人工智能在醫療領域的應用

摘 要：隨著大數據的出現以及人們對大數據分析能力的提升，科技發展的各個領域都在不斷革新，其中以人工智能（artificialintelligence，AI）發展最為突出，這也意味著人類社會將很快走向智能時代。隨著人工智能的迅速發展，各個行業都在轉變模式，順應時代發展，當然醫學也不例外，人工智能在醫學領域有著廣泛的應用前景和探索空間。本文針對人工智能在醫療領域的應用開展分析。

關鍵詞：人工智能;機器學習;醫療領域;應用前景

0引言

隨著人工智能的發展，其已經由算法輸入決定輸出的低級階段，發展到具有自主創造的能力的高級階段。人工智能在醫療領域中的應用越來越廣泛，能夠幫助醫療領域促進醫療領域發展的方面也越來越多。當然在這個過程中，我們難免會遇到這樣或者那樣的問題，但是這些問題對于人工智能的技術發展和醫療活動服務質量而言，是有益處的，他能夠幫助醫療活動更好的提高服務質量，提高工作效率，為社會公眾提供更好的醫療服務。

1人工智能醫療的相關概念

人工智能是與自然智能相對應的概念，是由人類所制造的機器的智能，而自然智能是自然進化所造成的智能。在2017年，谷歌公司的人工智能圍棋系統AlphaGo在全世界的目光下以絕對優勢戰勝了世界圍棋冠軍，震驚了全世界，也讓世界各行各界開始對人工智能產生興趣和高度關注。人工智能也從此走向了全民應用的狀態，自動駕駛、人臉識別、物流快遞等等領域都能夠看到人工智能的身影。隨著科學技術的發展，人工智能技術的三大主要分支——專家系統、人工神經網絡、數據深度挖掘，在醫療領域所起到的作用越來越大，其地位也越來越重要，引起了人們極大的關注。

2人工智能的醫療應用

2.1智能診斷

在圖像識別上，智能診斷有3大優勢：其一，效率更高。傳統醫療體系下，經驗豐富的醫師診斷200張CT掃描圖片需要20min，AI可以將這個時間縮短到秒級;其二，準確率高。以肺結節領域的機器讀片為例，AI可以將人工判斷的準確率從60%～70%提高到85%;其三，穩定性增強。人工智能可以將由人為因素導致的影像診斷報告標準不一樣標準化。并且因為疲勞，人工閱片的準確率會隨工作時間的延長逐步下降，而機器閱片的準確率性不受工作與閱片時間長度制約，能有效提高診斷穩定性。2018年4月，AI計算與數據平臺服務商中科曙光與醫學影像科技公司健培科技聯合研發了一款基于人工智能技術的醫療影像診斷機器人。該產品集成了海量機器學習庫與醫學圖像處理庫，能夠高效完成疾病篩查、病灶定位、定量標注、科學診斷等任務，可精準實現疾病識別與相似病例檢索兩大診斷功能。為提高普通醫生判讀癌癥等病理切片時的準確性，達到與三甲醫院高級醫生相當的水平，DeepCare團隊提出了基于深度學習的醫學影像智能判讀系統，該系統的準確率近95%，與專家教授的診斷準確率相當，遠高于普通醫生（準確率不足60%）。智能影像診斷技術核心分為兩部分：一是圖像識別，在數據采集環節應用，通過對影像等多媒體醫療非結構化數據的分析，提取出有臨床意義的信息。二是深度學習，在學習和分析環節應用，這是整個AI診斷中最核心的環節。深度學習是一種特殊的機器學習，它可以獲得高性能，應用起來也十分靈活。深度學習領域中使用概念組成的網狀層級結構來描述事務，每一個概念都定義為與較簡單的概念相關，抽象的概念通過沒那么抽象的概念計算。在臨床應用中，輔助診療結合人工智能技術，以傳統醫療手段中采集到的醫療數據為根基，訓練機器學習積累出臨床治療經驗，建立人工智能醫療圖譜，提供臨床醫療方案，為醫生提供輔助醫療工作，并為患者提供診療方法參考。

2.2醫療機器人

隨著科學技術的發展進步，醫學領域對于外科手術方面的要求越來越高，而微創外科的出現則彌補了這一空白，在最近的十幾年當中，微創外科在醫學領域被廣泛應用。在1987年，法國的一位醫生在偶然當中完成了第一例腹腔鏡膽囊切除術，他沒有想到這一場手術標志著新的醫學領域里程碑的誕生。微創手術在手術過程中僅僅產生很小的創傷，病人感覺到輕微的疼痛，這才是微創手術的最佳體驗。微創手術需要用腹腔鏡、胸腔鏡等相關的設備進行手術，這就需要現代工業技術有足夠的能力為微創手術提供精密的醫療器械設備，保障手術順利進行。由此可見，現代工業技術與醫療領域基本融合，在此基礎上所產生的醫療機器人，便是其中的佼佼者。機器模仿人類的行為，已經有很長的歷史了，作為一種重要的技術，醫療機器人也正在悄悄地改變著醫療行業，醫生的負擔被減輕，有更多的時間去提高醫療水平，賦予機器人更全面的知識和能力。

2.3護理康復

人工智能不僅在外科手術上大放異彩，也在護理和康復領域得到了廣泛應用。日本機器人Robear可以照顧患者起床、行走、站立等;能為臥床病人喂飯、日常照料洗護。澳大利亞用機器人做護工，通過設置程序，實現與患者的交流，提供心理慰藉。俄羅斯ExoAtlet公司生產了兩款“智能外骨骼”產品：ExoAfletI和ExoAtletPro。前者是為下半身癱瘓患者設計的，只要患者的上肢功能基本完整，就能利用該產品進行行走、爬樓梯等活動。ExoAtletPro是在ExoAtletI的基礎上升級的，除了包含ExoAtletI的基本功能外，還加入了如脈搏測量、電刺激、設定既定的行走模式等功能，適用于住院患者的康復治療。智能外骨骼的成功運用除了能使患者在不需要借助假肢就能進行活動，還可以一定程度上輔助康復訓練，康復醫生可以將訓練的程序提前導入智能外骨骼系統，使用者只需逐步適應就能完成康復訓練。在此基礎之上，借助搭載的傳感器，智能外骨骼能夠對使用者的身體狀況進行持續監測，防止突發情況的出現。

3人工智能的發展前景

3.1癌癥管理

腫瘤有機芯片與人工智能的結合癌癥是全球第二大死亡原因，每年癌癥導致死亡的人數約在1300萬人，預計到2030年全球新增癌癥病人2200萬人[23]。癌癥的治療在醫學上一直是個棘手的問題。化療是癌癥的主要治療方式，但介于化療的副作用大且腫瘤不一定對化療藥物敏感，這項治療也有很大的局限性。隨著人工智能的發展，研究者開發了一種由生物細胞構成的微型有機芯片，該芯片在一個時間、空間可控的微環境下模擬不同類型的腫瘤細胞，試圖用來研究腫瘤的病理學、發生發展過程及不同腫瘤細胞對各種化學藥物制劑的反應和敏感性。該技術需要整合完善的電子系統、精敏感受器、計算機設備、智能運算法則和微自動系統，雖然目前沒有整合各系統的可行性方案，但強大的機器學習運算法則已為這一構想展現出巨大的前景和生命力，一旦有機芯片同人工智能成功融合，該芯片就能模擬不同個體、不同類型的腫瘤細胞，通過藥物敏感培養，測試出化療藥的療效及其短期、長期的副作用，腫瘤的個體化高效管理時代即將來臨。隨著各交叉學科的發展，從有機芯片上獲取的大量數據將成為癌癥管理的新范例，將來腫瘤細胞對化療藥物的敏感性測試將如同當下的抗生素敏感性測試一樣簡單，每個癌癥病人在化療前都會進行腫瘤有機芯片培養皿測試，檢測腫瘤細胞對化療藥的敏感性，從而選定更加符合個體化且準確的化療方案。腫瘤有機芯片的測試將成為未來臨床實踐工作和監管機構審批新藥的必要環節。

3.2外科臨床決策支持

智能數據整合人工智能4個子領域（機器學習、人工神經網絡、自然語言處理、計算機視覺）的發展為外科領域的發展創造了有利條件，主要體現在大數據分析、建立智能共享數據庫、提供有利臨床決策支持等。目前，人工智能在外科手術中的應用正處在探索構想階段。在未來，外科醫生將通過智能分析得出病人手術各個階段的特異性數據：手術前，通過移動應用程序和身體追蹤器為外科手術病人自動測量體重、血糖、營養、活動等數據并反饋到電子病歷中，并進行術前臨床數據的自動分析，為醫生提供一個更具體的手術計劃風險評估，從而手術的預后做出有價值的預測。手術中，通過移動智能設備整合手術進程的實時分析數據，如手術錄像視頻、生命體征、儀器監測結果、高頻電刀能量使用情況等，外科醫生能夠根據整合分析結果，在手術過程中做出更準確的外科臨床決策，減少或避免不良事件的發生。手術后，該智能設備會對手術前、術中、術后的所有數據做一個整合分析，來幫助病人了解術后恢復狀況及有效預測并發癥。出院后，身體追蹤器會繼續記錄病人出院后的數據，并將該數據與病人入院以來圍術期的數據進行分析整合，真正實施以病人為中心的外科護理實踐。

4結束語

隨著人工智能技術的不斷發展，其應用的場景也是越來越多，醫療背后所具備的發展空間有效地促進了醫療人工智能技術的發展，現如今許多科技巨頭積極研究人工智能，傳統醫療企業也紛紛跨向了這個技術行業，并且取得了非常好的成果，人工智能技術逐漸取得了較大的影響，這也成為提升我國醫療服務水平的重要因素。

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作者簡介：

吳平，男，漢族，就讀于東南大學經濟管理學院，研究方向：經濟管理。