基于人工智能的機器學習在醫療中的應用

鄭軻心

（解放軍總醫院海南醫院，海南 三亞 572000）

0 研究背景

基于人工智能的機器學習是指在計算機原有功能基礎上，賦予計算機人體大腦的思考能力，使計算機能夠像人類一樣進行學習和思考。人工智能下的機器學習可以運用到各大領域中，如制造業、金融業、科技領域、個性化教育、醫療事業等。在這些行業中，人工智能下的機器學習具體涉及的技術內容是無人駕駛、人臉識別、自動翻譯、協助醫療診斷等工作，這些工作內容在現實中已經得到了應用，并且獲得了成功。機器學習按照其對學習目標的不相同，又可以分成監督學習、非監督學習和強化學習[1]?；谌斯ぶ悄艿臋C器學習主要的工作原理是能夠從原有的數據里探究出規律，在此基礎上再進行相應的操作和應用。

在傳統醫學的醫療過程中，可能會出現因醫療不及時、疾病預防不到位而導致疾病的嚴重化或者是新的疾病出現，或因醫生本身醫學能力有限和基層醫院的醫療設施設備不夠完善，導致出現誤診或不能診斷疾病的情況。隨著人工智能機器學習的跨領域深入發展，如今通過機器可以做到疾病風險的預測，甚至還能對一些疾病進行診斷。美國國家科學、工程和醫學學院的有關醫學研究表明，誤診有百分之十的概率會導致人死亡，還有百分之六到百分之七的概率會出現并發癥。而相對于人工就診，機器就診在很大程度上避免了上述問題，并且機器可以24小時不間斷工作、應急能力強、工作效率高。我國幅員遼闊，醫療設施設備及醫學人才分布不均勻，發展相對落后的地方醫療設施設備難免比不上發展較快的地方。而人工智能也可以在一定程度上解決這些問題，給基層的醫療機構賦予新功能、使其具有院士級別的看病能力。

1 人工智能機器學習技術在醫療領域的價值分析

1.1 帶動醫療服務品質的躍升

隨著社會經濟的飛速發展、社會的不斷進步，人們對生活質量的追求、對身心健康的認知不斷提升，醫療成為人們關注的焦點。之前的醫療體系在技術、效率、信息處理等方面存在局限性，現在人工智

能技術在醫療領域得到了廣泛使用，上述醫療行業的不足在很大程度上得到了改善。人工智能機器學習在網絡信息的支撐下，能夠及時處理并分析患者當下的情況，自患者診斷、信息傳遞、處方分析、方案下發到費用審核等環節，都能夠在線上操作，這提高醫院的工作效率，還因網絡技術有較強的計算能力避免了出錯的情況，大幅度提升了醫院的工作效率和質量?？偨Y當下的醫療現狀，可以從中發現存在專業醫療工作人員人數不夠、醫療設施設備不夠先進、專業醫療場所的數量不足、患者的體驗感不理想等問題，阻礙了醫療行業的健康發展。但是隨著人工智能機器學習的發展，彌補了以上不足。人工智能機器學習可以從視覺、聽覺、觸覺上滿足患者的需要，為用戶帶來更好的體驗。

1.2 帶動醫療技術水平的躍升

人工智能機器學習的優點不僅體現在提高服務方面，還體現在技術方面。醫療設備是醫療機構的核心，醫學檢測和患者的治療都依賴于醫療設備，而傳統的醫療設備因操作難度大、操作系統復雜，所以真正想要使用，在醫治過程需要大量的投入。當下，隨著社會的進步，我國傳統的醫療領域也發生了變化，進一步得到了進展。人工智能機器學習的使用使原有復雜的操作過程變得簡便化，還可以讓數據得以實時共享。近幾年來，醫療事業的發展逐漸將人工智能機器學習的應用納入到未來發展規劃里。比如，遠程醫療、遠程手術、遠程問診等有了新的進展，這些都是運用人工智能機器學習來實現的，讓患者享有了更加專業的醫療手段。與此同時，人工智能機器學習還能做到醫療技術的整合，比如，智能影像識別、智能健康分析、智能診斷等，促進醫療技術水平得到統一，提高了醫學水平。

2 機器學習當前在醫療領域的應用

以下這些應用雖然不夠完善，但是能體現出機器學習在醫療行業中的影響。

2.1 醫療圖像診斷

機器的學習是一種深層次的學習，計算機視覺一直是較為突出的技術突破，這也是機器學習在醫療行業非常活躍的部分。在醫學中，影像學是關鍵內容，醫學影像在大部分就診過程中起著不可或缺的作用，是重要的資料。由于深度學習的廣泛應用和包含形態豐滿多樣化的醫學圖片，已經變成人工智能機器學習診斷中的重要內容，因此深度學習也在醫療診斷中發生了巨大影響。

不過深度學習應用的解釋力還是很有限的，深度認知系統在經過訓練之后無法解釋出自己是如何進行預測的，即使機器推測結論是準確的。這個“黑盒子問題”在醫學中富有挑戰性，因為醫務人員們在對機器預測流程缺乏任何認識的情形下，針對其推測結論做出任何判斷，并不是完全地信任，即使可能大量的事實都已驗證了機器的建議是正確的[2]。

2.2 臨床醫學診斷

人工智能機器學習在臨床醫學診斷中主要被用在診斷智能庫的建立，即運用人工智能機器學習的語言識別表示、邏輯推理等技能，模擬出醫學專家治療病人的全過程。機器可以根據患者的基本體征和癥狀描述來模擬醫生對患者給出診斷，甚至可以根據學習給患者開處方和藥療單。專家系統這項技術基于臨床診斷的大數據分析，不僅可以學習專家寶貴醫療經驗，而且還能夠進行醫療信息的分享。對醫生來說，這個系統是個輔助工具，不但可以協助醫師處理在臨床治療上出現的困難，還可以協助醫師提高工作質量與工作效率，同時可有針對性地幫助醫生給予患者更好的治療方案。

與此同時，還有透明性和靈活性的特點。專家系統與人工智能機器學習相結合，可以解決在醫療過程中人手不足的情況，還能在一定程度上減少出現誤診或者漏診的概率。專家系統將醫生從繁忙的工作中解放出來，有助于醫生更加去深入了解患者的具體情況，并為其制定出更加全面的醫療方案，加快了患者康復的時間。合理科學地使用專家系統還能拓展醫生在用藥方面的知識，促進醫生能開出更為科學的藥方，提升醫生的服務水平。除上述內容之外，專家系統還能保障建立和書寫病例的準確性，把醫生的診斷過程完整地記錄下來，方便醫生日后查閱，這樣從根本上控制了醫療事故率，還為臨床提供了依據。尤其是剛開始進入醫院工作的人員，因為實踐經驗不足，需要不斷學習，可以利用專家系統可以提升就診水平，最大程度上給患者制定出最適合的治療方案，提高工作質量，降低出現誤診的概率。

2.3 口腔修復

人工智能機器學習在口腔修復領域也取得了一些成果。該系統包含實現支架可摘義齒的專家管理系統，這種體系在實際操作流程中，能夠模擬專家治療的流程，同時還能夠針對病人的實際狀況給出比較合理的治療方法[3]。這可以確保醫師在全面熟悉病人的狀況下，提供更有效的、有針對性服務。不僅如此，該系統還能完成病例登記等工作，幫助醫生減輕工作量，并且確保書寫的準確性。除上述內容之外，隨著人工智能機器學習技術的進一步發展，一部分口腔醫學院研發了正頜外科專家預測系統。該項系統的建立以及在實際中的應用，除了能夠實現對種類不一的牙頜面畸形病人做出有針對性的術前治療，還可以在設計手術和模擬手術的過程中，起到實質性的效果[4]。

除了上述這些功能，該系統還有預測功能。具體工作流程是以經過面像的方式，進行針對性的預測和評估。另外，還可以與一些數字化設備和與口腔設施系統產生密切聯系，在實踐過程中利用這種設施系統，既可以提高實際使用的效果和品質，還可以給病人提供較好的咨詢服務。

2.4 機器人手術

達芬奇機器人在醫療行業中的手術領域受到大量的關注，外科醫生通過操作靈敏的機器人手臂在緊密的空間完成手術。機器人會利用計算機的視覺技術，包括在機器學習等技術，來識別距離甚至是特定的身體部位。以頭發移植術為例，可以識別轉移在頭部上的毛囊等。除上述內容之外，在接收作業人的指令時也可以做到穩定機器人手臂。當下，機器人的使用僅僅局限在外科領域中，即醫生借助其靈活度來完成一部分工作。

2.5 智能健康管理

人工智能機器學習技術在醫療行業中被廣泛應用的領域之一還有智慧健康管理系統等，這在人類日常生活管理工作中具有著至關重要的意義。而在人類的日常生活中，通過運用智慧體檢、健康輔助管理系統和咨詢服務平臺等人工智能機器學習技術而更加便利。人們可以借助智能體檢設備進行體檢，通過智能體檢設備可以對人體體重、血壓、血脂、脂肪等多種內容進行檢測判斷，并能夠通過簡單分析人類身體的各種參數，可以隨時指導人們防治慢性病等。除上述內容之外，智能體檢設備還可以把相應的體檢數據發送到云端存儲，便于人們在日后要用的時候抽取出來。

依據人工智能機器學習創建的智能設備能夠檢測到人體的特征，如飲食、睡眠、身體各項指標等。利用人工智能機器學習可以對人體各項身體素質進行預測，并制定較為準確的規劃，提供專業的身體管理方案，時刻對用戶的身體健康予以關注。除此之外，人工智能機器學習還能時刻對人們的身體健康情況進行風險預判。當使用者身體狀況發生異樣時，醫生可以評估出病癥所產生的危險性，并時刻提示用戶注意自己的身體，同時還能給用戶提供降低風險的方案。

人工智能機器學習系統還為用戶帶來了后續服務，可以協助患者準確檢測人體的數據，從病人獲取生命特征，并提供精準醫學的診斷反饋。基于移動終端或者智慧終端的設備，用戶都可以隨時聯系保健咨詢服務中心，查詢自己的健康狀況，并附以專門的疾病分析。同時，服務臺還給用戶設置了專門的保健管理師，可以進行免費針灸理療、送藥等業務[5]。心理是人類保健的重要組成部分，傳統的心理咨詢師需要預約咨詢，同時需要承擔高昂的醫療費用。隨著人工智能機器學習技術的進展，目前已經開發出了專屬AI心靈咨詢師，能夠使用語音識別、智能匹配等功能，仔細分析用戶在溝通過程中的語氣、手勢、面部表情等，為用戶解決心理問題。

3 結束語

人工神經網絡、人工智能機器學習技術除了能夠在一定程度上模擬人們的思維、想法，還能夠掌握新的大數據信息，能夠為醫學領域帶來新的研究方法[6]。人工智能機器學習在很多方面彌補了傳統醫學中的不足，隨著人工智能機器學習技術的深入發展，其在醫學領域內的影響也被逐步拓展。在未來，人工智能機器學習將會變得更加成熟，還會被運用到醫療的各個領域中。除上述內容之外，人工智能機器學習的使用還會解決當下我國醫療資源分布不均的問題，給基層的醫療機構帶來更先進的醫治技術和醫療保障?？偠灾?，人工智能機器學習有很大的發展市場和發展潛力，除了醫學領域，對其他領域的發展也會有很大的影響?！?/p>