临床AI：知识驱动 / 数据驱动？(原理图)

【医院 EMR 的 AI 分析】

病历：大小随意，需在电脑运行；

基于：临床仿真，不是深度学习。

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本文为是李科威博士谈医学人工智能的系列文章之一，已授权转载

互联网引领了一个“风靡”的时代，望风披靡=顺应潮流，情商成为时代的主导特征。但是，对深层价值或许也应有所坚持。

临床AI初起的模式是思维仿真，现在却形成了向深度学习一边倒的态势。应该说，两者并不是针尖对麦芒，完全可以协同发展。比较起来，思辨是临床的本质，思维仿真属前端知识驱动，正对应临床的思辨核心；深度学习属后端数据驱动，更适合作为临床思辨的参考点(数据)。

AI风口之所以偏向深度学习，部分因为资本因素。投资人认为：深度学习基于既有数据(后端)和一致性IT算法，容易操持把控，并形成规模；(前端)思维仿真难度较大。

本文并不探讨技术，只画工作原理图，供医疗AI有心人做进一步思考之参照。

你若真看进去了，你会发现：AI的思维临床仿真模式(CliniAI)，才有形成一个大一统医疗基础平台的可能，不单解决个性化诊疗问题，而且能获取可持续的数据收益。 

李科威博士简介

1. 科凌力智能医学软件(深圳)有限公司董事长。  湖南中医药大学客座教授，湖南中医药大学医学人工智能（深圳）基地负责人。

2. 师从中国AI先驱朱文锋教授，获硕士、博士学位。

3. 共获29软件著作权，全部围绕复杂的临床AI；已经在临床AI一线从事研发22年。

4. 九十年代，美国犹他大学访问学者，调研AI系统ILIAD的商业应用与理论问题。

5. 获四川省千人特聘专家，主持《四川省基层医疗嵌入式临床人工智能辅助应用示范研究》项目，已经在内江、什邡等地上线运行。

6. 主要研究领域：疾病发生规律、诊断原理、语义网络结构、临床仿真、国家标准的数字化标准池问题、医学动力学基础、医疗自然语言识别等。

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