醫(yī)療人工智能技術(shù)的應(yīng)用與思考

夏麗亞

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及計(jì)算能力的提升，人工智能已成為新興技術(shù)。近幾年來，我國出臺(tái)了一系列有關(guān)人工智能的政策文件，推動(dòng)了我國醫(yī)療人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。文中闡述了醫(yī)療人工智能技術(shù)的特點(diǎn)以及在智能管理、智能診斷、智能醫(yī)療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用，淺析了醫(yī)療人工智能存在的挑戰(zhàn)，并對(duì)醫(yī)療人工智能技術(shù)的發(fā)展前景作了展望。

關(guān)鍵詞：人工智能; 機(jī)器學(xué)習(xí); 醫(yī)療健康; 醫(yī)療領(lǐng)域; 醫(yī)學(xué)創(chuàng)新

中圖分類號(hào)：TP18 ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? 文章編號(hào)：1006-3315（2020）2-196-002

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一門前沿交叉學(xué)科，還沒有統(tǒng)一的定義。國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)組織編寫的人工智能標(biāo)準(zhǔn)白皮書認(rèn)為：人工智能是應(yīng)用數(shù)字計(jì)算機(jī)以獲取數(shù)據(jù)的形式感知環(huán)境，模擬人的思維和行為。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及計(jì)算能力的提升，人工智能已成為新興技術(shù)。

2015年以來，我國出臺(tái)了一系列有關(guān)人工智能的政策文件，推動(dòng)了我國醫(yī)療人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，如圖1所示是我國相關(guān)醫(yī)療人工智能的政策規(guī)劃。

1.人工智能技術(shù)簡述

人工智能的概念誕生于20世紀(jì)50年代，由于當(dāng)時(shí)軟硬件條件不成熟，數(shù)據(jù)資源短缺，人工智能并未能實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。隨著圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）、機(jī)器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)條件的日漸成熟，行業(yè)大數(shù)據(jù)的積累，人工智能得以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。

人工智能領(lǐng)域技術(shù)涉及到多門學(xué)科[1]，如圖2所示。

1.1GPU

GPU擁有多內(nèi)核處理并行計(jì)算，擅長完成與顯示相關(guān)的數(shù)據(jù)處理，適合處理圖像中上百萬的圖像像素，GPU被稱為深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展的加速器[2，3]。

1.2機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究領(lǐng)域中極其重要的研究方向，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何從數(shù)據(jù)中構(gòu)建模型且獲取模式的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，然后利用已發(fā)現(xiàn)的模式去預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)層次表示的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支，廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域[4，5，6]。

1.3大數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心和基礎(chǔ)，而大數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。在健康領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)能夠提供醫(yī)療影像處理、智能診療、醫(yī)療機(jī)器人等更便捷、更智能的醫(yī)療服務(wù)。

2.醫(yī)療人工智能技術(shù)

目前，醫(yī)療人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在智能管理、智能診斷、智能醫(yī)療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域。

2.1智能管理

智能管理是利用人工智能技術(shù)及相關(guān)技術(shù)對(duì)醫(yī)院的現(xiàn)有資源進(jìn)行科學(xué)管理，以實(shí)現(xiàn)醫(yī)療效用的最大化。

2.1.1智能導(dǎo)診與分診。智能導(dǎo)診與分診是人工智能技術(shù)在醫(yī)院管理的應(yīng)用。隨著服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)和醫(yī)療的結(jié)合，服務(wù)機(jī)器人對(duì)患者的語音輸入進(jìn)行語義分析，給出醫(yī)院的分診和導(dǎo)診建議，甚者服務(wù)機(jī)器人還能通過傳感器收集患者的體征信息，給出合理的建議。

2.1.2病歷與文獻(xiàn)分析。語音識(shí)別技術(shù)可以幫助醫(yī)生通過語音輸入完成查閱資料、文獻(xiàn)精準(zhǔn)推送等工作，并將醫(yī)生口述的醫(yī)囑按照患者基本信息、檢查史、病史、檢查指標(biāo)、檢查結(jié)果等形式轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的電子病歷，提升醫(yī)生的工作效率。

人工智能可以依據(jù)患者數(shù)據(jù)和體征指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型，建立完整的用戶健康檔案，提供覆蓋全生命周期的精準(zhǔn)健康管理及后續(xù)醫(yī)療服務(wù)。

2.2智能診斷

利用人工智能參與疾病的篩查和預(yù)測(cè)，從行為、生化、影像等檢查結(jié)果中進(jìn)行判斷以獲取真實(shí)的信息。目前，人工智能技術(shù)在影像識(shí)別等方面的應(yīng)用相對(duì)較多，人工智能技術(shù)在醫(yī)療影像的應(yīng)用主要是指通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)B超、CT、X光、MRI、PET、消化道內(nèi)窺鏡、眼底照相等醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以獲取有效影像數(shù)據(jù)。然后通過深度學(xué)習(xí)海量的影像數(shù)據(jù)，對(duì)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型進(jìn)行訓(xùn)練，再通過測(cè)試影像數(shù)據(jù)確定真實(shí)的特征目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)分類判斷。醫(yī)療影像智能診斷可以協(xié)助放射科醫(yī)生工作，提高了診斷速度和工作效率。

2.3智能醫(yī)療

智能醫(yī)療是打造醫(yī)療信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng)。人工智能學(xué)習(xí)專家醫(yī)生長期積累的醫(yī)療知識(shí)，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)之后提供“人工智能+輔助診療”診斷和治療方案。智能醫(yī)療結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)等，可以提升醫(yī)療診療流程的服務(wù)效率和質(zhì)量，提升醫(yī)院綜合管理水平，改變現(xiàn)代化數(shù)字醫(yī)療模式等問題。

2.4藥物研制

人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于小分子藥物晶型結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和志愿者招募信息化等。

2.4.1小分子藥物晶型結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。人工智能技術(shù)可以高效地動(dòng)態(tài)配置千核的藥物晶型，幾十天內(nèi)可以把一個(gè)小分子藥物的所有可能的晶型全部預(yù)測(cè)，無需擔(dān)心由于實(shí)驗(yàn)搜索空間有限而漏掉重要晶型。

2.4.2志愿者招募信息化。通過網(wǎng)絡(luò)讓臨床試驗(yàn)招募信息快速傳遞到大量患者，利用人工智能從中篩選符合臨床要求的患者，節(jié)約患者招募的時(shí)間成本、資金成本。另外，利用智能可穿戴設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集，可以減輕臨床試驗(yàn)的侵入性。

3.醫(yī)療人工智能的挑戰(zhàn)

目前，大多數(shù)人工智能技術(shù)只是在某些領(lǐng)域展開有效的研究工作，多數(shù)方法是基于驗(yàn)證或是交叉驗(yàn)證，許多研究工作還處于基礎(chǔ)階段，將人工智能技術(shù)廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域也會(huì)有相當(dāng)長的過程。

3.1醫(yī)療責(zé)任主體問題

人工智能輔助診斷在醫(yī)療責(zé)任認(rèn)定方面存在挑戰(zhàn)，需要建立人工智能診斷進(jìn)入臨床應(yīng)用的法律標(biāo)準(zhǔn)、明確人工智能診斷的主體問題。

3.2醫(yī)療數(shù)據(jù)

醫(yī)療數(shù)據(jù)是醫(yī)療人工智能重要性的資源，也是醫(yī)院的資產(chǎn)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集方式、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、如何用于與醫(yī)院合作的企業(yè)等是醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展需要解決的問題。

3.3隱私

醫(yī)療人工智能技術(shù)會(huì)涉及患者的個(gè)人數(shù)據(jù)，如何保障個(gè)人隱私是醫(yī)療人工智能技術(shù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

3.4安全

人工智能技術(shù)要依賴于傳感器、大數(shù)據(jù)和算法，人工智能系統(tǒng)多數(shù)使用開源軟件，軟件代碼龐大，可能會(huì)出現(xiàn)安全漏洞的機(jī)會(huì)。因此，醫(yī)療人工智能要關(guān)注防止安全漏洞風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

3.5復(fù)合型人才

目前，醫(yī)療領(lǐng)域十分匱乏熟悉醫(yī)療業(yè)務(wù)知識(shí)與了解人工智能知識(shí)的復(fù)合型人才。因此，只有解決復(fù)合型人才問題，才能突破醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展的瓶頸。

4.小結(jié)

人工智能技術(shù)的誕生已有幾十年的時(shí)間了，其中經(jīng)過了幾次反復(fù)。目前人工智能技術(shù)研究在我國得到深入地開展，人工智能技術(shù)正處于從感知智能向認(rèn)知智能的進(jìn)階階段，將會(huì)在我國醫(yī)療人工智能方法與手段、智能輔助治療決策、人機(jī)協(xié)同診斷、人工智能多學(xué)科會(huì)診、智能輔助康復(fù)、醫(yī)藥研制、智能醫(yī)藥監(jiān)管等方面推動(dòng)智慧醫(yī)療關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展?？梢韵嘈牛覈娜斯ぶ悄芗夹g(shù)將會(huì)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮及其重要作用。

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