人工智能对医疗的帮助精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇人工智能对医疗的帮助范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

关键词：人工智能；中医药；融合发展

1引言

新一轮科学技术和产业革命的深刻变革，推动社会各个领域实现深刻变化。人工智能是这一轮产业革命的重要成果，国家也将人工智能作为中国产业发展的重要组成。中医作为我国的国粹之一，由于主要强调临床经验，治疗方式上也是因人施治，一人一方，异病同治、同病异治，存在着发展的短板。人工智能的应用为中医的信息化发展以及中医研究的深入推进提供了机遇。如何用人工智能为中医研究应用赋能，是一个非常重要的研究课题。

2大数据为中医智能化提供基础

大数据时代已经来临，已经成为全世界的共识。大数据时代纷繁复杂的信息在为人们带来挑战的同时，更多的是一种机遇。中医与互联网大数据的深度结合是国家战略，也是中医药研究领域关注的重点，于进一步研究和发展中医药大数据产业，提升中医药国际地位，具有重要意义。“互联网+中医”早在几年前就已经成为国家战略，我国《中医药发展战略规划纲要2016-2030》明确提出推动“互联网+”中医医疗，对“互联网+”中医医疗做了具体和全面的部署。具体而言，大数据对中医发展的智能化推动有几个方面。首先是中医药数据的挖掘使用，我国中医博大精深，是一套深奥成体系的学术、临床体系，中华几千年的中医药发展积累了极其丰富的大数据，是一座亟待开发挖掘的金矿。将这些丰富的数据进行智能化，对中医发展的促进作用将是无与伦比的。其次，大数据结合中医的核心理念，实现中医的有序发展。中医的临床疗效评价实质上是中医辨证论治与临床结局之间的因果关联分析，大数据理念恰恰可以反映关联及因果关系。中医生更多是临床过程的记录，在日积月累的经验积累和案例分析中形成独特的临床经验，将这些经验通过大数据建模的形式刻画出来，将大大实现中医的智能化。最后，大数据为中医发展的现代化和标准化提供条件。中医的发展需要标准体系的支撑，落点应该在于制定标准体系，促进共享应用，进而实现中医药大数据在互联网医疗等领域的创新和应用，在更大意义上推动世界范围内中医药大数据的发展，进而促进中医药国际化。

3运用人工智能促进中医研究应用的意义

人工智能和中医的结合，不仅可以对中医的研究和应用起到促进、推广作用，也是对人工智能应用领域的丰富和拓展。具体来看，人工智能对中医研究应用的意义有以下几个方面。（1）有助于推动中医的信息化发展。上文已经提到，我国几千年的中医研究建立了极为庞大且秩序井然的中医知识图谱，但是如何通过对数据价值的挖掘，进一步促进中医药发展是一个重要的课题。而互联网的出现，特别是大数据时代的到来，更为中西药的信息化提供了难得的机遇。人工智能对发掘中医隐性知识有着得天独厚的优势。当前，以大数据为支撑的人工智能在医疗领域的应用很多，比如医学影像、语音识别、病人看护等。延伸到中医研究和应用领域的还不多，可以利用人工智能将大量的中医诊疗数据进行深度挖掘，从而拓展中医人工智能的市场前景。（2）有助于推动中医传承发展。可以说，传统中医存在传承、推广应用和发展方面存在较大的痛点和难点。一般情况下，知名中医的传承主要是流派传承或者人传人的方式进行，这种传承方式成长周期长，无法复制，规模化推广应用受到限制。而通过人工智能则可以有效解决以上痛点，可以将知名老中医的诊疗思想、辨证逻辑和处方经验进行整合，形成在线的辅助学习和辅助诊疗系统，带动更多普通医师提升诊疗能力，也可以帮助中医的传承及推广应用。（3）人工智能有助于推动中医诊疗智能化。诊疗是医学的核心环节。中医药的诊断流程一般分为三步，第一是望闻问切、采集信息；第二是四诊参合、辨证分型；第三是君臣佐使，构思方剂。不过，传统中医在很大程度上需要依赖医生的个人经验，这意味着必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通医师可以通过第一步采集到患者信息，进而借助网络实现规范化处理，后台通过人工智能模拟名老中医的辨证治疗的方式，给出一定的方剂建议，从而使一般医师也可以开出相对更有效的大处方。因此，也可以说，人工智能是放大中医产能的重要工具，是中医智能化发展的重要抓手。

4人工智能推动中医研究中智能化的建议

（1）加大人工智能诊疗的结合力度。人工智能是辅助中医研究应用的重要工具，在产能放大化、中医推广方面前景广阔。要加大中医和人工智能的结合力度，针对中医药发展的特点，找准人工智能结合的切入点，研发设计更多在中医挂号、诊疗、远程诊治、后期跟踪等方面的人工智能成果，将二者实现更进一步的融合。（2）更好集散用好大数据信息。大数据是促进中医人工智能化的基础和技术支撑。要加大对关于中医方面大数据的收集、分析和挖掘使用，并制定中医诊疗标准和体系，将数千年的中医经验转化为集中医诊断、服务，健康信息采集、健康评价、健康指导、健康提醒功能为一体的信息系统，形成多元化诊疗数据，为更好服务患者、推动中医走向现代化、国际化提供支撑。

篇(2)

关键词：人工智能；人力资源管理；变革

一、人工智能与企业人力资源管理

人工智能简称AI，主要是用于模拟、延伸人脑的思维方式的计算机科学技术，包括人类行为模式的识别、数据储存、运用、机器学习、算法等。人工智能的研究最早诞生于1956年美国达特茅斯小镇的一次研讨会，在这次会议上，摩尔、麦卡锡、塞弗里奇、所罗门诺夫等学者共同研讨，为人工智能的发展奠定了基础。此后人工智能得到不断发展，尤其是进入21世纪以来人工智能取得了令人叹为观止的发展，开始在人类的生产活动中发挥着越来越重要的作用，比如，无人超市、智能翻译、人脸识别、智能医疗、智能驾驶、云计算、物联网等。我国人工智能的发展也非常迅速，我国的人工智能发展水平目前处于世界的第一梯队。目前，人工智能在许多企业得到了很大的发展，如科大讯飞的语音识别、百度的自动驾驶等，在世界上都是处于领先地位。我国还制定了人工智能发展的中长期规划，按照规划，我国人工智能到2030年，总体水平达到世界领先水平，成为世界人工智能的创新中心。

企业人力资源管理是企业管理的重要组成部分，最终目标是实现企业的总体目标，一般认为包括人力资源规划、人员招聘、绩效管理、培训与开发、薪酬管理、员工关系管理等六大模块。目前，企业的人力资源管理尚存在许多不足之处，如企业不太重视，认为人力资源管理可有可无；企业人力资源管理人员的素质普遍不高，不够专业，人力资源管理过程中效率不高，绩效考核过程不够公平、薪酬制度不能反映市场工资水平、人工成本的控制还存在不足等，而人工智能的发展，为企业人力资源管理带来了新的挑战，也带来了新的机遇。

二、人工智能对企业人力资源管理的挑战

人工智能对部分人力资源管理的工作存在一定的替代作用，这会减少企业对人力资源管理人员的需求。人工智能在数据信息处理、分析预测等方面具有巨大的优势，因此，未来人工智能的发展与使用中，会替代许多人力资源管理的活动，导致人工智能取代部分人力资源管理人员，使得企业对人力资源管理人员的需求减少，对人力资源管理人员的求职、就业提出了严峻的挑战。

人工智能虽然能代替部分人力资源管理活动，但也必然会对企业的人力资源管理带来一系列不利的影响，概括起来，主要有这些方面的不利影响:

( 一)不利于企业人际关系的维持与发展

人工智能虽然具有许多优点，在人力资源管理中的很多方面能代替人的劳动，但是人工智能的广泛使用将会使员工更多的依赖人工智能，而越来越缺乏必要的人际沟通，这将不利于企业人际关系的构建，这对企业员工队伍建设、和谐劳动关系的形成提出新的挑战。

( 二)不利于良好的企业文化的形成与维持

企业文化需要企业的全体员工共同参与建设、维持。而人工智能的使用，使得员工之间的交流日益简单，员工更多的通过机器来交流，缺乏必要的面对面交流与沟通，也使得企业原有的规章制度不再完全有效，这些都对企业文化的建设不利。

三、人工智能为企业人力资源管理带来的机遇

人工智能虽然对企业人力资源管理带来了一些挑战，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在决策、人际关系、团队建设等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力资源管理中的运用并不能完全取代人力资源管理人员的工作，会促进人力资源管理人员素质的提高，同时会大大提高企业人力资源管理的效率和有效性。

( 一)人力资源规划方面

人工智能在相关的数据分析、处理、预测方面大大优于人类，因此，人工智能将提高人力资源规划的准确性。在人力资源规划中，合理发挥人工智能的优势，将使企业的人力资源规划更科学、更准确。

( 二)员工的招聘与配置

人工智能对人力资源招聘的影响表现在两个方面，一是人工智能的使用，使得企业的一些简单劳动大量的被人工智能所代替，因此，企业的招聘对象将更多是具有专业技术能力的专业人才。另一方面，人工智能在人员甄选中具有无与伦比的优势，比如在简历筛选中，人工智能能在海量的简历中迅速、快捷地筛选出合适的简历，大大减轻了招聘人员的负担，极大地提高了招聘工作的效率。另外，在人员配置过程中，人工智能通过对员工的工作状况、工作能力、工作经历进行跟踪调查、分析，能够分析出该员工最合适处于的岗位。同时，人工智能不会带着主观意见完成人员的筛选工作，能够最大限度地发现员工的潜在能力，找到与其相适应的岗位。

( 三)在企业培训与开发中，人工智能同样有重要的作用

人工智能能够在建立大数据的基础上来分析员工的培训需求，然后根据员工的知识、技能、岗位等进行课程的个性化推荐。在未来的培训中，人工智能也极有可能部分或完全替代培训讲师的工作，人工智能还可以在培训完成之后，直接将员工培训的相关数据传送到企业终端，企业能够最快地得到员工的数据，帮助企业更好地完成培训评估工作。

( 四)绩效管理

由于人工智能没有私人情感，因此其在绩效考核过程中更加公正、客观。并且，由于人工智能效率极高，人工智能代替了大量人的简单工作，让绩效管理工作更容易、准确地完成，大大减少了管理人员的工作量，增加了企业绩效考核的公正性，也有利于发挥企业绩效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

运用人工智能可以对市场的工资水平、员工的薪酬水平等进行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有较大的优势，这些能为企业管理人员进行薪酬管理决策提供支持。另外，人工智能能更加合理、准确地完成工资计算、员工薪酬的发放。

( 六)劳动关系管理

运用人工智能能更好地分析员工离职的原因，分析影响员工离职的主要因素，能有效地对员工离职率进行统计，继而管理人员可以采取针对性的解决办法，降低企业员工的离职率，这样可以降低因员工离职而进行再次招聘的成本及相应的机会成本。

四、结语

随着科学技术的发展，人工智能技术同人力资源管理的融合将是未来人力资源管理的一个重要发展趋势。企业的发展关键是人才，传统的人力资源管理模式效率较低，已经不能完全满足信息化时代的需要。人工智能技术的不断成熟发展必然会对传统的人力资源管理模式带来冲击，也带来了巨大的机遇。人工智能在信息处理、分析等方面具有巨大的优势，在人力资源管理中合理地使用人工智能将极大地提高人力资源管理的效率和准确性，人工智能的使用，将出现机器部分代替管理人员的现象，但这也将促使人力资源管理人员不断学习以提高自身的素质，这反而有利于企业人力资源管理的发展。总之，不久的将来人工智能必然会成为人力资源管理的重要组成部分，这是大的趋势。

参考文献

[1]蒯彦博.人工智能的发展对人力资源管理的影响研究[J].湖北开放职业学院学报，2019，32(6):77－79.

篇(3)

AI Index在新旧年份交替之际公布了团队成立以来第一份报告，其中具有代表性的八张图可以帮助我们快速、全面了解AI这一行业高速发展的启发和见解。

1、AI学术研究论文激增9倍以上

自1996年以来，每年发表的计算机科学的学术论文和研究的数量猛增了9倍以上。学术论文和研究通常能产生新的知识产权和专利。整个Scopus数据库中，含有“Artificial Intelligence”这个关键词的计算机科学领域的论文有超过200，000（200237）篇。Scopus数据库中“计算机科学”领域的论文总共有近500万（4868421）篇。

2、AI风险投资激增6倍

自2000年以来，在美国，风险投资者（VC）每年投入AI创业公司的投资额增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于确定VC每年投给初创公司的资金额，这些初创公司在某些关键领域起着重要作用。上图显示了VC在美国所有融资阶段对AI创业公司年度投资总额。

3、AI创业公司激增14倍

自2000年以来，在美国，有资本支持的AI创业公司数量增加了14倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于这一分析。这个数字包括VentureSource数据库中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

4、要求AI技能岗位激增4.5倍

自2013年以来，要求有AI技能的工作岗位增长了4.5倍。在Indeed.com平台上，需要AI技能的工作岗位所占份额的计算方法是通过职业描述中的标题和关键字来确定是否与人工智能相关。AI Index研究还计算了在Indeed.com平台上，要求人工智能技术的工作岗位份额在不同国家的增长情况。尽管加拿大和英国增长迅速，但对于人才招聘市场，Indeed.com的报告显示加拿大和英国分别只占美国AI招聘市场绝对规模的5%和27%。

5、机器学习、深度学习以及NLP成为核心技能

在线求职平台Monster.com上数据显示，机器学习，深度学习和自然语言处理（NLP）是最重要的三项技能。两年前NLP已经被预测会成为应用程序开发人员创建新的AI应用程序最需要的技能。除了创建AI应用程序，最受欢迎的技能还包括机器学习技术，Python，Java，C++，开源开发环境的经验，Spark，MATLAB和Hadoop。根据对Monster.com的分析，在美国，数据科学家，高级数据科学家，人工智能顾问和机器学习主管的薪水中位数为$127000。

6、图像标注错误率巨幅下滑至2.5%以下

自2010年以来，图像标注的错误率从28.5%下降到2.5%以下。大规模视觉识别挑战赛（LSVRC）的对象检测任务的AI拐点发生在2014年。在这项特定任务中，AI已经表现得比人类更准确。这些发现来自于ImageNet网站上LSVRC竞赛排行榜的竞赛数据。

7、机器人进口量激增至25万

从国际上看，机器人的进口量已经从2000年的10万台左右增长到了2015年的25万台左右。数据来源是每年进口到北美以及国际整体的工业机器人的数量。工业机器人由ISO 8373：2012标准定义。国际数据公司（IDC）预测对机器人的消费将在五年内加快，到2021年达到2307亿美元，复合年增长率（CAGR）为22.8%。

篇(4)

当我们谈论人工智能（Artificial Intelligence，AI）时，很大程度上受到源自20世纪想象的影响，例如，直接把人工智能和机器人联系起来，甚至是人形机器人。这可能也会影响法律人对人工智能的想象，包括是否承认人工智能作为具有自我意识的法律主体地位（或至少是人类行为的人），从而保护其特定权利（言论自由、著作权）、划定责任（缔约、侵权），甚至强调可能的毁灭性风险。这种想象远非受到科幻作品影响那样简单，深层次中还反映出人工智能在技术和应用上不同的发展路径：早期人工智能研究更集中于对人脑的仿真模拟，探究意识、理性等更为宏大的哲学问题，但应用性较少;当下的人工智能走出了实验室，借助互联网服务直接影响到普通人的生活，在技术上并不执着于创造一个完美的智能体，而是依靠算法（如机器学习和神经网络）不断优化，对海量数据自动挖掘与预测，通过无所不在的传感器实时更新数据，动态掌控着人类社会各个方面的运转，并把从某个特定领域升级为通用人工智能作槟勘辍4诱飧鲆庖迳纤担人工智能并不神秘，它出现在日常生活中，不仅是工业社会生产自动化的延续，也是互联网商业化的必然结果和新阶段。时至今日，欧美国家纷纷出台政策，推动人工智能发展，力求提升经济效率和竞争力。 互联网公司正逐渐主导实体经济和金融生产

如果我们摆脱简单的拟人思维，把人工智能看作互联网智能演进的新阶段，为理解其法律规则，就有必要理解互联网法律在过去20年中形成的路径和推动力，从而探讨人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的规则。本文将从网络法的两个视角――实证性和生产性――切入，将它们延伸至人工智能语境下分别讨论。“实证性”视角是我们观察和应用任何规则的惯常思维方式，例如人工智能行为的具体规则如何确立、如何规制等，本文将讨论支撑人工智能的两个构成性要素――算法与数据――可能带来的法律问题，以及法律人处理人工智能的两种路径;“生产性”视角则深入规则背后，探索规则形成的政治经济因素，特别是经济生产方式的内在要求。人工智能本质上是一套复杂的代码设计，既是影响社会行为的强力规范，也是产生新价值的生产机制;它驱动整个社会朝向更智能的方向变化，从而要求法律做出相应调整，尤其是确认新型经济利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且将人工智能看成法律上的客体，暂不讨论赛博格（cyborg）之类的人体转向机械体或通过基因技术改变身体的问题（仍是法律上的人），也不讨论人工智能作为一种人造物的自我意识问题（一个难以达成共识的哲学问题）。

理解网络法的变迁

网络法在中国的变迁大致遵循两类逻辑：外生性的政治/监管逻辑和内生性的商业逻辑。政治/监管逻辑体现为对“实证性规则”的追求，这些规则集中在国家（包括法院和监管机构）如何对互联网的内容和行为进行规制，包括对网络和信息安全的追寻。这集中反映了国家权力如何试图介入新技术带来的问题与挑战。这一视角最早由美国法学界引出，特别是Lawrence Lessig的代码理论将代码（架构）和法律并列。由此，所谓的网络法不仅要约束社会主体在网络空间中的行为，也要对架构的变化本身做出回应。

首先，就规制主体行为而言，出现了是否按照传统线下行为规则的思路约束线上行为的讨论。这一讨论的核心是，互联网问题是否具有任何特殊性，需要某些新规来解决。我们已经看到，中国的互联网行为监管在很大程度上延续了传统规则和管理方式，采取渐进的方式，这不仅成本较小，也给予监管者一定的学习和探索空间。其次，就架构变化本身而言，国家在宏观上主张网络空间中仍然需要，不能成为法外之地，在微观上相应出现了国家与平台权力/责任二分的讨论。例如，政府权力何时需要介入平台治理，加强平台的行政管理责任或安全保障责任，还是由后者根据自身情况自我规制，实现治理目标。政治/监管逻辑要么遵循管理者的路径依赖效应，要么坚持既有社会稳定、意识形态安全价值。问题在于，监管者在多大程度上能够认识到代码及其商业模式的特殊性，从而使监管行为和行业特性相互协调融合。

另一种看待规则产生的方式遵循商业逻辑。这种生产性视角关注微观权力运作，综合将代码、法律与社会规范放在一起，不单纯从社会学意义上观察社会主体行为如何受到影响，而是在政治经济学意义上将网络空间的生成和扩散看成是一个由商业力量推动主导的生产性过程，关注价值由谁产生、如何分配，由此推动对新规则的内生需求。按照这一视角，无论是法律还是架构，在具有实证性规制功能的同时，也是一种“生产性规则”。互联网的生产模式决定了其对社会范围内生产资料的创造性生产和再利用，需要法律确认其生产方式的合法性，重塑关键法律制度，并解决和传统生产模式的利益冲突。这一视角无疑帮助厘清新经济主张的例外特性，不仅展示出架构和相应的法律改变，更指明了背后的政治经济原因，是更好地理解实证性规则的基础。

两类不同的逻辑在过去20年中交替出现，相互制约，共同塑造了中国网络法体系，也推动了中国互联网的整体发展。总体而言，鉴于国家有意促进新经济，需要推动传统的属地化、分口治理，事后运动治理模式发生转变，认清互联网商业模式和价值产生的根源，有利探索适应新经济性质的管理体制。从这个意义上说，信息资本主义不断要求对法律内核进行改造，取代其中的传统经济要素，打破限制生产要素自由流通的各类规则。

人工智能法律的实证性视角

如前所述，人工智能的本质在于算法和数据处理，物理形体不必然是人工智能的构成要素，因为即使是人形机器人，也不过是一个算法主导的硬件系统，它实时收集信息，并按照算法的要求做出决定，继而行动。更重要的是，具有物理形体的人工智能可以推动群体智能发展，通过分布式终端收集更多数据加以处理，并不断传输至云端“大脑”，提升整体网络的智能水平。 人工智能巳深度介入医疗领域

根据算法的复杂性和学习/运算能力对强人工智能和弱人工智能进行区分，这在技术认知上没有问题，但在法律上很难按照智能程度给出精确的标准。法律应对复杂世界的方式是确立一般性的简单规则，在概念上对社会个体进行抽象假定（如行为能力），而非针对特殊主体，否则规则体系本身将变得异常复杂，难于理解和操作。而人工智能从单一的自动化服务向多元通用服务转变的过程可能是一个相当长的光谱，法律需要针对其本质特征进行约束，并探索一套应对未来的方案。当我们说社会变得越来越智能的时候，事实上指由于数据搜集、储存和处理的能力不断增强，所有软件/算法都可能朝向自动收集数据，做出决定或判断的趋势，由于算法的复杂性，算法带来的结果可能无法预测，并在更大范围内带来系统性的不利后果。这种后果未必是毁灭性的风险，甚至只是在某领域的制度设计问题，但人工智能恰好将这类社会问题具象化，掩藏在外表华丽、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就会引发一系列问题。

如果放在一个更大范围内观察，在历史上，人类社会随着复杂性的增加，不可避免地产生以组织和技术形态出现的各类“黑箱”，它们的决定影响着社会发展和大众福利，但仍然保持着某种秘密性。这一隐喻未必是阴谋论，其核心问题在于信息不对称。为平衡相关当事人和社会大众的知情权、避免恐慌、保持某种预测能力，人们不断设计出某种程度的信息公开和透明化机制，例如政治辩论的公开化，法院诉讼程序透明化甚至公开庭审，上市公司强制信息披露等等。而人工智能不过是信息技术时代的新型黑箱，带来更加严重的系统化影响。互联网在兴起过程中，通过降低信息成本，推动了开放政府、庭审直播，使信息公开透明更加便利，将生产性资源不断解放出来，在更大社会范围内重新配置，产生新价值。然而，这一过程在消除一个又一个传统黑箱的同时，产生了更为复杂的新黑箱，进而主导整个社会的生产过程。生产资料之间的信息变得越来越对称，甚至可以实时互通信息，但作为信息匹配中介的人工智能却变得更不透明，其规则设计和运作从属于用户甚至开发者无法理解的秘密状态，这回到了法律如何处理与代码的关系问题。

一个类似的比较是人类自身：人脑经过上百万年的进化，演变成十分复杂精致的系统。尽管当代神经科学不断改变我们对人脑的认知，甚至每个人的大脑都不完全一样，但就法律而言意义不大，这只能在边际上改变个案判决。即使无从了解人脑的运转机制，或者依据某种更加先进的科学知识解释社会主体行动的具体理由，人类还是有能力形成社会规范，并演进成更加理性化的规则。这套规则只需要假定一般社会主体是（受限）理性的，由少数概念界定不同情形的心理状态（故意、过失），并集中对人的外在行为进行约束，确定权利与义务，就足以以简单规则应对（而非认识）这一纷繁复杂的世界。类似地，在处理算法的负外部性时，也可以有两种不同的路径：（1）关注算法的外部行为与后果，（2）关注算法内部的设计规则。

大部分现有规则关注算法导致的（未意料）结果，例如内容分发算法未经审查造成非法或侵权内容传播，这一般由信息传播者（即内容服务商）承担责任，算法本身并无法律地位，在造成不利后果的过程中只是一个工具。这类责任假定内容服务商应当知道非法内容的存在，并有能力通过算法设计或人力（比如人工审查）加以阻止。在诸多侵权场合，内容服务商可以通过“避风港”规则免责，只要无法证明它实际知晓状态。更复杂的是，如果软件开发者声称自己无法控制信息的生产和传播，却造成一定社会危害的情形。无论是在快播案还是BT案中，软件开发者都无法因这一原因而逃脱责任，法院的理由仍然是，开发者有能力知晓非法内容的输出（如果不是故意的话，例如快播向推广该播放器）。类似地，如果一个具有物理形体的人工智能由于处理信息不当造成了外在损害，按照这一逻辑仍应由算法开发者负责。

而且，还有必要将算法产生的错误和算法缺陷本身区分开。长期以来，软件行业一直通过拆封合同（shrink-wrap）解决缺陷软件造成的短时崩溃或重启问题，这种格式条款旨在确认这样一种事实：没有任何软件是百分之百完美的，只要在用户拆封使用该软件时运行正常即可，服务商并不为软件崩溃或死机造成的消费者损失负责，因为前者无法预料到缺陷带来的风险。这就是为什么消费者需要接受软件生产商不停的更新和补丁，软件/应用不受产品责任的约束，被视为一种可以不断升级改进的服务，这在免费软件时代更是如此。按照这一思路，似乎有理由认为，无人驾驶汽车因算法计算错误导致车祸（何况造成事故的概率远远小于人类司机的错误）是这类软件的正常的缺陷，消费者应当容忍这类错误。但无论是监管者还是潜在的受害人都无法接受这种比拟。声称有潜在缺陷的交通工具（也包括医疗设备和其他与生命财产直接相关的算法）一旦投入使用就需要为此造成的后果负责。无论如何，这类思路仍然是通过后果施加事后责任，监管者或法院并不想深入算法内部了解造成事故的技术原因是什么。只要法律认定这一黑箱应当在合理范围内得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就应当承担责任。在这种情况下，保险（甚至是强制险）就成为确保这类发生概率小但潜在损失巨大的不二选择，航空、医疗保险市场十分发达，可以预见将会延伸至更多由人工智能驱动的服务行业。 现实与虚拟的界限不断模糊化

如果说事后救济还无法确保安全，事前干预算法设计则是另一种选择，同时带来的问题也更复杂。早在20世纪，阿西莫夫就试图为机器人立法，尽管他从未讨论技术上的可行性。安全可能是人工智能服务的首要问题之一：一个中心化的入侵可能会导致所有终端都变得极度不安全。行业监管者在不同行业为特定服务中的人工智能设定安全标准（如医疗器械、交通工具、自动化武器），实行安全保护等级制度，甚至要求被认定为重要设施的源代码（如windows系统）供监管者备案，或在设计自动化交易程序时控制报单频率的阈值等。又例如，在魏则西事件后，联合调查组在整改意见中要求落实以信誉度为主要权重的排名算法，对商业推广信息逐条加注醒目标识，予以风险提示。如果说这些监管手段针对的是作为商业秘密的私人算法，诸如Open人工智能这样的倡议则意在延续开源软件运动路径，确保软件漏洞能够得到更大范围内的监督和修补。至少在中国，信息披露机制尚未成为算法监管的重要手段，无论是强制性披露还是第三方披露。

（作者单位：上海财经大学法学院）

注释：

[1]当下的大众媒体、文化产品和社会公共认知正努力将未来的人工智能塑造成具有独立意识的逐渐演化的主体，这集中体现在诸如《终结者》《我，机器人》《西部世界》《2001银河漫游》这类科幻影视作品中。尽管人们也有理由进一步想象，一旦人工智能具有了自我意识，就不再可能忠实地为人类服务，而更可能对人类生存构成威胁。其路径和思维方式仍是20世纪的，和21世纪依托大数据机器学习迥然不同。事实上，按照日本学者森政弘提出的“恐怖谷理论”，人工智能不太可能在短时间内人形普及化，因为这会在消费者心理上引发不安甚至恐惧。像Siri和Cornata这样的语音助手、像Tay和小冰这样的聊天机器人则不会有这种负面效果，因为用户知道自己在和一个尚未通过图灵测试的算法对话，他们甚至乐于教Tay在推特上辱骂用户、发表种族主义和煽动性的政治言论。另一个可能影响中文世界读者想象的因素是，把robot翻译成“机器人”先验地赋予了这类客体某种拟人化主体地位，而人形机器人（android）却没有引起更多的关注。

[2]John Weaver， Robots are People Too： How Siri， Google Car， and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ，Praeger Publishers Inc， 2013; Ugo Pagallo， The Laws of Robots： Crimes， Contracts， and Torts ，Springer， 2015.一个更加有用的综合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究将具有物理形体的机器人作为法律的对象，特别区分了信息性和物理性效果，见Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一个不同观点，见Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把机器人视为人在法律上也有相当的历史，见Samir Chopra and Laurence F. White， A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ，The University of Michigan Press， 2011; Ryan Calo， “Robots in American Law”， University of Washington School of Law Research Paper， No. 2016-04.

[3]吴军：《智能时代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的机器人系列小说中，无一例外地设定机器人拥有一个“正子脑”（positronic br人工智能 n），但却没有给出任何解释。见阿西莫夫：《机器人短篇全集》，江苏文艺出版社2014年版。

[5]这被称为终极算法（master algorithm），见佩德罗・多明戈斯：《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯・卡尔：《玻璃笼子：自动化时代和我们的未来》，中信出版社2015年版。在互联网发展的每一个阶段都有某种意识形态化的术语或热词吸引投资，例如宽带、大数据、分享经济、VR（虚拟现实）等，它们不过是互联网形态的各类变种。例如，一个关于分享经济和之前互联网经济的关联，参见胡凌：《分享经济的法律规制》，载《文化纵横》2015年第4期。

[7]这种思维方式可追溯到霍布斯以来的法律实证主义。

[8]胡凌：《代码、著作权保护与公共资源池》，载《腾云》2016年12月刊。

[9]关于两类逻辑的具体表现，集中参见胡凌：《探寻网络法的政治经济起源》，上海财经大学出版社2016年版。

[10]这在众多（特别是国外的）中国互联网观察者身上十分常见，人们的注意力全都转向中国政府如何严格管理和控制互联网。在政治学研究中自然而然地并入“国家与市民社会”传统框架，并吸纳了关于在线抗争、集体行动的传播学与社会学研究。

[11]劳伦斯・莱斯格：《代码2.0》，清华大学出版社2008年版。

[12]一个概述，见胡凌：《马的法律与网络法》，载张平主编：《网络法律评论》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法兴起：理解中国互联网演进的一个框架》，d《文化纵横》2016年第5期。这体现在版权、隐私、财产、不正当竞争、垄断、劳动法等一系列制度中。这种对法律制度的改变不单纯是在既有工业生产背景下微型创新带来的变化，而是社会生产的重塑。

[14]比如说，平台责任议题的出现，和互联网平台更多转向由第三方提供服务的信息中介模式直接相关。

[15]这一区分和观察中国式资本主义兴起的框架十分类似，政治经济学家们争论的焦点就在于如何解释中国改革开放三十年的成功经验，究竟是政府主导还是市场主导，但实质上是一个混合制经济。

[16]由于科斯所说的企业信息成本和管理成本降低，调动生产要素的边际成本趋近于零，企业组织形态本身将成为竞争的高成本。

[17]尼克・波斯特洛姆：《超级智能：路线图、危险性与应对策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治过程、现代的企业决策都是黑箱，对外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的国家/商业秘密。卡夫卡的小说《审判》就精确描述了作为黑箱的诉讼过程，同一时代的韦伯也描述了理性化的国家机器应当像自动售货机一样。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金钱的数据法则》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差错：软件错误的致命影响》，人民邮电出版社2012年版。

[21]长久以来民用航空器已经由软件深度介入驾驶过程，以至于人类驾驶员无法在短时间内预热，形成另一种风险。

[22]阿西莫夫提出的“机器人三定律”（后来扩展至四点）虽然十分基础，但仍然很难在具体情况下起作用，特别是当代伦理学上著名的“线车难题”之类的伦理困境。考虑到这些定律是为模拟人脑状态下设计的，就更可疑;因为人脑并不总是按某些理性伦理原则行事的，在某些关键场合强烈依靠某些默认设置――直觉。

[23]由监管机构强制披露并审查事实做不到，只能依靠像苹果这样的平台公司和软件分发平台帮助对成千上万个软件进行至少是安全审查。在台式机时代，这一平台责任几乎不可能，自然状态下的windows只能导致争夺私人控制权的3Q大战。但像乌云网这样的第三方白帽黑客也被禁止探测和公开互联网公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在笔者看来，法院应当将注意力放在知情同意的合同条款本身的适当性上，而不是一味接受黑箱的逻辑，因为后者确实无懈可击。如果格式合同能准确反映代码的设计，对其条款的审查是更好的选择。百度引发的被遗忘权第一案反映的也是这个问题。

[26]一个补救方法还是尽可能地披露算法信息，允许用户理性地生产/隐瞒个人信息，见戴昕：《自愿披露隐私的规制》，载苏力主编：《法律和社会科学》第15卷第1辑，法律出版社2016年版。

[27]法律的人工智能化是本文另一个没有讨论的问题，与此相关的是大规模监控、智能警务、犯罪预测等问题。

篇(5)

曾经，“百度一下”是一个极具代表性的动词。因为百度就是搜索本身，我们的互联网生活处处都有百度的存在。百度也正因为在搜索引擎领域的成功，使其成为了互联网三巨头BAT中打头的一员。但是近年来随着ATM、TMD等各类新组合的出现，我们发现百度离我们越来越远了，如今说到BAT也不过是习惯性的顺带捎上百度而已。

百度在搜索领域风光不在，即便这些年没有了google这一竞争对手。而且，提到信息搜索再说“百度一下”，或许还会被人笑话，大有三十年河东三十年河西之感。除了各类负面新闻败光了百度赖以生存的品牌形象，百度这些年的下坡路还体现在移动互联网领域没有拿得出手的产品。

回想百度的新闻，上一次百度上头条恐怕还是因为李彦宏把无人驾驶汽车开上五环被开罚单。可能让百度人顿感落寞的是，大众不再关心百度的产品，只剩下花边新闻值得一看。这些现象都反映出百度作为互联网公司已经离我们越来越远的事实。

百度为什么离我们越来越远？百度在PC时代实现了搜索垄断，一路顺风顺水，最大竞争对手Google被关在国门之外，即便是360在电脑上捆绑浏览器，锁定360搜索引擎，也未突破20%的市场份额，百度始终牢牢占据第一。

然而随着移动互联网的普及，搜索入口被分散，百度在搜索领域却一成不变毫无突破。反观搜狗等其他后起之秀，纷纷针对垂直领域不断深挖。搜狗将微信搜索、知乎搜索、搜狗明医等窗口打通，将百度存在的问答、信息、医疗广告上的弊端进行了升级，吸引了大量年轻用户群体。如今，百度在搜索引擎领域已经不在是不可替代的存在，反而饱受诟病。

（1）移动互联网时代，百度跟风转型不成功

百度如今只能算是在吃着PC时代积累下来的老本。实际上移动互联网的大趋势下出现了许多颠覆性的机会，比如：小米以智能手机为核心构建起了智能硬件生态圈；美团主攻吃喝玩乐等生活服务成为了一方霸主；今日头条以算法驱动一举逆袭成为国内最大的资讯平台，并开始蚕食百度的互联网广告业务。然而，在这些领域百度都曾有涉足，但大多如蜻蜓点水般参与过，不温不火。

作为互联网巨头的百度，当然不可能对趋势毫无察觉，在移动互联网领域也进行过大手笔的收购，企图实现转型。比如：出资19亿美元收购91，用以阻击360，希望在无线端实现全面覆盖。但是，百度未曾想到移动端流量入口最大的敌人却并非是360、应用宝等手机应用市场等巨头，而是众多智能手机生产商，移动互联网时代下的流量分发开始从中心化走向分而治之。

百度同样也看到移动互联网时代下生活服务领域的巨大商机，团购火热就收购糯米做团购，外卖火爆就开发百度外卖做外卖，但是由于战略定性与运营能力不足等原因，结果都以无疾而终。

（2）搜索之后无爆品，百度缺少烟火气

大家不妨仔细回想一些，近五年来百度有哪些新产品是值得称赞一番的？

答案很可能是没有。百度最大的问题就在于这么多年来却没能在产品层面有建设性的突破，可以说是错失了整个移动互联网时代。

虽说百度在其他领域并非颗粒无收，但也是毫无拿得出手的爆品。百度在行业处于领先地位的产品，就只剩下了百度搜索和百度网盘。而百度网盘并非由于产品优秀，更多的是因为占到了政策优势和曾经积累下来的技术实力才能勉强处于领先地位，市场占有率超过70%。

但是，同样成也萧何败萧何，百度网盘如果有朝一日因盗版等擦边球问题而受到较大的政策冲击，百度网盘的市场规模恐怕也将大幅下降，极具政策不确定性。

反观阿里和腾讯，在移动互联网领域可谓无孔不入，如八爪鱼一般张牙舞爪，要么自己做，要做投资布局。如今，腾讯已经将微信覆盖到了每个人的手机，与手Q一起捍卫者自己社交帝国的荣光。不仅如此，腾讯还接连推出了几款爆品手机游戏，带领全民走进了娱乐至死的疯狂时代，虽然饱受争议，但风光无两。

对于自己不擅长的领域，腾讯更是一改抄袭作风，直接投资外部公司，如：京东、美团、滴滴、搜狗等，也是名利双收。阿里就更不用多说，虽然马云已经宣布退休，但是阿里在电商、支付、云业务、生活服务、新零售、AI等领域都是玩得风生水起，一出手就能随随便便上头条，再加上马老师这个大IP的加持，这种影响力怕是连腾讯都无法企及。

对比之下，也就不难理解百度为何总被唱衰，总是被掉队。

一方面，是由于百度在新业务领域基本毫无建树，纯粹靠着吃老本；

另一方面，腾讯阿里的各个新产品新业务都跟普罗大众的生活息息相关，影响深远。

而百度呢，却仍躺在陈年老黄历上不食人间烟火，实在是离老百姓的生活太远太远了。

（3）竞价排名臭名声，路径依赖害百度

百度行业新闻不多，但是负面新闻不少。近期，作家六六更是在微博上大骂百度垃圾企业，骂李彦宏是骗子首领，因为她仅仅使用百度查询上海美国领事馆信息就出现一堆虚假广告。在魏则西事件引起公愤后，百度广告还是非常的嚣张，所谓无广告不百度。

百度的搜索竞价排名是百度最主要的收入来源，但同样也是让百度病入膏肓的毒瘤。应该说，路径依赖是种病。一旦习惯了，就会变得不思进取，抱残守缺。尤其是，竞价排名背后的既得利益之于百度实在太诱人，一旦手起刀落下狠心割除，不仅财报难看，在没有新业务接济的前提下还可能自毁长城。这里面错综复杂的利害关系，想必只有百度高层才会有更深刻的体会。

想百度对搜索竞价排名业务的依赖有多深，只要看看陆奇出走的事件就能明白。想当初，前微软全球副总裁陆奇空降百度出任总裁兼COO，一度成为Robin之后的二把手，主政百度的486天里进行了大刀阔斧的改革，百度股价累计上涨近60%，最高时候带领百度市值逼近1000亿美金。

因此，陆奇也一度被外界看作是拯救百度的救星，然而陆奇的改革却依旧不能触碰到百度的搜索利益。坊间传闻，在陆奇确认离开之前，与百度高级副总裁、百度搜索公司总裁向海龙之间的矛盾已经水深火热，最终陆奇毅然决然选择离职。

就在陆奇离职不过十天后，百度搜索部门重启了医疗竞价广告排名。这一前一后的事件走向变化，很难不让人浮想联翩，也直接证明了之前媒体们的各种猜测——陆奇正是因为触碰到了百度搜索竞价排名的既得利益才导致了出走。对于百度来说，陆奇的出走让其失去了“百度中兴”的可能，更是将百度再一次拉回了舆论的漩涡。

科技驱动能支撑起百度的未来吗？卓越的职业经理人陆奇最终没能帮助百度扭转颓势，但是为百度留下了ALL in AI的标签。然而深受臭名所累，产品能力薄弱的百度，真的能用科技驱动支撑起百度的未来吗？

（1）百度在人工智能领域全面布局，率先进入无人驾驶领域。

百度集团目前将主要的事业群体划分为六大领域：

搜索引擎，维护传统主营业务搜索引擎服务；

人工智能领域，负责百度AI领域的研发；

智能驾驶领域，负责搭建智能驾驶生态群；

金融事业群，负责互联网金融业务；

智能生活事业群，负责智能硬件物联网领域的开拓；

另外还有一个是新兴业务事业群。

可见百度在人工智能领域的布局与其他互联网企业无异，除了放弃了新零售领域的开发，基本上将所有人工智能领域覆盖到了，并且在无人驾驶领域处于先行地位。然而，即便如此，百度在无人驾驶领域所面临的对手也不容小觑，国外有特斯拉和 Google，国内还有阿里、腾讯华为等科技巨头也正积极布局无人驾驶领域，产业格局不尽相同。

（2）人工智能领域尚未出现爆款产品，无人驾驶后来者穷追猛赶

百度虽然大刀阔斧的杀入人工智能领域，但是还没有推出一款证明其技术能力的产品。百度希望通过智能音响搭载百度duer os ，推广其智能语音技术。然而外观出众的涂鸦未获得市场认可，随后低价策略的小度智能音响、搭载屏幕的小度在家也是反响平平。

或许是由于产品能力较差的原因，所以百度至今没有打造出爆品。但是如果仅作为技术服务商，百度好像也不那么合格。翻看百度AI开放平台，可以了解到目前百度核心的AI技术也就是人脸识别和语音识别技术。而这些技术的同类竞争者众多，也并不是什么最新的黑科技，让人对百度人工智能领域的期待少了许多。

值得一提的是百度率先进入的无人驾驶领域。但是该领域尚未形成头部效应，还处于你追我赶的阶段。百度虽然推出了Apollo，希望打造智能驾驶领域的安卓平台，如若成功，百度在智能驾驶领域将举足轻重。

但是开放式的平台搭建需要大量汽车软硬件厂商密切配合，而面对风口并非百度一家拥有搭建平台的能力。比如：阿里巴巴近期也了AliOS 2.0系统，宣布驾驶体验或可千人千面，这对与百度来说无疑是一记重锤，压力可谓不小。

（3）BAT的差距已经形成，在人工智能领域勿重蹈覆辙

百度的成功取决于它做对了搜索引擎这一件事，从竞价排名流量变现上获得了巨大的利益，掌握流量入口是百度pc时代称王的关键。2011年，3Q大战结束，百度曾经以460亿美金市值短暂超越腾讯，领跑BAT。

然而，随着pc互联网时代的终结，百度失去了入口优势。而在移动互联网时代，百度一直没有找到自己合适的角色。不同于腾讯和阿里分别从社交和电商作为切入点不断开枝散叶，百度在移动互联网时代什么都试着去尝试，但是什么都没有做精做好。O2O业务花费了百度大量的经济投入，却无疾而终。

可以说，正是由于百度没有其他支撑性产品业务的崛起，才导致百度搜索广告过度逐利，令其臭名远扬。

相比目前，阿里和腾讯早已双双突破4000亿美金市值，而百度的市值还在800亿美金左右徘徊。如今选择加码AI领域，以技术见长的百度能否抓住这一次机遇，逐渐摆脱对搜索竞价排名的依赖就显得尤为重要。只有不重蹈覆辙，坚持战略定性，真正做到All in AI，百度才可能不断缩小跟阿里、腾讯之间的差距，从而在人工智能时代重获新生。

篇(6)

关键词：HIS系统；医疗；质量监控；重要性

中图分类号：R197.324

HIS系统，即医院管理和医疗活动中进行信息管理和联机操作的计算机应用系统，是覆盖医院所有业务和业务全过程的信息管理系统。在科学技术不断进步而且信息化程度不断加深的时代中，HIS系统给医院的行政管理工作以及医疗质量的把关上都提供了便捷，大大的提高了医疗的工作效率，增加了医院的效益，可谓是医院以及医疗活动中的不可或缺的一部分。基于这样的背景，本文就HIS系统在医疗质量监控过程中的重要性这一问题，从HIS系统在医疗质量监控中的具体应用、HIS系统在医疗质量监控中的重要价值以及对HIS系统在医疗质量监控作用的展望等方面进行一番探究。

1 HIS系统在医疗质量监控中的具体应用

HIS系统不但在医院的管理活动中发挥着重要的作用，有着广泛的应用，而且也是医疗质量监控中也有着不可或缺的一部分。在医疗质量监控中的具体应用主要分为医疗系统、管理系统、质量评价以及质量控制。医疗系统，主要指辅助诊断系统，辅助教学系统，危重病人监护系统，药物咨询监测系统，以及一些特殊诊疗系统，在这些医疗系统中HIS系统主要通过用计算机联机进行控制从而达到将各个系统中的数据连接到医疗数据库中，从而做到在各个医疗系统中都能够共享到这些记录的医疗数据，同时还能完成数据采集和初步分析工作，其结果可通过联机网络汇集成诊疗文件和医疗数据库，供医生查询和调用，为医院的医疗工作者更高效、准备的为病人患者进行诊断提供了技术上的保障；在管理系统上，HIS系统为医院日常的管理工作、财务管理工作、后勤管理、药物进库、出库的统计工作以及医疗仪器的清点都提供了便捷，为医院的正常的工作、医疗质量监控和医疗质量的评估提供了保证；HIS系统在质量评价的应用上，主要是应用控制论和系统工程的方法借助于各种计算机应用系统建立医疗质量评价系统和医疗质量控制系统。在这个领域中，利用HIS系统，建立数学模型，计算医疗质量综合评价指数，就医院的人员工作时间分配、患者床位的利用率以及医院工作人员的工作效率进行系统、科学、合理的评价；在质量监控上，HIS系统主要是应用控制论和人工智能对医疗质量进行科学管理，主要的实施措施是通过计算机辅助监测，对人体的各个系统进行监测，从心脑血管疾病预报系统到人体酸碱平衡监测系统可见其功能之强大，同时在医药质量控制和临床检验质量控制上，HIS系统也发挥着不可替代的作用，为医院的医疗质量以及患者在临床经验中的质量提供了保障。

2 HIS系统在医疗质量监控中的重要价值

信息化的大时代下，在医院的各项管理工作中，尤其是医疗质量监控工作中，HIS系统都占据着重要的角色，体现着不可或缺的重要价值，就HIS系统在医疗监控中的重要价值：第一，HIS系统为医院的各项管理工作提供了便捷，在引入HIS系统平台之前，我们医院的医疗系统都不得不将所有的器材信息、病人信息以及药品的进出数量等信息都一一的归档记录，人工的操作以及管理给医院的工作效率可谓是大打折扣，无论是在人力还是在物力上都需要大量的投入，而取得的效果却不是特别的好，HIS系统则很好的解决了这一问题，通过计算机联机操作，使得医院的所有数据都能共享，无论是门诊部还是治疗室都能在授权的情况下对数据库进行访问，查询到自己想要的信息资料；第二，HIS系统给医疗质量的监控提供了便捷，信息化的操作帮助医疗工作者在对病人患者的疾病的诊断中更为准确的做出结论，同时计算机操作也让患者在住院治疗中更为的放心、安全，万一有什么突况出现，监控的护士能在第一时间发现、并赶到病房；第三，HIS系统中还采用了人工智能对医疗质量的进行科学的管理，从而让医疗工作者在做病情分析、推理的过程中更为的科学、准确，最大程度上的规避了以前那种带有较大主观判断的方式，同时在对相关检查数据的计算、检测以及分析上给主治医生更直观、具体的分析结果。总而言之，HIS系统的建立给医院行政工作的管理、医疗质量监控的提高带来了质的变化，在更为科学的进行医疗诊治、更为有效合理的工作、人员分配上提供了保障，HIS系统的建立让医院真正做到以“患者中心”、促进和提高了医院收费管理水平、严格控制医疗物资流通的各个环节、提高了成本核算的管理水平，促进医院的经济效益，让医院各项工作效率和医院的综合管理水平得到了充分的提高。

3 对HIS系统在医疗质量监控作用的展望

要想让医院的管理工作以及医疗质量监控工作完全做到信息化管理，那么HIS系统的建设和完善还有一段很长的路要走；HIS系统应随着信息技术以及医学科技的日益进步而不断与时俱进。在未来的发展中，HIS系统的发展只要遵循高效、安全、稳定这几个基本要求，那么就一定能够为医院的发展、患者的健康做出更大的贡献。从高效的角度来说，通过数据挖掘技术的不断完善，辐射到相关的计算机、信息管理技术上，一定能够开发出更为高端的HIS系统，让医疗质量监控工作更为的高效；从安全的角度来说，HIS系统的不断发展无论是在患者检查数据的分析、推理上，还是在医院药物的管理上都能应做到更为的精确；从稳定的角度来看，HIS系统的不断完善无疑能够给医院的日常工作、管理的质量带来质的飞跃，从而使得医院的管理更为的稳定。总之，未来的HIS系统一定能为医院获得良好的社会、经济效益提供一个高效、安全、稳定的业务基础平台，为医疗、教学和科研工作提供了优良的信息服务。

4 结语

信息化的时代已经到来，医院信息化管理的时代也已经到了。通过上文对HIS系统的阐述，我们不难看出HIS系统在医院的管理工作、医疗质量监控中发挥的重要作用，也可以预见在未来的发展中HIS系统一定能够为我们医院的管理、质量监控工作作出更大的贡献。

参考文献：

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[6]张炳峰，王忠民，马建锋.医院实验室信息管理系统应用浅谈[J].实用医技杂志，2006，13（11）：1976-1977.

篇(7)

社会医疗保险是一种“低水平，广覆盖”的保障，其最高“赔付金额”是当地上年社会平均工资的4倍左右，在全国大多数地区为2～5万元，而重大疾病医疗费用一般高达10万元以上，两者之间存在较大缺口。

商业医疗保险的空间

建立完善的医疗保障体系已经是当务之急，从目前来看，利用商业医疗保险建立一个没有漏洞的多层次的医疗保障体系是一个合理的选择。就险种类别来看，目前上公众急需的医疗保险、老年护理保险，属于健康险的范畴，而目前我国还没有一家专业的商业健康保险公司，健康险也只是作为寿险的附属业务。尽管如此，我国近年来的健康险增长依然迅速，2000年度我国健康险保费达到27.69亿元，占人身险总保费的2.77%；2001年健康险保费达到60.27亿元，占人身险总保费的4.24%。这一成绩较之成熟市场的1/4到1/3有较大距离，但较上年增长117.65%，远远高于同期42.6%的人身险保费增长率。在七月召开的中国保险行业协会健康保险工作部成立大会暨第一次工作会议上，专家们认为，由于国家基本医疗保险覆盖面不足，保障程度相对不高，为商业保险公司发展健康保险留下了巨大的发展空间。较为谨慎的预测是，到2008年前后，我国健康保险的市场规模在1326亿元左右，而较为乐观的估计是在2837亿元左右。这一切表明中国健康险市场充满巨大的潜力。

商业保险公司的“苦水”

市场潜力巨大，老百姓又急需，这种两全其美的事情，为什么得不到保险公司的热烈响应呢？实际上，商业保险公司有其商业上的苦衷，多种因素制约了业务的顺利开展。

赔付率居高不下

长期以来，各保险公司开办的医疗保险都处于收赔相抵，甚至收不足赔的状况，个别地方的赔付率甚至高达300%，这使保险公司的利润微乎其微，不少公司对大力发展医疗保险的热情不高。

管理难度较大

保险公司与医疗机构的合作关系难以建立，加上医疗制度的不完善，透明度不高，保险公司难以对医疗费用进行控制。保户中存在着不少逆选择投保的，而且一些道德风险和索赔欺诈风险大量存在，使保险公司难以拓展市场。

经营管理方法不先进

在美国普遍使用的风险管理技术，如复杂的费率厘定、承保选择、次优要求、大案管理、非比例再保险保护等，在我国还鲜为人知。

专业化程度低

一方面，我国目前还没有一家专业的商业健康保险公司，国内保险公司把健康险作为寿险的附属，极大地影响健康险的经营战略决策。另一方面，人才匮乏。医疗保险对保险人员的医学知识要求较高，在核保、理赔、精算等方面都需要专业性较强的人才，而保险公司这方面的专业人才缺乏，影响了医疗保险业务的推广。

适合健康险业务的系统缺乏

品种单调，个性化、多元化程度差。当前，公众急需的是纯粹的医疗保险、老年护理保险等，而市场上没有老年护理保险，而一些险种又是以附加险形式随主险开展且以统保形式承保的，难以满足人们的需求；国际上成熟的商业健康险市场一般包含四大类产品：医疗费用给付类、失能收入损失补偿类、长期护理保障类和疾病给付类。我国虽已有180多种健康险产品，但主要集中在第一类上，而且都是一年一保的短期产品。

症结所在

健康险的症结在于风险控制难度大、专业技术要求高。

第一，从管理上说，健康险对案件的管理不是结果管理，而是过程管理。它保障的不是“疾病发生”，而是“就医事件”。“就医事件”是一个完整的过程，它包括疾病发生、就医、治疗、痊愈及出院等步骤，每一个步骤不同的处理方式决定了案件结果的不同。这决定了医疗保险在精算、风险控制、核保理赔、医疗协调管理等各方面均不同于寿险和意外险。其次从协调管理上说，在我国商业保险公司、社会保障部门、被保险人和医疗服务提供者构成了健康保险的四方关系，在这四方关系中，医疗服务提供者对发生就医的被保险人的住院时间长短、治疗方案、是否发生医疗费用及发生多少医疗费用等起着重要作用，社会保障部门与商业保险公司在统一标准、信息共享方面有较强的合作需求。因此加强协调管理对合理施治和合理用药方面的管理有着突出重要的意义。

第二，从风险控制上说，寿险的基础是建立在大数法则上，依赖于“死亡事件”，而死亡是投保人或是被保险人较难人为控制的事件，是一种纯粹风险。而对健康保险来说，其经营的是就医事件和医疗费用风险，被保险人可能在医疗服务提供方的配合下，“无病看病、小病大看”。因此其道德风险要比寿险和意外险严重且不可控。其次，同传统寿险相比，对被保险人的风险控制更为复杂。传统寿险通常将被保险人的健康状况及家族病史作为核保的重点，而对于健康险来说，被保险人保障水平、保险信用记录、过度利用倾向、收入水平、职业情况以及定点医疗机构行医记录等信息也是风险评估的重要部分。

第三，从费率厘定上说，人寿保险主要考虑死亡率、费用率和利率，健康险所要考虑的不仅是疾病的发生率、就医率和住院天数，更要考虑各地的经济发展状况、医疗消费水平、区域及城乡差异、投保团体的情况、医疗环境和诊疗技术的变化等因素。由于医疗保险受免责期、等待期和免赔额的影响，其责任发生带有一定的滞后性，在未到期责任准备金和未决赔款准备金的计提上又不同于财产保险和意外伤害保险。

智能化系统解决之道

健康险这些独有的特性决定了传统的业务系统将很难满足健康险业务的发展，因此，一套能解决业务难点、满足其特殊业务需求的智能化系统就成为了解决问题的关键。因为一套好的健康险智能化系统应具备有效的过程管理、强大的数据交换功能、全方位的风险控制和先进的人工智能技术，并且具有良好的扩展性。

智能化系统通过科学地监控疾病发生、就医、治疗、痊愈及出院整个“就医事件”，从而实现有效的过程管理。由于健康险业务的复杂性、频繁性和实时发生性，需要有效的过程管控系统，单纯的业务流程管理将不能适应医疗保险业务发展和风险管控的需要。传统的业务系统通常只能进行事后型的管理，即就医事件结束后，被保险人持医疗费用帐单进行索赔时，业务系统才开始进行处理。在这种情况下要对就医事件进行审核困难明显加大，常常导致保险欺诈，由于对某些不合理的医疗费用的发生未进行事先控制，导致理赔时出现纠纷。通过过程管理，能够有效地消除保险人、被保险人及医疗机构三者间的信息不对称，使得保险人可以及时获得被保险人的诊疗信息，并可在就医事件出现不合理的情况下及时介入，防止不合理费用的发生。通过过程管理，结束了医疗费用的高低基本受控于医疗机构的情况，加强了保险人对医疗费用的控制力，极大地降低不合理医疗费用的发生率。

智能化系统可同医疗服务提供者、社保机构进行同步/异步数据交换，能够及时地获取各种信息，如：被保险人的医疗信息、药品、诊疗项目、服务项目列表及给付比例等基础数据。通过数据交换，为过程管理及风险监控提供了必要的数据，为保险公司协调管理社会保障部门、医疗服务提供者和被保险人提供了有力的支持，同时减少了工作人员的录入量，增强了业务处理的自动化程度，使工作效率得到了极大的提高。

智能化系统拥有科学的风险评估体系。由于健康险业务的复杂性，在对被保险人进行核保时必须全方位的评估被保险人的风险，如：被保险人保障水平、保险信用记录、过度利用倾向、收入水平、职业情况以及定点医疗机构行医记录等。通过科学地风险评估体系能够准确全面地揭示被保险人的风险，为核保提供重要的参考信息，避免了被保险人逆向选择等风险，从而减少了保险公司的损失。

智能化系能够有效协调保险人、被保险人和医疗服务提供者三方关系，并能对就医事件的整个过程进行监控，及时发现被保险人“无病看病、小病大看”，医院过度提供医疗服务等风险。通过先进的人工智能判断技术，增强了业务处理自动化的能力，可减轻核保、核赔业务人员的工作压力，降低商业医疗保险费用；也可以提高工作效率。

智能化系统建成后，经过一定时期的运行，将积累大量的业务数据，通过数据挖掘技术，可从大量的数据集合中有效发现有价值的商业信息，同时因为有了足够的样本数据，从而为健康险的费率厘定提供重要依据。通过对业务数据进行数据挖掘，保险公司将逐步建立起自身的核心竞争力，智能化系统积累的经验将成为其他公司唯一无法赶超的“信息壁垒”。

由于各地医疗服务水平、基本医疗保障、疾病发生率等存在一定的差别，因此不能按照同一种模式对各地的健康险业务进行统一的管理，智能化系统能对于不同类型的医疗服务、不同发展水平的地区，采取有针对性的管控，使得保险公司可以根据当地的具体情况，顺利开展业务，扩大市场，提高了管理效率，节约成本。

在处理健康险业务时，不仅数据量大，而且还需要综合不同类型的数据，例如：在理赔时，除需要知道被保险人的自身信息外，还需要知道就医医院，使用的药品明细等信息。智能化系统能处理健康险大量数据要求，协调各种业务数据，从而提高了工作效率。

智能化系统实现了数据大集中，能够处理日益显著的人口流动问题，真正支持商业医疗保险产品“全国联保”，实现“风险控制到人”。由于能更好地提供个性化的服务，从而提高了客户的满意度。从管理角度而言，数据集中充分体现了公司总部的监管作用，实现业务数据的实时收集，汇总和查询，同时允许各分支公司在统一管理下的部分个性化。

此外，智能化系统必须具备良好的扩展性，由于健康险业务在中国发展得非常迅速，新的需求、保险产品、业务规则不断出现，具备良好扩展性的系统可通过很少的调整，甚至是不作任何的调整就可以处理新的业务，从而极大地节省了保险公司的运营成本。

案例：

太平洋补充医疗保险方案

全国基本医疗保险办法实施后，城镇职工的基本医疗得到了保障。但是，由于基本医疗保险只能解决参保人员的基本医疗需求，而不能解决劳动者患重大疾病超过封顶线以上的医疗费用负风险；加之参保人员的住院费用是按比例报销，职工个人负担部分较重。因此，为化解参保人员患重大疾病的大额医疗风险，减轻其住院费用负担，太保寿险在全国一些地区相继推出了补充医疗保险。

有效监管面临挑战

太平洋保险寿险总公司希望用一套健康险业务系统来统一管理全国各分支公司的补充医疗保险业务。目前的情况是大部分的分支公司通过人工方式进行核赔理算，带来的问题是显而易见的，由于缺少自动化导致工作效率低，容易出错，客户从报案到得到理赔等待的时间长，客户满意度差。而有些分支公司使用简单的系统进行业务处理，这些系统只针对当地的业务而开发，因此可扩展性差，无法满足业务发展的要求，而且数据共享的难度大。由于各地健康险业务“各自为营”，导致总公司无法直接取得业务数据，因此很难进行有效的监管。

与此同时，要开发一套统一的、集中式的健康险业务系统面临诸多挑战。首先，业务存在地区差异。由于各地医疗服务水平、基本医疗保障、疾病发生率等存在一定的差别，太保各分支公司在开展健康险业务时必须要结合当地的实际情况，这使得各地协议书的内容存在一定的区别，因此系统必须有足够的灵活度以覆盖绝大部分的健康险业务。其次，各类基础数据没有统一标准。例如，针对同一种药品，各地的命名可能是不同的，因此没有一套标准来规范诸如药品、疾病、诊疗项目、服务项目等基础数据，导致数据交换无法进行。最后，建立数据接口存在客观条件的限制。目前，同医院建立数据接口由于客观条件限制，无法实现。而同社保间的数据接口，由于各地社保的数据格式不一致，因此系统必须能处理各种不同的数据格式。

集中式解决方案

该系统是一套采用B/S结构的集中式系统，所有的数据都存放在太保寿险总公司，从而很好地解决了数据集中的问题，提高了管理效率。

该系统最大的四个特色是灵活的责任管理、标准化的医疗字典、强大的数据交互和复杂的业务逻辑。首先在本系统中通过责任管理，可以方便地设置、修改保险责任，并可针对保险责任设置对应理算公式。在新建保单时，可以灵活选择与之相匹配的理算公式。其次，系统建立了标准化的医疗字典，包括：药品、疾病、诊疗项目、服务项目、医院信息、社保机构。根据太保健康险业务的实际情况，疾病使用ICD9编码。药品以上海市卫生局HIS系统标准代码为基础，编码时将药品分为化学药品及中成药两大类，化学药品以药品用途分类为主，中成药按药理作用进行分类；所有药品，以一物一码为原则。诊疗项目、服务项目则使用太保提供的编码。通过同各地的数据建立对应关系，实现了数据的交换。第三，系统同社保间建立了数据接口，方便地导入被保险人的医疗费用信息。通过其它的数据接口，实现批量导入客户信息及药品、疾病等基础数据。实现了对被保险人医疗费用的监控，大大降低了工作人员的录入量。最后，系统可处理复杂的业务逻辑，在案件内部的逻辑关系中，可实现在一个案件下的多次报案，多次立案，多次理算，多次给付。在协议书同保单的关系中，可实现一份协议书下对应多个保单，而每份保单又可对应一个投保人及多个被保险人。

此外系统记录被保险人从报案、回访、立案、资料处理、调查、理算到赔付的所有信息，实现了对被保险人就医事件的监控。

理算时，系统根据一定的规则自动计算进入保险责任的理算金额，并根据影响理算的各种因素，如：基本医疗部分的理赔情况、免赔额等，自动计算出理算结果。降低了错误的概率，极大提高了工作效率。

为了能适应各类核赔流程，系统使用强大而灵活的工作流，通过设置核赔规则，实现自动核赔流程。

客户收益

尽管该系统命名为补充医疗保险理赔系统，但由于设计合理根据太保健康险的实际情况，充分考虑系统的可扩展性，因此通过简单调整即可适应80％的太保健康险业务。这样一来，一方面实现了太保寿险总公司使用一套健康险业务系统来统一管理全国各分支公司的补充医疗保险业务，另一方面也为今后的扩展奠定了基础。由于是一套集中式的系统，太保寿险总公司可以实时地取得业务数据，从而对健康险业务的监管更高效，更有力。

各地分支公司使用该系统后，工作效率大为提高，节约了人力成本，缩短了理赔时间，提高了客户的满意度。更为重要的是，该系统能帮助太保寿险更好地规范补充医疗保险的业务，使补充医疗保险能够健康地发展。

个人健康管理系统

■肖桦

个人健康管理在国外的商业化应用已有20多年。由于医疗费用的不断增加及人们对健康需求意识的改变，保险公司及企业纷纷采用此类服务，通过改善健康预防疾病来降低医疗费用。它不但能有效地调动个人在改善自身健康过程中的积极性，同时也能更准确地筛选高危人群从而增加预防措施的针对性。由此，保险公司可以更准确地衡量被保险人的风险，为厘定费率搜集基础数据。被保险人一方面获得了增值服务，另一方面也能有针对性地采取措施预防疾病从而降低医疗费用。版权所有

KYN是个人健康管理服务项目之一。它是英文knowyournumber的缩写，即知道你的数字。KYN是根据美国及中国有关科研机构多年合作的成果，在美国成功经验的基础上，通过流行病学调研结合中国人群疾病发生的特点而设计的。其目的是通过收集生物学信息(包括身高、体重、年龄到血糖、血脂、胆固醇水平等各项实验室指标，也包括食物摄入量、吸烟量、体力活动等生活方式有关的信息)，对慢性病进行危险评价。以控制危险因素为目标，从而达到减少疾病发生机率与控制疾病进展的目的。

KYN项目有三个组成部分：1、个人健康信息管理系统，即收集和管理个人健康信息，对服务对象目前和将来的健康及疾病的危险性进行评价、跟踪并进行健康行为指导；2、个人健康评价系统，主要包括一系列的疾病危险性评价方法，用以确定个人患慢性疾病的危险程度及发展趋势；3、个人健康改善的行动计划及指南，即通过健康管理的办法对不同危险因素进行控制，实施个人化的健康促进，最终达到预防及控制发病、改善健康、减少医疗费用的目的。