智慧醫療框架下的醫學人工智能及其應用

張雄 胡珺 朱福

摘 要 本文簡要介紹了人工智能及其在醫療領域中的應用情況。應用醫學人工智能，能使醫院的服務流程更趨合理、醫療資源利用更趨高效，從而有效提高基層醫療健康服務的質量和效率。

關鍵詞 智慧醫療 醫學人工智能 臨床應用

中圖分類號：R197.3 文獻標志碼：C 文章編號：1006-1533（2019）03-0006-03

Medical artificial intelligence and its application under the framework of intelligent medical*

ZHANG Xiong**， HU Jun， ZHU Fu

（the Central Hospital of Xuhui District， Shanghai 200031， China）

ABSTRACT The artificial intelligence and its application in medical area are briefly introduced in this article， which can make the service process of hospital more reasonable and the utilization of medical resources more efficient， thus effectively improving the quality and efficiency of primary health care services.

KEy WORDS intelligent medical； medical artificial intelligence； clinical application

人工智能發展迅速，正越來越多地應用于各個領域，影響著各行各業的發展，并同時帶來了很多機遇和挑戰。

1 智慧醫療和人工智能

1.1 智慧醫療的概念

1.1.1 廣義概念

一般來說，智慧醫療是指擴展了的醫療健康理念，以人的健康狀況為核心，以人的健康生活為目標，在技術產品創新、商業模式創新和制度、機制創新的帶動下，在激發和整合社會醫療健康服務資源的基礎上，提供便捷化、個性化、經濟化和可持續的醫療健康服務[1]。

1.1.2 狹義概念

我們認為，智慧醫療就是指頂層設計下的區域性醫療信息平臺，是以互聯網為載體，以移動通信、云計算和大數據等新技術為手段，在物聯網框架下，實現醫生與患者、患者與醫療機構、患者與醫療設備間的信息聯通，構建起人-人、物-物、人與物理社會間的實時和時時的診療信息互聯互通，即將物聯網、人工智能等先進技術融入醫療領域，為人們提供智能化的醫療健康服務。

1.2 人工智能的概念

人工智能是指計算機像人一樣擁有智能，其融合了計算機科學、統計學、腦神經學和社會科學等前沿科學的成果，具有可代替人進行識別、認知、分析和決策等多種功能。

1.2.1 概念

人工智能是應用數字計算機或數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、學習知識，并進而應用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術以及應用系統。

1.2.2 特征

人工智能的特征包括：①由人設計并為人服務，本質是計算，基礎是數據；②能感知環境并產生反應，能與人交互和互補；③有適應性和學習能力，能迭代演化、連接擴展。

1.3 人工智能的起源

人工智能是在20世紀50年代被正式提出的。1950年，一位大學四年級學生馬文·明斯基（后被人稱為“人工智能之父”）與他的同學鄧恩·埃德蒙一起創建了世界上第一臺神經網絡計算機，這被看作是人工智能的一個起點。同年，被稱為“計算機之父”的阿蘭·圖靈提出了一個舉世矚目的想法——圖靈測試：如果一臺機器能與人開展對話且不能被辨別出機器身份，則這臺機器就具有了人一樣的智能，具有了思維。1956年，在由達特茅斯學院舉辦的一次會議上，計算機專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”一詞，后來這被視作是人工智能正式誕生的標志。此次會議后，人工智能迎來了長達數十年時間的第一次發展高潮，計算機開始被廣泛應用于數學和自然語言領域，用來解決代數、幾何和英語問題，并逐步被應用到諸多智能管理領域。

1.4 人工智能的關鍵技術

人工智能發展到現在，其關鍵技術包括：①機器學習與深度學習；②知識圖譜；③自然語言處理；④人機交互；⑤計算機視覺；⑥生物特征識別；⑦虛擬現實與增強現實等。

2 醫學人工智能

2.1 智能診斷

應用人工智能中的圖像識別和深度學習技術，通過計算機快速、精準識別醫學影像中的病灶，并對病灶的相關屬性進行測量、計算，對病灶作出定性、定量的判斷。

2.2 智能診療

快速識別病灶形態和屬性，并在海量的歷史數據中篩選出與當前病灶相似度極高的歷史病灶，列示出這些歷史病例的診療方案，為醫生制定當前病例的優選治療方案提供參考。

2.3 智能影像學隨訪

應用人工智能技術，自動關聯患者的歷史影像學數據，并對同一部位的影像進行配準分析，快速計算出病灶形態、屬性值的變化情況，有效提高隨訪效率和判斷的準確性。

2.4 智慧門、急診全流程輔助診療系統

包括智能預診：語音、手寫和自然語言交互問診；自動分級：急、慢性病分治，分科、分級，自動轉診；自動醫囑：最佳檢驗、檢查及處方建議；多科診斷：跨多專科的診療建議和精準診斷；臨床決策：精準臨床決策支持；電子病歷：自動產生結構化的電子病歷。

2.5 智慧重癥監護病房

自動收集危重癥患者的生命體征信息、評估其臟器功能，并以數字化、可視化方式呈現，具有智能化預測和精準臨床決策支持功能。

2.6 智能醫療機器人

包括手術機器人、護理機器人、醫學教學機器人和醫療服務機器人等。

2.7 智能健康和慢性病管理

實時監控個體的健康信息，評估風險，及時發現急性病和高危病患者。實時賦能社區醫生，精準輔助問診、轉診，精準給出處方及檢查建議，監測治療依從性。智能隨訪，智能疾病監測，智能場景化科普。圍繞診后環節，監測患者的康復狀況，給出復診建議。

2.8 精準預約

智能區分患者疾病的輕、重、緩、急，一方面為病情重、急患者提供就醫綠色通道，另一方面優化門診結構，使專家資源得到最大化的有效利用。

2.9 精準的院內就醫流程引導

通過打造智能就醫助手，在構建患者疾病畫像的基礎上，為患者提供符合其自身病情的精準就醫引導。同時，結合人臉識別技術，方便患者繳費，提高診療各環節的運轉效率。

3 醫學人工智能應用系統

通過合作開發、應用優化和系統集成，醫學人工智能已在上海市徐匯區中心醫院得到實際應用，對提高我院的日常醫療服務質量及效率起到了很好的助推作用，同時也為智慧醫療建設積累了一定的工作經驗。

3.1 多專科人工智能輔助診斷系統

經過1年多的研究，我們正式推出了多專科人工智能輔助診斷系統。該系統采用貝氏網絡邏輯、超階抽象搜索、自然語言處理、深度強化學習和多專科醫學知識圖譜技術，可精確診斷10個專科（包括心血管內科、內分泌科、呼吸內科、消化內科、神經內科、腎內科、腫瘤科、普外科、婦科、感染科）的4 000余病種，并具有智能預診、自動分診、全科診斷、自動醫囑和慢性病管理等醫療輔助功能。基于此智能輔助診斷系統，上海市徐匯區中心醫院的互聯網云醫院服務平臺和上海徐匯云醫院服務平臺得以有效運行，同時我院內也開設了“人工智能+醫生”便民門診，日均接診患者200 ～ 250人次。

3.2 慢性病輔助決策管理系統

基于慢性病大數據和人工智能自然語言處理技術，我們開發出慢性病輔助決策管理系統，并實現了如下場景的智能輔助應用：①門診場景。通過院內信息系統與醫院信息平臺的對接、集成并融入基于國家相關診療指南的診療決策支持系統開發出人工智能虛擬門診助手，提供門診助手彈窗和基于國家相關診療指南的“慢性病病情演進一覽表”等服務。②隨訪場景。通過院內信息系統與公共衛生和綜合管理信息平臺的對接、集成并融入基于國家相關診療指南的診療決策支持系統開發出人工智能虛擬隨訪助手。③慢性病管理協同場景。將社區衛生服務中心的臨床病區視作二、三級醫院的慢性病虛擬病房，通過遠程協同查房平臺，在虛擬醫生助手的輔助下，實現二、三級醫院醫生與社區全科醫生的協同查房，并由上級醫院的專科醫生對全科醫生進行臨床和患者群體管理的指導。④居家場景。開發出虛擬身邊護士，智能化、個體化地指導患者自測血壓、血糖水平等，提高慢性病自我管理能力。

3.3 智能影像識別系統

智能影像識別是醫學人工智能應用的一個極其重要的方面，技術難度也較大，涉及以下業務維度：①疾病維度，如炎癥、癌癥、發育狀況等；②器官維度，如肺、腦、心臟等；③設備維度，如CT、磁共振成像、正電子發射型計算機斷層顯像、數字化X線攝影、可穿戴設備、超聲等；④工作流維度，如檢查、診斷、治療等。總業務維度量級達100萬以上。智能影像識別系統應用人工智能的深度學習技術，利用大量的影像學及其診斷數據，借助神經元網絡進行深度學習和訓練，掌握了影像學“診斷”能力，并具有圖像分割、目標檢測、圖像分類、圖像配準、圖像映射等多種功能。

4 結語

醫學人工智能應用的一個重要作用是其能為社區醫療機構和社區醫生“賦能”，從而在一定程度上解決社區醫療資源、尤其是優質醫療資源不足的問題。不過，現在的醫學人工智能尚屬弱人工智能，沒有溝通功能，因此主要應用于影像識別等不需與患者進行深入溝通的醫療環節。隨著人工智能技術的繼續完善和高速發展，未來人工智能必將在醫療領域發揮更重要的作用，甚至改變醫療模式、推動醫學發展、重塑醫療行業[2]。

參考文獻

[1] 劉榮. 智能醫學的概念與應用[J]. 中華醫學雜志， 2018， 98（34）： 2697-2699.

[2] 邢辰. 醫學+人工智能：問題諸多 但未來可期[J]. 中華醫學信息導報， 2018， 33（12）： 23.