深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

宋子航

摘 要 文章首先論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景及其一般結(jié)構(gòu)，之后介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念、模型，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)和早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析，接著重點(diǎn)闡述了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，最后展望了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的前景。

關(guān)鍵詞 深度學(xué)習(xí)；醫(yī)療；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；應(yīng)用

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2018）213-0121-02

2016年初，由谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的圍棋機(jī)器人AlphaGo四比一擊敗當(dāng)時(shí)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(shù)，在于DeepMind團(tuán)隊(duì)為其研發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的核心圍棋算法[1]。

在醫(yī)療領(lǐng)域中，要做到精準(zhǔn)診療，常常需要借助影像設(shè)備獲取圖像（如超聲成像，X光、CT、MRI等），另一方面也需要準(zhǔn)確的解讀圖像。目前，醫(yī)學(xué)影像的判讀主要依靠影像醫(yī)師完成，這樣就會(huì)產(chǎn)生如醫(yī)師的主觀性，以及醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)對(duì)判讀結(jié)果的影響等問題，而且醫(yī)師長(zhǎng)時(shí)間重復(fù)工作容易產(chǎn)生疲勞，從而增加了誤讀的風(fēng)險(xiǎn)。目前，許多科技公司都在進(jìn)行利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像識(shí)別、疾病診斷等方面的研究，從而輔助醫(yī)師做出更有效地決策[2]。

那么什么是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及它在醫(yī)療領(lǐng)域里有哪些具體應(yīng)用呢？未來將如何改變現(xiàn)有的醫(yī)療活動(dòng)呢？本文將對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念、理論以及在醫(yī)療領(lǐng)域的具體應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)介紹，探討未來深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶給醫(yī)療領(lǐng)域的可能變化。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN ）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。研究者們先后提出了許多神經(jīng)元模型及其理論，其中應(yīng)用最為廣泛的是1943年由心理學(xué)家W.S.McCulloch和數(shù)理邏輯學(xué)家W.Pitts提出的M-P模型。M-P模型的基礎(chǔ)是人腦神經(jīng)元的基本特性，它的提出也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究時(shí)代的開端。20世紀(jì)60年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)者在M-P模型基礎(chǔ)上提出了許多新的模型，包括感知器、自適應(yīng)線性元件等，極大地推動(dòng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展[3]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從信息處理的角度對(duì)大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，圖1給出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由數(shù)據(jù)輸入層、隱含層以及結(jié)果輸出層3個(gè)部分構(gòu)成。圖中的每個(gè)圓圈代表一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，用來模擬人腦中的神經(jīng)元，節(jié)點(diǎn)之間的箭頭模擬神經(jīng)元之間的突觸連接。輸入的節(jié)點(diǎn)可以是1個(gè)也可以是多個(gè)，隱含層的節(jié)點(diǎn)一般有多個(gè)，輸出層一般包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)。信息由輸入層輸入，經(jīng)過隱含層的處理，最終由輸出層輸出。

1.2 深度學(xué)習(xí)

Hinton等人于2006年最早提出了深度學(xué)習(xí)的概念，深度學(xué)習(xí)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。對(duì)于深度學(xué)習(xí)來說，它的核心概念就是模擬大腦的多層級(jí)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(xué)習(xí)如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法）、SVM、Boosting、最大熵方法等大都是帶有一層隱層節(jié)點(diǎn)或沒有隱層節(jié)點(diǎn)的淺層模型，但這些模型處理復(fù)雜問題時(shí)能力有限，而深度學(xué)習(xí)增加了隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量，具有優(yōu)異的特征刻畫能力以及泛化能力。深度學(xué)習(xí)的具體模型有很多，例如，深信度網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks）、限制波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）、自動(dòng)編碼器（AutoEncoder）等。

2 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語音處理等方面有了十分成功的應(yīng)用，但在醫(yī)療領(lǐng)域與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的研究較少，商業(yè)化應(yīng)用的項(xiàng)目更是屈指可數(shù)。許多科技公司正在嘗試通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷等工作，從而降低醫(yī)生的工作強(qiáng)度，提高工作效率，彌補(bǔ)醫(yī)療資源不足[5]。

2.1 醫(yī)學(xué)影像分析

在現(xiàn)代的醫(yī)療活動(dòng)中，醫(yī)學(xué)影像分析是不可或缺的一個(gè)環(huán)節(jié)，在傳統(tǒng)的人工影像識(shí)別中，醫(yī)生常常會(huì)由于疲勞而降低工作效率，一些新手醫(yī)生也可能因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)不足而出現(xiàn)識(shí)別誤差。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以有效解決上述問題，提高影像判讀的準(zhǔn)確性。目前，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析方面已經(jīng)有許多成功的應(yīng)用，如肺癌肺結(jié)節(jié)檢測(cè)、病理片檢測(cè)、皮膚癌檢測(cè)、視網(wǎng)膜病變檢測(cè)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(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可以檢測(cè)糖尿病視網(wǎng)膜病變的嚴(yán)重程度，通過與醫(yī)生的判讀的對(duì)比，模型的準(zhǔn)確性能夠達(dá)到三甲醫(yī)院資深眼科醫(yī)生的水平，對(duì)眼科專家不足的地域和廣大基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)開展篩查具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，病理醫(yī)生在診斷癌變細(xì)胞時(shí)的主要方法是活組織切片檢查法，這種方法操作復(fù)雜且耗時(shí)，對(duì)于一些細(xì)小的組織，用肉眼進(jìn)行觀察判讀的難度很大，因此需要開發(fā)一種機(jī)器判讀的方法來提高判讀的準(zhǔn)確率。IBM公司研究人員用深度學(xué)習(xí)的方法識(shí)別組織樣本的特性，對(duì)腫瘤擴(kuò)散情況進(jìn)行評(píng)估，取得了堪比人類專家的識(shí)別準(zhǔn)確率。

2.2 疾病診斷

深度學(xué)習(xí)技術(shù)不僅可以在醫(yī)療影像識(shí)別中發(fā)揮作用，還可以對(duì)疾病進(jìn)行智能診斷。2011年，Watson問世，Watson在4年多的時(shí)間里學(xué)習(xí)了大量的腫瘤領(lǐng)域的教科書、醫(yī)學(xué)期刊等各類文獻(xiàn)，之后Watson被應(yīng)用在臨床上，在癌癥的診斷及治療方面向腫瘤醫(yī)生提出癌癥診療建議。在癌癥診療方面，英偉達(dá)的研究人員與美國國家癌癥研究所等單位合作開發(fā)了一套輔助癌癥研究的人工智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從之前大量的診療數(shù)據(jù)中探尋癌癥治療的規(guī)律與模式以及腫瘤擴(kuò)散的原因，能夠?yàn)榘┌Y患者推薦最適合的治療方案。2017年7月，由來自斯坦福大學(xué)的客座教授吳恩達(dá)（Andrew Ng）領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)，展示了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型可以從一個(gè)心電圖（ECG）鑒別心臟的心律失常，該方法可以對(duì)潛在的致死性心律不齊做出比心臟醫(yī)生更加可靠的診斷。對(duì)于一些醫(yī)療水平較低的地區(qū)來說，這種自動(dòng)化的方法可以提高這些地區(qū)的心臟疾病診斷水平。在全球范圍內(nèi)，癌癥的種類成百上千，每一種癌癥的發(fā)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(lǐng)域面臨的難題。

2.3 其他

除了在以上領(lǐng)域的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)還可以提高醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的收集和處理的效率，提高預(yù)測(cè)基因的準(zhǔn)確率與效率，預(yù)測(cè)基因表達(dá)等。在傳統(tǒng)的藥物研發(fā)中，存在著研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高、過程復(fù)雜等問題，通過深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以縮短藥物的研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，簡(jiǎn)化過程，提高藥物研發(fā)的效率，使得更多的藥物得以發(fā)現(xiàn)。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用在移動(dòng)醫(yī)療中，它可以通過傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)控病人的健康情況，并向病人提供可行的治療計(jì)劃。雖然深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的前景廣闊，但仍存在一些問題尚未解決，比如系統(tǒng)學(xué)習(xí)時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，由于病人和醫(yī)生對(duì)深度學(xué)習(xí)不理解而產(chǎn)生的不信任，還有基于人文觀念的對(duì)深度學(xué)習(xí)的不接受等。

3 結(jié)論

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在某些方面具有高于大部分人類的能力，如果能夠?qū)⑸疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用在人類生活的各個(gè)領(lǐng)域，那么人們的生活將會(huì)更加便利和高效，特別是在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生對(duì)疾病的診療將更加準(zhǔn)確，患者也將得到更加完善、精準(zhǔn)的治療。雖然目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域還沒有大規(guī)模應(yīng)用，但在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷等方面也已經(jīng)有了令人欣喜的突破，相信在不久的將來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在理論、工程等方面的進(jìn)一步發(fā)展，深度學(xué)習(xí)將會(huì)為人們生活帶來更加深刻的改變。

參考文獻(xiàn)

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