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    人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中的應(yīng)用及發(fā)展

    2019-03-27 12:28:23趙佩
    中國(guó)新通信 2019年22期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用發(fā)展人工智能技術(shù)

    趙佩

    【摘要】? ? 近年來(lái),伴隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步,人工智能技術(shù)慢慢走進(jìn)人們的視野。人工智能技術(shù)也在廣泛用于各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域,如:醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等等。隨著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的迅速發(fā)展,人工智能時(shí)代的來(lái)臨,給醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展注入了新的血液,計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音交互等技術(shù)逐漸成熟,改變著醫(yī)療方式,突破了一些醫(yī)療領(lǐng)域方面的難題,從而促進(jìn)了醫(yī)療事業(yè)的不斷改革與發(fā)展。人工智能技術(shù)的誕生,具有實(shí)際的現(xiàn)實(shí)意義。因此,本文針對(duì)于人工智能技術(shù)的概念,闡述了人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中的實(shí)際應(yīng)用,并且分析了阻礙醫(yī)療事業(yè)發(fā)展的主要原因,從而提出了人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中的發(fā)展前景。所以,人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的深入研究,顯得十分有必要。

    【關(guān)鍵詞】? ? 人工智能技術(shù)? ? 臨床醫(yī)療診斷? ? 應(yīng)用發(fā)展

    AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,慢慢變得越來(lái)越廣泛,也在醫(yī)療診斷方面占據(jù)了重要的地位。AI技術(shù)的不斷深入給醫(yī)療領(lǐng)域帶來(lái)了一個(gè)新的改革契機(jī),促進(jìn)了醫(yī)療水平的不斷提升。在以往的醫(yī)療模式中,去醫(yī)院看病會(huì)出現(xiàn)很多的問(wèn)題,比如:排很長(zhǎng)時(shí)間的隊(duì)掛號(hào)、等號(hào)、看病貴等等。從而導(dǎo)致醫(yī)生面臨著很大的醫(yī)療壓力和工作負(fù)擔(dān)。如今人工智能的到來(lái),促進(jìn)了醫(yī)療模式的改革與創(chuàng)新。

    一、人工智能技術(shù)的概念

    人工智能技術(shù),簡(jiǎn)稱“AI”是當(dāng)前世界上科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展中一門(mén)新的先進(jìn)科學(xué)技術(shù)。AI技術(shù)概念的于1956年誕生,目前為止,世界上對(duì)AI的研究,已經(jīng)取得了顯著的成就。AI技術(shù)是利用機(jī)器來(lái)模仿人類語(yǔ)言、思維方式、方法技術(shù)的一門(mén)新型技術(shù)科學(xué)。人工智能作為一門(mén)新型及使用廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,比如:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。總而言之,人工智能研究的最終目標(biāo)是讓機(jī)器人能夠分擔(dān)一些人類的工作,同時(shí)完成一些需要人工智能才能完成了復(fù)雜工作。AI技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用,如:軍事、石油化工、醫(yī)療診斷等。伴隨著科技技術(shù)的不斷進(jìn)步,AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,也占據(jù)了重要的位置。

    二、人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中的應(yīng)用

    20世紀(jì)50年后期,AI技術(shù)開(kāi)始用于醫(yī)療診斷中,最開(kāi)始是用在一些簡(jiǎn)單常規(guī)的醫(yī)學(xué)疾病診斷上?,F(xiàn)如今,由于醫(yī)療任務(wù)的復(fù)雜性,限制了醫(yī)療專家系統(tǒng)的研究范圍。到了20世紀(jì)80年代,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)利用Pearl的形式論在計(jì)算機(jī)上成為易處理。而推動(dòng)了人工智能在醫(yī)療臨床診斷上得到了有效應(yīng)用。如今21世紀(jì),AI技術(shù)的計(jì)算機(jī)虛擬應(yīng)用不僅可以對(duì)特定的病人進(jìn)行模擬,還可以對(duì)治療過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題,給予一些建議和對(duì)策。

    2.1醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)

    50年代后期,第一人工智能醫(yī)療專家就出現(xiàn)了,主要是為了研究病人的病癥和疾病之間的關(guān)系,將醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)有效的融入到醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)當(dāng)中。系統(tǒng)是利用啟發(fā)式的推理來(lái)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理的過(guò)程。人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用,醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),它是某個(gè)領(lǐng)域?qū)<宜浇忸}的程序系統(tǒng),專家利用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理,模擬醫(yī)學(xué)專家診斷疾病的過(guò)程,從而解決醫(yī)學(xué)上的難題。其次,新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)處理系統(tǒng)和傳統(tǒng)的邏輯心理專家系統(tǒng)模式十分類似,創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)時(shí),首先按照應(yīng)用來(lái)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu),再選擇學(xué)習(xí)算法,對(duì)于需要解決的問(wèn)題進(jìn)行樣本學(xué)習(xí),調(diào)整系統(tǒng)的連接方式,自動(dòng)獲取知識(shí)和儲(chǔ)存,從而建立系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù),這就是基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的新型專家系統(tǒng)模式。醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)模式,不僅可以解決醫(yī)療領(lǐng)域的難題,還可以通過(guò)學(xué)習(xí)不斷的提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)量和質(zhì)量,從而利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)獲得一個(gè)合理的解答。

    2.2醫(yī)療影像智能診斷

    現(xiàn)階段,雖然人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛用于醫(yī)療領(lǐng)域,但是在醫(yī)學(xué)影像方面,還沒(méi)有一個(gè)專家系統(tǒng)得到實(shí)現(xiàn)。人工智能技術(shù)在醫(yī)療方面的應(yīng)用主要是利用計(jì)算視覺(jué)技術(shù)對(duì)醫(yī)療影像進(jìn)行快速讀片和智能診斷。如今,出現(xiàn)了一種新型的醫(yī)用成像技術(shù),那就是激勵(lì)熱聲CT,它的誕生引起了國(guó)外醫(yī)學(xué)專家的關(guān)注和重視,開(kāi)始籌集資金和組建醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始研究并應(yīng)用。目前,人們?cè)卺t(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也越來(lái)越廣泛了,利用醫(yī)學(xué)影像方面的特征提取技術(shù)以及成像設(shè)備,人工智能技術(shù)利用快速準(zhǔn)確的標(biāo)記來(lái)提升圖像分析的效率,從而解決放射科醫(yī)生的醫(yī)學(xué)上的難題。比如:CT、超聲波、X線等等,都得到了廣泛的研究。其次,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)肺部的腫瘤、心臟大小、胸部放射片疾病確定等。CT圖像肺氣腫的計(jì)算機(jī)檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)98%,但是在比較復(fù)雜的臨床診斷方面,CT檢查和成像診斷準(zhǔn)確率明顯呈下降趨勢(shì)。所以,為了克服醫(yī)療上的難題,醫(yī)療專家強(qiáng)調(diào),AI技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中,必須結(jié)合臨床理論知識(shí)。

    2.3智能問(wèn)診,語(yǔ)音電子病歷

    什么智能問(wèn)診呢?智能問(wèn)診系統(tǒng)包括了預(yù)約問(wèn)診和自診兩大功能。消費(fèi)者在與醫(yī)生溝通之前,可以利用計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)入醫(yī)院智能問(wèn)診模塊中,輸入病人的基本信息、基礎(chǔ)癥狀、過(guò)敏源等,形成診斷報(bào)告,從而減少醫(yī)生與患者的溝通時(shí)間,提升了醫(yī)療工作效率。避免再到醫(yī)院排隊(duì)掛號(hào)繳費(fèi)的問(wèn)題,解決了看病難的問(wèn)題。其次,調(diào)查研究結(jié)果得知,中國(guó)一半以上的醫(yī)生都會(huì)花費(fèi)5小時(shí)以上的時(shí)間填寫(xiě)病人簡(jiǎn)歷,降低了工作效率。而虛擬助手可以將醫(yī)生的述說(shuō)病歷內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本,存入醫(yī)院的信息管理軟件當(dāng)中,這樣不僅讓醫(yī)生空出更多的時(shí)間來(lái)接待患者,診斷疾病,還提升了填寫(xiě)病例的效率。

    三、人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中的發(fā)展前景

    3.1以解決特殊問(wèn)題為目的

    隨著人工智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等一系列科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,讓我們逐漸相信,新型醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)的誕生,將會(huì)在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn),而智能醫(yī)學(xué)診斷和醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)將會(huì)發(fā)展為醫(yī)生們得力的幫手。而人工智能技術(shù)可以幫助醫(yī)學(xué)專家解決一些特殊的問(wèn)題,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能方面,這些特殊的問(wèn)題還沒(méi)有被正式研究過(guò)。所以,在未來(lái),人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中,發(fā)展核心應(yīng)該是計(jì)算機(jī)視覺(jué),并且人類對(duì)圖案的認(rèn)識(shí)不同于常規(guī)的推理。往往在視覺(jué)認(rèn)識(shí)過(guò)程中,而忽略了醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)方面可以被用到的因素。

    3.2以多種智能技術(shù)為基礎(chǔ)

    新時(shí)代背景下,伴隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)具有良好的發(fā)展前景。首先,以多種智能技術(shù)為主,達(dá)到處理方式、自學(xué)功能、記憶功能等目的,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、AI技術(shù)有效的融合起來(lái)構(gòu)建成新型的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具備自處理、自學(xué)習(xí)、記憶功能等特征。因此,人工智能技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將會(huì)帶動(dòng)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)進(jìn)行一場(chǎng)新的革命,帶領(lǐng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域上升一個(gè)新的層次,從而克服更多醫(yī)學(xué)上的疑難雜癥。

    四、結(jié)束語(yǔ)

    總而言之,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷方面的廣泛應(yīng)用,不管是醫(yī)療行業(yè)的人員,還是AI開(kāi)發(fā)者,都認(rèn)為AI臨床醫(yī)療診斷,才可以真正到達(dá)醫(yī)療領(lǐng)域的核心,解決醫(yī)療行業(yè)的關(guān)鍵點(diǎn),從而推進(jìn)醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)新與改革。目前,雖然AI技術(shù)+醫(yī)療對(duì)于很多消費(fèi)者而言,依然處于觀望和猶豫狀態(tài),但是,任何一種顛覆性的技術(shù),其發(fā)展和應(yīng)用都必須經(jīng)歷漫長(zhǎng)的過(guò)程才能被市場(chǎng)認(rèn)可。人工智能在醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用具備廣闊的發(fā)展前景,它將大力的推動(dòng)著醫(yī)療領(lǐng)域的不斷發(fā)展,從而成為提高醫(yī)療水平的重要因素。

    參? 考? 文? 獻(xiàn)

    [1]朱振一,王巍.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及前景分析[J].世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘,2019(50):77-78.

    [2].人工智能和醫(yī)療技術(shù)的結(jié)合將使醫(yī)療行業(yè)更加精簡(jiǎn)[J].世界電子元器件,2019(04):9-11.

    [3]曾照芳,安琳.人工智能技術(shù)在臨床醫(yī)療診斷中的應(yīng)用及發(fā)展[J].現(xiàn)代醫(yī)學(xué)儀器與應(yīng)用,2007(05):22-25.

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