人工智能在医疗领域的应用及政策和投资发展趋势情况
互联网医疗的发展趋势与政策环境分析
互联网医疗的发展趋势与政策环境分析1. 互联网医疗的概述互联网医疗作为一种新兴的医疗模式，通过互联网技术的应用，实现患者与医生、医生与医院之间的信息共享和医疗资源的优化配置。
它有助于提高医疗服务的效率和质量，患者可以享受更加便捷和精确的医疗服务。
2. 互联网医疗的发展趋势随着互联网技术的不断进步，互联网医疗将呈现出以下发展趋势：2.1 移动化随着智能手机等移动设备的普及，移动医疗将成为互联网医疗的重要组成部分。
患者可以通过手机APP随时随地进行在线咨询、挂号、预约等操作，实现医疗资源的有效利用。
2.2 大数据互联网医疗将采集大量的医疗数据，利用大数据分析技术，可以对疾病的发展趋势、患者的治疗效果等进行深入分析，为医生提供更科学的临床决策支持。
2.3 人工智能人工智能在互联网医疗中的应用将越来越广泛。
例如，通过机器学习算法，可以对医学图像进行自动诊断，提高诊断准确性和效率。
3. 互联网医疗的政策环境互联网医疗在发展的过程中，也必须面临各种政策环境的挑战。
3.1 监管政策互联网医疗需要建立相应的监管政策，保障患者的合法权益。
监管政策需要明确医疗信息的安全保护措施、医生的资质要求等，创造公平竞争的市场环境。
3.2 数据隐私互联网医疗涉及大量的个人健康数据，如何保护患者的数据隐私成为一个重要的问题。
政策环境应该制定相应的个人信息保护措施，避免个人数据被滥用。
4. 互联网医疗的挑战互联网医疗的快速发展面临着一些挑战，包括技术、安全、伦理等方面。
4.1 技术挑战互联网医疗需要依赖先进的信息技术支持，包括网络安全、数据分析、人工智能等。
因此，如何吸引并培养具备相关技术能力的人才是一个挑战。
4.2 安全挑战由于互联网医疗涉及大量的个人健康数据，如何确保数据的安全性成为一个关键问题。
需要建立起安全可靠的信息系统和技术标准，防止信息泄露和非法访问。
4.3 伦理挑战互联网医疗涉及到医生与患者之间的远程诊治，如何保证医生的诊断准确性和患者的治疗效果是一个伦理问题。
互联网医疗的发展趋势和现状
互联网医疗的发展趋势和现状随着互联网技术的快速发展，互联网医疗逐渐成为医疗行业的热门话题。
互联网医疗是指利用互联网技术和平台，将医疗资源进行整合和共享，提供在线医疗服务的一种新型医疗模式。
它的出现极大地改变了传统医疗模式，为患者提供了更加便捷、高效的医疗服务。
本文将探讨互联网医疗的发展趋势和现状。
一、互联网医疗的发展趋势1. 移动医疗的兴起随着智能手机的普及和移动互联网的发展，移动医疗成为互联网医疗的重要组成部分。
通过手机APP、微信公众号等平台，患者可以随时随地进行在线咨询、预约挂号、查看检查结果等操作，大大提高了医疗服务的便捷性和效率。
2. 人工智能在医疗领域的应用人工智能技术的快速发展为互联网医疗带来了新的机遇。
通过人工智能技术，可以实现医学影像的自动诊断、辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定等。
人工智能技术的应用将大大提高医疗服务的准确性和效率。
3. 大数据在医疗领域的应用互联网医疗平台可以收集和整合大量的医疗数据，通过对这些数据的分析和挖掘，可以为医生提供更加准确的诊断和治疗建议。
同时，大数据技术还可以帮助医疗机构进行资源调配和管理，提高医疗服务的质量和效率。
4. 互联网医疗与传统医疗的融合互联网医疗与传统医疗并不是相互排斥的关系，而是相互融合的关系。
互联网医疗可以为传统医疗提供更多的便利和支持，同时传统医疗也可以为互联网医疗提供更加专业的医疗服务。
未来，互联网医疗与传统医疗将更加紧密地结合在一起，共同推动医疗行业的发展。
二、互联网医疗的现状1. 在线问诊平台的兴起在线问诊平台是互联网医疗的重要组成部分，通过这些平台，患者可以在线咨询医生，获得专业的医疗建议。
目前，国内外已经涌现出了许多知名的在线问诊平台，如好大夫在线、春雨医生等。
2. 互联网医院的建设互联网医院是指通过互联网技术和平台，提供在线医疗服务的医疗机构。
互联网医院可以为患者提供在线挂号、在线问诊、在线取药等服务，大大提高了医疗服务的便捷性和效率。
人工智能在医疗行业的应用报告
地定位病灶。
辅助诊断系统
结合医学影像、患者病史和症状等 信息，利用人工智能技术构建辅助 诊断模型，为医生提供诊断建议。
远程医疗
借助图像识别技术，实现远程医疗 诊断和治疗，缓解医疗资源分布不 均的问题。
基因测序与精准医疗
发展历程
自20世纪50年代人工智能概念提出以 来，经历了符号主义、连接主义和行 为主义等发展阶段，逐渐从学术研究 向产业应用拓展。
医疗行业现状及挑战
医疗行业现状
随着医疗技术的不断进步和人们健康意识的提高，医疗行业面临着越来越多的 挑战和机遇。目前，医疗行业正朝着数字化、智能化、个性化等方向发展。
面临的挑战
行业的应用情况。
探讨人工智能在医疗行业的未来趋势
02 基于当前技术和市场需求，预测人工智能在医疗行业
的未来发展方向。
提出推动人工智能在医疗行业应用的建议
03
针对当前存在的问题和挑战，提出相应的政策建议和
技术发展方向。
报告范围
人工智能技术在医疗行业的应用领域
01
包括诊断、治疗、康复、管理等各个环节。
速医学研究和创新的过程。
优化医疗资源配置
利用人工智能技术，可以对医疗资源 进行更加合理的配置和优化，提高医 疗资源的利用效率和可及性。
改善患者就医体验
通过智能化技术，可以为患者提供更 加便捷、个性化的就医体验，提高患 者的满意度和信任度。
03
人工智能在诊断领域的应用
图像识别与辅助诊断
图像识别技术
人工智能技术可辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性和效 率。
THANKS
人工智能在疾病预防与控制中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在疾病预防与控制中的发展现状与未来趋势分析近年来，随着科技的迅速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为各个领域的关键工具和研究热点。
在疾病预防与控制领域，人工智能的应用也逐渐展现出巨大的潜力。
本文将从现状分析、应用案例和未来趋势三个方面探讨人工智能在疾病预防与控制中的发展。
人工智能的发展现状随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能在医疗领域得到了广泛应用。
在疾病预防与控制方面，人工智能可以利用大数据分析、机器学习和深度学习等技术，从海量的医学数据中提取有用的信息，为疾病的预测和控制提供支持。
首先，人工智能在疾病预防方面有着广泛的应用。
通过分析大规模的人群数据，人工智能可以预测疾病的发生趋势，为制定健康政策和采取预防措施提供科学依据。
例如，通过分析社交媒体上的搜索记录和用户行为，人工智能可以预测公共卫生事件的发展趋势，及时采取措施防控疾病的传播。
其次，人工智能在疾病控制方面也发挥着重要作用。
通过深度学习等技术，人工智能可以从医学影像中自动提取疾病特征，提高疾病的早期诊断率。
同时，人工智能还可以根据患者的基因组信息和临床病史，为医生提供个体化的治疗方案，提高治疗的准确性和效果。
人工智能在疾病预防与控制中的应用案例在实际应用中，人工智能已经在许多疾病的预防与控制中取得了一系列的成果。
以下是一些具体的应用案例：首先，人工智能在肺癌早期诊断中的应用。
通过深度学习算法对肺部CT影像进行分析，人工智能可以自动识别肺癌的早期征兆，帮助医生提前发现病变并制定治疗方案。
这种方法不仅可以提高早期诊断率，还可以减少误诊率，为患者提供更好的治疗机会。
其次，人工智能在传染病预测与控制中的应用。
通过分析大规模的医疗数据和社交媒体数据，人工智能可以预测传染病的发生和传播趋势，及时采取针对性的干预措施。
例如，在新冠疫情爆发期间，人工智能可以通过分析大量的病例数据和人员流动情况，帮助疾控部门制定疫情管控策略，提高疫情防控的效果。
2024年全球医疗机器人市场将迅速发展
减轻医生负担
手术机器人能够辅助医生完成复杂 的手术操作，减轻医生的工作负担 ，提高手术效率。
减少并发症
由于手术机器人的精准度高，能够 减少手术过程中对周围组织的损伤 ，从而降低术后并发症的发生率。
康复机器人
01
02
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个性化治疗
康复机器人能够根据患者 的具体情况，制定个性化 的治疗方案，提高康复效 果。
国际政策法规
目前，全球范围内对医疗机器人的监管政策尚不统一，但各国政府普遍重视其发展，并制定相应的法规和标准以 确保其安全性和有效性。未来，随着医疗机器人技术的不断发展和应用领域的拓展，国际政策法规将趋向于更加 严格和完善。
中国政策法规
中国政府近年来加大了对医疗机器人产业的扶持力度，出台了一系列相关政策法规，包括鼓励创新、优化审批流 程、加强监管等方面的措施。未来，中国将继续推动医疗机器人产业的发展，并加强与国际社会的合作与交流。
减轻医护人员负担
康复机器人能够辅助患者 进行康复训练，减轻医护 人员的工作负担。
提高患者生活质量
通过康复机器人的训练， 患者能够逐渐恢复肌肉力 量和关节活动度，提高生 活质量。
护理机器人
24小时无间断护理
01
护理机器人能够实现24小时无间断的护理服务，确保患者随时
得到照顾。
减轻护士工作负担
02
护理机器人能够辅助护士完成一些日常护理工作，如测量生命
市场规模
根据最新研究数据，2024年全球 医疗机器人市场规模预计将达到 数十亿美元，相较于2019年实现 显著增长。
增长速度
近年来，全球医疗机器人市场保 持高速增长，年均增长率超过 10%，预计未来几年这一趋势将 持续。
人工智能技术在医疗领域的应用与发展趋势
人工智能技术在医疗领域的应用与发展趋势第1章人工智能在医疗领域的概述 (3)1.1 人工智能技术简介 (3)1.2 医疗行业背景与挑战 (3)1.3 人工智能在医疗领域的应用价值 (3)第2章人工智能在医学影像诊断中的应用 (4)2.1 医学影像诊断技术概述 (4)2.2 人工智能在影像诊断中的关键技术 (4)2.2.1 图像识别技术 (4)2.2.2 深度学习技术 (4)2.2.3 数据挖掘技术 (4)2.3 典型应用案例与分析 (4)2.3.1 肺癌早期筛查 (5)2.3.2 非小细胞肺癌病理类型识别 (5)2.3.3 脑肿瘤诊断 (5)2.3.4 骨折诊断 (5)第3章人工智能在临床决策支持系统中的应用 (5)3.1 临床决策支持系统概述 (5)3.2 人工智能在临床决策支持中的关键技术 (5)3.2.1 医学知识库构建 (6)3.2.2 数据挖掘与融合 (6)3.2.3 机器学习与模型优化 (6)3.2.4 自然语言处理 (6)3.3 应用案例与发展趋势 (6)3.3.1 应用案例 (6)3.3.2 发展趋势 (6)第4章人工智能在药物研发与筛选中的应用 (7)4.1 药物研发背景与挑战 (7)4.2 人工智能在药物研发中的关键技术 (7)4.3 应用案例与前景展望 (7)第5章人工智能在智能健康监测与管理中的应用 (8)5.1 智能健康监测与管理概述 (8)5.2 人工智能在健康监测与管理中的关键技术 (8)5.2.1 数据采集与处理技术 (8)5.2.2 机器学习与深度学习技术 (8)5.2.3 自然语言处理技术 (8)5.2.4 云计算与大数据技术 (9)5.3 应用案例与发展趋势 (9)5.3.1 应用案例 (9)5.3.2 发展趋势 (9)第6章人工智能在医疗大数据分析中的应用 (9)6.1 医疗大数据概述 (9)6.2 人工智能在医疗大数据分析中的关键技术 (10)6.2.1 数据预处理 (10)6.2.2 机器学习与深度学习 (10)6.2.3 自然语言处理 (10)6.2.4 数据挖掘与知识发觉 (10)6.3 应用实践与挑战 (10)6.3.1 应用实践 (10)6.3.2 挑战 (11)第7章人工智能在远程医疗中的应用 (11)7.1 远程医疗发展概述 (11)7.2 人工智能在远程医疗中的关键技术 (11)7.2.1 自然语言处理技术 (11)7.2.2 机器学习与数据挖掘技术 (11)7.2.3 计算机视觉技术 (12)7.2.4 技术 (12)7.3 应用案例与未来展望 (12)7.3.1 应用案例 (12)7.3.2 未来展望 (12)第8章人工智能在智能医疗中的应用 (12)8.1 智能医疗概述 (12)8.2 人工智能在医疗中的关键技术 (13)8.2.1 机器视觉 (13)8.2.2 自然语言处理 (13)8.2.3 机器学习 (13)8.2.4 控制算法 (13)8.3 应用领域与发展趋势 (13)8.3.1 应用领域 (13)8.3.2 发展趋势 (14)第9章人工智能在医疗伦理与法规方面的挑战与应对 (14)9.1 医疗伦理与法规概述 (14)9.2 人工智能在医疗领域面临的伦理与法律问题 (14)9.2.1 数据隐私与保密 (14)9.2.2 医疗资源分配 (14)9.2.3 医疗责任归属 (14)9.2.4 伦理审查与监管 (14)9.3 应对策略与建议 (15)9.3.1 完善相关法律法规 (15)9.3.2 制定行业标准和规范 (15)9.3.3 加强伦理审查与监管 (15)9.3.4 提高医务人员伦理素养 (15)9.3.5 强化患者隐私保护 (15)9.3.6 加强跨学科合作 (15)9.3.7 建立多元化责任分担机制 (15)第10章人工智能在医疗领域的未来发展趋势 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 应用领域拓展 (15)10.3 行业挑战与机遇 (16)10.4 发展前景展望 (16)第1章人工智能在医疗领域的概述1.1 人工智能技术简介人工智能（Artificial Intelligence，）技术作为计算机科学的一个重要分支，旨在研究如何构建智能代理，即能感知环境并根据这些信息采取行动以实现某种目标的实体。
人工智能的发展现状及未来趋势
人工智能的发展现状及未来趋势1. 人工智能的发展现状1.1 当前人工智能的应用领域1.1 当前人工智能的应用领域人工智能的发展已经在各个领域得到广泛应用。
以下是一些当前人工智能的应用领域及其具体示例：1. 医疗保健：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著成果。
例如，通过深度学习算法，可以对医学影像进行自动分析和诊断，提高了疾病检测的准确性和效率。
此外，人工智能还可以帮助医生制定个性化的治疗方案，提供精准医疗服务。
2. 金融服务：人工智能在金融领域的应用也非常广泛。
例如，通过机器学习算法，可以对金融市场进行预测和分析，帮助投资者做出更明智的决策。
此外，人工智能还可以自动化处理金融交易和风险管理，提高交易效率和减少风险。
3. 智能交通：人工智能在交通领域的应用也越来越多。
例如，通过计算机视觉和深度学习算法，可以实现智能驾驶，提高交通安全性和减少交通事故。
此外，人工智能还可以优化交通流量，提高交通效率，减少交通拥堵。
4. 零售业：人工智能在零售领域的应用也日益普及。
例如，通过数据分析和机器学习算法，可以对消费者行为进行预测和分析，帮助零售商做出更准确的市场营销策略。
此外，人工智能还可以实现智能推荐系统，根据用户的偏好和购买历史，提供个性化的商品推荐。
5. 教育：人工智能在教育领域的应用也逐渐增多。
例如，通过自然语言处理和机器学习算法，可以实现智能辅导系统，帮助学生进行个性化学习。
此外，人工智能还可以对学生的学习情况进行分析和评估，提供针对性的教学建议。
通过以上示例，可以看出人工智能在各个领域的应用已经取得了显著成果，为各行各业带来了巨大的改变和机遇。
随着技术的不断进步和创新，人工智能的应用领域还将继续扩大，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
1.2 人工智能在科技行业的影响1.2 人工智能在科技行业的影响人工智能在科技行业的发展已经产生了广泛的影响。
以下是一些具体的示例：1. 自动驾驶技术：人工智能在自动驾驶技术中扮演着重要的角色。
人工智能与医疗 国家政策
人工智能与医疗国家政策近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的技术发展迅猛，对各行各业产生了深远的影响。
尤其是在医疗领域，人工智能的应用正逐渐改变着我们对医疗的认知和实践。
为了推动人工智能在医疗领域的发展，各国纷纷制定国家政策，致力于推动医疗领域的创新和进步。
一、发展背景过去几十年来，医疗领域一直在不断寻求技术突破，提升医疗服务的质量和效率。
然而，传统的医疗模式难以满足日益增长的医疗需求。
随着人工智能技术的快速发展，人们开始认识到它在医疗领域的巨大潜力。
人工智能能够通过机器学习和数据分析等手段更好地处理医疗信息，提供个性化的诊疗方案，并辅助医生进行疾病诊断和治疗。
二、国家政策支持多个国家已经制定了专门的政策来推动人工智能在医疗领域的应用。
这些政策旨在加强人工智能和医疗的结合，促进医疗科技的创新发展，并提高医疗服务的质量和效率。
其中，我国的政策具有代表性。
我国政府高度重视人工智能在医疗领域的应用。
2018年，中国颁布了《人工智能新一代人工智能发展规划》以及《国家新一代人工智能发展战略纲要》。
这两个文件明确提出，在医疗领域推广创新应用人工智能，构建智慧医疗生态系统。
我国政府还鼓励各级政府采购和使用人工智能技术，推动医疗机构引入人工智能设备和系统，并鼓励医护人员学习和应用人工智能技术。
三、人工智能在医疗领域的应用人工智能在医疗领域的应用已经涉及到了诊断、治疗、药物研发等多个方面。
以下是一些常见的人工智能应用：1. 诊断辅助：通过对大量医疗数据的分析和学习，人工智能能够辅助医生进行疾病的诊断，提高诊断准确性和效率。
例如，人工智能系统能够分析医学影像数据，辅助医生判断病灶的位置和性质。
2. 个性化治疗：人工智能能够根据患者的个人信息和病情，为每个患者制定个性化的治疗方案。
例如，基于大数据和机器学习算法，人工智能可以预测患者对不同药物的反应，并为患者推荐最适合的治疗方案。
3. 药物研发：人工智能在药物研发中扮演着重要的角色。
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2、人工智能在医疗领域的应用 人工智能技术的三大主要分支——专家系统、人工神经网络、数据深度
挖掘，在医疗领域所起到的作用越来越大，其地位也越来越重要。
2.1 医学专家系统 医学专家系统是将医学诊断知识大批量导入计算机，然后模拟医学专家 的临床诊疗思路，最终根据病情从知识库中提取并综合有价值诊断线索 ，进而给出治疗方案。例如：20世纪70年代初由美国Stamford大学开发
沿、交叉学科，是一种通过模仿人类脑神经回路将生物神经网络在结构
、功能等方面的理论高度抽象、概括、综合而构成的信息处理系统，是 当代人工智能领域的重要分支。
1956年夏天，在美国Dartmouth召开的一次学术会议上，McCarthy第一次提 出“人工智能”的概念并将其视作一门新兴学科。 半个多世纪来，人工智能的发展突飞猛进、成绩斐然，与原子能科技、空间 科技一并被赞为 20 世纪三大科学技术突破，甚至还有人称它为“智慧革命 ”——能够导致社会智能化，即智能社会的出现。 人工智能技术的发展，给越来越多的垂直行业带来了革命性的变革。医疗行 业就是深受人工智能影响的行业之一。
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随着科学技术的发展，人工智能技术在医疗诊断中的应用将越来越广泛 ，越来越重要，包括：临床医疗诊断、医学影像识别、药物开发、医疗 数据分析等方面。
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医疗人工智能发展必要性
1、降低医疗成本
将传统信息数据化，还能有效挖掘信息与疾病的潜在，提升了 医疗效率，也降低了医疗成本。 2、提升医疗服务水平 通过大数据的方式提升诊疗水平，智能化的方式合理配臵，大大缩短医
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2.2基于人工神经网络的医疗系统 2.2.1人工神经网络概述 机器学习，即人工智能程序自身进行学习，机器学习的原理包括最近邻 分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树、支持向量机、人工神经网络等， 人工神经网络（Artificial neural network, ANN）是在第三次人工智能高 潮中兴起的一门集脑科学、信息科学、计算机学于一体的高度综合的前
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人工智能在医疗领域的应用及政策和投资发展趋势情况
广州创亚企业管理顾问有限公司 2018年12月
目录
1. 医疗人工智能发展背景
2. 医疗人工智能发展必要性
3. 医疗人工智能发展阶段 4. 医疗人工智能政策情况
5. 医疗人工智能融资情况
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医疗人工智能发展背景
生工作时间，提高准确率，持续性地、无差别地、高效地为患者服务，
可以让医生将更多时间用来确诊疑难杂症以及对患者的人文关怀，使得 患者就医体验提高。
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3、医疗信息互通 依靠互联网解决信息不对称和效率低下的医疗环境，实现优质初级诊疗 服务和优质医疗资源合理分配。
4、缓解医疗资源压力
经授权的医生能够随时查阅病人的病历、患史、治疗措施和保险细则， 患者也可以自主选择更换医生或医院。支持乡镇医院和社区医院无缝地 连接到中心医院，以便可以实时地获取专家建议、安排转诊和接受培训 。使从业医生能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持他们的诊断， 提高诊断的准确性。实时感知、处理和分析重大的医疗事件，从而快速 、有效地做出响应。
家晚，但是发展速度迅猛。1978年北京中医医院关幼波教授与计算机科
学领域的专家合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，第一次将医学专家 系统应用到我国传统中医领域。 1997年，上海中西医结合医院与颐养圣 计算机公司联合开发了具有咨询和辅助诊断性质“中医计算机辅助诊疗 系统”，现已整合到很多医院的His系统中。 进入21世纪后，各类医学专家系统层出不穷，如骨肿瘤辅助诊断专 家系统、胃癌专断专家系统、口腔牙周病诊断专家系统、心血管药物治 疗专家系统、基于螺旋CT图像的冠状动脉钙化点的诊断系统等。
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医学专家系统工作机制：传统的医学专家系统=知识库+推理机，故
医学专家系统也被称为以知识和信息为基础的系统。知识库里存的专家
知识具有固定的形式化语言表达和数据结构组织样式，主要包括三种： ①直觉知识（经验知识），常表现为一些生成规则，即当规则所需的条 件满足时，系统就执行某种动作或得出某种结论； ②当直觉知识的使用 难于解决复杂问题时，常借助于支持知识——可指导医疗实践的医学理 论，常用因果模型表示；③策略知识，能在几条规则同时适用时，通过 运行推理机程序，决定何种规则优先使用，其中，推理机有两种推理策 略，前向推理和向后推理。
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医疗人工智能发展阶段
1、人工智能发展简史 上世纪三四十年代，Wiener、弗雷治、罗素的数理逻辑，和Church、 图灵的数字功用以及计算机处理促使了1956年夏的AI学科诞生。 1950-1970年代，人工智能的“推理时代”，认为只要机器被赋予逻辑 推理能力就可以实现人工智能。 1970-1990年代，人工智能的“知识工程”时代，认为要让机器变得有 智能，就应该设法让机器学习知识，于是专家系统得到了大量的开发。 2000年至今，人工智能的“数据挖掘”时代，随着各种机器学习算法的 提出和应用，特别是深度学习技术的发展，人们希望机器能够通过大量 数据分析，从而自动学习出知识并实现智能化水平，这一时期，随着计 算机硬件水平的提升，大数据分析技术的发展，机器采集、存储、处理 数据的水平有了大幅提高，特别是深度学习技术对知识的理解比之前浅 层学习有了很大的进步，Alpha Go和中韩围棋高手过招大幅领先就是目 前人工智能的高水平代表之一。
的MYCIN系统，其功能是对感染性疾病患者进行诊断，并开出抗生素处
方，在其内部共有500条规则，只需按顺序依次回答其提问，系统就能 自动判断出病人所感染细菌的类别，并为其开出相应处方。经测试，
MYCIN对菌血症、败血症、肺部感染、颅脑感染等方面的诊疗水平已超
过了该领域的专家。
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我国医学专家系统的开发研究始于20世纪80年代初，起步较发达国