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2019年四川专业技术人员公需科目试题及答案-人工智能在医疗领域的应用现状、问题及建议

1.本讲提到，人工智能的发展历程中的第二次低谷期在（）。。（分）

年-1982年

年-1987年

年-1997年

年-2010年

我的答案：C √答对

2.美国的（）中指出人工智能对于劳动力市场的影响具有不确定性，应对政策的关键不在于担心全面失业，而是建立合理的制度和政策以调整工作结构。。（分）

A.《人工

智能

B.《国家

人工智能

研究和发

展战略计

划》

C.《为人

工智能的

未来做好

准备》

D.《2030

年的人工

智能与生

活》

我的答案：A √答对

3.本讲提到，2013年在汉诺威工业博览会上（）正式提出以建设智能工厂为核心的“工业战略”。。（分）

美

国

日

本

欧

盟

德

国

我的答案：D √答对

4.欧盟加强了个人隐私和数据保护，在2016年4月14日通过了商讨四年的（）。。（分）A.

《数

据保

护指

示》

《一

般数

据保

护法

案》

《健

康保

险携

带和

责任

法

案》

《欧

盟人

工智

能》

我的答案：B √答对

5.《一般数据保护法案》中对个人数据泄露的规定是数据控制者应在（）小时之内向监管机构报告个人数据的泄露情况。。（分）

我的答案： A ×答错

6.本讲提到，2017年7月，国务院印发并实施（），构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。。（分）

A.《“互联网+”人工

智能三年行动实施

方案》

B.《促进新一代人

工智能产业发展三

年行动计划(2018-

2020年)》

C.《新一代人工智

能发展规划》

D.《人工智能标准

化白皮书（2018

版）》

我的答案：C √答对

7.“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布了首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中依托（）建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台。。（分）

百

度

公

司

阿

里

云

公

司

腾

讯

公

司

科

大

讯

飞

公

司

我的答案：A √答对

8.本讲提到，（）的第十八条规定，国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放，推动技术创新和经济社会发展。。（分）

A.《“互

联网+”

人工智

能三年

行动实

施方

案》

B.《新

一代人

工智能

发展规

划》

C.《信

息安全

技术个

人信息

安全规

范》

D.《中

华人民

共和国

网络安

全法》

我的答案： A ×答错

9.（）是实现人工智能的“引擎”。。（分）

数

据

算

法

计

算

能

力

语

音

识

别

我的答案：B √答对

10.（）是与多个政府、医院和学术机构合作研发的医疗AI系统。包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。。（分）

A.腾讯AI医学影

像

B.腾讯AI辅助诊

断

D.“沃森医生”

我的答案：C √答对

1.本课程主要讲述了反映出美国人工智能战略的哪几个报告（）。（分）A.

《为

人工

智能

的未

来做

好准

备》

《国

家人

工智

能研

究和

发展

战略

计

划》

《人

工智

能

《人

工智

能给

未来

决策

带来

的机

遇及

影

响》

《机

器人

技术

和人

工智

我的答案： ABDE ×答错

年10月15日英国政府发布了报告《在英国发展人工智能》，报告的重心放在哪四个方向的建议上（）。（分）

应

用

数

据

技

术

研

究

政

策

我的答案： ABD ×答错

3.本课程讲述了国际上哪些国家的人工智能战略及相关法律法规（）。（分）

美

国

日

本

德

国

韩

国

欧

盟

我的答案：ABCDE √答对

4.根据本讲，人工智能在隐私保护方面有哪两个典型法律（）。（分）

《数

据保

护指

《一

般数

据保

护条

例》

《健

康保

险携

带和

责任

法

案》

《人

工智

能时

代：

确立

以人

为本

的欧

洲战

略》

《欧

盟人

工智

能》

我的答案：BC √答对

5.本讲提到，《一般数据保护条例》中明确指出数据主体具有哪些权利（）。（分）A.

知

情

权

数

据

访

问

反

对

权

可

携

带

权

纠

正

权

我的答案：ABCDE √答对

6.“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布的首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单有哪些（）。（分）

依

托

百

度

公

司

建

设

自

动

驾

驶

国

家

新

一

代

人

工

智

能

开

放

创

平台B.依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台C.依托腾讯公司建设医

影像国家新一代人工智能开放创新平台D.依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能

放

创

新

平

台

依

托

百

度

公

司

建

设

智

能

语

音

国

家

新

一

代

人

工

智

能

开

放

创

新

平

台

我的答案：ABCD √答对

7.国内人工智能标准化的组织和机构包括哪两个（）。（分）A.

中

国

科

学

院

中国电子技术标准化研究院C.国家机器人标准化总体组D.中科院自动化及远距离操纵研究所E.

科

院

自

动

化

所

我的答案： BD ×答错

8.本课程讲述了人工智能研究有哪三个主要因素（）。（分）A.

数

据

计

算

能

力

算

法

文

本

识

别

语

音

识

别

我的答案：ABC √答对

9.根据本讲，人工智能在医疗领域存在哪些问题（）。（分）

A.缺

乏监

管和

保障

B.人

工智

能应

用与

现有

卫生

系统

融合

模式

仍需

探索

C.医

疗人

工智

能应

用成

熟度

不

够，

应用

率不

足

D.数

据质

量参

差不

齐

E.数

据安

全和

隐私

保护

问题

凸显

隐患

我的答案：ABCDE √答对

10.本课程讲述了我国人工智能在医疗领域的哪些政策、法规制定建议（）。（分）A.

创

新

综

合

监

管

机

制

建

B.夯实人工智能应用的数据基础

C.利用人工智能推动卫生信息化建设

D.创新人工智能应用评估

保

障

机

制

加

强

健

康

医

疗

数

据

安

全

我的答案：ABCDE √答对

1.本课程主要讲述了反映出美国人工智能战略的哪几个报告（）。（分）A.

《为

人工

智能

的未

来做

好准

备》

《国

家人

工智

能研

究和

发展

战略

计

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《人

工智

能

《人

能给

未来

决策

带来

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《机

器人

技术

和人

工智

能》

我的答案： ABDE ×答错

年10月15日英国政府发布了报告《在英国发展人工智能》，报告的重心放在哪四个方向的建议上（）。（分）

应

用

数

据

技

术

研

究

政

策

我的答案： ABD ×答错

3.本课程讲述了国际上哪些国家的人工智能战略及相关法律法规（）。（分）

美

国

日

本

德

国

韩

国

欧

盟

我的答案：ABCDE √答对

4.根据本讲，人工智能在隐私保护方面有哪两个典型法律（）。（分）A.

《数

据保

护指

示》

《一

般数

据保

护条

例》

《健

康保

险携

带和

责任

法

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《人

工智

能时

代：

确立

以人

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洲战

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盟人

工智

能》

我的答案：BC √答对

5.本讲提到，《一般数据保护条例》中明确指出数据主体具有哪些权利（）。（分）

知

情

权

数

据

访

问

权

反

对

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可

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权

纠

正

权

我的答案：ABCDE √答对

6.“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布的首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单有哪些（）。（分）

依

托

百

度

公

司

建

设

自

驾驶国家新一代人工智能开放创新平台B.依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开

2020医疗人工智能行业分析报告

2020年中国医疗人工智能行业分析报告 2020年

目录 2020年中国医疗人工智能行业分析报告 (1) 1.市场现状与发展趋势 (3) 2.中国医疗人工智能市场环境分析 (6) 3.市场需求增加 (6) 4.技术走向成熟 (8) 5.创业企业涌现 (9) 6.向产业上下游延伸 (10) 7.政策推动发展 (10) 8.医疗人工智能产业格局分析 (11) 9.巨头大手笔入场 (12) 10.围绕服务患者构建生态 (13) 11.传统医疗企业：不急于变现，依托设备、赋能设备 (13) 12.商业模式分析 (14) 13.创业企业：与保险、医疗机构合作，售卖服务 (15) 14.互联网巨头：整体互联网医疗布局中的重要一步 (16) 15.挑战与前瞻 (18) 15.2少人才：医疗人工智能发展亟需复合型人才 (18) 15.1缺标准：CNDA 尚无一例过审产品 (20) 15.1基础差：技术与数据两大基石尚待巩固 (22)

1.市场现状与发展趋势医疗人工智能，顾名思义，就是AI+医疗，指是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。医疗人工智能是指从事医疗人工智能相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知医疗人工智能行业定义，对预测并引导医疗人工智能行业前景，指导行业投资方向至关重要。我国医疗人工智能行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国医疗人工智能行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国医疗人工智能产业链参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，医疗人工智能行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户

AI智慧医疗行业生态分析

AI+医疗行业生态分析

■我国互联网医疗市场先锋平安好医生在港交所挂牌上市，备受资本市场青睐，奏响国内“AI+医疗”凯歌。平安好医生成立于 2014 年 11 月，于 2015 年 4 月推出移动平台，截止 2017 年底平台注册用户达到1.93 亿，平均月活跃用户 3290 万，为全国运营规模最大的互联网医疗平台。公司营业收入 2015-2017 年实现 2.79 亿元、6.01 亿元（+115.8%）、18.68 亿元（+210.56%）。Blackrock 等多家基石投资者共同认购公司半数股份，IPO 所获融资的 40%将用于业务拓展，30%用于投资收购活动，20%用于 AI 等技术研发。 ■强大的科技基因与闭环业务生态圈：公司在人工智能、云计算、数据资产、数据挖掘分析及自然语言处理等方面具有强劲的实力，利用AI 技术加持为用户提供卓越体验。目前共有家庭医生服务、消费型医疗服务、健康商城、健康管理及健康互动四大业务线，从“寻医”到“问药” 再到“健康管理”，用在线咨询带来流量，以消费型医疗和健康商城提高变现效率，再用定制化健康管理服务提高用户粘性，平安好医生解决了传统医疗体系的痛点，成功为政府、医院、医生、患者减负，实现了从 0 到构建开放式互联网健康医疗服务生态圈的蝶变。 ■随着人工智能上升为国家战略，政策、资本、需求三大方面为 AI+医疗落地保驾护航。政策方面，2018 年 4 月，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，释放出多重政策利好：1）承认“互联网医院”的合法性 2）支持处方外流 3）推进“互联网+”医保结算服务。政策引导下我国医疗行业互联网化有望提速。资本方面，医疗人工智能拥有多元业务趋向和巨大行业潜力，近年来备受资本青睐。截至 2017 年 8 月 31 日，国内 83 家企业的融资总额已经接近 42 亿人民币（动脉网），我国 AI+医疗市场规模在 2018 年市场有望达到 200 亿元（前瞻产业研究院）。需求方面，随着我国老龄化和慢性病情况加剧，大数据时代医疗数据过载，亟需人工智能运用运算速度的先天优势弥补医疗劳动力不足，提高诊疗准确性。 ■聚焦美国：医疗信息化起步早发展快，多行业全面推进。2004 年布什总统提出 10 年内在全美实现电子病历，2009 年美国总统奥巴马颁布医疗信息化法案(HITECH)，提出医疗信息化项目建设三阶段。由政府出资通过奖惩机制激励医疗机构建设电子健康档案有效使用(MU)，截至 2018年 1 月，MU 奖金已发放 379 亿美元。到 2016 年，95%以上的美国医院满足电子健康档案 MU 的要求，电子档案普及率为法案出台前的 9 倍。细分领域百花齐放，尤以洞察与风险分析、生活方式管理与检测、医疗影像与诊断和药物挖掘四大领域发展态势迅猛。龙头企业云集，Cerner、

医疗人工智能发展趋势及机遇

从1956年的达特矛斯会议提出“人工智能”的概念，到AlphaGo击败围棋世界冠军，人工智能的发展不过仅仅半个世纪的时间，期间都曾因遇到瓶颈而停滞不前。而如今，人工智能已经跨过了元年，计算平台、海量数据以及机器学习等技术的助推力，把人工智能的发展推到了一个前所未有的速度等级。数据是医学人工智能的能源，如果没有数据能源就像即使发明了汽车但没有汽油一样，是没办法跑动的。IDC曾预测，到2020年，全世界医疗数据总量将达到40万亿GB，是2010年的30倍。数据生成和共享的速度迅速增加，但目前仍有80%的数据为非结构化数据。医疗人工智能在中国的机遇医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。根据火石创造HSMAP系统的统计数据，目前，国内医疗人工智能相关企业多达139家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年开始出现了一个增长的高峰，虽然相较于国外来说发展较晚，但是近三年来的增长非常迅速，创业公司层出不穷。

医疗人工智能产业链与企业图谱从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业链可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高，往往需要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现能力强、容易进入的辅助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。根据企业的分布情况，可以将产业链中的企业做一个划分。按照治疗前、治疗期间以及治疗后及康复阶段，国内外的公司均可分成9个类别，其中语音交互、信息化管理等分类中的公司，它们发挥的作用可能会贯穿整个诊疗过程。

人工智能赋能医疗产业研究报告：现状、趋势、企业、应用场景

目录CONTENTS 附录 Appendix 人工智能+医疗综述 General Situation of AI + Medical Treatment Industry 八大应用场景解析 Analysis of the Eight Application Scenarios 人工智能+医疗企业统计分析 Statistical Analysis of the Enterprises 研究项目回顾 Research Recall 1.2.3.4.6.人工智能+医疗发展趋势 Trends of AI + Medical Treatment Industry 5.

研究项目回顾Research Recall

Research Background ◆进行此次研究，最初是源于我们对于人工智能对传统医疗产业带来的新变化的关注；更进一步，是对“人工智能+医疗”概念、发展环境与发展条件、应用场景、公司状况、未来发展机会与风险的关注； ◆从各大媒体报道之中，我们能够真切感受到，人工智能正在与医疗、金融、安防、自动驾驶等各个行业进行着融合，备受资本市场的青睐和追捧，各种人工智能新产品正在逐步走入大众日常的生产生活之中，人工智能“浪潮”，已到眼前； ◆医疗，是目前人工智能各应用领域中发展相对较快的领域，大量医疗人工智能创业公司自2014年后集中涌现，不少传统医疗相关企业纷纷引入人工智能人才与技术。人工智能究竟为医疗产业带来了哪些积极的改变，又裹挟了哪些挑战和风险，值得创业者、投资人、医疗从业者，以及每一位关注医疗人工智能的朋友理性思考，客观对待。

人工智能赋能智慧医疗

人工智能赋能智慧医疗 2019.0 5

三个人头像朱珑依图科技联合创始人& C EO 国家千人师从St ep hen H aw ki ng 加州大学洛杉矶分校（U C LA ）统计学博士麻省理工(M I T)人工智能实验室博士后研究员纽约大学（N YU ）C o uran t 数学研究所研究员林晨曦依图科技联合创始人全球大学生程序设计竞赛A C M 冠军亚洲首次前阿里云技术负责人曾搭建国内最大自主知识产权分布式云计算系统倪浩依图医疗C EO 原阿里云计算产品总监、业务总监，创建阿里云计算产品技术团队。原阿里巴巴集团资深技术专家，负责阿里云核心技术平台“飞天”研发工作。在人工智能、云计算、大数据领域有深入的研究和丰富的实践经验。

扎实深耕创新孵化公共安全依图安防 AI 零售依图BI 人机交互依图小明 AI制药 Accutar Bio AI芯片 Think Force 医疗健康依图医疗行业布局

五项核心竞争力：AI 独角兽依图领跑医疗AI 200+ 世界顶级AI 人才来自MIT 、Google 、BAT 400+ 专业医生与临床科研团队 200+ 顶级三甲医院落地临床工作流 95%+ 临床报告直接被医生采纳深耕行业临床认可顶尖团队全量数据全链路产品线覆盖医疗影像和文本数据专业理解

依图在人工智能领域创造了多个世界第一 2019年2月全球首次在顶级医学杂志发表自然语言处理（NLP） 2017/2018蝉联世界人脸识别大赛冠军（NIST）技术基于中文文本电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果。

2017年人工智能为医疗创新.专题展望报告

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月

正文目录 1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (8) 2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (9) 2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (9) 2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (11) 2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (11) 2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (12) 2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (12) 3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (13) 3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (13) 3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (15) 3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (19) 3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (20) 4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (20) 4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (20) 4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (22) 4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (24) 4.3.1. to B or to C？ (24) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (26) 4.3.3. 常见病or垂直病种？ (27) 4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (27) 4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (27) 4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (29) 5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (30) 6. 投资建议与主要公司分析 (34) 6.1. 思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (35) 6.2. 科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (36) 6.3. 东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (36) 6.4. 万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (37) 7. 风险提示 (37)

AI人工智能+医疗行业企业规划书

企业规划书

目录一. 战略分析 1.国家政策 2.市场环境 3.海南自贸港二. 企业分析 1.XXXX公司介绍 2.公司定位及宗旨三. 市场分析市场规模、战略目标、竞争对手四. 产品与技术 1.电子病历系统 1.1数据导入系统 1.2自助信息录入系统 1.3信息共享系统 1.4信息自查系统 2.语音采集系统 2.1语音普通采集 2.2语音识别模型 2.3语义识别模型 2.4语音疾病模型 3.图像采集系统 3.1.图像普通采集 3.2.图片识别模型 3.3.图片疾病模型 4.技术难点五. 发展计划六. 营销策略七. 风险防范八. 投资和利润分析九. 资金需求

一、战略分析 1.国家政策 2016年5月，国家发展改革委、科技部等部门颁布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，明确要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平，并且政府将在资金、标准体系、知识产权、人才培养、国际合作、组织实施等方面进行保障。2017年5月，国务院发布《“十三五”深化医药卫生体制改革规划》，其中对推进医学人工智能的技术发展指明了具体方向：开展医学大数据分析和机器学习等技术研究，开发集中式智能和分布式智能等多种技术方案，重点支持机器智能辅助个性化诊断、精准治疗辅助决策支持系统、辅助康复和照看等研究，支撑智慧医疗发展。同年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文中又对“人工智能+医疗”等领域提出了新的要求，《规划》要求我们要推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系；探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊；基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化；加强流行病智能监测和防控。国家出台人工智能政策，从总体上布局人工智能发展目标，鼓励人工智能技术的研发，支持人工技能与实体经济融合发展，促进人工智能对经济的发展。这对“人工智能+医疗”的发展来说，是一个重要的契机。顺应国家政策，建立一家专注于智能医疗研发的公司是有前瞻性的。 2.市场环境近几年，人工智能在全球都引起了极大的关注，我国也将人工智能上升为国家战略。当前国家正在加紧布局，各方也在众多领域积极探索人工智能的应用，并取得了突飞猛进的成绩，其中健康医疗领域是人工智能应用的最具潜力的领域之一。人工智能为何在医疗领域势不可挡？与我国国情与医疗资源严重短缺、分布失衡的现状密切相关。

2020年公需课程-智慧医疗练习题目和答案

练习一：数字医疗影像诊断1、(单选，10分) 以下不属于常见的数字医疗影像技术的是（） A、X-射线 B、CT扫描 C、解剖 D、核磁共振答案：C 2、(单选，10分) 2. 以下不属于数字医疗影像技术的临床应用的是（） A、辅助手术 B、医疗教学 C、影像报告 D、图像采集答案：D 3、(单选，10分) 下列信息不属于目前我国医学影像行业面临两大痛点的是（） A、医学影像医生缺口大 B、效率高 C、工作繁琐重复 D、服务模式亟待创新答案：B 4、(单选，10分)

医疗影像人工智能的三大要素是（） A、算法、数据和算力 B、算法、算力和应用 C、算法、数据和服务 D、算法、算力和效率答案：A 5、(单选，10分) 医学影像人工智能诊断系统正确构建流程是（）①结构化数据构建②面向临床问题的模型设计③AI服务模式建立④AI算法选择和模型建立 A、②①③④ B、②①④③ C、①②④③ D、①②③④ 答案：B 6、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法在医学图像处理中的应用领域的是（） A、图像分割 B、图像配准 C、图像重建 D、图像存储答案：D 7、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法给医学影像诊断过程带来的改变的是（） A、医生阅片时间变短

B、观察区域更加完整 C、诊断过程更加稳定 D、诊断准确率因个体差异较大答案：D 8、(单选，10分) 以下不属于当前人工智能+数字医疗影像应用在服务模式中存在的问题是（） A、当前AI模型缺乏临床实验验证 B、当前AI模型设计参考最新临床指南规范较少 C、当前AI服务模式并未结合医师的实际应用情况 D、当前AI服务模式可以完全取代放射科医师答案：D 9、(单选，10分) 传统的医学图像处理方式是由工程师们创造一套规则，算法根据规则对图像进行处理，准确率较高。 A、正确 B、错误答案：B 10、(单选，10分) 目前医学影像领域人工智能算法快速突破，算力持续增长，如何构建强大的人工智能算法模型成为提升诊断准确度的最关键因素。 A、正确 B、错误答案：B

2018年人工智能+医疗行业现状与发展趋势分析报告

人工智能＋医疗行业现状与发展趋势分析报告

内容目录 1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7) 2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8) 2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8) 2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8) 2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9) 2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9) 2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10) 3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11) 3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11) 3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12) 3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14) 3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15) 4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16) 4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16) 4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17) 4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18) 4.3.1. to B or to C？ (19) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20) 4.3.3.常见病or垂直病种？ (21) 4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21) 4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21) 4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22) 5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23) 6.投资建议与重点推荐公司 (25) 6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26) 6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26) 6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27) 6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27) 7.风险提示 (28) 图表目录图1：从边缘革命到战场中心 (4) 图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5) 图3：现代医学是数据驱动的学科 (5) 图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6) 图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7) 图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7) 图8：医疗供需严重不平衡 (8) 图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8) 图10：分级诊疗流程 (9)

AI引爆医疗领域十张图带你了解人工智能医疗前景有多大

AI引爆医疗领域十张图带你了解人工智能医疗前景有多大人口老龄化+慢病高涨+医疗资源分配不均，医疗人工智能需求巨大医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。图表1：2010-2017年国内人口以及60岁以上的人口统计（单位：万人，%）另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。

图表2：截至2017年医疗人工智能的相关政策优质医疗资源匮乏，人工智能+医疗健康改变未来医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，同时，医生对疾病的诊断准确度和效率还有非常大的提升空间。长期以来，大多数国家和地区，特别是进入老龄化社会之后，对医生的需求量有增无减。解决医生资源不足的问题，除了增加供给量，别无他法。但是医生培养需要周期，而且供给量也不能无限增加。于是，人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，供给量将会无限增加。所以，人工智能+ 医疗健康的结合，是人工智能诸多应用场景中最重要一个。

图表3：医疗人工智能的发展历程（人工网络神经为例）算力算法齐备，人工智能+医疗等待医疗大数据引爆算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。算力是人工智能的基础设施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能发展的基础，算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。数据方面，人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。目前医疗数据还具有公开性不高，难以获得、清洗的特点。图表4：医疗人工智能的三大要素

2017-2018人工智能+医疗产业研究报告

人工智能+医疗产业研究报告人工智能技术能给医疗行业带来哪些改变？“人工智能对于医疗行业来说，可以让患者通过直接和间接感知到便利与高效，最终推动医疗行业不断发展。” 直接感知主要是指现在一些医院已有智能导诊平台，就是基于对于医疗大数据样本的机器学习，通过人工智能设备人体识别分析后，告知患者该去哪个科室就诊，大大节约了医院排队等待时间。人工智能目前在医疗临床应用主要包括以下四种：智能影像、智能语音、医学机器人、临床智能决策。其中，智能影像和智能语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低、且更为标准化，语音数据识别技术成熟。所以，智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度也最高。在不少业界人士看来，人工智能医疗只是辅助医生的手段，并不是主要医疗方式。人工智能只是拟人化机器，如果用人工智能看诊，出错后谁来担责就是值得探讨的问题。 “医学是一个需要医生直接经验的累积和医学研究做支撑的实用科学，医生对患者看诊完后，才能对患者病情诊治得出准确结论；而人工智能医疗最大作用在于通过对大量真实、有效的医疗样本分析学习，最后推动整个医疗行业向前发展。” 在今年的数博会期间，国际计算机学会知识发现专委会主席认为，目前面临的最大挑战和最大机会就用什么样的人工智能，管理、把握、经营不确定性。比如，在医学上用人工智能技术能使医疗效率提高且

更有针对性，这不但带来了医疗技术的改变，还会带来新的挑战和机会。“面对不确定性改变，企业和社会需要做出很多调整。我们倡导建立一个共生协同的平台和生态，实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新”。医学科研的发展需要用医疗过程中临床真实案例作为依据，对于案例样本数据的真实性和有效性有很高要求。机器的算法、算力和大数据可以突破传统医学领域数据规模的局限性和地域数据偏差问题。人工智能+医疗不是简单的用技术去找医院合作。而是要让技术落地，就要历经千辛万苦找对场景，还要说服政策制定者、监管部门、医院采购者、科室主任、临床医生、病人等，证明技术的有效性、安全性和可行性。最后，还要明白产品谁来买单。“这需要花时间，企业家和投资人要更有耐心”。人工智能+医疗首先要选取有科研能力和有医学前瞻性的大型医院进行合作，一方面保证数据来源的多样性和真实准确，另一方面医院有动力推动医疗大数据研究。双方建立在相互信任的基础上，对数据进行标准和规范使用，将分散数据进行联通、收集，在取得成果得到肯定后来推动下一步的合作。从高增长到高质量，还有一段路要走，尽管市场前景广阔，但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用，还有待多重考验。人工智能行业日新月异，对于需要频繁更新的AI辅助诊断系统，如何更好的实现动态监管，仍然面临挑战。任何一个新兴的产业都会既有利又有弊，所以就要通过大量的实

人工智能医疗发展现状报告

前言近年来，人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出新业态。从全球范围来看，目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段，相比于传媒、零售、教育等领域来说，商业化程度偏低。但随着市场需求不断扩大，向专业化细分领域深化发展，加之各国宏观政策支持和技术进步等，人工智能医疗发展前景广阔。美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能辅助医院管理，积累了大量数据，具备先发优势，属于领先梯队，目前已在药物研发、医疗机器人、医学影像、辅助诊断等方面全方位布局。其他国家如英国、德国、加拿大、日本等国则紧随其后，各有侧重，各有所长。中国作为新兴市场国家的领头羊，人工智能医疗始终保持高速发展态势。目前，我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段，目前正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段，不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大。受2020 年初新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。本蓝皮书立足于产业发展基本面，并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势，对公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八大主要细分领域进行深入研究与分析，分析各领域所处的不同发展阶段、发展特征与应用价值，并盘点市场主要参与者，力求描摹2020 年互联网医疗行业发展的新风向。中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下，面临政策、市场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。项目组重点分析了中国人工智能医疗领域目前所具有的六大发展机遇：机遇一，顶层设计不断加码，产业

人工智能医疗产业分析报告

中国人工智能医疗行业分析报告一AI医疗概述 1.人工智能人工智能已经发展了大半个世纪，经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初，人们对于深度学习探索较多，但受制于计算机的计算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年，两场世界瞩目的人机围棋大赛之后，人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法，这种算法可以推广到其他算法，把人工智能运用到各个领域。 2、深度学习，智能时代的核心驱动力量世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”（testset）中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确”。除了应用于皮肤病诊断领域之外，AI还可用于提高癌症诊断准确度，“一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925的准确度，还不错，把深度学习与人类专家的预测结合起来，准确度达到了0.995，几近完美。”除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 3、AI+医疗 AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量二AI医疗应用背景

智慧医疗建设方案

智慧医疗解决方案二零一八年一月

目录第一章背景第二章建设目标 2.1 总体建设目标........................................................... 2.2 阶段建设目标........................................................... 2.3 智慧医疗需求........................................................... 2.4 建设内容............................................................... 2.5总体框架............................................................... 第三章重点建设项目 3.1建设依据............................................................... 3.2应用项目建设........................................................... 3.2.1 基础保障服务项目..................................................... 通信网络保障 ................................................ 计算中心 .................................................... 健康卡一卡通系统 ............................................ 建立标准规范 ................................................ 建立安全保障体系 ............................................ 建立医疗卫生感知网 .......................................... 智慧医疗卫生信息平台....................................................... 3.2.2 医疗服务类示范项目................................................... 电子病历共享 ................................................ 双向转诊系统 ................................................ 辅助诊疗系统 ................................................ 远程医疗监护与日常保健预防系统 .............................. 3.2.3 公共卫生类示范项目................................................... 卫生应急指挥系统 ............................................ 疾病预防控制信息系统 ........................................ 急救一体化管理系统 .......................................... 3.2.4 综合管理类示范项目................................................... 3.2.5 居民健康自助门户..................................................... 第一章背景

2020年公需课程-智慧医疗练习题目和答案

练习一：数字医疗影像诊断 1、(单选，10分) 以下不属于常见的数字医疗影像技术的是（） A、X-射线 B、CT扫描 C、解剖 D、核磁共振答案：C 2、(单选，10分) 2. 以下不属于数字医疗影像技术的临床应用的是（） A、辅助手术 B、医疗教学 C、影像报告 D、图像采集答案：D 3、(单选，10分) 下列信息不属于目前我国医学影像行业面临两大痛点的是（） A、医学影像医生缺口大 B、效率高 C、工作繁琐重复 D、服务模式亟待创新答案：B 4、(单选，10分)

医疗影像人工智能的三大要素是（） A、算法、数据和算力 B、算法、算力和应用 C、算法、数据和服务 D、算法、算力和效率答案：A 5、(单选，10分) 医学影像人工智能诊断系统正确构建流程是（）①结构化数据构建②面向临床问题的模型设计③ AI服务模式建立④ AI算法选择和模型建立 A、②①③④ B、②①④③ C、①②④③ D、①②③④ 答案：B 6、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法在医学图像处理中的应用领域的是（） A、图像分割 B、图像配准 C、图像重建 D、图像存储答案：D 7、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法给医学影像诊断过程带来的改变的是（） A、医生阅片时间变短

中国AI医疗行业报告

中国AI医疗行业报告除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。一AI医疗概述1.人工智能人工智能已经发展了大半个世纪，经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初，人们对于深度学习探索较多，但受制于计算机的计算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年，两场世界瞩目的人机围棋大赛之后，人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法，这种算法可以推广到其他算法，把人工智能运用到各个领域。2、深度学习，智能时代的核心驱动力量世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”（testset）中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确”。除了应用于皮肤病诊断领域之

外，AI还可用于提高癌症诊断准确度，“一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925的准确度，还不错，把深度学习与人类专家的预测结合起来，准确度达到了0.995，几近完美。”除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 3、AI+医疗AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量二AI 医疗应用背景1、医疗资源分布不均，人工智能弥补劳动力短缺我国医疗资源分配严重不均，优质的医疗设备和医护资源大多集中在发达城市与地区，而使得大量外地病患由于在本地得不到良好的医疗，转而向大城市、大医院集中。根据国家卫计委数据，截止至2018年11月底，我国共有医院32476个，其中三级医院仅有2498家，占7.69%; 然而，三级医院就诊人数(截止至2018年11月)却达到16.46亿人次，占全国总人次的50.97%。医疗资源供需明显不匹配。

人工智能在医疗领域的应用可以分为六个细分领域

人工智能在医疗领域的应用可以分为六个细分领域在当前的医疗环境下，「大病」二字犹如挂在腰间的炸弹，拥有足以摧毁一个家庭的威力，且随时都有可能被引爆。如今，人工智能技术被广泛应用在各行各业，医疗健康领域更是重要应用场景之一。据统计，到2025 年，世界人工智能市场总值将达到1270 亿美元，其中医疗行业将占市场规模的1/5。业界认为，在医疗水准的提升、医疗资源的下沉等方面，人工智能将是一味济世良药。在这样的大背景下，「人工智能」这味药能解决什么问题、怎样用、什么时候才能用、为什么现在还不能用就成为了非常值得探讨的话题。我们咨询了多位业内专业人士，概括说来，现在的医疗人工智能正处于「前景广阔，前进艰难」的状态，同时也已经有一些应用正在落地。本文中，我们整理了各位专家的意见，希望能从一定程度上概括当前医疗人工智能产业的面貌。以下是全文，Enjoy it。「人工智能」这味药能解决什么问题、怎样用、什么时候才能用、为什么现在还不能用？总的来说，人工智能在医疗领域的应用可以分为六个细分领域——虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、诊疗结果预测、药物研发、以及基因测序。在本次沙龙中，专家的探讨主要集中在前四个领域。虚拟助理——问答还谈不上，只能做选择题大体来说，医疗领域的虚拟助理和普遍意义上的虚拟助理在任务目标上是相同的——通过人与机器之间的对话解决一些问题。然而，仔细说来，也有所不同。医疗虚拟助理的官方定义是，利用语音识别、自然语言处理技术，将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比，从而完成患者自诊、导诊、咨询等服务的信息系统。与Siri、Cortana 等通用虚拟助理不同的是，当用户与通用虚拟助理进行对话时，可以自由表达，由虚拟助理理解用户意图（当然理解能力还有待加强）；但当用户与医学虚拟助

2020公需科目《智慧医疗—数字医疗影像诊断》答案

以下不属于常见的数字医疗影像技术的是（） A、X-射线 B、CT扫描 C、解剖 D、核磁共振答案：C 2、(单选，10分) 2. 以下不属于数字医疗影像技术的临床应用的是（） A、辅助手术 B、医疗教学 C、影像报告 D、图像采集答案：D 3、(单选，10分) 下列信息不属于目前我国医学影像行业面临两大痛点的是（） A、医学影像医生缺口大 B、效率高 C、工作繁琐重复 D、服务模式亟待创新答案：B 4、(单选，10分) 医疗影像人工智能的三大要素是（） A、算法、数据和算力 B、算法、算力和应用 C、算法、数据和服务 D、算法、算力和效率答案：A 5、(单选，10分) 医学影像人工智能诊断系统正确构建流程是（）① 结构化数据构建② 面向临床问题的模型设计③ AI服务模式建立④ AI算法选择和模型建立 A、②①③④ B、②①④③ C、①②④③ D、①②③④ 答案：B

以下不属于人工智能方法在医学图像处理中的应用领域的是（） A、图像分割 B、图像配准 C、图像重建 D、图像存储答案：D 7、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法给医学影像诊断过程带来的改变的是（） A、医生阅片时间变短 B、观察区域更加完整 C、诊断过程更加稳定 D、诊断准确率因个体差异较大答案：D 8、(单选，10分) 以下不属于当前人工智能+数字医疗影像应用在服务模式中存在的问题是（） A、当前AI模型缺乏临床实验验证 B、当前AI模型设计参考最新临床指南规范较少 C、当前AI服务模式并未结合医师的实际应用情况 D、当前AI服务模式可以完全取代放射科医师答案：D 9、(单选，10分) 传统的医学图像处理方式是由工程师们创造一套规则，算法根据规则对图像进行处理，准确率较高。 A、正确 B、错误答案：B 10、(单选，10分) 目前医学影像领域人工智能算法快速突破，算力持续增长，如何构建强大的人工智能算法模型成为提升诊断准确度的最关键因素。 A、正确 B、错误答案：B

2018年医疗人工智能行业分析报告

医疗人工智能行业分析报告