Page 144 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

持续化的中医诊疗新模式。加强数据标注情况的透明度以及数据算法分类与预测
的可解释性，通过小样本进行高效学习，将先验知识与深度学习相融合。依托数
据化优势，加强信息收集的全面性，分类整理的融合性以及健康辨识的智能性，
以海量的临床数据充实诊疗数据库，整合名老中医的诊疗思维，处方经验以及辨

证分析等，加强数据化基础建设，提升中医的临床诊疗能力。
3. 中医智能化应用拓展
应用数据挖掘技术以及自主学习技术实现人工智能在中医药领域中的应用，
提升改变数据规划与基础监测记录等模式，构建信息准确，要素全面，管理规范，

研发可控，应用精准的智能化数据库，结合中医的整体观念与辨证论治思维，开
发出符合中医药诊疗体系的计算方法以及优化模式，构建与强化中医精准化诊疗
方案，实现类人化思维分析判断模式。从单纯的大数据驱动，向知识与数据相融
合的驱动转化，是中医药人工智能的发展趋势，构建机器学习与知识图谱的整合，

将数据驱动与知识驱动相融合。
以人工智能技术为代表的科学技术发展步入新时期新阶段，中医发展也迎来
“智能升级”挑战与“弯道超车”快速发展的机遇并存的严峻挑战。应实现高科
技人工智能技术与传统中医模式深度融合发展，强化中医文化传承、规范中医诊

疗发展、提升中医诊疗的全面发展。

二、人工智能在生物医药领域中的应用

1956 年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了人工智能（Artificial

Intelligence，AI）这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
但在当时由于计算性能的瓶颈，人工智能的应用受到制约。20 世纪 90 年代中期，
随着计算机性能的不断提升以及网络技术的发展，加速了人工智能技术的创新研
究，人工智能领域取得巨大突破，促使人工智能技术进一步走向实际应用。此后，
云计算、大数据、机器学习等信息技术发展迅速，人工智能迎来了爆发式增长的

新高潮。
人工智能，自从它被提出的那一天起，就注定它的发展与人类社会的进步拥
有着十分紧密的关系。随着计算机科学与统计学、数学等学科的发展，人工智能

不仅在 21 世纪的今天已经成为每个人耳熟能详的名词，还真正地进入了人类的
生活。从智能生产线，各种无人操作系统，到智能手机、穿戴式设备、手机 APP

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