50350 条评论分享收藏感谢收起赞同 4.5K389 条评论分享收藏感谢收起【图文】人工智能在医疗中的应用_百度文库
您的浏览器Javascript被禁用，需开启后体验完整功能，
享专业文档下载特权
&赠共享文档下载特权
&100W篇文档免费专享
&每天抽奖多种福利
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
人工智能在医疗中的应用
阅读已结束，下载本文到电脑
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢派特普斯（北京）科技有限公司主营产品：干法湿法制粒机，压片机，粉碎设备，智能生产云控平台
010-中国仪器网认证会员，请放心拨打！
X您尚未登录
会员登录没有账号？
&下次自动登录
认证会员&第1年
派特普斯（北京）科技有限公司
认证：工商信息已核实
信用积分：
手机版&掌上精彩，保持同步
开启全新的世界
m.yiqi.com/zt10119/
当前位置：&&人工智能+医疗为何备受资本青睐？这三大场景将先行落地
人工智能+医疗为何备受资本青睐？这三大场景将先行落地
发布时间： 10:16:05&&&&查看次数：206
刘琼 戈书宁 腾讯研究院医疗与人工智能的结合，正在成为新的爆发点。在前不久国家公布的“首批国家人工智能开放创新平台名单”中，医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台成为首批四大人工智能平台之一。人工智能在医疗领域的应用也在加速落地。就在上周，腾讯首款将人工智能技术运用到医疗领域的产品“腾讯觅影”与河北医科大学等五家医院达成合作。该产品除了提供在AI影像上的尝试外，还会扩展在AI辅助诊断上的探索，辅助医生更准确地理解病案，降低风险，提升诊疗水准。而在创业领域不断传出融资利好，也从另一个角度见证了人工智能+医疗的热度和吸引力。在人工智能的众多落地场景中，人工智能+医疗为何备受资本青睐？在这一日渐火热的领域，有哪些应用场景有望先行落地？在一片看好的趋势下，未来还可能遇到哪些“成长的烦恼”？刘& & 琼& & &腾讯研究院高级研究员戈书宁& & &腾讯研究院助理研究员年间，人工智能+医疗是资本投入最密集的领域，且在未来5年仍将保持40%的增速。资本大量涌入人工智能+医疗，要归功于IBM、谷歌等先行者在医学影像、药物研发、人工智能助手等领域的突破和落地所带来的信心和前景。咨询公司Frost & Sullivan预测2021年全球人工智能+医疗健康市场规模将从2014年的6.64亿美元扩大至66.62亿美元。01人工智能为何选择医疗？&需求升级：从优化就医流程到破解资源不均衡近些年，借助互联网的连接，就医效率和体验得到了极大提升，但医疗最大痛点——资源不均衡的矛盾并没有得到根本性地解决。2017年上半年，三级医院诊疗人次依旧保持了最快增长，增幅达到6.1%，远高于一级（4.0%）、二级医院（4.0%）；就医有进一步向三级医院集中的态势，诊疗人次占医院总量比重由48.64%提高至49.55%。人口老龄化进程加快、慢性病发病率走高等需求端的压力将进一步激化资源不均衡的矛盾。受制于周期长、成本高等特点，培养更多的医务人员“这杯远水”解不了近渴。《2016年中国卫生和计划生育事业发展统计公报》显示，医院卫生技术人员数同比增长5.57%，低于诊疗人次6.17%的增幅，供给跟不上需求的增加。而人工智能、医疗机器人在医学影像识别、辅助外科手术、临床辅助诊断等环节所表现出的降本增效能力，可以将医生从繁重的重复性劳动中解决出来，专注于更有价值的事情。沉睡的数据“金矿”需要人工智能来唤醒近年来，大数据爆发式增长，到2020年体量将达到44ZB。而每年超过70亿的诊疗人次数据以及7.5亿网民的日常健康数据，中国无疑坐拥最海量的医疗数据库。2016年6月，国务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，首次把生物学资源和医疗大数据作为国家的基础战略资源，也把它纳入了国家大数据战略的布局。但这座数据金矿仍在“沉睡”，需要人工智能唤醒。众所周知，80%的医疗数据都是非结构化数据，远远超出传统的计算和处理能力。另外，我国医疗数据分散在不同医院、机构，深度利用率不高。计算机视觉、机器学习、深度学习等技术突破，缩小了数据规模和数据洞察力之间的差距，有望激活这座沉睡的数据金矿。数据来源：The Medical Futurist (2016)医疗行业特征高度契合人工智能的技术优势医疗是一个数据密集型、脑力劳动密集型、知识密集型的行业，需要依赖强大的知识储备和处理分析能力进行判断、诊疗。同时失误“零容忍“使得医疗领域从基础层药物研发、检测，到应用层预防、诊断、治疗、康复、健康管理等各环节都面临严格的质量和监管要求。而医疗费用居高不下已成为全球普遍性难题。基于人工智能的技术优势和应用，其赋能医疗行业的价值将是不可估量的。技术的发展大幅提高了医疗数据处理效率和洞察深度：IBM Watson阅读10.6万份临床报告仅需17秒，腾讯觅影在2-3秒内即可返回内镜图像计算结果。借助深度学习自学习、自分析、自判断以及不知疲倦等优势，人工智能可将医疗失误降低30-40%。02人工智能+医疗的应用场景回顾医疗信息化走过的历程，经历了从产品单点应用到围绕流程的平台创新。未来10年，医疗信息化将步入融合创新阶段，即集成融合人工智能、机器人、虚拟现实/增强现实等技术打造面向可预测、可预防以及精准医疗的健康解决方案。其中，人工智能被寄予厚望，有着广泛的应用场景。而医学影像识别、人工智能助手、医疗机器人有望先行落地。据美国医疗信息与管理系统学会下属的研究机构与Healthcare ITnews的联合调查显示，场景一医学影像识别——离商业化最近的板块作为三大治疗手段之一，医学影像的精准识别对医生决策至关重要。癌症、心脏疾病等许多重大疾病都可以在早期通过医学影像设备识别出来。有文章曾将影像科比作战争中的突击小队，其重要性、工作量和压力可见一斑，急需通过技术来赋能。医学影像数据标准化程度最高，也为人工智能应用先行落地提供了重要基础。11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，四大平台之一就是依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。目前，人工智能对肺病、胃癌、甲状腺癌变、乳腺癌、皮肤病等多个病种的医学图像检测效率和识别精度都可以达到甚至超越专业医生水平。腾讯觅影对食管癌早筛临床预试验的准确率超过90%，而肺结节早筛准确率超过95%，可检测3毫米及以上的微小结节。除此之外，人工智能可以大幅提高读片效率，以及减少人为失误。以肺病为例，针对平均超过200层的肺部 CT 扫描图片，医生人工筛查需要20分钟甚至更长，而人工智能仅需数十秒。场景二人工智能助手——医患交互新方式医生看病时间短的现状有望被改善。随着技术的成熟，人工智能有望成为临床医生的合作伙伴，帮助医生承担诊前问询、自动化检测等工作，使医生有更多时间可以与患者互动。例如，智能语音技术的发展使得人工智能助手可以跟人类医生一样与患者进行语音交谈，询问病情、判断症状以及提供个性化治疗方案给医生参考。更重要的是，人工智能助手背后丰富的医学知识库和“临床诊断经验”，有助于增强医生临床诊断能力和精准度。埃森哲发布的《2017年数字化健康技术展望》报告显示，72%的卫生机构已经引入智能虚拟助手并投入服务。场景三医疗机器人的兴起医疗机器人并不是新话题。但当人工智能与机器人结合，医疗机器人借此步入加速道，应用场景从手术机器人拓展至康复机器人、服务机器人、试验机器人等。据 Markets and Markets估计，从2016年起，全球医疗机器人将保持近17%的年复合增长率，到2020年，市场规模有望达到114亿美元。其中手术机器人仍处于主导地位，占据60%左右的市场份额。以最负盛名的手术机器人“达芬奇”为例，已经完成了超过60万场手术，从心脏瓣膜修复到肿瘤切除均有涉猎。公司名称种类流通市值（$）代表产品IntuitiveSurgical手术机器人217.575亿达芬奇机器人StrykerCorporation康复机器人39.27亿骨科动力系统RexBionics服务机器人10.9416亿外骨骼可穿戴机器人TransEnterix手术机器人4.7867亿ALF-X&手术机器人AccurayInc试验机器人4.3655亿肿瘤精准放射治疗全球 Top5 医疗机器人公司我国医疗机器人起步较晚，但发展速度不容小觑。北京天智航医疗科技股份有限公司（TINAVI）作为我国第一个医疗机器人产品注册许可公司，是继美国 ISI、ISS、瑞典 Medical Robotics、以色列 Mazor之后全球第五家获得医疗机器人注册许可证的公司。其主要产品“天玑”骨科手术机器人已在全国十多家医院使用，累计手术超过2000例；不仅如此，沈阳六维康复机器人有限公司开发的用于中风、脑瘫所致运动功能丧失的康复治疗机器人也已通过北美 CSA 认证，面向全球市场发售。03成长的烦恼毋庸置疑，人工智能带给医疗行业的想象空间是无限的，但要真正大规模应用于临床，还需要克服以下“成长的烦恼”。烦恼一：有效数据的缺乏机器学习的特性决定了初期要依靠高质量的数据来进行训练并优化算法，从而保证高精度。因此如何获取有效数据，是人工智能+医疗应用最先需要跨越的障碍。从数据的获取端出发，我国的医学影像还处于从传统胶片向电子数据过渡的阶段，大量的影像资料还没有实现电子化和数据化。再加上数据源头多、类型多、结构复杂、标准不统一等特征，导致要获得真正高质量的有效数据，需要花费高昂的成本，这是一个巨大的成本黑洞，单靠一家医院或企业很难解决，需要上升到行业层面予以突破。烦恼二：技术成熟尚需时间美国医疗信息与管理系统学会下属研究机构2016年曾做过一次联合调查：23%的被调查者认为人工智能技术本身的不成熟性，导致其存在一系列风险并承受质疑，是人工智能应用于医疗所遇到的最基础也是最难跨越的障碍。人工智能很多底层技术，仍处于研发阶段，很多问题并没有得到解决。例如，在超过100种的癌症中，人工智能技术目前仅能精准识别乳腺癌、宫颈癌、胃癌、肺癌、肝癌等少数病种，大规模突破还需时间。而手术机器人柔性控制模块、传感器等软硬件技术也尚不成熟。烦恼三：市场认知尚需过程任何一项产生变革或颠覆性的新技术，其产生、发展和应用必然要经历一个漫长的被市场认可的过程。目前，消费者对人工智能+医疗仍处于远观和存疑的态度。普华永道2017年就人工智能+医疗的应用意愿进行了调查，有近4成的消费者不愿意接受人工智能来看病，即使对人工智能+医疗相对宽容的用户，也仅愿意用人工智能进行常规指数监测、心率监测、健身监测等非治疗环节。数据来源：Why AI and robotics will define&New Health，PWC，2017.6烦恼四：法律伦理的挑战人工智能的基础技术和应用仍是一个科技的黑匣子，具体计算过程是无从知晓和预测的，更无法掌控，由此带来的法律、伦理挑战是人工智能应用面临的通用性难题。同样以医疗影像为例，人工智能目前扮演的角色还主要是辅助读者，医生仍需要对影像决策负全部责任。随着技术的不断成熟，当人工智能成为主要读者时，监管部门如何认定其资格并进行监管？2017年6月，美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，简称FDA）批准了Arterys公司的产品Arterys Cardio DL可用于分析心脏核磁共振图像，这是首个被批准可应用于临床的基于云计算和深度学习的分析软件，但主要是帮助医生辅助心脏成像。而如何厘定人工智能应用于临床所需承担的法律责任，以及避免算法偏见、歧视等都是不容回避的挑战。烦恼五：隐私安全隐患增大人工智能时代，大数据价值加速溢出的同时，也加大了数据泄露的安全隐患，个人隐私安全面临前所未有的挑战。2017年，安全研究机构Kromtech Security Researchers发现，一家医疗服务机构存储在亚马逊S3上的大约47GB医疗数据意外对公众开放，其中包含315363份PDF文件。据Kromtech Security Researchers估计，这些文件至少涉及15万病人，泄露的内容包括验血结果、姓名和家庭住址等个人信息，以及医生和他们的病例管理笔记等内容。
原文链接：
品牌：友谊
型号：Balance Gran
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：41
品牌：友谊
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：27
品牌：友谊
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：23
品牌：友谊
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：20
品牌：友谊
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：25
品牌：友谊
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：37
品牌：友谊
产地：日本
供应商报价：面议
关注度：32
派特普斯（北京）科技有限公司
联系人：曾先生&联系电话：010-&传真：&地址：北京 通州区 环科中路6号
(www.yiqi.com) --仪器行业权威网络宣传媒体
www.yiqi.com 版权所有仪器行业企业 业务合作QQ:
媒体会展合作QQ:
All Rights Reserved.医学会议频道
聚焦转化医学和多学科融合
MedSci梅斯医学APP下载
大家还在关注：
谷来丰：人工智能在医疗健康领域的应用
作者：MedSci&&&来源：MedSci原创
谷来丰是上海交通大学海外教育学院副院长、国际领导力研究所副所长。在2017年（第九届）中国医药战略峰会暨中国健康产业蓝皮书发布会上，他针对人工智能在医疗健康领域的应用发表演讲。受益于互联网和计算机新一代技术创新，人工智能（artificial intelligence, AI）在更加实用的层面上进入了发展快车道。作为人工智能赖以突破的三大要素，互联网大数据、强大的运算能力，以及深度学习模式的突破，造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，这使得人机对话像人与人一样更加自然，乃至可以像“阿尔法狗（AlphaGo）”一样去找寻规律和自我决策。总之，近年来，人工智能称得上是当前科技界和互联网行业最为热门的话题。一、人工智能的前世、今生和未来日，世界上第一台计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生。1956年的夏天，在美国达特茅斯举行的一次被认为具有里程碑意义的讨论会上，约翰-麦卡锡首次提出了人工智能这一术语。当时，他与马尔温-明斯基、爱德华-费根鲍姆等10位年轻的学者提出了一个雄心勃勃且极富挑战性的研究计划：不仅希望通过程序使计算机能进行棋类游戏并完成其他任务，而且还可使人类智能的各种特点和学习的各个方面都能够在机器中得以实现。1997年5月，IBM公司开发出的一台“深蓝”超级电脑击败了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫，这个人工智能技术的一个完美表现。2005年，雷-库兹韦尔撰写的书籍《奇点临近》一部预测人工智能和科技未来的奇书。本书结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。2016年1月，由谷歌旗下人工智能公司DeepMind研发的计算机围棋程序“阿尔法狗”，这项程序在一项竞赛中以5比0的成绩战胜了欧洲围棋冠军樊麾。2016年3月，阿尔法狗在围棋游戏中战胜世界冠军棋手李世乭。人工智能作为21世纪科技发展的最新成就，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响。二、人工智能在医学的应用案例近年来，科学家们纷纷投入人工智能开发，并且利用人工智能用于预测和检测哮喘前兆、阿尔茨海默病、癌症、心脏病、病人死亡、血型、化学分子气味等。下面列列举几个案例来进行说明。案例1：苹果公司Apple Watch的应用程度app苹果公司Apple Watch的应用程序App，是由硅谷风险投资结构Andreessen Horowitz投资的初创公司Cardiogram开发出来的。尽管只有25万人下载这款App进行尝试，但是多达10万人会每天使用这款App，而且在那些没有卸载这款app的用户中，有多达73%的人会每天使用。这款App程序利用apple Watch内置的心脏传感器给用户提供心脏健康方面的建议。与此同时，Cardiogram公司也会做一些研究，如关于非正常心率跳动的研究，并在由美国心律协会（Heart Rhythm Society）举办并且有心脏电生理学家参加的上发布了它的研究结果。曾在谷歌工作后创办Cardiogram的Brandon Ballinge说道，“心脏病专家没有时间来看苹果公司和谷歌公司开发的智能可穿戴设备中的健康数据。但是机器可以查看所有这些数据。”。目前，苹果和谷歌这些科技巨头都已经发明了可以让用户用来安全存活以及分享健康信息的软件系统，这些信息主要是通过传感器来收集。另外，Cardiogram还研发了一种基于AI技术的深度神经网络算法（一种可以从分析数据中学习的计算系统），该算法已经测量过几百万用户的心率情况。使用该网络的目标是识别出用户的心率颤动情况，通俗来说就是心跳不规律。上述研究发现，与医院使用的试验相比，使用智能手表心率传感器进行测试的结果准确率高达97%。案例2：人工智能皮肤癌准确率达91%斯坦福大学一个联合研究团队开发出了一个皮肤癌准确率媲美人类医生的人工智能。他们通过深度学习的方法，用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练机器识别其中的皮肤癌症状，在与21位皮肤科医生的诊断结果进行对比后，他们发现这个深度神经网络的诊断准确率与人类医生不相上下，在91%以上。基于这一发现，未来手机当医生不是梦。在未来，我们或许可以在手机上下载一个app，开个摄像头让机器医生帮我们看一看，这是不是皮肤癌的早期症状。案例3：IBM医疗机器人沃森IBM公司DeepQA计划小组开发的人工智能系统沃森机器人（以IBM公司创始人Thomas Watson的姓氏命名）不仅可以提供可选择的意见，还能帮助医生总体评估该方案的疗效及风险。从肿瘤学角度而言，沃森的作用主要基于是大数据为医生进行决策参考，如最合适的手术时间、最合适的治疗方案。其主要技术原理是通过搜寻知识源并多角度运用小算法，对可能的各项答案进行基于多维度、可靠性的选择判断。&
相比于人类医生，沃森的优势如下所示：（1）将历史上所有已知疾病和药物存进数据库，浏览和更新每天的医学文章，获得实际上各个医院的统计数据。（2）可以了解我的所有基因组和完整病历，了解我的家族病史。知道我最近去过热带国家。（3）沃森永远不会说他累了，饿了，病了，情绪不好了。沃森对的诊断准确性为90%，而人类医生对的诊断准确性约50%。IBM医疗机器人沃森的引入可能为美国节省1000亿美元。案例4：机器人药剂师人类药剂师开药方的错误率大约为1.7%。全美国，人类药剂师一年会犯5000万次错误。旧金山医学院2011年使用机器人做药剂师，确认病人的处方信息，过敏史，计算哪些药物在一起可能产生不良反应。在开业第一年，机器药剂师就开出200万张药方，没有一例错误。案例5：计算机服务器位于剑桥大学附近的欧洲基因中心没有因为英国脱欧而受到影响。在该中心，人们希望看到的瓶瓶罐罐和测试设备都没有，代之以无穷无尽的计算机服务器。依靠基因测序分析得癌症的概率而采取措施，已经被大众认知。最著名的案例就是安吉丽娜-朱莉，由于她的母亲和外祖母都在相对年轻时死于，在接受基因测试后，结果发现她带有癌变基因BRCA1，患乳腺癌的概率是87%。她于是决定干预这种疾病。她陈述公开的原因，“我选择把自己的事情说出来，是因为很多女性并不知道自己活在癌症的阴影下，我希望她们也能够进行基因测试，如果发现自己患癌症的风险很高，也可以采取有效措施。”这一说法是悖论的，毕竟如果经过基因检测，发现被测试者有脑瘤倾向，是否也会采取类似的行动？案例6：达芬奇手术机器人作为国际上最先进的外科设备，机器人“达芬奇”得名于500年前意大利奇才达芬奇在图纸上画出的最早的机器人雏形。后人以此为原型设计出了用于医学手术的机器人，并以“达芬奇”的名字命名。据了解，目前达芬奇机器人在国内仅60多台，并开始在普外科、泌尿外科、心外科、耳鼻咽喉科等多个学科使用，开展微创手术。微创方法实施复杂的外科手术，由外科医生控制台、床旁机械臂系统和成像系统三部分组成。达芬奇机器人集成了三维高清视野、可转腕手术器械和直觉式动作控制的三大特性，在病人体内能准确无延时地重现外科医生的手部动作，完全实现了精准操作、精细切除和精准缝合，而且手术创口更小，病人术后可以获得最佳康复效果。案例7：感知人体细微变化的传感器2014年，耶鲁大学研究人员宣布成功地利用手机控制人工胰脏。52个病人参与实验，每位患者都在腹部植入小小的传感器和胰岛素泵。传感器将血糖信息发送给智能手机，手机靠安装的app计算胰岛素泵注入的胰岛素和胰高血糖素的量。谷歌和制药巨头诺华开发特种眼镜来测量泪液中的血糖值。精灵科学公司开发的智能尿布，测量分析婴儿的粪便，了解孩子的健康状况。
小提示：78%用户已下载，更方便阅读和交流，请扫描二维码直接下载APP
版权声明：本文系梅斯MedSci原创编译整理，未经本网站授权不得转载和使用。如需获取授权，请点击
学习了谢谢分享。
很好的趋势，重大利好
相关资讯：
猜你感兴趣
资讯分类阅读
关注Medsci
免责声明：MedSci(梅斯医学)登载此文出于传递信息目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。内容仅供专业医生学习，不可替代医师诊断或处方，具体诊断和治疗请咨询专科医生，本站不承担由此导致的相关责任。
MedSci备案号
扫码领取IF曲线
IF连续增长的期刊达芬奇科技：最期待的永远是下一次辉煌
2018年2月，由达芬奇科技经过四年时间研发的智能投顾产品&&波浪智投正式在中国上线，这一消息在国内的科技圈与金融圈引起了广泛反响。不仅行业内的专家给予了密切关注，各大媒体也进行了争相报道。最重要的是，波浪智投受到了广大投资人的热烈响应与高度评价，一经推出就取得了不俗的下载量与交易量的成绩。
作为一款将人工智能与金融产品进行跨界融合的产品，波浪智投利用了达芬奇科技研究多年的人工智能、大数据、信息生态等先进技术，囊括了外汇、贵金属与国际原油等国际金融市场炙手可热的产品。投资人只需简单进行注册认证，即可在多种产品中进行选择与配置，一键跟随完成投资。
相比传统的投资方式，达芬奇科技的智能投顾系统打破了地域限制，简化了国内投资人投资海外金融市场的流程，针对缺乏投资经验的投资人，智能投顾系统可以给予其简便的指导，并通过技术手段进行全方位的风控，为资金安全保驾护航。很多投资人在使用过波浪智投后表示，这下不但可以实现资产配置的国际化，还可以享受系统带来的帮助，不用费时费力在处理流程或者对行情的研究上，真正实现了投资的简便化和快捷化。
达芬奇智能投顾系统之所以能够取得这样的成绩，受到投资人的青睐，与其研发团队数年来的辛勤付出是密不可分的。自2014年开始，智能投顾系统便开始了模拟测试，至2106年开始进入实战。在2017年的实战中，达芬奇科技的智能投顾系统实现了全年213个交易日盈利的结果，准确率达到80%以上。
2018年3月，达芬奇科技获得美国NFA的监管牌照，再次加强了在流程、标准与制度方面的合规建设。同月，达芬奇科技与迈克尔科技携手推出了全球官方MT5交易平台，实现了智能交易平台的基础布局。高度安全合规、操作智能简便的特点，为智能投顾系统赢得了行业内的广泛关注，以及澳大利亚的最佳线上交易平台等众多荣誉。
除了积极研发技术，不断完善优化产品，达芬奇科技胸怀普惠初心，更将产品的研发推广以及企业的运营管理与社会责任紧密联系起来。除了中国外，2018年达芬奇科技在澳大利亚、美国、新加坡以及欧洲各国等多个国家开始推广智能投顾产品，一方面针对当地的投资人需求以及金融市场特色制定专属的方案。另一方面达芬奇科技结合当地实际情况，拨专款进行公益项目的支持，同时不断探索所拥有的现金技术在公益项目中的应用，以及项目与公益的有机结合，并取得了初步的成效。
达芬奇科技在全球范围的成功，不仅是研发团队多年辛勤努力的回报，也是对于其先进技术的完美呈现。不过对于达芬奇科技来说，不论是行业内专业学者的肯定，还是媒体的赞誉，或者是广大投资人的高度评价，都已经是过去式。达芬奇科技所期待的，永远是下一次的成功，他们相信，未来将有越来越的投资人加入其中，他们也将探索出科技与金融更好的融合。
来源：中国网