基于人工智能的機器學習在醫療中的應用

高一冉

摘 要 人工智能作為當前計算機學科的熱點研究方向之一，已經被人們用于各行各業。文章從對人工智能技術的理解，基于人工智能技術的機器學習角度出發，分析了機器學習技術，并就人工智能在現代醫療服務中的應用展開一定論述，為人工智能技術在醫療領域的應用提供新的思路。

關鍵詞 人工智能；機器學習；醫療；計算機

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）232-0138-02

人工智能作為計算機學科的一個熱點分支，主要是通過硬件和軟件技術賦予計算機系統具有類似人的學習、思考、規劃與推理能力。人工智能的應用十分廣泛，如在制造業、金融科技、個性化教育、醫療保健等行業均有涉及，這包括自動駕駛、人臉識別、語言翻譯、推薦系統、輔助醫療診斷系統等[1-2]。機器學習是人工智能的一種實現形式，是當前人工智能系統中使用最普遍的技術，它能夠從數據中學習，挖掘人類難以發現的規律，進而指導人類的決策。

在傳統的醫療領域中，受限于各種因素，往往會導致患者治療不及時，預防不到位，進而導致重大疾病的現象出現，而機器學習具有預測疾病風險的能力，甚至對一些疾病進行診斷。另一方面，受限于醫生的診斷水平以及醫療設施的不完善，傳統醫療中往往存在診斷誤差率較高、效率低下等現象。美國國家科學、工程和醫學學院的醫學研究報告指出，診斷錯誤會導致大約10%的病人死亡，也會導致6%～17%的并發癥，機器學習從數據中挖掘規律，準確率較高，預測的不穩定性風險將會降低。傳統醫療水平存在地域性的分布不均，針對醫療資源不足的現狀，人工智能解決基層醫療資源缺乏的核心方法為：給基層醫療機構“賦能”，用人工智能給基層醫生賦予“院士級看病的本事”[ 3 ]。

本文主要闡述基于人工智能的機器學習技術概念，并概述常見的機器學習技術以及其在醫療領域中的應用狀況。

1 機器學習技術

1.1 機器學習概念

機器學習[2，4]按照其學習任務不同，常見的可以分為監督學習、無監督學習和增強學習。典型的監督學習算法是基于一組示例進行預測，例如，歷史股票價格可以用來冒險猜測未來的價格。無監督學習的目的是在未標記的數據中推斷潛在的模式。例如，它可以查找原始數據的子簇、識別離群值。而增強學習作為近年來機器學習的主要研究方向之一，研究的方法是以生物體學習為參考，目標是實現自主學習的能力，成為機器學習中一個非常活躍且有趣的領域，人們對這個領域的機器學習給予了厚望。機器學習主要擅長解決這些問題：分類問題以及回歸問題，通過大量數據對其進行訓練，機器學習往往能使人工智能進行識別、分類等項目的運行，例如語音識別便是其在識別方面的應用，特別是自然語言的處理，更成為了這其中潛力無限也頗有吸引力的一個研究項目。又或是垃圾郵件、新聞資訊的分類，相比于人工的時間長、效率低，它能很好地做到這些工作。

1.2 機器學習途徑

在機器學習之中，研究人員最多的便是深度學習。以神經網絡為核心的深度學習則是機器學習技術中最杰出的代表，是近幾年科技發展中的新秀，它具有強大的特征提取能力，容易找到隱藏在數據中的規律，進而輔助人類的決策。前饋神經網絡、反饋神經網絡、自組織神經網絡是它的主要分類，他們往往由輸入層、隱藏層、輸出層構成，典型的人工神經網絡如圖1所示[ 5 ]。

其中，隱藏層是人工神經網絡的核心所在，主要算法都是在隱藏層加以實現，其內部的層數和節點布置是根據實際需要而特定設計的。當隱藏層小于等于兩層時，通常稱這種人工神經網絡為淺層神經網絡，反之則稱這種人工神經網絡為深層神經網絡。對神經網絡訓練的目的就是借助訓練數據庫去尋找輸入層、隱藏層、輸出層之間的權重關系。

事實上，早在20世紀50年代就有人提出了深度學習概念，但由于早期計算機運算能力的限制，深度學習技術并沒有得到預期的發展，同時由于缺乏強大的計算資源和數據量不足，導致人工神經網絡的發展幾次跌入低谷。1995年開始，深層卷積神經網絡的發明，使其能更高效率的進行識別數字等任務。最近幾年來深度學習的再次興起，得益于大數據技術、強大的計算資源和眾多優秀的開源軟件的發展。

1.3 應用現狀分析

現在，機器學習在醫療領域中應用很廣，主要包括以下類別：

聊天機器人：聊天機器人便是很好的利用了機器學習的識別功能，來識別患者癥狀中的模式，以形成潛在的診斷，疾病預防或提出適當的行動方案。

腫瘤學：通過人工神經網絡訓練算法，以使其識別能力達到訓練有素的醫生來找到癌癥組織。

病理學：借助人工智能機器學習算法進行疾病診斷，根據血液等體液和組織的分析，以縮短診斷時間。

罕見疾病：通過視覺與機器學習相結合，幫助醫生診斷罕見疾病，使用面部分析和深度學習分析患者照片，以檢測與罕見遺傳病相關的內容。

總的來說，從目前的技術報告來看，機器學習在放射科、皮膚科、眼科等方面的應用是非常成功的。

2 智能醫療技術分析

人工智能在醫療之中可以說是發揮所長，由于醫學上的需求正好符合其擅長的分類，人工智能得以在醫療中廣泛應用，不論是分類還是識別功能，都在醫療中有大量需求，從最普通的日常醫療到大病的治療中，均可以用人工智能對其內容進行優化，縮短治療時間、提高治療準確度、提升醫治效率。例如，人工智能提高了衛生保健專業人員更好地理解他們關心的人們的日常模式和需求的能力，并且有了這種理解，他們能夠為保持健康提供更好的反饋、指導和支持[ 6 ]。

在更深層的領域，人工智能可以廣泛應用于圖像識別之中，例如X光的識別等，可以更快速的找到發病的位置，減少了許多不必要的時間的浪費。放射科醫生的工作，往往是花費大量時間分析一幅又一幅圖像，以識別患者身上的異常，而借助于人工智能，完全可以加快醫生的工作，提升效率。根據美國癌癥協會的統計，高比例的乳房X光片產生錯誤的結果，導致1/2的健康婦女被告知患有癌癥。人工智能的使用使乳房X光檢查和翻譯速度提高了30倍，準確率達99%，減少了不必要的活檢需要。

同樣，人工智能也可以輔助醫療人員進行手術等內容，一項對九個外科手術地點的379名骨科患者的研究發現，Mazor Robotics發明的人工智能輔助機器人技術使手術并發癥相比單獨手術大大減少。當應用于骨科手術時，分析發現，人工智能輔助的機器人手術還可以減少21%的患者手術后住院時間，因為并發癥和錯誤更少，并且每年節省400億美元。甚至，可以進行自助機器人手術，機器人手術已成為機器人輔助手術的同義詞，通過外科，促進外科手術的系統，其能完成的動作比人手所能到達的更平滑，但目前仍需要外科醫生來控制運動。

并且，人工智能可以更好的對大數據進行處理，如對病人的病歷進行記錄，統計、調取等。通過人工智能，可以更快速的處理這些信息，并盡可能的在比人所犯錯誤更少的情況下提升效率。把人從低級重復枯燥的任務之中解放出來，緩解醫療機構資源不足的情況，減輕電子病歷使用的負擔。

最后，人工智能也能應用于病后的護理等任務，機器人有可能徹底改變終身護理，幫助人們長時間保持獨立，減少對住院和療養院的需求。人工智能與人的行為相結合設計，使機器人能夠走得更遠，也可以與人“交談”和進行其他社會互動，以保持頭腦的敏銳性。

3 結論

基于人工神經網絡的人工智能技術能在一定程度模擬人類的思維，并且可以從新的信息中進行學習，建立自組織學習機制，為其在復雜的醫療領域提供了新的解決方案。正如本文所提到的，“人工智能+醫療影像”“智能醫療機器人”“智能醫療助理”等智能化醫療技術與服務正在改變人們的就醫就診方式，給患者提供快速、準確、科學的診斷。

參考文獻

[1]熊瑤，陳敏.人工智能在醫療領域應用現狀探討[J].醫學信息學雜志，2018（4）：28-32.

[2]陳守孔.人工智能在醫療診斷系統中的應用[J].機器人，1982，4（4）：61-63.

[3]陳建偉.人工智能與醫療深度融合[J].中國衛生，2017（9）：102-103.

[4]劉婷婷.人工智能醫療不應只是機器人和智能影像管理[J].現代養生，2017（18）：7-8.

[5]陳梅，呂曉娟，張麟，等.人工智能助力醫療的機遇與挑戰[J].中國數字醫學，2018，13（1）：16-18.

[6]鄭南君.人工智能在醫療健康領域中的應用解析[J].中國衛生產業，2017，14（19）：195-196.