人工智能在醫(yī)療領域應用現(xiàn)狀、問題及建議

高學田

（福建星網(wǎng)銳捷通訊股份有限公司，福建福州 350000）

1.人工智能在醫(yī)療領域應用現(xiàn)狀分析

1.1 人工智能在醫(yī)學影像學應用

通常情況下，人工智能技術是指通過開發(fā)與設計計算機程序來體現(xiàn)人類智能的技術。在人工智能技術的發(fā)展下，人工智能技術逐漸應用到醫(yī)療領域，并且應用范圍逐漸擴大。當前我國醫(yī)療領域醫(yī)學影像診斷大部分是依靠影像科醫(yī)生閱片診斷，可是一個專業(yè)技術強、閱片診斷經(jīng)驗豐富的醫(yī)學影響專業(yè)醫(yī)生需要消耗大量的時間、精力與資源。不僅如此，人工閱片的主要依據(jù)是影像科醫(yī)生豐富的臨床經(jīng)驗，導致在閱片的過程中醫(yī)生的個人意識通過比較強，并且我國不同醫(yī)院的影像科醫(yī)生經(jīng)驗參差不齊，容易出現(xiàn)誤診的情況。相關調查數(shù)據(jù)顯示，百分之九十以上的醫(yī)生進行進一步的臨床診斷都需要借助醫(yī)學影像學來實現(xiàn)，人工智能技術通過學習并收集大量的影響數(shù)據(jù)信息，能夠輔助醫(yī)生快速準確地定位病灶位置與大小，能夠有效降低誤診問題的出現(xiàn)。人工智能技術在醫(yī)學影像學的應用過程中，不僅能夠利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行影像學診斷，而且能夠進行X線影像、病理圖像、超聲影響等圖片以及大數(shù)據(jù)處理，幫助醫(yī)生進行病情診斷以及一些重大疾病的早期篩查等工作。

1.2 人工智能在醫(yī)療器械方面應用

將人工智能技術融入醫(yī)療器械行業(yè)中，能夠有效轉變我國傳統(tǒng)疾病預防以及疾病檢測于疾病治療模式。在以往的醫(yī)療器械行業(yè)中會使用傳統(tǒng)的醫(yī)療軟件，在人工智能技術應用到醫(yī)療器械中，逐漸形成全新的醫(yī)療軟件體系。人工智能技術利用智能化技術進行異構系統(tǒng)病例以及文獻數(shù)據(jù)的自動抓取，并建立結構化醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，借助醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，進行智能臨床決策產(chǎn)品開發(fā)，幫助醫(yī)生進行病患病情診斷，包括病患疾病評估、藥物禁忌以及疾病治療建議等。

除此之外，人工智能技術融入醫(yī)療器械行業(yè)中，還能實現(xiàn)智能手術操作、自助導診以及電子病例智能管理等不同方面。比如通過自助導診系統(tǒng)能夠利用語音識別或人臉識別等技術來進行智能化掛號、就醫(yī)流程引導等多項功能。

1.3 人工智能在精準醫(yī)療事業(yè)應用

人工智能技術應用與發(fā)展對于精準醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展發(fā)揮重要作用，人工智能技術支持下的神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習對于醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析應用領域發(fā)揮著重要作用，電子健康檔案數(shù)據(jù)分析對于精準醫(yī)學以及癌癥的深入研究也起到了重要作用。通過人工智能技術，我們可以利用生物信息技術進行組學數(shù)據(jù)研究中的風險評估，并且未來有望把個性化醫(yī)療與精準醫(yī)療概念融入現(xiàn)實醫(yī)療工作中。例如神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習使我們能夠通過計算機系統(tǒng)來進行自動學習惡性腫瘤細胞和正常細胞之間存在的差異性，并且作為癌癥病情深入分析與判斷的標準。同時，進行病理切片掃描后將判斷結果提供給醫(yī)生，以此作為病患病情判斷的參考信息。通過人工智能技術的應用，能夠有效減少因工作經(jīng)驗不足導致的病患情況誤判，并且能夠對于一些罕見病與疑難雜癥也能進行正確判斷與治療。另外，人工智能技術能夠在數(shù)據(jù)信息整合分析時更加細節(jié)化與全面化，從中發(fā)現(xiàn)一些深層次的規(guī)律，進而完善醫(yī)生治療經(jīng)驗以及智能化大數(shù)據(jù)系統(tǒng)內容不夠。所以我們說，人工智能技術的應用能夠推動精準醫(yī)療發(fā)展與創(chuàng)新、完善。

1.4 人工智能在健康管理方面應用

自我國提出健康中國戰(zhàn)略以來，我國政府與人民逐漸開始重視健康管理，將人工智能技術融入健康管理方面中能夠實現(xiàn)智能健康管理。通過人工智能技術應用到醫(yī)療領域中，使智能化醫(yī)療產(chǎn)品逐漸走入人們的日常生活中，智能健康管理主要包括疾病風險識別、健康干預以及在線問診等精準醫(yī)學健康管理。在我國人工智能技術逐漸完善、發(fā)展與創(chuàng)新中，將為健康管理事業(yè)發(fā)展帶來更多得可能性。

2.人工智能在醫(yī)療領域應用現(xiàn)狀

2.1 統(tǒng)一化標準

實現(xiàn)人工智能發(fā)展有3個因素，分別是大數(shù)據(jù)、運算力以及算法模型。實際上，我國大數(shù)據(jù)技術目前正處于上升階段，在使用的過程中也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)信息不全面、數(shù)據(jù)信息共享受到阻礙等諸多問題。我國醫(yī)療領域產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息涉及醫(yī)院、病患、藥品等不同方面，存在醫(yī)療數(shù)據(jù)信息遺失等問題[1]。不僅如此，我國醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及結構化與半結構化和非結構化等不同類型，缺少統(tǒng)一化的標準與要求，阻礙了我國人工智能技術在醫(yī)療領域的應用。

2.2 復合型人才

醫(yī)療領域中進行人工智能技術應用時需要具有生物醫(yī)學、臨床醫(yī)學等多重學科背景的復合型人才。目前我國對于醫(yī)療領域復合型人才培養(yǎng)途徑相對較少，主要通過個高自主探索實踐，缺少與行業(yè)、產(chǎn)業(yè)需求相互適應的復合型人才培養(yǎng)體系，導致當前我國醫(yī)療領域人才發(fā)展發(fā)展，直接阻礙了我國人工智能技術在醫(yī)療領域的應用與發(fā)展。

2.3 資金投入

我國政府在2017年發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，并在2018年明確人工智能在醫(yī)療影像、智能服務機器人等細分行業(yè)發(fā)展的目標與大方向。實際上，全球在人工智能方面的資金投入逐漸升高，從風投資金投入趨勢來看，至2025年，人工智能應用市場總值預計會上升至1270億美元，而醫(yī)療領域也會占據(jù)整個人工智能應用市場規(guī)模的20%，甚至會更高。我們發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療領域中人工智能相關企業(yè)逐漸發(fā)展，人們對于人工智能在醫(yī)療領域中的關注度與資金投入量也越來越高[2]。我國人工智能醫(yī)療領域發(fā)展速度非?？?，資本市場持續(xù)升高，從2018年人工智能技術應用至基因檢測序列起，人工智能醫(yī)療領域商業(yè)化模式已經(jīng)逐漸形成，同年人工智能醫(yī)療市場規(guī)模增長速度提升616.7%，總融資71筆，融資總規(guī)模達到了30.5億元，并在2019年開始進入逐漸增長穩(wěn)定期，以40%～60%的增長速度逐漸升高。

3.人工智能在醫(yī)療領域應用面臨問題

在科學技術不斷發(fā)展下，人工智能技術在醫(yī)療領域的應用已經(jīng)頗有成效，在醫(yī)療領域逐漸引入人工智能技術，在醫(yī)學影像學、醫(yī)療器械、精準醫(yī)療、健康管理等多個方面的應用已經(jīng)取得明顯的成績，而人工智能技術與醫(yī)療技術的結合也為醫(yī)療領域發(fā)展、創(chuàng)新與改革提供的更多的可能性。首先，人工智能在醫(yī)療領域應用監(jiān)管問題。我國在人工智能醫(yī)療領域應用過程中發(fā)現(xiàn)，我們國家針對人工智能健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)與算法使用方面的監(jiān)管法律法規(guī)與一些發(fā)達國家相比依然存在一定的差距性，應適當?shù)牟扇〈胧谷斯ぶ悄芗夹g在醫(yī)療領域發(fā)揮作用的同時，確保病患的安全。其次，人工智能醫(yī)療領域應用觀念問題。醫(yī)療作為政府和人民共同關注的領域，人工智能技術的應用過程中也面臨著一些質疑。最后，人工智能醫(yī)療領域應用技術問題與安全問題。人工智能技術在醫(yī)療領域的應用技術與一些發(fā)達國家相比依然不太純熟，智能化醫(yī)療產(chǎn)品也缺少獨立研發(fā)的動力與目標，并且在技術研發(fā)的過程中缺少標準的安全評估體系。

4.人工智能在醫(yī)療領域發(fā)展建議

4.1 重視人工智能應用數(shù)據(jù)基礎

要發(fā)揮出人工智能在醫(yī)療領域應有的作用，要奠定良好的人工智能應用數(shù)據(jù)基礎。由于醫(yī)療領域數(shù)據(jù)結構比較復雜，并且標準并未實現(xiàn)完全統(tǒng)一，信息孤島現(xiàn)象依然存在，應構建醫(yī)療數(shù)據(jù)信息流通與共享機制，積極推動醫(yī)療數(shù)據(jù)信息標準化以及規(guī)范化，通過建立標準測試數(shù)據(jù)庫，不斷夯實人工智能應用數(shù)據(jù)技術。

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘作為人工智能技術的核心內容，需要有海量的數(shù)據(jù)信息作為基礎來實現(xiàn)。通過強化醫(yī)療數(shù)據(jù)信息標準化建設，構建開放性的數(shù)據(jù)交流平臺，能夠靈活使用的同時滿足人工智能技術應用需求，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)信息集成與應用。以醫(yī)療數(shù)據(jù)多樣性與靈活性、移植性等特點出發(fā)，應有統(tǒng)一化、標準化的醫(yī)療數(shù)據(jù)標準，由政府相關部門構建醫(yī)療數(shù)據(jù)融合與開放性接入平臺，推動醫(yī)療大數(shù)據(jù)統(tǒng)一化、規(guī)范化、標準化、集成化[3]。不僅如此，展開醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準化與規(guī)范化建設的同時也要加強醫(yī)療大數(shù)據(jù)更新與維護機制，通過總結發(fā)達國家相關經(jīng)驗，通過云服務平臺來實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)集中化與標準化，強化人工智能醫(yī)療領域應用。比如，電子病歷與健康檔案不僅是醫(yī)院信息化建設的重要內容，而且是人工智能應用的基礎性數(shù)據(jù)信息，但是卻缺少電子病例與健康檔案的標準化與統(tǒng)一化監(jiān)督管理，導致醫(yī)療數(shù)據(jù)流通過程中受到阻礙，因此應由政府部門為主導，構建標準化電子病例與健康檔案。

4.2 完善人工智能醫(yī)療領域應用相關法制

俗話說：“沒有規(guī)矩不成方圓”。人工智能在醫(yī)療領域應用過程中應該有完善的監(jiān)管制度與法律法規(guī)來約束人工智能醫(yī)療市場。我國政府部門應以宏觀控制角度積極掌握人工智能在醫(yī)療領域的發(fā)展方向，并全面完善相關政策，應包括行業(yè)標準、法律法規(guī)等多個方向，確保人工智能技術能夠安全使用，并合理擴大使用范圍，推動人工智能在醫(yī)療領域的應用。

4.3 強化復合型人才培養(yǎng)與建設

以當前我國教育部本科專業(yè)目錄設置內容來看，和人工智能醫(yī)療相關的專業(yè)包括生物醫(yī)學工程（醫(yī)學信息方向）、電子信息類（醫(yī)學信息工程專業(yè)），以及生物學學科下設的生物信息學專業(yè)，在工科、醫(yī)科、理科院校開設，已經(jīng)逐漸形成適應我國人工智能醫(yī)療行業(yè)與市場的人次培養(yǎng)體系。以專業(yè)設置角度來說，專業(yè)知識的結構比較單一，與當前我國人工智能醫(yī)療知識以及專業(yè)能力要求并不相符；以社會需求角度來說，創(chuàng)新人工智能專業(yè)化人才培養(yǎng)機制對于人工智能在醫(yī)療領域的應用與發(fā)展尤為重要，應綜合考量人才培養(yǎng)層次性與連續(xù)性，制定人工智能人才培養(yǎng)規(guī)劃，積極培養(yǎng)出具備生物信息、統(tǒng)計學等多重知識結構結構與專業(yè)能力的人工智能行業(yè)人才，并且能夠培養(yǎng)出企業(yè)與醫(yī)療機構需要的復合型人才。

當前，應重視人工智能跨學科復合型人才培養(yǎng)方案的制定，編撰并使用高質量人工智能教材，建立高水平的實踐教學基地。不僅如此，還要堅持多元化與開放性的培養(yǎng)原則，吸納具有不同專業(yè)背景的醫(yī)學生，利用企業(yè)實踐以及研究生教育等多種方式，培養(yǎng)更多的跨學科復合型人才，適當開設相關執(zhí)業(yè)資格考試，全面實現(xiàn)醫(yī)療人工智能專業(yè)化與職業(yè)化目標。

4.4 加大人工智能理論與科研力度

我國近幾年人工智能技術發(fā)展速度比較快，并且已經(jīng)獲取了一定的成果。可是，醫(yī)療領域與其他行業(yè)存在明顯的差異性，對科研實驗結果的邏輯性、可信性與可行性都有非常高的要求。同時，有很多科研項目的研究內容是針對單一病種或少量病種展開分類與檢測，針對多病種性的分析依然需要人工智能算法的進一步提升，使模型實驗的精度的同時來提升自身的泛化能力。從醫(yī)療領域硬件設備來說，發(fā)展中國家的核心研發(fā)技術是無法與發(fā)達國家匹敵的，并且創(chuàng)新能力也相對比較弱，導致醫(yī)療人工智能發(fā)展受到嚴重影響。由此看來，展開醫(yī)療人工智能理論技術與創(chuàng)新是非常重要的。當今社會，人工智能技術作為計算機技術的前沿，同時也是軟件工程、腦神經(jīng)科學等多個學科的創(chuàng)新發(fā)展方向。人工智能技術在醫(yī)療領域的應用與發(fā)展需要結合計算機軟硬件技術人員、醫(yī)療領域專業(yè)人員以及統(tǒng)計學人員等不同行業(yè)領域專家學者合作交流。首先，要有扎實穩(wěn)定的人工智能技術理論，能夠保證人工智能各個系統(tǒng)模塊的思維邏輯能力，使專家系統(tǒng)能夠在復雜多變的使用環(huán)境下依然能夠迅速并準確地提供疾病診療方案。其次，要強化人工智能技術實踐，能夠使人工智能技術具備更加強大的學習能力、自組織能力、泛化與訓練能力。比如當前我國針對深度學習中存在的可解釋性問題，已經(jīng)有專家學者嘗試利用注意力技術以及可視化方法進行深入性研究分析。人工智能理論與科研力度不斷深入，一些“黑箱技術”內部的實現(xiàn)原理和技術細節(jié)。

5.結語

當前我國人工智能技術與醫(yī)療技術在不斷的應用與實踐中出現(xiàn)一些問題，導致人工智能技術在醫(yī)療領域的應用效果有限，比如人工智能在醫(yī)療領域應用監(jiān)管、應用觀念以及技術與安全問題等。我們要重視人工智能應用數(shù)據(jù)基礎，不斷完善人工智能醫(yī)療領域應用相關法制，進一步強化復合型人才培養(yǎng)與建設，加大人工智能理論與科研力度，使人工智能技術能夠在醫(yī)療領域應用中更加純熟而廣泛。在我們不斷努力下，人工智能技術在醫(yī)療領域依然有更加廣闊的應用前景與可能性。