人工智能醫療研究報告

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人工智能醫療研究報告范文第1篇

 

人工智能將解放更多人力

 

自從人工智能概念被提出后，人工智能是否將取代人類工作就是一個熱門的話題之一。這其實是對人工智能期待和憂慮的矛盾心理表現。不過有個不爭的事實是：人工智能已經開始取代一般簡單、重復性的體力工作了!

 

譬如，富士康的工業機器人Foxbot已經開始走上流水線展開工作，這些機器人可以日以夜繼地工作，大幅度地縮減人工成本。更為重要的是，富士康的工業機器人Foxbot目前的智慧相當于3至6歲的人類，能夠完成前端的高精度貼片、后端的裝配和搬運環節。而另一方面，中國制造的典型城市東莞已經加速開啟“機器換人”計劃，力圖開拓一個全新的生產時代。

 

對于人工智能的未來，很多研究報告及專家均表示人工智能將替代人類的工作。其中世界經濟論壇就發表了《工作的未來》報告，該報告預測從2015至2020年，全球將減少710萬個工作機會，其中約有476萬個辦公行政類型的職位將會被替代。

 

不過人工智能完全取代人類還有很大的距離，但是取代一些工作卻是必然結果。就如美國德州萊斯大學資訊科技研究院主任瓦爾第所說，人類雖然不可能完全被取代，不過未來各行各業都將由智能機器人大幅改變現有的工作模式。機器人將取代越來越多人力工作，如藥劑師、獄警、調酒工作，越來越多工作都可由機器取代人力，未來正邁向機器幾乎完全取代人力的時代。

 

有相關研究表明，人工智能也僅是取代一些沒有特殊知識和技能的勞力性工作。而且這并不是壞事，因為這樣可以讓更多勞力資源得以解放，令他們從事其它更具創新有趣的工作。另有研究也證實，自1870年以來的英國歷史表明，新技術的出現和總體失業率變化并沒有直接關聯。數據顯示，盡管新技術不斷涌現，但并沒有造成失業率的明顯波動，決定失業率高低的是經濟增長情況，而不是技術本身。

 

另一方面，隨著人工智能的快速發展，傳統的工作架構將會被打破，除了生產流程智能化外，人們將會更加注重大數據分析、資料視覺化、運營和管理等工作，并且有研究表明，這幾種類型的工作崗位需求反而會因人工智能的發展而增加200萬個工作機會。

 

人工智能投資大增

 

雖然人工智能的一直甚囂塵上，甚至很多知名科學家也紛紛發表人工智能將威脅人類，甚至會毀滅人類的言論。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比爾·蓋茨(Bill Gates)、埃隆·馬斯克(Elon Musk)、揚·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特倫(Nick Bostrom)等人就一直對于人工智能技術的發展表示擔憂。但是人們對于人工智能的未來卻充滿期待，非但沒有因為而停下腳步，反而加大力度進行投資。

 

自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 億美金收購，風險投資已經意識到人工智能領域(AI)的投資前景。數據表明，全球近年來的人工智能領域的風險投資具有快速增長的趨勢。Venture SCAnner的統計顯示，目前全球人工智能領域的企業達到了955家，其中395家公司已經累計獲得了48.5億美元的融資。以智能機器人風險投資為例，在2011年全球的投資額僅為1.94億美元，但到2015年時已激增至9.23億美元。業內人士都認為2015年是人工智能機器人的創業元年，2016年將迎來爆發式發展。

 

在中國，人工智能領域也是迅速發展。據艾瑞咨詢2016年1月的報告顯示，中國人工智能領域已有近百家創業公司，其中約65家獲得投資，共計29.1億人民幣(約合4.48億美元)。其中較為著名的公司有大疆科技獲得7600萬美元融資、Yuneec獲英特爾投資6000萬美元。

 

投資大增的背后是業界對人工智能機器人的未來前景充滿期待。市場研究公司IDC在《全球商用機器人消費指南》上預測報告稱全球智能機器人行業及相關服務市場規模年復合增長率達17%，2019年行業規模將達到1354億美元。

 

科技企業開始發力布局

 

面對人工智能具有巨大潛力的未來，很多巨頭企業自然不愿錯過這一時代熱潮，紛紛重視這一領域的布局，力圖拿到人工智能領域的話語權。在國外，以谷歌、英特爾等巨頭引領著人工智能的發展，自2013年以來，雅虎、英特爾、領英、蘋果以及推特都收購了人工智能公司。在國內，以百度、騰訊、阿里為代表的科技巨頭紛紛在人工智能領域中發力布局。

 

在國際上，英特爾是一家較為積極投資布局人工智能的巨頭科技企業，共投資了16家AI公司。其主要在智能機器人這塊進行積極部署，而且投資金額也非常高，在過去的2015年里，英特爾共投資了超過5億美元，包括對無人機Yuneec、服務型機器人公司Savioke等。分析指出，英特爾希望抓住這次人工智能的熱潮，挽回過去10年錯失發展機遇的損失。

 

而在國內，除了百度推出的機器人助理“度秘”以及廣泛應用人工智能技術的無人駕駛車、阿里巴巴的人工智能平臺“DTPAI”和客服機器人平臺、騰訊的視覺識別平臺騰訊優圖、智能計算與搜索實驗室和撰稿機器人Dreamwriter外，中國的一些科技企業也在積極地發力進入人工智能這一領域。如，科大訊飛戰略投資深圳優必選科技有限公司，試圖在運動控制方面實現突破;昆侖萬維出資為企業提供人工智能與大數據技術的行業解決方案;均勝電子在智能汽車技術上深耕。

 

人工智能的發展潛力已經得到了國內外科技企業的肯定，未來，將會有更多巨頭科技企業強強聯手開發人工智能。而且，隨著各國對于人工智能發展的支持政策的出臺，將會更好地刺激人工智能快速發展。

 

中國就是一個大力支持人工智能機器人發展的國家，按照工信部相關規劃，到2020年前后，中國機器人產業集群規模約2844億元，力圖通過人工智能機器人開創中國制造2025的美好未來。而據有關數據顯示，中國在過去兩年時間已經成為智能機器人的最大買家，約占全球需求的25%。作為中國的科技企業，這不失為一個巨大的發展機遇。面對洶涌的人工智能熱潮，企業可以借鑒周鴻祎所說的：“人工智能時代一旦開啟，對每個人都是新的舞臺。它會以指數級速度加快，技術進步不可阻擋，我們能做的，只有奮力抓住潮頭，迎接變化! ”

 

人工智能將推開第四次工業革命大門

 

人類發展至今，經歷了多次技術的革新換代。其中以第一次工業革命為開端，互聯網技術為代表的第三次革命為突破口的發展促進了人類加速進入了后工業時代的信息時代。目前互聯網信息技術的發展，為人工智能的發展提供了堅實的基礎。目前，人工智能正在滲透到各行各業的改造當中。

 

有人說，人工智能是下一次的工業革命，對人類的影響將不亞于互聯網對人類的影響。這點中了時代的發展脈搏，也與世界經濟論壇以第四次工業革命為主題的做法不謀而合。人工智能擁有空前的運算能力，其發展的速度、影響的范圍都與以往的生產方式、經濟架構截然不同。

 

隨著人工智能的發展，人類在人工智能的輔助下，將具備把智能設備、人和數據連接起來，并以智能方式利用這些數據的能力，從而在現實世界中實現將機器、設備和網絡能在深層次與信息世界的大數據連接在一起，推動工業革命和網絡革命的前進。這種革命性的轉變將不是第三次工業革命的延續，而是徹底地顛覆。它將徹底顛覆人類以往的分工模式、生產生活方式。

 

人工智能在顛覆的同時也為人類帶來了便利，就如周鴻祎所說：“人工智能也并不是像電影里所展示的那樣，機器人會成為人類的威脅。相反，它就像工業革命之后的一切技術創新一樣，會造福于我們整個人類。 ”例如智能機器人去從事危險的救火工作，避免人類的傷亡。而對于企業來說，人工智能能更好地完成一些重復性的勞力工作，而且還能節約人力成本。這也是眾多科技企業大力研發適合自己企業的代工智能機器人，如Uber研發智能無人車、亞馬遜研發送貨智能無人機。

 

當然未來人工智能的作用遠不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind團隊創始人Demis Hassabis在接受采訪時透露， AlphaGo僅僅是谷歌人工智能項目的一個分支。在未來，Deepmind主要目的是“用人工智能解決一切問題”，并將進一步探索人工智能在醫療、機器人以及手機等多個領域的應用。

 

人工智能正在以其特有的方式敲擊著第四次工業革命的大門，微軟創始人比爾·蓋茨對此就有深刻的認識，他在今年達沃斯世界經濟論壇年會期間表示，許多科技領域的創新正快速推進，數字領域的創新可能繼續領跑。電腦認知能力、機器人智能化、物聯網以及大數據分析模式，可成為眾多行業發展的基礎工具。未來，第四次工業革命將在許多領域帶來快速和顛覆性變化。

 

總結：做好改變的準備 迎接第四次工業革命

 

隨著人工智能的快速發展，人類必將進入一個全新的時代。也許未來人工智能將會取代更多人的工作，但是技術發展是潮流，不能因為其負面影響就抱殘守缺，甚至抵制技術的發展。面對時展的潮流，唯一能做的就是做好改變的準備，抓住時代的潮流。

人工智能醫療研究報告范文第2篇

這可不是一個玩笑，機器人取代勞動力，正在成為現實。

世界經濟論壇（WEF）今年1月的關于第四次工業革命的報告稱，預計到2020年，人工智能、機器人技術和其他技術變革將造成全球五百多萬人失業。其實早在3年前，德勤和牛津大學聯合的《未來的就業：哪些工作最容易受到計算機自動化的挑戰》報告就推斷：未來20年，機器人會威脅近45%的美國人的職業。到了麥肯錫今年7月的報告《機器人能代替的和不能代替的工作》中，這一數字上升到60%，這是基于對美國八百多種工作崗位的兩千多種工作的調查得出的結論。

這里的機器人已經不僅僅是指那些活躍在富士康這樣大型工廠流水線上的工業機器人，它更是一種嵌入人工智能的綜合系統―前者在某些生產線上的自動化完成率已經達到70%，而后者可以帶來的智能化程度是不可預估的。

這將帶來更具顛覆性的危機?！按蠹铱赡芤詾闄C器只是能取代一些重復性高的簡單工作，但其實如果把工作技能由簡到難畫一條曲線，在上揚的階梯中，更容易被取代的反而是位于中段的工作?！比斯ぶ悄軐＜亿w巍這樣判斷，他在海外從事機器研究十余年，目前正在創辦一家和人工智能相關的公司。在趙巍看來，相對于傳統印象中更容易被機器取代的體力勞動者，某些需要腦力勞動的“白領”工作，反而更危險，“因為人工智能能取代的技能在逐步往曲線更高端的方向移動，這意味著越接近‘簡單白領’的工作，越容易被取代?！?/p>

這個觀點在斯坦福大學的AI100研究小組于今年9月的《2030年的人工智能與生活》中得到了驗證。該研究報告稱，數字技術給中等技能的工作―而不是非常低技能或非常高技能的工作帶來了更大的影響。AI100小組由AI領域和相關交叉學科的頂尖科學家組成，包括工業自動化、國防、心理學、倫理學、法學、個人隱私、政治制度等，他們每隔幾年就會對人工智能的進展做新的跟進研究。

不過“能被自動化”并不等于“會被自動化”，這是成本和獲利博弈后的選擇，也就是說當占據工作大部分時間的任務能由機器人來解決，同時這種自動化的實現成本低于人力成本，那這類工作的從業人員就比較危險。

這并不代表我們就能放松警惕。為了更清晰地看到不同行業中哪部分工作內容是更容易被取代的，麥肯錫按照“不受影響”到“非常容易受到影響”的排序（見后圖），將工作內容劃分成7種類型，依次為管理他人、應用專業知識、與利益相關方互動、不可預測的體力勞動、數據收集、數據處理、可預測的體力勞動，其中“可預測的體力勞動”對應自動化的可替代性達到了78%，成為最容易受影響的工作內容。我們結合了這份報告以及專家采訪，總結分析了機器自動化對公司人可能產生的影響，你可以看看自己是否在危險之列。

A

7種技能可被替代的可能性

在今年7月的報告里，麥肯錫將所有行業的工作內容歸總成了7種類型，并由此調查了以現有技術實現自動化后能節約下的時間比例―也就是說，實現自動化后能節約的時間比例越高，這項工作內容被替代的風險就越大。其中，“可預測的體力勞動”節約了78%的時間，成為可替代性最高的工作內容，“管理他人”則是目前最不容易被替代的工作內容，僅僅為9%，我們將依次就7種技能做出分析，公司人可以根據自己的工作內容來對照參考。

如果你的工作內容集中在以下3個維度，小心！

1 數據處理

不似小說家、雕塑家等帶有很高創造性，這類工作會運用到分析和判斷的能力，不是完全低技能的工作，但又保持了一定的規律性。比如醫院放射科中，專門解讀圖像和診斷信息的醫療協助人員。他們的工作是通過解讀圖像來給出健康提示，而根據目前的圖像識別技術，機器識別的準確率和可靠程度都已經超過人類。

2 數據收集

比如律師事務所中給律師打下手的初級法務助理，他們的主要工作是收集和整理已有的文件，撰寫簡單的中英文訴求并提出主要的辯論議題。而這些通過機器學習，能夠輕易完成。

3 可預測的體力勞動

即指工作內容即使發生變化也相對能預測和可控。高達78%的可代替性讓這個能力比“不可預測的體力勞動”危險得多。以零售行業的崗位為例，一位售貨員平時的工作包括與顧客互動（與利益相關方互動）、處理數據和商品陳列（這里歸為可預測環境下的體力搬運）。機器在后兩者上的能力就比人類的能力強得多。

如果你的工作內容集中在以下4

個維度，你是安全的

1 管理他人

人工智能目前能完成的相對還是定義明確的工作，在7個維度中，現有技術最難取代的是管理培訓類的工作。和這種模糊的任務類似的是需要利用經驗知識的決策、規劃以及創意性工作，或者一些要求高度抽象思維或創造力的領域，比如科學家、攝影師、藝術家等。

2 應用專業知識

比如精密儀器裝配，超過一半豪表的機芯都出自瑞士西南部的汝拉山谷，裝配師操作的零件中最小的細如毫發，在經歷了二十多年艱難轉型后，這個古老傳統的行業竟然重歸繁榮，成為一種“血統”。再比如醫療健康領域中的注冊護士，其工作只有不到30%能夠被自動化取代，口腔科醫師則更低，只有 13%。

3 與利益相關方互動

盡管目前涌現了很多線上課程和學習工具結合的例子，不過教學的本質在于術業有專攻，并在此基礎上與他人開展復雜的互動，而這兩類工作內容占教育工作的大頭，屬于可替代性不高的技能。另外一些與情感交流相關的互動工作，比如心理咨詢師等也可以歸為這一領域。

4 不可預測的體力勞動

讓人有些意外的是，一些可能連高中文憑都不需要的技能，反而比較容易“幸存”，比如護理老人的護工，或者是工地的建筑工人。

“不要小看建筑工人搬磚的工作內容，這對手、眼綜合協調能力的要求很復雜，調用的認知能力和腦活動能力可能比律師助理寫一個文案還要高很多。”趙巍說。之所以很難取代的原因是，對人類而言，簡單到幾乎是本能的協調與判斷，是經歷了幾十萬年演化的結果，而這對于機器是個相當漫長的學習過程。

當然，機械臂也能完成搬磚，從固定的這頭到那頭。比如Google的子公司之一，Industrial Perception的機械臂運用了感知技術，從整理包裹、擺放固定位置到裝車，都能由機器人完成，它們的效率比人類高6倍，并且總體成本更低。但機械臂不能取代建筑工人的原因是，它們通?！爸荒苋〈珳识x的一個子任務”，而建筑工人要完成的工作更多。比如隨時調整卡車的運輸位置、攪拌混凝土、推水泥車等―這不僅要求身體的綜合協調，而且需要綜合的判斷。趙巍以和李世石下棋的AlphaGo舉例，“就算系統學習到了圍棋9段，但若要它馬上下五子棋，它依然沒有辦法將技能在短時間內轉化?！苯ㄖと藗冇锌赡茉诠さ乩^續發揮作用，正是因為他們的這些綜合能力仍然有價值。

B

最有可能被取代的3個行業

1 以服務為主的餐飲、零售及住宿業

在餐飲、零售和住宿業的工作內容中，占據最多的就是“可預測的體力勞動”，而這部分又是可替代性最高的，所以對這3個行業的公司人來說，如果你的工作內容是大量重復且可預測的，那就該亮起職業警示燈了。畢竟73%的后勤服務工作在技術上已經可以實現自動化了。 不同行業被機器人取代的危機感（從高到底） 7種工作內容被機器人取代的可能性

2 不出意外的制造業

在制造業中，目前59%的工作活動已經實現自動化，其中90%的工作（如焊接、切割、接鋸等）目前已經由機器人來完成。在富士康的車間中，哪怕是在黑暗的環境中，生產也能照常進行―那里沒有工人。這家可能是全球雇員最多的工廠在2011年宣布了“百萬機器人計劃”后，目前在類似“機構制件”的生產條線中，已經有70%的工作可以由機器人完成。

人工智能醫療研究報告范文第3篇

解詞

虛擬現實（Virtual Reality，縮寫為VR），也稱虛擬環境，是利用電腦模擬產生一個三維空間的虛擬世界，提供用戶關于視覺等感官的模擬，讓用戶感覺仿佛身臨其境，可以及時、沒有限制地觀察三維空間內的事物。用戶進行位置移動時，電腦可以立即進行復雜的運算，將精確的三維世界視頻傳回產生臨場感。該技術集成了計算機圖形、計算機仿真、人工智能、感應、顯示及網絡并行處理等技術的最新發展成果，是一種由計算機技術輔助生成的高技術模擬系統。

論調

2016年，一位“熟悉的陌生人”刷爆網絡，不僅在娛樂業成為“爆款”，更在媒體、醫療、教育等行業出盡風頭――“他”就是虛擬現實，2014年之前悄無聲息，2015年嶄露頭角，終于在2016年引爆話題，在許多領域掀起波瀾。

虛擬現實的概念被認為最早來自于斯坦利?G?溫鮑姆的科幻小說《皮格馬利翁的眼鏡》，其中詳細描述了包括嗅覺、觸覺和全息護目鏡為基礎的虛擬現實系統。而后，電影制作人莫頓?海利希在上世紀50年代創造了“體驗劇場”，通過有效涵蓋多種感覺吸引觀眾注意屏幕上的活動；1962年，他創建了公認的第一部虛擬現實設備。1968年，計算機圖形學之父和虛擬現實之父伊凡?蘇澤蘭與學生創造了第一個虛擬現實及擴增實境頭戴式顯示器系統，但這種頭戴式顯示器相當原始，也相當沉重，不得不被懸掛在天花板上，以至被戲稱為“達摩克利斯之劍”。

隨后，雖然虛擬現實的技術逐步提升，但距離市場化仍有很大距離。直至被稱作“元年”的2016年到來，虛擬現實技術終于邁開產業化步伐。不論是多用于娛樂功能的頭戴式顯示器，還是在新聞報道中大顯身手的全景相機，都成為國內外眾多廠商競相推出的熱點產品。

2016年10月9日，國家廣告研究院等多家機構聯合的《2016上半年中國VR用戶行為研究報告》顯示，2016上半年國內VR潛在用戶達4.5億，淺度用戶約2700萬；重度用戶約237萬，較2015年增長146.9%；2016年底，美國知名科技媒體 BusinessInsider 旗下研究機構 BI Intelligence在針對2016年VR發展狀況及預測的報告中指出，2016年VR市場的發展為整個行業未來的發展奠定了堅實的基礎。

可預見的虛擬現實時代即將來臨，這也是我國科技產業發展的難得機遇。目前國內虛擬現實產品的技術市場仍處在探索期，圍繞游戲、體育、影視等娛樂內容展開的居多，尚未達到真正百花齊放的局面。虛擬現實在娛樂方面有著天然的優勢，其應用領域可以涵蓋教育、設計、環境、醫療等方面，當這些行業與VR結合后，將會產生不亞于娛樂行業的變革。所有這一切，也都必須是在消費級VR產品推廣后由應用開發者來實現。因此，在看到虛擬現實產業巨大前景的同時，我們也必須看到國內在技術、理念等方面的不成熟。

幸運的是，2016年12月27日，國務院印發的《“十三五”國家信息化規劃》中正式將虛擬現實納入規劃，對未來發展做出指導。規劃指出，“十三五”時期是信息通信技術變革實現新突破的發軔階段，是數字紅利充分釋放的擴展階段，要強化戰略性前沿技術超前布局，包括加強人工智能、全息顯示、虛擬現實等新技術基礎研發和前沿布局，構筑新賽場先發主導優勢。

其實，虛擬現實已經打破了許多過去的不可能。但在這個科技“飆車”發展的時代，我們的視野早已鎖定在了更遠更美的景色。在虛擬現實的黎明前夕，把握機會，方能掌握時局。

記事

2016年，我們看到虛擬現實為娛樂產業帶來的變革，也驚嘆于虛擬現實在教育、醫療等民生領域的巨大潛力。一方面，科幻電影中的場景正在逐步變為現實；另一方面，虛擬現實也在2016年為我們帶來了許多驚喜。

2016兩會新視角

2016年全國兩會上，虛擬現實十足“火”了一把。報道現場，各大媒體記者紛紛拿出VR拍攝設備進行素材采集。新華網首次組建VR報道團隊推出《直擊首場政協新聞會》等VR視頻作品；央視網融合“無人機航拍+VR全景”推出《兩會新視角》系列報道；廣東廣播電視臺首次引進VR設備，以360度全景景象推進兩會VR新聞報道……

實際上，2016年兩會期間至少有十余家中外媒體都開始采用VR報道。在兩會采訪現場，有不少媒體記者甚至調侃：“這年頭，沒個全景設備都不好意思跟別人打招呼?！?/p>

首度亮相的VR技術，為關注兩會的人帶來了“無死角”的兩會報道。觀眾只需在手機上輕輕一點，即可選擇任意視角觀看兩會現場情況。隨著技術進步，新聞報道的手段也不斷跟進，全景新聞這種“浸入式”新聞報道在時效性強、現場性強的新聞報道中可謂大顯身手。大膽想象，也許在未來，各地兩會代表委員可以不用去北京，就能像電影中表現的那樣在虛擬現實中參會。

轉播里約奧運會

2016年8月5日，巴西里約熱內盧奧運會盛大開幕。除了精彩的奧運賽事本身，最受期待的就是采用VR技術直播W運賽事，這在歷屆奧運會中屬于首創，對世界上大型賽事而言也屬首次。為此，國際奧委會專門設立奧運會主轉播商――奧林匹克廣播服務公司，主贊助商三星購買了里約奧運會獨家VR播放權，聯手NBC推出了85小時的奧運會VR內容轉播。觀眾只要通過一個兼容的頭戴式顯示器，就能足不出戶體驗親臨巴西觀看奧運賽事的現場感。

人工智能醫療研究報告范文第4篇

云轉型官

由于企業正在從傳統的客戶端/服務器世界向云世界遷移，所以它們需要專業的人士來幫助制訂向云遷移的整體戰略，并具體落實這個戰略。這個職位的名稱還沒有統一的說法，可能會是虛擬化技術經理或云轉型官，但職位描述卻大致相同：監督和推動企業的各種系統、應用向云遷移。

“這一職位有點像樂隊指揮，需要協調和指揮能力。比如，在一個企業中可能在幾年內有數百個IT項目需要完成，你必須確保它們按照最佳的順序有序完成，并且都成功地部署到云環境中?！币晃蛔稍儥C構的分析人士表示，“顯然，沒有一個人是所有問題的專家，這就意味著會涉及多個專家，而對這些專家進行管理就需要云轉型官來幫忙。”

所需技能：今天企業向云環境遷移與10多年前企業部署ERP項目有些類似。企業正在尋找那些能夠對涉及多種技術、復雜、高風險與云相關項目進行計劃、控制和成功交付的專業人才，特別是那些已經有過成功經驗的人，而且最好對企業內部的應用非常了解。因為在向云環境的遷移過程中，他需要知道遷移的這個應用是干什么的、什么時候打過什么補丁等。最后，企業要找的人還要能熟練地與供應商進行談判和對供應商進行管理。

那么，一旦企業成功遷移到云中，這個職位是否該消失？鑒于向云轉型任務的復雜性，云轉型官至少在未來幾年內會非常需要，如果轉型完成，這個職位的工作也會發生轉變，而集中于云的維護。

社會媒體專家

今天，各種規模的公司都在實施雄心勃勃的社交媒體戰略，因而公司需要人幫助它們來決定應該把錢花在哪兒。其中一些會聘請那些既懂得社交媒體的營銷價值也了解相關技術的人，但是，到目前為止，在大多數組織中社交媒體要么會放到市場營銷部門，要么就是IT部門負責，這不利于其發揮作用。因此，有些公司為這種復合型人才設立了一個新的職位，如首席社交媒體戰略官、新媒體協調官、社交媒體經理等。

有必要指出的是，這個職位和公司社交媒體的戰略高度相關，而不僅僅是發個微博和在Facebook上發個帖子，其重點是利用技術來監控互聯網上的各種活動和反饋，與消費者互動、吸引消費者。

所需技能：理想的候選人是，擁有項目管理和商務智能經驗，懂得經營戰略和市場營銷，最好還有HTML和Web方面的技術背景。如果這個要求還不夠高，企業最需要具有豐富實戰經驗并能證明營銷項目投資回報的人。

有一些企業采用一種組合策略，它們雇用一些高級人才負責制定戰略，然后雇用一般技術人員（如社交媒體架構師、工程師或開發人員）來執行，這些技術人員能編程、懂HTML、網站開發、圖形用戶界面和搜索引擎優化。

數據分析師

大數據是時下的熱點，它已經擺上了很多CIO的議程日程，尤其是與最終消費者有密切接觸的公司，它們希望知道如何利用數據。而眼下的困難是數據太多，而且相互孤立。因此，企業需要一個新的人才，他應該懂得如何收集、解釋和分析大數據，從而幫助做出最佳的業務決策。

所需技能：像許多其他熱門IT新職位一樣，這個專業需要既懂業務也懂技術。理想的候選人是對復雜的算法、分析和市場營銷都非常熟悉，此外，最好還能懂超高速計算、數據挖掘、統計甚至人工智能。他還必須知道所有數據在哪里、如何拿到它們，以及什么數據是關鍵、它們如何生成，并懂得構建相應的業務流程。

與一般BI分析師不同，這些專家不僅能找到和提供數據，他們還要使用它進行大量預測。他們一般需要具有計算機科學本科學位和市場營銷碩士學位。從這個角度說，稱他們為科學家并不過分。

增強現實技術專家

隨著增加現實技術的日趨成熟和普及，對相關人才的需求正快速增加。因為越來越多的公司正在開發一些應用，讓人們通過其智能手機或平板電腦的鏡頭來查看景觀、街道或商場的同時，看到與景物有關的有價值的信息。例如，當鏡頭里出現一座山時候，旁邊同時顯示這座山的高度，或者鏡頭面對一個城市的街道或某商場時，旁邊顯示周圍哪個餐廳有特價午餐或哪個商店某個產品有價格優惠。

所需技能：所需的技術或者技能包括，有HTML5和iOS、Android平臺的編程經驗，以及圖形學方面的專業知識，特別是3D建模技巧，包括紋理、著色和渲染等。除此之外，增強現實的專家還需要有開放、靈活的心態，因為他需要綜合利用很多技術并通過可視化的方法展示出所需要的結果。

鏈接

其他一些熱門技術職位

首席敏捷開發官：負責推進組織從傳統的瀑布式開發轉為敏捷開發。

人才資源管理專家：對 企業未來需要什么樣的人才、何時需要這樣的人才進行預測，同時負責招聘合適的人。

醫療信息專家：負責優化醫療設備的采購、數據存儲、檢索和應用。同時，這個人還需要了解臨床護理方面的專業需求，負責IT與醫護人員之間的溝通。

人工智能醫療研究報告范文第5篇

1 大數據時代是思維變革的時代

大數據主要是指基于信息自動收集和存儲技術產生的數據，大數據的收集可能基于某一明確而單一的目的，但大數據的應用卻是可擴展的。手機用戶的通話信息可用于生成話費賬單，也可用于預測通訊設備的服務壓力，還可用于開展社會關系網絡分析，大數據之所以能產生令人振奮的成果，就是因為它整合多種來源的數據，從多角度、多層次、全方位開展分析。毫無疑問，大數據時代的這些分析思維的新動向反映了數據分析的方法論從還原分析向系統綜合的轉型。

大數據時代的思維變革是數據驅動的變革。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中分析了大數據時代思維變革的3個主要方面：①更多，不是隨機樣本，而是全體數據；②更雜，不是精確性，而是混雜性；③更好，不是因果關系，而是相關關系[1]。這3個方面的思維轉變都來源于數據內容和形式的轉變，數據是思維變革的原動力。隨機抽樣方法的產生是為了以少量數據來反映研究目標全部數據的總體，大數據時代可以直接獲取研究目標的全體數據，那么就應當分析全體數據來更好地反映研究目標的普遍性和特殊性。精確性去除了混雜，然而混雜并非毫無意義，對混雜的分析也可能產生重大發現，而且，隨著數據數量的增長，特定混雜產生的影響會越來越小，規律會在大量數據下自然顯現。對因果關系的研究朝向于最大化規律的擴展性，如果可以輕松獲得事物的全部數據，那么應用其自身數據來發現自身規律更加具有優勢，這是大數據時代關注相關關系的最根本原因。

大數據時代的思維變革將成為科學思維轉變的契機。人們應用大數據的系統綜合思維開展數據分析，產生了許多意想不到的成功；這些成功，必然會進一步鼓勵系統綜合思維的應用，產生積極反饋，推動科學思維的變革。從google的自動翻譯系統，到亞馬遜的商品推薦系統，再到IBM的汽車電力供應系統，基于系統綜合思維的大數據分析已經撼動了從商業科技到醫療、政府、教育、經濟、人文以及社會的各個領域?？梢灶A見，隨著大數據分析的深入開展，系統綜合的思維將深入人心，并成為科學思維轉變的契機。

系統綜合是中國古代哲學的價值取向，因此大數據的思維與中醫藥的整體論和辨證觀有很多相似之處。大數據分析立足于全體數據，要求多角度、多層次、全方位地理解和分析數據；中醫藥學也是如此，要求全面地收集癥狀，望、聞、問、切四診合參。大數據強調現實發生的數據，不回避混雜；中醫藥學也強調嚴格設計的試驗與臨床真實情況的差異，關注臨床實際。大數據強調發現相關關系，而中醫藥學應用的各種規律，從根本上說都是相關關系?？梢?，大數據的思維、方法和技術應用于中醫藥學具有先天的優勢，可以產生巨大的理論和應用價值。

2 大數據思維對中藥上市后研究的啟示

大數據思維用于指導中藥上市后研究，將開啟全新的局面。在我國，中藥上市后研究方興未艾。由于上市前研究的不足，如病例數少、研究周期短、人群和用藥條件限定嚴格等，加之歷史原因部分中藥上市前研究未能系統開展，中藥須進行上市后的研究已成為各方共識[2]。中藥上市后研究是新藥上市前研究的延續，目的是全面考察中藥在真實世界的療效、不良反應、穩定性及費用等是否符合安全、有效、經濟的合理用藥原則，發現上市中藥確切的臨床定位、適宜的用藥人群、優化的用藥方案，同時找到其不良反應及影響不良反應發生的因素，為臨床更好地應用中藥提供參考?？梢姡獙崿F中藥上市后研究的目標，單一的前瞻性或回顧性研究都是不夠的，必須以大數據的思維，整合所有可獲得的相關數據，并充分考慮數據之間的時序性和互補性，開展多角度、多層次、全方位的分析。

目前，可用于中藥上市后研究的數據主要有Ⅳ期臨床試驗數據、被動監測數據、主動監測數據、醫療數據和文獻數據。

Ⅳ期臨床試驗是新藥的上市后應用研究階段，通過臨床觀察考察藥物在廣泛使用條件下的療效和不良反應，評價在普通或特殊人群中使用的利益與風險關系，改進給藥劑量。Ⅳ期臨床試驗是中藥上市后研究的最基本要求，其對廣泛使用條件下有效性和安全性的觀察都是初步的，不僅無法獲得不良反應發生率，也很難系統地觀察上市中藥罕見和偶發的不良反應。

我國的被動監測系統主要是自發呈報系統（spontaneous reporting system，SRS），SRS是我國目前藥物上市后安全性數據的主要來源，具有監測范圍廣、參與人員多、不受時空間限制的優點。國家藥品不良反應監測中心于2003 年11 月開始啟用SRS，目前數據量已達百萬以上。2009年國家藥品不良反應監測中心開始將SRS數據發給相關制藥企業，鼓勵企業開展研究。SRS可提供不良反應的相關數據，卻無法提供藥物使用人群的本底數據，因此要與其他數據整合以把握不良反應發生的全貌。

主動監測是中藥上市后安全性評價的主要方式，上市中藥的不良反應發生率只有通過主動監測才能獲得。同時，罕見和偶發的不良反應，以及不良反應發生的類型、表現、影響因素等上市后研究關注的要點，也只有通過主動監測才能獲得確證性的證據。中藥上市后主動監測的形式通常為登記注冊式的醫院集中監測。按照上市中藥的不良反應發生率估算樣本量，往往都需監測萬例以上。目前我國的主動監測一般都以項目的形式開展，然而這種單一品種一定時段的監測難以形成規模優勢，投入產出比欠佳，監測結果也容易受到醫院水平、人員資質等多方面的影響。因此建議建立主動監測體系，篩選全國各地各級有代表性的醫院作為安全性監測哨點，開展標準培訓和資格認證；通過認證的醫院對本院所有藥品開展常態化監測，將監測融入日常醫療活動之中；藥品生產企業則通過支付一定費用來獲取本品種的監測數據。這樣，監測形成規模優勢，成本大大縮減，監測則常態進行，源源不斷地產生高質量的安全性大數據。

上市后研究關注藥物在真實醫療環境中的應用情況，則醫療數據是最符合要求的大數據。大數據時代，由于醫療事務系統的廣泛應用，醫療活動被真實記錄下來，使得應用醫療數據開展上市后研究成為可能。醫療事務系統的數據積累主要體現于醫院信息系統（hospital information system，HIS）。2007年的統計表明，我國三級甲等醫院目前已基本普及HIS，縣級醫院中HIS的使用率也已達到60%。HIS數據與醫療實踐同步，每時每刻都在擴充。一個1 000 張床規模的醫院，電子病歷系統（electronic medical record，EMR） 每日產生文字記錄約150 萬條，影像歸檔和通信系統（picture archiving and communication systems，PACS）每日產生圖片數據量約8G[3]。而且，以上海市級醫院臨床信息共享項目為代表的區域HIS信息整合正在開展[4]?？梢灶A見，HIS數據的整合必將形成典型的大數據。這將成為中藥上市后研究最具潛力的數據源。

文獻是各種研究的薈萃，其作為中藥上市后研究的數據源具有很多優點，如報告者分布較廣、可信度較高、研究周期較短、研究費用較低等。尤其重要的是，文獻是發現罕見或偶發不良反應的重要線索。隨著中藥臨床研究的不斷發展，每年都有大量在各類學術期刊上，為中藥上市后研究提供了豐富的資源。利用好這些資源，從這些資源上尋找證據和線索，對于科學系統地評價上市中藥有重要的意義。

Ⅳ期臨床試驗數據、被動監測數據、主動監測數據、醫療數據和文獻數據各有優勢，也各有不足，應在大數據思維的指導下將其整合起來進行分析。數據整合帶來創新，廣泛的數據整合是大數據分析的特點之一。數據的總和比部分更有價值，而多個數據集的總和重組在一起比單個數據集的總和價值更大。大數據時代的中藥上市后研究，應當嘗試多方面數據的整合，以獲得更加全面、更有價值的結論。

數據整合應充分考慮時序性。文獻研究是其他研究的基礎，開展中藥上市后研究之始，通過全面地掌握文獻，以發現研究品種可能的不良反應及其嚴重程度，初步評估其安全性，對于前瞻性研究設計中樣本量的估計、CRF表的設計、不良反應應急預案的制定等均有價值。同時，文獻研究也可為其他研究的開展提供線索。文獻研究之后，應開展HIS數據分析，以了解上市中藥在臨床應用的真實情況，了解其應用人群、應用疾病、常用方案和方法，并根據文獻線索開展重點研究。HIS數據一般不包括藥物應用的安全性指標，但會涉及到療效指標和醫療費用，因此可開展相關的有效性和經濟學研究。HIS分析之后，應開展SRS數據分析。SRS數據分析可發現上市中藥不良反應的具體情況，發現關于不良反應影響因素、禁忌人群和配伍禁忌的線索。SRS數據與HIS數據和文獻研究結果相印證，可以較為全面地了解藥物的安全特性，評估其臨床應用中的風險和收益。當然，這樣的研究結果只能提供線索，需要在此基礎上進一步設計和開展Ⅳ期臨床試驗和主動監測等研究，以獲得關于安全性、有效性和經濟性的確證性的結論。

數據整合應充分考慮各數據間的互補性。文獻數據來源廣泛但報道零散；HIS數據真實具體但又缺少某些特定信息；SRS數據對不良反應描述詳細但缺少用藥人群的本底信息；主動監測和Ⅳ期臨床數據可靠但費用昂貴。然而它們之間具有很好的互補性：HIS數據可提供臨床應用的具體情況；文獻數據和SRS數據可提供應用后安全性、有效性的具體情況；HIS數據、文獻數據和SRS數據互為補充、互相印證，為研究者提供上市中藥應用的概貌和具體細節，為Ⅳ期臨床試驗和主動監測的設計提供線索；Ⅳ期臨床數據則形成上市中藥安全性和有效性的初步證據；主動監測則在HIS數據、文獻數據和SRS數據的基礎上形成關于上市中藥安全性的循證證據。

綜上所述，應用大數據思維整合中藥上市后研究的各種數據開展系統綜合研究，更有利于全面把握上市中藥的安全性、有效性和經濟性，從而為臨床合理用藥提供更有價值的參考。

[參考文獻]

[1] 維克托·邁爾-舍恩伯格， 肯尼思·庫克耶. 大數據時代[M]. 杭州： 浙江人民出版社， 2013.

[2] 王永炎，呂愛平，謝雁鳴. 中藥上市后臨床再評價關鍵技術[M]. 北京：人民衛生出版社， 2011.