人工智能在醫療器械中的發展探究

楊江海

摘要：現代化發展浪潮下，人工智能已經被世界各國政府確立為獨立性的研究項目。人工智能在經歷了三個發展階段的演變后，已經從最初的理論逐漸上升到了實際的場景運用當中，并且在各個領域的實踐工程中發揮出卓越的功效。到目前為止，人工智能在醫療領域中的發展主要涵蓋了輔助診療、虛擬助手、醫療影像、藥物研發、醫療知識及病理分析等，智能化技術影響的范圍在逐漸深入和擴展。但是人工智能在我國醫療領域的應用也引發了諸如患者隱私、信息數據風險、責任風險、法律監管缺失等方面的問題。鑒于人工智能在醫療領域的深入應用可以解決我國醫療人力資源的不足、提升醫療效率和準確性等方面的優點，政府部門應該逐步完善在法規監管、技術標準、應用規范等方面的措施條例。

關鍵詞：人工智能;醫療領域;醫療器械

人工智能已經在軍事、語言、文化、醫療、機器人等多領域進行了深入化應用，并且效用發揮極為顯著。尤其在醫療領域范圍內，由于我國人口眾多，但醫療衛生資源數量不足，供需關系失衡等問題一直較為突出，而人工智能的及時引入，可以幫助醫務人員更加準確高效的診斷病情，緩解了部分問題，也極大程度的促進了我國醫療衛生事業的變革發展。

1.人工智能概念

人工智能作為當今信息化時代下誕生的產物，也是一門興起不久的技術科學，但由于各界領域的重點關注，近些年其發展速度逐漸加快。而主要的開發研究領域在于模擬和延伸人類的智能化思維、技術、理論方法以及應用系統，本質上人工智能還是屬于計算機科學范疇，但由于計算機信息技術的廣泛滲透，人工智能也被逐漸應用到多個領域當中。

2.人工智能在醫療器械領域的應用現狀及問題

2.1發展現狀

科技和信息化技術的高速發展，人工智能也逐漸被應用到醫療器械領域。人工智能在醫療應用中較為常見的領域，現階段主要分布在醫學影像、輔助診療、藥物功能發掘、醫療管理、急救室、可穿戴設備、營養管理等方面。由于人工智能的發展前景較為廣闊，高新科技領域類的企業、機構都開始加大了人工智能在醫療器械領域中的研究探索力度。2016年，谷歌公司就與英國國家健康體系進行合作，開始協同研究各類先進的醫療軟件;同年，微軟公司也開始著手研究人工智能在醫療領域中的應用。從各個企業的案例中可以發現，人工智能在醫療器械中的研究速度與應用范圍都在逐步擴展加快。

2.2輔助診療方面

輔助診療原理是利用計算機模擬醫生思維完成診斷推理，最終得出診斷結果。人工智能進行輔助診療的前提是需要獲得病人的具體信息，并且在數據庫中整合了相關的醫療知識，才能夠對病人的癥狀原因做出一定程度的分析。人工智能大致的輔助診療過程為：第一步，上傳病人病情信息和化驗結果;第二，人工智能通過已經建立起的醫療數據信息庫，再結合病情信息，得出診斷結果;第三，篩選治療方案，人工智能在學習掌握相關的醫學知識和經驗后，通過對相關治療方法和藥物的療效、副作用進行分析判斷，得出最適合的治療方案。

2.3醫學影像方面

人工智能在醫療影像中的作用主要體現在閱片上，相關的病理醫生閱片經驗和能力會直接影響對病情的準確判斷。而人工智能可以通過對醫生的閱片方式進行模擬，利用大量的數據分析學習不斷對智能算法進行完善，以保證對影像做出準確有效的分析判斷。利用人工智能對醫療影像的分析流程大致是對上傳的數據影像進行預處理，然后進行圖像化的分割和病情特征的提取，再通過數據庫中大量信息的比對完成病情匹配診斷。如果在大量標準、規范的醫療信息數據庫加持下，人工智能的閱片速度和準確度相較于醫生的人工判斷，都會有很大程度提升。

2.4藥物功能發掘方面

將人工智能應用到藥物功能的開發檢測上，可以極大程度的減少藥物的研發周期，利用計算機的實時模擬，可以預先判斷藥物的安全性、副作用，提高藥物研發的成功率。如Atomwise是全球知名的藥物研發企業，在醫藥人工智能領域中進行了大量深入研究，同時利用IBM超級計算機整合了超過820萬種的醫藥化合物，極大程度的縮減了藥物的研發周期和研發成本[1]。2015年該公司利用人工智能算法，在一天內就篩選出了控制埃博拉病毒的候選藥物，而如果僅靠以前的 人工判斷和研究，單就候選藥物的篩選過程就可能需要花費數月甚至更久的時間。

3.人工智能在醫療器械領域運用中存在問題

現階段人工智能在醫療器械領域中的應用雖然取得了一定成果，但總體而言，研究和應用技術尚未成熟，其中還有許多問題有待解決。從醫療人工智能的發展歷程來看，大致可以分為三個階段：初期階段為數據整合階段，醫療數據標準化較低，無法高效的進行數據共享，人工智能在醫療領域的應用效果和范圍比較有限;而進入第二階段后，逐漸可以實現數據共享以及智能感知。信息技術的廣泛滲透也推進了醫療數據的傳播融合，輔助診療、影像識別等領域逐漸出現了商用化產品;第三階段表現為健康大數據和認知智能化的階段。健康大數據的整合分析可以讓人類進入更加針對性的診療時代[2]。目前我國尚處于第一階段，醫療數據的共享機制不完善，標準化程度較低。而且在對于醫療信息方面的安全隱私保護機制還未健全。

在拋開各項醫療信息數據的共享化、電子化、標準化以及隱私保護機制問題外，就涉及到醫療方面自身的問題上。因為從醫學臨床表現來看，同一癥狀所對應的疾病可能并不相同，許多疾病會呈現相同的臨產表現，所以臨床診斷的復雜程度也加大了人工智能的準確性。同時，在對于人類尚未突破的醫學病癥面前，人工智能也無法提供相關的診療建議。

同時對于我國各個醫療機構而言，是否有必要花費大量的資金技術引入人工智能的問題尚不明確。如在2017年長江產業論壇中對于人工智能和健康大數據的探究大會中，很多醫院領導表示在醫療器械領域引入人工智能需要花費大量成本，而且考慮到所能取得的效益尚不顯著，所以實際中缺乏引入人工智能的動力。同時與責任風險有關的技術準入和管理問題上，我國還缺少有效的法律監管。

4.醫療領域人工智能化發展的建議

4.1改善數據管理

在我國健康醫療大數據和人工智能的發展道路上，民眾和國家都開始重視個人隱私、信息數據的安全問題。在歐美一些國家，政府建立起對個人敏感隱私等相關醫療健康數據的保護法規。但按照目前各國的法律體系來看，尚不能清晰界定健康醫療數據的權屬問題，特別是對于病人醫療數據的所有權，尚未有國家能明確劃分權限，這也就致使醫療數據難以真正做到共享化，信息孤島效應始終存在于各個醫療機構當中。而人工智能在醫療領域中的應用需要廣泛的大數據分析作為戰略基礎資源，缺乏信息資源的加持，人工智能就無法在醫療領域深入性的開展研究和推廣。雖然我國人口眾多，醫療數據的體量較大，但是目前我國并沒有一套標準化、規范化的數據處理流程，導致諸多的醫療數據質量較差，難以被真正利用到醫療中。因此，基于信息數據建設一套高質量的人工智能和健康大數據分析資源庫，進行統一的數據標準化處理[3]。建立起一整套滿足智能計算需求的基礎資源服務平臺，包括云儲存智能分析平臺、新型計算集群共享平臺等，使得人工智能在醫療領域獲得更好的發展環境。

4.2健全法規體系

人工智能技術的運用逐步向著成熟階段邁進，并且運用到全球范圍內的醫療領域當中。但是人工智能這種新興技術在誘發歷史性巨變的同時也會帶來法律和倫理上的問題，如果人工智能運用不得當，可能會隨時逾越法律邊界。人類在推動技術創新，但是技術的創新發展也需要遵守法律底線。所以在保證人工智能和醫療融合發展的情況下，還要加強相關的立法、未來社會問題以及倫理方面的問題研究。另外，國家還需要開展人工智能和醫療應用的法律責任確立、公民個人信息隱私等法律問題的研究，明確追責問責制度以及相關權利義務的承擔。加深國際化的共性問題研究和國際合作，共同應對人工智能和醫療領域的發展挑戰。

4.3重視復合型人才培養

人工智能和醫療的結合發展需要具備兩個領域知識的復合型人才，許多人工智能的研發技術人員也需要相關醫學領域的知識，而目前國內擁有雙重領域知識的人才還較為匱乏。生物醫藥學在我國的發展趨勢較為良好，但與醫學技術工程脫節，無法高效達成人才的跨界培養。另外，教育培訓體系也需要進一步完善，以此來創新人才的培養。重視貫通培養人工智能與醫療健康的理論技術應用的縱向復合型人才，還有掌握二者在法律、管理上的橫向復合型人才，建立多層次的人才培養體系。完善學科布局和人工智能與醫療的融合發展，并引進高端人才和建設高水準的人才隊伍。

5.人工智能在未來醫療領域的發展展望

或許在不遠將來，人工智能會成為醫療改革深化的助推器。國際范圍內，高速發展的智能醫療已經開始在藥物研發、輔助診療、智能影像等多領域進行了廣泛的研究實踐。隨著未來技術的發展，人工智能也會加深在醫療領域中的應用，并且可能會催生出各類新型的產業模式或技術，深化醫療領域結構的革新，完善現有的醫療服務模式，推進基礎醫療的建設，從而實現整體化醫療水平技術的提升。信息技術+人工智能可能會促成醫療資源和產業結構的升級轉型，未來的醫療事業可能會逐步向著互聯網+醫療健康大數據+人工智能的方向邁進。

5.結語

人工智能技術作為當今國際計算機領域重點研究的領域之一，其中的理論研究和實際應用也已經在醫療衛生領域發揮了一定的成效。本文從人工智能當前的發展現狀入手，闡述了人工智能在醫療領域中的應用范疇，并對其應用優勢和產生的問題進行分析，并提出了相關的改進建議。而從國際化的發展應用趨勢來看，人工智能在醫療領域的應用有非常好的發展前景，尤其在我國醫療資源較為緊缺的情況下，如果能將醫療人工智能成熟化的應用，就可以利用我國信息化的優勢以較少的成本在全國鋪散開來，緩解我國醫療人力資源不足的問題。當然，人工智能可以為人類醫療事業帶來進步的同時，其潛在風險也時刻存在著，為此，國家需要在法律法規、技術標準等方面做好規范措施。

參考文獻：

[1]張光華，潘婧.人工智能技術在醫療領域中的應用[J]. 電子技術與軟件工程， 2019.

[2]王海星，田雪晴，游茂，等.人工智能在醫療領域應用現狀、問題及建議[J].衛生軟科學，2018，032（005）：3-5，9.

[3]曾一昕.基于人工智能的醫療數據分析及預測研究[J]. 中國科技縱橫，2018.