淺析人工智能前沿技術在醫療領域的應用

趙樂妍

（上海市延安中學，上海 200010）

0.引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。人工智能作為計算機科學的重要領域，是一門研究如何模擬、拓展人類智力的學科。簡單來說人們就是要靠計算機模擬人的思維，去完成人類完成不了的工作。

人工智能自20 世紀中期在美國提出后，幾經興衰，直到近年來又迎來一個新的高潮，人工智能技術突飛猛進，在科技與生活的各個領域應用廣泛，受到了當今社會的推崇和高度評價。相對于傳統的智能，現代人工智能最突出的特征即為機器的自我學習，通過構建某種特定的人工神經網絡，賦予人工智能以自我學習并深度思考，最終達到超前學習的目的，深藍與Alpha Go 即為最好的例證。深藍在20 世紀90 年代末期戰勝了國際象棋領域的佼佼者——卡斯帕羅夫。而更勝一籌的Alpha Go 則是通過了深度學習及自我的錯誤糾正來不斷強化自我，同時不斷更新自己的信息，戰勝了圍棋高手李世石。如今，人工智能早已涉及智能機器人、自動控制系統以及金融經濟分析等領域，當前人工智能系統基本包含機器人、語音處理、圖像識別、知識專家系統等部分。

隨著8 月14 日2020 全球智博會在蘇州的盛大啟幕，人工智能再一次作為時事熱點出現在了我們眼前。李蘭娟院士的演講中表示基于人工智能的公共衛生大數據、疫情研判、基因測序、互聯網醫院等技術在疫情監測分析、防控救治等方面起到的重要作用。這些都是在新冠疫情的大背景下，人工智能在醫療領域的創新和應用，推動了醫療行業的新變革。

本文將從人工智能技術在醫療方面的應用展開，對人工智能技術、人工智能發展現狀等方面進行闡述。

1.研究綜述

隨著人工智能技術的第三次發展浪潮不斷深入，學者們對人工智能技術與醫療的結合也有著更進一步的研究。包括智能醫療機器人、醫療專家系統推理機等[1]。

陶永等人研究了智能機器人研究現狀及發展趨勢，包括智能制造、智能交通自動化、物聯網、醫療健康與智能服務領域，人機協作、無人駕駛、情感識別、腦機接口、仿生軟體機器人和云平臺、大數據網絡等關鍵與前沿技術的內容，闡述了關于我國智能機器人發展的思考與建議。

李婭雯等人研究了醫學智能影像，包含醫學智能影像市場運作模式的分析以及通過PEST 分析方法的內容，闡述了技術局限、無配套法律法規等障礙制約了醫學智能影像的發展，論述了要拓展我國醫學影像市場、推進醫療設備從試驗階段進入商品化的前提，首要的是對技術進行進一步提高，將安全性、可靠性和法規倫理等重重障礙進行清除，進而制造出更具實用價值的醫療影像設備。其中尤其不可忽視法律法規的出臺和執行，在醫療影像產業初始階段就規避監管不力的隱患。

黨家玉研究了人工智能的倫理與法律風險問題，包括醫療、通信、交通、金融支付等眾多領域，對人工智能進行概述并介紹了人工智能的應用領域、人工智能技術與人類的關系、人工智能技術的倫理與法律問題和各國有關人工智能的法律探索。分析人工智能技術引發的倫理與法律問題，并提出相應的應對措施。黨家玉創造性地提出，人工智能在我國的落地，也可借鑒中華民族的文化優勢，將中華文明幾千年來的智慧融入人工智能的法律法規建設之中，即利用法律法規起到規范作用，用文明和傳統賦予人工智能的社會實踐更多彈性空間，形成結合中華傳統文化和人工智能科技的應用成果，成為文化與科技相結合的典范。

2.人工智能技術介紹

2.1 專家系統

專家系統自上個世紀被提出以來，并沒有一個統一的定義，其主要實現機制為：通過人類專家的經驗以及客觀規律來構建專家系統模型，進而解決現實中需要專家才能解決的各種問題，得出的結論與人類專家基本相同。世界上第一個專家系統誕生于美國斯坦福大學，這一命名為Dendral 的專家系統，主要用于判斷特定物質的分子結構。近20 年來，專家系統逐漸應用于醫療、金融、教育等諸多領域，并經歷了從基于框架到基于案例、進而基于到基于模型、最終基于Web 的階段式發展。總結起來，專家系統的發展，主要依靠原理和技術上的突破[2]。

2.2 計算機視覺

計算機視覺是一門綜合性技術，涉及圖像識別、影像學、數字信號處理等多個學科。計算機視覺誕生于20 世紀60 年代，其目標是賦予機器以視覺。進入21 世紀，計算機視覺成為人工智能領域的研究熱點。現階段，計算機視覺在制造、交通、安防等行業和智能家居、先進醫療、無人駕駛等新興產業均有著廣泛的應用，提高了人們的生產、生活效率，在各行各業有效降低人工成本，并在識別精度、準確率、識別速度等方面逐漸進步，相比于人工形成了一定優勢[3]。

計算機視覺技術大致可分為兩個研究方向。一是視覺感知，包括目標檢測、圖像分割、識別分類等。目標檢測是運用算法來定位圖像中目標的準確位置，在生活中的運用例如人臉識別系統，需先從圖像中檢測到包含人臉的區域，再進一步對目標人臉進行準確定位。除此之外還有防偽識別、自動駕駛等應用。圖像分割簡單來說就是從圖像中定位出你想要的部分，進一步對此部分進行深度分析，生活中可用于分析人體服飾。二是視覺生成，包括對圖像、視頻的生成。計算機視覺在感知與理解了視頻圖片的基礎上，可以做到對圖片進行編輯，實現智能摳圖，生成不同背景的人像圖。甚至于輸入一張人走路的圖片，可以實現分析走步姿勢，生成動態的走步視頻。

計算機視覺技術還有一定的發展空間，現階段使用特征提取算法的精度有時會因為輸入圖像的不同而呈現不同的結果，有時可能并不盡人意。卷積神經網絡應用于計算機視覺領域就成了該領域的研究前沿。卷積神經網絡應用深度學習算法，經過訓練學習，可以更精準地圖像的局部特征進行提取，將計算機視覺技術的進步推向更廣闊的空間。

計算機視覺在學術領域已經研究多年，取得了不少技術的發展。但這些技術多還只停留在學術領域，還沒有大規模工業化。原因是由于計算機視覺在加入消費市場前還要彌補視覺技術產業鏈的斷檔。在此之前還要配備多種設備，例如電磁雷達、超聲波雷達、攝像設備、三位傳感器等，幫助計算機視覺識別復雜環境[4]。

3.人工智能技術在醫療領域的應用

3.1 醫療影像輔助診斷

隨著我國影像技術的不斷發展進步，在醫療領域中，越來越多的診斷需要根據X 光、CT、超聲等數據作為支撐。醫療實踐中產生的數據，有近90%是醫療影像，因此醫療影像是人工智能最容易應用的方向。醫療影像經計算機視覺分析處理后，可以實現智能診斷，從而提高診斷速度和診斷準確性，使病人迅速獲得正確的治療，此外還能彌補醫生的不足。目前國內由于政策的加持，資金的大量投入，已有多家公司涉足人工智能醫學影像領域市場，如科大訊飛、騰訊覓影、萬里云等。其中比較突出的產品是“騰訊覓影”，這是一款騰訊自建的醫療影像產品，已經發展成為新一代國家級人工開放創新平臺。在2020 年初的疫情期間，基于騰訊覓影和騰訊云技術的人工智能醫療設備，部署于湖北省多家醫院，助力醫護人員開展新冠肺炎診斷[5]。

3.2 醫療機器人

醫療機器人作為近年來出現的先進醫療器械，有著越來越廣泛的應用前景，包括手術機器人、服務機器人、護理機器人、康復機器人等，可以輔助醫護人員進行手術操作、醫院服務、住院護理、患者康復訓練等工作內容，可有效降低醫院的用人成本，并能實現醫療服務的標準化、自動化。

近年來，國內的醫療機器人有著飛速的發展，已經從研發階段逐漸過渡到應用階段，在2013 年，哈爾濱工業大學成功研制出微創外科手術機器人，可應用于微創腹腔手術。手術機器人的應用可有效地克服傳統外科手術精度差、標準化程度低的缺陷，并可以有效緩解醫生在手術時的勞累程度，而計算機視覺與醫療機器人的結合可提高手術階段的三維精度，使得整個手術過程精準可控[6]。

3.3 醫學專家系統

專家系統是人工智能領域較為成熟的技術，也是應用于醫療領域的核心科技之一。醫療專家系統通過結合醫學知識和權威專家的診療經驗，來分析特定醫療領域的復雜問題，成為可以替代醫學專家解決疑難雜癥的診療系統。隨著深度學習和計算機視覺技術與專家系統的結合，醫療專家系統也在經歷不斷地升級與完善，成為當代醫學實踐中的重要輔助工具。

傳統的專家系統為產生規則系統，也就是根據規則庫來診斷病癥。這種方法簡單，但是難以解決復雜的，沖突的病癥。隨著神經網絡和數據庫技術日新月異的發展，專家系統逐漸與神經網絡和數據庫進行結合，神經網絡專家系統模擬人類的思維方式，不需要組織大量的產生規則，而是通過學習算法自學習，得出趨于準確的模式和信息。而與數據庫的結合，有利于專家系統的存儲、共享和故障恢復[7]。

世界上比較著名的醫療診斷系統還有青光眼醫療診斷系統CASNET、內科病醫療診斷系統INTERNIST、腎病醫療診斷系統PIP 等。

4.結論

人工智能在醫療各領域應用廣泛，隨著計算機技術的發展，各領域的產品也在更新換代。基于大數據，能深度學習的人工智能將會逐漸取代傳統醫療，人們可以足不出戶進行醫療診斷，也不用擔心手術過程中因為醫生的手誤導致的醫療事故。積極學習人工智能各項新技術，接受人工智能帶來的各種新事物，開拓生活的新方式，以迎接人工智能的新時代。