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AI辅助决策系统：开发与价格

AI辅助决策系统如今在众多领域都发挥着不可忽视的作用。

先看看钢铁行业的例子，兰格钢铁与北京腾景数字科技发展有限责任公司联合打造了“钢铁智策”。这个AI辅助决策系统是基于兰格钢铁庞大的数据体系，包括上下游以及宏观数据，再结合前沿算法形成预测模型。它能对钢铁行业的重点运营指标数据进行拟合，挖掘众多影响因子，像来自宏观、房地产等上百个维度的因子，通过AI自我学习和修正来预测钢铁行业的发展趋势。这一系统不仅能预测钢铁行业趋势，像重点城市、品种的钢材价格等未来5周趋势，还能对下游产业和宏观经济进行预测，甚至提供钢铁产业决策研报。

电力领域也有AI辅助决策系统的身影。国网上海电力在进博会全景智慧供电保障系统6.0版中应用了电力AI辅助决策系统。这个系统依托企业级人工智能平台，贯通各类基础数据和评价模型，实现了配网管理的高智能、高自主和高效能。这使得在进博会保电期间，电网的智能指挥水平和运维效率大大提升，进博会核心区域电网供电可靠率超99.999%。

在医疗方面，首都医科大学宣武医院胸外科张毅教授团队发布了肺癌临床智能辅助决策系统。我国肺癌的发病率和死亡率很高，而且医疗水平发展不平衡，这个系统旨在共享专家资源，打造肺癌患者诊疗新体验。还有解放军总医院的CSCO AI辅助决策系统，在乳腺癌诊疗决策上与CSCO指南的符合率达95.8%，远高于医生决策符合率，已经在全国众多医院“上岗”，让很多肿瘤患者受益。另外，国际医学也在探索AI临床辅助决策等应用场景，希望为患者提供更好的医疗服务。复旦大学附属中山医院则通过AI赋能辅助诊断决策系统打造罕见病智库。

在军事上，AI辅助决策系统可以像指挥员的另一个大脑。在筹划作战时，它能将任务目标和态势场景与历史案例匹配，生成战术级行动方案，甚至辅助战役指挥员完成战役级作战构想。在战场博弈中，它能模拟双方博弈，优化策略方案。

那么AI决策系统开发是怎样的呢？以诺尔医疗为例，他们专注于打造基于SEEG电极的癫痫脑电AI辅助决策系统。在产品端采用软硬件结合模式，软件通过核心算法识别、标注和判断脑电波异常辅助诊断，硬件布局电极产品和消融产品实现诊疗一体化。

关于辅助决策系统价格，并没有一个统一的标准。不同的行业、不同的功能需求、不同的开发成本等都会影响价格。比如医疗领域的一些复杂的、针对特定病症的辅助决策系统，开发过程中需要大量的医疗数据收集、专业算法研发等，成本必然较高，价格也会相应较高；而一些相对简单的、应用场景单一的辅助决策系统价格可能就会低一些。

AI辅助决策系统在各个领域的潜力巨大，随着技术的不断发展，其开发会更加成熟，价格也有望更加合理，从而在更多的领域发挥更大的价值。