人工智能在醫療行業的發展與應用研究

李紅

摘要：

隨著信息技術和大數據的發展，人工智能在醫學領域的應用越來越廣泛。基于人工智能在醫學領域發展所面臨的挑戰，分析了人工智能在醫療領域的地位，總結了人工智能在醫療行業多個應用領域的具體表現。

關鍵詞：

人工智能;醫療

中圖分類號：

R319;TP18

文獻標識碼：

A

文章編號：

1672-9129（2020）15-0046-01

1引言

目前，人工智能在醫療領域得到了廣泛的應用。在公共衛生管理服務領域，通過移動設備等現代化信息手段監測用戶健康數據，并對其進行分析，從而預測疾病風險并提出預防和診治的建議;在醫學圖像識別領域，能夠幫助醫生更快速、準確地獲取病人的醫學圖像數據;在醫療服務領域，從疾病的早期篩查以及診斷，到疾病診斷后的治療，臨床診斷等相關醫療服務均涉及人工智能的應用;在醫療數據分析中，整體醫療數據通過大數據平臺以及人工智能使醫院和其他相關組織的應用得以提升。

2醫學領域人工智能發展面臨的挑戰

大數據分析在醫療行業的應用，智能診斷是最突出的領域。隨著醫學數據的積累和數據庫的擴充，機器學習對醫學數據的分析功能也在不斷完善。在這個問題上，智能診斷的主體依然是醫療機構或醫生個人，但是診斷所使用的技術手段和判斷依據已經發生了顯著的變化。從技術的角度來看，智能診斷首先要求醫療機構和人員利用現代信息技術收集和分析大量的數據和信息，通過機器學習、深度學習、統計學習等方法快速找到病例的數據庫，從而做出高度準確的診斷決策。現代醫學面臨的最大問題仍然是缺乏醫療資源。隨著世界人口的持續增長，問題只會越來越嚴重。

3醫療行業人工智能的應用領域

3.1人工智能+醫學影像。人工智能+醫學圖像是人工智能技術在醫學圖像診斷中的具體應用，它可以幫助醫生定位和分析疾病，輔助診斷，提高醫生的工作效率。醫學圖像技術表現在兩個方面：一是圖像識別，用于感知。它的主要目的是分析非結構化數據，如圖像，并獲得一些有意義的信息。二是深度的學習和分析。它是AI應用的核心部分。通過大量的圖像數據和診斷數據，神經網絡不斷進行深入強化訓練，從而幫助醫務工作者掌握“診斷”能力。

在圖像識別中，“AI+醫學圖像”比人工圖像有三個優點：（1）效率更高：具有多年臨床經驗的醫生診斷200個CT掃描圖像需要20分鐘，計算機檢測系統可以在幾秒鐘內給出分析結果（2）準確性得到提高：例如，AliETmedicalbrain在肺結節領域挑戰機器閱讀，在x線片上可以圈出結節區域，人工判斷的準確率可達60～70%～85%，人工智能可檢測出占x線面積0.01%的微小骨折。（3）穩定性增強：疲勞會降低手動閱讀的準確性，而機器閱讀的準確性不會隨著閱讀時間的增加而下降。“人工智能+醫學影像”也用于影像診斷報告的分析。醫學影像學不僅僅是分析圖像本身，而重要的是分析與圖像對應的診斷報告。由于我國存在地區的差異性，醫院條件的限制，醫療設備的層次不一，加上我國南北方醫生的教育程度、工作習慣不同，從而導致出現報告標準的不統一，而“人工智能+醫學影像”可以很好地解決這個問題。

3.2人工智能+藥物挖掘。通過深度學習和自然語言處理，“人工智能+藥物挖掘”分析了大量的生物科學信息，包括專利數據、基因組數據和生物醫學期刊數據庫數據。利用深度學習算法尋找相關藥物并提出相應的候選藥物，進一步篩選出對某些疾病有效治療的分子結構。

傳統藥物研發存在研發周期長、研發成本高、成功率低等問題。“人工智能+藥物挖掘”降低研發失敗風險，大大地縮短新藥研發周期。目前，通過計算機模擬和借助深度學習，抗腫瘤藥物和常用傳染病治療藥物取得了新的突破。現在市場上仿制藥約占我國國內藥品的約95%，創新較少，藥品生產能力明顯過剩。造成這種現象的原因國內在新藥創新藥的研發上投入資金較國外新藥研發企業的投入資金少15%左右。把人工智能用在藥物研發中將使我國研發不足的現象得到改善。

3.3人工智能+個人健康管理。“人工智能+健康管理”利用人體日常數據，幫助個人實現準確有效的健康管理，從源頭上減少風險因素，從而降低家庭醫療成本。根據華爾街互聯網專家瑪麗·米克爾發布的《2017年互聯網趨勢報告》，醫療保健和醫療保健已經進入了一個數字拐點。越來越多的人們選擇可穿戴設備，例如健康手環等，這些健康數據可以上傳到網絡平臺，經過這些數據源做結構化處理和分析，從而有利于幫助人們進行合理的日常健康管理。

3.4人工智能+輔助診斷。從數據流的角度來看，它可以分為五個步驟：數據集中、數據處理、知識映射、知識計算和交互設計。“人工智能+輔助診療”是以病人的病史、發病癥狀、醫學化驗檢查、臨床用藥一系列數據為依據，從而梳理臨床治療經驗，整合現有醫學知識，建立各種疾病的醫學圖譜。在這基礎上，通過查看患者的電子病歷或臨床癥狀，并結合醫療圖譜，醫生可以提出更科學有效的臨床治療方案，從而切實解決患者的疑慮，為患者提供可供參考的診療方法。

4總結

人工智能在醫療健康領域的應用除了以上介紹的醫學圖像識別、藥物開發和智能健康管理外，還包括基因測序、醫療機器人、虛擬醫生等方面。隨著社會的進步，人們越來越注重健康，目前的人口老齡化速度加快，我們對更好的醫療技術、更好的健康和更長的壽命的愿景也越來越強烈。計算機視覺的持續改進，語音識別，機器人和其他技術是一個合理、可行的手段促進醫療衛生行業的轉換，通過人工智能技術和未來人工智能技術肯定會帶來更多的醫療衛生領域的機會。

參考文獻：

[1]趙陽光.醫療人工智能技術與應用研究[J].信息通信技術，2018，12（3）：32-36.

[2]馬玲.人工智能在醫療領域大顯身手[J].大學科普，2020年第1期.