人工智能技術在醫(yī)療領域的應用及存在的問題

新鄉(xiāng)醫(yī)學院三全學院 李一哲 劉卓 陳樹銀 張雯倩 任帥輝

當今，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術、5G 通信技術等一系列新興技術的快速發(fā)展，“人工智能技術”在這些基礎上孕育而生，又因我國把人工智能技術作為新興科技領域的主要發(fā)展方向，因此在眾多領域人工智能技術得以運用。因我國在治療某些醫(yī)療技術的發(fā)展上遇上瓶頸，因此通過運用人工智能技術或許可以克服當今醫(yī)療技術無法解決的難題。人工智能在醫(yī)療中的運用，將是我國醫(yī)療領域未來的發(fā)展主要方向。人工智能技術在醫(yī)療領域的運用主要在五個方面：醫(yī)學影響的人工智能分析、人工智能醫(yī)療機器人、疾病輔助診斷、人工智能輔助藥物研發(fā)、健康管理與疾病預測。但由于人工智能技術目前還存在一定缺陷以及相關的法律法規(guī)還未完善，因此人工智能技術在醫(yī)療領域的應用還面臨著諸多挑戰(zhàn)和問題。

1 人工智能的概念

人工智能的定義最早是被麻省理工學院的約翰麥卡錫在1956 年的達特矛斯會議上被提出來的。早些年的人工智能的定義只是為了讓機器表現(xiàn)出來人的一些行為。當今對人工智能又有了新的定義，是指讓機器可以像人一樣理性的思考和分析問題，并做出相關的行動，這里的行動是指可以制定決策并采取行動，而不是簡單的肢體上的活動。

目前，人工智能可以跟人的大腦一樣進行事物的推理和一些數(shù)據(jù)的運算，但人工智能通常還可以完成人腦無法完成的數(shù)據(jù)運算。從21 世紀開始人工智能技術逐漸具備深度學習能力，深度學習就是通過算法，來對數(shù)據(jù)進行處理和分析。對于人工智能來講，算法是它的靈魂跟核心，而大數(shù)據(jù)跟算力則是其基礎。

2 人工智能在醫(yī)療領域的應用

在醫(yī)療領域，人工智能被廣泛地應用于輔助影像診斷、輔助疾病診斷與預測、醫(yī)療機器人、輔助藥物研發(fā)以及健康管理等多個方面。

2.1 人工智能輔助診斷醫(yī)學影像

隨著人工智能的發(fā)展，利用其輔助醫(yī)師診斷醫(yī)學影像，也是其主要的研究方向之一。在我國每年平均約有5700 萬病例被誤診，在被誤診的病例當中，醫(yī)學影像提供了九成以上的醫(yī)學數(shù)據(jù)資料，然而對影像資料的分析主要是依靠醫(yī)生的自我經(jīng)驗以及主觀判斷，所以不可避免會有錯誤的發(fā)生。醫(yī)學影像可以分為成像和圖像分析兩個部分，人工智能技術的運用可以使成像的速度加快，有效的縮短了成像時間，并且可以提高影像的清晰度。在影像分析部分，人工智能技術可以利用算法準確快速的從影像數(shù)據(jù)庫中快速提取到有效的信息，幫助醫(yī)生進行輔助診斷，避免因醫(yī)生的主觀因素導致診斷失誤。

在人工智能的研究中主要取得的突破是計算機視覺領域，首先對需處理的視頻圖像進行分析，然后進行深一步解析，最后進行目標分類、檢測和分割等任務。該技術在診斷患者CT 影像有無惡性腫瘤等方面發(fā)揮重要作用，目前已廣泛應用與皮膚科、放射科、病理科等。在疫情防控期間，華為云通過其計算機視覺與醫(yī)學圖像處理等技術，推出新冠疫情輔助醫(yī)學影像診斷分析服務，可快速的進行輔助診斷，有效的減輕了其壓力，以及中國達摩院推出的人工智能輔助CT 在疫情防控期間也發(fā)揮著重要的作用，該技術檢測一張CT 僅需要20s，并且準確率高達96%，并在2020 年2 月份在河南鄭州小湯山醫(yī)院應用。

人工智能技術輔助診斷醫(yī)學影像的應用，通過對CT 讀取、核磁圖像讀取等，然后醫(yī)生只需登入相關系統(tǒng)對讀取后的影像資料的發(fā)病部位、結節(jié)、病原灶等異常部位進行標注，不僅提高了診斷的準確率，還減輕了醫(yī)護人員的工作壓力。

2.2 人工智能疾病輔助診斷與預測

相比于人腦而言計算機擁有強大的數(shù)據(jù)分析與整合能力，人工智能技術基于大數(shù)據(jù)分析、算法計算、深度學習等，有助于疾病的輔助診斷與預測，并且運算結果精確度較高、速度較快。目前影響范圍最廣的醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)是“沃森”系統(tǒng)，該系統(tǒng)是由IBM 與美國腫瘤醫(yī)院共同開發(fā)完成的。沃森醫(yī)生平臺在醫(yī)療領域的運用，主要是輔助診斷人類疾病的一大難題—癌癥，該系統(tǒng)通過自然語言處理和深度算法學習，整理并分析上萬份的臨床病例、治療方案、近百本期刊和論文，從中可以快速的提取有效的信息，從而為醫(yī)生的診療過程中提出合理的方案，從而進一步提高了診療的效率和精準度。同時還有我國的阿里云醫(yī)療大腦，該系統(tǒng)主要是輔助診斷甲狀腺病灶區(qū)，通過儲存大量的甲狀腺病灶片源，輔助醫(yī)生進行準確的診斷，并且將診斷的準確率由原來的70%提高至了85%。

在疾病的預測方面，主要是指運用人工智能技術對人類相關基因進行檢測和測序，提前預知某種疾病的潛在風險。目前基因檢測是利用人工智能對疾病進行預測的主要方法之一。由于近些年癌癥的發(fā)病率較高，因此運用人工智能技術對相關基因進行檢測，在預測腫瘤潛在發(fā)病風險方面提供了重要的信息。由中國澳門科技大學科研團隊研發(fā)的“新冠肺炎全診療過程的智慧篩查、診斷與預測系統(tǒng)”通過對疑似感染者的胸部CT 影像、病例進行數(shù)據(jù)分析，快速的診斷和篩查，然后進行分級分類進行預防和治療。

2.3 人工智能輔助藥物研發(fā)

我國傳統(tǒng)醫(yī)藥的研發(fā)普遍面臨著研發(fā)周期長，通常從研發(fā)到投入臨床使用要經(jīng)歷12 ～14 年，成本高并且研發(fā)藥物的療效跟副作用無法預測，只能后期在臨床應用中進行觀察。目前利用人工智能技術不僅可以減少研發(fā)周期，降低成本，并且可以運用計算機算法計算能力和數(shù)據(jù)分析的能力，對該藥物的眾多分子結構進行分析和排列重組，最后進行藥物的合成模擬。可以有效的減少實驗次數(shù)降低成本，預測新藥物的效果跟副作用。目前通過人工智能技術輔助藥物研發(fā)最多的就是心血管疾病相關藥物、腫瘤相關藥物、預防傳染病的藥物等，人工智能技術還在研究新冠疫情特效藥和疫苗中發(fā)揮了重要作用，通過對病毒的蛋白、基因組RNA 結構進行推算，加快了新冠疫情藥物和疫苗的研發(fā)進程。

2.4 人工智能醫(yī)療機器人

醫(yī)療機器人的應用有助于減少醫(yī)護人員在對患者進行救治康復等醫(yī)療過程中的風險和壓力，其中包括：外科手術機器人、智能假肢、醫(yī)養(yǎng)機器人、智能導診機器人等。目前較為成熟的機器人有：

2.4.1 外科手術機器人

在外科手術中，由于主刀醫(yī)師需要在狹小的范圍內(nèi)精確的完成手術，因此出現(xiàn)失誤是不可避免的。外科手術機器人在一些外科手術中發(fā)揮了重要作用，機器人具有穩(wěn)定的底盤，無論多久都可以精確無誤的完成手術。機器人通過智能影響分析系統(tǒng)對影像進行分析處理，然后利用自主學習系統(tǒng)制定手術最優(yōu)方案，因此能夠彌補人類在技術上的一些不足，使一些難度較大，危險程度較高的手術精確的完成。手術機器人的精準有利于患者傷口的愈合，減輕患者手術中的痛苦。隨著5G 技術的發(fā)展，遠程操控機械手臂進行手術已經(jīng)成為現(xiàn)實，機械手臂裝有攝像機并且進入體內(nèi)創(chuàng)口非常小，拍攝的畫面再經(jīng)過3D 圖像轉(zhuǎn)換系統(tǒng)呈現(xiàn)出來，完成人手無法完成的手術。目前最具有代表性的是麻省理工學院研發(fā)的達芬奇機器人。

2.4.2 外用骨骼機械臂

外用骨骼是一種輔助康復器具，用來輔助患者完成行走，抬舉等動作。目前應用最廣技術最成熟的就是ReWalk系列的外用骨骼康復機器人。機器人主要由三個部分組成，分別是智能控制系統(tǒng)、機械支撐、動力系統(tǒng)和傳感器系統(tǒng)。機器人通過使用體感芯片來感知使用者的肢體動作，輔助其活動。并且可以在患者的行走過程中，感受患者的重心變化，來幫助其保持身體的平衡。

2.5 人工智能健康管理

2.5.1 健康管家

人工智能技術可以對自身的生理健康情況進行實時檢測和分析，通過智能可穿戴設備對個人日常活動中生理參數(shù)等健康數(shù)據(jù)采集，再結合體檢信息，進行健康評估的完善和健康管理服務的建立，對個人健康情況進行有效管控。日常統(tǒng)計的數(shù)據(jù)對輔助查詢、導診等方面提供更多的幫助。

2.5.2 運動檢測

通過穿戴設備在運動的過程中，把步數(shù)、消耗的卡路里、應攝入多少能量等信息通過人工智能進行計算統(tǒng)計出來，并傳送到手機及服務器的終端，并給出合理的飲食建議。

2.5.3 體質(zhì)檢測

搭載智能數(shù)據(jù)分析和感應系統(tǒng)的體質(zhì)檢測設備，通過傳感器接收人們的各項生理指標，如睡眠狀態(tài)、心率、血壓、呼吸頻率等，然后利用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)與標準數(shù)據(jù)進行分析比對，使用戶可以實時了解自己各項身體機能是否處于正常狀態(tài)，從而及時的發(fā)現(xiàn)預測某些疾病的潛在隱患，使用戶能夠更好了解自己的健康狀態(tài)，盡早去醫(yī)院進行相關檢查。

2.5.4 遠程醫(yī)療

目前我國傳統(tǒng)的醫(yī)療行業(yè)面臨著掛號難，醫(yī)療資源分配不均衡等問題。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”的發(fā)展，人們可以根據(jù)自己的相關癥狀在網(wǎng)上自主進行問診，通過視頻連線等方式來同醫(yī)生進行溝通交流，使醫(yī)生的診斷更加準確高效。

3 人工智能在醫(yī)療領域存在的問題

3.1 醫(yī)療信息化水平較低

目前我國三甲以下的醫(yī)療機構信息化水平相對較低，醫(yī)院與外界甚至內(nèi)部一些數(shù)據(jù)信息不能得到共享。人工智能技術對信息化水平要求較高，如果醫(yī)療機構的信息化水平達不到標準，則人工智能系統(tǒng)就無法進行運用。根據(jù)國家衛(wèi)計委對我國醫(yī)院的不完全統(tǒng)計，目前三甲醫(yī)院的信息化水平尚可達到應用人工智能的標準，醫(yī)院的電子病歷檔案都較完善。但在大量二甲醫(yī)院和民營醫(yī)院中信息化水平低下，甚至存在缺失的狀態(tài)，很多都沒有電子病例，因此人工智能無法發(fā)揮作用。

此外人工智能最主要是利用和分析數(shù)據(jù)，再進行自我學習。但我國很多醫(yī)院內(nèi)部沒有實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)共享，科室與科室之間不能相互連接溝通，而是相互獨立的，這也為人工智能的運用造成了困難。

3.2 安全保障與法律責任問題

人工智能技術雖以廣泛應用，但終究還是一臺機器，因此機器普遍存在的痛弊是無法避免的，例如機器在進行手術時的可靠性無法進行判斷。特別是在外科手術或外科檢查這種風險較大的過程中，如果人工智能設備出現(xiàn)運行上的問題，將如何對患者的生命負責。

此外，假如在手術過程中出現(xiàn)了意外，那么這個責任該由誰來承擔，是由負責操控機器的醫(yī)師還是生產(chǎn)人工智能設備的廠家；在運行過程中出現(xiàn)的意外，到底是因為機器運行不正常，還是由于醫(yī)師操作不當導致的，應當如何區(qū)別并進行責任判定，一直困擾并限制著人工智能在醫(yī)療領域的運用。

3.3 過度依賴人工智能

在當前的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的融合中，人工智能技術普遍應用。就可能會出現(xiàn)醫(yī)師由于過度依賴導致醫(yī)療技能的退化，就像長期使用手機打字的人們其書寫技能就會不如從前。醫(yī)生本來就是門技術，這門技術的退步無論對醫(yī)生還是患者來說絕非是好事。此外，醫(yī)療不只是一個需要技術的行業(yè)，人文關懷在這個行業(yè)里也是不可缺少的一部分。更多的患者更愿意每天面對的是充滿人文關懷的醫(yī)護人員，而不是沒有感情的機器人。在人工智能技術應用越來越廣泛的當代，應如何讓人工智能技術更好的服務于我們的社會，是我們應共同面對的問題。

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