(七) 學(xué)科和產(chǎn)業(yè)發(fā)展上應(yīng)注重社會(huì)需求驅(qū)動(dòng)，中醫(yī)學(xué)的人工智能化將是我國的瑰寶

科學(xué)儀器和測試分析技術(shù)在醫(yī)療保健和生命科學(xué)中的應(yīng)用，可說一支獨(dú)秀，這原系這兩界本身就是大學(xué)科、大產(chǎn)業(yè)，有巨大社會(huì)需求，也正因此，不論在儀器設(shè)備或測試技術(shù)方面都很快地融人工智能技術(shù)，已有不少案例，編撰者一直關(guān)注中醫(yī)學(xué)中人工智能技術(shù)的運(yùn)用，在去年4月份發(fā)表的《人工智能化將猛力推動(dòng)甚至顛覆現(xiàn)有科學(xué)儀器與測試分析技術(shù)的面貌》一文中用“中醫(yī)學(xué)的人工智能化將是我國的瑰寶” 表述 ，引用了2017年以前較詳細(xì)媒體報(bào)導(dǎo)的資料，但近二年未見更多的報(bào)導(dǎo)，但愿是疏漏，我仍堅(jiān)信中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能將大有作為。一方面應(yīng)盡快搶救極其豐富的著名中醫(yī)學(xué)大師積累的中醫(yī)診斷中病人型像學(xué)和病案、寶方的經(jīng)驗(yàn)，并轉(zhuǎn)化為圖像和數(shù)據(jù)，同時(shí)在中醫(yī)院校引進(jìn)人工智能專才，推進(jìn)人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。

(八)  跨越技術(shù)“鴻溝”

將傳統(tǒng)的科學(xué)儀器與分析測試的機(jī)理，變?yōu)槟K、模型、模式，將感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像，也許是得以融入以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法和圖像分析等為代表的人工智能技術(shù)的捷徑，即大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，這也許是近年來，國外把許多傳統(tǒng)的譜儀分析，轉(zhuǎn)為圖像分析的原因。

(九)、人才的培養(yǎng)、吸納和借助

科儀和測試界本身就需多學(xué)科人才，而要將人工智能技術(shù)引入，人才是關(guān)鍵，據(jù)媒體報(bào)導(dǎo)，華為擁有700多位數(shù)學(xué)家、300位物理學(xué)家、200位化學(xué)家，而且我國人工智能領(lǐng)域高級(jí)人材奇缺，科儀和測試業(yè)還屬小廟，養(yǎng)不起“大和尚”即人工智能專才，那只能從原來從事計(jì)算機(jī)軟件、自動(dòng)化專業(yè)的人才中培養(yǎng)人工智能中級(jí)人才吧!當(dāng)然也宜與從事人工智能的機(jī)構(gòu)合作，吸納和借助人才資源了。另外、今后開源的模型、算法等會(huì)越來越多，據(jù)報(bào)導(dǎo)，西方有不少中小型企業(yè)、機(jī)構(gòu)，就是針對(duì)自己應(yīng)用目的，利用開源的資料，修改、嫁接、而用之。

(十)、共建大數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟

大數(shù)據(jù)分析是人工智能神力之一，也是科學(xué)儀器和測試分析技術(shù)躍進(jìn)的梯子，而測試分析領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也非?？捎^，以龐國芳院士的團(tuán)隊(duì)為例，就己公開岀版了色譜、質(zhì)譜、核磁共振圖譜集三大本，五億多個(gè)數(shù)據(jù)吧!大數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)分析，乃至于人工智能中的地位業(yè)內(nèi)人士比我更清楚，我只是呼吁通過已有聯(lián)盟機(jī)構(gòu)，協(xié)同共建更大的分析測試大數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，是時(shí)候了!