文医和理医的区别？

一、文医和理医的区别？

在大学医科是和文科理科工科这些并列的学科，但是，高中只有文科理科两种专业，所以在高考招生的时候，医科中的绝大部分专业是只要理科，不招文科生的。文科生可以报考部分医学类专业。如：护理学、公共事业管理(卫生事业管理)、英语(医学英语)、针灸推拿学等专业。

中医、医政管理一般是文理兼收;其它专业理科生都可以报考。

二、警惕人工智能的人理缺失

警惕人工智能的人理缺失

人工智能（AI）作为当今世界的热门话题，正在以前所未有的速度和规模改变着我们的生活和工作方式。然而，在AI技术飞速发展的背后，却隐藏着一些潜在的问题和挑战。其中之一就是人理缺失，也就是在人工智能系统中缺乏人类的理性和道德判断能力。

随着AI系统在各个领域的广泛应用，我们迫切需要警惕人理缺失可能带来的潜在风险和影响。因为没有人理支配的AI很可能会导致不可预测的后果，甚至可能触发一系列严重的道德和社会问题。

AI的潜在风险

随着AI在自动驾驶、医疗诊断、金融交易等领域的应用，一些潜在的风险正逐渐显露出来。比如在自动驾驶汽车中，如果系统无法做出正确的道德选择，可能会导致不可预料的交通事故；在医疗诊断中，如果AI缺乏人类医生的经验和直觉，可能会导致误诊或漏诊。

此外，在金融领域，AI系统的决策可能受到数据偏见和算法漏洞的影响，导致金融市场的不稳定和混乱。因此，我们必须意识到AI的潜在风险，并采取相应的措施来避免甚至减轻这些风险。

应对人理缺失的方法

为了应对人理缺失可能带来的风险，我们需要采取一系列措施来弥补AI系统的道德和理性缺失。首先，需要加强AI的监管和规范，确保AI系统符合人类的道德准则和法律规定。

其次，需要加强对AI系统的透明度和可解释性，让人类能够了解AI系统的决策逻辑和工作原理。只有这样，我们才能更好地理解和预测AI系统可能产生的行为和后果。

此外，我们还需要注重AI系统与人类的互动和合作，让AI系统成为人类的辅助工具而非替代品。只有在人和AI共同努力下，才能有效避免人理缺失可能带来的不良后果。

结语

人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战，但我们不能忽视其中可能存在的风险和问题。警惕人理缺失，加强对AI系统的监管和规范，提高AI的透明度和可解释性，促进人和AI的互动与合作，才能确保人工智能技术的可持续发展并最大程度地造福人类社会。

三、昆理人工智能专业全国排名？

大约排名130多位。

当前高校人工智能专业教育教学总体实力分为四类：A类、B类、C类、D类。同时，每类分为三档，其中，A类三档包括：A+类、A类、A-类；B类三档包括：B+类、B类、B-类；C类三档包括：C+类、C类、C-类；D类三档包括：D+类、D类、D-类。

“A类”表示人工智能专业教育教学综合实力总体水平位居全国高校之首。从排名情况来看，排名进入全国前10名的高校分别是：北京大学、清华大学、中国科学院大学、浙江大学、南京大学、西安电子科技大学、中国科学技术大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学。

“A类”其他高校还包括北京理工大学、复旦大学、电子科技大学、中国人民大学、西安交通大学、天津大学、重庆大学、四川大学、武汉大学、厦门大学、山东大学、同济大学、吉林大学、西北工业大学、华中科技大学、华南理工大学、北京师范大学、湖南大学、中山大学、中国农业大学、中南大学、东南大学、大连理工大学、东北大学、兰州大学、云南大学等全国120所高校。

“B类”表示人工智能教育教学综合实力总体水平位居全国高校第二，包括：河北大学、上海师范大学、天津理工大学、北京建筑大学、华南农业大学、沈阳航空航天大学、江西理工大学、沈阳大学、长春大学、长春师范大学、中原工学院、浙江财经大学、东华理工大学、福州大学、昆明理工大学、长沙理工大学、广东工业大学、山东师范大学、江西师范大学、河北师范大学、河南师范大学、山西师范大学、武汉工程大学、曲阜师范大学、河南农业大学、安徽财经大学、内蒙古工业大学、闽南师范大学、广州大学、武汉纺织大学、安徽师范大学、河南财经政法大学等全国113所高校。

四、睿医人工智能研究中心

睿医人工智能研究中心：开启医疗行业智能化新篇章

在当今数字化快速发展的时代，人工智能技术被广泛应用于各个行业，其中医疗领域也不例外。睿医人工智能研究中心作为行业领先的研究机构，致力于将人工智能技术与医疗健康相结合，为医疗行业带来革命性的智能化变革。

睿医人工智能研究中心聚集了一支高素质的研发团队，拥有丰富的医疗行业经验和深厚的人工智能技术功底。通过不懈的努力和持续的创新，研究中心已经取得了许多令人瞩目的成果，为医疗健康领域的发展贡献了力量。

睿医人工智能研究中心的研究方向

睿医人工智能研究中心在医疗领域的研究方向涵盖了多个领域，包括但不限于：

• 医学影像识别与分析
• 健康数据挖掘与分析
• 医疗信息智能处理
• 智能辅助诊断与治疗

通过在这些领域的深入研究和实践，睿医人工智能研究中心不断探索医疗行业智能化发展的新路径，为提高医疗服务质量、降低医疗成本、优化医疗资源配置等方面做出了积极的贡献。

睿医人工智能研究中心的核心技术

睿医人工智能研究中心的核心技术主要包括：

• 深度学习技术：应用于医学影像识别与分析、疾病预测等方面，提高了医疗诊断的准确性和效率。
• 自然语言处理技术：用于医疗信息的智能处理与分析，实现了医疗数据的智能化管理。
• 大数据挖掘技术：通过对海量的医疗健康数据进行挖掘与分析，为医疗决策提供科学依据。
• 智能辅助诊断系统：结合人工智能技术和临床医学知识，为医生提供诊断建议和治疗方案。

这些核心技术的不断创新和应用，使睿医人工智能研究中心在医疗智能化领域保持着技术领先地位，为医疗行业的数字化转型提供了可靠支撑。

睿医人工智能研究中心的成果与应用

睿医人工智能研究中心在医疗领域取得了许多令人瞩目的成果，广泛应用于医疗临床、健康管理、医疗影像等多个领域，包括：

• 医学影像识别与分析系统
• 智能健康咨询系统
• 疾病预测与预防系统
• 医疗大数据分析平台

这些应用系统在实际医疗工作中发挥着重要作用，为医生提供智能辅助诊断、为患者提供个性化健康管理服务，为医疗机构提供数据支持与决策参考。

睿医人工智能研究中心的未来展望

作为医疗智能化领域的领军机构，睿医人工智能研究中心将继续深化人工智能技术与医疗行业的融合，不断推动医疗智能化发展的进程。未来，研究中心将致力于：

• 加强医疗大数据挖掘与应用，提升医疗服务的精准性和个性化水平。
• 拓展智能辅助诊断与治疗技术，提高医疗资源的有效利用率。
• 推动医疗信息化建设，构建完善的医疗健康信息平台。
• 深化人工智能技术在医疗领域的研究与应用，为医疗健康事业的发展贡献更多力量。

睿医人工智能研究中心相信，在人工智能技术的推动下，医疗行业将迎来更加智能化、便捷化的发展，为广大患者提供更好的医疗健康服务，为社会构建更加健康、美好的未来。

五、浙江大学睿医人工智能

浙江大学睿医人工智能：赋能医疗行业的智慧革新

在当今信息化飞速发展的时代背景下，人工智能技术正日益深入各行各业，为传统行业带来了全新的变革和升级。在医疗卫生领域，浙江大学睿医人工智能项目始终走在技术创新的最前沿，致力于将人工智能技术与医疗健康产业相结合，推动医疗行业的智慧革新。

浙江大学睿医人工智能项目作为一项专注于医疗领域的智能化项目，旨在通过人工智能技术的运用，提升医疗服务的效率和质量，优化医疗资源配置，改善医疗环境，实现医患双方的共赢。该项目依托浙江大学在人工智能领域的强大研发实力和丰富经验，集聚了一批资深的技术专家和医疗行业的实践者，致力于打造一流的智能医疗平台，为医疗健康产业的发展注入新的活力和动力。

浙江大学睿医人工智能项目的核心技术包括医学影像识别、智能辅助诊断、临床决策支持等方面。通过对海量的医疗数据进行深度学习和分析，实现对医学影像的智能识别和分析，辅助医生快速准确地判断疾病情况，为患者提供更加精准的诊疗方案，提升医疗服务的水平和质量。同时，项目还致力于构建智能化的医疗健康管理平台，为患者提供个性化的健康管理方案，实现全程健康管理，有效预防和控制慢性病等疾病的发生和发展，提高人民群众的健康水平。

浙江大学睿医人工智能项目的研发团队在人工智能技术的应用和医疗健康产业的实践方面取得了一系列创新性的突破和成果。团队与多家知名医院及医疗机构建立了紧密的合作关系，深度挖掘医疗数据的潜力，探索人工智能技术在医疗诊疗过程中的应用，为医疗领域的智能化发展提供了重要的技术支持和保障。项目研发团队始终秉承“以科技赋能医疗，以智慧改变生活”的宗旨，不断探索创新，不断突破技术瓶颈，为医疗健康产业的可持续发展做出了积极的贡献。

浙江大学睿医人工智能项目还积极参与国家医疗健康政策的制定和实施，为促进医疗健康行业的规范化与标准化发展贡献力量。项目团队与政府部门、行业协会等多方合作，致力于推动医疗健康产业的转型升级，促进医疗服务的信息化、智能化和智能化，提升医疗健康服务的水平和质量，实现医疗资源的优化配置和有效利用。

浙江大学睿医人工智能项目还注重人才培养和技术创新的结合，积极开展学术交流与合作，吸引国内外优秀人才加入团队，推动人工智能技术在医疗健康领域的应用与发展。项目团队不断完善人才培养体系，建立健全的技术创新机制，倡导创新思维和团队合作精神，努力培养一批既懂技术又懂医疗的复合型人才，为医疗健康产业的未来发展储备人才力量。

总的来看，浙江大学睿医人工智能项目作为医疗卫生领域的智能化项目，不仅在技术研发方面取得了一系列成果和突破，更在医疗健康产业的发展和推动方面发挥了积极的作用。未来，项目团队将继续深耕医疗健康领域，推动人工智能技术在医疗健康行业的广泛应用，为构建智慧医疗新生态做出新的贡献，为人民群众的健康福祉贡献自己的力量。

六、人工智能在医（药）学有哪些应用？

说一点药学里我见到过的。人工智能对制药上游的革命已经发生了，而且有成为一种标准研发流程的趋势（基本上国际制药巨头都在搞），但对下游的生产、工程设计，目前还不清晰。总体上跟搞生物信息学的有很高的重合度。

最能体现AI在药学的应用的是化学药的研发上，生物药的研发中的AI应用根据产品不同非常个性化，难以总结，可以参考生物信息学的研究热点。化学药中AI主要用于发现药物靶点，药物筛选、结构优化，合成分析：

• 发现药物靶点，AI可以用来从海量的文献中搜索潜在的靶点信息，对比不同靶点的潜力，有点像自然语言处理。
• 药物筛选和结构优化，需要针对靶点，去找评估不同候选分子与靶点的相互作用能力，筛选出、优化出适合的分子。AI可以综合利用各种现有信息去评估，像蛋白质结构、计算化学信息、构效关系数据等预测相互作用。
• 选定了候选药物，需要确定合成路线。传统方法是逆合成分析，现在AI可以非常快地预测出跟药物化学家媲美的合成路线。
• 其他化学药相关的AI应用，我见过老药新用筛选（这次新冠疫情就用到）、更快速的临床试验、疾病诊断标志物等。

在美国和加拿大可以看到很多初创企业，就是搞上面的；基本上国际制药巨头都在搞。确定合成路线，自动化合成，短期看还是个toy，长远看会影响少部分人的生计。不但会影响制药，可能还将影响整个化工产业，尤其影响搞化工工艺；但对化工工程的影响，暂时不清晰，安全性、缺数据这些老问题依然存在。但我相信现有的各种物质的工艺路线不一定是最优路线、最优反应条件，可能会被人工智能和自动合成设备优化。

贴几条新闻：

合成规划与全自动流动合成。

制药巨头默克，就在中国搞了第一届人工智能合成规划的比赛比赛。

药品生产方面

我还知道，一些制药巨头对提高单抗这些的产量很感兴趣，试图尝试各种生产过程的建模的方法去提高产量。因为生物反应过程是，高度非线性，有明显时变特性的过程，传统非结构化模型(unstructured models)用于优化和控制的能力有限；目前文献里报道的模型中，就包括机器学习类的模型。

另外一个比较比较有意义的，也实实在在在用的，是利用各种过人工智能，综合各种过程分析技术（气相色谱、质谱，核磁共振谱、近红外光谱、紫外可见光谱、拉曼光谱、荧光光谱法），去优化、监控制药生产过程，从生物、化学反应过程，到分离过程、制剂过程都有用，符合QbD理念。这个某种程度上说就是某种软测量，但由于制药过程的特点是成分非常复杂，操作点随时间变化，所以才考虑AI。软测量传统化工一直就有，基于AI的软测量有多大影响，目前还看不出来。

附：

运用人工智能来研发药物的企业，可以看到在国际制药巨头中已经非常普遍。我国的差距依然十分巨大：

AbbVie，Almirall，Amgen，Astellas，AstraZeneca，BASF（化工巨头），Bayer，Boehringer Ingelheim，BMS，CJ Healthcare，Celgene，Daewoong Pharmaceutical，Eisai，Eli Lilly，Evotec，GSK，Genentech，Gilead，Ionis Pharmaceuticals，Ipsen，Janssen，Lundbeck，Merck KGaA，Merck and Co.，Mitsubishi Tanabe Pharma，Nestlé，Novartis，Novo Nordisk，Ono Pharmaceuticals，Pfizer，Procter & Gamble，Roche，SK Biopharmaceuticals，Sanofi，Santen，Servier，Sumitomo Dainippon Pharma，Sunovion，Takeda，Wave Life Sciences，WuXi AppTec（药明康德），Yuhan Corp.，Zambon Pharma。

下面的链接是全球221家人工智能药物研发初创企业列表。这221家企业涉及到的应用范围，远超过我上面提到的，还包括临床前、临床实验的优化的应用。

https://blog.benchsci.com/startups-using-artificial-intelligence-in-drug-discovery#design_drugs

参考资料

https://blog.benchsci.com/pharma-companies-using-artificial-intelligence-in-drug-discovery

七、大医医国小医医人的典故？

“上医医国，其次医人”出自春秋时期佐秋明所著的《国语·晋语》。说的是当时一个叫医和的名医跟秦景公说的一段话，原文是“平公有疾，秦景公使医和视之，对曰： ` 上医医国 , 其次医人 , 固医官也 ' 。

到唐代武则天时，名相狄仁杰（字怀英），医术很高，有“针到赘落”的传说。狄在遭受诬陷被贬时，有很多朋友劝他安心行医，以医为业，可是他却说：“吾之志在医国，行医治病，乃方士之事。”表明了他胸怀治国救民之大志，擅医而不以医疗为业。后来步入仕途，果然当上了唐朝的大宰相，曾力阻武则天兴役造佛像，主张养民慰劳，修政省役。成为一代明相。

可是比狄仁杰还早些时的孙思邈，却与他不同。邈“少年时因病学医”，唐高宗（李治）时，要他出来做官，孙思邈却回答说：“上医医国，吾不能也，次之救人，吾所乐也。”所以他辞官不做，潜心钻研医术，专依医疗为业，尽心尽力救人，成为一代名医。著有《千金要方》《千金翼方》，流传后世，堪称佳作。后人有称其为药王者，亦有尊其为孙真人者。

二者志趣虽然不同，但是目的却有着很大的一致性，即都是为了救人。只不过一个范围大（治国救民），一个范围小（治病救人）而已。所以，后来“上医”一词，即可称颂贤明的大官（政治家），也用于称赞医术高明的医生，因此，又有称颂高明的医生为“国手”者。此医国医人，异曲同工，故皆可称“医”也。

八、小医医人大医医国的意思？

《黄帝内经》云：大医治国，中医治人，小医治病。一个医生的段位如果达到了大医级别，他就懂得如何治国了，因为道理相通。

反过来讲，一个人如果具备了治国的思维，那么他对待身体也就是大医的水平了。尽管可能没学过医疗技术，但疗愈的道理他是了然于心的，他会运用看似简单却极具创造性的方法，解决临床医学上棘手多年的问题。

九、医不慈仁患者猜鄙二理交驰出自谁？

宋代寇宗奭所著《本草衍义》中有一段意味深长的话:"医不慈仁,病者猜鄙,二理交驰,于病何益?由是言之,医者不可不慈仁,不慈仁则招非;病者不可猜鄙,猜鄙则招祸。

十、医帮医医疗科技

医帮医 是一家致力于改善医疗行业的科技公司，其创新的医疗科技正在引领着医疗服务的未来发展。作为行业领先者，医帮医 不仅关注技术创新，更注重医疗服务的质量和实际效果。

医疗科技的运用

随着科技的不断进步，医疗行业也在不断变革。医帮医 借助先进的医疗科技，为患者提供更便捷、高效的医疗服务。通过数字化医疗记录、远程医疗诊断等多种方式，医帮医 将医疗科技与实际医疗服务相结合，为广大患者带来更好的就医体验。

科技改变医疗服务

传统的医疗模式已经难以满足现代社会的需求，医帮医 倡导运用科技改变医疗服务的方式。通过智能化诊断、健康管理平台等工具，医帮医 实现了医患之间信息共享的便捷，提高了医疗效率和服务质量。

医帮医 的医疗科技不仅局限于临床诊疗，还涵盖了预防保健、健康管理等方面。通过持续创新和技术升级，医帮医 助力医疗行业迈向数字化、智能化的新时代。

未来展望

在不断变革的医疗科技领域，医帮医 将继续发挥引领作用，推动医疗服务的创新与发展。作为医疗科技的先行者，医帮医 将秉持科学、严谨的态度，持续为人类健康事业贡献力量。