利用预训练的BERT深度学习模型通过文本数据推动AI赋能医疗系统的发展

随着数字技术和互联网的迅速发展，以人工智能（AI）为核心的信息技术已成为推动各行业改革、创新和可持续发展的关键力量。自1956年约翰·麦卡锡首次提出人工智能概念以来，该领域经历了显著的演变。最初仅限于模式识别应用，AI已发展出多个子领域，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理（NLP），不断拓展其应用范围。通过这些技术的集成和优化，传统行业可以通过技术创新和发展得到复兴，从而促进经济的可持续增长和社会福利的提升。以医疗为例，早在20世纪80年代，AI就已经被用于辅助医疗决策，以提高医疗效率和社会效益。随着计算能力和大数据技术的进步，AI在文档管理、医学影像、基因组学和药物研发等多个领域得到了广泛应用，极大地提高了诊断和治疗的质量。这些都说明了AI在医疗领域的重要潜力，尤其是在提高诊断准确性、优化治疗方案和增强患者管理方面。

然而，当前技术的快速迭代和更新带来了一系列挑战，技术生命周期的阶段和趋势尚未明确界定。同时，AI将如何塑造医疗市场的具体趋势和影响仍不清楚。快速的技术迭代增加了决策的复杂性，特别是面对公共卫生系统日益明显的挑战。这些挑战包括资源分配不均、应急响应机制不足和公共卫生基础设施不足等，亟需利用AI等先进技术进行深入研究和有效解决方案。此外，解决可持续发展问题和填补当前医疗市场研究的空白，需要巧妙地识别市场中的技术机会，并通过技术生命周期分析探索AI在医疗领域的开发和创新趋势。

本研究旨在识别AI在医疗行业的核心主题、技术演变和商业化过程；分析和探索AI在医疗领域的战略创新和市场动态；并揭示其发展趋势和市场前景。研究探讨以下问题：医疗领域AI技术创新的发展趋势是什么？哪些AI子领域将成为短期市场投资热点？

本研究采用文本挖掘技术分析有关AI在医疗领域的关键科学论文和专利，特别是利用BERT来探索新兴趋势及其潜在的市场机会。除了填补现有研究的空白外，还试图为政策制定者和行业从业者提供决策支持，以促进AI在医疗领域的健康发展和应用。

(全文结束)