論人工智能在醫療領域的應用與發展

鐘桂良

摘要：最近幾年，在互聯網、影像學、計算機科學等諸多學科推動下，醫學得到較大限度的發展，越來越多學科較差的醫療模式得到人們廣泛的關注。而在醫學中，人工智能就如那雨后春筍不斷涌現，得到廣泛應用，研究人工智能在于醫療領域之中的應用與發展對醫療行業的發展就有著重要的推動作用。

關鍵詞：醫療;人工智能;應用;發展

中圖分類號：TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）07-0195-02

在《新一代人工智能發展規劃》的支持下，人工智能是新一輪產業改革的驅動力，要在各個行業之中得到深度應用。而人工智能在當前醫療領域之中得到了廣泛的使用，如疾病診斷、醫學影像等，所以明確認識到人工智能對于醫療的推動作用具有重要的現實意義。

1 人工智能醫療的概念分析

人工智能同自然智能的概念相近，人工智能主要是通過人類制造的機器智能，但是自然智能則是在自然進化下形成的。在2017年，谷歌公司人工智能圍棋系統挑戰世界圍棋冠軍，引起全世界的震驚，并且也讓各個行業都開始關注人工智能。在這一背景下，人工智能逐漸走向了全民應用的狀態，在人臉識別、自動駕駛、物流快遞等領域之中都可以看到人工智能的使用。隨著科學技術的持續發展，人工智能技術之中的數據深度挖掘、專家系統、人工神經網絡等都在醫療領域之中發揮了重大作用，并且其地位越來越高，得到廣泛關注[1]。

2 人工智能在醫療領域的應用場景

2.1 疾病預測

針對人工智能的疾病預測，其主要是在基因測序和檢測之中使用人工智能技術，從而對疾病發生的潛在風險進行預測。就目前的人工智能疾病預測而言，基因檢測是主要的方法。最近幾年，隨著癌癥發病率和死亡率的持續提升，2018年全球癌癥新發病例達到1800萬，其中死亡人數為960萬。大部分的腫瘤都是因為感染、環境、遺傳等引起的，基因損傷就是其中最為明顯的特點，所以通過解析其基因就可以對人是否患有某一種疾病加以預測。隨著人工智能技術的持續使用，其在基因測序之中的發展可以實現對數據快速、精準的分析，從而為癌癥的診斷與治療提供基礎信息支撐。

2.2 醫學影像輔助診斷

在人工智能使用中，醫學影像診斷是其主要的方向之一。目前，國內的AI醫學影像輔助診斷主要是在疾病篩查領域之中使用。通過CT讀取、核磁圖像讀取等，就可以將患者的疾病特征了解清楚，通過訓練、學習以及比對之后，就能初步診斷，提高醫生的實際診斷率[2]。

如利用先進、專業、穩定的互聯網醫學影像調閱工具。影像科醫生只需要使用瀏覽器訪問系統，就可以方便、精準的為訓練用的影像標注出各種結節、病灶等異常信息，設置病灶的分型等詳細信息，從而滿足輔助診斷的需求。

2.3 藥物研發

藥物研發本身是由兩個部分組成，即藥物發現和臨床試驗，在藥物研發中，就可以與機器學習相互結合，具體見圖1所示。藥物發現也可以將其稱之為靶點篩選和藥物篩選，人工智能與靶點篩選的相互結合，主要是針對高通量篩選以及計算機視覺。同樣，針對臨床試驗階段，其主要是針對病人招募和對應的晶型預測。人工智能與病人招募相互結合主要是為了實現病例的分析，而與晶型預測之間的相互結合則是實現虛擬的篩選。第一，靶點篩選。在現代藥物研發中，尋找、確定和制備分子藥靶是關鍵點。AI主要是從海量的數據之中獲取有用的信息，并且實現生物化學的預測處理。這一種方法可以控制研發藥物的時間，也可以節約大量的經濟成本。第二，藥物篩選。為了實現結構深層次的改造與裝飾，需要將小分子化合物組合實驗并且尋找某一種具有化學結構和生物活性的化合物，這就是所謂的藥物篩選。在實施篩選的過程中，開發新技術或優化舊方案，都可以利用人工智能來實現。

2.4 個人健康管家

未來的健康醫療大數據實際上就是在日常的健康管理之中出現并收集起來的。智能可穿戴設備可以對用戶每一天的運動時間、能量消耗、步數詳情等信息加以記錄，并且按照其年齡、身高、性別等多個方面的基本數據對消耗的熱量加以計算，并且給予運動飲食上的建議。針對可穿戴設備，其主要是針對每一天的睡眠數據加以記錄，并且進行每一周睡眠情況的分析。按照這一部分數據，就可以了解用戶對應的睡眠質量，從而提出合理的建議，實現用戶睡眠質量的改善。

3 人工智能在醫療領域的發展

3.1 診斷輔助功能有效提高精準性

人工智能在醫療領域之中的應用主要是針對診斷的輔助，在沒有人工智能之前，對于醫療病例的診斷主要是依靠醫護工作者。按照數據對應的統計，在國內超過5700萬的病例會出現不同程度的誤診，并且其誤診率達到27%。醫學成像技術的出現就可以提供大量的數據資源，但是最終還是需要依靠醫師的專業知識和工作經驗來判斷。在我國各個地區，醫療資源分布不夠均勻，這樣就造成了各個地區病患無法享受到對等的醫療服務和醫療治療。所以在未來人工智能的發展中還需要提升數據的精準性，這樣也可以滿足醫療活動準確度和效率的提升，并且也可以降低誤診發生率，減少醫療糾紛的出現，為社會公眾提供更多的醫療服務體驗[3]。

3.2 提高醫療資源利用率

在我國，醫療資源分布均衡度不足，在社會公眾中還存在部分人員得不到公平的醫療服務。就相關的數據顯示，針對人均擁有醫生數據的分析，大概平均是500人共用一個醫生。在面向各個醫療機構的放射科，其能夠提供大量的醫療數據，但是這一類科室存在員工超負荷運轉的問題，導致其供求關系嚴重不對等。針對專業性人才的這一個問題，需要經過漫長的培養時間，如我國除開醫療之外的其余學科，其本科學生需要4年大學，但是學醫的本科學生需要花費5年的時間，所以對于一個醫療專業人才的培養需要消耗的時間和成本要遠遠大于其他學科。對于醫療人才的培養需要漫長的周期，不可能在短時間內就實現對醫療專業人才空缺問題的彌補。基于這一情況，人工智能就可以有效緩解醫療機構人員短缺問題。人工智能主要是通過足夠數據案例的預先輸入，從而建立一套有效的、完整的機制模式，通過人工智能的方式來實現對病情診斷的協助，實現對疾病的篩查，幫助醫生減輕工作負擔，同時也可以實現整個醫院工作效率的提升，避免出現一些不必要的復查，給經濟相對困難的家庭帶來更多的經濟壓力。

4 結語

總而言之，隨著人工智能技術的不斷發展，健康、醫療等多個流程必定會越來越智能。醫院在提供醫療服務的過程中就需要結合人工智能下的醫療新理念，推動醫療事業的有效發展，最終滿足醫療可持續發展要求。

參考文獻

[1] 王迪.人工智能在智能醫療機器人設計中的應用研究[J].電子制作，2019（12）：20-21+35.

[2] 張力平.智能化醫療引領健康新潮流[J].上海信息化，2019（06）：76-77.

[3] 王旭.大數據醫療時代的人工智能與隱私保護[J].電子產品世界，2019，26（06）：79-81.