中医看诊能否实现人工智能化？

一、中医看诊能否实现人工智能化？

从业余棋手的水平到世界第一，阿尔法狗通过自我学习仅仅花了两年时间就达到战胜顶尖棋手的水平。在过去的几年里，从智能制造到智能家居，从自动驾驶到智能可穿戴设备，人工智能的浪潮以前所未有的态势涌进了我们的工作与生活。

在医学领域也有人工智能的身影

不好意思有个奇怪的东西走错片场了

在医学领域采用人工智能技术的医学影像识别，基于深度学习技术开发的医学智能决策系统，在某些疾病诊断过程中已经相当于顶尖人类一生的水平。在疫情期间智能问诊系统、肺炎咨询机器人、AI技术预测了新型冠状病毒的宿主和感染性、AI技术预测新型冠状病毒的全基因组二级结构等人工智能技术帮助医务人员一起抗击新冠。

中医的智能化可行吗？

政策上：2018年《助力健康中国建设，依托智能制造振兴中医药产业》报道中提到要发展和运用中医药大数据技术，研发中医药大数据挖掘和知识发现的人工智能技术；

2019年中国国际服务贸易交易会开幕，中医药服务专题展示了经络检测仪、目诊仪、音乐理疗中医药领域的新技术、新产品

2021年《关于关于加快中医药特色发展的若干政策措施》中支持中医医院与企业、科研机构、学校加强协作、共享资源，促进优秀研究成果投入市场应用。

技术上：经验模型+基于大数据分析的机器学习开启中医特色的人工智能之路

通常，人工智能在计算机上实现，通常有两种不同的方式：一种是采用传统的编程技术，使用逐步推导的方式，使系统呈现智能的效果，这种方法称作工程学方法，这是早期的人工智能研究通常采用的方式。另一种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物有机体所用的方法相同或相类似。人工神经网络就属这一类型。采用这种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统来进行控制。这个智能系统开始什么也不懂，就像孩子呱呱落地，最初他要观察父母走路的方式，一点一点学习，然后尝试不断地练习。

20世纪80年代的中医专家系统与计算机辨证论治系统，由于当时还不具备在大量实践基础上灵活调整这些规则与参数、优化系统性能的学习能力，准确性一直存在问题。在临床上试用一段时间后，就都销声匿迹了。今天，采用神经网络，已经可以基于临床实践，对这些规则进行学习、适应、调整了，并且这种调整的过程无需人的介入，是机器自动完成的。由此，神经网络与深度学习，使“死的”专家系统变“活”了。

人工智能技术在中医四诊方面的应用^[1]

传统中医诊断的过程是通过四诊所收集的症状、体征等信息进行综合分析，辨清疾病的病因、病性、病位及邪正关系。中医诊疗技术与人工智能技术的完美结合有望解决中医诊疗技术发展的瓶颈问题， 其形式包括舌诊、脉诊及面诊方面的中医仪器研究。

1、舌诊仪。南京中医药大学研究人员将不同证型胃食管反流患者的舌象进行量化，借助人工智能技术，参照舌象数据库，可迅速识别患者的舌象特征。

2、面诊仪。金沢生花利用 VISIA 面部图像分析系统，对 446 名东京女性进行检测，证实肤色与体质的相关性。

3、脉诊仪。B 超和多普勒技术也可应用于脉诊，可收集血流速度信号，再通过定位提取空间特征，对健康人、胆囊炎及肾病患者进行研究。

智能辅助诊疗技术在中医辨证方面的应用

智能辨证最早始于专家系统，但由于专家系统数据库局限，且为兼顾中医整体观念，程序复杂。深度学习技术是一种多层神经网络学习算法，直接从原始数据中提取特征，不断自我学习，将繁复的数据进行分层分类，归纳推进，在图像及语音识别方面独具优势。目前做的比较成熟的中医人工智能辅助诊疗系统有诸如问止中医AI中医大脑系统。问止中医AI中医大脑系统最初只是一套中医经方专家系统。直至2018年中医人工智能辅助治疗系统—问止中医智能辅助系统正式诞生在美国硅谷。在倪海厦、林大栋、张灿宏、王人庆等中医专家的支持下，结合人工智能深度学习技术，问止中医AI中医大脑系统发展起以经方为基础，拓展了扶阳体系、温病体系、妇儿皮肤骨伤眼科等十大专科体系、傅青主张锡纯等学派大师体系、以倪海厦为代表的中医对治癌症等的重症医学体系，亦完善融入了以经络腧穴为基础的传统针灸和以耳穴、头针、腹针为代表的现代针灸体系。

问止中医大脑是有生命力的辅助诊疗系统，通过有证、有方、有药、有药味加减、有剂量、有禁忌症，辨证施治、因证选方、因方用药，结合现代医师的诊疗习惯，中医大脑也开发了“辨证与辨病”相结合的功能。“辨病”是患者已确诊某西医疾病并以治疗本疾病为目的，“辨证”是传统中医不受限于西医病名而采用纯粹的辨证论治方法。通过辨证和辨病问止中医在内、外、妇、儿、皮肤、五官、骨伤等各大专科领域均有优异的表现。随着医疗大数据的积累，问止“AI中医大脑”智慧程度越高，便越能给患者带来更出色的诊治成果。出色的诊治成果吸引了更多的患者，进而加速了“AI中医大脑”人工智能系统的学习与成长。

智能诊疗技术在健康管理方面的应用^[2]

健康医学是未来医学的发展趋势，旨在提供健康咨询、指导及对健康危险因素干预。 结合了人工智能技术的智能状态辨识系统在健康管理方面有巨大优势，由上海中医药大学自主研发的“便携式中医智能镜”可通过对舌苔、面色的智能辨识，结合问诊，给出健康状态评分，并对患病风险进行评估，且予以饮食、运动、音乐、起居等方面的指导。

结语

人工智能将中医服务从临床诊疗延伸到疾病的预防及保健层面，实现既病先治、未病先防，发挥更大中医诊疗优势。

然而，中医智能化道路仍面临挑战。 医学本身就是复杂的生命科学，将人体整体的、动态的疾病信息串联起来，把控患者的健康态势，形成宏观和微观相结合、定性与定量相结合的技术规范，是未来智能中医的发展趋势。

二、如何实现酒店管理智能化？

酒店管理智能化可以使酒店服务中心在酒店内部管理系统的控制下显示客人临时需要的服务请求，如需要增加某种物品或送餐服务、甚至紧急救援信号；或是使前台接收房间酒水使用信号以及客人自客房发出的退房信号，收款台便自动打出账单，以节省客人办理手续的时间等等。

总之通过酒店数字管理科技化可以为客人提供更多的个性化需求的选择，提供给客人自我控制的数字服务将使酒店客人的体验更加便利、惬意和完美。恒8酒店在服务方面的数字科技化的努力必将不断完善酒店客人的自身体验。

三、人工智能如何实现？

人工智能是通过模仿人脑的神经网络结构，将信号转化为算法，以编程的方方法实现的。

四、人工智能如何运用数学来实现智能化？

人工智能与数学的紧密联系

人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在逐渐渗透到我们生活的方方面面，无论是智能语音助手、自动驾驶汽车还是智能家居系统，都离不开数学的支撑。数学作为人工智能的重要基础，发挥着至关重要的作用。

统计学在人工智能中的应用

统计学是人工智能中的重要一环，尤其是在机器学习领域。通过统计学，人工智能可以从数据中学习规律和模式。概率论和统计学的方法被广泛应用在数据分析、模式识别和预测等任务中，帮助人工智能系统不断完善自身的智能化水平。

线性代数与人工智能

线性代数是人工智能领域最为基础的数学工具之一。在人工智能模型中，大量数据和变量需要进行线性代数运算，例如矩阵运算、向量处理等。这些运算为人工智能系统提供了高效处理大规模数据的能力，从而实现更加复杂和智能化的算法和模型。

微积分在人工智能中的作用

微积分是研究变化的数学分支，而人工智能系统需要不断地调整和优化自身以适应环境的变化。在这个过程中，微积分的概念和方法被广泛应用，通过微积分来描述和优化模型的行为，以使人工智能系统能够更好地适应各种复杂场景。

结语

总之，人工智能离不开数学。统计学、线性代数和微积分等数学工具为人工智能的发展提供了有力支持，使得人工智能系统能够更加智能化、高效地处理复杂任务，并不断提升自身的智能水平。

感谢您阅读本文，相信通过本文的了解，能更清晰地认识到数学在人工智能中的重要性，以及数学对人工智能发展的巨大推动作用。

五、如何实现电费无需人工抄表？

如您是广东电网公司的用电客户，广东电网公司已于2018年实现了智能电表全覆盖，全面开启表码自动采集、电费自动发行的升级智能电网服务;目前已取消人工抄表，实施自动抄表，因此不需要再派工作人员上门抄表。

工作人员使用低压集中抄表系统进行抄表，由主站通过远程通信信道（无线、有线等信道）集中抄读低压用户电能表的电能量数据及相关用电信息，更快捷，更方便、更准确。

六、地铁物联网如何实现智能化的票务管理？

地铁物联网通过以下方法实现智能化的票务管理：

采取人工的方式进行票务管理工作，存在售（检）票效率不高、人力资源的浪费等问题。

AFC系统的投入运营，可以实现购票、检票计费，统计过程自动化。

票务管理系统主要协助运营理人员对票方面的工作，进行，分析和管理。

采用人工的方式进行票务管理工作，存在对人力依赖性强等问题。

票卡安全管理，涉及环节多，票卡的安全关系到整个系统安全以及票务的高效运行。

车站票务标准化管理，包括对员工票务政策、设备操作、报表填写等票务业务培训，统一执行标准。

票务钥匙、工器具及票据管理，涉及收益安全，须制定票务钥匙管理办法。

七、智能电网中如何实现电力调度的智能化？

　　智能电网在目前学术层面没有统一的定义。它是以电力流、信息流为主线，涵盖电力系统。包括：发电、输电、变电、配电、用电、调度等各个环节整体的系统解决方案。与现有电网相比，智能电网体现出电力流、信息流和业务流高度融合的显著特点，其先进性和优势主要表现在：具有坚强的电网基础体系和技术支撑体系，能够抵御各类外部干扰和攻击，能够适应大规模清洁能源和可再生能源的接入，电网的坚强性得到巩固和提升。信息技术、传感器技术、自动控制技术与电网基础设施有机融合，可获取电网的全景信息，及时发现、预见可能发生的故障。故障发生时，电网可以快速隔离故障，实现自我恢复，从而避免大面积停电的发生。柔性交、直流输电、网厂协调、智能调度、电力储能、配电自动化等技术的广泛应用，使电网运行控制更加灵活、经济，并能适应大量分布式电源、微电网及电动汽车充放电设施的接入。通信、信息和现代管理技术的综合运用，将大大提高电力设备使用效率，降低电能损耗，使电网运行更加经济和高效。建立双向互动的服务模式，用户可以实时了解供电能力、电能质量、电价状况和停电信息，合理安排电器使用；电力企业可以获取用户的详细用电信息，为其提供更多的增值服务。

八、教育如何借助人工智能实现智能化变革

在信息技术快速发展的时代，人工智能（AI）已成为教育领域的重要趋势。这不仅影响着教学模式，也改变了学习者的学习方式和教育机构的运作管理。本文将探讨人工智能在教育中的应用、潜在影响及未来发展趋势，从而帮助读者理解教育领域为何迫切需要人工智能的辅助。

一、人工智能在教育中的应用

人工智能技术的应用已渐渐渗透至教育的各个方面，包括但不限于：

• 智能辅导系统：通过机器学习算法，智能辅导系统能够分析学生的学习习惯和知识掌握情况，提供个性化的学习建议和资源。这种个性化学习能够有效帮助学生在学习中找到合适的节奏，提高学习效率。
• 自动评估和反馈：AI能够快速高效地对作业、测验等进行自动评估，给出具体的反馈意见，节省教师的时间，让他们更专注于课堂教学和学生辅导。
• 虚拟现实与增强现实技术：将人工智能与虚拟现实(VR)和增强现实(AR)结合，使得学习变得更加生动有趣，为学生提供身临其境的学习体验，这在一些实操性课程中尤为明显。
• 教育大数据分析：通过对学生学习过程中的数据进行分析，教育工作者能够识别学习中的痛点，从而针对性地调整教学策略，实现更为精准的教学管理。

二、人工智能在教育中的优势

人工智能的融入为教育带来了多重优势：

• 提升学习效率：AI技术帮助学生适应个性化学习进程，提供量身定制的学习材料，极大提高学习效率，帮助学生更快掌握知识。
• 降低教师负担：通过自动化工作流程，教师能够将更多时间用于与学生的互动和交流，从而提高教育质量。
• 教育资源的公平性：AI能够打破地域和资源的局限，使偏远地区的学生也能享受到优质的教育资源，促进教育的公平性。
• 实时学习分析：利用数据分析，教师能够实时监测学生的学习进展，及时进行调整和干预，有助于学生保持学习兴趣和动力。

三、潜在的挑战与顾虑

尽管人工智能在教育中展现出广阔的前景，但其应用也面临一些挑战与顾虑：

• 数据隐私问题：人工智能需要大量的数据来进行训练和优化，如何保障学生的个人信息不被泄露是重要的课题。
• 技术依赖性：过度依赖AI技术可能导致教师与学生之间的互动减少，影响教学的情感交流和人文关怀。
• 教育公平的数字鸿沟：虽然AI能帮助提升教育公平性，但也可能因经济和技术条件的限制加剧不同地区、不同背景学生之间的差距。
• 教育质量的标准化问题：AI在教育上的应用可能导致教育模式的过于标准化，忽视了因地制宜、因人而异的教育方式。

四、未来发展趋势

展望未来，人工智能在教育领域的发展将呈现如下趋势：

• 与传统教育的深度融合：AI技术将与传统的教育理论和教学方法相结合，形成更加科学合理的教育体系。
• 个性化教育的增强：AI将进一步推动个性化教育的发展，实现真正意义上的因材施教。
• 终身学习的支持：随着社会的快速变化，人工智能将为个体的终身学习提供更多支持和机会，帮助他们在职业生涯中不断提升自我。
• 教师角色的转变：教师将不再是单一的知识传授者，而会成为学生学习的引导者和促进者，注重培养学生的创造力和批判性思维。

结语

通过以上的分析，我们可以看出人工智能在教育领域的应用是不可逆转的趋势。它不仅提升了教育质量和效率，同时也带来了挑战和思考。面对未来的教育环境，教育者需要不断适应这种变化，找到将AI技术与教育真正融合的方式。谢谢您阅读此文，希望本篇文章能够帮助您更好地理解人工智能在教育中的重要性与未来潜力。

九、人员考勤智能化通过什么实现？

人员考勤“智能化”通过糸统无感打卡软测温、硬件一体化的考勤系统实现。

眼考勤云智能考勤系统拥有强大的SDC/SDK技术，通过云端服务器能有效实现数据采集和处理，算法开发，学习模型训练等的高效运作和协同处理，同时赋能摄像头，捕捉人、物特征，与数据库中图像进行特征提取识别，实现无感打卡软测温硬件一体化的考勤系统，满足企业智能化升级的需求。

十、产品服务智能化的实现条件？

智能化三大必备调条件：手机、休闲时间、消费。相对传统媒体，智能化是建立在数据化的基础上的媒体功能的全面升华。它意味着新媒体能通过智能技术的应用，逐步具备类似于人类的感知能力、记忆和思维能力、学习能力、自适应能力和行为决策能力。