人工智能在醫學領域中的應用研究

李賀

摘 要：現階段我國正處在全面深化改革期間，在這一過程中的各個領域的改革發展都如火如荼地進行著，在科學技術的支持下，人工智能在醫學領域中的應用也有了很大的突破。在實際應用中醫學領域的傳統技術已經不能滿足人們的現狀需求，所以將人工智能應用其中就能將效率得到顯著的提升。本文簡要闡述了人工智能的基本概念以及發展的歷程，同時結合實際對人工智能在醫學領域中的應用加以分析，最后得出了相應的結論。

關鍵詞：人工智能;醫學;應用

1 人工智能的基本概念

人工智能的英文翻譯是Artificial Intelligence，可縮寫為AI。它是用于模擬、延伸和擴展智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，也是計算機科學的一個重要的分支。人工智能的研究主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，除此之外，人工智能技術的實現，還要依托于處理器、傳感器等硬件的支持以及云平臺提供的存儲與計算。

2 人工智能的發展

隨著科學技術的高速發展，人們的生活品質和生活方式正在發生著翻天覆地的變化，在時代發展的同時則需要人工智能作為技術支撐，無論是從網絡應用到醫療保健系統，還是從航空公司到酒店預訂系統等等，人工智能技術都幾乎無處不在無所不能，與人們日常的生產和生活息息相關。其中醫療領域是目前各個應用領域中人工智能發展相對比較快的領域，近年來大量與醫療相關的人工智能創業公司不斷地涌現出來，人工智能技術在很多傳統的與醫療相關企業中得以廣泛應用。以阿里、騰訊等科技巨頭的公司為代表，研發了很多與醫療相關的人工智能產品相繼在各大醫院中投入使用，并以人工智能技術為基礎，共建智能醫院，在醫院中投入使用具有遠程掛號、查詢、網上預約、繳費等簡單的服務功能，從很大程度上給人們提供了便利，并節約了時間和人工成本。

目前在醫學領域中面臨的最大的挑戰是如何才能正確診斷和識別患者的疾病，進而做出有針對性的治療方案。因此，人工智能技術在疾病診斷中逐步得以應用，主要通過對醫院中患者的基因數據、圖像診斷等龐大的信息為基礎，建立相應的數據庫，得出與疾病有關的基因數據，在極其簡單快捷的情況下進行數據整理以及建模分析，從而有效分析疾病的來源和起因，將人工智能技術運用在患者的醫療診斷以及治療中，進而有助于更加有效地研發優質的治療方案。

人工智能技術在近些年來的飛速發展使得醫學專家系統、人工神經網絡等在醫學領域的開發與應用成為現實，并且取得了很大的突破。然而，目前在國內，醫學人工智能的發展態勢和應用規模較西方發達國家仍然存在較大的差距，技術水平普遍不高，多數屬于低級別開發，在性能方面還有很大的提升空間，還需要與臨床實踐作更為緊密的結合。

3 人工智能的應用

目前，在醫學領域的康復護理機器人在很大程度上也應用了人工智能技術，康復護理機器人主要是工業機器人和醫用機器人的完美結合。20世紀80年代是康復機器人研究的起步階段，美國、英國和加拿大等西方國家在康復機器人方面的研究在世界上遙遙領先。90年代后期對于康復機器人的研究就進入到了全面發展的時期，逐步被人們廣泛應用于許多的發達國家。現階段為殘疾人定制的交互式康復護理機器人已經在眾多醫院中投入使用，成為目前世界上最成功的一種低價的康復機器人系統，簡單性和多功能性提高了它對所有殘疾人群體以及護理人員的吸引力，為有特殊需求的群體提供了很大的自主性，從而對患者進行針對性的康復治療，使他們融入到正常的生活中。

隨著我國老齡化進程的加快，人們對康復護理機器人的需求日趨增長。比如電動旋轉病床可以輔助行動不便的病人下床，電動床設有背部推力，病人可以借助把手輕松站起來，最終提高自理能力，改善生活質量;下肢康復機器人在臨床上廣泛用于由神經損傷以及其它疾病導致的下肢行走障礙患者，可通過減重裝置達到對步行能力的訓練，幫助患者在早期康復的時候改善步行能力，從而糾正步行姿態;胸部推舉機輔助病人恢復上肢肌力;等等。未來，隨著人工智能技術和制造技術的發展，還將推動康復護理機器人逐步走進社區、走入家庭等，從而在根本上提升患者的生活品質。

另外，醫院病人的數據庫本身就非常龐大，而且存在著多樣性的特點，所以利用人工智能對于數據的全面分析作用，可以更好地獲取有用的信息，然后根據不同的個體，實現結構化和智能化的分析。比如，隨著大數據的發展，可以利用醫院已有的“缺血性腦卒中”與“腦出血”兩大規模的全基因組的關聯研究，對照進行選擇分析，并將兩個數據集上傳到關聯研究軟件中，經過分析從而可以分別得到基因數據。

總之，在醫療領域中應用人工智能技術非常普遍，該技術可以為病人提供就診前的健康狀況的評估、協同醫生處理病人信息和改善醫院的服務質量，從而節約醫療資源和人工成本、緩解就醫難的緊張局面等，合理地利用醫療資源。

4 結論

人工智能技術在醫學中的應用越來越廣泛，一方面能夠在某種程度上實現對病人的疾病診斷，該技術可以輔助醫生診斷疾病，可通過軟件技術獲取醫院患者的數據庫，規范化處理所得到的醫學數據，提高存儲和解析的效率，進一步分析和對比患者的醫療數據，得到患者可能患病的可信度，從而輔助醫生進行正確判斷，能夠有效地幫助缺乏經驗的醫生進行診斷;另一方面可將該技術應用于康復護理機器人的領域，通過人機交互康復機器人輔助具有運動或認知障礙損傷的患者進行康復訓練。

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