（1）观念转变：医护工作者不应拒绝人工智能，而应积极去学习和利用人工智能所带来的好处，从而提升工作效率，腾出更多时间做探索性和创新性工作。（2）行业阻力：数字化转型使得医疗护理行业面临前所未有的颠覆。从不断变化的行业法规到不断上涨的成本，医疗护理提供商均受到系列挑战和干扰。大量医疗保健数据已带来了数据管理和集成的挑战。并且，医疗大数据的使用，势必需要打破各级医院、医疗机构及诊所间的数据保护壁垒，因此对于数据的采集问题，同样面临行业间的阻力。（3）隐私问题：专业数据库是监督式学习训练的人工智能基础，其在宽度和深度上对特定的应用程序进行训练是必不可少的，但是由于隐私问题、记录识别问题以及健康保险流通与责任法案的存在，需要国家医疗机构能够尽快出台相关法案，保护患者的隐私。
基于人工智能的护理系统，是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家及护士的护理知识，模拟医护和护士的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案，目前是人工智能在医护领域最重要、也最核心的应用场景，如图1所示。通过可穿戴设备，如智能手环、智能血压仪、智能体脂测量仪等的数据采集和患者通过语音输入来描述病状，利用人工智能技术如自然语言处理，使得机器可以识别患者语音输入，将处理后的语音数据和可穿戴设备采集的数据，与患者特征数据库中数据进行比对，通过深度学习等技术，高效地通过海量数据，快速收集医学和护理知识，进行结构化数据与非结构化数据的处理，凭借超高的诊断准确率，给出护理建议，通过移动终端及APP，为护士、医院、合作方、患者提供服务，从而辅助医护对患者进行诊疗。
目前贫乏的人机交互方法阻碍了人工智能在护理的实践。因此，如何提升人机交互能力，培养机器的情感，从而能够安抚患者，未来能做到对疾病发生的预测？本文提出了利用情感分析系统，通过感知与互动，理解非结构化数据和持续取得数据中学习，让机器成为协助人类沟通交流的不知疲倦的工具，以自然的方式与人类进行对话，通过历史数据和具体情境的推理带到互动中，大大增强人机的互动能力。并且，通过假设、评估、辩证、和建议来进行推理的认知计算，可以大大减少人为的偏见，根据最新的信息、结果和行动不断朝着更高的准确性进行发展，并可以提供可追溯性，作为特定决策的依据，从而提升认知决策的能力。如图1所示。其中，海量医疗护理数据是基础，更长时间的训练是核心。
在国外，特别是美国政府已把人工智能作为未来主导性战略，从国家战略层面进行整体推进，重点关注前沿基础研究[6]。而以IBM、IntuitiveSurgical、Google、Facebook和苹果等为代表的企业巨头，凭借各自对专业领域坚持不懈的探索米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台，分别在医疗护理诊断、手术、监护等方面引领全球。特别是IBM全球领先的医疗人工智能系统Watson[7][8]，美国IntuitiveSurgical公司研制出医疗手术机器人，Google的辨识视觉疾病的机器学习系统[9]以及Facebook利用自然语言处理和机器学习等人工智能技术筛选医疗护理科学技术论文系统等，都处于世界领先地位，并在医疗护理行业不断探索和实践[10]。米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台(访问: hash.cyou 领取999USDT）
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