醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的技術(shù)路徑探索

醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的技術(shù)路徑探索人工智能正在深入醫(yī)療行業(yè),帶來廣泛的應(yīng)用場景和技術(shù)創(chuàng)新。本報(bào)告將探討醫(yī)療領(lǐng)域人工智能的技術(shù)路徑,包括影像診斷、疾病預(yù)測、個(gè)性化治療、臨床決策支持等,并分析關(guān)鍵技術(shù)、挑戰(zhàn)及發(fā)展建議,為醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的未來發(fā)展提供洞見。魏a魏老師引言：醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢近年來,人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛和深入。從影像診斷到疾病預(yù)測,從個(gè)性化治療到臨床決策支持,人工智能正在重塑醫(yī)療服務(wù)的模式,提高診療效率和質(zhì)量。隨著技術(shù)不斷進(jìn)步,醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用呈現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景,將為醫(yī)療行業(yè)帶來革命性的變革。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景影像診斷輔助：利用深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確分析醫(yī)學(xué)影像,協(xié)助醫(yī)生做出診斷決策。疾病預(yù)測和預(yù)防：基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí),預(yù)測個(gè)人發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),提高疾病預(yù)防能力。個(gè)性化治療方案：針對患者的基因組、生物標(biāo)志物等數(shù)據(jù),制定個(gè)性化的治療計(jì)劃。臨床決策支持：利用知識圖譜和推理系統(tǒng),為醫(yī)生提供診療建議和輔助決策。醫(yī)療資源優(yōu)化調(diào)配：運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,優(yōu)化醫(yī)療資源的配置和調(diào)度。醫(yī)療數(shù)據(jù)管理和分析：利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析,發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律。影像診斷輔助人工智能正在革新醫(yī)療影像診斷的方式。利用深度學(xué)習(xí)算法,計(jì)算機(jī)能夠快速、精準(zhǔn)地分析各類醫(yī)學(xué)圖像,如CT、MRI和X光片,并輔助醫(yī)生做出診斷決策。這不僅提高了診斷效率,還降低了錯(cuò)誤概率,增強(qiáng)了醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。疾病預(yù)測和預(yù)防人工智能在疾病預(yù)測和預(yù)防方面發(fā)揮著重要作用。通過分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù),包括個(gè)人健康檔案、生物標(biāo)志物、環(huán)境因素等,AI算法可以準(zhǔn)確預(yù)測個(gè)人未來發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),幫助醫(yī)生和患者采取及時(shí)有效的預(yù)防措施。這不僅提高了疾病預(yù)防能力,也降低了醫(yī)療成本。個(gè)性化治療方案基因組分析通過分析患者的基因組信息,AI系統(tǒng)可以制定出針對個(gè)人的個(gè)性化治療方案,提高治療效果。多學(xué)科協(xié)作醫(yī)生與AI專家通力合作,基于患者的獨(dú)特病情特征,制定出最優(yōu)化的個(gè)性化治療計(jì)劃。機(jī)器輔助治療人工智能可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行精準(zhǔn)手術(shù),并根據(jù)患者反饋持續(xù)優(yōu)化治療方案,提高療效。臨床決策支持1知識圖譜應(yīng)用利用知識圖譜技術(shù)整合醫(yī)學(xué)知識,為醫(yī)生提供專家級的診療建議和決策支持。2推理系統(tǒng)構(gòu)建基于先進(jìn)的推理引擎,建立醫(yī)療診斷和治療的智能決策系統(tǒng),提高臨床診療效率。3人機(jī)協(xié)作優(yōu)化醫(yī)生與AI系統(tǒng)密切協(xié)作,發(fā)揮各自優(yōu)勢,共同提高臨床決策的準(zhǔn)確性和可靠性。醫(yī)療資源優(yōu)化調(diào)配動(dòng)態(tài)資源調(diào)配人工智能可以實(shí)時(shí)監(jiān)測醫(yī)療資源使用情況,根據(jù)需求變化動(dòng)態(tài)調(diào)整病床、醫(yī)療設(shè)備和人力等資源配置,提高資源利用效率。精準(zhǔn)預(yù)測需求利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史數(shù)據(jù),準(zhǔn)確預(yù)測未來醫(yī)療服務(wù)需求,為資源調(diào)度提供依據(jù),避免資源浪費(fèi)。優(yōu)化調(diào)度路徑應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),優(yōu)化醫(yī)療人員、急救車等調(diào)度路徑,縮短響應(yīng)時(shí)間,提高救治效率。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,預(yù)測醫(yī)療系統(tǒng)潛在風(fēng)險(xiǎn),并提供智能決策支持,幫助管理者做出更加及時(shí)、有效的應(yīng)對。醫(yī)療數(shù)據(jù)管理和分析1海量醫(yī)療數(shù)據(jù)整合整合來自各類醫(yī)療信息系統(tǒng)的患者電子病歷、醫(yī)療影像、生物標(biāo)志物等多樣化數(shù)據(jù),構(gòu)建全面的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺。2智能數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),對復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化清洗和預(yù)處理,為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。3基于AI的數(shù)據(jù)分析運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等AI算法,對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行智能挖掘和分析,發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律。4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測和預(yù)警建立自動(dòng)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng),實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)變化,及時(shí)預(yù)警潛在的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)和異常情況。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)路徑醫(yī)療數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理利用物聯(lián)網(wǎng)、生物傳感等技術(shù),實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的全面、實(shí)時(shí)采集。并應(yīng)用自然語言處理、圖像識別等方法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理。醫(yī)療影像分析與識別運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法,快速準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),如CT、MRI和X光等,協(xié)助醫(yī)生做出診斷決策。生物信號處理與分析利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),對心電圖、腦電圖等生理信號進(jìn)行高精度分析,識別異常模式,輔助疾病診斷和監(jiān)測。知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜,整合醫(yī)學(xué)知識,為醫(yī)生提供基于推理的智能決策支持。醫(yī)療數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和生物傳感器,實(shí)現(xiàn)患者生理數(shù)據(jù)、臨床檢查信息的全面、實(shí)時(shí)采集。智能數(shù)據(jù)清洗應(yīng)用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化清洗和標(biāo)準(zhǔn)化?？缦到y(tǒng)數(shù)據(jù)融合整合電子病歷、醫(yī)學(xué)影像等來自多個(gè)信息系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù),構(gòu)建統(tǒng)一的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私合規(guī),建立安全可靠的數(shù)據(jù)管理機(jī)制,保護(hù)患者隱私和數(shù)據(jù)安全。醫(yī)療影像分析與識別在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能正在大幅提升醫(yī)學(xué)影像分析與識別的能力。基于深度學(xué)習(xí)算法,AI系統(tǒng)可快速、精準(zhǔn)地分析CT、MRI、X光等醫(yī)學(xué)圖像,識別出疾病的癥狀和特征,輔助醫(yī)生做出診斷決策。影像分類與檢測利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),準(zhǔn)確識別圖像中的解剖結(jié)構(gòu)、異常病灶等,提高診斷效率。病變分割與量化通過語義分割模型,精準(zhǔn)劃分病變區(qū)域,量化病灶大小等指標(biāo),為治療提供依據(jù)。圖像質(zhì)量增強(qiáng)運(yùn)用生成對抗網(wǎng)絡(luò),從噪聲圖像中恢復(fù)清晰細(xì)節(jié),提高影像診斷的可靠性。生物信號處理與分析實(shí)時(shí)監(jiān)測利用可穿戴設(shè)備和傳感器,持續(xù)監(jiān)測患者的心電圖、腦電圖等生理信號,實(shí)時(shí)采集生物數(shù)據(jù)。信號預(yù)處理應(yīng)用數(shù)字濾波、特征提取等技術(shù),對采集的生物信號進(jìn)行去噪、增強(qiáng)和特征化處理。智能分析運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對處理后的生物信號進(jìn)行深度分析,發(fā)現(xiàn)異常模式和潛在疾病。輔助診斷基于分析結(jié)果,為醫(yī)生提供智能診斷建議,提高疾病診斷的準(zhǔn)確性和效率。自然語言處理在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用1臨床文本處理自動(dòng)分析電子病歷中的非結(jié)構(gòu)化文本,提取關(guān)鍵信息。2醫(yī)療對話系統(tǒng)基于對話模型,為醫(yī)生和患者提供智能問答服務(wù)。3藥物說明解析快速理解藥品說明書內(nèi)容,為醫(yī)生開具用藥提供參考。4醫(yī)療知識提取從大量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中自動(dòng)提取有價(jià)值的醫(yī)療知識和見解。自然語言處理技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。它可以分析大量的非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療文本數(shù)據(jù),提取關(guān)鍵信息,為醫(yī)生診療決策提供支持。同時(shí),自然語言處理還可以實(shí)現(xiàn)智能問答、藥品說明解析等功能,提高醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量。知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用1知識整合構(gòu)建覆蓋醫(yī)學(xué)知識的知識圖譜2智能推理基于知識圖譜進(jìn)行推理分析3決策支持為醫(yī)生提供智能決策建議知識圖譜技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它可以整合醫(yī)學(xué)知識,構(gòu)建覆蓋疾病診斷、用藥、治療等領(lǐng)域的知識體系?；谶@個(gè)知識圖譜,AI系統(tǒng)可以進(jìn)行復(fù)雜的推理分析,為醫(yī)生提供針對性的診療決策支持,提高臨床診療效率和準(zhǔn)確性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用100+算法種類在醫(yī)療領(lǐng)域,應(yīng)用了100多種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括回歸、分類、聚類等。80%輔助診斷醫(yī)療影像分析等應(yīng)用,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率已達(dá)到80%以上。20%提升效率機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助醫(yī)生節(jié)約20%以上的診療時(shí)間。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,涵蓋疾病預(yù)測、影像分析、臨床決策支持等多個(gè)場景。它們可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),提高診療的準(zhǔn)確性和效率,成為醫(yī)生的得力助手。未來,隨著算法和數(shù)據(jù)的不斷積累,機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用1基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)療影像分析和識別,實(shí)現(xiàn)高精度的疾病診斷利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理生物信號數(shù)據(jù),準(zhǔn)確識別異常模式和預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)用生成對抗網(wǎng)絡(luò)提高醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量,增強(qiáng)診斷效果和可靠性采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),為醫(yī)生提供個(gè)性化的臨床決策支持強(qiáng)化學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,它能夠通過與環(huán)境的持續(xù)交互,自動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。在醫(yī)療領(lǐng)域,強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以幫助醫(yī)生制定個(gè)性化的治療方案,并預(yù)測不同治療方案的效果。例如,強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)患者的具體病情、年齡、生活習(xí)慣等因素,模擬并評估各種治療方案,為醫(yī)生提供最優(yōu)的個(gè)性化治療建議。這種智能決策支持系統(tǒng)有助于提高治療效果,減少不必要的醫(yī)療資源浪費(fèi)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練AI模型。在醫(yī)療領(lǐng)域,這種技術(shù)可以幫助各醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間安全地共享和利用患者數(shù)據(jù),提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力,同時(shí)又能保護(hù)患者隱私。例如,不同醫(yī)院可利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),共同訓(xùn)練一個(gè)用于肺癌篩查的AI模型,而無需直接共享病人CT掃描數(shù)據(jù)。這種協(xié)作模式既保護(hù)了隱私,又能充分利用更多樣本數(shù)據(jù),提高模型性能。醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理采集和整合各類醫(yī)療數(shù)據(jù),如影像、生理信號、電子病歷等,并進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和特征提取。醫(yī)學(xué)影像分析利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的自動(dòng)分類、異常檢測和病變量化,提升診斷效率和準(zhǔn)確性。生物信號處理通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分析心電圖、腦電圖等生理信號,識別異常模式并預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)。自然語言處理應(yīng)用自然語言處理技術(shù),自動(dòng)提取和理解電子病歷、醫(yī)療文獻(xiàn)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)1數(shù)據(jù)脫敏采用匿名化、去標(biāo)識化等技術(shù),在保留數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)有效隱藏患者個(gè)人隱私信息。2分布式存儲利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等方法,將敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)分散存儲于各醫(yī)療機(jī)構(gòu),避免集中存儲帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)。3加密傳輸醫(yī)療數(shù)據(jù)在傳輸過程中應(yīng)采用端到端加密技術(shù),確保數(shù)據(jù)安全性和完整性。算法可解釋性和可信度可解釋性醫(yī)療AI系統(tǒng)必須能夠解釋其診斷或決策的依據(jù),讓醫(yī)生和患者了解其運(yùn)作原理,增加信任感。可審查性算法應(yīng)具備可審查性,允許專業(yè)人士檢查其內(nèi)部邏輯和決策過程,確保其可靠性和公正性。可驗(yàn)證性醫(yī)療AI系統(tǒng)應(yīng)采用可重復(fù)驗(yàn)證的技術(shù)方法,確保其預(yù)測和決策的一致性和可靠性。可信度提高醫(yī)療AI算法的可信度,讓醫(yī)生和患者能夠放心采納其診斷建議和治療方案。人機(jī)協(xié)作與倫理問題1人機(jī)共存醫(yī)療AI與人類醫(yī)生應(yīng)該實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作,發(fā)揮各自優(yōu)勢,共同為患者提供優(yōu)質(zhì)診療服務(wù)。2隱私保護(hù)確保醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私和信息安全,防止AI系統(tǒng)對患者隱私的侵犯和濫用。3公平性原則醫(yī)療AI應(yīng)遵循公平公正的原則,不能出現(xiàn)歧視性決策或增加醫(yī)療資源分配的不平等。4倫理規(guī)范制定醫(yī)療人工智能的倫理準(zhǔn)則,明確AI在診療過程中的角色定位和行為規(guī)范。醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療數(shù)據(jù)往往存在缺失、噪音和不一致的問題,需要大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。同時(shí)缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也增加了數(shù)據(jù)集成的難度。技術(shù)應(yīng)用的可靠性醫(yī)療人工智能系統(tǒng)必須確保高度可靠性和重復(fù)性,任何錯(cuò)誤預(yù)測都可能造成嚴(yán)重后果。但現(xiàn)有技術(shù)還存在一定局限性。醫(yī)療從業(yè)者的接受程度醫(yī)生和護(hù)士擔(dān)心人工智能會替代他們的工作,對新技術(shù)存在一定抗拒情緒,這需要進(jìn)一步的溝通和培訓(xùn)。法律和監(jiān)管環(huán)境醫(yī)療人工智能應(yīng)用面臨復(fù)雜的法律和倫理挑戰(zhàn),缺乏明確的監(jiān)管政策和標(biāo)準(zhǔn),限制了技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用。數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)缺失醫(yī)療數(shù)據(jù)往往存在大量缺失和不完整的問題,需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)補(bǔ)充和修復(fù)工作。數(shù)據(jù)噪音醫(yī)療數(shù)據(jù)中存在大量噪音和干擾信號,需要先進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。標(biāo)準(zhǔn)化挑戰(zhàn)醫(yī)療行業(yè)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和格式,給數(shù)據(jù)集成和共享帶來了很大障礙。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制需要建立完善的醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機(jī)制,確保人工智能模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)可靠性。技術(shù)應(yīng)用的可靠性和可重復(fù)性可靠性醫(yī)療人工智能系統(tǒng)必須確保高度可靠性,任何錯(cuò)誤預(yù)測都可能造成嚴(yán)重后果。但現(xiàn)有技術(shù)還存在一定局限性,需要進(jìn)一步提高算法的穩(wěn)定性和精度?？芍貜?fù)性醫(yī)療AI應(yīng)用必須能夠在不同環(huán)境和樣本下保持一致的預(yù)測結(jié)果,確保診斷和治療建議的可信度。這需要采用嚴(yán)格的算法驗(yàn)證和測試流程。醫(yī)療從業(yè)者的接受程度培訓(xùn)與教育加強(qiáng)對醫(yī)生和護(hù)士的人工智能技術(shù)培訓(xùn),提高他們對新技術(shù)的理解和接納。充分溝通與醫(yī)療從業(yè)者充分溝通人工智能的功用和局限性,消除他們的疑慮和擔(dān)憂。試點(diǎn)應(yīng)用在特定場景下試點(diǎn)人工智能系統(tǒng)應(yīng)用,讓醫(yī)生親身體驗(yàn)技術(shù)帶來的便利和價(jià)值。法律和監(jiān)管環(huán)境1隱私保護(hù)制定醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私和安全法規(guī),明確個(gè)人信息的收集、使用和共享規(guī)則。2倫理審查建立人工智能醫(yī)療應(yīng)用的倫理審查機(jī)制,確保其行為符合道德和法律標(biāo)準(zhǔn)。3監(jiān)管政策政府部門制定全面的醫(yī)療人工智能監(jiān)管政策和指引,規(guī)范技術(shù)應(yīng)用的邊界。醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用的發(fā)展建議1完善醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建立標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)收集和管理體系,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量2加強(qiáng)算法可解釋性和可信度提高醫(yī)療AI系統(tǒng)的透明度和可信賴性3促進(jìn)人機(jī)協(xié)作和倫理規(guī)范明確人工智能在醫(yī)療中的定位和責(zé)任邊界4構(gòu)建開放、協(xié)作的創(chuàng)新生態(tài)鼓勵(lì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、技術(shù)企業(yè)和監(jiān)管部門的緊密合作完善醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施30T數(shù)據(jù)量$50B年度投入15%數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化比例99.9%數(shù)據(jù)完整性建立全面的醫(yī)療數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),包括標(biāo)準(zhǔn)