淺談人工智能及其在心血管精準醫療中的應用

叢楊海 李霄 安靜

摘 要 人工智能因其在各個行業中巨大的應用潛力，使其在近年來發展迅速。醫療數據種類多樣，體量龐大，且敏感信息多，使其在儲存，分析和應用方面有巨大的困難。人工智能技術具有處理和分析醫療大數據的能力，突破傳統統計模型準確性和應用范圍的局限，實現真實世界風險預測模型的實時建立和校正，以及自動化實時臨床決策系統的建立和應用。

關鍵詞 人工智能 ;預測疾病發病率 ;人工智能的應用 ;智能診療

隨著AI+醫療的進一步融合、深入，政策和資金層面的大規模投入，AI輔助技術在多個醫療細分領域得到了應用。在具有異質性特征的心血管疾病中發現新的疾病表型或基因型，指導個體化靶向治療;發現心血管疾病或治療相關的未知風險因素;識別心血管影像、超聲和心電圖;輔助制定心血管疾病臨床決策支持系統。鑒于此，本文將以AI技術類型為主線，重點闡述不同類型的AI技術在心血管疾病精準醫療中的主要適用范圍、局限性和發展方向。

1人工智能的相關概述

人工智能在信息時代所積累和記錄的數據中得到應用，應用領域也在不斷擴大，人們也許可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。AI技術分為很多方面，機器學習是AI技術的其中一個方面，它又可以分為監督學習、非監督學習、深度學習三個方面。

1.1 監督學習

機器學習的一個重要組成是監督學習。其應用特點是訓練所需要的數據量大，且需要標記，訓練得到的模型可以對新數據集進行預測，來解決分類性和一些預測性的問題。人工神經網絡（ANN）和支持向量機（SVM）都是監督學習算法中的主要內容[1]。

人工神經網絡通過模擬人類的神經元，并組合神經元形成神經網絡，利用復雜的神經網絡進行預測。人工神經網絡可以在保證準確性和預測性的基礎上進行回歸分析，可以應用在各類數據類型中。但是它也有局限性，比如出現數據過度擬合，計算耗時較長，參數繁多等問題[2]。ANN與SVM相比較來說，SVM發生過度擬合的情況較少，在儲存空間方面要求較小，在處理電子病歷文本分類、超聲心動圖像的圖像識別、心血管疾病風險分層等方面問題時，SVM技術明顯更具有優勢。而且，SVM在處理非線性數據和大量復雜數據時可以更快速，準確率高。

1.2 非監督學習

應用非監督學習的方法可在特定數據集中尋找規律，于監督學習不同的是，這種規律并不是要達到劃分數據集的目的，也就是說不一定要“分類”。故非監督學習拓展了有監督學習方法在實際場景的應用范圍[3]。譬如尋找一個數據集中的主分量，或分析數據集有什么特點都可以歸于非監督學習方法的范疇。非監督學習常常用于深度學習，可分成聚類算法和關聯規則算法。

聚類算法是將沒有標記的數據進行分類，分為不同類或簇。在心血管這一領域，聚類算法主要應用于兩個方面，分別是心電圖和心臟影像的自動分類。聚類算法在心電圖的形態、RR期間、動態心電圖中室性期前收縮的識別等這些方面具有重要應用，在此類算法幫助下，我們可以準確識別心電圖中的噪音和人工假象，從而可以發現具有特殊心電圖特征的疾病。

從大數據內部發現數據項之間的關聯性，從而建立表面上似乎無關聯性的數據之間的聯系的這種算法叫作關聯規則算法。我們可以通過關聯規則算法發現更多藥物混合使用而帶來的不良效果。

1.3 深度學習

深度學習通過監督和非監督方法訓練深度神經網絡，因此也可以說其不是一種獨立的機器學習方法，它在圖像識別和噪聲處理等方面，深度學習具有強大的能力，我們可以利用深度學習得到更高的分類準確率來處理圖像。

2人工智能系統在心血管疾病精準診斷中的應用

人工智能系統應用機器學習、自然語言處理、模式識別等技術來模擬人類思維過程。所建立的計算機及硬件系統需要通過機器學習或者深度學習算法訓練某個系統或設備來實現不需要人類參與就能夠解決問題的功能。

舉例來說，在2020年，云檢醫學開發了一種應用人工智能技術來預警重大慢性病的產品，其利用人工智能分析平臺Spotlight，分析千萬級人群數據，對生化免疫檢測指標深度學習進行特征篩選。以隨機森林監督學習算法演算篩選出與疾病關聯性強的風險預測因子，建構了多種疾病風險分析模型。其中就包括了高血壓和心臟病兩個疾病大類。

人工智能系統在心血管疾病精準診斷中的應用使對個體健康量化預測，及早進行健康管理成為可能。在機器學習，幫助醫生發現新的疾病類型，提高心血管疾病的診斷效率等方面，智能計算具有不可忽略的重大作用。

3AI在心血管精準醫療中的應用展望

面對患者海量的數據信息、標準化醫療工作、精準分類患者、實現個體化等方面，AI可以更深入的解讀這些信息，從而為醫療行業提供更精準的服務。但是在心血管臨床方面，由于心血管臨床數據大多都為非結構數據，AI無法得到標準化數據，從而影響模型預測。同時，當前醫療數據標準并不統一，過分應用AI會導致誤判、誤診等問題，因此我們不能單純依賴AI。心血管醫生應該與AI相互配合，改變未來的醫療方式，為患者獲得更好的治病方式。

4結束語

人工智能在醫療領域的應用將為醫療行業的發展起到關鍵推動作用。在心血管方面，行業研究并上線了包括監督與非監督學習和深度學習等機器學習算法，這些技術的應用，使醫療機構及其工作者減輕了分析工作的強度。但是人工智能技術的局限和醫療數據的復雜性，使其在針對心血管疾病的分析不具有全面性，所以我們不能完全依賴AI，醫療工作者需要與AI相互配合以得到更好的疾病治療方式。

參考文獻

[1] 霍俊宇，單其俊.人工智能在心血管疾病中的精準醫療應用研究概況[J].中國心臟起搏與心電生理雜志，2018，32（4）：403-406.

[2] 王健宗.人工智能在醫療方面應用的局限性及對未來的展望[J].人工智能，2018（4）：98-106.

[3] 紀兆華，張曉華，閆新惠.基于大數據技術的機器學習算法研究探討[J].科技資訊，2020，18（15）：24-25.