发布时间：2023-09-27 16:14:46
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的医学影像技术的含义样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
【关键词】 益心胶囊; 急性心肌梗塞; 高敏C反应蛋白; 白细胞介素-6
益心胶囊是由麝香、苏合香、丹参、黄芪等多味药物组成，对于心血管疾病有着良好的治疗效果。大量的临床实践表明，长期使用益心胶囊可预防冠状动脉疾病的发生，减少致死性和非致死性心血管病事件的发生率，局限心血管病事件的发病范围及严重程度。因此，我们采用结扎大鼠冠状动脉造成急性心肌梗塞模型，研究益心胶囊不同剂量预先给药对急性心肌梗塞的保护作用及其作用机制，为其临床合理用药提供必要的实验依据。
1 材料与仪器
1.1 动物健康SD大鼠70只，雌雄各半，体重200～220 g，购自河南省实验动物中心，许可证号:SCXK(豫)2005-0011。
1.2 药物益心胶囊，0.3 g/粒，麝香、苏合香、丹参、黄芪等12味药物组成，郑州大学药学院药剂教研室提供;消心痛，10 mg/片，珠海丽珠集团，批号20080302;戊巴比妥钠，上海试剂二厂产品，批号20060802;盐酸利多卡因注射液，20 ml/支(0.4 g)，南京第四制药厂产品，批号20080307。
1.3 仪器ECJ1550P心电图机，日本光电公司产品;DH150型动物呼吸机，浙江大学医疗仪器厂产品;Beckman-Coolter-cx9全自动生化分析仪，美国Beckman公司产品。EC-911放射免疫自动γ计数仪，中佳光电公司产品;CR3i多功能台式离心机，法国Joudan公司产品。
1.4 试剂hs-CRP试剂盒，上海医学科技有限公司产品，批号080405;IL-6试剂盒，北京北免东雅生物技术研究所产品，批号080306。
2 方法
2.1 动物分组及给药SD大鼠70只，雌雄各半，适应性喂养1周，随机分为正常对照组(10只)，其余大鼠依据性别和体重随机分为AMI组、阳性对照组、益心胶囊大剂量组、益心胶囊小剂量组、假手术组，每组12只。分组当天，益心胶囊配成药液，分别以(2 g·kg-1·d-1)和(1 g·kg-1·d-1)给大鼠灌胃，阳性药物组以消心痛(10 mg·kg-1·d-1)，1次/d，连续21 d。正常组、模型组和假手术组给予等量的生理盐水灌胃。
2.2 急性心肌梗塞模型制备末次给药后1 h，除正常对照组外，其余大鼠行冠脉结扎术[1]。腹腔注射3%戊巴比妥钠(40 mg/kg)麻醉大鼠，静脉注射1mg/kg利多卡因预防室颤，将大鼠仰位固定于手术台上，除毛。消毒，沿胸骨中线自胸锁关节至剑突上切开皮肤，连接呼吸机(频率48 次/min)，暴露胸骨及软骨部位，用手术刀在剑突下端上方1 cm处正中位劈开胸骨，沿胸骨正中向上用剪刀延长切口约3 cm，用小开胸器轻轻撑开胸腔切口，可见心包及搏动之心脏。用眼科剪将心包前部剪开，用止血钳将左心耳轻轻提起，用持针器持小圆变针在冠状动脉前降支根部穿一线，5O号线结扎之，于结扎后大鼠四肢皮下连接心电图机(纸速25 mm/s，电压10 mm/mv)，以体表ECG 出现 ST 段弓背向上抬高或呈坏死性 Q 波，直视下可见被结扎血管供血区心肌变为暗紫色，并持续 30 min为模型成功标志，逐层关闭缝合胸腔。假手术组仅在左冠状动脉前降支穿线不结扎。术后24 h，各组动物均有死亡。具体动物数见表1。
2.3 检测指标及方法冠脉结扎后24 h，股静脉采血，冷冻离心10 min(3 000 r/min)，分离血清，置于-20℃冰箱内保存待测。胶乳增强免疫比浊法测定血清hs-CRP，测定范围0.1～10 mg/L;放射免疫法测定血清IL-6，测定范围6.25～250 pg/L。表1 益心胶囊对急性心肌梗塞大鼠hs-CRP含量的影响与AMI组比较，*P
2.4 统计学处理采用统计软件SPSS12.0进行统计学处理，所有数据±s表示，多组间比较用单因素方差分析，P
3 结果
3.1 益心胶囊对急性心肌梗塞大鼠血清hs-CRP含量的影响由表1可见，结扎冠状动脉后，与正常对照组比较，AMI组血清hs-CRP含量显著增高(P
3.2 益心胶囊对急性心肌梗塞大鼠血清IL-6含量的影响由表2可见，结扎冠状动脉后，与正常对照组比较，AMI组血清IL-6含量显著增高(P
4 讨论
急性心肌梗塞是冠心病的危急重症，属于中医“真心痛”“心痹”等范畴，为本虚标实之患，本虚以气虚和阳虚为主，标实以血淤、浊阻为要。益心胶囊为治疗心血管疾病的有效药物，由麝香、苏合香、丹参等药物组成。麝香开窍通络止痛为君;苏合香芳香开窍;丹参活血化瘀为臣;黄芪益气养阴为佐。全方配伍，共奏芳香开窍、通经止痛之效。
随着现代研究的深入，炎症在急性心肌梗塞的发生、发展和预后过程中的作用越来越重要[2]。hs-CRP作为炎症过程中最具有标志性的因子，已被证实是急性心肌梗塞发生发展中具有重要预后意义的指标，通常它在心肌梗塞后6h开始升高，24～48h达到高峰[3，4]。大量的研究已证实血清hs-CRP水平升高与AMI的发生密切相关[5]：它可调节巨噬细胞摄入LDL，有助于泡沫细胞的形成;刺激巨噬细胞产生血栓前组织因子;激活粥样斑块内的补体系统导致斑块不稳定;诱导黏附分子表达，如血管细胞黏附分子-1(VCAM-1)、细胞间粘附分子-1(ICAM-1);致敏内皮细胞，产生CT细胞介导的细胞毒作用造成损坏。
IL-6主要是由活化的单核-巨噬细胞分泌的一种促炎症细胞因子，为预测急性心肌梗塞的早期基础病变及严重并发症的指标，其血清浓度越高，其发生严重程度及再发心绞痛的风险越高[6]。IL-6可促进血管内皮细胞表达黏附分子和其他炎症递质，增强局部的炎症反应;促进血管内皮细胞释放第凝血因子，启动凝血过程;可刺激基质降解酶的合成，侵蚀斑块内的基质，从而导致不稳定斑块破裂[7]。
本实验结果表明，当结扎冠状动脉造成AMI模型后，大鼠血清hs-CRP，IL-6含量大幅升高，而预先服用益心胶囊21 d的大鼠，其血清hs-CRP，IL-6含量均显著降低，且其降低程度与给药剂量呈相关，表明抗炎作用是益心胶囊预防心肌梗塞的作用机制之一，为AMI临床治疗早期使用本药提供了依据。
参考文献
[1] 徐叔云，陈 修.药理实验方法学，第3版[M].北京:人民卫生出版社，2003:1023.
[2] Mul Vihillnt，Foly JB.Inflammation in acute cornary syndromes[J].Heart，2002，87(3):201.
[3] Koenig W.Inflammation and coronary heart disease: an overview[J].Cardiol Rev，2001:9133.
[4] Yu H，Rifai N.High-sensitivety C-reactive protein and atherosclerosis;from theory to therpy[J].Clin Boochem，2000，338:601.
[5] Li JJ，Fang CH.C-reactive protein is not only an inflammatory maker but also a direct cause of cardiocascular disease[J].Med Hypotheses，2004，62:499.
【关键词】DR CLAHE光晕图像增强
随着电子技术在各个方面的应用，图像的数字化进程十分迅速。人们要求高质量的图像，不仅仅为了满足视觉需要，更因为在信号分析、通信技术和计算机科学的各个方面，都需要对各种图像进行分析处理从而得出结论和相关数据。
一、自适应计算截止灰度级
人眼的识别能力是有限的，无法辨别图像中过亮和过暗区域中灰度微小的变化，所占用过多的灰度级造成一定浪费，可以对灰度级进行压缩。
2.1信噪比
信噪比是指信号源产生最大不失真信号强度与同时发出的噪声强度之间的比率，通常以S/N表示，一般用分贝（dB）为单位，信噪比越高表示质量越好。同样的定义也可以适用在医学图像中，我们首先可以通过计算一幅医学图像的均方误差，然后由均方误差推算出其峰值信噪比。
2.2信息熵
我们将H（u）称为信息的熵，它表示的含义是观察到单个信源符号输出时能够获取的平均信息量。当信源各符号的出现概率相等时，此时熵达到最大，此时信源能够提供最大可能的信源符号平均信息量。
三、程序实现及结果分析
由图1可以发现，应用综合算法，可以明显增强图像的层次感，比如大骨盆及脊柱上侧，效果与处理前相比有了显著提高；腓骨图像经过处理后，可以明显观察到踝关节部分的钢板和钢钉，同时裙子的褶皱也被真实还原，比起原图，处理后的图像提供了更多的信息量。
虽然主观上已经可以明显看出这种综合算法处理后的图像效果，我们仍然需要客观评价标准来衡量，即本节前述的峰值信噪比（PSNR）和信息熵（MSE），现分别选取大骨盆、脚、颈椎、膝盖和腰椎图像，计算其处理前后的峰值信噪比和信息熵。运用改进算法得到的实验数据和Contextvision公司标准的数据对比如表1和表2所示。
显而易见，使用自适应直方图均衡与反锐化掩模融合技术的图像增强算法，图像在尽可能多的保持原始图像信息及避免噪声放大的同时，增强了图像的可视性，尤其是暗区及细微部分的层次感大大加强，而且无伪影产生，视觉效果得到了极大改善，此增强方法比Contextvision公司的所达到的标准更高，即还原的信息量更大。
四、总结
本文以数字图像处理为背景，提出了能抑制光晕现象的改进的对比度受限直方图均衡算法。对算法进行优化之后，设计了一个医学图像处理软件。本文设计的软件系统已经嵌入到医院的DR影像系统中进行实际应用，并且图像的处理效果得到了医生的认可，处理时间满足点片的时间要求。
参考文献
[1]黄殿忠，史梦远，崔亮等.医学影像学发展与技术设备.医疗装备，2007，20（2）：13-14
关键词：大数据；医疗；大数据挖掘
引言
随着信息时代的不断发展，海量的数据被产生出来。在人们的日常生活中，方方面面都可能产生数据。这些数据反应了社会规律和自然规律，被认为是一笔重要的战略资源，与自然资源等可以相提并论。有统计显示，一般的医疗机构每年会产生1TB到20TB的数据，一些大医院甚至可以产生300TB到1PB的数据。随着技术的不断进步，人们处理数据的能力和技术也不断增强。从前，人们只能看着这些宝贵的数据白白丢失；现在，这些数据有望被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。
一、大数据概述
（一）大数据的定义
随着智能手机、平板电脑、移动互联网、物联网等各式各样传感器的涌现，数据源呈现指数级增长，信息数量迅速扩大。从这些海量数据中提取有用信息并加以利用，已经成为战略性发展和要求。大数据可以通过在海量数据中提取的有用信息，挖掘新的认知，创造新的价值，从而改变市场关系和组织机构。
关于大数据的定义，目前学术界仍然没有获得统一共识。一般认为，大数据指的是巨量数据结合，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具和软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要更强的决策力、洞察发现能力才能加以挖掘和应用的数据。大数据不是单纯的海量数据，而是大量种类繁多、价值密度低、处理速度要求快和实效性要求高的数据的集合。目前，大数据在互联网、金融、农业等领域都有广泛的应用。
（二）大数据的特征
通常，用4个V（即Volume， Variety， Value， Velocity）来概括。
一是体积巨大。截止到目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是300PB，大企业一年生产出的数据量大多处于TB量级。
二是数据种类繁多。对此，人们把这些数据分为结构化稻莺头墙峁够数据。结构化数据多以文本为主，非结构化数据则包括音频、视频、地理位置信息等。这些数据为数据的挖掘处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低。在大量不断生产的数据流中，只有极少数的数据是有价值的，如何在海量数据中挖掘真正有用的数据，进行数据“提纯”成为大数据工作者研究的重点。
四是处理速度快。据统计，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，各国政府及企业能否加快处理数据的效率，将成为成败的关键。
（三）大数据的意义
大数据最重要的意义是预测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的、消费者很可能会满意的商品。知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。
由于大数据的处理迫在眉睫，近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，都在积极研究大数据的挖掘技术和分析手段。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。
可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想见，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”；大数据提供的是一些描述性的信息，而创新还是要人类自己来实现。
二、大数据对医学研究的影响
（一）大数据改变医学诊断手段
大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径，改变了一些疾病诊断方式。大数据可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通过分析这些诊断数据，对疑难杂症进行快速判别。如，在心脏病的诊断过程中，首先采集心脏数据并转化为心脏图谱，然后根据图谱进行建模，模型中的变量包括压力、张力、僵硬度等，最后根据这个模型分析心脏疾病病情，并作出相应的诊疗方案。此外，还可以利用图像处理技术，将心脏数据建模成为一个虚拟实体，通过设置不同的参数，模拟观察各类手术或者药物对心脏机能造成的影响，从而在诊疗之前就对诊疗后心脏疾病可能的走势做出预测，为获取疾病诊治方法提供了手段。
（二）大数据可预测病情的扩散趋势
当流行病发生时，可以对疾病已有的扩散趋势和感染人数进行建模，对每一个时间节点的数据进行分析处理，从而对流行病进行统计研究，预测病情的扩散趋势，为疾病防治提供参考。同时，当下一次疫情发生时，可以调出往年数据进行分析，了解规律，从而有望抑制病情的进一步扩张。
（三）大数据有望决定现代医药学研究成败的关键
当前在我国，优质医疗资源有限，患者往往需要争抢医疗资源，才能获得一个宝贵的治疗机会。然而，患者个体差异巨大，疾病种类繁多，且仍然有很多现代医疗技术无法解释和治疗的疑难杂症，使得诊断很难标准化和自动化。同时，医生在治疗时，治疗手段和方法、治疗进度等并不公开透明，缺少病人的主动参与。此外，医生工作强度大，医疗资源不足，误诊漏诊现象时有发生，使得医患矛盾不断加剧，医患关系已经在近年来成为了一个社会问题。大数据医疗则可以使患者主动参与到医疗过程中。医生可以在海量数据中找到病人的既往病史、体质特征、健康数据等资料作为辅助，从而更好更快地为病人做出准确的判断。
此外，以往医院的医疗数据都是独立的，病人若首次在某家医院就诊，医生还需要花费时间和精力了解病人的既往病史，既降低了诊治效率，也增加了病人就医的时间成本。大数据使得医院之间互通数据成为了可能，可避免患者在多个不同的医院之间进行重复诊治而付出高昂的医疗费用。大数据医疗有望构建一个以患者为中心的个性化平台，为患者提供疾病治疗、疾病管理、挂号预约、健康数据查询等多方面的服务，充分尊重患者的价值观和需求，协调不同专业的医疗服务。可以说，大数据有望带来医学研究、临床决策、疾病管理、医疗卫生决策等方面的改变甚至革新，从而带来整个医疗模式的转变。
三、大数据在医疗行业的应用
（一）疾病预防
大数据可以帮助研究者比之前任何时候都更了解健康影响因素。有统计显示，大约只有10%到15%的健康影响因素已经被现代医学确定，而剩下的85%到90%的影响因素，包括基因、健康行为、自然和社会环境均未被确定。利用大数据，研究者可以将患者的家族病史、医疗记录等与平日的生活习惯、饮食习惯、收入、教育等方面联系起来，通过对海量的数据进行分析比对，研究这些健康影响因素相互之间的关联。通过对不同区域、不同年龄的人群进行评选，筛选健康相关危险因素，并制作健康监测评估图谱数据库和知识库，提出有针对性的疾病预防计划，以促进居民健康水平的提高，降低患病风险。这样一来，大数据可以显著提高医疗和健康服务，且对不同的人群提供不同的干预措施和针对性的解决方案。
大数据还可以整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报能力，加强对疾病的监测。例如，Asthmapolis公司为哮喘患者研发了一种追踪器，记录患者吸入器的使用，并⑹据传输到中央数据库进行分析，用来了解个人患者的疾病进程和使用习惯。将这些数据与疾病预防中心的哮喘危险因素数据结合，能够有助于医生为患者制定更加个性化的预防、治疗计划。
（二）临床应用
在医学临床方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、药物副作用分析和远距离监测病患。
1.相对疗效研究
信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床治疗决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度治疗以及治疗不足。
2.医疗资料的透明化
大数据分析可以对不同医院的治疗费用、治疗质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。
3.患者病历的进阶分析
目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以图像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的治疗模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳治疗效果。
4.药物副作用分析
在临床用药的过程中，药物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致药物不能发挥原本的作用，治疗效果减弱，严重时甚至导致患者死亡，同时不合理的用药也可能大大集中患者的经济负担。来自美国的统计显示，每年美国有70度万人因为药物副作用受到伤害或者死亡。通过对产生药物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同药物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的治疗质量，指导临床用药，减少药物副作用或不当用药对患者的伤害，并指导新药研发。
5.远距离监测病患
随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心脏病、糖尿病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
（三）互联网医疗
互联网的发展与大数据技术的进步使得在线医疗成为了可能。在互联网医疗网站上，患者提供病症相关数据，医生根据这些病症数据，对患者的病症情况进行初步判断。该方法能够在一定程度上环节医疗资源不足和分布不均的情况，但是无法从根本上解决这一难题。由于常常有非专业人员给出诊断答案以及缺乏详尽的病理数据，通过互联网医疗网站很难得到准确的医疗治疗。此外，网络药房也在近年来逐渐兴起。通过网络药房，患者可以购买非处方药，或是提供医生的处方购买处方药，等待药品送货上门的。这种方式减少了患者去药房或者医院的时间成本，有一定的发展空间。
四、大数据在医疗领域应用的几个关键问题
将大数据全面应用于医疗领域中，构建医疗大数据系统，除了国家政府从政策层面鼓励支持和加强引导之外，各级政府及医院等相关机构也需要行动起来，积极迎接大数据。
（一）推广电子病历，实现数据标准化采集
各级政府应鼓励医院使用电子病历。在使用电子病历的医院中对医生作出一些规范性的要求，使电子病历记录规范。此外，医学检验数据和影像检验数据的采集和存储也需要规范，同事要建立统一的数据库存储系统来分门别类的存储这些信息。在推广电子病历和构建医疗大数据系统中，数据标准化十分重要，是技术实现的关键问题。
（二）确保数据库的安全性
病历是患者的个人隐私。将这些隐私信息被转移到线上时，应该注意数据库的安全性，保障患者的个人隐私。技术部门要持续更新病毒库，定时对数据库系统进行查漏补缺，同时不断攻克技术难关，加强数据库的安全性，确保患者隐私信息得到保障。
（三）大数据挖掘分析方法
要想真正将大数据为己所用，适当的大数据挖掘分析方法必不可少。大数据挖掘的核心内容是数据的特征与属性提取，并依据特征和属性进行分类。在此基础上，对不同属性的数据类型进行关联分析，从而获得有价值的信息。目前，大数据挖掘分析方法包括分类、估计、预测、聚变等。大数据相关从业人员有必要不断学习理论知识，同时在实践中积累大数据挖掘分析经验，从而提高大数据分析能力。
五、结语
大数据分析是当前计算机科学与技术领域的热点。各个领域都认识到了大数据可能带来的好处，获得大数据并挖掘其中有价值的信息对于领域发展十分重要，也是未来科学发展的必然方向。在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，政府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。
参考文献：
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1医生人文素养及其内容
人文素养是个复杂且抽象的概念，在不同的语境和层面含义有所不同。简单说，人文素养可以理解为一个人所拥有的知识、技能、理念、情感、意志等多种因素，综合形成的成熟和稳定的价值体系，品格、气质和素质是一个人人文素养的外在表现形式。而医生的人文素养可以理解为医生对健康意义和生命价值的一种人文关怀，以及对患者处境的无限关切，医生的价值观念、道德情感、人格品质、精神追求则是医生人文素养的外在表现形式。医生人文素养的内容主要包含以下几个方面：
（1）对患者个人尊严和价值的高度重视和尊重，尽自己最大的努力去保护每位患者追求生命延续和幸福生活的基本权利。
（2）具有崇高的医德。医生作为一种与生命直接打交道的职业，必须具备良好的医德。医德作为一种职业道德，也是社会道德在医疗卫生行业而具体体现。良好的医德不仅是医生面对患者病痛时表现出内心深处的真实同情和深切关怀，还包括医生在医学实践活动中，具有正直的品德，不断提高自身工作标准，严格遵守行业规定。
（3）具备不断进取的心态。一方面，要求医生自觉地纯净医疗行业，促进和维护和谐环境；另一方面，要求医生必须对生命要有源自内心的敬畏，以及不断追求并实践人、社会和自然和谐共处的美好局面。
2现代医学技术及其特征
大量先进技术和仪器设备在医学领域的广泛应用，而逐渐形成了医学技术。而现代医学技术是指涉及现代物理、化学、生物等领域尖端技术成果，在医学实践活动中直接应用于人体的医学技术。可以说，现代医学技术是医学技术现代化高度发展的产物，对人类健康发挥着巨大作用，尤其是生物技术、微电子技术与新材料技术的进步，推动者现代医学技术的空前革命。技术发展改变着医学技术的特性，现代医学技术体现出以下特征：
（1）医学的全面技术化。从表面上看，技术等同于医学，技术成了医生全部，而医生的人文素养受到技术的排挤，得不到重视。
（2）现代医学技术成为治病救人的独立工具。现代医学技术不再仅是医生控制疾病、增进健康的工具，而是能够按自身逻辑独立发展。
（3）现代医学技术削弱了医生个人经验的地位，医生过多依靠现代医学技术装备，甚至出现没有检测仪器的图像资料和精确数据，医生就无法进行诊断，医生的个人经验被医学辅助诊断技术替代，医生与患者之间的关系演变成了医生与技术之间的关系。
（4）现代医学技术制约了医生的理性。医生的意识形态受到现代医学技术控制，将更多精力用在了探究和掌握新技术，从而忽视了对自身人文素养的培养。
3现代医学技术和医生人文素养的关系
3．1医生人文素养对现代医学技术的促进作用
（1）医生人文素养指导和规范医学技术的发展及其成果的运用。医学技术本身只是人类谋求健康的工具和手段，但是在医学技术不断实用的进程中，对过程有效性和方案正确性的追求远远超越了对结果的认知，人们忽略了去探寻采取某种工具与手段所得到的结果一定会合理。然而，人文素养的实质是以人为本，要求人们必须去掌握医学技术实用进程中的客观规律，去认知医学技术这一工具手段所致结果的合理性。因此，只有医生人文素养得到不断的提高，医学技术才能在人类设想的规范和目的内发展。
（2）医生人文素养是医学技术发展的重要条件。技术的进步，离不开良好、开放人文环境。在尊重科学、热爱科学的人文环境中，医学技术发展的也会得到促进。
（3）医生人文素养极大地影响着医学技术的价值评价和舆论导向以及医学技术活动的方向、目的、效果。医生对医学技术的应用和评价，都会让人们对医学技术进行理性反思和重新选择。
（4）医生人文素养是医学技术发展的重要精神支撑。现代工具手段知识含量的提升，离不开人们勇于探索和求真务实等精神品质，而这些精神品质便是来自人文素养。
3．2现代医学技术对医生人文素养的提升作用
（1）现代医学技术成为医生人文素养提升的物质条件。人类历史的发展证实了科学技术是人类社会文明进步的重要推动力，为人类社会创造出了巨大的物质财富，物质文明作为精神文明的物质基础，人类物质文明的极大丰富为精神文明的持续发展提供了优厚的物质条件。而人文素养作为精神文明的一部分，现代医学技术借助科技的力量，为医生人文素养的提升也提供着源源不断的物质条件。
（2）现代医学技术成为医生人文素养提升的技术支撑。现代科学技术为人类建立起了知识、文化、信息交换和传播的网络系统，人们在这一系统内能够迅速快捷的分享最新知识和交流先进思想，综合素质得以提升，精神文明建设与社会发展得到促进，人类的主体性和创造性也得到前所未有的肯定和张扬，进而在很大程度上推动人类思维智慧的迅速发展和思想观念的巨大变革，加速人类人文的发展进步。
（3）现代医学技术成为医生人文素养提升的现实支撑。科学技术的发展是人类认识客观世界，掌握客观规律，改造世界的真实体现。科学技术的发展形成了人类文明和人类发展所需要的基础。因此，没有科技的存在，医生人文素养也是难以实现的。现代医学技术提升了疾病诊断的精确高效，丰富了手术的多样性，促进了患者的个体化治疗，无形地提升了医学领域中的的人文关怀。正如超声刀、微波、射频、腔镜技术、氖气凝结器等高新技术手段的出现，体现出现代医学技术的每次进步都以更迅速有效地缓解患者病痛为目标，以能够让人类更长久健康的生活为最终目的，而医生人文素养也在现代医学技术的进步和实用中得到的体现。
3．3现代医学技术对医生人文素养的削弱作用
（1）医生与技术的关系取代了医生与患者的关系。当今，现代技术成为医学发展的强劲动力，给患者带去了福音与希望。然而，对于现代医学技术的盲目崇拜和依赖，却造成了医生人文素养缺失，触发人们对医生更多的失望与不满，以致于医学技术越发达，医患关系越发紧张。究其原因，是医生对现代医学技术的过度依赖，减少了他们对疾病诊疗过程的深思熟虑，思维方式也变得呆板僵化，当他们在面对患者时，更多时候只把患者作医疗仪器设备的对象，而忽视对患者心理行为和精神活动等方面的整体关注，在一定程度上医生与患者的关系被医生与技术设备的关系替换，患者不再是医生与技术交流的主体。
（2）医学技术从手段变为目的。医生为解除患者病痛本应该不断追求医学技术的革新。然而，当医生只关心医学技术的运用时，技术从治病救人的手段却在医生的追逐中转变成了目的，对患者疾病全面和理性的辩证思考却逐渐减少，在一定程度上这不仅会延误患者病情的诊治，还会导致医生人性的逐渐消失。
（3）医生对患者的责任模糊不清。医学技术的滥用，使得如今的医院成为众多技术组合而成一个共同体，所有医生只是这一共同体上的零部件，医生对患者承担的个人责任被这一共同体所取代。
关键词：新语，词源学，医学术语，医学语言学
医学语言学，作为门语言学与医学相交叉的边缘学科，不仅为确定医学术语的精确性、医学科学知识的描述、记录和传播奠定了基础[1]，而且作为语言学的延伸和补充，为语言学的发展做出了贡献。医学术语构成医学语言学的基础，是该学科研究的基本对象之一。随着新型疾病的出现和诊疗手段的创新，医学新词大量涌现，医学科学的发展需要大量新词来表达新疾病、新概念、新技术。如何科学合理地汉译这些新词，是医学工作者以及从事语言研究和翻译人员所面临的一项迫切任务。
医学术语新词的词源学分析
1.源于新滋生的疾病社会发展所引发的自然环境、生活习俗的改变带来了疾病的滋生。人类在与这些疾病斗争的过程中，不断深入探究疾病的病因和发病机理，从而创造了大量新的医学术语。例如acquiredimmunedeficiencysyndrome（简称AIDS）从第一次报道至今已有近30年的历史，与之相关的术语随着研究的深入而逐渐增多。
美国疾病控制中心在1981年6月首次报道了5例AIDS患者，先后称之为lymphadenopathy（淋巴结病）和KSO（Ikapos?'ssarcomaandoppo川unistic?nfections，卡波西肉瘤与机会感染）。之后，英国权威医学杂志《柳叶刀》称之为gaycompromlsesyn?drome（男同性恋连累综合征），还有报纸称之为GRID（ga）吨elatedimmunedeficiency，与男同性恋相关的免疫缺乏）、gaycancer（男同性恋癌）以及com-munity-acquiredimmunedysfunction（群体获得性免疫功能异常）。直到1982年8月，该病才被正式定名为AIDS（acquiredimmunedeficiencysyndrome，获得性免疫缺陷综合征，俗称"艾滋病"）。在对AIDS的病因研究过程中也产生了一些新词。1983年法国巴斯德研究所分离出一种新病毒，认为是AIDS的致病病毒，并命名为lymphade?nopathy-associatedvirus（淋巴腺病相关病毒，简称LAV）01984年美国健康和人类服务部宣称美国癌症研究所罗伯特・加洛（Robe此Gallo）博士也发现了AIDS病毒，取名为HTLV-3（humanT-celllym?photropicvirus，type3，III型人类T-细胞淋巴腺肿大病毒），后来证明这两种病毒是同一病毒。直到1986年国际病毒分类委员会舍弃这两个称呼，正式命名为humanimmunodeficiencyvirus（人类免疫缺陷病毒，简称HIV）。
2.源于诊疗技术手段的革新
20世纪医学诊疗技术突飞猛进，从X-raypho?tographs（X射线照片）、ECG（electrocardiograph，心电图机）、CT（computerizedtomography，计算机层析成像）到NMR（nuclearmagneticresonance，核磁共振），从发现insulin（膜岛素）到实现人工合戚，从发现chromosome（染色体）到artificialinsemination（人工授精）的成功，再到geneticengineering（基因工程）的广泛应用。相应的例子数不胜数，每一次进步都会催生大量与之相关的术语。
20世纪70年代出现了一门医学影像学和临床治疗学相结合的新兴边缘学科，RPinterventionaltherapy（介入治疗）。经过二十几年的改进和发展，介入治疗已成为现代医院临床治疗的主要手段之，并将成为21世纪最有发展前途的临床医学专科之。随着这种技术迅速发展，浩瀚元边的医学词汇中又添了许多新词，如intervention（介入）、interventionalist（介入治疗专家）、interventionalradi?ology（介人放射学）、stent（支架）、PTCA（percuta-neoustransluminalcoronaryangioplasty，经皮腔内冠状动脉成形术）、ballooncatheterization（球囊插管）以及umbrella（封堵双面伞）等。又如，用药途径的发展和变化创造了诸多新的术语。传统的用药途径是externalapplication（外用）和peros（口服），注射器的发明给药物应用带来了革命性的变化，SC（subcutaneously，皮下注射）、1M（intramuscularly，肌肉注射）和IV（intravenously，静脉内用药）应运而生，并且已经成为常规给药的途径。随着医学技术的发展，药物服用又有新的方法，如IL（intralesion?ally，病灶内用药），IT（intrathecally，鞠内用药）以及inhalation（吸人）等。
3.源于新的医药产品人类在战胜疾病的漫程中，不断推出新的医药产品。一种医药产品的出现会带动相关学科研究的发展，随之又催生大量新词。例如，insulin（膜岛素）的发现意义尤为重大。1921年加拿大弗里达雷克・班廷（FrederickBanting）医生首次分离提纯了牛膜岛素，并于1922年最先用于糖尿病治疗，成为20世纪医药学重大发现之一。随后人们对糖尿病的发病机理、膜岛素的产生和作用做了全方位的研究，相关的新词不断出现。如膜岛素的前体是promsu山li叫n（膜岛素原）λ，而proin创ssuliinsulin（前膜岛素原）经过蛋白水解作用除去其前肤的产物；糖尿病可以分为insulin-dependent（膜岛素依赖性，即RHI型糖尿病）和non-insulin-independ?ent（非膜岛素依赖性，即II型糖尿病）；服用膜岛素可以导致insulinatrophy（膜岛素性萎缩）和insulinshock（膜岛素休克）。同时，各种治疗糖尿病的药品相继问世，包括短效的regularinsulin（普通膜岛素）、中效的isophaneinsulin（低精蛋白膜岛素）和globinz?ncinsulin（珠蛋白辞膜岛素），以及长效的protaminez?ncinsulin（精蛋白辞膜岛素）。各家公司不断推出自己的产品，例如，礼来公司与膜岛素的发现者合作，于1923年最先推出了动物膜岛素Iletin（因苏林），1982年又推出了世界上第个人工基因工程合成的重组人体膜岛素产品Humulin（优泌林），1996年礼来公司的膜岛素类似物Hum?alog（优泌乐）获得美国食品药物管理局（u.s.FoodandDrugAdministration，简称FDA）批准上市。
2004年礼来公司与Amylin制药公司联合宣布已向美国FDA递交了用于治疗11型糖尿病的新药Ex?enatide（艾塞那肤）的申请。
医学术语新词的构词方式
国际标准化组织在涉及有关客体、概念、定义和称谓等术语学基础内容的约定上至今已颁发一系列的原则标准。"客体经过观察、抽象而成概念，概念在专门语言中用称谓表示，并用定义描述。同属一种专门语言的一系列相关称谓构成了某个特定学科领域的专门术语。"[2J为了准确表达医学概念，现代医学名词术语的确立遵循一定的命名原则，具有很强的科学性、逻辑性和单义性等特征。例如，疾病命名法一般依据疾病概念定位系统的层级结构，遵循其"种差与类属"原则、"部分与整体"原则及相关连带关系。规范化的病名术语应清晰地标明该符号所指的类属、层级和区别于同类、同级疾病的各个具体特征。
医学术语新词的构成方法取决于各种不同语言的词汇、语法和语音结构，从而在不同语言中出现含一个词素的术语，或者含多个词素的结合体；或是由几个词排成一串词组而构成个术语词组。英语医学术语大都取自希腊语、拉丁语或拉丁化的希腊语，构词能力强，具有"二词三式"的特征，如"呼吸"对应"pneuma（希腊源）""respiration（拉丁源）""breath（英语）"，"血液"对应"haima（希腊源）""sanquis（拉了源）""blood（英语）"，"细胞"对应"cytos（希腊源）""co叩uscle（拉丁源）""cell（英语）"，词义固定，概念清楚，含义精确。英语医学术语新词通过加缀派生法、复合法、缩略法、转换法、转借法等构词手法建立起一整套的术语系统，该体系在词汇单位之间、意义与意义之间构成各种错综复杂的交叉联系，既有纵向联系，又有横向关联，反义中涉及相对、相反的关系，同义中涵盖近义、交叉、包容的关系。
1.旧坷赋新义
从严格意义上讲，有些新词并不"新"，它们原本就是日常生活中的普通词，只是进入医学后有了新的内涵，即词义更专（specialization），但是其新义与本义一脉相承。名词，比如前文提到的interven?tion，本义是"干涉，干预"，在临床则指"介入"这种新型诊疗手段；balloon原为"气球"，介入治疗中指用来扩张狭窄或堵塞管道的"球囊"；umbrella是"伞"，心脏科指称先天性心脏病间隔缺损封堵术中可以收缩的封堵器材，由导管送到心脏间隔缺口处，然后释放，卡在缺口两侧将缺口堵住，因形状似伞而得名。此外，还有一些形容词在医学语域中也有了新义。如pnmary表示"主要的，初步的"，而pnma可infection是"原发感染"；同样secondaIγinfection不是"第二感染"，而是"继发感染"。advanced指"高级的，年老的"，但是advancedcancerpatient则指"晚期癌症病人"。
2.创造新词
除了借助于已有词语赋予新的含义，人们往往利用原有的构词成分进行重新组合，通过派生、复合、缩短词、首字母缩略、人名地名冠名、转化和拼缀等方式构成新词[3J。尽管这些方法构词能力有强有弱，却都丰富了医学术语。在医学领域，构词能力越来越强、使用越来越频繁的英语构词法首推首字母缩略和缩短词。由于医学名词较长并且拼写繁杂，而缩短词和缩略语因为简单易记、容易理解而被广泛接受。比如缩略词AIDS已有二十多年的历史，可能大多数人只知道AIDS，而不知道这四个字母具体代表的是acquiredimmunedeficiencysyndrome（获得性免疫缺陷综合征）。同样SARS广为人知，其字母表示severeacuterespiratoηsyn?drome（严重急J性呼吸综合征）0首字母缩略词由构成复合词单词的第一个字母组合而戚，而缩短词则去掉部分单词，保留部分拼写，比如typhoid（typhoidfever伤寒症）、psych（psychology心理学）、flu（influ?enza流行性感冒）、polio（poliomyelitis脊髓灰质炎）。还有种情况是这两种构词方式的结合，如SC（subcutaneously，皮下注射）、IV（intravenously，静脉内用药），1M（intramuSCl山哟，肌内用药）以及IT（intrathecally，喃内用药）等。冠名术语在医学科学中卡分常见，般由神名史人物、病人名或最初发现疾病的地名构成。大多数冠名术语由"人名/地名+单二的医学术语"构成[4]，如Kaposi'ssarcoma（卡波西氏肉瘤）是种恶性肿瘤，是AIDS患者的一种尤其致命的疾病，因奥地利医生孔恩・莫里兹・卡1B：西（KohnMoritzKaposi，1837一1902）于1872年第一个描述该病而得名。有个别词只由姓名构成，女1]stent被广泛用于心血管疾病的治疗，不知挽救了多少人的性命，可是少有人知它是人名冠名术语。它最初指种特制的矫牙器，因为英国牙科医生斯滕特・查尔斯（StentCharles）首次使用而得名，后来指移植皮肤时固定移植皮肤或支撑身体孔腔结构的装置，而现在泛指插在管状结构内，使其通畅的纤细丝状、杆状或管状结构。
3.借用
由于各国文化的相互影响，借词已成为医学语言中普遍存在的现象。例如，中国的国粹中医在近代走向世界，逐渐融于世界文化，被越来越多的人所承认和接受，而中医术语也被英语慢慢吸纳，如yin（阴）、yang（阳）、jing（精）、qi（气）和tuina（推拿）等直接借自汉语拼音，穴位、针压法、针灸、刺针等通过意译成为英语新词acupuncturepoint、acu-pressure、acupunctureandmoxibustion、acupunctureneedle。英语医学术语新词中也有一些借自日语，如shiatsu（指压按摩）。由于德国科技在20世纪初处于世界领先水平，所以医学英语术语新词中有许多来自德语，比如chemotherapy（化学疗法）是20世纪初出现的一个新词，借自德活Chemotherapie，由德国生物化学家保罗・埃尔利希（PaulEhrlich）所造。psychanalysis（精神分析）要归功于心理分析创始人弗洛伊德，他用希腊语词根psykhe（心理）和德语词Analyse（分析）创造德语新词Psychoanal?yseogene（基因）和genome（基因组）分别来自德语的gen和genomo
三 医学术语新词汉译的原则
汉语医学术语历经古文和现代汉语的演变自成一个独特的体系。汉语是一种倾向意合的表意文字系统，汉语的句法不受形态成分酌约束，不像西方的表音文字那样具有繁复的变位、变格的形态变化，而主要取决于语义上的搭配是否合乎事理。汉语的字形结构与表意作用有着密切的关系，汉字是一种以字为中心的书写单位，其书写形式可以先于声音和意义形式。汉字以形象思维为主导，以"象"的保留为其符号的特性。汉字那种"观物取象""因象见意"的象征思维认知模式及其重构或再造功能，是西方其他表音符号文字系统所无法直接完成的。这就是为什么在浩瀚的医学词汇中，有时即便不熟悉相关的医学含义，但单凭独立的汉字语形或语用意义就能揣度其意，这也解释了为何中医系统名称比西医系统名称更富语形或语用的色彩，例如，溢饮?anasarca（全身水肿），消渴-diabetes（多尿症），天花smallpox（瘟疮），盯臂一cerumen（耳垢），鼻阻?epistaxis（鼻出血），溺血-hematuria（血尿），血崩?metFOIThagia（子宫出血），牙宜-gingivalatrophy（牙跟萎缩）等[IJ。但是，汉字的象形词源、特性也妨碍其表达抽象观念，今日的西方学者不免怀疑汉语传达西方抽象思想的准确性。而现代汉语多字符的出现成为突破东西方思想沟通的枢纽，多字符系统取代文言文中的单字词，使得词义系统内容大量扩增，并使词义所指确定化，因为两个以上字符的语义幅度比单字符的语义幅度缩小，从而使所指范围缩小，意义更为明确；原有单字通过组合搭配产生大量新的意义组合单元。现代西医文本中的绝大多数概念均由汉语单字固有字义组合成新的2-5个字符来表达，从而克服了中西医语义传统结构的差异，既完整地保持住汉语原字汇系统，又解决了表达西医复杂和抽象概念的记号问题。
1.寻根探源求真义翻译医学术语新词最忌望文生义，不求甚解，盲目翻译。翻译医学术语新词时首先要分析其构词成分，根据其成分的含义在汉语中找出准确贴切的对应词。如liverbreath一词中liver不是breath的"施动者"，两个词构成偏正结构；breath并不指呼吸动作，而指呼出的气味，即肝功能严重损害发生肝昏迷的病人呼气中常散发的一种特殊的鼠臭味，亦称hepaticfetor，所以译为"肝臭"而不是"肝脏呼吸"。新近的热点词reovlrus是个首字母缩略词，由respiratory、enteric和o叩han三个词的首字母缩略为reo加上VlruS构成，由阿尔伯特・沙宾（AI?如此Sabin）于1959年所造，可以用于癌症治疗，见于呼吸道和肠道，初次分离出时因不知其应归属于何病毒而被称为orphan，译为"呼吸道肠道孤病毒"或"呼肠孤病毒"比较恰当。又如transcriptase一词，指在转录过程中催化DNA模板形成RNA的聚合酶，由trans（转）+script（写，记录）+ase（酶）三个部分构成，故译为"转录酶"。因此，只有全面了解这些词的来源和本义，译词才会达意准确。对冠名术语首先要弄清这样命名的理据，然后采用意译法、简译法、补译法和套译法进行翻译[4J。
2.明确语域辨坷义翻译英语医学术语新词时，首先要明确使用该语词的语境是什么。如antagonist在解剖学和生理学中应该译为"对抗肌，对合牙"，而在临床或药学中则为"拮抗药"0catheter泛指"导管"，在泌尿科是"导尿管"，在心血管科指"心导管"0patent在一般意义上指"专利"或"明显的"，而"patentairway"和"patentbloodvessel"则分别指"呼吸道畅通"和"血管畅通"。还有前文中提到的stent一词，牙科中指用以固定牙齿的"印模"，皮肤移植中指固定移植皮片的"固定模"，而如果指插人管腔结构来支撑管腔的开放通畅的结构时译为"支架"。
3.见词明义创佳译翻译的主要目的是为了有效的交际，把源语言转化为目的语言，旨在让不懂源语言的人能够通过翻译理解源语言的含义，获取相应的信息。由于汉语是一种表意语言，任何语言单位应该以意义为重。英语语词汉译时要充分考虑汉语语词所表达的意义，不管是音译还是意译，最理想的翻译应该是见词明义，词义明确。所以翻译医学英语术语新词时，必要时需加一些解释性成分，表示其类别、特征和属性等，使词义更加具体明确。比如把T自ystent翻译成"T-Y支架"让人不知所云，而译成"T?Y形支架"，既直观又符合汉语习惯。又如heartblock指"impairmentofconductionofanimpulseinheartexcitation（心跳过程中脉搏传导缺陷）"，如果翻译成"心脏阻滞"或"心阻滞"，都不符合源词词义，而应该译为"心传导阻滞"。
4.借鉴1日词译新词任何一门学科都是在继承和创新中发展的，医学也不例外。许多医学新词的产生隐含了一种类推的构词模式，如pandemic（大流行病的，大疫）一词效仿epidemic（传染的，时疫）词所造，翻译时也借鉴了后者的翻译。一些有相同构词成分的词，应该遵守约定俗成的原则，参考以前已有语词的翻译。bloodbank译为"血库"，是绝妙的译词，而后来出现的含有bank一词的新词都可以类推，如spermbank（库）、ovumbank（卵子库）、bonemarrowbank（骨髓库）、skinbank（皮库）、eyebank（眼库）等。类译法在药名翻译中体现得尤为明显。有些药物有很强的家族性，由于属于结构或成分相似的类药，汉译时尽量遵守一致性原则，使用相同的词素以表示他们之间的相关性。比如以-my-cm结尾的药物名称般翻译成"霉素"，如strepto?叫Tcin（链霉素）、erythromycin（红霉素）、neomycin（新霉素）等。以cef-或ceph-开头的药名一般翻译成"头抱"，如cefradine（头子包拉定），cefalo-thinumsodium（头砸唾吩铀）、cephaloridin（头子包唾院）等。
四结语
医学术语新词的词源学研究，为分析其成词理据，充分理解其原义以及准确的汉译奠定基础。科技日新月异，医学英语术语推陈出新，与日俱增，对其进行系统、科学和深入的医学语言学研究，进行有理有据、准确达意的翻译，从而建立起一套准确、完整的医学汉语语词体系，必将有助于我国医学科学融入世界，大大促进医学科学技术文化的国际交流，让各民族的医学精华真正造福于人类。
参考文献
[1J李定钧，陈维益.医学语言学的构建[1].上海科技翻译，2004（2）；4-7.
[2]ISODIS704.术语工作原则与方法[J]周长青，译.科技术语研究，1998（1）；39.
[3]LaurieBauer.EnglishWord-formation[MJ.London；CambridgeUniversityPress，1983；201-241.
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。
我们不禁追问：
人工智能的前沿问题到底是什么？
众多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？
在概念被炒得火热的同时，
人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
5月23日-27日，围棋界的人机大战在乌镇上演。柯洁与AlphaGo三番棋大战之后，人类又组团群雄再战AlphaGo。人工智能再次成为这些天的新闻焦点。
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。
Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”
卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。
Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）预测，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。
在Gartner的2017年十大重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。
第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。
第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易，提高用户工作效率。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场结构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”卡利举了一个麦当劳的案例：麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。
第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。
目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。
数据经济时代下，人工智能和物联网等新技术正在成为全球经济发展的新动力。人工智能的广泛应用将会作为一种新的常态，推动行业企业转型，改变人们的生活工作方式。随着“加快人工智能等技术研发和转化”今年首次被写入政府工作报告，商业人工智能将在拥有庞大数据资源的中国市场迎来前所未有的发展机遇。
当今世界上各大科技公司均将投资目光投向人工智能的未来发展上，并且在可预知的未来一段时间内，他们纷纷计划在该领域发力。
那么，我们不禁追问：人工智能的前沿问题到底是什么？这么多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？在概念被炒得火热的同r，人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
前沿领域篇 人工智能研究的前沿是什么
史蒂芬・霍金教授在2017GMIC 全球移动互联网大会上的视频演讲中对于人工智能的前言研究领域如此表述。在过去的20 年里，人工智能一直专注于围绕建设智能所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲， 这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。
他说，现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下， 一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是， 那么“自主” 该如何精确定义。如果不是， 任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。
长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？
有人说，脑科学和人工智能迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助， 比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止， 人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。
但卡内基・梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchellt不这么认为。他在GMIC2017上的演讲中提到，下围棋、下象棋，人工智能在这一领域突破非常快，背后主要是依靠深层次的机器学习。
另外在脑科学方面的发展也非常迅猛。在过去十几年的时间里，有很多先进的技术和设备，使得我们可以采用无创或者微创的方法进入到人的大脑，进行毫米级的观察，而且在毫秒内就可以对几千张影像进行分析，观察人脑的活性。
此外，动物大脑的研究更加令人欢心鼓舞，通过基因方面的研究，在基因上进行相应的工程，对老鼠和其他动物相应的神经元进行修饰、改变，这样可以更好地对人的神经活动进行一些管理和控制。无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。现在人的脑科学和人工智能方面到了可以有更多交集的好时机，我们应该在人工智能和脑科学之间搭建更多的桥梁。
而天风证券海外首席分析师何翩翩（美国麻省理工学院电机工程学士、人工智能硕士、MBA三学位获得者）在GMIC 全球移动互联网大会上分享关于人工智能未来发展趋势的报告时表示，目前， 国内外人工智能的讨论范畴一直都围绕着五个点：强度、能力、广度、监督和自主性。通俗地讲可以概括为：机器训练智能化的程度；用来解决什么问题；特定性向通用性的延伸；监督和无监督；人工智能是助手还是主角。
她介绍了MIT关于人工智能的五大趋势预测。首先，最先出现的两个趋势应该是正向强化学习和对抗性神经网络。AlphaGo 可以说是深度强化学习技术的一个里程碑。GAN （生成对抗网络）很有可能会是在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。其次是语言学习。语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI 里面较为成熟的，计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义，将使AI 系统获得全方位的实用性提升，这也是AI步入夏天的第一步。
第四个趋势是，2017 年中国开始成为人工智能主要参与者。BAT 的布局，加上国内投资者对于AI 创业公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018 年前投资约150 亿美元。但我们也发现关于AI 的夸张报道铺天盖地，对AI 的炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI 可能会造成揠苗助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败以及投资枯竭的情况。
第五个趋势就是面对炒作我们应该深呼吸一口气，头脑时刻保持清醒，理智地去看待AI 行业的下一步发展，踏踏实实地去做好AI 应用的研发工作。
百家争鸣篇 厂商厚爱AI 是赶时髦还是真较量
谷歌
谷歌早在2011年就成立了AI部门。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提炼出来的人工智能做成谷歌大脑，然后应用到各领域。
今年5月，谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。
AutoML项目专注于深度学习，一种涉及到通过神经网络层传递数据的技术。创建这些层是很复杂的，因此谷歌的想法是创造能够自我创造的人工智能。
谷歌的这个想法，就是让现有的人工智能创建自己的代码层，而事实证明，它比它的人类技术人员更快、更有效地完成了它的工作。
NVIDIA
在AI世界里，NVIDIA拥有的GPU技术一直占据中心地位。从2016年起，NVIDIA开始为数据中心和自动驾驶技术提供图形处理器，成为提振去年股价的中心动力，而这两项业务的发展也是蒸蒸日上。根据其最近公开的财报，第一财季的数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，远超过预期的3.182亿美元。汽车业务收入增长24%至1.4亿美元，好于预期的1.32亿美元。
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在本月初的2017 GPU技术大会上宣布，将与日本汽车制造商丰田合作，为其提供人工智能硬件及软件技术，致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。
IBM
日前，以“天工开物・人机同行”为主题的2017 IBM论坛在北京召开。会上IBM了全面升级的加强版合作伙伴计划（PartnerWorld计划），以期帮助合作伙伴在云计算、认知、大数据、安全等高增长领域建立更强大的专业知识和新技能，在认知时代打造企业核心竞争力、推动业务高速增长以及提升最终客户的满意度。
IBM大中华区董事长陈黎明认为，Watson是IBM在人工智能领域60年集大成者。IBM在人工智能这个领域的尖端技术集中体现到了Watson这套系统上面去，当然IBM的能力也在不断的研发、不断拓展当中，它的能力一定会变得越来越强。目前Watson 所有具备的URLI四大能力是： Watson能够理解、推理、学习并通过自然语言与人类进行交互。它已经超越了语言和语音的范畴，深入到视觉、情绪和发现领域，其中情绪和发现是Watson所特有的。
OpenAI
OpenAI 是一家非营利性机构，由特斯拉CEO 马斯克联合多个硅谷名人成立，马斯克也时常发出人工智能，如开发人工智能即召唤邪恶，甚至表示未来人类将会成为人工智能的宠物，以及人机结合，人类与人工智能并存，或者可以理解为“半机械人”。
在2015 年12 月，马斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 机构，开始了他的疯狂人工智能计划，并筹得了10 亿美元的资金来推动人工智能健康有序发展。他所研究的人工智能技术成果开源，分享给想要使用的每一个人。要知道推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，OpenAI 拥有庞大资金后，首先争夺人工智能人才，从谷歌等公司直接挖来顶尖人工智能研究人员，Google2Brain 团队的前研究员Ilya2 Sutskever 担任研究总监。与谷歌、微软等相比，OpenAI人工智能队伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一项实验具有里程碑的意义，基于全新算法，人类在虚拟现实环境中演示一遍后，机器人就能模仿执行相同的任务。尽管任务相对比较简单，但对未来发展奠定基础，前景广阔。
百度
百度是我国最早在人工智能领域布局的公司。2013 年年初，李彦宏就提出设立深度学习研究院；当年4月，百度设立了硅谷人工智能实验室。之后，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向，到如今，百度在人工智能的投入与布局已经初现成果。2016 年6 月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50 家公司”，百度成功入选； 2016 年11月， 百度大脑入选15 项世界互联网领先科技成果。除百度大脑外，百度在人工智能领域的布局还包括：无人车驾驶、度秘、百度AR 和百度医疗大脑。
阿里巴巴
依托阿里云和电商大数据， 阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016 年8 月初， 在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑” 和“阿里小蜜”。
腾讯
腾讯相对较晚，2016 年9 月末，腾讯AI 实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前， 该实验室已经有超过30 位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和和计算机视觉四个方面的基础研究。
联想
2017 年4 月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4 年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面的投资超过12 亿美元（约82 亿元人民币）。至2021 年3 月份，联想集团每年研发开支将到达15 亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。
同BAT 相比，联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来，每年将有15 亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一， 将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列， 让我们拭目以待。
美团云
近日，美团云推出高性能GPU 云主机，标志着美团云正式进军AI 领域，开启云端AI 战略。
美团云高级研发总监王昕溥向《中国信息化周报》记者介绍，美团云打造的人工智能版图主要包含三大类产品：主机类、平台类和服务类。主机类产品中，除已可申使用的高性能GPU 云主机外，还将上线FPGA 云主机服务。FPGA 的单位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多个FPGA 组成的集群能达到GPU 的图像处理能力并保持低功耗的特点。英特尔预计，到2020 年，将有1/3 的云数据中心节点采用FPGA 技术。平台类产品方面，美团云还将于7 月正式开放深度学习平台，输出美团云AI 能力，为用户提供TensorFlow 的灵活、高扩展性深度学习框架。美团云深度学习平台可以让工程师摆脱底层的繁琐细节及资源约束，实现一站式开发、测试、部署。在上层服务类产品中，美团云即将上线人脸识别、OCR 文字识别、图片识别、语音识别、智能客服、自然语言处理、机器翻译等与人们生活场景密切相关的AI 服务，让人类生活更加智能化。
实际应用篇 最接地气的AI应用有哪些
说到人工智能（AI），目前被炒得最热的似乎都是天上飞的技术，比如无人驾驶、AlphaGO 对战下围棋， 而实实在在落地到应用生活层面的人工智能却并不被关注。这不禁让市场感叹，2017 年的人工智能虚火上升， 不接地气。
云知声董事长/CTO 梁家恩就曾在4月举办的硬蛋AI+ 产业峰会演讲中表示，现在绝大多数的AI 产品都更像是在炫耀技术，哪天看不到技术的痕迹了，才可能是达到了一个使用的阶段，并最终渗透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等领域。其中智慧生活是面向普通的用户，智能城市是让资源如何变得更加的优化，智能制造是软件实现个性化。
可能，生活中的智能家居是最接地气的AI应用。
随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。
数据显示，2017 年全球智能语音产业规模将达112.4 亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012 年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020 年市场规模将达到3576 亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit 的智能家居新模式。
IBM Watson Health已经开始证明自己在帮助处理期刊文章、开展最新医学研究以及随后充当诊断助理方面的宝贵价值。现在，IBM正在训练Watson读取医学影像，以帮助放射科医师加速开展工作并减少错误。
无人机是现在最火的智能设备，除了民用航拍，近几年专家们还开始利用它们回传的视频和图片来进行大型工程的结构检查。人们将现有的机器视觉AI技术加入无人机，它就可自行对设备进行检视，大大缩短设备维护的时间。
Facebook 表示未来将使1000多架太阳能激光无人机为全球 50 亿人提供上网服务，用激光从 6 万至 9 万英尺（约合 1.8 万至 2.7 万米）的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将使用一种名为 Aquila 的无人机来完成该项目，这种 V 形无人机的翼展与波音767相仿，重量却不及一辆小轿车。
F8 大会期间，Facebook 还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停留 3 个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试――听起来真的很酷。
如今，人工智能虽在整个行业内掀起火热的浪潮，但是如何将研究进程转换为实际的有效价值才是研究的最终方向。
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