深度學習技術在醫療領域中的應用探討

周志遠 萬隆 馬利亞

摘要：近年來，隨著大數據分析和深度學習技術的快速發展，醫療行業逐步進入大數據和人工智能時代，利用醫院信息系統所積累的醫療大數據進行匯集、建模、分析，可以預測和判定未知數據的已知類型。同時，醫療大數據的應用也深刻改變了一些疾病診療模式，采用深度學習模型和統計學習方法，從醫學研究、臨床決策等方面推動了診療模式的轉變，使疾病的預測、診斷、治療、監測發生了巨大的變革。本文從深度學習模型的發展及應用現狀出發，通過分析其原理及應用場景，旨在為醫療領域如何有效地結合深度學習模型提供一些思路。

關鍵詞：深度學習；健康預測；醫療大數據；個性化治療

引言

作為機器學習領域的一個重要分支，一方面，深度學習是在模擬人腦復雜神經網絡的結構和工作原理，通過前向傳播的學習過程和反向傳播的訓練過程，可以實現對復雜的、大規模數據的有效分析和建模。另一方面，深度學習又是一種將待處理的問題映射為線性或非線性函數的過程。通過訓練次數的迭代，不斷地更新所得映射函數的參數，直到映射函數滿足問題的條件，能夠輸出期望值。

傳統的機器學習算法包括SVM、邏輯回歸、隨機森林等，這些算法有著可解釋性強、計算速度快、模型內存占用少等優點。但是當面對大規模數據、多分類問題以及更為復雜的非線性問題時，傳統方法就會存在欠擬合、表征能力弱等方面的限制，導致其難以擴大應用場景和范圍。由于傳統機器學習算法的弊端逐漸顯露，深度學習技術順勢而起，其憑借著強大的自適應能力和泛化能力，可以在大規模、復雜數據中獲取知識和經驗，從而發現更多的規律。因此，深度學習在圖像處理、目標識別及自然語言處理（NLP）等多個領域得到了廣泛的應用。例如，在計算機視覺領域，卷積神經網絡（CNN）頗受歡迎，特別是2015年何愷明等人提出的深度殘差網絡（ResNets）[1]，使得深度學習的熱潮又上升了一個高度，在圖像分割、目標識別、三維重建等方向得到了廣泛應用。殘差網絡的主要思想是將目標對象的空間信息轉化為高維的通道信息，通過學習通道信息提取目標對象的特征。此外，殘差模塊中還引入了跳躍連接，以此來緩解網絡深度增加所帶來的梯度消失問題。

在自然語言處理任務中，由于其輸入是具有序列特性的數據，循環神經網絡（RNN）相比CNN（通常只能處理單輸入）更具有優勢，因此，RNN在NLP領域被廣泛應用。最初，在NLP領域只是使用普通的循環神經網絡去學習序列數據的非線性特征，然而面對長序列數據，RNN逐漸顯露出其短板——長期依賴問題。RNN在處理間隔較大的序列時，短期記憶的影響較大，在訓練時容易出現梯度爆炸或梯度消失的情況，導致其無法有效地學習長序列。因此，為了解決RNN的缺陷，長短時記憶網絡（LSTM）被提出，該方法通過引入“門控”機制，使得信息可以有選擇性地影響網絡當前的狀態，從而達到有效學習的目的。

目前，隨著深度學習技術的發展，借助信息選擇的思想，一種基于自注意力機制（self-attention）的時序模型Transformer被提出[2]，該模型在NLP各個任務中都取得了較為優異的性能，是預訓練語言模型的核心網絡。Transformer融合了多頭注意力機制、殘差連接、位置編碼、掩碼等方法，有效解決了NLP領域中的痛點問題。

1. 深度學習技術在醫療領域中的優勢

在面對規模較大、復雜性較高的數據時，深度學習有著自適應能力和泛化能力等優勢。深度學習可以從輸入數據中自主地學習規律，總結經驗，而不需要額外的人工干預，其模仿的是人腦中神經元的工作機制。

在醫療領域中，數據維度較廣，包括患者的基本信息、醫學影像信息、動態的生命體征監測數據等多種數據來源。這些數據相對較為復雜，并且含有時間序列，因此，傳統的機器學習算法無法滿足模型（預測模型、圖像分割模型等）的需要，存在欠擬合、表征能力弱等缺點。深度學習技術在計算機視覺和自然語言處理中應用廣泛，包括自動駕駛、增強現實、目標識別、圖像分割等領域。在這些領域中，以深度學習為基礎的方法產生了顯著的成效。因此，面對醫療領域中龐大復雜的數據，深度學習彰顯了得天獨厚的優勢。卷積神經網絡、強化學習、Transformer等現有的深度學習技術可以通過分析多維度的醫療數據，自適應地獲取有效信息，提高模型的性能，為臨床研究提供高效精準的醫療診斷和治療方案。

2. 深度學習技術在醫療領域中的應用

2.1 醫學影像分割

在圖像處理領域，深度學習技術已發展較為成熟，在三維重建、目標識別、圖像分割等研究方向上取得了顯著的成效。隨著人工智能的不斷發展，越來越多的深度學習模型應用于醫療領域，特別是在醫學影像分割領域[3-4]，各種前沿的模型助力醫學影像診斷的發展。為使醫學影像能夠匹配深度學習模型的數據格式，首先需要對醫學影像進行標注，形成具有真實標簽的數據集。值得注意的是，數據集標注的質量將直接影響模型訓練的效果。模型的輸出結果是從輸入的數據集中推理得出，錯誤的數據必然會導致輸出結果的偏差，進而影響模型的性能。因此，醫學影像數據標注是醫學影像分割領域中至關重要的工作。

當然，對數據集的預處理也是不可或缺的。原始數據中會存在很多冗余信息，這會大幅增加網絡學習的難度，降低效率。因此，在網絡提取特征之前，需要對數據進行歸一化處理，使數據集趨于均勻分布，縮小樣本數據的取值范圍，減少計算量，提高網絡學習效率。在這里，對影像數據進行學習時，可以借鑒現有的較為成熟的網絡模型來構建網絡架構，如全卷積神經網絡、ResNet、膠囊網絡等。利用這些模型，通過不斷地迭代訓練，可以從醫學影像中提取有用的臨床相關信息。例如，放射學家可以使用深度學習技術來增強分析，通過將放射圖像分割成不同的器官、組織類型或疾病癥狀，有效診斷和識別疾病類型，提高診斷效率。

2.2 醫療健康預測

醫療健康預測是指從患者的歷史電子醫療記錄（EHR）中預測患者未來的健康信息，從而幫助臨床醫生進行診斷和治療[5]。目前，患者的健康數據如基本信息、生命體征等，一般來自電子病歷系統，該系統的廣泛應用為臨床預測提供了豐富的海量數據。這些數據具有復雜性高、規模龐大的特點，患者的健康狀況就可以從這些數據中推理得出，如何使這些數據發揮真正的作用是一個亟待解決的問題。

一方面，這些數據龐雜，簡單直接的應用很難達到預期結果。因此，需要對這些數據進行預處理，數據清洗、缺失值填充和標準化都是必要的步驟。

另一方面，深度學習模型的選擇也至關重要?？梢詫⒔】禂祿鳛榫哂行蛄刑匦缘臄祿斎氲叫蛄心Ｐ椭羞M行學習，如RNN、LSTM和Transformer等，利用序列模型的優勢挖掘出原始健康數據中所包含的有用信息。也可以將健康數據轉換為張量的形式，采用卷積神經網絡、自監督模型和注意力機制等方法進行特征提取，通過不斷地迭代訓練，幫助模型實現更準確的健康預測。

總的來說，考慮到患者健康數據的特點，一些傳統的方法無法從這些海量數據中獲取到有效的信息。深度學習技術具有處理海量龐雜數據的優勢，將醫療健康預測和深度學習有機結合，可以幫助臨床進行更精準的疾病預測和醫療診斷。

2.3 基因組學研究

現代基因組技術會產生各種各樣的測量數據，從個人的DNA序列到血液中各種蛋白質含量，這些數據有著獨特的表示形式。深度學習憑借自適應能力和泛化能力，能夠有效地分析基因組學數據，為特定的生物醫學應用提供支撐。此外，像深度學習中大多數任務一樣，基因組學數據存在不平衡的問題。例如，相比于致病的變異，有更多的變異是不致病的，或者只有一小部分人可能會因為這些變異發展出一種特定的疾病。在這種情況下，網絡模型的預測結果是不準確的。因此，在建立訓練數據集時，需要適當平衡影響模型性能的不利因素。與此同時，要選擇合適的評價指標，如精準率和召回率，這些指標可以有效評估數據集中類不平衡的問題。用于構建基因組深度學習模型的主要流程包括：獲取原始數據（如基因表達數據），將原始數據轉換為張量的形式，然后通過深度神經網絡訓練這些張量，最終達到期望值。

深度學習可以應用在基因組學的很多方向，如預測DNA和RNA結合蛋白、單細胞調控、基因表達等方向。在調控基因組學中，深度學習應用在計算機視覺和自然語言處理領域中的網絡架構是比較有優勢的，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）就非常適用于對調節元件進行建模的工作。此外，深度學習還可以應用在全基因組關聯研究領域。全基因組關聯研究的目標是尋找與復雜疾病相關的遺傳因素，全面揭示疾病發生、發展與治療相關的遺傳基因。因此，全基因組關聯研究需要算法能夠處理大規模的患者數據，并挖掘隱式因素的影響。這些問題可以依靠深度學習模型的魯棒性和強大的表征能力來解決。

3. 深度學習技術的應用成效

3.1 疾病診斷和預測能力提升

在醫療領域，深度學習的飛速發展已經改變了醫生對疾病的診斷和預測方式。通過訓練大量的醫學影像數據，深度學習模型能夠在影像數據中較為精準地標識出腫瘤、病變等異常區域，可以幫助醫生分析疾病影像標記，從而極大地提高了醫生的診斷準確率。例如，在放射學領域，深度學習算法通過分析CT、核磁等醫學影像，自動識別出病變的位置和性質，具有較高的準確率。這樣不僅可以減輕醫師的工作負擔，提高診斷效率，還能減少因人為因素導致的誤診和漏診。

除此之外，深度學習在疾病預測領域中也取得了顯著成效。通過分析海量患者數據，如生理指標、遺傳信息和飲食習慣等，深度學習可以建立預測模型，幫助醫生預測出某些慢性疾病的患病風險，從而進行早期干預和預防。例如，通過分析糖尿病患者相關數據，深度學習可以建立糖尿病風險預測模型。醫生可以根據該模型，及時發現高風險的患者，采取有效的健康管理措施，減少患者的糖尿病發病率。

3.2 提供更精準的個性化治療

深度學習算法可以根據患者的生命體征、基因、歷史病歷等信息，為患者提供更加個性化和精確的治療方案。例如，對于心臟病患者，深度學習模型可以根據患者的病史和藥物使用情況，預測患者對不同藥物的反應，為患者定制最佳治療策略。每個患者的疾病特征和生理狀況都是不同的，傳統的醫療方式難以提供個性化的治療方案。通過深度學習技術，醫生可以根據患者的個體差異，精確調整藥物劑量和治療周期，提高治療效果并減少副作用。此外，深度學習還可以用于臨床決策支持系統的開發，幫助醫生實時獲取和解釋大量的臨床數據，并提供個性化的治療建議。這將極大地提高醫療決策的準確性和效率，為患者提供更好的醫療服務。

結語

深度學習算法在醫療領域的深層應用已經成為未來發展的趨勢，也正改變著目前傳統醫療的模式。通過深度學習技術的深入應用，預測模型可以為醫生進行醫療管理和決策提供更加準確和可靠的依據。同時，可以幫助醫生更準確地診斷疾病、預測患病風險，并為患者提供個性化的治療方案。在整個醫療領域的發展道路上，深度學習技術的作用不容小覷。要在時代的洪流中抓住機遇，借助深度學習獨特的優勢和特點，將其和醫療相關領域有機結合，創造更多的可能性。

目前來看，在醫療領域中，深度學習的應用還面臨一些挑戰，如數據安全性和模型泛化能力等問題，需要進一步研究和探索，對現有方法的一些模型進行持續改進。相信隨著技術的進一步發展與完善，深度學習將為醫療領域帶來更多的突破和進步，使疾病的預測、診斷、治療、監測更智能化、人性化。

參考文獻：

[1]He K，Zhang X，Ren S，et al.Deep Residual Learning for Image Recognition[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR 2016）.Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2016：770-778.

[2]Vaswani A，Shazeer N，Parmar N，et al.Attention is all you need[EB/OL].（2017-06-12）[2024-02-10].https：//arxiv.org/abs/1706.03762.

[3]姜灝天，王琦智，黃揚林，等.基于邊緣引導的多尺度醫學影像分割方法[J].計算機科學，2023，50（S2）：1038-1044.

[4]谷辛稼，陳一民.基于U-Net的COVID-19病灶醫學影像ZMINet分割模型[J].計算機應用與軟件，2023，40（8）：235-243.

[5]戴明鋒，孟群.醫療健康大數據挖掘和分析面臨的機遇與挑戰[J].中國衛生信息管理雜志，2017，14（2）：126-130.

作者簡介：周志遠，碩士研究生，工程師，研究方向：計算機視覺、深度學習；通訊作者：馬利亞，碩士研究生，高級工程師，研究方向：醫療信息化。

基金項目：寧夏回族自治區重點研發計劃項目——基于乳腺癌、胃癌、冠心病等疾病的醫療大數據管理與服務關鍵技術研發與應用示范（編號：2022BEG02025）；基于人工智能的早期肺癌組織病理表型識別及關聯分子判讀系統的研發及應用（編號：2023BEG02023）。