生物醫療領域中人工智能的機遇與應用

張光華 潘 婧

（太原學院，山西 太原 030000）

人工智能本質上是計算機科學的分支，其提出的目的是深入了解智能，生產出能夠模擬人類思維以及智能的機器或產品，其智能范疇與人類智能范疇相同，包括語音識別、機器人、圖像識別、專家系統等。關于人工智能的研究一直是科技研究的重點，從20世紀60～70年代一直延續至今，人工智能的成本逐漸降低，依靠聲音、觸覺的機器人技術越來越成熟、可靠，在社會各發展領域的應用也越來越普遍，加之大數據互聯網背景為人工智能提供的信息數據便利，讓人工智能在實際發展中的應用越來越順暢。目前，在生物醫療領域，從基礎性工作到高端醫療研究都有人工智能的身影，研究人員也在不斷致力于人工智能在生物醫療領域的研究，希望不斷擴大其應用范疇，創造更豐富的價值，為此，探究生物醫療領域中人工智能的機遇與應用具有重要現實意義。

1 生物醫療領域中人工智能的應用現狀

1.1 應用現狀

近年來，隨著科技水平以及醫療衛生事業發展水平的提升，生物醫療領域人工智能的應用達到了新的高度，主要體現在應用規模不斷擴大、應用范圍不斷擴展，面對我國醫療資源緊張的現狀，很多患者迫切地希望人工智能能夠發揮一部分醫生診斷的功能，從而提升醫院的整體運行效率。而目前的實際應用也逐漸朝這一方向發展，例如利用人工智能的高效率、高準確率運算功能對某些疾病做出快速判斷，及時獲取最佳治療方案以及預后預測，為臨床醫療、預后護理等都提供了可靠的依據。

1.2 應用范疇

一是，醫療機器人的應用。醫療機器人在醫療衛生領域的應用并非新潮，但傳統意義上的機器人與人工智能醫療機器人有著本質上的差異，傳統機器人的機械性特征更突出，其主要依靠傳感器、驅動系統、智能控制系統從事一些低端的工作；而人工智能機器人無須驅動系統的操控也能通過智能控制系統獨立完成工作，甚至手術操作，其智能思維逐漸與人類思維邏輯靠攏，運行水平以及反應更加智能化。如人造肌肉機器人，其肌肉組織根據模擬人類，高度還原了人類組織機構以及功能；又如在前列腺手術中應用機器人突破了傳統手術方式的局限，并且能夠保障其手術過程中全程了解病人的情況，對于提升手術質量以及效率都有著重要的幫助[1]。

二是，在疾病輔助診斷中的應用。近些年深度學習算法在生物醫療領域中普及，學習過程中利用深度學習神經元數學模型以及醫療實踐中匯總的診斷信息、影像數據，可以基于疾病類型深挖疾病發病規律以及治療規律，從而模擬醫生診斷技術，這項應用提升了人工智能在生物醫療領域應用的精度，逐漸成為醫院醫療組件的重要組成部分。IBM沃森認知健康系統是基于這一應用思路獲得的研究成果，其本質上是一個認知計算平臺，以人工智能為基礎將沃森醫生的疾病診斷案例上傳到平臺內部，實現了成功診斷疾病，后由IBM公司進行開發，目前應用于腫瘤治療中，也是目前生物醫療領域精度最高、最先進的機器人。實際應用過程中，可以快速存儲、閱讀、處理患者病例信息、影像、文字，檢索生物醫療研究領域成千上百萬的文獻，根據患者的情況找到合適的治療方案與方法，為醫生提供可靠的參考依據。眾所周知，腫瘤診斷難度高，大部分醫生需要通過對患者的反復檢查、花費大量時間研究文獻、對比檢查結果，但這項系統的應用，使腫瘤診斷更加規范、智能、標準。

三是，在圖像識別中的應用。人工智能在圖像識別中的應用已有數十年的歷史，最初的應用在于利用人工智能學習人體解剖結構，其具備自動檢測功能，具有極大的便利。目前，實際應用中的MRI機器人、CT機器人已成熟地運用到各種解剖結構中，通過預掃圖到最終的成像，可以快速找到目標結構，并且盡最大可能降低對相鄰敏感器官產生的影響與傷害，不僅提升了圖像識別效率，也使放射科醫務人員將更多的精力集中在圖像分析以及報告撰寫上。同時，在醫學成像領域，人工智能還可以應用在病理切片分析診斷上，其可以從更全面、更細致的角度突破圖像識別的局限，加之利用深度學習算法有效地提升圖像識別精度與準確度。為了驗證人工智能在醫學成像領域的優勢，谷歌與科學家們展開了一次實驗，將病理切片圖像分割成像素為128×128的小區域，無法確定這些成千上萬的小區域內是否含有腫瘤細胞，實驗開始前，讓人工智能學習大量的腫瘤組織病理切片以及正常組織病理切片，人工智能利用其邏輯找到了快速分辨區域是否含有腫瘤的方式，其通過辨識小區域內的腫瘤，確定“腫瘤區”，快速地區別病理切片中腫瘤組織以及健康組織區域；正式實驗中，由人工智能與科學家展開競賽，130張切片，科學家花了30 h完成了診斷，與人工智能相比，耗時較高，而且在準確率上，人工智能達到了88%以上，而科學家的診斷準確率僅為73%，這項實驗充分證明了人工智能在圖像識別上的優勢[2]。

四是，在藥物研發中的應用。藥物的研發是生物醫療領域較為高端、難度較大的環節，其需要考慮藥效以及對患者身體的負面影響，還要考慮政策、法律法規以及經濟成本，傳統的藥物研究是由科學家提出某種假設，利用現有條件進行研究與創造，需要經過反復的實驗與嘗試，例如癌癥類藥物研發過程中，由科學家發現人體某種特定異常蛋白質是導致患癌的直接原因，制藥公司會根據這一假設展開測試，從上萬的化合物中篩選，與這種蛋白質進行反應，產生效果后還要經過改良以及三期臨床試驗，即使在臨床中有了良好的應用，最終還需要經過相關行政管理部門的批準才能準入市場，這一環節中消耗了大量資源，一旦藥物未上市，制藥公司將承擔一系列資源消耗成本，從而導致很多制藥公司嘗試著探索藥物研發模式。一家國外的制藥公司，通過收集生物樣本以及患者臨床表型等展開測試，并將這些數據輸入到人工智能中，發現人工智能將這些數據劃分成不同節點，分析疾病組分以及健康組分之間的差異，以分子表示出來，這些分子則成為藥物研發的依據，其能夠快速獲得依據，將藥物研發時間縮短在9～12個月范圍內，目前廣泛應用于治療臨床二期胰腺癌的BPM31510藥物則是通過這種方式研發。

2 生物醫療領域中人工智能的未來發展

從人工智能在生物醫療領域中的實際應用可以看出，算法與數據是其發揮價值與作用的兩個核心要素，目前的算法開發上大多采用開源軟件的方式，其可以快速轉化成便于應用的功能模塊，適合于各類人群的操作，從而使人工智能的應用越來越普遍，也為人工智能的發展提供了契機。在生物醫療領域中，人工智能應用的最大困難則是缺乏高質量的、干凈的、具有臨床標注的數據信息，這主要是數據的不開放造成的，因此，國際上各主要國家也在不斷研究與改進，美國FDA、NIH等組織也逐漸公開高質量的數據信息，這些信息在人工智能醫療健康領域的運用，如生產測序儀、基因檢測儀器等，對于生物醫療的發展有著重要的幫助；國內外也展開高質量生物樣本庫建設、臨床表現標注系統建設、電力病例系統建設[3]。以開源軟件配合開放數據，人工智能在生物醫療領域中應用的束縛將會越來越少，未來的發展前景也會越來越廣闊。

但任何事物的價值都需要辯證來看，目前人工智能雖然解決了生物醫療領域的諸多難題，提高了其發展質量，但具體實施中也存在諸多問題：

首先，數據安全以及質量控制問題。雖然高質量開放數據逐漸增多，各國也展開了更深入的聯合，但數據樣本數量有限，并在數據傳輸過程中如何保障安全成為需要解決的難題。

其次，數據內容中有涉及患者的隱私，如何保護也是重點，治療過程中從病人檔案建立之初就會將病人的患病信息、保健信息、治療信息記錄到檔案中，其在醫院的所有記錄都會有痕跡，而目前電子檔案、電子病歷的開放程度逐步提升，文件存儲、文件傳輸、文件訪問環節都可能出現泄露病人隱私情況，因此，目前亟須研發既能實現靈活運用數據，又能對數據展開保密處理的智能化軟件。

最后，人工智能雖然在生物醫療領域有了相對廣泛的應用，但在臨床治療上的應用還受到局限，很多患者以及醫生受傳統理念的影響，排斥人工智能類設備，認為其作為機器并不能完全替代人進行診斷與治療；而無法為病人提供情感關懷、護理，客觀來講，這是人工智能的一個弱勢，未來的發展在技術上融合其他要素也是完善人工智能在生物醫療應用的一個重要方向[4]。

雖然人工智能在生物醫療領域的應用還存在很多爭議，但其產生的價值與作用不可忽視，而且人工智能發展中還有更多的空間需要探索，目前只處于起步階段，相信隨著技術的發展其智能化水平會越來越高，在生物醫療領域的應用也會越來越深入。

3 結語

綜上所述，人工智能在生物醫療領域中的應用，為生物醫療領域的發展創造了巨大動力，在臨床診斷治療、藥物研發等多個領域的應用，提升了醫療服務質量，解決了諸多困難，未來人工智能的發展仍然是不可逆轉的趨勢，其與生物醫療領域的融合點將會越來越多，應用程度也逐漸加深，逐漸成為推動生物醫療發展的基礎性技術。