人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用

董瀟語 張思齊 孔海銘

摘要：隨著漸趨成熟的AI（人工智能）技術(shù)向各行各業(yè)進行“AI+”式的轉(zhuǎn)變，“AI+醫(yī)療”作為能夠產(chǎn)生劃時代變革，且直接關(guān)乎人類福祉的領(lǐng)域，自然而然成為許多巨頭的關(guān)注點。雖然談及當前“AI+醫(yī)療”的具體應(yīng)用，主要集中在機器學習輔助診療及分析這類領(lǐng)域，但相比于受到技術(shù)和法律限制的無人駕駛汽車等人工智能產(chǎn)業(yè)，智能醫(yī)療顯然更容易落地，也具備成為下一個“AI藍海”的條件。

關(guān)鍵詞：人工智能系統(tǒng);智能醫(yī)療;應(yīng)用研究

一、人工智能和醫(yī)療健康領(lǐng)域的關(guān)系

目前，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域。從應(yīng)用場景來看，主要分為虛擬輔助、醫(yī)學影像、藥物挖掘、營養(yǎng)等四個方面。隨著語音識別、圖像識別等技術(shù)的逐步完善，基于這些基礎(chǔ)技術(shù)的泛人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也日趨成熟，推動了整個智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展和一大批專業(yè)企業(yè)的誕生。在人工智能出現(xiàn)之前，我們的許多醫(yī)療建筑過程都非常緩慢。我們一直在為醫(yī)療場景尋找合適的技術(shù)。人工智能的出現(xiàn)是關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點。大量的醫(yī)學知識需要人工智能的數(shù)字化和智能化。這是一個龐大的項目。

眾所周知，醫(yī)療領(lǐng)域最突出的問題就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的短缺，特別是當國家進入老齡化社會，對醫(yī)生的需求日益增加。然而，醫(yī)學人才的培養(yǎng)體系和培養(yǎng)速度卻遲遲不能互相跟上。培養(yǎng)一個單一的醫(yī)學生體系需要五年時間。這些因素導致了醫(yī)療資源失衡和就醫(yī)難的問題。結(jié)果，人們開始把希望寄托在機器上。因為一旦機器能看醫(yī)生，供應(yīng)就會無限期地增加。因此，“人工智能+醫(yī)學治療”的結(jié)合出現(xiàn)了。

二、人工智能在醫(yī)療中應(yīng)用的類型

（一）人工智能+醫(yī)學影像

由于醫(yī)生的個人習慣、學歷、執(zhí)業(yè)醫(yī)院等因素，不同地區(qū)不同醫(yī)院的影像診斷報告標準不同。智能圖像識別是人工智能技術(shù)在醫(yī)學圖像診斷中的應(yīng)用，它幫助醫(yī)生定位疾病、分析病情、輔助診斷，具有較高的效率和準確性。

（二）人工智能+藥物挖掘

智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學習技術(shù)應(yīng)用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速準確地挖掘和篩選合適的化合物或有機體，從而縮短新藥研發(fā)周期，降低新藥研發(fā)成本，提高新藥研發(fā)成功率。目前，仿制藥約占國內(nèi)藥品的95%，這主要是由于國內(nèi)制藥企業(yè)研發(fā)能力薄弱。人工智能在藥物挖掘中的應(yīng)用有望改變國內(nèi)藥物研發(fā)創(chuàng)新不足的格局。

（三）人工智能+個人健康管理

人工智能健康管理利用人體的日常物理數(shù)據(jù)，幫助個人實現(xiàn)準確有效的健康管理，從源頭上減少疾病的誘因，從而減少家庭醫(yī)療費用。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、心理健康、在線咨詢、健康干預和基于精準醫(yī)療的健康管理等方面。

（四）人工智能+輔助診斷

智能診療就是利用人工智能技術(shù)輔助診斷和治療，使計算機能夠“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)學知識，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，給出可靠的診斷和治療方案。提示醫(yī)生進行臨床醫(yī)學治療，為患者提供參考診斷和治療方法，并回答問題。

（五）人工智能+機器人

機器人技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用并不鮮見，如智能人工肢體、外骨骼及輔助設(shè)備來修復受損的人體，醫(yī)療護理機器人來輔助醫(yī)務(wù)人員等。。通過比人類更靈活的機器人將相機帶入人體，并恢復高清3D圖像。目前，全世界已經(jīng)組裝了3000多臺達芬奇機器人，完成了300萬次操作。

三、人工智能在醫(yī)療健康中的應(yīng)用情況

（一）虛擬助理人工智能

在醫(yī)療領(lǐng)域，虛擬助手可以根據(jù)與用戶的對話，通過疾病的描述，智能地判斷疾病的起因。因此，虛擬助理主要分為兩類，一類是包括Siri的通用虛擬助理，另一類是專注于醫(yī)療和健康的特殊虛擬助理。通用虛擬助理上市較早，具有較高的資金支持和較大的數(shù)據(jù)規(guī)模。然而，醫(yī)療虛擬助理具有很強的職業(yè)屬性和很高的監(jiān)管風險。這些是當前虛擬助理存在的問題。即便如此，虛擬助理的成本較低，這有助于控制成本。人類醫(yī)生不可能窮盡所有疾病，而人工智能理論上可以，所以它可以成為人類醫(yī)生的得力助手。未來，隨著機器學習的快速發(fā)展和醫(yī)學檢測方法的智能化，許多人都充滿了虛擬助手取代人類醫(yī)生的希望。

（二）醫(yī)學影像

醫(yī)學影像與人工智能的結(jié)合是數(shù)字醫(yī)學領(lǐng)域的一個新興分支和行業(yè)熱點。醫(yī)學圖像包含了如此之多的數(shù)據(jù)，以至于即使是有經(jīng)驗的醫(yī)生有時似乎也不知所措。醫(yī)學影像的解讀需要較長的專業(yè)經(jīng)驗，而醫(yī)生的培訓周期相對較長。人工智能在圖像檢測效率和準確率上可以比專業(yè)醫(yī)生更快，并且可以減少人為操作的誤判率。近年來，在“深度學習”的幫助下，圖像識別技術(shù)的性能得到了快速提高。在人工智能輔助診斷的過程中，人工智能也將通過自身深入學習，在病案數(shù)據(jù)庫中尋找病例作為判斷的依據(jù)。

（三）藥物挖掘

智能決策支持系統(tǒng)在教育教學領(lǐng)域的有效應(yīng)用，就是將人工智能與決策支持系統(tǒng)相結(jié)合，充分利用專家系統(tǒng)，從而保證決策支持系統(tǒng)能夠發(fā)揮更有效的作用，充分應(yīng)用于人類知識。例如，決策問題的描述性知識、決策過程中的過程知識等。用邏輯推理解決復雜的決策問題實際。智能決策支持系統(tǒng)的組成主要包括數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、人機界面、智能組件等。目前，在教育教學領(lǐng)域，智能決策支持系統(tǒng)已經(jīng)成為主流發(fā)展方向，在網(wǎng)絡(luò)教育領(lǐng)域具有極其深遠的發(fā)展?jié)摿途薮蟮膽?yīng)用前景。

（四）智能仿真教學系統(tǒng)

首先，在篩選新藥時，有幾種安全的替代藥物可供選擇。當許多甚至上千個化合物對某一疾病表現(xiàn)出一定療效時，可以利用人工智能搜索算法為新藥選擇最佳候選藥物，但其安全性難以判斷。其次，人工智能還可以用于對尚未達到動物和人類試驗階段的新藥進行安全性測試。人工智能可以篩選和搜索現(xiàn)有藥物的副作用，選擇副作用概率最小、對實際副作用危害最小的藥物進行動物和人類實驗，節(jié)省了時間和成本。

結(jié)束語：

當然，事物的新演化往往伴隨著懷疑和挑戰(zhàn)，人工智能也不例外。例如，數(shù)據(jù)是智能醫(yī)療的基礎(chǔ)，但醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的標準化、統(tǒng)一化和智能化有待提高。比如，AI全面應(yīng)用后，如何滿足倫理和情感等方面的需求。，是人工智能未來需要解決的問題。然而，不可否認的是，人工智能技術(shù)在未來將逐漸取代部分醫(yī)療行業(yè)的工作，大大提高醫(yī)療診斷和治療手段。

參考文獻

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