人工智能医疗研究报告
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能医疗研究报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能医疗研究报告范文第1篇
人工智能将解放更多人力
自从人工智能概念被提出后，人工智能是否将取代人类工作就是一个热门的话题之一。这其实是对人工智能期待和忧虑的矛盾心理表现。不过有个不争的事实是：人工智能已经开始取代一般简单、重复性的体力工作了!
譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。
对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。
不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。
有相关研究表明，人工智能也仅是取代一些没有特殊知识和技能的劳力性工作。而且这并不是坏事，因为这样可以让更多劳力资源得以解放，令他们从事其它更具创新有趣的工作。另有研究也证实，自1870年以来的英国历史表明，新技术的出现和总体失业率变化并没有直接关联。数据显示，尽管新技术不断涌现，但并没有造成失业率的明显波动，决定失业率高低的是经济增长情况，而不是技术本身。
另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。
人工智能投资大增
虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、扬·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特伦(Nick Bostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。
自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。Venture SCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。
在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。
投资大增的背后是业界对人工智能机器人的未来前景充满期待。市场研究公司IDC在《全球商用机器人消费指南》上预测报告称全球智能机器人行业及相关服务市场规模年复合增长率达17%，2019年行业规模将达到1354亿美元。
科技企业开始发力布局
面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。
在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。
而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。
人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。
中国就是一个大力支持人工智能机器人发展的国家，按照工信部相关规划，到2020年前后，中国机器人产业集群规模约2844亿元，力图通过人工智能机器人开创中国制造2025的美好未来。而据有关数据显示，中国在过去两年时间已经成为智能机器人的最大买家，约占全球需求的25%。作为中国的科技企业，这不失为一个巨大的发展机遇。面对汹涌的人工智能热潮，企业可以借鉴周鸿祎所说的：“人工智能时代一旦开启，对每个人都是新的舞台。它会以指数级速度加快，技术进步不可阻挡，我们能做的，只有奋力抓住潮头，迎接变化! ”
人工智能将推开第四次工业革命大门
人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。
有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。
随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。
人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。 ”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。
当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人Demis Hassabis在接受采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。
人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。
总结：做好改变的准备 迎接第四次工业革命
随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。
人工智能医疗研究报告范文第2篇
这可不是一个玩笑，机器人取代劳动力，正在成为现实。
世界经济论坛（WEF）今年1月的关于第四次工业革命的报告称，预计到2020年，人工智能、机器人技术和其他技术变革将造成全球五百多万人失业。其实早在3年前，德勤和牛津大学联合的《未来的就业：哪些工作最容易受到计算机自动化的挑战》报告就推断：未来20年，机器人会威胁近45%的美国人的职业。到了麦肯锡今年7月的报告《机器人能代替的和不能代替的工作》中，这一数字上升到60%，这是基于对美国八百多种工作岗位的两千多种工作的调查得出的结论。
这里的机器人已经不仅仅是指那些活跃在富士康这样大型工厂流水线上的工业机器人，它更是一种嵌入人工智能的综合系统―前者在某些生产线上的自动化完成率已经达到70%，而后者可以带来的智能化程度是不可预估的。
这将带来更具颠覆性的危机。“大家可能以为机器只是能取代一些重复性高的简单工作，但其实如果把工作技能由简到难画一条曲线，在上扬的阶梯中，更容易被取代的反而是位于中段的工作。”人工智能专家赵巍这样判断，他在海外从事机器研究十余年，目前正在创办一家和人工智能相关的公司。在赵巍看来，相对于传统印象中更容易被机器取代的体力劳动者，某些需要脑力劳动的“白领”工作，反而更危险，“因为人工智能能取代的技能在逐步往曲线更高端的方向移动，这意味着越接近‘简单白领’的工作，越容易被取代。”
这个观点在斯坦福大学的AI100研究小组于今年9月的《2030年的人工智能与生活》中得到了验证。该研究报告称，数字技术给中等技能的工作―而不是非常低技能或非常高技能的工作带来了更大的影响。AI100小组由AI领域和相关交叉学科的顶尖科学家组成，包括工业自动化、国防、心理学、伦理学、法学、个人隐私、政治制度等，他们每隔几年就会对人工智能的进展做新的跟进研究。
不过“能被自动化”并不等于“会被自动化”，这是成本和获利博弈后的选择，也就是说当占据工作大部分时间的任务能由机器人来解决，同时这种自动化的实现成本低于人力成本，那这类工作的从业人员就比较危险。
这并不代表我们就能放松警惕。为了更清晰地看到不同行业中哪部分工作内容是更容易被取代的，麦肯锡按照“不受影响”到“非常容易受到影响”的排序（见后图），将工作内容划分成7种类型，依次为管理他人、应用专业知识、与利益相关方互动、不可预测的体力劳动、数据收集、数据处理、可预测的体力劳动，其中“可预测的体力劳动”对应自动化的可替代性达到了78%，成为最容易受影响的工作内容。我们结合了这份报告以及专家采访，总结分析了机器自动化对公司人可能产生的影响，你可以看看自己是否在危险之列。
A
7种技能可被替代的可能性
在今年7月的报告里，麦肯锡将所有行业的工作内容归总成了7种类型，并由此调查了以现有技术实现自动化后能节约下的时间比例―也就是说，实现自动化后能节约的时间比例越高，这项工作内容被替代的风险就越大。其中，“可预测的体力劳动”节约了78%的时间，成为可替代性最高的工作内容，“管理他人”则是目前最不容易被替代的工作内容，仅仅为9%，我们将依次就7种技能做出分析，公司人可以根据自己的工作内容来对照参考。
如果你的工作内容集中在以下3个维度，小心！
1 数据处理
不似小说家、雕塑家等带有很高创造性，这类工作会运用到分析和判断的能力，不是完全低技能的工作，但又保持了一定的规律性。比如医院放射科中，专门解读图像和诊断信息的医疗协助人员。他们的工作是通过解读图像来给出健康提示，而根据目前的图像识别技术，机器识别的准确率和可靠程度都已经超过人类。
2 数据收集
比如律师事务所中给律师打下手的初级法务助理，他们的主要工作是收集和整理已有的文件，撰写简单的中英文诉求并提出主要的辩论议题。而这些通过机器学习，能够轻易完成。
3 可预测的体力劳动
即指工作内容即使发生变化也相对能预测和可控。高达78%的可代替性让这个能力比“不可预测的体力劳动”危险得多。以零售行业的岗位为例，一位售货员平时的工作包括与顾客互动（与利益相关方互动）、处理数据和商品陈列（这里归为可预测环境下的体力搬运）。机器在后两者上的能力就比人类的能力强得多。
如果你的工作内容集中在以下4
个维度，你是安全的
1 管理他人
人工智能目前能完成的相对还是定义明确的工作，在7个维度中，现有技术最难取代的是管理培训类的工作。和这种模糊的任务类似的是需要利用经验知识的决策、规划以及创意性工作，或者一些要求高度抽象思维或创造力的领域，比如科学家、摄影师、艺术家等。
2 应用专业知识
比如精密仪器装配，超过一半豪表的机芯都出自瑞士西南部的汝拉山谷，装配师操作的零件中最小的细如毫发，在经历了二十多年艰难转型后，这个古老传统的行业竟然重归繁荣，成为一种“血统”。再比如医疗健康领域中的注册护士，其工作只有不到30%能够被自动化取代，口腔科医师则更低，只有 13%。
3 与利益相关方互动
尽管目前涌现了很多线上课程和学习工具结合的例子，不过教学的本质在于术业有专攻，并在此基础上与他人开展复杂的互动，而这两类工作内容占教育工作的大头，属于可替代性不高的技能。另外一些与情感交流相关的互动工作，比如心理咨询师等也可以归为这一领域。
4 不可预测的体力劳动
让人有些意外的是，一些可能连高中文凭都不需要的技能，反而比较容易“幸存”，比如护理老人的护工，或者是工地的建筑工人。
“不要小看建筑工人搬砖的工作内容，这对手、眼综合协调能力的要求很复杂，调用的认知能力和脑活动能力可能比律师助理写一个文案还要高很多。”赵巍说。之所以很难取代的原因是，对人类而言，简单到几乎是本能的协调与判断，是经历了几十万年演化的结果，而这对于机器是个相当漫长的学习过程。
当然，机械臂也能完成搬砖，从固定的这头到那头。比如Google的子公司之一，Industrial Perception的机械臂运用了感知技术，从整理包裹、摆放固定位置到装车，都能由机器人完成，它们的效率比人类高6倍，并且总体成本更低。但机械臂不能取代建筑工人的原因是，它们通常“只能取代精准定义的一个子任务”，而建筑工人要完成的工作更多。比如随时调整卡车的运输位置、搅拌混凝土、推水泥车等―这不仅要求身体的综合协调，而且需要综合的判断。赵巍以和李世石下棋的AlphaGo举例，“就算系统学习到了围棋9段，但若要它马上下五子棋，它依然没有办法将技能在短时间内转化。”建筑工人们有可能在工地继续发挥作用，正是因为他们的这些综合能力仍然有价值。
B
最有可能被取代的3个行业
1 以服务为主的餐饮、零售及住宿业
在餐饮、零售和住宿业的工作内容中，占据最多的就是“可预测的体力劳动”，而这部分又是可替代性最高的，所以对这3个行业的公司人来说，如果你的工作内容是大量重复且可预测的，那就该亮起职业警示灯了。毕竟73%的后勤服务工作在技术上已经可以实现自动化了。 不同行业被机器人取代的危机感（从高到底） 7种工作内容被机器人取代的可能性
2 不出意外的制造业
在制造业中，目前59%的工作活动已经实现自动化，其中90%的工作（如焊接、切割、接锯等）目前已经由机器人来完成。在富士康的车间中，哪怕是在黑暗的环境中，生产也能照常进行―那里没有工人。这家可能是全球雇员最多的工厂在2011年宣布了“百万机器人计划”后，目前在类似“机构制件”的生产条线中，已经有70%的工作可以由机器人完成。
人工智能医疗研究报告范文第3篇
解词
虚拟现实（Virtual Reality，缩写为VR），也称虚拟环境，是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供用户关于视觉等感官的模拟，让用户感觉仿佛身临其境，可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界视频传回产生临场感。该技术集成了计算机图形、计算机仿真、人工智能、感应、显示及网络并行处理等技术的最新发展成果，是一种由计算机技术辅助生成的高技术模拟系统。
论调
2016年，一位“熟悉的陌生人”刷爆网络，不仅在娱乐业成为“爆款”，更在媒体、医疗、教育等行业出尽风头――“他”就是虚拟现实，2014年之前悄无声息，2015年崭露头角，终于在2016年引爆话题，在许多领域掀起波澜。
虚拟现实的概念被认为最早来自于斯坦利・G・温鲍姆的科幻小说《皮格马利翁的眼镜》，其中详细描述了包括嗅觉、触觉和全息护目镜为基础的虚拟现实系统。而后，电影制作人莫顿・海利希在上世纪50年代创造了“体验剧场”，通过有效涵盖多种感觉吸引观众注意屏幕上的活动；1962年，他创建了公认的第一部虚拟现实设备。1968年，计算机图形学之父和虚拟现实之父伊凡・苏泽兰与学生创造了第一个虚拟现实及扩增实境头戴式显示器系统，但这种头戴式显示器相当原始，也相当沉重，不得不被悬挂在天花板上，以至被戏称为“达摩克利斯之剑”。
随后，虽然虚拟现实的技术逐步提升，但距离市场化仍有很大距离。直至被称作“元年”的2016年到来，虚拟现实技术终于迈开产业化步伐。不论是多用于娱乐功能的头戴式显示器，还是在新闻报道中大显身手的全景相机，都成为国内外众多厂商竞相推出的热点产品。
2016年10月9日，国家广告研究院等多家机构联合的《2016上半年中国VR用户行为研究报告》显示，2016上半年国内VR潜在用户达4.5亿，浅度用户约2700万；重度用户约237万，较2015年增长146.9%；2016年底，美国知名科技媒体 BusinessInsider 旗下研究机构 BI Intelligence在针对2016年VR发展状况及预测的报告中指出，2016年VR市场的发展为整个行业未来的发展奠定了坚实的基础。
可预见的虚拟现实时代即将来临，这也是我国科技产业发展的难得机遇。目前国内虚拟现实产品的技术市场仍处在探索期，围绕游戏、体育、影视等娱乐内容展开的居多，尚未达到真正百花齐放的局面。虚拟现实在娱乐方面有着天然的优势，其应用领域可以涵盖教育、设计、环境、医疗等方面，当这些行业与VR结合后，将会产生不亚于娱乐行业的变革。所有这一切，也都必须是在消费级VR产品推广后由应用开发者来实现。因此，在看到虚拟现实产业巨大前景的同时，我们也必须看到国内在技术、理念等方面的不成熟。
幸运的是，2016年12月27日，国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》中正式将虚拟现实纳入规划，对未来发展做出指导。规划指出，“十三五”时期是信息通信技术变革实现新突破的发轫阶段，是数字红利充分释放的扩展阶段，要强化战略性前沿技术超前布局，包括加强人工智能、全息显示、虚拟现实等新技术基础研发和前沿布局，构筑新赛场先发主导优势。
其实，虚拟现实已经打破了许多过去的不可能。但在这个科技“飙车”发展的时代，我们的视野早已锁定在了更远更美的景色。在虚拟现实的黎明前夕，把握机会，方能掌握时局。
记事
2016年，我们看到虚拟现实为娱乐产业带来的变革，也惊叹于虚拟现实在教育、医疗等民生领域的巨大潜力。一方面，科幻电影中的场景正在逐步变为现实；另一方面，虚拟现实也在2016年为我们带来了许多惊喜。
2016两会新视角
2016年全国两会上，虚拟现实十足“火”了一把。报道现场，各大媒体记者纷纷拿出VR拍摄设备进行素材采集。新华网首次组建VR报道团队推出《直击首场政协新闻会》等VR视频作品；央视网融合“无人机航拍+VR全景”推出《两会新视角》系列报道；广东广播电视台首次引进VR设备，以360度全景景象推进两会VR新闻报道……
实际上，2016年两会期间至少有十余家中外媒体都开始采用VR报道。在两会采访现场，有不少媒体记者甚至调侃：“这年头，没个全景设备都不好意思跟别人打招呼。”
首度亮相的VR技术，为关注两会的人带来了“无死角”的两会报道。观众只需在手机上轻轻一点，即可选择任意视角观看两会现场情况。随着技术进步，新闻报道的手段也不断跟进，全景新闻这种“浸入式”新闻报道在时效性强、现场性强的新闻报道中可谓大显身手。大胆想象，也许在未来，各地两会代表委员可以不用去北京，就能像电影中表现的那样在虚拟现实中参会。
转播里约奥运会
2016年8月5日，巴西里约热内卢奥运会盛大开幕。除了精彩的奥运赛事本身，最受期待的就是采用VR技术直播W运赛事，这在历届奥运会中属于首创，对世界上大型赛事而言也属首次。为此，国际奥委会专门设立奥运会主转播商――奥林匹克广播服务公司，主赞助商三星购买了里约奥运会独家VR播放权，联手NBC推出了85小时的奥运会VR内容转播。观众只要通过一个兼容的头戴式显示器，就能足不出户体验亲临巴西观看奥运赛事的现场感。
人工智能医疗研究报告范文第4篇
云转型官
由于企业正在从传统的客户端/服务器世界向云世界迁移，所以它们需要专业的人士来帮助制订向云迁移的整体战略，并具体落实这个战略。这个职位的名称还没有统一的说法，可能会是虚拟化技术经理或云转型官，但职位描述却大致相同：监督和推动企业的各种系统、应用向云迁移。
“这一职位有点像乐队指挥，需要协调和指挥能力。比如，在一个企业中可能在几年内有数百个IT项目需要完成，你必须确保它们按照最佳的顺序有序完成，并且都成功地部署到云环境中。”一位咨询机构的分析人士表示，“显然，没有一个人是所有问题的专家，这就意味着会涉及多个专家，而对这些专家进行管理就需要云转型官来帮忙。”
所需技能：今天企业向云环境迁移与10多年前企业部署ERP项目有些类似。企业正在寻找那些能够对涉及多种技术、复杂、高风险与云相关项目进行计划、控制和成功交付的专业人才，特别是那些已经有过成功经验的人，而且最好对企业内部的应用非常了解。因为在向云环境的迁移过程中，他需要知道迁移的这个应用是干什么的、什么时候打过什么补丁等。最后，企业要找的人还要能熟练地与供应商进行谈判和对供应商进行管理。
那么，一旦企业成功迁移到云中，这个职位是否该消失？鉴于向云转型任务的复杂性，云转型官至少在未来几年内会非常需要，如果转型完成，这个职位的工作也会发生转变，而集中于云的维护。
社会媒体专家
今天，各种规模的公司都在实施雄心勃勃的社交媒体战略，因而公司需要人帮助它们来决定应该把钱花在哪儿。其中一些会聘请那些既懂得社交媒体的营销价值也了解相关技术的人，但是，到目前为止，在大多数组织中社交媒体要么会放到市场营销部门，要么就是IT部门负责，这不利于其发挥作用。因此，有些公司为这种复合型人才设立了一个新的职位，如首席社交媒体战略官、新媒体协调官、社交媒体经理等。
有必要指出的是，这个职位和公司社交媒体的战略高度相关，而不仅仅是发个微博和在Facebook上发个帖子，其重点是利用技术来监控互联网上的各种活动和反馈，与消费者互动、吸引消费者。
所需技能：理想的候选人是，拥有项目管理和商务智能经验，懂得经营战略和市场营销，最好还有HTML和Web方面的技术背景。如果这个要求还不够高，企业最需要具有丰富实战经验并能证明营销项目投资回报的人。
有一些企业采用一种组合策略，它们雇用一些高级人才负责制定战略，然后雇用一般技术人员（如社交媒体架构师、工程师或开发人员）来执行，这些技术人员能编程、懂HTML、网站开发、图形用户界面和搜索引擎优化。
数据分析师
大数据是时下的热点，它已经摆上了很多CIO的议程日程，尤其是与最终消费者有密切接触的公司，它们希望知道如何利用数据。而眼下的困难是数据太多，而且相互孤立。因此，企业需要一个新的人才，他应该懂得如何收集、解释和分析大数据，从而帮助做出最佳的业务决策。
所需技能：像许多其他热门IT新职位一样，这个专业需要既懂业务也懂技术。理想的候选人是对复杂的算法、分析和市场营销都非常熟悉，此外，最好还能懂超高速计算、数据挖掘、统计甚至人工智能。他还必须知道所有数据在哪里、如何拿到它们，以及什么数据是关键、它们如何生成，并懂得构建相应的业务流程。
与一般BI分析师不同，这些专家不仅能找到和提供数据，他们还要使用它进行大量预测。他们一般需要具有计算机科学本科学位和市场营销硕士学位。从这个角度说，称他们为科学家并不过分。
增强现实技术专家
随着增加现实技术的日趋成熟和普及，对相关人才的需求正快速增加。因为越来越多的公司正在开发一些应用，让人们通过其智能手机或平板电脑的镜头来查看景观、街道或商场的同时，看到与景物有关的有价值的信息。例如，当镜头里出现一座山时候，旁边同时显示这座山的高度，或者镜头面对一个城市的街道或某商场时，旁边显示周围哪个餐厅有特价午餐或哪个商店某个产品有价格优惠。
所需技能：所需的技术或者技能包括，有HTML5和iOS、Android平台的编程经验，以及图形学方面的专业知识，特别是3D建模技巧，包括纹理、着色和渲染等。除此之外，增强现实的专家还需要有开放、灵活的心态，因为他需要综合利用很多技术并通过可视化的方法展示出所需要的结果。
链接
其他一些热门技术职位
首席敏捷开发官：负责推进组织从传统的瀑布式开发转为敏捷开发。
人才资源管理专家：对 企业未来需要什么样的人才、何时需要这样的人才进行预测，同时负责招聘合适的人。
医疗信息专家：负责优化医疗设备的采购、数据存储、检索和应用。同时，这个人还需要了解临床护理方面的专业需求，负责IT与医护人员之间的沟通。
人工智能医疗研究报告范文第5篇
1 大数据时代是思维变革的时代
大数据主要是指基于信息自动收集和存储技术产生的数据，大数据的收集可能基于某一明确而单一的目的，但大数据的应用却是可扩展的。手机用户的通话信息可用于生成话费账单，也可用于预测通讯设备的服务压力，还可用于开展社会关系网络分析，大数据之所以能产生令人振奋的成果，就是因为它整合多种来源的数据，从多角度、多层次、全方位开展分析。毫无疑问，大数据时代的这些分析思维的新动向反映了数据分析的方法论从还原分析向系统综合的转型。
大数据时代的思维变革是数据驱动的变革。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中分析了大数据时代思维变革的3个主要方面：①更多，不是随机样本，而是全体数据；②更杂，不是精确性，而是混杂性；③更好，不是因果关系，而是相关关系[1]。这3个方面的思维转变都来源于数据内容和形式的转变，数据是思维变革的原动力。随机抽样方法的产生是为了以少量数据来反映研究目标全部数据的总体，大数据时代可以直接获取研究目标的全体数据，那么就应当分析全体数据来更好地反映研究目标的普遍性和特殊性。精确性去除了混杂，然而混杂并非毫无意义，对混杂的分析也可能产生重大发现，而且，随着数据数量的增长，特定混杂产生的影响会越来越小，规律会在大量数据下自然显现。对因果关系的研究朝向于最大化规律的扩展性，如果可以轻松获得事物的全部数据，那么应用其自身数据来发现自身规律更加具有优势，这是大数据时代关注相关关系的最根本原因。
大数据时代的思维变革将成为科学思维转变的契机。人们应用大数据的系统综合思维开展数据分析，产生了许多意想不到的成功；这些成功，必然会进一步鼓励系统综合思维的应用，产生积极反馈，推动科学思维的变革。从google的自动翻译系统，到亚马逊的商品推荐系统，再到IBM的汽车电力供应系统，基于系统综合思维的大数据分析已经撼动了从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的各个领域。可以预见，随着大数据分析的深入开展，系统综合的思维将深入人心，并成为科学思维转变的契机。
系统综合是中国古代哲学的价值取向，因此大数据的思维与中医药的整体论和辨证观有很多相似之处。大数据分析立足于全体数据，要求多角度、多层次、全方位地理解和分析数据；中医药学也是如此，要求全面地收集症状，望、闻、问、切四诊合参。大数据强调现实发生的数据，不回避混杂；中医药学也强调严格设计的试验与临床真实情况的差异，关注临床实际。大数据强调发现相关关系，而中医药学应用的各种规律，从根本上说都是相关关系。可见，大数据的思维、方法和技术应用于中医药学具有先天的优势，可以产生巨大的理论和应用价值。
2 大数据思维对中药上市后研究的启示
大数据思维用于指导中药上市后研究，将开启全新的局面。在我国，中药上市后研究方兴未艾。由于上市前研究的不足，如病例数少、研究周期短、人群和用药条件限定严格等，加之历史原因部分中药上市前研究未能系统开展，中药须进行上市后的研究已成为各方共识[2]。中药上市后研究是新药上市前研究的延续，目的是全面考察中药在真实世界的疗效、不良反应、稳定性及费用等是否符合安全、有效、经济的合理用药原则，发现上市中药确切的临床定位、适宜的用药人群、优化的用药方案，同时找到其不良反应及影响不良反应发生的因素，为临床更好地应用中药提供参考。可见，要实现中药上市后研究的目标，单一的前瞻性或回顾性研究都是不够的，必须以大数据的思维，整合所有可获得的相关数据，并充分考虑数据之间的时序性和互补性，开展多角度、多层次、全方位的分析。
目前，可用于中药上市后研究的数据主要有Ⅳ期临床试验数据、被动监测数据、主动监测数据、医疗数据和文献数据。
Ⅳ期临床试验是新药的上市后应用研究阶段，通过临床观察考察药物在广泛使用条件下的疗效和不良反应，评价在普通或特殊人群中使用的利益与风险关系，改进给药剂量。Ⅳ期临床试验是中药上市后研究的最基本要求，其对广泛使用条件下有效性和安全性的观察都是初步的，不仅无法获得不良反应发生率，也很难系统地观察上市中药罕见和偶发的不良反应。
我国的被动监测系统主要是自发呈报系统（spontaneous reporting system，SRS），SRS是我国目前药物上市后安全性数据的主要来源，具有监测范围广、参与人员多、不受时空间限制的优点。国家药品不良反应监测中心于2003 年11 月开始启用SRS，目前数据量已达百万以上。2009年国家药品不良反应监测中心开始将SRS数据发给相关制药企业，鼓励企业开展研究。SRS可提供不良反应的相关数据，却无法提供药物使用人群的本底数据，因此要与其他数据整合以把握不良反应发生的全貌。
主动监测是中药上市后安全性评价的主要方式，上市中药的不良反应发生率只有通过主动监测才能获得。同时，罕见和偶发的不良反应，以及不良反应发生的类型、表现、影响因素等上市后研究关注的要点，也只有通过主动监测才能获得确证性的证据。中药上市后主动监测的形式通常为登记注册式的医院集中监测。按照上市中药的不良反应发生率估算样本量，往往都需监测万例以上。目前我国的主动监测一般都以项目的形式开展，然而这种单一品种一定时段的监测难以形成规模优势，投入产出比欠佳，监测结果也容易受到医院水平、人员资质等多方面的影响。因此建议建立主动监测体系，筛选全国各地各级有代表性的医院作为安全性监测哨点，开展标准培训和资格认证；通过认证的医院对本院所有药品开展常态化监测，将监测融入日常医疗活动之中；药品生产企业则通过支付一定费用来获取本品种的监测数据。这样，监测形成规模优势，成本大大缩减，监测则常态进行，源源不断地产生高质量的安全性大数据。
上市后研究关注药物在真实医疗环境中的应用情况，则医疗数据是最符合要求的大数据。大数据时代，由于医疗事务系统的广泛应用，医疗活动被真实记录下来，使得应用医疗数据开展上市后研究成为可能。医疗事务系统的数据积累主要体现于医院信息系统（hospital information system，HIS）。2007年的统计表明，我国三级甲等医院目前已基本普及HIS，县级医院中HIS的使用率也已达到60%。HIS数据与医疗实践同步，每时每刻都在扩充。一个1 000 张床规模的医院，电子病历系统（electronic medical record，EMR） 每日产生文字记录约150 万条，影像归档和通信系统（picture archiving and communication systems，PACS）每日产生图片数据量约8G[3]。而且，以上海市级医院临床信息共享项目为代表的区域HIS信息整合正在开展[4]。可以预见，HIS数据的整合必将形成典型的大数据。这将成为中药上市后研究最具潜力的数据源。
文献是各种研究的荟萃，其作为中药上市后研究的数据源具有很多优点，如报告者分布较广、可信度较高、研究周期较短、研究费用较低等。尤其重要的是，文献是发现罕见或偶发不良反应的重要线索。随着中药临床研究的不断发展，每年都有大量在各类学术期刊上，为中药上市后研究提供了丰富的资源。利用好这些资源，从这些资源上寻找证据和线索，对于科学系统地评价上市中药有重要的意义。
Ⅳ期临床试验数据、被动监测数据、主动监测数据、医疗数据和文献数据各有优势，也各有不足，应在大数据思维的指导下将其整合起来进行分析。数据整合带来创新，广泛的数据整合是大数据分析的特点之一。数据的总和比部分更有价值，而多个数据集的总和重组在一起比单个数据集的总和价值更大。大数据时代的中药上市后研究，应当尝试多方面数据的整合，以获得更加全面、更有价值的结论。
数据整合应充分考虑时序性。文献研究是其他研究的基础，开展中药上市后研究之始，通过全面地掌握文献，以发现研究品种可能的不良反应及其严重程度，初步评估其安全性，对于前瞻性研究设计中样本量的估计、CRF表的设计、不良反应应急预案的制定等均有价值。同时，文献研究也可为其他研究的开展提供线索。文献研究之后，应开展HIS数据分析，以了解上市中药在临床应用的真实情况，了解其应用人群、应用疾病、常用方案和方法，并根据文献线索开展重点研究。HIS数据一般不包括药物应用的安全性指标，但会涉及到疗效指标和医疗费用，因此可开展相关的有效性和经济学研究。HIS分析之后，应开展SRS数据分析。SRS数据分析可发现上市中药不良反应的具体情况，发现关于不良反应影响因素、禁忌人群和配伍禁忌的线索。SRS数据与HIS数据和文献研究结果相印证，可以较为全面地了解药物的安全特性，评估其临床应用中的风险和收益。当然，这样的研究结果只能提供线索，需要在此基础上进一步设计和开展Ⅳ期临床试验和主动监测等研究，以获得关于安全性、有效性和经济性的确证性的结论。
数据整合应充分考虑各数据间的互补性。文献数据来源广泛但报道零散；HIS数据真实具体但又缺少某些特定信息；SRS数据对不良反应描述详细但缺少用药人群的本底信息；主动监测和Ⅳ期临床数据可靠但费用昂贵。然而它们之间具有很好的互补性：HIS数据可提供临床应用的具体情况；文献数据和SRS数据可提供应用后安全性、有效性的具体情况；HIS数据、文献数据和SRS数据互为补充、互相印证，为研究者提供上市中药应用的概貌和具体细节，为Ⅳ期临床试验和主动监测的设计提供线索；Ⅳ期临床数据则形成上市中药安全性和有效性的初步证据；主动监测则在HIS数据、文献数据和SRS数据的基础上形成关于上市中药安全性的循证证据。
综上所述，应用大数据思维整合中药上市后研究的各种数据开展系统综合研究，更有利于全面把握上市中药的安全性、有效性和经济性，从而为临床合理用药提供更有价值的参考。
[参考文献]
[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格， 肯尼思·库克耶. 大数据时代[M]. 杭州： 浙江人民出版社， 2013.
[2] 王永炎，吕爱平，谢雁鸣. 中药上市后临床再评价关键技术[M]. 北京：人民卫生出版社， 2011.
