人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用解析

鄭南君

湖南省郴州市第一人民醫(yī)院，湖南郴州 423000

人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用解析

鄭南君

湖南省郴州市第一人民醫(yī)院，湖南郴州 423000

我國(guó)各項(xiàng)技術(shù)都得到了非常廣泛的發(fā)展空間，特別是人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能是具有非常高的綜合性的一門交叉學(xué)科，是一門集新技術(shù)，新理論，新觀念以及新思想于一體的正在不斷發(fā)展的新興學(xué)科，現(xiàn)階段人工智能已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域都得到了比較廣泛的應(yīng)用，其中包含有醫(yī)療健康領(lǐng)域，該文對(duì)人工智能的概念進(jìn)行了解釋，并且就人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的具體應(yīng)用進(jìn)行了解析。

人工智能；醫(yī)療健康領(lǐng)域；應(yīng)用解析

新階段人們已然邁進(jìn)了信息時(shí)代，各項(xiàng)技術(shù)在不斷的發(fā)展以及更新，其中包括有人工智能技術(shù)，人工智能是在語言學(xué)，哲學(xué)，神經(jīng)心理學(xué)，信息論，控制論，計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)科研究基礎(chǔ)之上發(fā)展形成的，具有非常高的綜合性并且正在不斷發(fā)展的一門交叉新興學(xué)學(xué)科，如今在刑偵，軍事，語言識(shí)別，機(jī)器人等各個(gè)領(lǐng)域都得到了非常廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮著非常重要的作用，尤其是在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用，在醫(yī)療行業(yè)對(duì)人工智能及時(shí)進(jìn)行有效的利用，可以幫助醫(yī)生更加科學(xué)并且準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷方案的識(shí)別，在促進(jìn)我國(guó)醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展方面發(fā)揮著非常巨大的推動(dòng)作用。因此需要人們意識(shí)到人工智能的重要性，增加對(duì)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用方面的研究，使人工智能可以在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮出更大的作用。

1 對(duì)人工智能的簡(jiǎn)單概述

人工智能最早是20世紀(jì)中旬在美國(guó)的一個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議上被當(dāng)做一個(gè)新興的學(xué)科提出。在接下來的時(shí)間內(nèi)，人工智能得到了非?？钏俚陌l(fā)展，因此也就得到了人們的廣泛關(guān)注，現(xiàn)階段人工智能已經(jīng)獲得了將近70年的發(fā)展，但是有關(guān)人工智能的具體概念定義尚未形成統(tǒng)一。其中斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的學(xué)者是這樣定義人工智能的，人工智能是借助對(duì)人類進(jìn)行模擬的方式來實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的積累，記錄，再現(xiàn)以及運(yùn)用的一門學(xué)科，在日本大學(xué)將人工智能定義為，人工智能是一門對(duì)智能本身進(jìn)行研究以及評(píng)估的學(xué)科，在《人工智能狂潮》這本書中將人工智能定義為借用一種人工的方法對(duì)類人智能進(jìn)行制作，類人智能指的是擁有察覺以及發(fā)現(xiàn)功能的計(jì)算機(jī)，這類計(jì)算機(jī)可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而形成一種特征量。在這70年間，人工智能取得了非常良好的成就，憑借自身優(yōu)勢(shì)獲得了很多專家的高度評(píng)價(jià)，已然成為20世紀(jì)非常重要的技術(shù)成就，對(duì)推動(dòng)社會(huì)的智能發(fā)展有很大的作用[1]。

2 專家系統(tǒng)在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用

2.1 發(fā)展應(yīng)用

專家系統(tǒng)從某種角度上來講就是一個(gè)程序，將某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的一些知識(shí)引入到專家系統(tǒng)中，專家系統(tǒng)便可以像該領(lǐng)域的專家一樣進(jìn)行各項(xiàng)工作的展開，我國(guó)的專家系統(tǒng)研究和發(fā)達(dá)國(guó)家相比比較晚，但是發(fā)展速度非常快，在1987年，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域一個(gè)專家和中醫(yī)院的關(guān)幼波教授相互合作共同進(jìn)行關(guān)幼波肝病診療程序的開發(fā)，這是我國(guó)歷史上的第一次成功的實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)在傳統(tǒng)中醫(yī)領(lǐng)域的應(yīng)用。1986年，骨科專家林如高和計(jì)算機(jī)專家進(jìn)行合作進(jìn)行林如高骨傷計(jì)算機(jī)診療系統(tǒng)的建立，等到21世紀(jì)，多種不同的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)數(shù)量在不斷增多，例如心血管藥物治療專家系統(tǒng)，胃癌診斷專家系統(tǒng)，腫瘤診斷專家系統(tǒng)等[2]。

2.2 工作機(jī)制

被存儲(chǔ)在知識(shí)庫中的專家知識(shí)具備有固定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織樣式以及語言表達(dá)樣式，其中主要包括有以下3種：①直覺知識(shí)，體現(xiàn)的是一種生成規(guī)則，即當(dāng)符合所需條件時(shí)，統(tǒng)統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)執(zhí)行某種結(jié)論或者某個(gè)動(dòng)作。②支持知識(shí)，該知識(shí)是在直覺知識(shí)不能解決的條件下進(jìn)行的，通過因果模型進(jìn)行表示。③策略知識(shí)，在多種規(guī)則下都可以實(shí)現(xiàn)通用，根據(jù)推理機(jī)程序進(jìn)行規(guī)則的優(yōu)先選用[3]。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)院領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1 興起

在第二次人工智能的高潮階段，人們只需要向計(jì)算機(jī)內(nèi)進(jìn)行知識(shí)的輸入工作，計(jì)算機(jī)便可以完成與知識(shí)相對(duì)應(yīng)的任務(wù)操作，但是由于在計(jì)算機(jī)中輸入的內(nèi)容存在有范圍限制，也就導(dǎo)致計(jì)算機(jī)的工作能力受到限制，如果想要計(jì)算機(jī)可以處理更多的事物，就需要向計(jì)算機(jī)內(nèi)不同的進(jìn)行醫(yī)療相關(guān)知識(shí)的輸入。另外，因?yàn)樵谙蛴?jì)算機(jī)進(jìn)行輸入時(shí)運(yùn)用的是符號(hào)輸入方法，很多時(shí)候符號(hào)已經(jīng)和原本的意義出現(xiàn)脫節(jié)現(xiàn)象，這樣就導(dǎo)致計(jì)算機(jī)不能很好地理解輸入的內(nèi)容。在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)得到了發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了人工智能程序的自動(dòng)學(xué)習(xí)，在機(jī)器學(xué)習(xí)中存在有多種原理，具體有支持向量機(jī)，決策樹，貝葉斯算法，分類算法等，其中最為人們熟知的一種原理便是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]。至于ANN，則是在第3次的人工智能高潮階段興起的計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息科學(xué)以及腦科學(xué)這3種科學(xué)相互交叉的一種前沿學(xué)科，ANN借助對(duì)人類腦神經(jīng)進(jìn)行模仿形成一個(gè)在功能以及結(jié)構(gòu)方面都比較綜合并且抽象的信息處理系統(tǒng)，成為現(xiàn)階段人工智能的一個(gè)非常重要的分支[5]。

3.2 優(yōu)勢(shì)

ANN和以前的符號(hào)處理方法進(jìn)行比較，可以非常明顯的發(fā)現(xiàn)其具有的優(yōu)勢(shì)：①可以實(shí)現(xiàn)信息的分布式儲(chǔ)存。ANN對(duì)信息進(jìn)行呈現(xiàn)以及處理時(shí)是借助攝警員之間的權(quán)重以及鏈接來實(shí)現(xiàn)的，因此及時(shí)局域網(wǎng)出現(xiàn)故障，ANN也不會(huì)受到過多影響，保障了ANN的穩(wěn)定性。②具有非常良好的自適應(yīng)性，具體是指ANN可以將信息特點(diǎn)以及當(dāng)時(shí)所處的環(huán)境作為依據(jù)實(shí)現(xiàn)自我調(diào)整，其中包括有訓(xùn)練，泛化，自組織以及學(xué)習(xí)。ANN可以依靠不斷的學(xué)習(xí)來建立可以和外界變化相適應(yīng)的新模式，然后借助自組織實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)元的高效并且永久的分配以及連接，簡(jiǎn)單來講即ANN可以通過自身不斷的訓(xùn)練來對(duì)外界的各種新信息作出一個(gè)非?？茖W(xué)的反應(yīng)[6]。③并行性，ANN的各神經(jīng)元在對(duì)信息進(jìn)行處理時(shí)既保持有一定的獨(dú)立性，同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)像話配合，具備有一定的網(wǎng)絡(luò)合理，由ANN輸出的結(jié)果還可以同其他的神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)串聯(lián)以及分享。④具備有聯(lián)想記憶功能。即ANN可以完成相對(duì)比較復(fù)雜的非線性的映射，現(xiàn)階段已然成為可以得到人們廣泛接受的非線性估計(jì)器，同時(shí)可以通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)來使網(wǎng)路的抽象思維能力得以表現(xiàn)出來[7]。

3.3 具體應(yīng)用

因?yàn)锳NN可以將計(jì)算機(jī)知識(shí)輸入的有限性打破，同時(shí)具備有訓(xùn)練，泛化，自組織以及學(xué)習(xí)的能力，因此ANN現(xiàn)階段已然在醫(yī)院專家系統(tǒng)這一領(lǐng)域得到了非?？焖俚陌l(fā)展。在醫(yī)學(xué)的音頻，視頻以及圖像等智能領(lǐng)域，日本一個(gè)機(jī)電公司將人工網(wǎng)膜成功制作并且推出，人工網(wǎng)膜可以對(duì)大量的分結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)展開飛速，高效并且精準(zhǔn)的處理。在醫(yī)學(xué)診斷方面，在PDP模型基礎(chǔ)之下，Nakano教授以及Saito教授進(jìn)行了醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)的研究，借助不同的自組織、學(xué)習(xí)、訓(xùn)練以及泛化，可以明顯地發(fā)現(xiàn)該專家系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確率高過傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)，同時(shí)還診斷結(jié)果的精準(zhǔn)性并不低于在與此相關(guān)領(lǐng)域的最為博學(xué)的專家[8]。在中醫(yī)領(lǐng)域，ANN診療系統(tǒng)從某種角度上來講可以實(shí)現(xiàn)對(duì)智能的辯證，即ANN診斷系統(tǒng)可以對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合分析從而將最為科學(xué)的中醫(yī)診斷提出。目前，IMB團(tuán)隊(duì)就在ANN機(jī)器學(xué)習(xí)原理的基礎(chǔ)之下進(jìn)行了名字是沃森通路的一款用戶界面設(shè)計(jì)，沃森通路是一個(gè)人機(jī)的互動(dòng)程序，依靠沃森通路提供的一種輔助功能，醫(yī)院工作人員可以對(duì)由沃森提出的各種病癥以及推理進(jìn)行檢查并且對(duì)其合理性進(jìn)行判定，同時(shí)將更多的見解以及信息在沃森系統(tǒng)中進(jìn)行輸入。另外，IBM還和WellPoint公司共同合作在沃森技術(shù)的基礎(chǔ)下進(jìn)行了交互式腫瘤診治技術(shù)的開發(fā)，該技術(shù)是在ANN技術(shù)的基礎(chǔ)上不同的進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，最終可以給腫瘤醫(yī)生提供有關(guān)腫瘤患者的最新信息，從而使腫瘤醫(yī)生實(shí)現(xiàn)對(duì)患者更好的質(zhì)量[9]。數(shù)據(jù)庫中存在的信息非常龐大并且種類繁多，其中有藥物的試用報(bào)告，臨床指南，醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，病歷資料等，現(xiàn)階段已然有將近200萬頁的臨床試驗(yàn)報(bào)告以及醫(yī)學(xué)論文，醫(yī)學(xué)報(bào)道60萬頁，醫(yī)學(xué)期刊42種以及病歷上萬本都被成功的導(dǎo)入到沃森系統(tǒng)中，在這些數(shù)據(jù)中進(jìn)行ANN程序的內(nèi)置，從而給醫(yī)生更好地對(duì)患者進(jìn)行診斷提供建議[10]。

4 結(jié)語

綜上所述，人工智能在不斷發(fā)展并且現(xiàn)階段已然在醫(yī)療健康領(lǐng)域獲得了非常廣泛的應(yīng)用，對(duì)我國(guó)醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有著非常重要的意義，因此需要我國(guó)學(xué)者進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的研究，使人工智能技術(shù)可以在醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)揮出更高的價(jià)值。

[1]孔祥溢,王任直.人工智能及在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2016,37(11):1-5.

[2]王浩,孟祥峰,劉艷珍，等.醫(yī)療器械中人工智能方法檢驗(yàn)策略的研究[J].中國(guó)醫(yī)療設(shè)備,2016,31(10):67-70.

[3]劉曉英,陳杰,袁榮華，等.遺傳算法在人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用分析[J].南方職業(yè)教育學(xué)刊,2015(5):96-99.

[4]范銀平.計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸分析[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2013,12(16):75-76.

[5]胡玉寧,丁明,曹高芳，等.新世紀(jì)國(guó)際人工智能研究領(lǐng)域可視化分析[J].中華醫(yī)學(xué)圖書情報(bào)雜志,2013,22(10):8-13.

[6]蔡耀婷,李蕓.智能手機(jī)在個(gè)人醫(yī)療健康管理服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展前景[J].護(hù)理研究,2016,30(13):1549-1552.

[7]金興,王詠紅.互聯(lián)網(wǎng)金融與健康醫(yī)療融合應(yīng)用研究[J].中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué),2016,11(6):104-107.

[8]張合華,孫永檣,趙玉虹，等.移動(dòng)醫(yī)療健康需求分析[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2014,35(5):8-13.

[9]熊建紅.淺談藥學(xué)心理學(xué)在藥學(xué)保健中的應(yīng)用[J].大家健康,2014(3中旬版):175-176.

[10]孫焱,戴啟銳.可穿戴設(shè)備與醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)關(guān)系研究及發(fā)展趨勢(shì)分析[J].中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué),2015(8):25-28.

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1672-5654（2017）07（a）-0195-02

2017-04-09）

10.16659/j.cnki.1672-5654.2017.19.195

鄭南君（1981-），男，河北豐潤(rùn)人，碩士，網(wǎng)絡(luò)工程師，主要從事網(wǎng)絡(luò)安全方面的工作。