人工智能助力精準醫療和臨床科研發展

◆楊建文

人工智能助力精準醫療和臨床科研發展

◆楊建文

（濟寧醫學院附屬醫院兗州院區 山東 272000）

近年來，隨著人工智能的不斷發展，人工智能技術在各個領域都起到越來越重要的作用。本文對人工智能在精準醫療以及臨床科研方面的應用進行了研究，主要列舉了在圖像分析、藥物研發、遠程醫療、醫療機器人等方面的應用，希望可以為人工智能在醫療領域的應用做出貢獻。

人工智能；醫療；機器學習

近年來，人工智能技術不斷發展，在各個行業應用廣泛。在醫療行業也取得了非常大的進步。人工智能中的各種技術如自然語言處理、語音識別、語義分析、圖像識別等被廣泛應用于臨床醫療，主要方式為機器輔助手術、輔助醫學影像識別、藥物的研究以及各種疾病的預測等[1]。這些技術都取得了比較好的作用效果，人工智能技術也逐漸成為衡量醫療條件先進與否的重要因素。本文結合國內外材料，對人工智能在精準醫療和臨床科研的作用進行了研究分析。

1 人工智能概述

20世紀中葉的時候人工智能這一概念被首次提出，隨后人工智能經歷了飛速發展，現如今人工智能技術在機器學習、圖像識別、智能語音等方面都取得了非常好的成績。

機器學習是人工智能的核心部分，主要是根據歷史數據來模擬實際場景，從已有的歷史數據中得到規律、規則。通過機器學習，計算機可以根據以往經驗不斷自我學習，自我優化[2]。機器學習的最主要部分就是算法。算法可以分為有監督學習及無監督學習等。機器學習的算法有神經網絡、決策樹、支持向量機、關聯規則等。最近幾年機器學習中的深度學習也取得了優秀的成果。深度學習的本質是對歷史數據的特征進行分層解析，使特征轉化成為更高層次，更加具有代表性的特征，通過多層神經網絡實現，使模型取得更好的模擬效果[3]。總之，深度學習就是對歷史數據的輸入元素進行歸納總結。比較經典的深度學習算法有深層神經網絡和卷積神經網絡等。

2 人工智能在精準醫療和臨床科研的應用

2.1 精準醫療

精準醫療是指對患者可以進行精準診斷、精準治療、精準護理等。實現精準醫療除了依靠醫生豐富的經驗外，還要依靠現有人工智能醫療技術的不斷發展。例如，通過傳感器我們可以得到患者的睡眠質量、心率等各方面的生命體征數據[4]。這些數據可以為醫生進行有效診斷提供判斷依據。另外依靠人工智能手段可以對特定的疾病進行發現和預測，并且還可以對一些慢性疾病進行長期的時間檢測，從而達到有效的預防作用。運用人工智能技術，可以對不同疾病的患者數據進行收集、分析數據，使用精準醫療技術促進我國醫療技術的不斷發展。

精準醫療基海量數據對診斷結果進行診斷檢驗。精準醫療還可以將患者的個人基因、生活環境、飲食狀況等信息納入分析的范疇，研發個性化的治療方案，對不同的患者制定個性化的治療方案。

2.2 圖像分析

人工智能在醫學圖像方面的應用主要由三個方面：影像、病理學檢查和內鏡成像。人工智能技術科應用于多種類型的圖像分析包括X射線、核磁共振圖像以及CT等。斯坦福大學開發的CheXnet系統主要是根據歷史的10萬張胸部X線正位片來進行數據建模，構建了一個含有121層的CNN[5]。經過測試該系統在肺炎方面的檢測上取得了非常好的準確效果。在用于內鏡檢查時例如胃鏡檢查時，輔助診斷系統，一旦發現息肉、腫瘤等異常，會馬上提示醫生進行更細致的檢查，為醫生決策提供輔助。目前越來越多的領域采用了人工智能的圖像分析，例如近幾年的深度學習圖像分析，被應用于檢測視網膜病變以及皮膚病變等[6]。都取得了不錯的進步。

2.3 藥物研發

人工智能技術在藥物研發方面也取得不俗的成績。利用計算機的深度學習技術以及數據處理、數據分析能力，可以及時發現藥物在合成中出現的異常值，不合理數值。并且利用挖掘技術可以對藥物的實驗預期效果進行預測，極大地縮短了藥物的研發時間，大大提高了研發效率。在心血管疾病以及腫瘤控制等方面的藥物現在已經很多采用了人工智能技術。

2.4 遠程醫療

目前人工智能在遠程醫療方面主要包含遠程會診和遠程診斷等方面。中國幅員遼闊、人口眾多、醫療資源分布非常不平衡，尤其在農村以及偏遠的地區，醫療條件很差。對于生活在偏遠地區的人民，讓其花費大量金錢去大城市就診非常不現實。此時遠程醫療服務可以讓他們不用跑醫院在家就可以看病，得到大醫院專家的治療。遠程醫療極大地緩解了窮困人民看不起病的現實問題。隨著人工智能技術的不斷發展，相信依靠科學進步未來會給這些地區的人民帶來更好的醫療服務。

2.5 醫療機器人

人工智能的另一個發展很快的應用就是機器人，2017年Alphago在烏鎮輕松擊敗了圍棋世界排名第一的柯潔。機器人的發展現狀已經取得了突破性的進展，同時智能機器人也在醫學領域發揮著不可替代的作用。醫學機器人可以對醫療影像進行分類識別，醫學診斷等。用于臨床方面的機器人有很多種，主要包含手術機器人、護理機器人等。其中手術機器人已經有了比較成熟的技術，在外科領域著名的外科手術系統達芬奇，具有控制方便、成像清晰等特點，如今達芬奇機器人已經在各個國家應用，精確性和平穩性都比較好。手術機器人精確的控制力可以解決以前手術，操作難、創傷面大、并發癥等多種問題。除此之外，手術機器人也在胸外科、婦科等領域廣泛應用。

2.6 專家系統

人工智能在醫療專家系統方面也有很積極的作用，專家系統就是通過以往專家的經驗制定判斷規則，用來解釋復雜的問題，經過模擬學習，通過計算機程序可以對問題得出和專家系統計算結果相同的結論。專家系統最主要的問題是，此系統必須要包含大量專家的經驗，以此才能構建完整準確的規則知識庫，只有知識庫夠準確，覆蓋范圍夠廣，在構建模型時計算機系統才能模擬專家，做出合理的推理和判斷。在醫療領域，最早的專家系統是根據人為制定的規則開發的，但是臨床數據非常多，并且具有個體性和多樣性，所以早期的專家系統具有一定局限性，隨著人工智能技術的發展，人工智能可以使專家系統進行自我學習，成為臨床工作中的有力工具。

3 人工智能在醫療領域應用需注意的問題

人工智能在醫療領域發展迅速。但是又存在對患者隱私數據的侵權問題，一方面人工智能技術需要大量的用戶數據進行算法訓練，才可以取得比較好的效果，通過對數據進行精準建模，產生預測結果，并且可以制定個性化醫療方案。另一方面，采集大量患者數據的同時，必然會涉及用戶隱私數據。在分析基因、性格特征、生活習慣這些敏感數據的時候，給隱私保護帶來威脅。所以要把隱私數據保護作為一個系統，強調隱私數據的整體性，需要倫理、法律和技術的協同作用，共同為隱私數據保駕護航。目前我國對用戶的個人基因信息并沒有專門的立法保護。建立對醫療患者隱私數據的保護是現在精準醫療發展的當務之急。

其次，由于我國經濟發展不平衡，目前優秀的人工智能醫療系統大部分集中在大型醫院，基層醫院以及偏遠地區的醫療水平還是較低，與醫學前沿發展脫軌[12]。在基層醫院及偏遠地區中多多引進先進的人工智能醫療系統，可以提高整個醫療行業的水平。

4 結語

綜上所述，人工智能技術在醫療領域確實對提高醫療水平和診斷的準確率有很大的幫助，除此之外，還可以增加優質醫療的覆蓋廣度。本文對人工智能在醫療領域的各種應用做了研究，相信隨著人工智能技術的不斷發展，數據的不斷積累，人工智能在醫療領域的應用發展前景更加廣闊。

[1]李潔.數字鴻溝背景下中國“智慧醫療”的發展[J].電子政務，2018（2）：89-96.

[2]Dilsizian SE, Siegel EL. Artificial intelligence in medicine and cardiac imaging：harnessing big data and advanced computing to provide personalized medical diagnosis and treatment[J]. Curr Cardiol Rep，2014，16（1）：441.

[3]孔祥溢，王任直.人工智能機在醫療領域的應用[J].醫學信息學雜志，2016，（11）.

[4]糜澤花，錢愛兵. 智慧醫療發展現狀及趨勢研究文獻綜述[J]. 中國全科醫學，2019，22（03）：129-133.

[5]郭子毅. 應重視健康管理人工智能產業發展[N]. 中國經濟時報，2018-09-14（005）.

[6]克瑞莎·泰勒.醫療革命：大數據與分析如何改變醫療模式[M].北京：機械工業出版社，2016.