深度學習技術及其在醫療領域中的應用

宋子航

摘 要 文章首先論述了人工神經網絡的發展背景及其一般結構，之后介紹了深度學習技術的相關概念、模型，將深度學習技術和早期的人工神經網絡進行對比分析，接著重點闡述了深度學習在醫療領域的應用現狀，最后展望了深度學習技術的前景。

關鍵詞 深度學習；醫療；神經網絡；應用

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）213-0121-02

2016年初，由谷歌DeepMind團隊開發的圍棋機器人AlphaGo四比一擊敗當時世界排名第一的韓國棋手李世石，2017年5月27日，AlphaGo又一次三比零完勝世界圍棋冠軍柯潔，震驚了世人。AlphaGo之所以擁有如此驚人的圍棋技術，在于DeepMind團隊為其研發的基于深度學習技術的核心圍棋算法[1]。

在醫療領域中，要做到精準診療，常常需要借助影像設備獲取圖像（如超聲成像，X光、CT、MRI等），另一方面也需要準確的解讀圖像。目前，醫學影像的判讀主要依靠影像醫師完成，這樣就會產生如醫師的主觀性，以及醫師經驗對判讀結果的影響等問題，而且醫師長時間重復工作容易產生疲勞，從而增加了誤讀的風險。目前，許多科技公司都在進行利用深度學習技術來進行醫學影像識別、疾病診斷等方面的研究，從而輔助醫師做出更有效地決策[2]。

那么什么是深度學習技術，以及它在醫療領域里有哪些具體應用呢？未來將如何改變現有的醫療活動呢？本文將對深度學習技術的相關概念、理論以及在醫療領域的具體應用進行詳細介紹，探討未來深度學習技術帶給醫療領域的可能變化。

1 人工神經網絡與深度學習

1.1 人工神經網絡

人工神經網絡（Artificial Neural Network，即ANN ）是機器學習的一個分支。研究者們先后提出了許多神經元模型及其理論，其中應用最為廣泛的是1943年由心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts提出的M-P模型。M-P模型的基礎是人腦神經元的基本特性，它的提出也是人工神經網絡研究時代的開端。20世紀60年代，神經網絡學者在M-P模型基礎上提出了許多新的模型，包括感知器、自適應線性元件等，極大地推動了人工神經網絡發展[3]。人工神經網絡是從信息處理的角度對大腦神經元網絡進行建模，圖1給出了人工神經網絡的一般結構。人工神經網絡一般由數據輸入層、隱含層以及結果輸出層3個部分構成。圖中的每個圓圈代表一個網絡節點，用來模擬人腦中的神經元，節點之間的箭頭模擬神經元之間的突觸連接。輸入的節點可以是1個也可以是多個，隱含層的節點一般有多個，輸出層一般包含一個節點。信息由輸入層輸入，經過隱含層的處理，最終由輸出層輸出。

1.2 深度學習

Hinton等人于2006年最早提出了深度學習的概念，深度學習是人工神經網絡的一個重要的研究領域。對于深度學習來說，它的核心概念就是模擬大腦的多層級的信息處理方式，將輸入信息分層解讀，得到輸入信息的一系列的特征[4]。淺層學習如人工神經網絡（BP算法）、SVM、Boosting、最大熵方法等大都是帶有一層隱層節點或沒有隱層節點的淺層模型，但這些模型處理復雜問題時能力有限，而深度學習增加了隱層節點數量，具有優異的特征刻畫能力以及泛化能力。深度學習的具體模型有很多，例如，深信度網絡（Deep Belief Networks）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks）、限制波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、自動編碼器（AutoEncoder）等。

2 深度學習在醫療領域的應用

目前，深度學習技術已在圖像識別、語音識別、自然語音處理等方面有了十分成功的應用，但在醫療領域與深度學習結合的研究較少，商業化應用的項目更是屈指可數。許多科技公司正在嘗試通過深度學習技術，進行醫學影像分析、疾病診斷等工作，從而降低醫生的工作強度，提高工作效率，彌補醫療資源不足[5]。

2.1 醫學影像分析

在現代的醫療活動中，醫學影像分析是不可或缺的一個環節，在傳統的人工影像識別中，醫生常常會由于疲勞而降低工作效率，一些新手醫生也可能因為經驗不足而出現識別誤差。通過深度學習技術，可以有效解決上述問題，提高影像判讀的準確性。目前，深度學習在醫學影像分析方面已經有許多成功的應用，如肺癌肺結節檢測、病理片檢測、皮膚癌檢測、視網膜病變檢測等。Airdoc的研究者與眼科專家合作，從大量眼病患者的眼底照片中訓練深度神經網絡模型，該模型可以檢測糖尿病視網膜病變的嚴重程度，通過與醫生的判讀的對比，模型的準確性能夠達到三甲醫院資深眼科醫生的水平，對眼科專家不足的地域和廣大基層醫療機構開展篩查具有十分重要的現實意義。目前，病理醫生在診斷癌變細胞時的主要方法是活組織切片檢查法，這種方法操作復雜且耗時，對于一些細小的組織，用肉眼進行觀察判讀的難度很大，因此需要開發一種機器判讀的方法來提高判讀的準確率。IBM公司研究人員用深度學習的方法識別組織樣本的特性，對腫瘤擴散情況進行評估，取得了堪比人類專家的識別準確率。

2.2 疾病診斷

深度學習技術不僅可以在醫療影像識別中發揮作用，還可以對疾病進行智能診斷。2011年，Watson問世，Watson在4年多的時間里學習了大量的腫瘤領域的教科書、醫學期刊等各類文獻，之后Watson被應用在臨床上，在癌癥的診斷及治療方面向腫瘤醫生提出癌癥診療建議。在癌癥診療方面，英偉達的研究人員與美國國家癌癥研究所等單位合作開發了一套輔助癌癥研究的人工智能系統。該系統利用深度學習技術，從之前大量的診療數據中探尋癌癥治療的規律與模式以及腫瘤擴散的原因，能夠為癌癥患者推薦最適合的治療方案。2017年7月，由來自斯坦福大學的客座教授吳恩達（Andrew Ng）領導的研究團隊，展示了一個深度學習模型可以從一個心電圖（ECG）鑒別心臟的心律失常，該方法可以對潛在的致死性心律不齊做出比心臟醫生更加可靠的診斷。對于一些醫療水平較低的地區來說，這種自動化的方法可以提高這些地區的心臟疾病診斷水平。在全球范圍內，癌癥的種類成百上千，每一種癌癥的發病原因各不相同，因此，選擇合適的治療方案是目前癌癥治療領域面臨的難題。

2.3 其他

除了在以上領域的應用，深度學習還可以提高醫學數據的收集和處理的效率，提高預測基因的準確率與效率，預測基因表達等。在傳統的藥物研發中，存在著研發周期長、成本高、過程復雜等問題，通過深度學習系統，可以縮短藥物的研發周期，降低研發成本，簡化過程，提高藥物研發的效率，使得更多的藥物得以發現。同時，深度學習技術已經被應用在移動醫療中，它可以通過傳感器實時監控病人的健康情況，并向病人提供可行的治療計劃。雖然深度學習在醫療領域的前景廣闊，但仍存在一些問題尚未解決，比如系統學習時數據的準確性，由于病人和醫生對深度學習不理解而產生的不信任，還有基于人文觀念的對深度學習的不接受等。

3 結論

深度學習技術在某些方面具有高于大部分人類的能力，如果能夠將深度學習技術廣泛應用在人類生活的各個領域，那么人們的生活將會更加便利和高效，特別是在醫療領域，醫生對疾病的診療將更加準確，患者也將得到更加完善、精準的治療。雖然目前深度學習技術在醫療領域還沒有大規模應用，但在醫學影像分析、疾病診斷等方面也已經有了令人欣喜的突破，相信在不久的將來，隨著神經網絡技術在理論、工程等方面的進一步發展，深度學習將會為人們生活帶來更加深刻的改變。

參考文獻

[1]李國良.AlphaGo[J].智力（提高版），2016（4）：8-11.

[2]張方圓，郁蕓，趙宇，等.人工神經網絡在臨床醫學中的應用[J].北京生物醫學工程，2016，35（4）：318-324.

[3]余凱，賈磊，陳雨強，等.深度學習的昨天、今天和明天[J].計算機研究與發展，2013，50（9）：1799-1804.

[4]孫志軍，薛磊，許陽明，等.深度學習研究綜述[J].計算機應用研究，2012，29（8）：2806-2810.

[5]蘇寶星.基于深度學習的醫學圖像模式分類研究[D].金華：浙江師范大學，2016.