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随着社会、经济和医学的发展，人口的寿命明显延长，老龄化已成为我国重要的问题。按照流行病学研究资料推算，我国可能有800万的脑血管病患者和1600万以上的认知功能损害的患者。流行病学资料显示，我国每年新发卒中病例约250万，在卒中后1年将近70%的患者存在认知功能障碍，严重影响患者的生活质量，给社会和家庭造成极大的负担。
目前，血管性痴呆的概念已经扩展，包括所有类型脑血管病导致的认知缺损，属于血管性认知障碍（VCI）的分类。VCI指有重要的认知和功能缺失但没有达到痴呆程度，有高度的可逆性。
2007年12月1日，汇聚国内知名神经科专家智慧结晶的《血管性认知功能损害专家共识》正式发表于《中华内科杂志》，标志着认知功能损害领域从此迈上了一个新台阶。
专家共识指出，VCI涵盖了由血管因素导致或与之相关的各种类型和程度的认知功能损害。虽然不同研究者提出过不同的分型方法，但通常包括两类：一类是血管性非痴呆的认知功能损害（V-CIND），其中包含主要表现为多认知功能域损害的血管性轻度认知功能损害（V-MCI）；另一类就是传统的血管性痴呆（VaD）。VaD还可再分为：①多发梗死性痴呆（MID），经典但少见；②皮质下缺血型血管性痴呆（SIVD），最多见；③关键部位梗死型；④低灌注型；⑤出血型；⑥混合型：又称Alzheimer病（AD）伴脑血管病；⑦遗传性。
血管性认知功能损害是指由于各种血管病变所引起的认知功能障碍，这一概念是1995年由Bowler和Hachinski提出的，是包括轻度认知功能障碍到痴呆的一大类综合征，近年来已经引起广大学者的关注。认知功能障碍的常见表现为注意力减退、定向力障碍、记忆力减退、视空间功能障碍等，合并情绪波动。认知功能障碍严重影响患者的生活质量，给家庭和社会带来严重的负担。
目前对于认知功能障碍的治疗主要限于痴呆发生后的治疗，此时，药物的疗效不佳，且目前仍没有一个理想的治疗药物。已知的药物主要有：胆碱脂酶抑制剂、脑细胞代谢活化剂等。但是一些药物不良反应大，且价格昂贵，许多病人不宜或不能长期使用。而一些药物缺乏明确疗效，因而难以发展成为理想药物。
中医药在痴呆的治疗中日益发挥着重要的作用，中医学历来重视治未病，血管性认知功能损害是血管性痴呆的早期阶段，因此，中医药在血管性认知功能损害的干预中将会发挥重要的作用。
血管性认知功能损害的病位在脑，与肾、心、肝、脾功能异常有关，尤与肾精亏虚密切相关，基本病机为髓减脑消，痰瘀痹阻，火扰神明，神机失用。本病多继发于中风之后，起病相对较快，但根源于长期积损，病位在脑，涉及肝、肾、心、脾等，病理性质为本虚标实。病理性质为本虚标实，虚实夹杂，初期以邪实为主，后期以正虚为主。其中标实主要是血瘀、痰阻，兼见气滞、肝风或火热等邪，本虚主要是肾虚、气虚，兼见肝虚、血虚等。
中医学认为，脑为元神之府，神机之源，脑之元神是统御五神之主，五神者，神、魂、魄、意、志也。脑之元神与五神交会之物质是散动觉之气，精、津是载体，任、督二脉是信息传导之路，因此风、火、痰、瘀、虚（肾虚）、毒，上犯脑髓，气血失调，任督失于传导而为病，脑为至清之脏，邪不能犯，犯之则病。而脑病又易虚易实。而实证中痰浊、瘀血导致的脑髓疾病占相当比例。因其位居要地，痰瘀不易祛除。脑络瘀阻见头痛、肢软不用、失语、痴呆等症；痰凝脑窍，滞于经络，则可表现为精神抑郁、神志昏迷、哭笑无常，或癫痫发作，或肢体麻木不仁，或半身不遂等。痰瘀不去则酿生毒邪，毒损脑髓神经，使其一损不复，导致残疾。
中医学认为，血管性认知功能损害的病位虽然在脑，但涉及肝肾心脾诸脏，尤与肾中精气的盛衰密切相关；多因年高正损，情志内伤等因素引起脏腑阴阳气血失调，以致痰瘀浊毒阻络蒙窍，造成脑络闭塞、神机失用而发病，本病病性为本虚标实，其本为精气亏虚，其标为痰瘀浊毒内阻。痴呆发病是由于痰瘀互阻，毒自内生，下损脉络，上害脑髓而成痴呆，究其原因，是由于血脉一伤，神气内损，脑神上下不接，元神失统，神机失用，神经流贯受阻使然，而肾虚不足，肾精不能充养脑髓为发病之本。
痰浊瘀血是血管性认知障碍发病的关键[1]。多数学者认为，痰瘀是导致痴呆的重要因素。痰瘀互结，窍闭神呆，瘀血可致痰，痰浊也可以致瘀，两者常互为因果，错杂为病。痰、瘀互结一方面导致瘀血阻络，气血、津液循行不畅，停而为痰，即“血不利则化为水”，“血瘀即久，亦能化为痰水”，出现痰瘀交阻于局部或全身；另一方面，血瘀气滞，津液失于输布，聚而为痰，即《赤水玄珠》所谓：“津液者，血之余，行于脉外，流遍一身，若天之清雾，若血浊气滞，则凝聚为痰，痰乃津中之变，无处不到。”另外，痰也可通过局部阻塞脉络和影响全身气机而致瘀，痰浊瘀血既成，或阻塞脑络，元神失养；或蒙闭脑窍，浊而不纯，均可致愚致呆。产生痰瘀等病因很多，因此，探寻痰瘀产生的病因是治疗该病的关键。首先脾胃气虚，运化失常，气血津液输布、排泄紊乱，聚湿为痰。痰浊的生成还与肝失疏泄有关。肝郁疏泄失常，既能致瘀，也可因津液输布失常而生痰，出现瘀痰互结的病理现象；“年四十而阴气自半”，肝肾阴虚，一方面可出现阴津不足，经脉失润，涩而不畅，另一方面呈现阴虚火炎，灼伤脉络，炼津血为痰瘀。
基于血管性痴呆多与痰瘀有关，因此治疗上应注意积极结合病因，给予补肾活血化痰法[2]、涤痰化瘀、填精益髓法[3]、健脾化痰等法，不可拘于一法一方。以往的科研多以痴呆为研究对象，对血管性认知功能损害的研究则鲜有报道，因此有必要进行深入的研究，为血管性认知功能损害的防治提供新的手段。
参考文献
1 义,张发荣.浅谈中医对血管性认知障碍的认识.辽宁中医药大学学报,2007,9(2):33-34.
摘要 目的 全麻药物主要是通过影响中枢不同部位的递质和受体而发挥作用，包括对中枢神经系统兴奋性突触传递的抑制作用和，或抑制性突触传递的兴奋作用，影响神经突触传递，以及调节部分细胞离子通道活性而产生麻醉效应；全麻药物除产生麻醉作用外，还可调节神经突触传递可塑性，从而对学习记忆等认知功能产生影响。目前临床使用的大部分全麻药物都可通过不同的机制，对学习记忆等认知功能产生某种程度的影响，深入研究将会进一步加深人们对全麻药物作用机理的认识，同时对合理解释全麻药物所产生的临床麻醉现象，为手术期间合理选择全麻药物，避免其副作用等都具有重要意义。
关键词 全麻药物；作用机制；学习记忆；术后认知功能障碍
作者单位：王 海．241001 安徽省皖南医学院在读硕士 戴泽平．241001 安徽省皖南医学院附属弋矶山医院麻醉科
全身(general anaesthetics)简称全麻药，是一类能抑制中枢神经系统(CNS)功能的药物，使CNS受到暂时的抑制，从而使意识、感觉，特别是痛觉消失，肌肉松弛以及控制内脏反射反应，主要用于手术时麻醉。全麻药分为吸入性和静脉，全麻药主要是通过影响中枢不同部位的递质和受体发挥作用。
术后认知功能障碍(postoperation cognitive dysfunction，POCD)是指患者在麻醉及手术后出现的CNS并发症，常见于老年患者，临床表现为精神错乱、焦虑、人格改变和学习记忆受损等，这种认知功能、独立能力及技巧的变化，称为POCD。随手术类型和麻醉持续时间的不同，术后认知功能损害程度不一，尽管近年来在麻醉方法和技术、监护仪器、手术操作等方面有了很大进步，但POCD的发生仍不少见。POCD的发病原因及机制未明，目前一般认为是在患者中枢神经系统退变、老化的基础上，由麻醉、手术等外在因素诱发或加重的神经系统退行性改变，是多种因素综合作用的结果，涉及到中枢神经系统、内分泌和免疫系统等。关于全麻药是否会导致POCD，现尚无定论，随着对全麻药作用机制的深入认识，其对学习记忆等认知功能的影响也日益受到重视。目前临床使用的大部分全麻药均可通过不同的机制，对学习记忆等认知功能产生广泛而多样的作用，深入研究将会进一步加深人们对全麻药作用原理和作用机制的认识，同时对合理解释全麻药所产生的临床麻醉现象，为手术期间合理选择全麻药物，避免其副作用等也都具有重要意义。
1 全麻药物的作用机制
全麻药可产生镇痛、镇静催眠、意识障碍、肌肉松弛、抑制应激反应等。对其作用机制人们提出了多种假说，如“突触学说”、“脂质学说”及“蛋白质学说”等。这些假说可解释一些麻醉现象，但均不能全面、确切地阐明全麻药的作用机制。现认为，全麻药通过对CNS兴奋性突触传递的抑制作用和，或抑制性突触传递的兴奋作用，影响神经突触传递，调节细胞离子通道活性而产生麻醉效应，它们对于细胞内信号传导系统的作用和蛋白表达的影响可能是其影响神经系统功能的主要机制。
1．1激活r―氨基丁酸受体(GABA―R)的作用GABA是分布于哺乳动物脑内的一种主要抑制性神经递质，GABA受体与其内源性配体氨基丁酸相结合，产生抑制性突触后电位(inhibi．tory postsynaptic potential，IPSP)。现已发现，GABA受体分GABAA、GABAB和GABAC3种亚型，GABAA为配体一门控C1-通道，兴奋时C1-内流增加，产生快速抑制性突触后电位(fast IPSP)；GABAB为C1-蛋白偶联受体，兴奋时K+通道电导增加，抑制腺苷酸环化酶(cAMP)和减少Ca2-内流，产生缓慢抑制性突触后电位(slow IPSP)。电生理研究发现，大多数全麻药物，如巴比妥类、苯二氮卓类、吸入等均可直接激活GABAA受体，从而使C1-内流，产生超极化，降低神经细胞兴奋性，抑制神经元放电，产生突触后抑制而发挥麻醉效应，GABAA受体/C1-通道复合物被认为是全麻药的重要靶位。这一效应可被GABAA受体阻断剂，如荷包牡丹碱(bicuculline，BIC)或苦毒素(picmtoxine，FTX)所阻断。GABAA受体存在多种亚单位且在不同脑区的分布不同，这也可能是多种全麻药都以此受体为靶点的基础。GABAA受体功能受磷酸化蛋白激酶C(PKC)、细胞内Ca2-及细胞内外C1-浓度的影响，又可与其他烟碱样乙酰胆碱(nAch)和兴奋性氨基酸如谷氨酸等相互作用，这些部位均与全麻药的作用相关。因此，全麻药对Ca2-及神经递质的影响，都可通过GABAA受体得以反应，一些实验证实，G蛋白、PKC、Ca2-―ATF酶对GABAA受体均有调节作用，它们均与全麻作用机制有关。
1．2作用于谷氨酸受体 谷氨酸是中枢的兴奋性递质，作用于皮质神经元和脊髓运动神经元，可引起突触后膜产生兴奋性突触后电位(excitatory postsynapric potential，EPSP)，并导致神经元放电。其受体有两种类型：代谢型和离子型。前者为G1-蛋白偶联受体，激活后可使细胞内IP3和DG；增高，cAMP降低；后者属于配体门控离子通道，分三种类型，分别为海人藻酸受体(KA―R)、a―氨基―3―羟基―5―甲基―4恶唑丙酸型受体(AMPA―R)和N―甲基―D―天门冬氨酸受体(NMDA―R)。NMDA受体是阳离子通道，对Na+、K+和Ca2+通透，可使神经细胞膜去极化，产生慢EPSP。目前已发现能选择性激动NMDA受体的有NMDA、天冬氨酸(Asp)、谷氨酸(Glu)、半胱氨酸、鹅羔氨酸、喹啉氨酸等。NMDA受体拮抗剂分为竞争性和非竞争性两类，竞争性拮抗剂主要有CPP、AP5、A7等，非竞争性拮抗剂主要有氯胺酮、苯环利啶、MK―801以及新药美金刚等。有实验表明，部分全麻药如异氟醚等可降低大鼠大脑皮层、海马兴奋性氨基酸(G1-u、Asp)的含量，提高海马和脊髓抑制性氨基酸甘氨酸(G1y)的含量。赵秋华等的研究也发现异氟醚可使大鼠脑皮层G1u含量下降，并呈剂量依赖性，静注NMDA受体拮抗剂AP5后可减少异氟醚的最小肺泡浓度(MAC)及脑皮层G1u含量，增强异氟
醚的麻醉效能。
1．3作用于CNS中乙酰胆碱(Aeh―R)受体主要是M1型，少数部位有M2型受体分布，Ach兴奋M―R，引起神经元兴奋。全麻药通过对中枢胆碱能系统M―R功能的抑制作用而产生麻醉效应，神经元烟碱受体(nAch―R)在CNS的主要功能是在突触前易化其他神经递质的释放。1．4作用于阿片受体既往的许多研究表明，吗啡等镇痛药的镇痛作用是由于其激动阿片受体(主要是μ受体)所致，但诸多全麻药的镇痛作用是否也与阿片受体有关尚不十分清楚。有研究显示异丙酚对内脏痛的镇痛作用机制与阿片受体有关，姚明等给大鼠腹腔注射异丙酚可使结直肠扩张痛阈显著增高，而腹腔预注纳络酮可明显抑制异丙酚对大鼠结直肠扩张的痛阈提高作用。
全麻药的作用尚涉及其他配体门控型离子通道，如肾上腺素能受体、多巴胺受体、5―HT受体、Gly―R以及其他神经递质等。NA可使蓝斑核神经元上的a2受体激活，致K+电导增加形成超极化，而在中枢的大多区域，可激活阿a1或β受体，阻断K+通道，增强传人兴奋的强度。多巴胺受体，都是G一蛋白偶联受体，其中D1、D5称为D1样受体，激活后升高细胞内cAMP水平；而D2、D3、D4称为D2样受体，激活后降低细胞内cAMP水平。5一羟色胺与觉醒睡眠、情绪反应及感觉传递等有关。
2 全麻药物对学习记忆等认知功能的影响及其机制度
药物蓄积可能是导致术后近期认知功能低下的一个原因。全麻药即使在极低浓度下对人的认知功能仍有影响，Bruce等观察发现，衡量浓度的氧化亚氮(50ppm)和／或氟烷(1ppm)吸入即可造成视觉感受、瞬时记忆、认知、运动反应等能力的下降。亚麻醉浓度的安氟醚、异氟醚和氧化亚氮吸入对认知功能也有类似作用。代谢缓慢的镇静药如苯二氮卓类由于存在蓄积作用可造成术后短暂的认知功能降低。
研究表明全麻药(特别是吸入)对中枢胆碱能系统有抑制作用，中枢胆碱能系统功能降低可能与POCD有关。Feldman等的研究证明，一些术前有一定程度认知功能受损的患者应用阿托品或东莨菪碱后病情恶化，提示POCD与抗胆碱能药物的应用有关。全麻药抑制中枢胆碱能系统的功能，其作用包括抑制乙酰胆碱的释放、抑制突触体对胆碱的摄取和阻断乙酰胆碱受体等，并通过胆碱能系统调节其它神经递质如多巴胺、GABA等的释放。由于中枢胆碱能系统的功能随着年龄的增长而逐渐降低，这可能是老年病人特别是术前已有认知功能降低的病人在应用全麻药后更易于发生POCD的一种原因。
突触可塑性指突触在形态和功能上的改变，主要表现为突触结合和传递的可塑性。突触可塑性是学习记忆的神经基础，神经递质是导致突触可塑性的初始和关键环节。全麻药大多表现为改变突触前和(或)突触后神经细胞内Ca2+浓度，从而进一步产生其它效应，这些受体和神经细胞内Ca2+浓度的变化均不同程度参与了学习记忆功能的获得、形成和维持。作为突触可塑性的两个重要模式：长时程增强(long―term potentiation，LTP)和长时程抑制(long―term depression，LTD)是学习记忆的神经细胞学基础。LTP被认为可直接反映突触水平信息存贮过程，海马神经元突触可塑性与学习记忆功能密切相关，LTP已被作为衡量海马神经元突触可塑性的重要指标。已有研究发现，氯胺酮、咪唑安定、依托咪酯、异丙酚、异氟醚等全麻药均能剂量依赖性地抑制海马脑片LTP或LTD的产生和维持。
位于海马神经元突触后膜的NMDA受体是由NRI及NRz的不同亚单位(NR2、NR2B、NR2C、NR2D)组成的复合物，不同亚单位的组成对NMDA受体的功能影响不同，NR1、NR2B与NMDA受体介导的认知功能有关，早老性痴呆患者海马NR1和NR2B表达降低与认知功能的降低有关。咪唑安定、异丙酚或氯胺酮都可以直接或间接影响中枢的NMDA受体，这可能是其影响认知功能的一个直接原因。激动NMDA受体对学习记忆有促进作用，然而在某些病理状态下，如脑缺血时Glu大量释放，可产生兴奋性毒性作用：兴奋性氨基酸(如Glu)和抑制性氨基酸(如GABA)的比例失衡，Glu／GABA明显增高，过度激动NMDA受体，ca2+内流，激活对Ca2+敏感的各种酶类，产生氧自由基、线粒体损害，随之出现细胞凋亡、组织坏死，造成学习记忆障碍，导致神经元损伤及神经功能损害。
2．1吸入物对学习记忆等认知功能的影响及其机制吸入物作用于中枢神经系统多个部位，产生各种不同的效应，越来越多的实验结果发现吸人对于认知功能的生物学基础一学习记忆会产生复杂和长期的影响。氟烷可产生逆行性遗忘作用；异氟醚单独使用或与咪唑安定、氧化亚氮联合使用会促进新生大鼠部分区域神经细胞凋亡，影响其成年后的学习记忆和认知功能；地氟醚吸入麻醉能够改变大鼠脑组织细胞内部分蛋白表达，其中一些蛋白参与了囊泡转运和代谢功能，这种变化在麻醉后72小时仍然存在，这为吸入影响神经中枢功能提供了重要的分子证据。长期暴露于N2O会促进成年大鼠扣带回脑区神经细胞死亡，这种作用与其抑制NMDA受体功能有关。Culley等发现Fisher344大鼠吸入1.2％异氟醚和70％N2O2h，可长期损害青年和老年大鼠的空间记忆能力。蒯建科等的研究认为，异氟醚可降低新生大鼠认知功能，与上调海马NMDAR及GLASr表达而产生的兴奋性毒性有关。
2．2静脉物对学习记忆等从知功能的影响及其机制咪唑安定具有GABAA受体的激活功能，能抑制大鼠离体海马脑片的LTP，可产生顺行性遗忘，临床剂量较大时，具有逆行性遗忘作用。Jevtovic等认为咪唑安定与异氟醚联合使用会造成新生大鼠大脑部分区域神经细胞凋亡，从而影响成年后的学习认知功能。硫喷妥钠、依托咪酯和戊巴比妥都可直接激活GABAA受体诱发C卜内流，且随受体亚型不同而异。O’Corman等在被动回避实验中发现低剂量异丙酚使大鼠产生顺行性遗忘，剂量增加时则产生逆行性遗忘作用，并认为这种对记忆形成的影响可能与异丙酚对基因转录的调制作用有关。氯胺酮是MDA受体的非竞争性抑制剂，同时也能显著抑制nAch受体功能，这两种受体对LTP的产生、维持和学习记忆功能至关重要，氯胺酮能够促使大鼠部分区域神经细胞凋亡，亚麻醉浓度时即可影响灵长类动物―恒河猴的认知功能。刘毓和等的研究表明，氯胺酮对老年大鼠认知功能有短暂的抑制作用。随着氯胺酮因娱乐用途而产生的滥用现象，其对学习记忆和认知功能的影响已引起医学界和社会的高度关注。
3 展望
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。
在业内人士看来，人工智能不是一项单一的科技产业，而是将其他行业进行融合的工具，例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”，将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势，“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。
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为发展更新“发动机”
人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命，对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。
众多研究表明，人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。
发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。
对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业等，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。
而在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。
《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。
据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。
就制造业而言，“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题，就可以通过深度学习，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用，对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。
面向未来长远布局
在人工智能这场科技浪潮中，中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争，中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局，“人工智能+”的发展，需要面向未来，做出长远布局。
未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。
目前，在驾驶领域，通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，电脑可以在无人主动操作下，自动进行操作；在个人助理领域，通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，可以实现人机交互；在金融领域，通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务；在电商零售领域，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外，在安防、教育、医疗健康等众多领域，人工智能都有着广泛的用途。
【关键词】 腹腔镜；药物保守治疗；异位妊娠
DOI：10.14163/ki.11-5547/r.2016.10.116
异位妊娠又称为宫外孕， 指受精卵着床于子宫腔外的妊娠现象。目前我国异位妊娠的发病率逐年上升， 严重威胁到孕产妇的健康， 也是导致妊娠相关性死亡的重要因素[1]。为探究对异位妊娠的有效治疗方式， 本研究对本院收治的异位妊娠患者分别给予腹腔镜手术和药物保守治疗， 观察其临床疗效， 并比较两者对患者生育功能的影响情况。现将结果报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选取2013年3月～2015年3月收治的异位妊娠患者178例。随机分为观察组和对照组， 各89例。对照组年龄20～44岁， 平均年龄（31.5±3.4）岁；观察组年龄22～46岁， 平均年龄（31.9±3.5）岁。两组患者一般资料比较差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 方法 观察组给予腹腔镜手术。术前给予全身麻醉， 取头高脚低位。首先通过脐孔下缘注入CO2， 后置入Trocar、腹腔镜。然后在两侧腹部置入Trocar作为手术操作孔， 根据不同患者的具体情况采取输卵管伞部挤压术和切开术， 或进行切开取胚胎组织血块术。对照组进行药物保守治疗， 患者服用米非司酮（湖北葛店人福药业有限责任公司；国药准字H20033551） 100 mg/次， 2次/d， 连续服用3 d；静脉注射甲氨蝶呤（吉林省辉南长龙生化药业股份有限公司；国药准字H22022882）1 mg/kg。
1. 3 观察指标 观察并记录两组住院时间、HCG恢复正常时间等指标， 同时统计两组输卵管通畅率、不良反应发生率和术后再次妊娠率情况。
1. 4 统计学方法 采用SPSS18.0统计学软件进行统计分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P
2 结果
2. 1 住院时间和HCG恢复正常时间 观察组住院时间、HCG恢复正常时间分别为（5.6±2.2）、（13.3±6.2）d， 明显低于对照组的（13.4±4.3）、（15.8±5.5）d， 差异具有统计学意义（P
2. 2 输卵管通畅率、不良反应发生率和术后再次异位妊娠率 观察组输卵管通畅率为80.90%（72/89）， 明显高于对照组的67.42%（60/89）， 差异具有统计学意义（P
3 讨论
异位妊娠作为常见妇科疾病， 近几年的发生率逐渐增加， 并且未婚和未生育人群的比例增加， 所以要求保留生育能力的患者比例也逐渐增加。对于具有保留生育能力要求的早期异位妊娠患者通常给予保守治疗， 其主要方式有腹腔镜手术和药物保守治疗[2]。
甲氨蝶呤是药物保守治疗的主要使用药物， 但是其副作用明显。药物保守治疗主要运用于未破裂异位妊娠者， 相比于腹腔镜手术需要术者临床经验丰富， 其治疗方法更为简便。此外， 采用药物保守治疗可以避免出现畸胎和妊娠流产， 并且能够避免手术给患者机体带来的损伤和痛苦。但是其也具有相应的缺点， 如治疗时间相对较长， 并且药物治疗也有一定失败率。本研究对本院收治的异位妊娠患者分别给予腹腔镜手术和药物保守治疗， 结果显示， 对照组住院时间显著长于观察组（P
综上所述， 对于异位妊娠患者采用腹腔镜手术相比于药物保守治疗能够有效提高输卵管通畅度， 缩短恢复时间， 并且能够显著降低再次异位妊娠发生率， 值得推广。
参考文献
[1] 施文银， 陆叶青， 王海莲， 等.血流阻断法在腹腔镜下输卵管间质部妊娠切开取胚术中的应用.中国医师杂志， 2015， 17（2）： 205-207.
[2] 王瑞玲. 术前药物应用联合腹腔镜保守性手术治疗异位妊娠的临床价值. 郑州大学， 2013.
3月3日，百度医生官方微信公告称，从今年3月10日起将停止服务，同时下线第三方提供的其他所有服务，并将于4月1日正式关停并清空数据。不过，这并不是一个偶然事件。
春节后，百度CEO李彦宏在一封题为《迎接新时代》的内部信中表示，今年公司对外要迎接新趋势，对内则要打扫门庭，对没有市场竞争力的产品该撤就撤，该关就关，该并就并。随后有消息称，百度裁撤了医疗事业部，不幸成为了“该关就关”的一个典型。而此次百度医生业务的关闭，也正是百度内部这一大动作的延续。
在“魏则西事件”后，当“百度”和“医疗”两个关键词伴随着“裁撤”同时出现，总能吸引大量目光。不过，百度此次裁撤医疗事业部其实和饱受大家诟病的医疗广告并没有什么联系。
据悉，医疗事业部是百度旗下一个才成立两年的新兴业务部门，专注于提供跟医疗和移动健康相关的服务。主要的业务范围则是联手国内知名医院推出挂号预约等服务，并整合百度原有的各项移动健康和移动医疗业务。百度医疗事业部的主要代表产品有百度医生和百度医疗大脑等。百度医疗事业部被裁撤，最直接的原因也许在于其糟糕的市场表现。
有人在《}脉》平台上匿名爆料称，“医疗事业部是EBG业绩最差的部门，今年国际化营收16亿元人民币，教育达到收支平衡，安全事业部重组，只有医疗的业绩最差，关键是实在没东西，只有一个概念医疗大脑，没有任何实际用处。”此外，还有消息称，这个有两三百号人的百度医疗事业部，已连续三年年终系数垫底。
新方向：人工智能+医疗
尽管百度医疗事业部该关的已经关了，但百度对于医疗业务的野心并未消亡。同样是在《迎接新时代》的内部信中，李彦宏表示，医疗将成为百度在人工智能上改造的一个垂直行业。百度医疗事业部所研发的百度医疗大脑，正是百度“人工智能+医疗”的产品雏形。
李彦宏最近的公开讲话，言必称人工智能。早在2016年底的乌镇互联网大会上，李彦宏曾发表了《智能医疗奇点临近》的主题演讲，阐述了百度“人工智能+医疗”业务的四个发展阶段。在亚布力论坛2017年会上，李彦宏又再次重申：“医疗领域有非常大的机会，与百度也非常有关系，我们将会利用人工智能参与其中。”
在百度看来，未来人工智能技术一定会被应用于互联网医疗领域，连接各种设备与终端，通过更加丰富的用户数据建立精准的用户健康画像，进而更加精准地匹配医疗服务。可以说，李彦宏本人对于“人工智能+医疗”业务有巨大热情。此番裁撤医疗事业部，应该只是内部业务的整合，实现李彦宏在内部信中所说的“战略上重要的项目去聚焦”。
百度曾在医疗O2O上投入了较多精力，但是市场效果欠佳，而且O2O模式也未能完全发挥百度在大数据方面的优势。而在去年9月份百度世界大会上，李彦宏就放出话来：“人工智能是百度核心的核心。”此次医疗业务整体向人工智能转型，显然也符合百度当前的大战略。
“人工智能+医疗”，百度缺什么
人工智能是目前科技界最火爆的话题，而医疗服务更是一大社会刚需，而这样的结合所带来的医疗经济注定会十分可观。然而，看到了这一点的却不止百度一家。事实上，如果要追根溯源的话，人工智能和医疗领域的跨界尝试，距今已经有了五十多年的历史。
虽然50多年的努力并未取得太大突破，但正如李彦宏所说，我们距离人工智能水平实质性的突破的确已经越来越近。放眼全球，IBM、谷歌和微软等巨头都是“人工智能+医疗”的忠实推进者。在硅谷，围绕辅助诊断、医疗信息化、医药研发和医学影像等领域进行开发的人工智能创业公司，也正在不断涌现。百度在和这些同行竞争时，会有优势吗？
解词
人工智能（A r t i f i c i a l Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
论调
2016年是人工智能概念提出60周年。对于人工智能，斯蒂芬・霍金博士评论道：“真正的人工智能技术，将是人类历史上最了不起的发明。”
2016年3月初，经过7天的鏖战，谷歌的“阿尔法狗”（AlphaGo）在人机围棋大赛中大胜韩国九段李世石，彰显了当代人工智能的飞速进展和强大实力，也给无数人的心灵震撼一击。
同时，其他巨头的人工智能产品也都在不断显露锋芒。2016年4月，阿里云人工智能程序小Ai成功预测了《我是歌手》第四季总决赛的前三名，并在最终对决中成功预测李玟夺冠；微软的人工智能系统实现了“看图讲故事”；百度的“百度大脑”已经达到4岁孩子的智力水平，百度无人汽车已在路况复杂的北京五环路上试行，应急表现优于司机；度秘机器人已经入驻上海虹桥的肯德基概念店，直接为客人点餐，等等。
看上去，这些人工智能离大规模普及似乎还需较长时间，实际上，随着人工智能与大数据、物联网、机器人、生物医药、虚拟现实等新兴产业结合，它对其他产业乃至社会经济的渗透速度，将会越来越快。
当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。从2016年11月召开的第三届世界互联网大会来看，世界互联网科技的创新正在呈现出愈加趋向前沿科技竞争的方向。前沿技术的创新作为互联网行业的“风向标”，几乎决定了整个互联网的发展高度。
2016年10月，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。白宫在峰会上《国家人工智能研究与发展策略规划》报告，旨在把人工智能计划的全部潜能用来强化经济及改善社会。不仅如此，欧盟委员会也宣布，“人脑工程项目”入选欧盟“未来新兴旗舰技术项目”。
而中国对人工智能的重视程度与扶持力度也在持续提升。2015年7月的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出要重点发展人工智能在家居、终端、汽车、机器人等领域的应用；“十三五”规划中将人工智能上升为国家战略；2016年5月，国家发改委、中央网信办等联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》……毋庸置疑，未来人工智能技术的发展与飞跃，将极大地改变世界面貌，改变人们的生活方式。
电报从发明到推广用了20年；电话从发明到推广用了不到10年时间；而当前计算机软件的研发和推广，常常连几个月时间都用不到――2017年1月初，在AlphaGo的升级版化身“神秘棋手”Master以60胜0负1平的战绩横扫人类围棋高手之后，人工智能百度大脑又险胜“世界记忆大师”――互联网在进入下半场的同时，新的一幕在2017年被揭开，人工智能激动人心，充满无限可能。
记事
当前，一股席卷全球的人工智能热潮正扑面而来，无论是硅谷的创业公司、大学及科研机构，还是世界科技巨头谷歌、微软及百度都纷纷在人工智能领域投入大量人力物力，着手进行前瞻性研究。
AlphaGo大胜李世石
2016年3月15日，谷歌人工智能围棋软件AlphaGo与韩国名将李世石的第五场对战结束，AlphaGo以4：1的总比分大胜李世石。3月9日到15日，AlphaGo与李世石一共大战五局，前三局AlphaGo大胜，第四局李世石扭转了败势，但第五局李世石再次失利。
作为中华民族传承已久的棋类游戏，围棋一直以来都被业内公认为是一块计算机无法攻克的高地。回顾这场吸睛全球的人机大战，其意义已经远超围棋，人们热衷于谈论AlphaGo，更多的是出于对人工智能技术的关切。
2016年3月12日，《经济学人》刊发题为《人工智能和围棋一决胜负》的文章指出，不同于1997年深蓝对弈的国际象棋，AlphaGo对弈的围棋更加复杂，每下一步后能产生的可能性也更多。但AlphaGo背后的算法在比赛中已经显示出自己的优势。通过深度学习，它已经能模拟人类下棋，拥有“直觉”，并能给出下一步的最佳策略选择。深度学习是未来通用人工智能必不可少的部分，目前已经有众多公司在这一领域投入资金和精力。未来，我们可以期待深度学习在人脸识别、语音识别甚至是医疗领域的应用。
百度大脑险胜“世界记忆大师”
2017年1月6日晚，江苏卫视播出的第四季《最强大脑》节目中迎来一位特殊选手――百度派出搭载百度大脑的人工智能机器人“小度”，挑战最强大脑的名人堂选手。经过两小时比赛，“小度”凭借在人工智能和人脸识别领域的深厚积累，以3：2险胜人类最强大脑的代表王峰。
百度大脑“小度”的背后是万亿级的参数、千亿样本和千亿特征训练，能模拟人脑的工作机制，学习训练极其复杂的模型。
此前，百度董事长兼CEO李彦宏也在《最强大脑》第四季预告片中表示，如果最强大脑是人类脑力极限的代表，那么百度大脑是人工智能高水平的代表。无论输赢，都会对人工智能的技术发展做出突破性的贡献。
人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。
基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。
第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。
第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。
第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。
第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。
智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。
在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。
在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。
在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。
未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。
英国BabylonHealth平台计划整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。目前，BabylonHealth平台上约有100名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。
据物理学家组织网近日报道，业界人士认为，各大巨头的诸多尝试和努力是计算领域的一次进化，使用户能更自然地同机器“交流”，指挥设备处理各种任务，比如订货、查阅交通状况、预定餐厅或搜索信息等。这些程序中的人工智能元件旨在创造一个新世界，身处其间的每个人都将拥有一个虚拟的助手。
谷歌
谷歌希望能在人工智能领域博得头筹，该公司高管将人工智能看成是与智能手机一样强大的改变世界的力量。
谷歌最近推出了完全自主设计的智能手机Pixel，其配置强悍且内置智能语音助手Google Assistant，势要与iPhone 7一较高下。借助这一助手，用户能使用并整理设备上以及云端的信息、查阅电子邮件、制订日程、浏览新闻、查询交通状况、查阅天气信息等。
另外，谷歌于今年9月21日推出的能安装在智能手机上的全新数字助手Allo，也广受科技行业和媒体的关注。在今年10月5日举办的秋季会上，谷歌除了推出Pixel系列手机外，还正式推出了Google Home智能音箱。作为要与Amazon Echo一较高下的智能家居中枢，它不仅允许用户通过Google Home进行语音搜索，还可以链接家中的智能设备，并通过语音控制它们。
三星
10月8日，三星表示，将收购美国初创公司、苹果Siri的创始团队Viv Labs，作为进军AI领域的“踏板”。Siri是苹果AppStore里的一个应用，用户像平时聊天一样输入文字内容，Siri会给出答案。
Viv Labs是一家人工智能和虚拟助手公司，被三星收购后，它也将带去其最新的人工智能语音助手产品Viv。Viv具有“动态编程”和“可堆栈化”能力，有助于理解用户的真实意图和提高连续接受用户请求的能力。
三星公司表示，计划在2017年下半年将Viv引入三星智能手机。同时，三星也希望将Viv扩展至其他三星设备，包括电视、洗衣机等家用电器。
亚马逊
亚马逊早在2014年就了Echo家居助手，这个声控扬声器由一位名叫“Alexa”的语音助理驱动。
亚马逊Echo可以作为智能家居的控制装置，它“身高”10英寸，圆柱形，可以摆放在家中的任何位置。Echo支持Wi-Fi连接，可作为蓝牙扬声器播放来自在线流媒体服务的音乐；另外，Echo还可以提供各种信息查阅浏览和提醒等功能，并且依靠语音命令进行激活。
Alexa是装在Echo内的个人虚拟助手，相当于亚马逊版的Siri语音助手，可以接收相应语音命令。使用Echo时，用户只需说一声“Alexa”，就可以开始询问，包括新闻、创建任务提醒、设定闹钟时间或播放音乐等。Alexa还可以和各种智能家居设备进行交互，用来控制恒温器或调节灯光。
此外，亚马逊最近还推出了更小巧的Echo Dot，“身高”仅6.5英寸，并且不需要固定电源。
微软
微软的个人助手名为“Cortana”，中文名“小娜”，是微软于2014年的全球第一款个人智能助理。“小娜”来源于《光环》游戏中的主要角色之一，是主角士官长的人工智能助手。微软称， “小娜”极具幽默和诙谐天分，这一点和苹果的Siri相比有过之而无不及，可谓有史以来最为人性化的个人助理应用。
与苹果的Siri和亚马逊的Alexa一样，微软的“小娜”能够让用户以人类的方式与设备对话。“小娜”可以理解用户说话的含义并以类人类的方式给予反馈。但是与其他语音助手不同的是：“小娜”在PC端和移动端同时适用，而且远不是收发消息这么简单。微软想要她成为用户的贴身智能秘书，协助用户管理通信、安排日程及满足相关需求。
脸谱
尽管脸谱公司在人工智能领域只是“后起之秀”，但“财大气粗”，不惜投入重金进行研发。据信，该公司正在开发一款代号为“Moneypenny（简称M）”的人工智能助理，并已展开内测。
脸谱公司聊天工具Facebook Messenger（飞书信）服务负责人戴维·马库斯说：“M是一种个人数字助理，与市场上其他基于人工智能技术开发的服务相比，M真的能代替用户购物、为亲人送礼物、预定参观、安排旅程等。”
脸谱公司创始人马克·扎克伯格说，他想制造出一款真实版的“贾维斯（Jarvis）”。在电影《钢铁侠》中，“贾维斯”是钢铁侠的智能管家，这款超智能软件能独立思考、会帮助主人处理各种事务、计算各种信息；而且钢铁侠的机甲开发和方舟反应炉更新都离不开它的协助。
扎克伯格写道：“我将通过探索现有技术来开始这项服务。”他的最初目标应该是一些基本智能操作，例如控制音乐、灯光、温度等。
扎克伯格此举并非心血来潮。早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious。人工智能是脸谱公司三大长期科技赌注之一。扎克伯格曾明确回答为何要进入人工智能领域：“人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。”
目前，脸谱已经建立了三个人工智能研究中心，分别位于法国巴黎、美国纽约和加州的门洛帕克，每个实验室拥有40-50名研究员。脸谱在人工智能开发方面虽然起步晚于谷歌、微软，但成绩斐然。
苹果公司
苹果公司是第一家个人助手的公司，它于2011年了语音助手Siri。今年6月份，苹果给出的数据是，Siri周均提供20亿次服务，而去年这个数字仅为10亿次。
在过去几年，该公司一直在努力优化这一工具。今年6月，苹果开放了Siri，可以与非苹果的应用交互（尽管目前仅限于包括微信在内的6种应用），因此，用户能使用打车软件Lyft来预约车辆，或使用Square Cash进行支付。
苹果也引入了Home应用，来同智能家电和其他设备交互。通过Home这款应用，苹果正努力让Siri从智能手机的框架中跳出来，让她变成用户家庭中的一员，成为一名智能精明的管家。不过，未来她的表现如何，还需拭目以待。
IBM
技术巨擘IBM公司可谓人工智能领域的急先锋。20年多来，该公司的“深蓝（Deep Blue）”计算机占据了无数家报纸的封面。1997年，“深蓝”战胜了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，这被视为是IT产业发展史上具有标志性意义的事件之一。
随后，人工智能“沃森（Watson）”接替“深蓝”继续对人类智能极限发出挑战。2011年2月17日，沃森参加了美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘（Jeopardy）》，并连续击败了该节目历史上最为成功的两位选手肯·詹宁斯和布拉德·鲁特，成为《危险边缘》节目新的冠军。
沃森由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组成，拥有2880个处理器核心，约有10台普通冰箱那么大，内装超2亿页新闻图书等资料。沃森不仅可以识别文字、地理位置，还可以部分感知人的情感，未来还将试图读懂人类的语言，学会思考。IBM将其实现人工智能的方法称为“认知计算（cognitive computing）”。
外界普遍认为，这是IBM在个人电脑业务及传统IT服务衰落后向死而生的新业务。目前，沃森主要应用集中在医药领域。去年4月IBM宣布，与苹果、强生和医疗器械公司Medtronic合作，目标是“变身”为医疗系统中介，让个人和医院都得通过IBM获取信息，优化数据收集、分析和反馈服务。
去年5月，14家来自美国和加拿大的癌症治疗机构宣布，将开始部署“沃森”计算机系统，该系统能根据病人肿瘤的基因指纹选择出适合的治疗方案。今年6月，日本东京大学医学研究院的研究人员利用“沃森”仅用10分钟即判断出一位60岁的女性患有罕见的白血病。
