的生活方式。“第一步是界定目标人群，然后根据目标人群的整体需求，确定智能产品的度。”他举例说，“以自行车为例，在凭票供应的年代，几乎全都是‘28 大横梁’，卖给男女老少。因为产品匮乏，人不得不服从产品。进入八九十年代，随着物质极大丰富，自行车市场开始细分，最早是区分男车和女车，然后出现针对不同年龄段的童车。近些年，自行车已经不仅是代步工具，还衍生为时尚运动，并与APP 结合，变成了智能化的产品。从这个过程，我们可以清楚地看到目标人群细分、需求变化和产品演变的轨迹。”
家电行业同样已经进入到需求多样化、个性化的时代。“家电产品针对的目标人群将变得更加细化。如今是一个冰箱大家都可以用，以后可能是不同的制冷盒子针对既定群体的不同需求。”袁小伟认为，多数中国家电企业目前采用的制造模式，是无法满足市场变化的需求，但是互联网的发展提供了可能性，个性化和定制化将成为趋势。
更自然的人机交互
【中图分类号】R472【文献标识码】A【文章编号】1672-3783(2012)02-0410-01
作为一名医院的护理管理人员，首先要了解的是护理管理的概念，特别是护理管理者为了达到管理的目的而运用的一系列方式和手段，它既是一种护理行为也是一种管理行为，其管理行为是否协调会直接影响到被管理人员的护理目标。医院护理管理人员以护士长为代表，护士长的管理能力和业务质素直接关系到护士们完成日常护理工作的好坏，本文就医院护士长为护理管理人员代表，着手分析其业务素质能力，先将情况汇报如下：
1管理者的素质要求
1.1护理管理观念要与时俱进：护士长作为医院护士队伍的领头人，要时刻保持先进的思想和科学护理理念，随着公、私立医院的不断增多，医院间的竞争也在不断增加，哪家医院的服务更好，更人性化也成为许多患者在就医时的重要考量，护士长作为领头人，要增强竞争意识，树立市场观念，不断加强和改进护理管理工作使其有医院的特色，成为一种优势，明确护理工作中要以患者的健康和花费少为首要宗旨和工作前提，凡事为病人及其家属着想，面对护理需求多元化的今天，要注意培养和提升护理工作的实际性和广泛性，面对实际工作中多次出现的护理盲点和突发状况都要及时拿出对策和做出相应人员调整，时刻要做好总结报告，尽可能最大程度上的满足不同类型病患和家属的护理需求，体现本院的护理水平和应对能力。
1.2提高沟通与交流的能力：作为一名管理人员要做到工作有分工，职务明确且坚持公平平等对待的原则。拿护士长来说，在对待每名护士时要做到尊重个人人格和利益，坚持人性化、科学化的管理方式，设身处地的为护士着想，对于每名护士的个性和特点有针对的安排工作，老年人喜欢安静能倾听和陪伴的感觉，这时就不适合让个性过于活泼热情的年轻小护士担当起护理工作。做到如此有针对性的分工，不仅能有效的完成护理工作还能很好的发挥每个护士的特长，让医患间建立起良好沟通，在护理工作中发现自我价值，同时也能让管理者和被管理者间产生相互信任及理解，对于管理者日常的管理及调动工作的实施会起到促进作用。对于交流沟通过程中收到的建议和想法，可行的要及时采纳，不可行的或难以达到的也要耐心解释，说明原因和理由，让每个意见都能得到及时的反馈，做到有效的沟通和交流。
1.3培养获取知识的能力：护士长在护理队伍建设中是排头兵,必须有过硬的业务技术,扎实的专业知识,对护理技术精益求精,要做到这一点就必须勤学苦练,有强烈的敬业精神。护理质量是医疗质量的一个重要组成部分,护士长要抓好护理质量管理必须要有现代质量意识,包括现代质量理论、方法、管理艺术等。对于护理质量护士长最有发言权,是质量管理的枢纽,要当好质量监控人,这就要求护士长必须提高自身素质,不仅要具备常规操作能力,还必须掌握边缘学科知识、专科技术、专科护理等基本技能。因此,护士长要培养获取知识的能力,以便多渠道、快节奏地获取信息,掌握先进的技术和理论,不断拓宽知识面,把拥有多方面、多层次的知识,灵活运用到临床护理工作中,融会贯通以适应日趋复杂的护理管理工作。
2护理管理技巧分析
2.1领导艺术的分析
2.1.1语言水平：语言水应了管理者得职业道德和素质涵养，就护士长而言，除了向上级汇报工作总结之外还有向下级传达工作指示，在此过程中，恰当的言辞和语言组织能力，亲切诚恳的话语会让工作事半功倍。
2.1.2指挥水平：管理人员的本职就是善用管理技巧达到有效的人员组织、工作分配的目的。护理管理人员的指挥水平就是要看其在日常护理工作中护士的工作安排，做到发挥护士的个人特长做出针对性安排，最大程度的发挥能动性，有效完成医院护理工作。
2.1.3批评艺术：管理工作中时常会遇到阻力，如安排的护士没有很好的完成护理工作、病患及家属的各种投诉事件等等，面对护士的工作疏忽和不专业导致事件时，不要采取攻击性言语的批评方式，可以采取教育方式，对事不对人的进行谈话，倾听对方的行为原因和事件发生后当事人的态度和行为再采取针对性教育。
2.2管理能力的培养
2.2.1人才管理能力：21世纪的竞争是人才的竞争,现代护理管理理念要遵循“尊重人、依靠人、发现人和为了人”的原则。护士长作为医院基层管理者，要善于当“伯乐”。将关心人才与关心工作有机地结合起来,激活护士的工作热情,为人才的成长营造良好的氛围,为护士创造一个宽松的发展空间。
2.2.2经济管理能力：随着中国市场经济的发展,卫生服务从不创造价值的事业部门向创造价
值的生产部门转化。因此,一个优秀的护理管理者必须具备财务管理和控制能力,要学会成本核算,保证资源不被浪费,管理好人、财、物。在提高护理质量,履行社会责任的同时,用最少的投入得到最多的产出,以最小的消耗换取最大的效益。
3小结
随着时代的进步和医疗卫生事业的发展，医院的工作不再以医生为单一主力，病患对于医院的护理能力和要求也在不断改变，好的服务护理治疗影响着患者的治疗效果，合格的护理队伍需要有能力的管理者来带领，想要成为一名优秀的医院护理工作管理者就要有着进步的思想，过硬的业务素质，先进的领导水平，作为护理工作的领头人，带领医院的护理队伍登上新的台阶，提高医院的整体护理水平和专业形象。
参考文献
[1]于秀英,曾素琴.提高护士长素质,适应现代护理管理[J].护理研究, 2010, 17(6): 731-739
【Abstract】 Objective To research influencing effect by cognitive behavior therapy combined with drug therapy on social function， life satisfaction and quality of life in anxiety disorder patients. Methods A total of 80 patients with anxiety disorder were divided by their intentions into experimental group and control group， with 40 cases in each group. The experimental group received cognitive behavior therapy combined with drug therapy for clinical treatment， and the control group received drug therapy for clinical treatment. Comparison was made on clinical effect after 12-week treatment， global assessment of function （GAF）， generic quality of life inventory （GQOLI74） and life satisfaction scale （LSR） scores between the two groups. Results After 12 weeks of treatment， both groups had effectively relieved symptoms. The experimental group had 27 cured cases， 7 excellent cases， 4 effective cases and 2 ineffective cases， with total effective rate as 95.0%. The control group had 19 cured cases， 9 excellent cases， 4 effective cases and 8 ineffective cases， with total effective rate as 80.0%. The experimental group had obviously higher total effective rate than the control group， and the difference had statistical significance （χ2=4.114， P
【Key words】 Cognitive behavior therapy； Drug therapy； Anxiety disorder； Social function； Life satisfaction
焦虑症属于常见的临床精神障碍疾病之一， 其主要症状， 体现在精神焦虑、社交焦虑障碍以及精神恐惧障碍等症状[1-3]。以往药物治疗的目的是要致力精神障碍症状都得以缓解， 而忽略了在治疗一种精神障碍的同时造成另一种精神障碍病情恶化， 这也是目前临床治疗上的一个挑战， 因此在药物治疗的基础上需要接受相应的心理治疗， 避免因自身心理疾病导致在治疗过程中出现一些人文问题。同时也可避免因行为失常导致的严重后果和并发症[4， 5]。本院在针对这些精神疾病的临床治疗进行总结中， 发现采用认知行为疗法联合药物治疗具有良好的临床效果， 报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选取本院2013年10月～2014年10月接诊临床焦虑症患者80例， 所有患者均符合中国精神病障碍疾病对焦虑症患者的临床评定标准， 排除了其他精神病障碍患者[3]。患者与家属签署了病情知情通知书， 按患者意愿将其分为实验组与对照组， 各40例。实验组男26例， 女14例， 平均年龄（32.6±6.8）岁；对照组男27例， 女13例， 平均年龄（34.5±6.9）岁。两组患者性别、年龄等一般资料比较， 差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 方法 对照组单独使用药物治疗方法， 而实验组则在药物治疗的基础上实施认知行为疗法。药物治疗：针对每1例患者在睡前口服盐酸万拉法新胶囊药剂， 前3 d用量25 mg， 以后根据病情进行用药调整， 平均每2天增加25 mg， 最终加至150 mg后停止增加， 若患者药物反应强烈， 则应进行剂量上的减少控制。于12周后， 根据实际病情情况进行用药剂量上的适当调整。认知行为疗法：针对患者进行认知重建， 并为其提供信息思维， 结合实际的思维行为建设一个更好的认知环境。锻炼患者的思维能力， 进行催眠放松训练， 并让其有充足的时间进行深呼吸运动[6， 7]。
1. 3 观察指标及疗效判定标准 通过GAF评分观察社会功能、GQOLI74评分观察生活质量、LSR评分观察生活满意。本次的临床疗效评定以通用的评定标准进行分级[8， 9]， 痊愈：症状基本消失， 无消极思想。显著：症状大部分消失， 无明显消极思想。有效：症状部分消失， 消极思想偶尔有发生。无效：症状无变化， 甚至有加深。总有效率=（痊愈+显著+有效）/总例数×100%。
1. 4 统计学方法 采用SPSS16.0统计学软件进行统计分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P
2 结果
2. 1 两组患者临床疗效比较 经治疗12周后， 两组患者基本症状均得到了有效缓解， 实验组痊愈27例， 显著7例， 有效4例， 无效2例， 总有效率95.0%；对照组痊愈19例， 显著9例， 有效4例， 无效8例， 总有效率80.0%；实验组总有效率明显高于对照组， 差异具有统计学意义（χ2=4.114， P
2. 2 两组患者GAF、GQOLI74以及LSR评分比较 经过治疗后， 对照组GAF、GQOLI74以及LSR评分分别为（63.59±
5.20）、（58.31±2.21）、（76.20±5.20）分， 而实验组三项评分分别为（75.30±5.60）、（62.65±4.23）、（85.60±5.60）分， 实验组各项评分高于对照组， 差异具有统计学意义（P
3 讨论
无论是对中国还是对世界来说，人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展，人们逐渐开始寄希望于通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前，美国咨询公司弗罗斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高30% 到40%，减少多达50% 的医疗成本”。
在中国，医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面，中国人口数量庞大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面，中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。
不负人们所期，近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示，自2013年到2017 年，中国医疗人工智能行业共获得241 笔融资。其中，2017 年国内医疗人工智能行业公布的融资事件近30 起，融资总额超过18 亿元。
2018 年，医疗人工智能市场火热依旧。一方面，资本热情不减，大额融资频发，医疗人工智能融资总额再创新高，仅2018 上半年就有18 家公司获投，总金额超过31 亿元。另一方面，已然成熟的互联网巨头，如BAT 等，以及传统医疗相关企业，如飞利浦等也早已重金布局医疗人工智能，大手笔向产业链扩展业务。
【摘要】 目的 探讨甲氨蝶呤（MTX）不同用药方式治疗非破裂型异位妊娠的疗效及致肝功异常的临床特点。方法 将203例非破裂型异位妊娠患者随机分为三组：A组98例患者给予MTX 50～75 mg单次肌注+米非司酮共300 mg，50 mg/次，口服，1次/12h。B组52例患者给予MTX 50～75 mg单次肌注。C组53例患者给予MTX 50～75 mg两次肌注。结果 三组疗效比较，A组及C组的疗效均明显优于B组疗效，差异有统计学意义（P
【关键词】 未破裂型异位妊娠； 甲氨蝶呤； 米非司酮
The clinical analysis of ectopic pregnancy treated with methotrexate by different ways including cause liver damage FANG Li-shan,ZHANG Yan,CAI Ying-ying, CHEN Guo-ren,WEI He-ming.The Affiliated Hospital of Putian College,Putian 351100，China
【Abstract】 Objective To investigate clinical efficacy and liver damage of methotrexate combined with mifepristone for non-ruptured ectopic pregnancy in different way.Methods 203 cases with ectopic pregnancy were randomly divided into three groups:A group，98 cases were treated with methotrexate 50-75 mg a single intramuscular injection plus mifepristone total of 300 mg, 50 mg per injection by oral, every 12 hours. B group, 52 cases were treated with methotrexate 50-75 mg a single intramuscular injection.C group, 53 cases were treated with methotrexate 50-75 mg two intramuscular injections.Results During comparison among three groups,A and C group were significantly better than the curative effect of group B curative effect, which have significant difference （P
【Key words】 Unruptured ectopic pregnancy; Methotrexate； Mifepristone
异位妊娠是妇产科常见的急腹症之一，发病率约为1/100，是孕产妇的主要死亡原因之一，是指受精卵于子宫体腔外着床。近年来由于诊断技术的提高，异位妊娠的患者能在妊娠未破裂出血前诊断，故临床上的发病率有明显的上升趋势。且未婚者与未生育者居多。为了保护输卵管的功能及生殖能力，减轻异位妊娠造成的伤害和后遗症，异位妊娠保守治疗的方法更多地应用于临床。近年来大量临床文献报道，MTX联合米非司酮被认为是最常用、最有效的治疗异位妊娠的药物。
现将本院2007年10月～2010年10月应用甲氨蝶呤及米非司酮联合用药、单用甲氨蝶呤及两次肌注甲氨蝶呤治疗的非破裂型异位妊娠患者203例，进行回顾性分析，探讨甲氨蝶呤不同用药方式治疗非破裂型异位妊娠的疗效及致肝功异常的临床特点，现报告如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料 2007年10月～2010年10月期间，本院收治确诊为异位妊娠并符合非破裂型异位妊娠保守治疗条件的患者203例，随机分成A组和B组。A组98例，年龄18～36岁，平均（23.4±2.6）岁；停经时间35～66 d，平均（43.6±16.3） d；阴道不规则流血64例，血β-hCG 160～1850 IU/L，平均（1105±21.2） IU/L；彩超示包块直径 23～49 mm，平均（31±2.5） mm。B组52例，年龄19～35岁，平均（23.6±2.8）岁，阴道不规则流血49例，血β-hCG 165～1945 IU/L，平均（1112±23.2） IU/L；彩超示包块直径 25～50 mm，平均（33±2.1） mm 。C组53例，年龄19～34岁，平均（24.1±2.6）岁，阴道不规则流血49例，血β-hCG 165～1943 IU/L，平均（1242±23.2） IU/L；彩超示包块直径25～52 mm，平均（35±2.1） mm 。三组间平均年龄、停经天数、治疗前血β-hCG值、附件包块直径比较差异均无统计学意义（P>0.05）。
1.2 诊断依据 （1）病史及体征、妇科检查；（2）血尿β-hCG均为阳性；（3）B超证实宫内无妊娠囊而宫外见妊娠结构（孕囊、胚芽、心管搏动或混合性包块），或阴道后穹隆穿刺有不凝固血液。
1.3 联合药物保守治疗指征 （1）患者自愿；（2）患者一般情况好，生命体征正常，无或有轻微腹痛，停经天数≤65 d；（3）附件区包块直径≤5 cm；（4）无明显内出血；（5）血β-hCG
1.4 治疗方法 所有患者治疗前常规做血常规、凝血功能、肝肾功能及血hCG定量检测，治疗前均与患者及家属做好医患沟通，所有患者均住院治疗。A组第1天开始口服米非司酮50 mg一次，每隔12小时一次，共服300 mg，同时根据体重选择MTX 50～75 mg单次肌注。B组给予MTX 50～75 mg单次肌注。C组53例患者给予MTX 50～75 mg两次肌注。治疗期间卧床休息，严密观察腹痛、阴道流血和生命体征的改变，若有异位妊娠破裂征象，立即手术。每周复查血β-hCG 2次至正常（β-hCG
1.5 疗效判定 参照《妇产科学》，治愈：临床症状、体征消失，血β-hCG降至正常，输卵管包块稳定或缩小，孕囊直径缩小>50%或消失。失败：治疗过程中输卵管破裂内出血而急症手术；血β-hCG未下降或持续增加；包块无缩小或增大，孕囊有心管搏动［1］。
1.6 药物治疗的毒副反应 观察并记录患者肝功能损害（转氨酶值）的发生情况。
1.7 统计学处理 采用SPSS 13.0软件进行统计分析。采用χ2检验，P
2 结果
2.1 两组治疗效果比较 A组98例中，90例治愈，成功率91.8%，治疗后8例腹痛加重，血β-hCG持续上升，改行腹腔镜或剖腹手术；B组52例，治愈41例，治愈率78.8%；治疗后9例腹痛加重，hCG持续上升，改行腹腔镜或剖腹手术；C组53例，治愈49例，治愈率92.5%；治疗后4例腹痛加重，hCG持续上升，改行腹腔镜或剖腹手术；三组治愈率比较，差异有统计学意义（P
表1 两组用药后治愈情况比较 n（%）
注：经χ2检验，A组与B组比较，P0.023；A组与C组比较，P0.592；C组与B组比较，P0.022
2.2 A组与C组肝功能受损情况比较 A组7例转氨酶轻度升高，C组6例转氨酶轻度升高；所有病例经保肝等对症处理2～7 d均痊愈。甲氨蝶呤联合米非司酮致肝功能损害的副作用小，差异有统计学意义（P
表2 两组患者用药后肝功能受损情况比较 n（%）
3 讨论
异位妊娠是妇产科的最常见急腹症之一，随着高分辨率B超的应用，快速敏感β-hCG检测技术的开展，未破裂异位妊娠的早期诊断率得以提高，这为仍需保留生育功能的患者药物保守治疗创造了条件。药物保守治疗异位妊娠是一种创伤小、经济、安全有效的方法， 使患者免除手术带来的创伤，同时最大限度地保留了生育功能，越来越被患者所接受。
药物保守治疗异位妊娠成功的关键是杀死异位存活的胚胎和滋养细胞，由于甲氨蝶呤能抑制二氢叶酸还原酶，干扰合成，从而抑制滋养细胞增生，破坏绒毛，促使胚胎停止发育致死亡。米非司酮则具有干扰孕酮对妊娠的支持作用，使妊娠的绒毛组织及蜕膜变性，而使胚囊坏死。所以两者联合应用显著提高成功率，且致肝功能损害小。 传统的主要治疗方法是手术治疗，近十年来由于高敏感度放免测定及高分辨B超的开展，异位妊娠的早期诊断显著提高，为临床药物治疗异位妊娠创造了条件。
近年来异位妊娠发病率明显增高，尤其年轻未生育者，发病率增高大多与炎症有关，中转手术者术中往往得到证实。另外宫内节育器是诱发盆腔炎、增加异位妊娠发病的因素之一。随着快速敏感血检测技术的问世，超声检查尤其是阴道超声的进展，提高了异位妊娠的早期诊断率，从而为非手术治疗创造了条件和时机。药物治疗避免了手术及术后并发症，恢复期短，减少了盆腔的粘连。有临床资料证实，其输卵管复通率、妊娠率高于剖腹或腹腔镜下保守手术者，但其随访时间较长。由于院外随访未能统计出其平均随访时间,有失去耐心而中转手术患者。
甲氨蝶呤是一种滋养细胞高度敏感的代谢类化学药物，是叶酸还原剂，可与四氢叶酸还原酶结合，使四氢叶酸形成障碍，从而干扰DNA的合成，使滋养细胞生长受阻、变性、坏死，从而使胚胎停止育，脱落排出，终被吸收［2,3］。米非司酮的作用机制主要是它具有强烈的抗孕激素作用，能与内源性孕酮竞争结合受体，使脱膜、绒毛组织变性坏死，终致早期异位妊娠流产。两种药物联合使用协同作用更强，可明显提高成功率。甲氨蝶呤为干扰叶酸代谢类药物，主要作用于细胞增值S期，人体内的骨髓、肝脏、消化道、黏膜等组织细胞代谢比较旺盛，故会受到该药影响，常产生消化道反应、皮肤黏膜损害、肝肾功能损害、骨髓抑制等不良反应［4］。但使用不同的剂量、方法及给药途径，其不良反应各不同。如何选择最佳治疗方案是个值得探讨的重要问题。
据目前研究报道，大部分采用多次甲氨蝶呤肌注方案。本研究显示，采用米非司酮50 mg口服，每隔12小时一次，共300 mg联合MTX 50～75 mg单次肌注，与MTX 50～75 mg两次肌注均有较好的疗效，治愈率均在90%左右，差异无统计学意义；但两者在致肝功能损害方面比较，差异有统计学意义，单次使用MTX致肝功能损害小，并且具有减少肌注次数，减轻患者痛苦，患者易于接受等优点。本文认为，单次肌注MTX联合米非司酮治疗输卵管妊娠安全可靠，疗效和多次肌注相当，致肝功能损害小，在甲氨蝶呤较紧缺的情况下，不浪费药品，值得推广。
本研究分析显示，重复用药治愈率明显高于单次用药，两者比较差异有统计学意义，异位妊娠的总治愈率与有关报道相符，有肯定的临床应用价值。重复应用甲氨蝶呤或联合应用甲氨蝶呤及米非司酮治疗效果肯定，明显优于单纯应用甲氨蝶呤的疗效。联合应用甲氨蝶呤及米非司酮致肝功能损害明显小于重复应用甲氨蝶呤，建议联用药物。
参考文献
［1］ 乐杰.妇产科学.第6版.北京:人民卫生出版社，2004:110-115.
［2］ Batra A,Agarwal S,Dewan R,et al.Idiopathic thrombocy-topenic purpura complicating pregnancy.J Indian Med Assoc, 2005, 103（10）: 545.
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.家庭规模缩小强化了代际支持能力。
正确
错误
3.中国的预期寿命排名较低。
正确
错误
4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。
正确
错误
5.社区老年服务集成平台的预测作用包括准确得知老年人生活的种种需求。
正确
错误
6.对于如何高效率、低成本地解决养老问题只针对城市地区而言。
正确
错误
7.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正确
错误
8.大数据在我们日常生活中很少接触到。
正确
错误
9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。
正确
错误
10.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工业化”。
正确
错误
11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。
正确
错误
12.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。
正确
错误
13.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。
正确
错误
14.20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。
正确
错误
15.人工智能在医疗领域还存在一些问题。
正确
错误
16.只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。
正确
错误
17.医联合体发生在基层和专科医院之间。
正确
错误
18.作为影响深远的颠覆性技术，人工智能可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等，对企业管理、个人安全、社会稳定乃至全球治理带来挑战。
正确
错误
19.我国新一代人工智能发展的指导思想和基本原则是要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育新增长点，形成新动能。
正确
错误
20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。
正确
错误
二、单项选择(每题2分)
21.医疗健康数据的应用包括：药物研究、病人行为及其相关数据、（ ）、管理医疗社保基金。
A.临床研究 B.科学研究 C.涉密研究 D.门诊诊断
22.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（ ）紧密协同。
A.产、学、用 B.产、学、研 C.社会分工 D.产、学、研、用
23.基础技术提供平台主要是（ ）平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。
A.云计算 B.互联网 C.云计算、大数据 D.大数据
24.2017年谷歌无人驾驶汽车可以对不同场景进行学习，如（ ）、城市道路、过桥等。
A.泥泞路 B.平路 C.乡间小路 D.山路
25.腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供（ ）、智能服务、智能分析和智慧应用等服务。
A.精准推送 B.实名认证 C.智能核身 D.勾勒用户图像
26.牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的（ ）位置。
A.全局核心 B.重点突出 C.关键部分 D.战略中心
27.微软自然语言计算组成立于 1998年，专长于（ ）、输入法、问答、社交、文本挖掘等。
A.翻译 B.收集 C.处理 D.校对
28.2016年5月，美国白宫成立了（ ）和机器学习委员会，协调全美各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.无人驾驶 D.I技术
29.欧盟的人脑计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。
A.创新 B.全自动 C.全新的、革命性 D.智能
30.德国“工业4.0”计划涉及到的机器感知、（ ）、决策以及人机交互等领域。
A.规划 B.识别 C.应用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能产业化路线图，计划分（ ）阶段推进利用人工智能技术，大幅提高制造业、物流、医疗和护理行业效率。
A.4个 B.2个 C.5个 D.3个
32.人工智能的发展要素：算法+（ ）+数据。
A.编程 B.数学 C.模拟 D.计算能力
33.国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度，人工智能已成为我国的战略（ ）。
A.发展重点 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业（ ）。
A.发展制高点 B.发展先机 C.发展 D.发展机遇
35.对人工智能发展态势的判断中的新挑战是指人工智能发展的（ ）带来新挑战。
A.不确定性 B.负面影响 C.积极性 D.不稳定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.医疗检查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。
A.自动驾驶 B.自动操作 C.智能驾驶 D.无人驾驶
38.我国新一代人工智能发展的总体部署中构建一个体系是指构建（ ）的人工智能科技创新体系。
A.对外开放 B.互惠互利 C.合作共赢 D.开放协同
39.互联网医院要依托于（ ）建设。
A.现有实体 B.信息共享 C.互联网 D.分级诊疗
40.《打造智慧社区，优化居家养老（下）》认为，发展智慧养老服务可以带动我国哪些经济领域的发展（ ）。
A.制造业 B.服务业 C.娱乐业 D.农业
三、多项选择(每题2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出现（ ）直接交互。
A.手势 B.语音 C.体感 D.眼神
42.人工智能能够对（ ）的安全进行防护。
A.个人 B.医疗 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。
A.人工智能 B.体感 C.音频 D.视频
44.人工智能产业体系的融合产业有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自动驾驶汽车 D.智能制造
45.人工智能应用类企业的切入领域有（ ）。
A.机器人 B.智能家居 C.教育培训 D.医疗设备
46.广泛开展人工智能科普活动，做到（ ）。
A.支持开展形式多样的人工智能科普活动
B.鼓励科学家参与人工智能科普
C.建设和完善人工智能科普基础设施
D.支持开展人工智能竞赛
47.智慧社区的渊源包括（ ）。
A.原始社会 B.工业社会 C.农业社会 D.信息化社会
48.智慧社区的三级指标包括（ ）。
A.保障体系 B.便民服务 C.社区治理与公共服务 D.主题社区
49.中国人口老龄化面对的挑战有（ ）。
A.人口流动频繁，家庭养老能力不足
B.代际关系变化，老年居住空巢增加
C.预期寿命延长，照料需求压力加大
一、高职教育现状
（一）客观层面
（1）社会面。当前社会发展处于转型关键期，高职教育迎来全新发展机遇，对人才培养质量不断提高。传统思想中，家长学生都带着有色眼镜看待高职教育。随着社会给技术技能型人才提供很多高薪岗位，部分学生主动选择高职院校进修学业，提高自身技能水平。高职院校必须以社会发展趋势为导向，及时调整自身发展战略。（2）政策面。在新课程改革视域下，政府高度重视高职教育的发展，出台了多项扶持政策，如《国家职业教育改革实施方案》《职业学校专业顶岗实习标准》《关于推进高等职业教育改革创新引领职业教育科学发展的若干意见》等，极大的推动了高职教育的稳定发展。
（二）主观层面
（1）教学理念。高职教师受传统思想影响，往往重视成绩和理论知识，亟需引进新的教学理念，并落实在实际教学中。高职院校已经意识到人工智能时代，自身转型创新的必要性，正积极将全新的教学理念贯穿在人才培养过程中。（2）教学方式。高职教育逐渐创新教学方式，将顶岗实习、校企合作、实训教学等应用在常规教学中，适应时展，彰显职教特色。但在实际教学中，教师理念未发生变化，能力无法满足新型教学方式需求，存在亟需改进优化的地方。（3）教学体系。只有完善的教学体系，才能为高职教育的改革创新提供依据参考。当前高职教育体系中含有诸多不足，如学科单一、理论与实践比重不协调、知识内容陈旧等。高职教育要想适应新时展趋势，应积极完善教学体系。
二、人工智能现状
（1）国家战略。近年来，国家高度重视人工智能发展，国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号），提出科技创新的主要方向是人工智能，提倡积极构建全新的人工智能科技创新协同机制，进一步完善人工智能教育体系，实现人才储备和梯队建设的目标，推动智能经济的发展。各部委也积极颁布一系列政策，如《智能制造2025》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《机器人产业发展规划（2016-2020）》等[2]。可见，国家为人工智能技术的发展提供了充足动力，人工智能已成为国家战略的一部分。（2）产业发展。多年的探索，人工智能技术有了明显提升，在问题求解、泛逻辑理论、不确定推理、拓扑学、图像处理、模式识别、专家系统等方面有了显著研究成果，一部分成果甚至领先世界水平。例如我国在模式识别领域的研究，文字识别、语言识别、虹膜识别都取得优异成果，被广泛应用在生物医药、机器人视觉研究、卫星遥感、自主导航、军事等领域。企业十分关注人工智能技术的发展应用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技术的深度研究，使应用和商业价值最大化。据不完全统计，2017年人工智能产业创造700亿元市场价值，预计在2020年产业规模超过1600亿元。
三、人工智能推动新时代高职教育转型发展的必要性
（一）技术技能型人才的需求
高职教育发展的目的是培养适合岗位需求的技术技能型人才。人工智能时代，先进技术的广泛应用，大部分岗位对人才的需求发生明显变化，逐渐形成了“机器换人”的局面。企业中简单、重复、劳动强度大的岗位，都由智能机器人予以代替。例如在京东电商的物流中，出现无人机配送方式，直接冲击了传统人工物流配送模式。相信在不久的将来，会有更多的智能机器人走向物流配送的工作岗位，形成全新的工作体系。此外，在生产制造的质检环节，由于传统人工监测方式存在诸多不足，应用人工智能的图像识别技术，可以实现对产品质量的动态检测。可见，人工智能时代会有大批岗位“消失”，取而代之的是智能化机器人。高职教育必须转变以往的教育模式，顺应时展趋势，结合社会岗位对技能人才的需求，调整高职教育方向，实现高职教育价值。
（二）国家发展战略的要求
以往的发展致力于“中国制造”，但新时代“中国制造”已无法提升综合国力，国家必须调整发展战略。人工智能时代将“中国制造”转变为“中国创造”“中国智造”。这一发展战略的转变，能看出先进科学技术在国家发展中的重要地位。为了2025年实现“中国智造”的目标，高职院校创新人才培养模式，顺应国家发展战略的调整。同时，高职教育转型过程中，转变以往以理论、成绩为主的思想观念，对人才进行更加系统的培养，调整理论知识、实习实践之间的关系比例。人工智能时代的高职教育转变与创新，可以加大对学生创新意识的培养力度，使人才综合素养得到更好提升，满足“中国创造”的需求。
（三）学生自身价值实现的需求
然而还不够快。受传统业务下滑拖累，IBM 2017年一季度营收继续下滑。
拖着铅球，Watson在与未来赛跑。
百年商业帝国的第四次转型
与眼下最热的围棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一开始便是为解决商业问题而生，其方向是商业领域的增强人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，几个人工智能专家告诉IBM高级副总裁约翰？凯利，他们要创建世界上第一个处理非结构化数据、可与人互动的人工智能系统。2011年人工智能认知系统Watson初次亮相，就打败了美国问答游戏电视节目《危险边缘》的连胜纪录保持者和最高奖金得主。2014年，IBM专门组建Watson部门，并陆续投入数十亿美元。
2011年IBM百年之际，《经济学人》周刊曾撰文总结IBM三次重大转型：从机械制造到计算机制造、从大型机制造到包括个人电脑在内的分布式计算机系统、从计算到服务。2016年初，IBM董事长兼CEO罗睿兰宣布IBM正式进入第四次转型，目标是成为一家认知解决方案云平台公司，“未来五年，我们所作的每一个决策，无论个人或专业机构，都将受到Watson的协助。”
2017年4月，“天工开物 人机同行”2017 IBM中国论坛在北京举行，IBM展示了其作为认知解决方案和云平台公司在全球范围内的突破性进展，及与中国本地伙伴在电子、能源、教育、汽车、医药、高性能材料及相关服务等行业或领域的合作成果：
神思电子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和医疗行业锁定“智能客服”、“实体服务机器人”和“自助设备智能升级”领域，提升服务质量与效率。与杭州认知合作，应用IBM Watson肿瘤解决方案帮助中国医生获得循证型癌症诊疗的决策支持，从而为患者提供个性化治疗方案。隆基泰和与IBM共同合作，借助Watson平台构建综合能源云平台，为工业商业企业构建完整的客户能耗视图、用能预测及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服务体系。
此外，IBM为上海世外教育集团打造“儿童英语口语辨识及评价系统”帮助6-15岁学生学习英语，与禾嘉股份共同推出基于区块链的医药采购供应链金融服务平台，在精细化工行业，默克正在利用IBM IoT技术打造全新智能物流与智能工厂，而一汽大众也将采纳IBM大数据、云计算、认知计算等技术打造佛山创新中心，建立智能工厂。
除了垂直行业，IBM“商业人工智能”也在为专业人士提供增强智能，提高工作效率和业务水平。目前，Watson系统已进入法律、医疗、教育、金融，零售，服b设计等60多个职业领域示范人机协作，将专业人士从重复劳动中解放出来。论坛上，IBM大中华区董事长陈黎明表示，“我们相信，企业大规模采用人工智能技术的爆发期就在当下，并将为各行业和专业带来巨大的创新价值。”
拖着铅球赛跑
商业的残酷在于，仅凭方向正确，未必能赢得赛跑。除了亚马逊、微软、谷歌这样的外部竞争者，IBM对云计算和Watson孤注一掷，更大的压力来源于自身：新兴业务的增速能否超越传统业务下滑的速度。
4月19日，IBM2017年一季度财报，其“战略业务小组”（IBM重点发展的云计算、分析、社交、安全及移动产品）营收增长12%，至78亿美元。Watson所属的认知解决方案业务板块营收同比增长逾2%，达41亿美元；云计算业务营收增长33%至亿美元，净收入为23亿美元。
与战略业务表现亮丽形成对比的是，受传统硬件和软件业务增长停滞的拖累，IBM整体业绩依然继续在下滑：公司一季度营收同比下滑2.8%，降至181.6亿美元，低于预期的184亿美元。其公司营收连续20个季度下滑，并创下2002年一季度以来最低水平。
财报后，IBM股价下跌超过8美元，跌幅近5%。其大股东伯克希尔哈撒韦2016年报显示持有8120万股IBM，也就是说，如果巴菲特一季度没有减仓，将损失约6.5亿美元。
有趣的是，之前尽管和比尔？盖兹关系很好，巴菲特开始尝试购买科技股的时候，并没有买微软的股票，而是选择了IBM，几乎全程体验了一把IBM转型带来的缓慢复苏。
2015年，巴菲特入股IBM时正是其收入连年下滑之际，2016年初，IBM股价已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM财报显示，IBM云业务当年实现137亿美元营收，同比增长35%，占IBM全年总营收的17%；云业务年化营收达86亿美元，同比大幅增长63%；计入“技术支持及云平台”项目的年毛利率达41.9%；以Watson为主的IBM认知解决方案营收达182亿美元，毛利率高达81.9%。2016年，IBM股价上涨了20%。
2014-2016年，IBM犹如传统企业转型的一个缩影：借助自身在商务领域的积累，在云服务和人工智能领域大力投资，切入具体应用，商业模式逐渐明朗。
并购与合作
IBM对云服务和Watson期许甚高，Watson的十年布局也逐渐步入收获季。随着医疗、物联网、金融、零售、时尚、教育等多个行业标志性样本的出现，Watson的商业版图正在扩张。
Watson成为全球医疗健康第一人工智能系统，其秘籍是不断吸收大量非结构化数据并加以学习。为了“喂饱”Watson， IBM不断收购医疗健康领域的公司，两年间花费超40亿美元。除了加大并购，IBM为拓展商务版图同时也采用了更实际的方式：与垂直领域巨头合作，补充基础数据和垂直行业领域的专业知识。
2016年10月，IBM宣布与通用汽车合作，Watson为其新版车机系统OnStar提供技术支持；与全球教育机构培生合作，Watson为其学生提供自然语言下的学习指导。今年3月19日，IBM认知商业战略在中国正式落地一年之际，万达网络科技集团与IBM在北京签订战略合作协议。万达网络科技集团正式进军公有云业务领域，万达也将成为Watson在中国落地的重要基础设施。
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
中图分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1673-7717(2009)05-0965-03
人工智能(arificiM intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿科学。1956年，人工智能作为新兴学科被正式提出。利用人工智能技术取得的成就已经引起人们能高度关注，有人把它与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。
有学者认为人工智能是继3次工业革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延长了人手的功能，把人从繁重的体力劳动中解脱出来，而人工智能则是延伸了人脑能功能。实现脑力劳动的自动化。人工智能技术在研究中取得了许多重要的成果，在机器人、自然语言理解、专家系统、图像识别、地质勘探、石油化工、军事、医疗诊断等领域应用十分广泛。
作为人工智能的关键技术成分，智能Agent技术经过十几年的理论建模，目前已开始初级应用。许多IT企业，如：微软、IBM、Oracle等都对Agent的开发投入了极大的热情，这在一定程度反映了Agent技术的广阔前景。本文搞针对智能Agent技术的起源、发展和未来前景进行初步阐述和探讨。
1 Agent概述
1.1 Agent的定义 目前学术界尚无一个公认的对Agent的定义，在国内多将其译为智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是满足特定设计需求的计算机(硬件或软件)系统，它位于特定的环境当中。具有高度的灵活性和自治性。”。这是Agent目前普遍被人们认可的定义。
1.2 Agent的特性 学术界通常认为Agent具有以下一些的特性。
自主性：Agent具有属于自身的计算资源和局部对自身行为控制的机制，能在无外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信息，决定控制自身的行为。
智能性：Agent能够从用户浏览的网页中提取出网页特征或链接信息，与知识库中的信息进行比较，将最接近的知识应用到该网页上，自动将网页中的信息抽取出来并反馈给用户，能够根据用户查询信息的行为进行判断和分析，以提高查询准确度。
适应性：智能Agent能够从用户日常的查询、浏览等行为中学习用户的兴趣点，推理用户的需求，为每个用户建立，个性化的用户框架，根据用户反馈对获取的知识和用户框架进行修正，以适应用户兴趣点的变化。
协作性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其它Agent进行多种形式的交互，有效地与其它Agent协作工作，可以共享交流信息，实现协作式的信息查询，提高了信息查询的效率。
移动性：Agent能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为都具有连续性。
安全性：Agent能够主动避免恶意的Agent对计算机环境造成破坏。
由于Agent技术具有以上诸多特性，这就决定了其在其它领域中的应用具有广阔的探索空间。医者作为诊疗过程中的主体，其认知具有经验性、灵活性、自主性、协作性等诸多特点，由此可见，Agent技术在这一方面也具有相似甚至相同的特征。在针对医者认知过程的研究中，智能Agent技术是否可以充当记录、模拟甚至传播的载体，都是值得研究者们共同探讨的课题。
2 智能Agent在医疗活动中应用可能具有广阔的前景
2.1 智能Agent信息检索系统将是医生获取知识的得力助手笔者认为，随着智能技术的发展，未来应用于医疗活动中的智能Agent，将能够根据医生的个人需要提供动态、实用、指导性强的医学信息。近年来，互联网得到了迅速的发展和广泛的应用，网络已经成为现代人获取信息和知识的重要途径。网上信息资源日益膨胀，搜索引擎只是初步解决了如何索引和查询Intemet浩瀚无垠、零乱分散的信息资源的技术难题。相对于用户希望的“花最少的时间能得到最相关的查询结果”的愿望来看，还存在很大的差距。因此对专业领域定的用户群提供专业的、量身定造的信息服务，使用户在尽可能短的时间内有效的找到最需要的信息内容是大家普遍关注的一个问题。在医学领域，我们面临着同样的尴尬：医学领域是一个时效性、交流性极强的学科范畴，往往在短时间内，临床工作者、科研人员就需要及时、准确的对应信息。网络资源虽具有纸介质媒体无法匹敌的信息资源，但分散、冗长的信息交错混杂，为科研工作增添了无谓的负担。缺乏专业、针对性强、灵敏的搜索引擎是科研人员亟需解决的问题。
目前，信息技术和网络技术已经在科研和医疗方面得以不同程度的应用。在科研方面，世界各国建立起了大量的医学、药物数据库为研究者提供信息服务，如包含9000余种美国处方和非处方药物信息的“药物信息库”，癌症数据库Cancerlit，有关艾滋病临床、药物研制及文献的AIDSDatabases，向医患人员提供的临床实验信息数据库Clinical-Trials.gov，包括健康指南、评价和消费者指南信息的全文数据库HSTAT，补充和替代医学资源NCCAM Resource，医学文献检索系统Medline等医学信息数据网络资源，诸如此类的网络资源极大的方便了医学科研工作者。在医疗方面，许多世界发达国家都在斥巨资、投入大量人力物力建设国家卫生信息系统，英国的卫生服务信息系统、美国的卫生服务信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的电子健康系统(e－Health)和澳大利亚的电子健康网络(Health Online)，各种已经应用的医院管理信息系统HIS、RIS、和PACS等，信息技术已经在医疗管理方面发生了深刻的变化。
我国卫生信息化建设起步较晚，医院层次的电子病历研究探索刚刚起步，与真正的信息化、网络化还存在较大的差距，中医药方面的网络资源包括中医药文献数据库检索系统、中国中草药大典、中药基本信息数据库、医学数据库大全、名老中医、中华药膳等，但由于中医药理论的自然哲学特点，信息化仅仅实现了文字的超文本化和图片的数字化。
有学者指出，基于智能Agent的个性化信息检索系统是一个具有个性化智能化的多Agent信息检索系统，它以用户为中心，挖掘用户的真实意图进行WWW搜索。
2.2 多Agent是学术交流的平台 由于Agent具有协作性
的特点，可以与多个Agent进行协调合作，共同完成复杂问题的求解，而传统的医学学术交流和解决疑难问题时，多采用专家会诊讨论的方式进行。因此，二者在问题解决模式上具有相通之处，甚至，Agent技术可以实现控制和协调远程医疗系统中的信息共享和交流，在医疗活动及医疗信息资源的广度和深度上实现系统的整合。
与传统模式相比，Agent技术为领域专家，提供了更广阔、更专业的智能信息平台，真正实现了跨地区、跨医疗单位的综合问题求解及疑难医学问题探讨，对于医疗资源的进一步共享，公平分布，甚至学术交流提供了更为广阔的空间。
3 中医诊疗智能化的探索
在过去几十年中，利用人工智能技术探讨中医诊疗过程已经取得了一部分成果。自1979年关幼波肝炎诊治系统的出现，为中医诊疗与人工智能技术的结合揭开了崭新的一页。随后，陆续出现了一些旨在快速有效解决问题的医疗专家系统，但这些专家系统更注重专家诊疗经验与智能技术的结合，对于医者的认知在诊疗中的决策作用尚未进行深入探讨和挖掘。随着人工智能技术的发展，有学者尝试运用人工神经元网络的方法，在中医领域建造了第二代专家系统的外壳。发挥神经元网络的特点弥补了知识获取和深层知识推理的不足。这些研究成果虽然并未在医疗活动中得到广泛的推广和使用，但在中医诊疗智能化研究进程中有着不可磨灭的贡献。
在未来的智能Agent中医诊疗平台中，作为一种理想，是要做到人与计算机之间形成同伴关系，即关键之处、需要经验知识之处必须靠人，至于可以形式化的处理的地方则靠计算机，两者密切结合，使得在求解问题的过程中，甚至难以判断所使用的知识究竟是来自计算机的还是来自人的。这个理想将彻底改变人随机器运行方式进行思考的被动局面。笔者认为，如何建立更适合医生诊疗操作、群体交流和能激发医者灵感涌现的智能Agent平台，一方面有赖于智能技术的不断发展，另一方面，医案不妨作为理论研究模型构筑的切入点。
清代医家周学海认为：“宋以后医书，唯医案最好看，不似注释古书之多穿凿也。每部医案中，必有一生最得力处，潜心研究，最能汲取众家之所长。”现代名医恽铁樵所云：“我国汗牛充栋之医书，其真实价值不在议论而在方药，议论多空谈，药效乃事实，故造刻医案乃现在切要之图。”通过对医案的学习和研究，了解中医各名家的学术思想和临床辨证论治的特色，并对其进行归纳和总结上升为共性的诊疗规律，以便于更好的为临床服务。
人机大战1∶4的比分让相当多的人感到失望和悲观，还有人感到了恐惧，认为人工智能战胜人和主宰人类社会的时代已经开启。
然而，即便“阿尔法围棋”最终以5∶0的大比分大胜李世石，也不意味着人工智能主宰世界和人类被奴役时代的到来，理由也并非只是“阿尔法围棋”是人类设计出来的，而是因为，“阿尔法围棋”其实开启了人类利用人工智能的新时代，准确地说，是拓宽了让人工智能为人类干活的新天地，并有可能深入而广泛地让人类文明迅速发展。
“阿尔法围棋”是靠深度学习、蒙特卡洛树搜索算法和自我进化三招战胜人类棋手的，这三大功能也是人类驾驭人工智能为人类服务的途径。由于人工智能能够自我学习，学习能力会越来越强，而且搜集和贮存的数据会越来越多，将会在更多的方面成为人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些体力劳动以及低级岗位外，会学习的人工智能还会接手一些需要创造性、技术性和复杂运算的工作。此外，在各个领域的新产品的研发、预测分析、推广等方面，人工智能也能产生巨大的作用，创造不可估量的效益。
设计“阿尔法围棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯・哈萨比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，这种智能与人类专家协作可以解决和处理更多需要智慧才能解决的问题，如诊治疾病，处理气候变化、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理等方面的几乎所有问题。哈萨比斯称，人类想要掌握的学科越来越复杂，即使是最聪明的人，穷其一生也难以掌握其中一个领域。如果将“阿尔法围棋”看成一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程，那么通过筛选泛滥的数据得出合理的观点就指日可待。研究人员正在努力研究的是一种可以解决任何问题的人工智能超级解决方案。
具体而言，如果“阿尔法围棋”的自我学习能力、大数据存储和分析功能应用到医药领域，将诞生一种新的医疗和医药模式，即智能医疗（有人称智慧医疗，但由于智慧似乎为人类所特有，以人工智能为基础的新型医疗称智能医疗更好）。
智能医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的计算机和互联网技术，实现患者与医务人员、基础研究（医学和药物研究）与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化防治疾病和健身强体的目标。
例如，通过无线网络，使用掌上电脑便捷地联通各种诊疗仪器，医务人员能随时掌握每个病人的病案信息和最新诊疗报告，随时随地快速制定诊疗方案；在医院任何一个地方，医护人员都可以登录距自己最近的系统查询医学影像资料和医嘱；患者的转诊信息及病历可以在任意一家医院通过医疗联网方式调阅；任何科学研究，包括医学和与医学相关的物理、化学等领域的研究最新成果能在互联网上及时公布等，让诊断、治病和用药以及公众的保健得到最有效、最迅速、最适宜、最廉价和最科学的处理。
智能医疗的具体表现
以“阿尔法围棋”为例，可以知道什么是智能医疗。
研发出“阿尔法围棋”的深度思想公司并非只是专注于让“阿尔法围棋”与人类棋手过招，而是注重把人工智能通过学习解决实际问题的能力贯穿应用到医学领域。2016年2月深度思想公司就已经了在医护领域使用的深度学习程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。这是一款手机应用程序（APP），包括“识别风险病人”（Stream）和“早期临床护理管理”（Hark）两个模块。
这种手机应用程序当然也是一种人工智能，它们需要学习和帮助医护人员监护一些表面上不严重但实际很危险的病人，或者一些急性发病者。例如，深度思想健康的“识别风险病人程序”可以及时发现急性肾衰竭高风险病人，以便让医生及时治疗并改善对病人的护理。这个程序是通过检读血液检查报告，以辨别哪些病人存在风险。结果表明，有25%的急性肾衰竭死亡可以通过这个程序避免。“早期临床护理管理程序”则能帮助医生制定治疗方案和采取行动。使用该项程序能避免38%的患者病情恶化。
当然，这些只是人工智能开发和应用的冰山一角。实际上，在医药领域利用计算机技术和人工智能最早和进展较大的是药物的研发与监控。计算机和人工智能对于药物的研发在很多方面都起到了作用，如研发新药、老药新用、药物筛选、预测药物副作用、药物跟踪研究等。这实际上已经产生了一门新学科，即药物临床研究的计算机仿真（CTS）。
一种新药的开发一般估计需要15年时间，耗资10亿美元，但最近的估计是可能耗资40亿～120亿美元，还不能保证成功。因为，除了要求新药要有疗效外，还需要安全性的保障。如何监控和预测药物的副作用或不良反应就成为研发一种新药或老药新用的重要保证。
对于传统的药物研发来说，一种药物必须经过动物试验和人体的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验。而且，即便Ⅲ期试验后批准上市，还有Ⅳ期临床研究，即新药上市后进行的临床研究，而且一类新药要求进行2000个病例的IV期试验。这也是造成药物研发周期长、费用高的重要原因。
但是，在今天有了计算机程序，特别是以“阿尔法围棋”为代表的能自我学习的计算机程序（软件），就为人们提供了一个检测药物的人工智能安全专家。首先是在新药筛选时可以获得安全性较高的几种备选物质。当很多个甚至成千上万个化合物都对治疗肝癌显示出某种疗效，但又对它们的安全性难以判断时，便可以利用“阿尔法围棋”的策略网络和评价网络，以及蒙特卡洛树搜索算法来挑选最具有安全性的化合物，成为新药的最佳备选者。
同样，对于尚未进入动物和人体试验阶段的药物，也可以利用类似“阿尔法围棋”这样的人工智能来检测新药的安全性。因为，每一种药物作用的靶向蛋白和受体都并不专一，如果作用于非靶向受体和蛋白就会引起副作用。类似“阿尔法围棋”的程序可以通过对既有的数千种已知药物的副作用进行筛选搜索，以判定一种药物是否会有副作用，或副作用的大与小以及最小，由此选择那些副作用概率最小和实际产生副作用最小的药物进入动物和人体试验，就会大大增加成功的概率，节约时间和成本。当然，利用“阿尔法围棋”等程序还可模拟和检测药物进入人体内的吸收、分布、代谢和排泄、给药剂量-浓度-效应之间的关系等情况，让药物研发进入快车道。
大数据和信息共享
大数据和信息共享同样是智能医疗的核心。信息共享成为智能医疗的重要性在于，全球的科研人员只有科研共享，才能对各种危害人们健康的疾病和顽症，如艾滋病、癌症等进行有效的治疗，挽救人们的生命。这一点在突发公共卫生事件，尤其是暴发危害人们生命的疾病时，具有重大的作用，例如最近在南美爆发的寨卡病。
由于医护人员对寨卡病的发病机理、传播途径和危害胎儿和孕妇的机理并不清楚，对待这种疾病既无有效的药物，也没有疫苗，因此需要更多更新的研究结果来指导防治疾病，而对于最新研究信息的共享，则有助于指导全球医务人员和公共卫生专业人员，并通过医护人员向公众提供科学的防治方法。
正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破。现在，美国威斯康星大学麦迪逊分校病毒学家康纳研究团队用寨卡病毒感染猴子进行试验，并在网上公开了首批数据。这一行为改变了过去研究人员只是在学术期刊发表研究结果和数据的传统做法。美国研究人员在网上的是2016年2月15日他们将寨卡病毒注射进3只印度恒河猴体内获得的血液、唾液和尿中所检测到的病毒数量的原始数据。这些数据能让每个人都看到，并且每天都会更新研究结果。
此次康纳等人首先在网上公布动物试验的数据意味着，生物医学已经正式踏入智能医疗门槛。与此同时，中国研究人员也借寨卡的防治和研究而跨入智能医疗和大科技的门槛。中国疾控中心与江西省疾控中心、浙江省疾控中心、军事医学科学院等单位合作，分别对寨卡病毒感染病例血液和尿液标本中的寨卡病毒基因组进行了全面解析，获得病毒全基因组序列，并到网上。
这种科研的资源共享显然为人们认识寨卡病的病理、研制药物和疫苗奠定了基础。而且，基于对不同来源的寨卡病毒特点的认识，将进行针对性的药物和疫苗研发。例如，中国疾控中心和江西省疾控中心合作测序的寨卡病毒基因组有10676个碱基，与目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心测序的寨卡病毒核酸序列与太平洋岛国法属波利尼西亚地区报道的病毒基因组序列高度同源，而与中国其他省份报告的输入病例的病毒核酸序列存在差异。
不过，美国研究人员在网上公布恒河猴试验的数据还具有更多的意义。寨卡病是一起非常紧急的公共卫生突发事件，所有人都在与寨卡病毒赛跑，也与时间赛跑。除了不应让科学家的竞争成为保密理由而延缓对寨卡病的认知和防治外，还要意识到，对人的研究有很多伦理限制而无法获得相应的数据和知识。
由于寨卡病毒感染的形式和机制在人和恒河猴体内相似和相同，研究人员能通过向猴子体内注射不同剂量的寨卡病毒而获得该病有价值的第一手相关信息。科学家能对怀孕恒河猴体内的羊水反复取样，以判断寨卡病毒能否以及多染胎儿。这些数据一方面不可能从人身上快速且合乎伦理地获取到，另一方面也可能因此而延误人们对寨卡病毒是否导致小头儿等的认知。
有了对恒河猴的研究结果，并且能在网上，就能较快地获得诸如寨卡病毒是否与小头儿关联的确切信息和机理，例如，正在发育的胎儿可能何时会被寨卡病毒侵袭而导致出生缺陷，也就能为人们提供防治的线索和方式。
此外，由于世界一些国家反对动物试验，尤其是反对用灵长类动物进行医学试验的呼声越来越大，浪潮越来越高。欧洲一些国家，如德国已经在减少灵长类动物的医学试验，美国国立卫生研究院（NIH）也已决定结束其下属一家实验室存有争议的猴子试验，并终止了对黑猩猩侵入性试验的经费支持。
在这样的情况下，美国研究人员在网上公布寨卡病毒感染猴子的数据就更具有意义，因为这是在实现一个共同的目标，资源共享能让那些并没有进行动物试验的研究人员了解动物试验的情况和数据，也就会减少使用灵长类动物进行试验。
当然，大科技时代的资源共享也会让科研人员产生疑虑，其中最核心的是，研究成果的界定和归属，以及其他研究人员是否采信网上的动物和其他研究数据及结果。
对于第一个问题，也许可以用网上公布的时间来判断一项研究结果的最早时间和进行研究的科研人员，至于对网上公布的研究结果的采信与否，可能会随着大科技时代的进展由实践做出回答。无论其他研究人员是否采信网上公布的结果和数据，都会进行验证，因此，可能会有效地检验网上公布的研究结果。
患者也要利用智能医疗
一般而言，智能医疗通常指的是计算机、大数据和互联网+如何让医生和专业机构对病人的疾病诊治更准确和更科学，让人们既能看病有效，又能少花钱。
例如，现在飞利浦公司设计了一个智能软件飞利浦健康套件数字平台，希望将消费者、患者和医疗服务人员三方进行串连，在互联的护理领域进行尝试。这个平台是一个基于云技术的开放安全平台，能够收集和分析从健康手表、血压计、耳式体温计和身体分析仪等多个设备源头的健康数据。医生也可以在第一时间了解到患者的情况并做出医疗判断和治疗方案，从而大大降低医疗成本和漏诊误诊的发生率。
智能医疗的另一个维度是患者和家属，以及需要保健的正常群体，他们也需要大数据和智能分析来选择自己所需的诊治疾病的方式和程序，以及正常人需要选择的保健措施。
在这方面，利用大数据设计成智能软件，为患者和公众提供就医和保健的信息也格外重要。现在，美国已经出现了主流医院评价平台的智能软件，供广大公众选择。这个平台对美国近5000家医院、约14万医生以及16个医疗领域的137家专业医院排名。这个排名对医院声誉、患者存活率、患者安全性以及其他医疗相关指标在内的数十项评价指标进行综合排序，由第三方公司或组织进行多方位、多元化评价，更加关注医疗产出以及患者满意度。如此，这种智能平台可以向公众提供他们可以选择和信赖的医院进行就诊和治病。
现在，中国对医院和医生的评价还是采用最普遍的医院等级划分标准（3级10等）。医院评审分级标准包括医院的规模、技术水平、医疗设备、管理水平、医院质量等5个标准，但由于其他评审内容设置缺乏直观指标，容易量化的硬件标准（床位、科室设置、医疗设备、人员配备等）成为划分医院等级的决定因素，暂时未能考虑医院的综合医疗效果、患者存活率、患者安全性等。
