計算機人工智能對醫療的認識與研究

官恒

（廣州工商學院 廣東省廣州市 510850）

智能醫療是以互聯網為依托，通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量。人工智能的應用領域如圖 1 所示。具體來講，人工智能特別適用于醫學影像診斷、慢性病管理和生活方式指導，疾病排查和病理研究、藥物開發等領域，并在精準醫學方面幫助填補基因型與表現型的區別。

智能醫療的三層結構如圖 2 所示；其中應用層是人們最為熟悉的，也是患者和醫生接觸最為緊密的。技術層和基礎設施層則需要涉及相關專業知識。

1 計算機在醫療領域的發展

隨著新時代計算機技術的不斷發展，計算機在臨床醫療領域得到了更高的提升。計算機的優點在臨床的輔助診斷、醫學院的輔助教學、醫學的基礎科學研究等方面逐漸嶄露頭角[5]?，F代化的醫療系統和醫療數據庫，有效的收集、存儲了各項醫療數據；新型的醫療系統和醫療技術為患者提供更加專業的治療方案。

1.1 HIS系統

現代醫院普遍采用HIS(Hospital Information System)系統，HIS 系統將醫院的各個部門的日常管理清晰化，使得每一個流程像計算機CPU 的指令流水一樣有章可循，有效地提高了管理效率，降低了管理成本。將傳統的手寫病例電子化，形成電子病例檔案；患者在就診時就無須帶著各種各樣的病例文件來回奔波；將可以電子化的醫學影像實行電子文件式存儲，減少患者不必要的經濟支出。

圖1：人工智能的應用領域

圖2：智能醫療的三層結構

醫生可以通過計算機與移動互聯網快速的獲得病人的病情，更加快速的對病人的治療方案提出優化建議。

1.2 大數據健康碼、行程碼

在新冠肺炎疫情的防控中，計算機技術亦表現了巨大的能量；研究人員利用算法與數據分析，在短時間內迅速構建一個可以覆蓋全國的“信息網”（大數據行程碼），有效的保障了人民的生命安全，有效避免了疫情的“反彈”傳播[1]。

2 人工智能的應用領域與醫療的相關概述

2.1 模式識別

模式識別是指對于某些客體進行定量的或結構的描述。由研究人員研究出一種自動生成技術，由計算機自動地將待識別的模式分配到各個模式類中。例如：在醫療領域，主治醫生結合計算機對人體細胞顯微圖像進行分析，可確定被檢查的內臟器官是否發生病變。

2.2 專家系統

專家系統是利用計算機構成存儲量極大的知識庫，把各類專家豐富的知識經驗、各類臨床科室積累的患者病例，以數據庫的形式存放在一個龐大的“知識庫”內，通過編寫專用的軟件，根據用戶輸入查詢的要求，向用戶做出所要求的解答。Internet 的服務能力日益倍增，遠程醫療、虛擬醫療也可以得到飛躍式的進步。

2.3 機器人與醫學

機器人的出現也是人工智能領域的一項重要應用。隨著達芬奇手術機器人在全球的推廣應用機器人，醫用機器人也作為一個獨立的分支，開始步入人們的視線。在此領域中，伴隨著人工智能技術、語音視覺識別技術的不斷深化應用，醫用機器人也開始滲透到臨床應用的方面之中。

3 智能醫療之達芬奇手術機器人

達芬奇手術機器人是一種高級智能機器人手術平臺，它是由外科醫生控制臺、床旁機械臂系統、成像系統三部分組成，是一種先進的腹腔鏡系統。達芬奇手術機器人的設計理念是通過使用微創的手術方法，實施復雜的臨床外科手術，為泌尿外科和胸外科手術帶來了巨大的飛躍[3]。

3.1 手術機器人的工作原理

控制臺是手術室無菌區外的主刀醫生操作的兩個主控制器和腳踏板，可以控制機器人和三維高清內窺鏡系統。控制臺可以使機器人末端的手術器械與主刀醫生的雙手進行同步的手術動作，實現醫用立體目鏡的效果。床旁機械臂系統是達芬奇手術機器人的操作部件，它是由助手醫生在無菌區內操作；助手醫生負責更換器械和內窺鏡，協助主刀醫生完成微創手術。為確保患者的手術安全，助手醫生要對于床旁機械臂系統的運動具有十分精準的控制能力。成像系統的內部裝有達芬奇手術機器人的核心芯片處理器以及圖像處理系統，它是由護士在無菌區外進行操作。達芬奇手術機器人的內窺鏡為三維高清鏡頭，具有很高的分辨率，可以將微小的手術區域放大到十倍以上以供主刀醫生實施更加精準的手術操作；成像系統可以提供清晰的患者手術創面的立體圖像，使得微創手術的操作距離可以得到更加準確、有效的把握，提升了傳統腹腔鏡的手術操作精準度。

3.2 手術機器人臨床優勢

達芬奇手術機器人借助計算機技術，輔以人工智能的方式，使得微創外科邁向了一個更高的平臺。手術操作更加精確，與二維視覺的腔鏡手術相比，三維視覺可以放大10-15 倍，手術的精確程度大大增加；手術部位的創傷切口變小，患者術后恢復時間更快。它的出現與臨床應用，使外科手術的精度超越了人手的極限，是一個非常優秀的智能醫療科技產品。

4 智能醫療的應用

2020年年初，由于新型冠狀病毒疫情的爆發，國內的醫療衛生體系受到了巨大考驗。人工智能技術的加入極大地緩解了整個醫療體系的壓力，從疫情防控、病情診斷、患者治療、患者后期康復，貫穿了整個醫療體系。

4.1 AI人臉識別+體溫檢測系統

全國各地的許多醫院都引入了AI 人臉識別+體溫測量系統，此系統可以快速對大流量的進入人群進行高精度的體溫測量。

AI 人臉識別+體溫檢測系統的特點：

（1）基于深度學習的嵌入式人臉識別算法，識別速度小于1s。

（2）內置的測溫傳感模組，能快速測出人的面部的體表溫度。

圖3：識別過程

（3）利用技術（卷積神經網絡CNN）提取辨析人臉特征，最大化減輕了因人臉角度、光線、表情等不利因素對比對結果的影響。

（4）環境適應性強，穩定性高，安裝在醫院入口處，白天黑夜均可識別。

（5）支持繼電器開關信號，門禁管理安全省心。

4.2 人臉識別算法流程

卷積神經網絡（CNN）隸屬于人工智能方面里的深度學習網絡模塊，是人臉識別算法中的關鍵技術。CNN通常由三部分組成：神經元（cell）、損失函數（Loss Function）、激活函數（Activation Function）。其中，神經元（cell）可分為輸入層、隱含層、輸出層三類；損失函數（Loss Function）會在每次網絡訓練后衡量本次分類結果與真實類別之間的差距，并基于此優化、更新網絡參數；激活函數（Activation Function）將線性的分類問題進行非線性轉化，使得神經網絡可以更好的解決較為復雜的問題，通常由sigmoid、tanh 等函數構成。

攝像頭拍攝得到的人臉圖片，通常由若干個像素組成，圖片中的數字表示像素亮度，0 代表黑色，255 代表白色。因此，圖片在計算機中可以簡化為若干個數字組成的多維矩陣。在CNN 的輸入層中，輸入格式保留了圖片本身的結構。對于RGB 格式（彩色）的圖片，CNN 的輸入層是一個三維神經元；RGB 中的每一個顏色通道都有一個矩陣。CNN的卷積層隸屬于隱含層之中，卷積層有一組過濾器組成，對于輸入的RGB 圖像（三維神經元），卷積層的過濾器也應當是三維的，將各個重疊元素之間進行乘法運算，最后累加，得到結果。

5 人工智能與醫療領域的探究

近年來，人工智能(AI)技術在醫療領域的發展受到了越來越多的關注。人工智能在醫療領域的應用，可以從改善醫療服務質量到提高醫療效率等多個方面發揮作用。

首先，人工智能的應用可以分為兩大類：計算機輔助診斷和醫療機器人。計算機輔助診斷是利用人工智能技術來幫助醫生更準確、快速地診斷病情，可以提高診斷準確率，減少醫療誤差。例如，美國的谷歌公司開發了一種AI 技術，可以比醫生更準確地診斷心臟病。另一方面，醫療機器人能夠自動執行一些醫療任務，比如遞送藥物、提供藥物治療等。

此外，人工智能技術還能夠用于智能醫療設備的研發。智能醫療設備既可以收集病人的健康數據，又可以將這些數據與醫療領域的數據庫進行比較，從而分析病人的病情，提出合理的治療方案。由此觀之，智能醫療設備可以提高醫療效率，降低醫患之間的溝通成本，也可以為病人帶來更好的醫療體驗。

在技術發展方面，人工智能技術有望在醫療領域取得更多的成就。例如，我們可以利用無人機來運送藥品搶救傷員。此外，人工智能技術還可以被用于智能藥物研發，使得藥物研發更加高效。相信在未來，人工智能技術還可以被用于進行基因治療，從而提高疾病的治愈率。隨著人工智能技術的發展，未來人工智能在醫療領域的應用將越來越廣泛。

6 智能醫療與醫用機器人

醫用機器人是人工智能技術在醫療領域的重要應用，它將感應、決策、行為和反饋編織成一個完整的閉環系統，并分為導航控制系統，運動控制系統，視覺識別控制系統，操作控制系統。用于手術的醫用機器人，針對不同的組織器官軟硬條件，手術要求也各不相同，因此出現了專門的“單科手術機器人”。例如，骨科手術機器人，它能夠實現精確定位病灶部位，通過成像與影視導航，實時精確的切除病灶。在“置換骨植入物”手術中，對于手術機器人的定位精度、人機協調性、反饋靈敏性都提出了極高的要求[6]。在新冠肺炎疫情的防控中，醫用采樣機器人在大規模的核酸采樣和抽血中也得到了初步的采用。疫情時期的采樣工作，大多數都是人工采樣。人工采樣的工作量大,重復性強，醫生患者雙方的傳染風險都很高。采樣機器人以機器人視覺識別、定位合理的采樣部位，結合物理學的力反饋傳感器裝置，做到采樣過程的力度可控，在保證采樣的有效性的同時，能更有效的防止病毒的傳播和感染[4]。

此外，穿刺機器人可以通過精準的圖像定位，減少主觀因素的影響，降低勞動強度和患者射線輻射量，極大的提高手術效率和精確度，減少傷害的產生；而醫用放療手術機器人則擁有多角度、多關節的擺放能力，對應的擺放精度、靈活性和空間占有率都得到了大幅度的提高，從而保證了整個放療手術的有效性和快捷性。由于目前大量復雜手術的學習時間過長，成本過高[2]。對于一位實習醫生來講，若想成長為一個合格熟練的主刀手術醫生，需要進行大量的手術演練和手術實操培訓。醫用手術機器人可以大幅縮短手術學習的時間，提高實習醫生手術學習的效率，幫助醫生能夠更快的達到標準化的手術操作水平。

醫用機器人領域日新月異，每天全球都在傳來激動人心的臨床試驗應用進展。規范好醫用機器人的開發和使用控制，規避可能產生的風險點，是我們接下來需要不斷學習和思考的要求。

7 結語

計算機科學技術和人工智能技術與醫療領域，二者看似是“風馬牛不相及”的關系；但是從目前的科學進步以及科技發展來看，計算機人工智能可以為醫療領域帶來很多的幫助，它可以幫助我們有效的改善一些現有的醫療服務，使智能醫療變為可能。本文從機器學習算法和智能醫療機器人入筆淺談，了解智能醫療對于現代醫療的改善與應用。然而，由于科技的快速發展，計算機和人工智能技術在醫療領域的應用也存有一定風險；因此，在發展智能醫療時，一定要遵循道德原則和法律規定，確保技術的安全性和有效性。相信在未來，在計算機人工智能技術的發展下，我們能夠實現更高質量的醫療服務，更好的為病患治疾病，讓大家一起擁抱更好的明天。