① 國內人工智慧有哪些代表公司和產品

國內值得關注的人工智慧公司有：網路、騰訊、阿里巴巴、搜狗等多家大型企業，他們被視作創新典範的人工智慧企業。人工智慧會帶來社會變革，使得AI技術無處不在，滲透至各行各業。

② 人工智慧在醫療領域能幹啥

人工智慧用來提高健康醫療服務的效率和自動化程度。人工智慧技術的發展在過去備受質疑，然後如今我們發現大數據技術正在推進人工智慧的進程，在醫療健康領域也是如此。

分析患者行為，制定個性化腫瘤治療方案
例如，兩位乳腺癌患者可能會得到相同的治療方案，但其實兩者的身體情況可能完全不同。
其中一個可能是馬拉松長跑者，另外一個是喜歡安靜的讀書的人；一個可能是吸煙者，另一個也許是個注重養生的人；一個可能都60多歲了，另一個也就剛剛40。這樣的情況在我們身邊是常見的。
所以考慮到方方面面的不同，這兩位患者需要兩種不同的治療方案。
而對於科學家和醫生來說，難度在於掌握特定患者的個人信息。重要的關鍵信息常常淹沒於大量的數據當中，醫生根本沒有時間（可能要一年）在茫茫信息中篩選出他們想要的。
於是許多研究者想方設法利用人工智慧的方式來跨越這個難度。
比如，卡耐基梅隆大學和匹茲堡大學的科學家，正在用人工智慧從電子病歷、診斷影像、處方、基因組資料、保險記錄，甚至是可穿戴設備的數據中挑選出有用信息，為特殊疾病和特殊人群設立醫療保健方案。
研究者們利用大數據來創建特定的醫療方案、控制傳染病，並尋找致命性疾病的治療方法。

「現在遇到的最大問題就是，系統並不智能。」 卡耐基梅隆大學機器學習系的教授Eric Xing說道。「存儲在系統中的數據基本上是死數據，而機器學習和人工智慧可以把有用的信息從海量數據中分離出來。你可以這樣理解，就像是有一個人工的大腦在代替一個『死』的存儲系統在工作。」
他表示，卡耐基梅隆大學和匹茲堡大學正在與匹茲堡大學醫學中心合作一個「匹茲堡健康數據聯盟」的項目。醫療中心在接下來的6年中，會每年資助研究者1000~2000萬美元用於這項研究。
科學家正在用從醫療中心獲得的健康數據（剔除了患者身份信息），來研究如何能夠更快速有效的分析大數據，去創造一個與健康醫療相關的技術和服務，能針對不同患者更好的做診斷、治療和溝通。
「每個患者都是不同的個體。」Xing補充道，「一個非常簡單的觀點，比如說乳腺癌應該用葯物A或者B來治療。但是由於生活方式、生活環境和其他相關健康因素的獨特性，使得每個人都是一個不同的獨立個體。而人工智慧不單單是從一位醫生那裡提取信息，而是來自大量有經驗的醫生，這樣，它就能從不同患者那裡梳理出有共性的信息。」
此外，人工智慧軟體工作效率遠遠高於人腦，能夠更快速的找到數據的模式和相似性，幫助醫生和科學家發現最關鍵的信息。
舉例來說，一名50歲的糖尿病患者，生活方式很積極，某一種治療方法可能對他很有效果。那麼醫生就可以用同一種治療方法，來醫治其他患有相同特性的糖尿病患者。
Xing表示，他們的團隊就正在研究一款App，可以為用戶提供一些健康生活建議，規避一些疾病。此款App可能會在一年內上線。
Philip Lehman，卡耐基梅隆大學計算機科學副院長告訴筆者，這款App應用了人工智慧，可以告訴人們什麼時候該去看醫生，咨詢什麼樣的醫生以及怎樣保持身體健康。
「比如，現在大家一般會通過手機來搜索，『我怎麼到某個地方』。」 Lehman在采訪中表示。「其實，你把它搬到醫療上是一樣的。『我怎麼做才能感覺好點或者活的久一點』？」
Lehman和Xing希望，從App到機器學習工具和服務，他們都能延展出不同產品的原型，在未來的5-6年內，開發出十幾個新產品。
這方面比較出名的公司，是獲得IBM投資的Welltok，它藉助IBM的「沃森」超級電腦，來構建通過個性化活動與用戶溝通的願景。其App Cafewell Concierge 利用沃森系統的自然語言處理能力，來更好的了解用戶的需求，平衡對用戶的激勵和警告，以此達到預期目標來回饋用戶。

虛擬醫療助手，改善葯物依從性
比如，Aicure，利用移動技術和面部識別技術來判斷患者是否按時服葯，再通過App來獲取患者數據，用自動演算法來識別葯物和葯物攝取。患者數據會通過與HIPAA（健康保險流通與責任法案）兼容網路實時的反饋給臨床醫生，這樣醫生就可以確認他的患者是否在按照他們的囑咐按時服葯。當然，這項技術也可以被用來標識不良事件。
還有一個是，Next IT開發的一款app Alme Health Coach，去深掘人們為什麼不按時服葯。對於健康服務業來說，Next IT雖然還是個新手。但是它曾經開發了一款app「虛擬助手」來幫助消費者解決在銀行、零售、財產管理等方面遇到的問題。
一般，一些人工智慧的組件會重復用戶話語來明確用戶想法。而Alme Health Coach是專為特定疾病、葯物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鍾同步，來觸發例如『睡得怎麼樣』的問題，還可以提示用戶按時服葯。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，來更好的與病人對接（前提是患者願意共享他們的數據）。

跟蹤狀態，自動匯報支持智能看護
人工智慧技術公司Automated Insights把它的自然語言生成平台Wordsmith與Great Call（移動App開發者）合作。家人和朋友可以通過與App連接的GreatCall設備，來獲取設備攜帶者的信息。它主要用於老年人看護，當攜帶者需要幫助的時候，App可以收到消息提醒。此外，該App還有GPS定位專利技術，可以獲取用戶的位置信息。
目前，該公司已經被Vista Equity Partners 和STATS（體育信息技術公司）收購。利用Wordsmith的自動書寫功能，將對看護者的情況，包括所在地點、活動路線、電池狀態、設備使用情況等信息自動生成文字報告給看護人。

智能化葯物研發
生物科技公司也正在把人工智慧和大數據結合到一起，來識別新的葯物化合物，比如Cloud 制葯和 Berg。
Berg通過開發的Interrogative Biology人工智慧平台，來研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防禦組織，以及發病原理機制，利用人工智慧和大數據來推算人體自身分子潛在的葯物化合物。
這種方法有很多優點，不但使得靶向治療成為今天醫學治療的趨勢，而且利用人體自身的分子來醫治類似於糖尿病和癌症等疑難雜症，要比研究新葯的時間成本與資金少一半。
當然，Berg不是這個領域的唯一公司。Cloud制葯就在專注於這個領域的研發，並已融資2000萬美元。
還有，強生和賽諾菲，也正在用「沃森」超級系統（一個可迅速在海量數據中識別相關模式的計算機系統）來支持葯物研發。
強生用「沃森」來快速分析詳細的臨床試驗結果的科技論文，加快對不同治療方法的對比效果研究，以求獲得葯物在更廣泛領域的應用，而這些用普通的方法，需要3個人花費10個月的時間來完成這些工作。
「沃森」現在能識別化學、生物學、法律和知識產權語言，讓科學家擁有別人無法擁有的與數據「交流」的能力，這將加快實現科學和醫療研究領域的突破。

③ 工業機器人在制葯行業有哪些應用

21世紀是生命科學的世紀。隨著製造工業的發展和裝備技術的進步，制葯機械設備向機電一體化、全自動化發展。高、精、尖的人工智慧化設備以及無人化車間在制葯工業中得到廣泛應用，如葛蘭素史克、輝瑞等設在中國的工廠以及天士力、揚子江等制葯廠，大量使用自動化設備代替人工，一個車間只有 1-2 人控制。

4.7500 型軟袋大輸液自動生產線

此生產線是軟袋輸液生產從包裝膜自動成形、自動灌裝加閥蓋、自動焊接成成品的一條全自動流水生產線，滿足葯品 GMP 生產要求，速度達到7500 袋/小時。此自動生產線大量採用伺服器、伺服電機及機械手自動轉運，PLC 自動控制，自動卷膜成形、自動輸送、自動定位灌裝、自動加閥蓋、自動焊接，是目前光電一體化的大型制葯高精尖自動設備。

除了以上四種主要應用，還有自動制丸機、提取濃縮生產線、各種大型葯品檢驗設備，無不大量通過自動化軟體、機械手、伺服電機控制、自動轉運、自動控制來完成各種高精度、高質量或危險的生產工藝及檢驗要求。其設計原理、操作過程、精度要求已超過一般的機器人。

另一方面，大型制葯企業在打包、倉儲運輸、倉庫管理等方面已大量利用工業機器人(機器臂)代替人工，來完成繁重的簡單的搬運、包裝工作。

綜上所述，隨著製造技術、光電技術、電腦技術的進一步發展，大量先進的自動化設備、工業機器人必將大量應用於制葯工業的生產中。

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④  「AI制葯」時代到來，能否降低國內葯價是否存在風險

大家好。我是夏念薇，這個AI制葯我認為有利有弊。
A:AI制葯的普及專市面上的仿製葯就多了屬，那麼葯價肯定是便宜的，特別是癌症患者收益，這將是令全國老百姓滿心歡喜的一件事。

⑤ 未來中醫掙錢嗎比如會不會被人工智慧取代

如果你想著那麼你肯定看不好病。中醫不是西醫。賺錢就不要幹了。人工智慧的話是不會的。想多了

⑥ 大數據和人工智慧真的對生命科學有用嗎

大數據已經走了很大的路。現在，無論行業如何，大多數組織每天都要處理位元組數的位元組數。他們想要找出一個信息管理時，他們努力戰略這可以加速洞察力的流動。不幸地使他們復雜化大數據解決方案，提高執行和維護成本。在這種情況下，你需要考慮聘用一個可靠的大型數據咨詢公司，了解如何做出明智決策來加快業務增長是多麼重要。
生命科學數據的意義
數據確定性不是一個新概念。從制葯發展到醫療保健，生命科學公司已經開始有效地利用數據。因此，在葯物開發效率方面取得了顯著進展，以及研究階段所產生的洞察力的質量。你可能會很感興趣地知道，如果一個組織不知道如何充分利用它，那麼對於一個組織來說，數據很少會產生什麼作用。這就是為什麼越來越多的制葯公司轉向數據公司的原因。
現在，人們對增加獲取寶貴數據的需求非常大，但也需要工具來自動化數據收集、歸檔和分析。有些時候，生命科學公司覺得數據專家和學科專家之間存在著脫節，這就是數據。分析企業通過使用人工智慧來創造更好的查詢結果機器學習.。
例如，你將會發現一些大數據公司正在幫助其他傳統企業做復雜的智能工作，並將它們變成一個系統化、自動操作的機器。結果是以用戶為中心的方式來處理數據共享的方式，這意味著更多的人可以訪問以前無法實現的領域中的關鍵研究。通過使用越來越多的智能機器，人們可以把更多的精力放在理解技術和數據如何得到改善，尤其是在操作方面。因此，生命科學和保健行業的專業人員正在目睹技術方面發生重大變化。
數據是任何業務的生命線。從此以後，t值得考慮哪種資料庫和自動化工具將為您服務。現在就這樣！

⑦ 人工智慧在醫療中有哪些重要的應用

作為一種新技術來，不是任何源領域都能現在、就直接套用人工智慧的。
一. 人工智慧在醫療健康領域應用的兩個前提

（1）獲得醫生、護士、患者的信任

（2）消除政策、監管、商業方面的障礙

二. 人工智慧在醫療健康主要的應用領域

（1）臨床決策支持，或者臨床輔助診療系統；
（2）患者管理和教育;
（3）輔助手術或者患者照護的自動設備，即各種機器人；

（4）醫療機構的管理；

（5）新葯研發

人工智慧來襲，不少人驚呼未來有不少職業將會被人工智慧和機器人所替代。我想說的是，確實，機器和人工智慧會替代人的一些簡單勞動、重復性勞動和規則性活動，但是，它們也會創造出更多更新的、前所未有的新的職業。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。

⑧ 採用人工智慧生產的醫葯企業有哪些

「安全第一，預防為主」是我國《安全生產法》的基本方針。我國安全生產的基本原則是：1、「管生產必須管安全」的原則指工程項目各級領導和全體員工在生產過程中必須堅持在抓生產的同時抓好安全工作。他實現了安全與生產的統一，生產和安全是一個有機的整體，兩者不能分割更不能對立起來應將安全寓於生產之中。2、「安全具有否決權」的原則指安全生產工作是衡量工程項目管理的一項基本內容，它要求對各項指標考核，評優創先時首先必須考慮安全指標的完成情況。安全指標沒有實現，即使其他指標順利完成，仍無法實現項目的最優化，安全具有一票否決的作用。3、「三同時」原則基本建設項目中的職業安全、衛生技術和環境保護等措施和設施，必須與主體工程同時設計、同時施工、同時投產使用的法律制度的簡稱。4、「五同時」原則企業的生產組織及領導者在計劃、布置、檢查、總結、評比生產工作的同時，同時計劃、布置、檢查、總結、評比安全工作。5、「四不放過」原則事故原因未查清不放過，當事人和群眾沒有受到教育不放過，事故責任人未受到處理不放過，沒有制訂切實可行的預防措施不放過。「四不放過」原則的支持依據是《國務院關於特大安全事故行政責任追究的規定》(國務院令第302號)6、「三個同步」原則安全生產與經濟建設、深化改革、技術改造同步規劃、同步發展、同步實施。