人工智能在醫療領域中的應用與挑戰

熊婭先 尚志會 張國發 謝小芳 董利

摘要：人工智能在醫療領域中有著廣泛的應用前景和研發空間。醫療人工智能在大幅度提高了醫療技術水平的同時，也擴大了優質醫療覆蓋的廣度，極大程度上改善了醫療水平，幫助解決了醫療資源緊缺的問題。文章基于人工智能的相關背景，重點論述了人工智能在醫療領域上的應用，分析其發展過程中遭遇的挑戰和未來的發展前景。

關鍵詞：人工智能;醫療領域;信息時代;智能醫學;應用與挑戰

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8228（2020）07-112-03

0引言

人工智能Artificial Intelligence（簡稱AI）是指機器有了人的智能，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的科學技術。人的智能是指人類利用自身的神經網絡去感受、思考、判斷、研究并有相應的行為/動作，AI是受人類智能的啟發，它是利用計算機科學做出的一系列反應，該技術使得機器也可以感受、思考、判斷、研究。AI在醫療領域方面的應用也隨著科學發展越來越廣泛，AI的進步會加速醫療信息化進程，也會促進智慧醫療的發展圈。AI能協助醫生診斷治療，能參與醫療藥物研發緩解當前醫療資源緊張的現狀，也能幫助醫院改善醫療體系，讓患者都能夠享受到有效快捷的醫療服務。

1醫療人工智能的應用

1.1智能輔助診療

智能診療是將AI技術應用到疾病診療中，AI可以幫助醫生進行醫療信息的整理，通過對病人醫療信息的分析自動識別病人的身體健康指標。醫生有時候也會誤診，AI利用大量的數據、專業文獻的收集與分析，快速高效的生成多功能數據庫，并自動生成針對患者的精確診療建議，降低了醫生工作強度，同時也降低了漏診和誤診的幾率。

1.2智能影像識別

醫療影像數據（Medical Imaging Data）是醫療數據的重要組成部分，包括CT、x光、B超等。醫學影像能供診斷醫師根據影像提供的數據信息進行判斷，從而對人體健康狀況進行評價。智能影像識別是基于計算機視覺技術的MID來智能診斷。傳統醫療培養出優秀的醫學影像專業醫生投入成本大、培養時間長，數據很難統計準確，人工讀片在很多影響下判斷容易出現差錯等諸多因素會導致影像技術發展較為緩慢。因此，依據前期學習并搜集的MID知識可以幫助醫生更快、更準確地讀取病人影像，以及完成各種定量判斷、歷史圖像對比等任務。因此，MID讓診斷更嚴謹準確，同時也減少漏診誤診的問題。

1.3智能虛擬助理

基于語音識別技術的智能虛擬助理也成為醫療領域的新產品。智能虛擬助理不僅能幫患者享受到優質的“家庭式”服務，同時還能輸出相關醫學知識來幫助他們進行健康管理，如為COVID-19隔離患者提供智能配送餐食與藥品的虛擬助理機器人。醫療智能虛擬助理能通過語音技術對患者所描述的情況作出相應解答，減輕了醫務工作者的負擔。

另外，如醫生在手術過程中需要長時間保持高度緊張狀態，而智能助理在手術中的廣泛使用，對醫療技術有了新提升，輔助醫護人員，提高手術效率，減少出錯率。提高手術質量對患者的傷口愈合有益。智能醫用助理在醫療領域中的應用主要包括智能外科機器人、康復機器人、護理機器人和服務機器人。國內醫療AI發展迅速，智能醫用助理也已經流入市場為人服務。

1.4醫療藥物研發

AI與大數據醫療的結合成為研發新藥物和精準醫療的重要發展導向。AI依據數據庫中患者的醫療信息能快速準確地選擇合適的藥品去配送。通過計算機對數據的處理以及在臨床上的實驗，可以對新型藥物的活性、安全性和副作用進行判斷，分析該藥物適合什么疾病適合用于哪類疾病。這一技術會縮短藥物的研發周期、發現藥物新特性同時更有效的針對疾病做出診斷。

1.5智能健康管理

智能健康管理是根據數據分析和芯片科技制造出智能設備，智能設備可以實時動態監測到人的一些基本身體狀況，如身體健康指數、睡眠等。該設備能對身體素質做簡易的評估，同時也能根據所給的體檢報告提供個性的健康管理方案，精準的把握客戶健康情況，提醒客戶注意自己的身體健康。尤其在血壓血糖查詢、用藥提醒、監測身體指標是否達標等方面人工智能可提供實時數據，并針對數據提供參考建議，為客戶提供多功能的醫療服務。

2醫療人工智能遭遇的挑戰

2.1風險責任制度問題

在傳統醫患關系中醫護人員直接與患者面對面進行交流，使用醫療AI系統會對傳統的醫患關系發生改變，法律關系主體增加了一方，同時也增加了很多不可控的問題。由于現存的法律對AI信息安全的保護存有漏洞，以及AI在研發過程中的監管和責任追究機制尚不成熟，人們在對AI是否能確保公眾權益產生質疑，而風險責任制度問題是研究人工智能首要的注意事項。

2.2醫療人工智能法律主體地位問題

隨著AI的飛速發展，也就是當AlphaGo戰勝柯潔后，很多人都在思考AI是否能在某一方面代替人做相應的工作。比如機器人能否代替醫護人員給患者做手術，但醫護人員會面臨失業的問題，同時機器人是否應該獲得法律擬制的“法人”的法律人格也是值得思考的凹。AI發展中由于技術上的不足產生的問題由此引出的一系列關乎法律倫理的問題如何解決，這是醫療人工智能發展面臨的最重大的問題。

2.3醫療數據來源與信息安全問題

據調查，每個醫院都有自己的患者信息數據庫，每一種疾病需要的數據不同，導致碎片化信息問題嚴重，全世界的醫院數據庫多而繁雜。因此，將數據統一標準后，整理是個巨大的難題，這就需要醫療AI的應用數據必須多而精確。為了讓輸入計算機的內容準確，必須要由醫生對數據進行標注，說明，而這些數據必須做到嚴謹精確統一標準。要想數據精確，首先是數據來源問題，數據如何收集完整是研究人員的難題。再就是技術上的難題攻克，要想開發較完整的共享醫療信息數據庫系統，研究開發人員必須掌握大數據處理技術這將是一個大課題。

隨著數據庫中信息量的不短增加，個人信息安全性保障成為了人們的首要底牌。而AT對個人醫療信息泄露的問題不僅取決于AI在研發和試行階段對信息的收集處理利用，還取決于AI在第三方平臺的某些違規應用、在法律上的漏洞也會增加泄露個人信息的風險。如何解決信息安全問題，也是需要研究人員關注的問題之一。

2.4醫療信息人才缺失問題

AI的發展離不開人才的培養，在中國關于AI方面的人才相對其他國家較少，懂AI技術又要懂醫學知識的復合型人才更少。人才數量稀缺、知識體系缺少、缺乏相應的培訓等問題嚴重阻礙了醫療AI的發展。為加快醫療AI的發展應大力培養人才以及支持AI與醫療的活動交流。

3醫療人工智能的未來機遇

在科技日益進步的今天，AI在醫療市場規模巨大的中國發揮多方面作用。比如：在智能健康管理方面，為了緩解當前資源緊缺、看病難、咨詢難的問題提供了新的導向。未來醫療AT與物聯網的結合將改善醫療服務模式給患者提供更有力的幫助，幫助醫護人員提高醫療水平同時也緩解醫務人員短缺的問題。利用醫療AI提高醫療效率和準確率，搭建醫療AI數據共享平臺、提供越來越多的個性化服務、AI能與醫療保健的結合等都是未來醫療AI迎合好市場的真正需求。

4總結

人工智能在醫學領域的應用，能解決智能輔助診療、智能影像識別、智能虛擬助理等多方面醫療問題。如今的醫療技術向著更嚴謹精細的方向奮進，而人工智能可以幫助去實現這些目標。但也遇到諸如風險責任制度、醫療人工智能法律主體地位與道德、醫療數據來源與信息安全等問題。通過對人工智能在醫療領域中的深入剖析，找出人工智能與醫療技術相結合的優點與挑戰。醫療人工智能的確能提高人們的生活水平、健康水準，幫助醫護人員解決難題，但機遇往往伴隨著挑戰，人工智能出現后伴隨的問題如：法律問題、技術漏洞等必須去思考和應對。本文內容在理論上有一定的可拓展性，希望在實際應用中有一定的參考價值。