新一代人工智能：智能医生助理与关键技术探索

"该文档主要探讨了智能医生助理的关键技术和应用，以及科技创新2030—“新一代人工智能”重大的项目申报指南。智能医生助理旨在解决临床诊疗中的问题，通过研发系统来处理高维动态数据，实现患者信息的全景展现，并进行多尺度、多模态信息的融合分析。同时，它还涉及医学知识图谱的自动生成，以转化临床数据为医疗知识。在临床应用中，智能医生助理可用于智能分级导诊、辅助诊断、辅助治疗、电子病历管理和患者参与决策。另一方面，新一代人工智能的基础理论研究包括新型神经网络模型和基于脉冲神经网络的计算模型，旨在提高模型的鲁棒性、适应性、可解释性和能效比，以及实现自主智能的学习和决策功能。" 在"智能医生助理关键技术及应用研究"这一主题中，关键知识点包括： 1. 复杂异构高维动态数据的呈现技术：这是为了帮助医生更有效地理解和处理大量的患者信息，通过全景展示降低信息负载。 2. 多尺度、多模态信息融合分析：在临床诊疗中，结合不同来源和类型的数据（如影像、实验室结果等）进行综合分析，有助于提高诊断准确性和效率。 3. 医学知识图谱自动生成：自动从临床数据中提取和构建知识图谱，使得机器可以理解和应用医学知识，辅助医生决策。 4. 应用场景：智能分级导诊、辅助诊断、辅助治疗、电子病历辅助录入及质控、患者共决策，这些都体现了AI在改善医疗服务质量和效率上的潜力。 "新一代人工智能基础理论"部分，主要关注的领域有： 1. 新型神经网络模型：研究更高效、鲁棒且可解释的模型，减少对标注样本的依赖，提高在复杂环境下的性能。 2. 脉冲神经网络模型：模拟生物神经系统的协同工作，以实现自主感知、学习和决策，特别适用于无人机和机器人等自主智能系统。 这些研究旨在推动人工智能技术的发展，促进其与社会经济的深度融合，抢占技术制高点，同时也应对可能带来的挑战，推动大众创业和万众创新，使AI成为智能社会的强大驱动力。