建筑施工中現澆梁模板施工技術分析

胡衛廣

摘? 要：隨著社會科學技術的迅速發展，大數據的時代已經來臨，人工智能也被廣泛應用在各個領域。在醫療行業中，人工智能也為醫療領域的發展帶來新的嘗試和創新，如醫療機器人和人工智能輔助聽診等，都為人類健康帶來便利。當前時代，我們應該緊跟科學技術的腳步，將人工智能技術和醫療行業緊緊結合，讓二者產生不一樣的“火花”，促進我國醫療行業更高效的發展。

關鍵詞：人工智能? 大數據? 輔助診斷? 技術

中圖分類號：TU755.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）08（a）-0029-03

Abstract： With the rapid development of social science and technology， the era of big data has come， and artificial intelligence is also widely used in various fields. In the medical industry， artificial intelligence has also brought new attempts and innovations to the development of the medical field， such as medical robots and artificial intelligence-assisted auscultation， which have brought convenience to human health. In the current era， we should closely follow the footsteps of science and technology， closely integrate artificial intelligence technology and the medical industry， so that the two produce different "sparks" and promote the more efficient development of my country's medical industry.

Key Words： Artificial intelligence; Big data; auxiliary diagnosis; Technology;

隨著科學技術的不斷進步，社會經濟的高效發展，大數據時代的到來已經為人類帶來便利，并且人工智能技術已經應用在各行各業中。在大數據領域下，人工智能的發展趨勢也愈來愈好，為社會生產方式和人類生活帶來巨大的改變。醫療行業中，人工智能和大數據技術結合輔助就醫問診，打破了傳統的模式，為醫療行業帶來技術革新。

1? 人工智能與大數據在醫療領域中的應用

1.1 人工智能醫療機器人

醫療機器人屬于醫療器械，它們來輔助醫生進行工作。目前，有兩種類型：第一種是輔助類型機器人，顧名思義，它們的存在是用來輔助醫生臨床和患者恢復訓練的，可以理解為患者的智能“拐杖”，幫助截肢和下半身癱瘓的患者進行康復訓練，例如，站立、拉伸和緩慢行走等動作，來幫助其恢復身體機能。第二種是可以進行手術的機器人，例如，達芬奇智能機器人，在手術過程中，由醫生進行操控和執行，在微創和遠程手術中起著重要作用，能夠讓醫生在有限的空間當中執行需要高精準度的手術，不僅耗時少，誤差小，而且有著高度集中和避免手顫等優勢。達芬奇機器人技術設計全面，可以進行人機交互，并且實時記錄手術過程，方便查看和調取。

1.2 人工智能輔助診斷

目前人工智能輔助診斷主要運用認知技術、數據檢索技術和語音識別技術等，用來幫助醫院智能預約、掛號和問診等方面，人工智能輔助診療的應用，縮短了就診時間，減少了醫務人員的工作量，為患者提供更加方便快捷的服務，提升了醫療服務的效率和質量。

首先，通過人工智能的語音識別技術和患者疾病數據分析技術，能夠進行機器導診和診斷疾病。醫療行業是一個要求專業水平很高的行業，需要大量的專業術語和專業技術，需要人們積累和掌握，人工智能可以減少人類掌握和學習的時間，可以快捷安全的處理病患，并節省醫療開支。

其次，人工智能也應用在醫學影像方向，人工智能和醫學影像的聯合診療，是智能診療中心領域的分支，我國目前對人工智能醫學影像的輔助診斷主要運用在疾病篩查方面。例如，人工智能系統的讀取患者數據、CT圖像和病灶識別等特點，可以幫助提升醫生診斷精準度和效率，減少醫生因主觀原因，導致的漏診、疏忽和身體不適等方面的影響和誤診率。醫學影像的人才培養周期較長，需要大量的專業經驗，人工智能在可以減少培養周期過長造成的不便，也可以讓醫生得到充分的休息，避免疲勞看診。在對患者后續治療時，可以通過人工智能醫學影像大數據平臺，實時記錄和更新患者信息，對醫生調取和儲存數據時，可以更加直觀的進行診斷，縮短診療時間，減少影像判斷失誤。

1.3 人工智能健康管理

人工智能健康管理是對個人健康情況的全面了解，將人工智能技術運用在健康監管的過程中，它的主要管理方式是通過各種可便攜穿戴的智能設備或應用軟件來進行身體指標和生理數據等健康數據進行收集。通過互聯網將收集的數據發送到大數據平臺，運用大數據技術的強大運算功能和分析能力，把數據進行整合分類，結合數據對個人健康情況進行評估，方便人們隨時了解自身的健康情況，結合實際情況進行健康管理，調動患者健康管理的自覺性和自主性，也在一定程度上節省了醫療資源，減少了醫療資源的浪費。

在醫療大數據平臺建立之后，人工智能健康平臺和醫院智能診療平臺互聯，兩者數據共享，醫生可以遠程對出現健康狀況異常的患者進行預警和問診，對患者的疾病預防起到了重要作用。同時，利用人工智能的語音識別技術和影響掃描技術也可以建立患者的電子病案，方便病案的調取和轉移，對患者異地就診和轉院治療都有更多的幫助。

2? 人工智能在大數據領域下對醫療行業的創新方面

一方面，隨著科學技術的不斷突破，越來越多的醫學難題被攻克，在人工智能圖像識別技術和神經網絡等關鍵技術發展起來后，人工智能為醫療行業帶來了顛覆性的變革。通過形式上來看，人工智能的應用在醫療行業中是一種技術創新;通過創新性質來看，人工智能無疑是創新領域的重大突破;通過變革層面來看，人工智能是從生產力層面對醫療行業進行創新，打破傳統醫療的生產方式;通過驅動力來看，人工智能主要是底層技術的驅動;通過市場影響力來看，人工智能帶來了更廣闊的市場，只要人工智能不斷優化提升，市場空間更加廣闊，影響力更加廣泛，大數據平臺市場化也變得具有操作性;通過改造領域來說，人工智能技術變革的是醫療行業的供給端。

另一方面，帶動了新興技術的學習思潮，推動了大數據在醫療行業中的運用。人工智能技術與醫療行業的結合，是人工智能技術在醫療行業領域發展到一定程度的必然趨勢，醫學行業可以進行深層次的技術研究，對人工智能算法和數據運行進行升級，用技術模仿人腦的智能活動，讓人工智能更加理解人類語言，仿人腦進行思考和識別，分析研究數據內容之間的深層次關系，對醫療行業的效率提升和質量優化是一個巨大進步。

3? 未來的展望與思考

我國雖然科學技術發展迅速，但是對人工智能領域并不是一帆風順的，仍然有著許多困難和挑戰等著我們去攻克，我們也要勇于面對存在的問題和不足。

首先來說，我們的人工智能芯片問題，人工智能芯片主要包含通用芯片、半定制芯片和類腦芯片等，我國在人工智能芯片領域與發達國家還有一定差距，沒有完全掌握芯片的核心技術，還需要花高額的費用進口芯片。在芯片的制作水平和工方面、硬件開發方面和算法承載量都沒有達到世界領先水平，所以我們要腳踏實地，積累更多的科研經驗和開發先進技術，來提升人工智能芯片的應用質量。

其次是數據問題，在大數據時代的背景下，數據的應用也越來越多。如今計算機和人工智能的算法都是需要大量的數據來進行承載和運行的，數據已經成為人工智能最關鍵的所在，我們必須不斷優化和完善，但是我國現階段可以運行的數據獲取難度較大并且質量較低。目前，醫療數據信息共享存在一定的困難，區域沒有建立統一集中、互聯共享的平臺，各省市和各個醫院沒有實現數據資源共享，醫療信息數據處于區域孤立之中，必須建立權威統一的大數據平臺。

最后，隨著人工智能技術和大數據技術在醫療行業中的進一步發展，對醫療行業從業人員的要求也越來越高，導致醫療資源地區發展不平衡，醫療技術人才缺口大。因此，醫療行業從業人員必須提升自己的專業技術水平，深入學習和了解先進的醫學技術，掌握先進醫療器械的操作方法，進一步增強職業技術能力。

4? 結語

在未來發展的路上，挑戰與機遇并存，我們不要氣餒，迎難而上，用人工智能技術醫療行業帶來更多的創新和進步，讓大數據時代下的人工智能醫療行業迎來更加飛速的發展。

參考文獻

[1] 張玉滿.人工智能助力醫療大數據行業騰飛[J].軟件和集成電路，2019（10）：52-58.

[2] 王茜.認知商務的商業模式分析[D].廣州：華南理工大學，2019.

[3] 阮旭梅.IBM大中華區醫療大數據業務競爭戰略研究[D].大連：大連理工大學，2017.

[4] 祁瑞娟，呂偉通.人工智能輔助診斷技術在醫療領域的作用與挑戰[J].中國醫療器械信息，2018，24（16）：27-28.

[5] 戴明鋒，孟群.醫療健康大數據挖掘和分析面臨的機遇與挑戰[J].中國衛生信息管理雜志，2017，14（2）：126-130.

[6] 唐魯，李翠，李曉芳，等.達·芬奇機器人手術系統及其研究進展[J].護理研究，2015，29（16）：1932-1935.

[7] 程國華.“AI+醫療”時代，我國醫療服務砥礪前行[J].張江科技評論，2020（4）：52-53.

[8] 楊瑤瑤.人工智能背景下的移動醫療平臺現狀及展望[J].未來與發展，2020，44（2）：5-11.

[9] 保障醫療行業數據安全的幾點建議[J].網絡安全和信息化，2019（4）：25.

[10] 數據時代下的健康醫療行業中國健康醫療大數據行業報告[C].艾瑞咨詢系列研究報告（2018年第5期）.上海艾瑞市場咨詢有限公司，2018：41-96.

[11] 凝聚行業智慧英特爾助人工智能與醫療行業融合發展[J].個人電腦，2016，22（12）：65.