人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用

董瀟語(yǔ) 張思齊 孔海銘

摘要：隨著漸趨成熟的AI（人工智能）技術(shù)向各行各業(yè)進(jìn)行“AI+”式的轉(zhuǎn)變，“AI+醫(yī)療”作為能夠產(chǎn)生劃時(shí)代變革，且直接關(guān)乎人類福祉的領(lǐng)域，自然而然成為許多巨頭的關(guān)注點(diǎn)。雖然談及當(dāng)前“AI+醫(yī)療”的具體應(yīng)用，主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)輔助診療及分析這類領(lǐng)域，但相比于受到技術(shù)和法律限制的無(wú)人駕駛汽車等人工智能產(chǎn)業(yè)，智能醫(yī)療顯然更容易落地，也具備成為下一個(gè)“AI藍(lán)海”的條件。

關(guān)鍵詞：人工智能系統(tǒng);智能醫(yī)療;應(yīng)用研究

一、人工智能和醫(yī)療健康領(lǐng)域的關(guān)系

目前，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域。從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，主要分為虛擬輔助、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營(yíng)養(yǎng)等四個(gè)方面。隨著語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)的逐步完善，基于這些基礎(chǔ)技術(shù)的泛人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也日趨成熟，推動(dòng)了整個(gè)智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展和一大批專業(yè)企業(yè)的誕生。在人工智能出現(xiàn)之前，我們的許多醫(yī)療建筑過程都非常緩慢。我們一直在為醫(yī)療場(chǎng)景尋找合適的技術(shù)。人工智能的出現(xiàn)是關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。大量的醫(yī)學(xué)知識(shí)需要人工智能的數(shù)字化和智能化。這是一個(gè)龐大的項(xiàng)目。

眾所周知，醫(yī)療領(lǐng)域最突出的問題就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的短缺，特別是當(dāng)國(guó)家進(jìn)入老齡化社會(huì)，對(duì)醫(yī)生的需求日益增加。然而，醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)體系和培養(yǎng)速度卻遲遲不能互相跟上。培養(yǎng)一個(gè)單一的醫(yī)學(xué)生體系需要五年時(shí)間。這些因素導(dǎo)致了醫(yī)療資源失衡和就醫(yī)難的問題。結(jié)果，人們開始把希望寄托在機(jī)器上。因?yàn)橐坏C(jī)器能看醫(yī)生，供應(yīng)就會(huì)無(wú)限期地增加。因此，“人工智能+醫(yī)學(xué)治療”的結(jié)合出現(xiàn)了。

二、人工智能在醫(yī)療中應(yīng)用的類型

（一）人工智能+醫(yī)學(xué)影像

由于醫(yī)生的個(gè)人習(xí)慣、學(xué)歷、執(zhí)業(yè)醫(yī)院等因素，不同地區(qū)不同醫(yī)院的影像診斷報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)不同。智能圖像識(shí)別是人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像診斷中的應(yīng)用，它幫助醫(yī)生定位疾病、分析病情、輔助診斷，具有較高的效率和準(zhǔn)確性。

（二）人工智能+藥物挖掘

智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或有機(jī)體，從而縮短新藥研發(fā)周期，降低新藥研發(fā)成本，提高新藥研發(fā)成功率。目前，仿制藥約占國(guó)內(nèi)藥品的95%，這主要是由于國(guó)內(nèi)制藥企業(yè)研發(fā)能力薄弱。人工智能在藥物挖掘中的應(yīng)用有望改變國(guó)內(nèi)藥物研發(fā)創(chuàng)新不足的格局。

（三）人工智能+個(gè)人健康管理

人工智能健康管理利用人體的日常物理數(shù)據(jù)，幫助個(gè)人實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確有效的健康管理，從源頭上減少疾病的誘因，從而減少家庭醫(yī)療費(fèi)用。目前主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、心理健康、在線咨詢、健康干預(yù)和基于精準(zhǔn)醫(yī)療的健康管理等方面。

（四）人工智能+輔助診斷

智能診療就是利用人工智能技術(shù)輔助診斷和治療，使計(jì)算機(jī)能夠“學(xué)習(xí)”專家醫(yī)生的醫(yī)學(xué)知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，給出可靠的診斷和治療方案。提示醫(yī)生進(jìn)行臨床醫(yī)學(xué)治療，為患者提供參考診斷和治療方法，并回答問題。

（五）人工智能+機(jī)器人

機(jī)器人技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用并不鮮見，如智能人工肢體、外骨骼及輔助設(shè)備來(lái)修復(fù)受損的人體，醫(yī)療護(hù)理機(jī)器人來(lái)輔助醫(yī)務(wù)人員等。。通過比人類更靈活的機(jī)器人將相機(jī)帶入人體，并恢復(fù)高清3D圖像。目前，全世界已經(jīng)組裝了3000多臺(tái)達(dá)芬奇機(jī)器人，完成了300萬(wàn)次操作。

三、人工智能在醫(yī)療健康中的應(yīng)用情況

（一）虛擬助理人工智能

在醫(yī)療領(lǐng)域，虛擬助手可以根據(jù)與用戶的對(duì)話，通過疾病的描述，智能地判斷疾病的起因。因此，虛擬助理主要分為兩類，一類是包括Siri的通用虛擬助理，另一類是專注于醫(yī)療和健康的特殊虛擬助理。通用虛擬助理上市較早，具有較高的資金支持和較大的數(shù)據(jù)規(guī)模。然而，醫(yī)療虛擬助理具有很強(qiáng)的職業(yè)屬性和很高的監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。這些是當(dāng)前虛擬助理存在的問題。即便如此，虛擬助理的成本較低，這有助于控制成本。人類醫(yī)生不可能窮盡所有疾病，而人工智能理論上可以，所以它可以成為人類醫(yī)生的得力助手。未來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展和醫(yī)學(xué)檢測(cè)方法的智能化，許多人都充滿了虛擬助手取代人類醫(yī)生的希望。

（二）醫(yī)學(xué)影像

醫(yī)學(xué)影像與人工智能的結(jié)合是數(shù)字醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)新興分支和行業(yè)熱點(diǎn)。醫(yī)學(xué)圖像包含了如此之多的數(shù)據(jù)，以至于即使是有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生有時(shí)似乎也不知所措。醫(yī)學(xué)影像的解讀需要較長(zhǎng)的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，而醫(yī)生的培訓(xùn)周期相對(duì)較長(zhǎng)。人工智能在圖像檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率上可以比專業(yè)醫(yī)生更快，并且可以減少人為操作的誤判率。近年來(lái)，在“深度學(xué)習(xí)”的幫助下，圖像識(shí)別技術(shù)的性能得到了快速提高。在人工智能輔助診斷的過程中，人工智能也將通過自身深入學(xué)習(xí)，在病案數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找病例作為判斷的依據(jù)。

（三）藥物挖掘

智能決策支持系統(tǒng)在教育教學(xué)領(lǐng)域的有效應(yīng)用，就是將人工智能與決策支持系統(tǒng)相結(jié)合，充分利用專家系統(tǒng)，從而保證決策支持系統(tǒng)能夠發(fā)揮更有效的作用，充分應(yīng)用于人類知識(shí)。例如，決策問題的描述性知識(shí)、決策過程中的過程知識(shí)等。用邏輯推理解決復(fù)雜的決策問題實(shí)際。智能決策支持系統(tǒng)的組成主要包括數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)、人機(jī)界面、智能組件等。目前，在教育教學(xué)領(lǐng)域，智能決策支持系統(tǒng)已經(jīng)成為主流發(fā)展方向，在網(wǎng)絡(luò)教育領(lǐng)域具有極其深遠(yuǎn)的發(fā)展?jié)摿途薮蟮膽?yīng)用前景。

（四）智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

首先，在篩選新藥時(shí)，有幾種安全的替代藥物可供選擇。當(dāng)許多甚至上千個(gè)化合物對(duì)某一疾病表現(xiàn)出一定療效時(shí)，可以利用人工智能搜索算法為新藥選擇最佳候選藥物，但其安全性難以判斷。其次，人工智能還可以用于對(duì)尚未達(dá)到動(dòng)物和人類試驗(yàn)階段的新藥進(jìn)行安全性測(cè)試。人工智能可以篩選和搜索現(xiàn)有藥物的副作用，選擇副作用概率最小、對(duì)實(shí)際副作用危害最小的藥物進(jìn)行動(dòng)物和人類實(shí)驗(yàn)，節(jié)省了時(shí)間和成本。

結(jié)束語(yǔ)：

當(dāng)然，事物的新演化往往伴隨著懷疑和挑戰(zhàn)，人工智能也不例外。例如，數(shù)據(jù)是智能醫(yī)療的基礎(chǔ)，但醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化和智能化有待提高。比如，AI全面應(yīng)用后，如何滿足倫理和情感等方面的需求。，是人工智能未來(lái)需要解決的問題。然而，不可否認(rèn)的是，人工智能技術(shù)在未來(lái)將逐漸取代部分醫(yī)療行業(yè)的工作，大大提高醫(yī)療診斷和治療手段。

參考文獻(xiàn)

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