人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究

沈珺

摘 要：隨著信息革命的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的到來，以深度學(xué)習(xí)為關(guān)鍵技術(shù)的人工智能逐漸成為各國研發(fā)投入的重點，目前已發(fā)展到應(yīng)用階段。人工智能定義為計算機具有人類智慧的能力，并能夠自我學(xué)習(xí)，完成需要人類智慧才能完成的任務(wù)。人工智能的關(guān)鍵技術(shù)是深度學(xué)習(xí)，模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讀取、處理大數(shù)據(jù)，并找出其中規(guī)律，完成特定任務(wù)。盡管人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用較晚，但取得的結(jié)果使人振奮。

關(guān)鍵詞：人工智能;醫(yī)學(xué)領(lǐng)域;醫(yī)學(xué)診療;智能技術(shù)

引言

目前人工智能技術(shù)已在醫(yī)療診斷、手術(shù)操作、腦機接口等方面廣泛滲入，由此可見，通過人工智能技術(shù)來促進醫(yī)療康復(fù)已成為一種可能，但目前國內(nèi)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究相對較少，尤其是有關(guān)的理論知識和應(yīng)用研究尚缺乏針對性。通過查閱相關(guān)文獻，現(xiàn)對人工智能技術(shù)在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀進行闡述，以期人工智能技術(shù)能夠在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的更加智能、精準(zhǔn)和專業(yè)。

1 醫(yī)療領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)概述

自20世紀(jì)開始，我們開始致力于開發(fā)出機器學(xué)習(xí)方法，期待解決一些人工無法解決的問題，這便是最初的人工智能技術(shù)來源。目前研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，已經(jīng)可以處理大量的數(shù)據(jù)和知識如計算方法、混合智能系統(tǒng)等。然而，人工智能不僅涉及一門技術(shù)或是一門學(xué)科，而是多種學(xué)科技術(shù)的融合。通過人工智能系統(tǒng)，我們可以查找、學(xué)習(xí)、設(shè)定計劃;另一方面，我們還可以通過人工智能系統(tǒng)模擬出具體的智能行為，也包括各類醫(yī)學(xué)科研研究過程。這項技術(shù)打破了限制醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的障礙，即如何有效的探索和分析一些需要應(yīng)用大量知識來解決的復(fù)雜性診療問題。現(xiàn)在，醫(yī)學(xué)AI通過發(fā)展和完善使這些問題能被很好的解決，并且為我們提供了精準(zhǔn)的治療方案[1]。

2 醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)的發(fā)展

醫(yī)學(xué)人工智能致力于基礎(chǔ)研究，輔助醫(yī)生完成診療工作、恢復(fù)患者心理和精神健康已有幾十余年。自1970年以來，醫(yī)學(xué)人工智能相關(guān)技術(shù)就開始產(chǎn)生，并逐漸應(yīng)用于分子生物學(xué)、臨床醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。在這一階段人工智能取得了很好的效果，奠定了其日后的應(yīng)用基礎(chǔ);直到上個世紀(jì)80～90年代，人工智能技術(shù)進一步發(fā)展，基于知識處理的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)得到了迅猛的發(fā)展，在實際應(yīng)用中也具有很強的實用性，在這一階段人工智能已經(jīng)在醫(yī)學(xué)中得到了初步的實際應(yīng)用。進入21世紀(jì)后，人工智能的地位越來越高，醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)也得以發(fā)展，例如眼科學(xué)中的光學(xué)相干斷層掃描、角膜地形圖;影像學(xué)中的機器學(xué)習(xí)以及智能化算法等。在診療領(lǐng)域通過建立模型、形成方法，創(chuàng)造更先進的系統(tǒng)，使醫(yī)生的診治方案更加精確，甚至有智能機器人可以輔助醫(yī)生進行臨床診療，例如達芬奇機器人輔助手術(shù)的新興應(yīng)用，已經(jīng)開始用于復(fù)雜的泌尿科、婦科手術(shù)等。目前專家和學(xué)者們正在探索將更多人工智能方法應(yīng)用于不同的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，并且運用于實際操作中。

3 人工智能技術(shù)在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用

3.1 人工智能在圖像視覺識別技術(shù)中的應(yīng)用

通過查閱相關(guān)文獻可知，目前的康復(fù)器械和患者之間常為一種單向交互方式，對于需要進行長時間康復(fù)的患者而言，其可能會使患者出現(xiàn)訓(xùn)練完成度不夠，或訓(xùn)練動作不到位等問題。而圖像視覺識別技術(shù)及其衍生的體感技術(shù)雖然是人工智能技術(shù)在提高生活質(zhì)量的一項成功案例。對于需進行康復(fù)的患者可利用該技術(shù)安裝智能攝像頭，使患者以體感游戲的交互方式結(jié)合自身動作，實現(xiàn)角色轉(zhuǎn)換，完成肢體動作的直接交互，最終達到康復(fù)訓(xùn)練的目的。通過人工智能的引入，一方面能夠?qū)崟r捕捉患者的康復(fù)姿態(tài)并進行打分，對于訓(xùn)練不到位的動作可給予及時的糾正，另一方面可有效的實現(xiàn)主動雙向交互，改善患者康復(fù)期間的煩躁狀態(tài)，增強信心[2]。

3.2 人工智能在乳腺癌治療中應(yīng)用

乳腺癌早期診斷和治療對患者的預(yù)后極為重要。人工智能通過評估和診斷乳腺癌細胞標(biāo)志物，能做出更適合患者的治療決定。計算機化圖像分析乳腺組織數(shù)字化病理大數(shù)據(jù)有助于更快、更精確診斷疾病，人工智能的突破預(yù)示在不久的將來改變?nèi)橄侔┑臋z測和治療。乳腺癌是否轉(zhuǎn)移影響治療方案的選擇，乳腺癌淋巴結(jié)腫瘤細胞的鑒定較為困難，容易出錯，特別是微小轉(zhuǎn)移。有學(xué)者開發(fā)了用于檢測乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的人工智能程序，通過深度學(xué)習(xí)識別和勾勒出疑似腫瘤區(qū)域，結(jié)果顯示，人工智能判斷病理區(qū)域的準(zhǔn)確度超過臨床醫(yī)師，且人工智能顯著提高微轉(zhuǎn)移檢測的靈敏度， 縮短對微轉(zhuǎn)移和影像的平均審查時間。有研究報道，利用人工智能系統(tǒng)檢測乳腺癌的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的結(jié)果優(yōu)于醫(yī)師的檢測結(jié)果，并基于該系統(tǒng)構(gòu)建了人工智能病理檢測的工作流程和工作框架，為人工智能在病理診斷中應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

3.3 人工智能在皮膚科疾病診斷中的應(yīng)用

皮膚癌是人類惡性腫瘤中最常見的一種，可以通過視覺檢查做出診斷，首先經(jīng)過第一步的臨床篩查，然后進一步活檢和組織病理學(xué)檢查。由于皮膚病損有時僅僅是細微的變化，所以對皮膚病損的圖像進行自動分類是一項艱巨的任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識別許多細粒度的對象類別時有著較大的潛力。臨床圖像的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型測試了兩項任務(wù)：角質(zhì)形成細胞癌與良性脂溢性角化病、惡性黑色素瘤與良性痣。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這兩項任務(wù)上的表現(xiàn)均達到了皮膚科專家的水平。若將該深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配置于移動設(shè)備，患者則可以通過自我檢測的方法，快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)自身疾病，對于疾病的早發(fā)現(xiàn)、早治療有著重要意義[3]。

3.4 人工智能在康復(fù)機器人中的應(yīng)用

早在20世紀(jì)90年代初，日本、歐洲、北美等地區(qū)已出現(xiàn)多個康復(fù)機器人研究中心。目前機器人在疾病診斷、手術(shù)治療等已經(jīng)有較多臨床報道， 而術(shù)后康復(fù)對患者的預(yù)后也發(fā)揮至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的康復(fù)治療操作方法復(fù)雜，人力、物力以及財力消耗較大，采用康復(fù)機器人可有效節(jié)約成本，并能獲得滿意療效。早期的康復(fù)機器人并沒有采用多自由度，導(dǎo)致其運動模式相對簡單單一，隨后在1987年，英國一公司研發(fā)出智能康復(fù)訓(xùn)練器、下肢被動運動訓(xùn)練器等多款機器人推動了智能康復(fù)的步伐?，F(xiàn)階段基于人工智能技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)采集類似患者在康復(fù)期間的訓(xùn)練模型，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和人機交互系統(tǒng)，在確保足夠安全的范圍內(nèi)，能有效實現(xiàn)康復(fù)機器人的交流和控制，更加便于解決康復(fù)過程中遇到的問題，并能使患者得到精細化訓(xùn)練[4]。

4 結(jié)束語

綜上所述，隨著目前計算機技術(shù)的不斷進步和與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不斷的融合，人工智能已在許多疾病的診斷上可以協(xié)助醫(yī)師，但其仍有許多不足之處，還不能完全取代醫(yī)師的作用。人工智能與各科室疾病診斷的結(jié)合仍需要進一步完善。主要是需要更高質(zhì)量的大量病例數(shù)據(jù)，細化疾病分類，使人工智能模型能得到更充足的訓(xùn)練和完善。人工智能的前景非常廣闊，除了上述的應(yīng)用外，在其他系統(tǒng)疾病中的應(yīng)用也值得期待。

參考文獻：

[1] 毛子駿，劉子靈，周光勇。國際比較視野下機器人在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用政策研究[J].科技管理研究，2021，41（10）：49-59.

[2] 柳學(xué)國，李坤煒，陳歡，等.肺癌低劑量CT篩查中結(jié)節(jié)的分類與處理[J].放射學(xué)實踐，2017，32（1）：21-27.

[3] 陳壽平，騫森.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)歷史、現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[C].上海：第五屆工業(yè)儀表與自動化學(xué)術(shù)會議，2004：63-66.

[4] 曲利軍，劉萬陽，楊倩，等.人工智能技術(shù)溯源、醫(yī)學(xué)應(yīng)用及其在眼科前節(jié)疾病的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J].中華眼科醫(yī)學(xué)雜志（電子版），2018，8（6）：270.

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