人工智能技術在康復和慢性病管理及輔助診斷的應用進展

劉瑞

（河南科技大學第一附屬醫院，河南 洛陽 471000）

隨著新一代人工智能（artificial intelligence,AI）技術的迅速發展，以機器學習和深度學習為代表的前沿信息技術受到了康復和慢性病管理研究學者的廣泛關注。AI 的本質是對人的思維信息進行模擬的過程，其主要分為結構模擬和功能模擬，其中結構模擬是指仿照人腦結構的機制，研制出類人腦的機器。功能模擬指暫時撇開人腦的內部結構，根據其功能過程進行模擬。當前，AI技術已經發展到新階段，呈現出深度學習、群智開放等新特征，其在醫療輔助診斷領域的廣泛應用，極大提高了公共服務精準化水平。特別是隨著我國人口老齡化的趨勢日益嚴重，腦卒中發病率也在不斷提升，臨床常見的功能性障礙為偏癱，通常會導致患者出現肢體運動模式異常、身體關節攣縮僵硬等癥狀，極大降低了患者的生活質量和體驗。在腦卒中患者上肢（下肢）偏癱康復過程中，基于AI 技術的康復機器人，有效地改善了患者的肢體肌力和平衡能力。此外在慢性病管理及輔助診斷方面，以深度卷積神經網絡為代表的深度學習技術也表現出獨特的性能優勢。研究人員基于大數據技術，將AI 技術與移動計算和生物醫療設備等技術相結合，通過對慢性病患者的健康大數據進行實時收集、分析和處理，及時評估患者的疾病風險等級，給出患者精準化和個性化的治療方案。我國研究人員提出慢性病輔助管理和診斷的自動化管理系統，為慢性病患者提供精準數字化的移動服務，提高了患者的生存率［1］。

如何創新性的將人工智能技術與康復和慢性病管理及輔助診斷有機結合，提高患者的生活質量體驗、實現智能化和個性化的服務，成為當前醫學信息學領域亟待解決的關鍵問題之一。基于此，本文對近年來國內外研究人員的相關研究成果進行系統性綜述。

1 AI 技術概述

AI 起源于20 世紀50 年代，是研究和開發用于進行模擬、延伸和擴展人智能化的關鍵理論和方法技術，其企圖了解智能的本質含義，并生產出能夠以AI 相似的方式、做出反應的智能化機器［2］。AI 包括弱AI、通用AI 和強AI。當前，醫學領域的研究人員使用的AI 技術主要聚焦于機器學習和深度學習等可計算的智能模型。其中機器學習是指機器可以自動學習的算法，從大量數據中自動化分析并得出規律，最后利用規律對未知的數據進行預測的算法［3］。深度學習是一種基于數據進行表征的學習方法，通過使用包含復雜結構化或非線性變換構成的多個處理層，對數據進行深層抽象的算法［4］。

2 AI 在康復管理中的應用

隨著康復管理技術的快速發展，以康復機器人為代表的AI 技術受到了醫學研究人員的廣泛關注。下肢康復機器人作為康復機器人的一種，在缺血性腦卒中患者的康復管理中起到了重要作用。研究人員主要針對下肢康復智能機器人對腦卒中患者下肢偏癱康復的影響展開了系統研究［5-9］，康復智能機器人對腦卒中患者下肢偏癱康復的影響對比見表1。有研究文獻報道，通過選取60 例腦卒中偏癱患者隨機劃分實驗組和對照組，每組30例，對照組采用常規的康復治療方法，實驗組采用下肢康復智能機器人訓練和鏡像療法，比較兩組患者的下肢肌力與平衡的功能［5］。實驗數據顯示，鏡像療法聯合下肢康復機器人能夠有效地改善腦卒中患者的肌力水平和身體平衡的功能。有研究文獻報道，將腦卒中患者隨機劃分為A 組、B組和C 組，其中A 組采用常規康復與下肢康復機器人訓練相結合方法，B 組采用常規康復與下肢等速肌力訓練相結合方法，C 組采用常規康復與下肢康復機器人聯合等速肌力訓練相結合的方法［6］。C組采用下肢的康復機器人聯合等速肌力訓練，能夠改善患者的下肢肌力和平衡功能及步行能力。此外我國研究學者樂琳［8］通過選取簡式Fugl-Meyer 下肢運動量表評分、改良Barthel 指數和Holden 步行功能分級3 種指標，分別對實驗組和觀察組患者的下肢運動能力、平衡能力以及步行能力和生活自理能力進行評判。

表1 康復智能機器人對腦卒中患者下肢偏癱康復的影響比較

3 AI 在慢性病管理及輔助診斷中的應用

隨著我國糖尿病、高血壓和心血管病等慢性疾病的發病率不斷升高，慢性病的診斷和管理成為醫學工作人員一項重要的任務。研究人員通過運用信息技術和新一代AI 技術，為患者提供智能化和個性化的慢性病管理系統，使其成為AI 與慢性病管理相結合的典范［10-12］。筆者對國內外相關文獻進行了系統的總結，基于深度學習的不同分割方法性能比較見表2。文獻［1］采用互聯網技術，構建了一套完整的醫院診治和社區管理慢性病管理系統。該系統為慢性病患者提供了數字化的移動服務，同時也為醫院公共衛生服務項目（績效考核、資金分配）提供了科學的管理模式和途徑。文獻［12］以全民健康信息化建設為目標，根據全民健康與慢性病防控間的關系，通過整合重構國家疾病預防控制信息的系統架構，提出了一套完整的慢性病健康事件監測和信息管理方案。文獻［13］首先分析我國慢性病健康知識服務系統需求，闡述了將AI 技術應用于醫療健康領域知識表示的優越性，最后構建了一套慢性病健康教育本體知識庫系統。

表2 基于深度學習的不同分割方法性能比較

此外，以深度學習和機器學習為代表的AI 技術，在慢性病的疾病診斷方面也表現出了獨特的優勢［14-16］。研究人員通過利用計算機輔助診斷的方法，進行腫瘤分割和分類。2017 年，深圳大學醫學部生物醫學工程學院研究人員提出了深度學習技術在腫瘤分割和分類等方面，其較傳統分類方法表現出更好的效果。陳彤［15］通過選取核磁共振乳腺圖像數據庫，基于深度神經網絡YOLACT 網絡結構，運用深度卷積神經網絡來檢測乳腺癌，其在測試數據集中的平均精度達到82.92%～85.75%。

4 總結與展望

本文系統性地介紹了AI 技術在康復和慢性病管理及輔助診斷中的應用和研究進展，其中以康復機器人為代表智能化機器人在缺血性腦卒中患者的康復管理中起到了重要的作用，其能夠及時有效地提高患者的肢體肌力和平衡能力。此外在慢性病管理和輔助診斷領域，基于大數據技術的智能化和信息化的慢性病管理系統，能夠及時有效地采集患者的各項指標，達到實時精準監測慢性病的動態變化過程。但是在輔助診斷領域，AI技術仍存在誤診和漏診等現象，因此基于患者生成的病例大數據，選取更有效的特征進行智能化模型構建成為未來科研人員關注的焦點，以期實現真正的自動化診斷和治療。總而言之，AI 在慢性病管理及輔助診斷領域已經取得了一些研究成果，自動化技術、計算機技術等新一輪的信息技術，必將成為AI 在醫學領域發展的新引擎。