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三甲 山东大学齐鲁医院 心理咨询科
在历史的长河中有很多事情在当时看似稀松平常，没有什么特别的地方，但当我们站在现在，回顾总结历史的时候，会发现很多令人不可思议巧合的事情。今天，我就说说发生在我们伟大领袖毛身上的一些巧合事情。
【一】9月9日之谜 。毛1927年9月9日领导了著名的“秋收起义”，初步形成了农村包围城市的战略思想，成功地走出了一条在农村建立革据地，以保存和发展革命力量的正确道路。1949年1月30日北平和平解放，但是1949年9月9日毛才进入北京。而毛去世的日子是1976年9月9日。毛起家发迹、进入北京、离世都是在9月9日这一天。
【二】8341之谜。 8341部队是中央警卫团对外，他是中央和国家主要领导人身边的一支特殊部队。8341是部队这个代号是总参谋部下达的，而且代号用过一个时期是要更换的，他的正式是解放军中央警卫团。1976年9月9日毛去世，毛他老人家活83岁（1893至1976年），当领袖41年（1935年遵义会议确立毛在全党全军的领导地位至1976年），而将两个数据放到一起的时候，我们就会发现正好是中央警卫团的“8341”。
【三】二十八之谜。毛青年时期自己起的笔名叫“廿八画生”，而“”三个字繁体字的笔画数正好28画，毛一生与“28”特别有缘，毛28岁与杨开慧结婚，28岁加入党，而当年的一大13名代表的平均年龄是28岁，从此开始出现了一个完全崭新的，以马克思主义为其行动指南的，统一的无产阶级政党领导革命的开展。28年后的1949年，成立，从新建立到1976年毛去世，正好也跨过了28个年头。在开国大典上，54门礼炮齐鸣28响。
AI在医疗行业7个开创性的应用领域
事实上，计算机与医疗的结合为未来医疗开启了新大门。医疗健康行业是一座“数据金矿”，高质量的医疗数据会成为人工智能引擎的宝贵助力。当然，AI在医疗的应用远不止看医疗影像，其实它还有一些典型场景。这里，我们总结了AI在医疗行业7个开创性的应用领域。
1、疾病诊断
疾病的识别诊断一直是医学研究的前沿。根据美国药物研究与制造商发布的2015年报告，有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。
奈特（Knight）研究所研究员杰夫·特纳（Jeff Tyner）在接受彭博科技（Bloomberg）采访时表示，虽然这令人兴奋，但还是不容易找到行之有效的方法来处理所有数据结果。
Tyner表示：“生物学家与计算机专家合作非常重要。”
毫不奇怪，一些大公司已经开始这方面的研究布局，特别是在像癌症识别和治疗这样的重要领域。
2011年10月，IBM沃森健康公司（Watson Health）宣布与沃森基因组学公司（IBM Watson Genomics）合作，该计划旨在通过集成认知计算和基因组肿瘤测序，推动精密医学领域发展。
总部位于波士顿的生物制药公司Berg正在使用AI来研究包括肿瘤学在内的多个领域的诊断和治疗。目前正在进行的研究项目包括静脉内肿瘤治疗的剂量试验和前列腺癌检测和后续管理。
其他主要的例子包括谷歌的DeepMind Health，去年宣布与英国的多家合作伙伴关系，包括伦敦的Moorfields眼科医院，他们正在开发技术来解决老化眼睛黄斑变性的问题。
在脑部疾病如抑郁症等领域，牛津的“抑郁症预防及应对”（PReDicT）项目正在使用预测分析来帮助诊断并提供治疗，他们的总体目标是研发一组情绪测试问卷调查用于临床。
2、个性化医学
个性化医学或基于个人健康数据的预测分析也是当前一个热点研究领域。
该领域目前大多采用监督学习（Supervised Learning），这让医生们可以从更有限的诊断集中进行选择，或者基于症状和遗传信息来估计患者风险。
IBM沃森研究中心肿瘤学部门和斯隆凯特林纪念医院目前在该领域处于领先地位。他们致力于使用患者医疗信息和诊疗历史来选择最优治疗方案：
在接下来的十年中，我们将会看到微生物传感设备以及具有更复杂的健康测量和远程监控功能的移动APP的广泛使用，这将带来可用于帮助促进研发和治疗功效的大量数据。
这种个性化治疗有益于帮助提高健康，并最终降低总体医疗成本。
3、药物研究/制造
在初步（早期）药物设计中使用机器学习具有巨大潜力，从药物化合物的初步筛选到基于个体因素的药物有效性预测，以及一系列新技术，如下一代测序等。
精准药物医学是这一领域的前沿。这涉及确定“多因素”疾病的机制，或者寻找替代治疗等等。
很多这方面研究涉及无监督的学习，目前很大程度上我们仍然局限于识别数据模式（而非预测）。
▲ 图示：
A：监督和无监督学习问题的矩阵表示
B：决策树将特征映射到结果
C：神经网络基于特征的变换来预测结果
D：最近邻算法 - 基于最相似训练样本值的分类器
该领域的主要开拓者包括MIT临床机器学习小组。 其精密医学研究侧重于开发算法，以更好地了解疾病过程并设计有效治疗2型糖尿病等疾病。
微软的汉诺威项目正在多个计划中使用ML技术，其中包括与奈特癌症研究所合作开发用于癌症精准治疗的AI技术，目前着眼于开发治疗个性化急性骨髓性白血病（AML）的药物组合。
英国皇家学会还指出，药物研究中运用ML已经成熟。 来自实验或制造过程的数据有可能帮助制药厂商减少生产药物所需的时间，从而降低成本并提高重复率。
4、临床试验研究
机器学习可以用来指导临床试验研究。应用高级预测分析，我们可以利用比目前更广泛的数据，例如社会媒体和医生门诊记录，以及在针对特定人群时的遗传信息来确定临床试验候选人; 这一切将使得临床实验更小，更快，更便宜。
ML还可用于远程监控，例如，监测患者体征以发现任何人身伤害或死亡的迹象。
据麦肯锡称，ML可以帮助提高临床试验效率，包括找到最佳样本大小; 适应患者个体差异; 以及使用电子医疗记录来减少数据错误（例如重复输入）。
5、放射学和放射治疗
在2016年10月的“统计新闻”采访中，哈佛医学院助理教授Ziad Obermeyer博士说：“20年后，放射科医生将不复存在。他们可能看起来更像是人和机器的混合体：应用ML算法每分钟他们可以读取数千个病例。
“ 目前，Google的DeepMind Health正在与伦敦大学学院（UCLH）合作开发能够检测健康和癌组织差异的ML算法帮助改善放射治疗。
DeepMind和UCLH正在努力应用ML，以加快癌组织分割过程（确保没有健康的结构受损）并提高放射治疗的准确性。
6、智能电子健康记录
使用支持向量机（SVM）进行文本分类（例如通过电子邮件来对患者查询进行排序）以及光学字符识别（或OCR，将草图手写转换为数字化字符）都是成熟的ML应用。
这将有助于推动电子健康的收集和数字化。 这方面的工作包括MATLAB的ML手写识别技术和Google用于OCR的Cloud Vision API。
MIT临床机器学习小组正在推动下一代智能电子健康记录的发展，他们使用内置的ML算法来帮助诊断，临床决策和提供个性化治疗建议。 MIT在其网站上写道:“我们需要强大，安全及可解释的ML算法。它可以从小规模的标注训练集中学习，并支持自然语言交互，从而可推广至大量医疗机构。
7、爆发预测
根据从卫星收集的数据，网络上的历史信息，实时社交媒体更新等等，ML和AI技术也被应用于监测并预测世界各地的爆发。
目前已有基于支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）的模型来预测疟疾。采用的数据包括温度，月平均降雨量，阳性病例总数等等。
预测在第三世界国家尤其迫切。这些国家往往缺乏医疗基础设施，教育途径和及时治疗机会。 ProMED是一个基于互联网的邮件系统以用于监测新出现的疾病并实时提供报告：
利用ProMED报告和其他开采的媒体数据，HealthMap组织使用自动分类和可视化来帮助监控和提供任何国家的疾病爆发警报。
有待克服的障碍
在将ML技术应用于制药和医疗的这场竞赛中，还有如下待解决的挑战：
精神病院里面究竟有没有是怎样的呢？精神病院对我们常人可以说是恐怖的地方，恐怖在于我们对精神病医院的了解，只是在电影的画面里，特别请看精神病院题材的，来源于恐怖电影的也很多。精神病院对精神病人的家属对于是流露出希望的地方，这里可能会彻底治愈感冒发烧的亲人。精神病院对患者来讲是改变你自己未来的地方，这里有可能会给无意识的自己，变的与常人完全不一样，这一世去改变未来的命运。
历史上有流传下来过来一些，关于精神病患者在精神病院，治疗过程中的照片，照片里患者的痛苦，不次于恐怖电影里会出现的画面。从这个历史的照片中，一眼就可以看出，精神病院那一次确实是是个绝对恐怖的地方。意大利精神病小孩
精神病患者的椅子
精神病患者的紧身衣服束衣
韦弗利山疗养院这里除了治疗精神病人，也治疗好那些个具高传染病的病人，传说当年疗养院在快倒闭后，在早锈迹斑驳的房子里，每天都又出现狼嚎的声音，在营业的五十多年中，六千多人死在这里，人们都说这里的声音是几个，正常死亡的冤魂在诉苦。
哈德逊河州立医院记得有一部电影，讲叙的是一个精神病人被关押在一个废弃的砖窑的精神病医院里做人体实验，听说后来他根本无法忍耐痛苦，把自己燃尽，目的是目的是烧掉这所医院，哈德逊河州立医院与电影里的场景很如此巧合，医院在2003年破产倒闭并荒废已久，但是在废弃的砖窑的5年后，医院的男病号区，莫名其妙的突然的失火，医院被烧毁。
阿勒格尼组织精神病院这所医院的外表感觉起来十分的华丽精美，只不过里面真诚对待病人，那绝对是简直令人发指，他们把病人的衣服完全剥光，并锁在铁笼子里，每当深夜的时候，大楼里面就会传来高低起伏，完全不同人的痛苦嘶叫声。
维也纳疯人塔在这样的圆形的塔里面，病人像犯人完全不一样被关押着，你是哪病人都被铐站了起来，如果没有有病人想逃命，变会被可以设置在塔外，高墙高台之上的闪电捕捉器给击昏。
开放想去旅游的精神病院青山精神病院，为了让更大社会上的人，对精神病人及对精神病院有更多的了解，每隔五年，对外开放两次，开放时院方会为游人，准备好很多做互动的小游戏，从这些游戏中，是可以对精神病，有更多的认知。
如果没有我还是对精神病院有着各种各样的猜测，待青山神经病院开放时，可以去随便参观，随便参观后，相信精神病院是怎样的，在心里绝对不会再是个谜了。
所以才，在日本遇上两个同姓人的概率不了的百分之一。绝大部分日本姓氏的人数还不如我叫张伟的人多(有最少三十万人叫张伟)。
很喜欢看日本动画的当然明白了一个叫小鸟游的姓氏。日本全国姓小鸟游的将近五十人，但日本动画里巳经出现三十个70左右姓小鸟游的。大家可以不其实，一半不超过姓小鸟游的人都早在动画片里初次出场过了。
这个去设置看着很搞笑点，可是是真有，日本战国时代真有有吃不起饭的天皇公卿靠卖官乞讨为生，同时穷困潦倒的幕府将军足利义辉还卖自己的名字，义字50金，辉字10金，只需出点钱就能我得到赐字(毛利元就就给孙子买过)。
况且书籍那个，只不过明朝禁止打开和日本参与贸易，所以书籍也禁运的，当时日本人要搞到一本书非常不大容易。例如孙子兵法的狂热爱好者武田信玄先是换取了一本日本本土翻译的孙子兵法同人本(好像听说是叫虎之卷，谴唐使吉备真备写的)，再后来又是千方百计托关系再一次弄到了原版。武田信玄因此非常得意之色，他还成了当时日本人中去研究孙子兵法的权威专家。
感觉上和现在的人找代网上购买日本的官方周边有异曲同工之处。
NO.1今天的扑克牌设计有52张正牌，是是因为一年有52个星期.
NO.2之外闰年外，一年的前一天是星期几，最后的一天还是星期几.
NO.3大拇指的指甲长得慢的，中指的指甲长得最方便.
NO.4人在打喷嚏时是难以睁着眼睛的.
NO.5在音乐的伴奏下，植物会长得快的.
NO.6长颈鹿不但脖子长，舌头也长，约70厘米，据说能舔到自己耳朵里.
NO.7你一直我以为鳄鱼是浮在水面的，但反正它是站在水里的.
NO.8当你发“fu”的音的时候，发出的是冷气，当你发“ha”的音的时候，发进去的是热气.
NO.9“我孙子”是日本的另一个最常见姓氏.
NO.10绝大多数人闭起眼睛不能走直线，不信你再试试.
NO.11拍证件照时用舌头挡住上颚，会笑的很也.
NO.12被疯狗追的时候要转弯处跑，而且疯狗是绝对不会转弯处的.
NO.13键盘里的细菌比马桶的细菌又要多.
NO.14人类全身的上,最更加坚韧有力的肌肉，陡然间舌头.
NO.15每皱眉20万次，都会再次出现一条皱纹.
NO.16看恐怖片能够提高运动减肥.
NO.17一个人一天最少再产生1.5升唾液，并把它们中大部分新的吞到肚子里.
NO.18妹子好象比汉子眨眼之间眨得更过度。有研究显示妹子一般每二十分钟眨眼之间19次，汉子每几分钟眨眼11次.
N0.19爱斯基摩人用冰箱的目的是能够防止食物结冰.
NO.20睡觉时候的房子越冷，经常做噩梦的可能性也就越大.
