赵泓维作者

智慧医院新局面:DRG、医院资产管理等千亿市场开拓在即

2019年3月,国家卫健委召开主题为“信息化质控和智慧医院建设”的新闻发布会,发布会上就信息化建设现状、智慧医院建设要求等备受关注的问题进行了解答,并明确圈定了智慧医院的范围主要包括三大领域:面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”、面向医院管理的“智慧管理”。

在新医疗时代,我们如何通过信息化提高医院的业务效率及管理效率,进而提升医疗服务质量和安全,让医院更“智慧”?

为解决这个问题,在动脉网的“2019未来医疗100强大会·智慧医院建设论坛”上,众多的嘉宾为我们带来了解决方案。以下是动脉网对演讲嘉宾的观点整理,并做了不改变原意的修改。

北京医保中心主任郑杰

DRG是管理与临床的天平

DRG是什么?DRG就是信息化,就是大数据。没有信息化的支撑,就没有如今的DRG。

10月27日国家医保出台的CHS-DRG无疑是重中之重,因为它是付费的唯一工具。过去DRG版本众多,但是只要没同经济挂钩,就没有产生过多经济上的利益。CHS-DRG出台后,DRG与经济挂钩已成必然,信息化也将随着DRG的成熟而上升到一个新层次。

那么,为什么国家医保要选择DRG作为我们未来主流的支付方式呢?其中的原理便是“平衡”二字。

DRG的平衡即是管理和临床的平衡,就像一个天平,既不能极左,也不能极右。极左项目付费问题严重,诱导过度服务,医生都想要开贵药贵耗材,但医保的资源是有限的,承受不起这种支付方式。

极右同样蕴含危险,2010年前医保有富余,没有进行控费;2012年是个转折,这一年医保局推出了一个最为严苛、最为极端的付费方式,即以医院为单位的总额预付,浩浩荡荡的大控费就此开始。这种方式对于管理者很有效,但久而久之会产生另一个的问题,即临床发展受到制约,导致医生正向激励缺失。

未来,我们必须找一个平衡管理和临床的方式,这便是我们所说的DRG付费。以疾病为单位,以打包的方式向医院付费,既考虑到了管理,又兼顾了临床的需要。具体而言,我们以疾病为单位合理制定费用标准,将医保支出控制住,而对于临床来讲,只要医生有本事、有能耐,就能吸引越多的病人,也就能获得更多收入。

没有DRG前,WHO国际认定的疾病诊断的编码和手术操作编码可称得上是一盘散沙:诊断分类一共34889个,手术操作总计13002个。而且,不同的诊断会有不同的治疗方式,同一个治疗方式可能会应对不同的诊断,所以实际上看,它的编码最少也在5万之上,临床行为非常复杂。

DRG之后,我们联合疾病编码与手术操作编码,把复杂无序的临床行为变得简单又成体系。最终将5万多组的编码以DRG的方式归入600-800组。

分组遵循的原理大致可分解为三步。第一步,根据病人的病案信息、诊断代码,我们先分出26个大组,也就是包括骨科、血液、内分泌等26个大类;第二步,再根据病人的诊断进行细分,形成ADRG,也叫做核心DRG,即根据病人的治疗方式、手术操作、非手术操作、药物继续分组,形成400多个子类。

前两步完成后,临床的经验部分也就完成了。到了关键性的第三步,我们便可看出信息化、大数据的重要性。对于同一个临床路径,由于患者个体差异是不同的,所以不能用同一个临床路径解决所有问题,所以我们需要引入大数据,找到同一个临床路径之下不同患者的差异。

走完“大数据归集患者个体差异”这一“第三步”后,整个分组过程便完成了。最终形成的组数约600到800,其中充满了“大数据管理”。

“商机”便在这里。

DRG推动之前,编码工作普遍由各家医院是病案室做,很少引用人工智能等技术进行自动编码。但未来DRG的时代的编码量绝非编码师能够覆盖,必须要由科技帮助处理。所以,DRG考验的是医院的基础工作,DRG将病案、编码推到了前沿。

许多院长近年来普遍感受到了编码工作对于医院的考验。曾由一位院长对我说:“主任,我发现病案室过去的确不被重视,许多退休护士长都去那儿养老,今后我要把它换一遍,换成专业的病案人员,因为病案掌握着我们医院未来的经济命脉。”

这位院长说得没错,但需要指正的是,未来的经济命脉不是由人掌握,而是由信息化技术、人工智能技术所掌握。所以,未来定会有若干套优化我们医院智能编码的工具出现,帮助我们医院从我们医保的管理当中找到合理的空间,我想这就是DRG中所谓的“商机”。

许多人认为,成熟的DRG是“一个版本打天下”,但CHS-DRG打破了这个规律。我国的DRG采取一级目录和二级目录的方式进行管理。一级目录,也就是ADRG,只做临床这一部分,但二级目录的制定需要参与者献计献策。 

各兄弟省市之间的差距不容忽视,国家综合后的平均数据必然与区域实际情况相违背:经济水平存在差距;保障水平存在差距、疾病谱存在差距……所以,我们鼓励各省市自行通过数据制定权重,自行完成二级目录。

那么DRG什么时候正式实行?如今,国家医保制定了三年的规划,2019年目标是完成顶层设计,需要医保局作出DRG的国家级方案;2020年,这个方案将会发给30个城市,每个城市选一医院进行模拟运行;2021年,最后实施付费。这就是整体的三年规划。 

所以,2020年的主要工作是在试点城市进行模拟运行:医院向我们上传信息、数据,我们利用数据完成分组工作,提出“病人分到哪个组;医保会支付多少钱”,再将信息反馈给医院,整个模拟就结束了。这一年不会按照DRG进行实际操作,我们会给医院医生一个充分的准备时间,让他转换理念,自己压缩水分。我们不希望看到政策一施行,医院便开始大规模亏损。

我始终坚持一点:与其说DRG的未来属于医院,属于制药企业,倒不如说属于我们的信息化、属于人工智能。在未来,一个优秀的信息化系统、优质的人工智能技术,或将成为医院经济命脉的决定性因素。

浙大邵逸夫医院互联网与人工智能办公室主任林辉

“连接”与“增效”变革医疗

医疗资源的配置问题一直阻碍着我国医疗服务的发展,一直以来,我们都在尝试用“改变模式”的方式治理这一问题,但要真正落地分级诊疗,技术的进步同样重要。

“健康中国2030”战略方案的提出,意味着健康中国将“以治疗为中心”转向“以健康为中心”。要实现这一转变,必须构建健康教育体系与医疗服务体系。

健康教育体系的目的是提高居民的健康素质,医疗服务体系的目的是让老百姓生病之后能看得上病、看得起病、看得好病。两个系统相辅相成,其中医疗服务体系是根本,构建医疗服务体系关键要抓牢两个点:一个是强基层,托底,另一个是建高峰,引领。当前医改的各类政策紧紧围绕这两个点,夯实基层,推高顶峰。所谓医疗健康服务新生态,归根到底是围绕这两个点,形成一个上下协同、分工协作、运行高效的分级诊疗服务体系。

互联网、人工智能基于自身的技术本质和价值属性在推进这个体系建设中具有重要作用。互联网的本质是连接,通过连接形成一个系统,实现系统内部高效的业务协作和资源整合;人工智能的本质是算法,通过算法实现类人思考,提高人的工作效率与能力。借助这两个技术,实现上下层医院之间的协作联动,增强基层的医疗服务保障能力,协同推进医疗健康服务生态的建设。

先谈互联网。以浙大邵逸夫医院为例,我们建立了邵医健康云平台,实现了纵向和横向两个连接。纵向方面,以邵逸夫医院为支撑,用互联网技术连接区县级医院、乡镇卫生院/社区卫生服务中心及村卫生室/诊所,构建省县乡村四级联动的区域医疗服务体系。

横向方面,利用互联网打破行业边界,立足医疗,连接区域商保、社保、银行支付及药品物流,实现区域“三医”协作联动。

通过一纵一横的连接,我们初步构建了区域协作联动的分级诊疗服务体系,实现了区域内医疗健康资源的高效整合和业务协作,让区域百姓获得更加便捷、优质、高效、安全的医疗健康服务。

云平台内部有三个核心业务平台,分别是医疗和医疗的协作平台、家庭医生签约与医养护平台、居民健康服务平台,三个业务平台协作联动,形成一个完整的医疗服务闭环。

目前平台包含了远程健康咨询、预约挂号、线上支付、双明双向转诊、远程移动转诊、医药联动(互联网处方+药品配送)、区域检查/检验协同、远程联合门诊/查房、互联网教育学院、家庭医生签约与医养护服务等十大共性服务功能,这些功能的价值实现真正催生一个上下协作联动、各方合作共赢的金字塔型的区域医疗服务生态。

再谈人工智能。医疗人工智能开发目前面对的最大问题,不是算法问题,不是研发人员问题,而是开发所需的医疗数据问题。

依托深厚的医院信息化根基,如今邵逸夫医院拥有2680万份完整的电子病历数据,并尝试将这个数据用于开发医疗AI产品。

我们开发的首个产品为全科版的智能辅助临床决策系统,其初衷是提升基层医生的医疗业务水平,减少漏诊和误诊。这个系统的核心技术是“知识图谱+神经网络”,知识图谱基于现有的医学知识库,而神经网络模型则基于海量临床数据的学习和训练,最终实现“经验+规则”的临床决策。

下一步,我们将将依托这一系统,向前端和后端做延伸开发,向前端就是开发智能健康管理系统,为老百姓提供智能化的健康评估、健康指导及导诊分诊,向后端就是向专科专病做纵深拓展,去帮助专科和专家医生的效率和能力提升。

长岭资本运营合伙人张乐辉

DRG对于行业战略的影像与管理的裂变   

DRG对行业政策、卫生经济、业内社会关系和医疗技术都有影响,例如:DRG是卫生经济中的一个重要工具,在医保管控、分级诊疗以及医药分业的“三医联动”医改政策中,起到了非常重要的测算作用。

DRG时代,对于公立医疗机构、药企与器械厂商,挑战中蕴藏机遇,而对于商业健康险和社会资本办医,机遇大于挑战

公立医院需要改变运营模式,例如:药学部门由于多年的15%加成,没有形成服务的价格体系,“以药养医”消失后,药学部门面临很大挑战,DRG时代,药学部门的价值又得到了体现。

药企于器械厂商面临挑战,要在市场中把握机遇:掌握按DRG付费与按项目付费对医疗器械市场需求的差异;适应医疗机构按病组精益管理需求,提高效率;顺应价值医疗趋势,追求技术创新。

由于DRG付费标准界定了不同疾病组的基本医疗与特需医疗间的界限,商业健康险应快速反应,应用医保科技手段,推出疾病组全线保障产品。

面对DRG付费标准,是一次“不刷脸”的市场份额竞争,社会资本办医应利用运营灵活的优势,在存量改革中,抓住机会快速成长。

健康力医疗联合创始人兼总经理主海文

医疗设备维护进入智能化“全生命周期管理”时代

当我们生病时,我们想要的是在最短的时间内找到最专业的医生进行最及时的诊治,而诊疗医生,则想要最准确的、最及时的数据,帮他们提供诊治的依据。但是,很少有人会去思考“医疗设备本身是否符合要求、是否可以提供准确的数据”这个问题。

举个例子,我家水银血压计坏了,我去药店选用了某知名品牌的水银血压计进行测量。医生给我量了三次,出了三个结果。在我们的逻辑里,水银血压计不会产生结果的偏差,这是一个最基本的简单的工具。但事实便是如此,小到体温计,大到CT,任何仪器都有可能出问题。

这便是健康力的工作,作为一家专业的医疗设备管理公司,我们希望通过我们的工作解决这样的问题。

目前医疗设备管理是一个什么样的情况?在医疗机构当中,医疗设备管理缺失,医工科地位和角色边缘化,厂家技术及备件垄断,自身维修能力不足。

角色的不合理导致管理的不完善,没有一套完整的生命周期的管理体系,无法去监测设备的运行状态,每台设备究竟处于什么样的功能状态,每台设备的使用效率怎么样,基本上处于一个空缺的状态。

此外,质控缺失、医工维修能力不足同样是目前的重要问题。这个问题源于生产关系和生产力的关系,落后的生产关系不太满足先进生产力的需求,这是目前医疗设备管理大致的现状。

然而这里却拥有2000-3000亿的市场。中国医疗器械发展报告蓝皮书参考的数据显示,每年医疗器械的销售总额大约几千亿,医疗设备资产的总额存量大约在万亿规模,且每年保持20%到30%的增长。对于三级医院,医疗设备管理的支出约占医院资产总额的4%到8%,二级医院约占医院资产总额1%到3%。这里存在巨大的潜在机遇。

为了应对问题并抓住机遇,近年来医院、市场、投资人的医疗设备管理理念都发生很大的改变,主要体现在规范化、信息化、集约化三个方面。规范化借助医疗设备管理平台全生命周期的平台,或者技术手段来实现建立整套的医疗设备的运行方案;集约化生成整体托管公司,把全院的医疗设备,或者几个科室的医疗设备打包起来做统一的管理;信息化则推动工程师进步,他们掌握了更多产品的维修技能。

健康力则希望通过这些改变抓住机会。作为一家从事医疗设备智能化管理的高新技术企业,我们正通过自主研发的医疗设备管理平台,互联网的技术手段,医疗设备大数据的挖掘和应用,实现对医疗设备的自动化管理,提高医疗设备的使用效率,降低成本,同时规避在使用过程中的各种风险,保障医疗设备正常工作。  

在业务模式方面,健康力通过基于全生命周期的医疗设备管理平台,实现医疗设备的智能化管理,提高医疗设备的运行效率以降低成本。

未来,健康力希望通过标准规范、专业高效的服务等优势,创造医疗设备管理的未来。

卓健科技副总裁翟雪连

真正的互联网医院需要涵盖诊前诊中诊后全流程

从医疗整体情况看,政策推动大环境愈发开放,而互联网+医疗也在实践中证明了是未来医疗提升效率的重要工具之一。

卓健科技的智慧互联网医院源自八年来整合所有产品线形成的All in One,智慧互联网医院已经走到了3.0阶段,在这一阶段下,互联网医院不仅能够帮助患者在线挂号、缴费;还可以获取医院的院端图文咨询、视频问诊、补足药品配送的能力,更是可以整合医院内的医技科室、床位等资源为患者服务,进而通过“一个智能引擎+五个中心”帮助医生管理门诊与住院患者。

通过这一线上线下相结合、专业智能的患者全流程管理模式,卓健科技让互联网医院能够真正满足患者的需求。在这些服务背后,卓健互联网医院3.0承载医学知识库、专病规则的智能引擎将各个对象连接起来,服务患者的同时,为院方提供效率的支撑。

互联网医院3.0的专业智能全程的互联网医疗服务,涵盖了院前、中、后各种健康的服务,真正能够为医院可以降低健康管理的成本,提升诊疗效率,符合我们国家医改的大政策方向。同时,从院内来看,这种模式未来可以更好地为慢病服务、科研、临床用药研究提供价值。

那么互联网医院究竟是不是每个医院的必需品呢?互联网医院在三十年医疗信息化长河中只是非常年轻的新兵,也是第一次真正将院内医生及各种资源放在线上服务患者。医院本身经营流程复杂,互联网医院又是涉及全院几乎所有科室的行为,如果只是做“规定动作”,无法为医院带来收入增量,必然成为医院的成本部门。

我们从其它领域对比,不是所有的餐饮行业都做外卖,但是不做外卖的餐馆一定会被外卖餐饮所影响,医疗机构作为更加复杂的经营主本也是如此,从事互联网医院业务必须是个长期深耕的过程。从这点来看,如今的互联网医院,目前仅仅只是开始阶段。

德品医疗创始人葛秋菊

智慧护理,势在必行

俗话说“三分医疗,七分护理”,但理想与现实总是有差距。

我们现有医护人员大概800万人,注册护士在2019年刚突破400万,这个数字看上去很大,实际不然。

从国际市场来看,英、美、日的医生护士配比大致在1:4,但是中国的数字是1:1。护理人员的缺失一定程度上推动了医患纠纷发生,而护士本身在待遇方面也会遭遇诸多不公平。

在这一背景下,如何提高护理效率,提升护士待遇已是当务之急。

因此需求出发,德品医疗开发了智慧护理。各行各业都在用智慧化的手段去实现,我们护理行业也需用数字增效。

在这一方面,国家政策实际上给予了很大的支持,希望能够通过政策的方式,加大医院、医生、患者、企业对于护理人才与护理质量的关注;实现护理服务的信息化到智慧化的升级,并鼓励护理服务向院外延伸。

为推进护理服务升级,我们以“互联网+护理服务”为主要模式,在院外开通了一个Saas系统,所有院外基层社区均可以用这样一个系统去做标准化护理,由此延伸至家庭,乃至养老和失能、半失能这一群体。

而在院内,我们将系统的重心放至学科建设、护理质量、运营效率、节约成本。通过人工智能、互联网等技术,在保证数据安全的前提下,将整个护理流程结构化、可视化,以打破信息壁垒,提升护理效率。

目前为止,德品医疗已经服务了300多家医院,建成了1万个护理单元,大概覆盖50万张床位。接下来,我们将继续推进智慧护理,让更多的医院,更多的患者享受到新一代的护理服务。

嘉和美康CTO陈联忠

CDSS需要真正贴合临床

从过去的专家系统到今天AI赋能下的CDSS,我们一直赋予了它非常多的想象空间。

过去的导航只会告诉你哪条路怎么到达目的地,而今天的导航可以实时反映路况信息,告知行程费用……CDSS也是如此,我们希望CDSS确实能够为医生提供辅助临床支持。

医疗行业从来都是以政策驱动,评级的需求推动了CDSS市场的快速发展。但CDSS本身也在向临床方向发展,市场开始思考,CDSS到底能够解决什么问题?就当前而言,CDSS可以对医生科研和临床决策能力进行提升。

现在的CDSS必须要做到四点: 第一个是遵循循证医学,这是CDSS的根本基础。第二个是融入真实世界,如果只是传统的循证医学,CDSS很难与医院真实应用场景结合。第三个是场景适应,医疗是动态的过程,怎样将就诊流程中获得的数据作用与就诊,这是CDSS面临的挑战。第四个是与使用人群相适应,基层医院、高级医疗机构的需求各有特点,CDSS必须对症下药。

那么未来如何发展?能够解决临床问题的CDSS是发展的必然。我们不能仅仅将CDSS用于评级,这不是它的真正价值所在,所以,我们要做深度的CDSS,并将一直探索下去。

华链医疗CEO刘峰:大数据研究缺乏纵向路径与科研导向

如今许多患者生活中的实际问题都可以用数据来解决,市场之上也孕育了足够多的数据处理平台,但数据之间的沟壑并没有被填平,数据没有被真正利用起来。

为什么会出现现在的局面?这里缺少一个综合化的平台支持流程的标准化与成果的转化,将数据应用、存储分析可视化、健康医疗信息数字化、数据生产、监管支持部门连成一体,进而导致数据产生与数据应用脱节。华链医疗便要打造这样一个纵贯产业的综合型平台,让数据能够得到最大化的利用。

为此,华链医疗开发了数据汇集平台,用大数据GP+Hadoop+海量数据检索定位+AI模式匹配的方式处理数据,采用联盟分布式区块链保障数据安全不可篡改,从而实现数据的跨医院共享。

在商业模式上,我们以ToB与ToC双轨前进,ToB业务包括CRO、真实世界数据研究;ToC业务则基于我们的APP,为中国居民做心血管病的预测。

所有的服务都是基于数据驱动,我们能够更好的利用数据,所以能将这些服务做得更好。未来,华链团队将继续开拓数据方面的挖掘与应用,用大数据真正改变医疗服务。

《2019医疗智慧医疗行业发展报告》正式发布

论坛上,动脉网蛋壳研究院发布了《2019医疗智慧医疗行业发展报告》。动脉网蛋壳研究院盘点200+技术企业,解构智慧医院建设路径,定义智慧医院建设手册,希望通过我们深入全面的研究分析,为所有智慧医院建设的利益相关方提供极具价值的参考。

新一代国家领导人将数字经济上升到国家战略的重要地位,提出要将互联网、大数据、人工智能等数字化技术与实 体产业深度融合,要发展数字经济,建设数字中国。

因此,数字化创新将成为我国经济发展的新增长点和新动能。数字化创新是指将互联网、大数据、人工智能、物联网等新技术,应用到研发、生产、流通、销售等环节,赋能产 业现有运行机制和模式,降低成本,提高效率,推动产业更好更快地发展。

政策之下,“智慧医院”应运而生。智慧医院不是单一的技术堆积,也不是某一个功能的代名词。

智慧医院是具备信息化、互联网化、智能化特征的医院。信息化是指医院建立了不同维度的数据系统以及各维度数据的集成系统;互联网化是指医院推出了移动应用,为医务人员及患者提供诊前、诊中、诊后环节数据的输入与输出; 智能化是指医院运用了大数据、云计算物联网技术、自动化设备、机器人、智能工作流与运营管理系统。

智慧医院能够实现患者、医务人员、医疗机构、医疗设备之间互联互通,提高医院运营水平,优化诊前、诊中、诊后医疗服务环节的体验。

*封面图片由动脉网记者拍摄。


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相关数据
区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

专家系统技术

专家系统(ES)是人工智能最活跃和最广泛的领域之一。专家系统定义为:使用人类专家推理的计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论。简言之,如图1所示,专家系统可视作“知识库(knowledge base)”和“推理机(inference machine)” 的结合。

权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

模式匹配技术

在计算机科学中,模式匹配就是检查特定序列的标记是否存在某种模式的组成部分。 与模式识别相比,匹配通常必须是精确的。 模式通常具有序列或树结构的形式。 模式匹配的使用包括输出令牌序列内的模式的位置(如果有的话),输出匹配模式的某个分量,以及用另一个令牌序列(即搜索和替换)替换匹配模式。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

数据管理技术

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

规范化技术

规范化:将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如-1.0 到1.0 或0.0 到1.0。 通过将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如0.0到1.0,对属性规范化。对于距离度量分类算法,如涉及神经网络或诸如最临近分类和聚类的分类算法,规范化特别有用。如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘,对于训练样本属性输入值规范化将有助于加快学习阶段的速度。对于基于距离的方法,规范化可以帮助防止具有较大初始值域的属性与具有较小初始值域的属相相比,权重过大。有许多数据规范化的方法,包括最小-最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。

物联网技术技术

物联网(英语:Internet of Things,缩写IoT)是互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对家庭设备、汽车进行遥控,以及搜索位置、防止物品被盗等,类似自动化操控系统,同时通过收集这些小事的数据,最后可以聚集成大数据,包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变,实现物和物相联。

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