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    人工智能在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中應(yīng)用進(jìn)展

    2021-12-02 03:40:50凌建生
    今日健康 2021年6期
    關(guān)鍵詞:檢驗(yàn)科醫(yī)學(xué)機(jī)器人

    凌建生

    (柳州市工人醫(yī)院檢驗(yàn)科,廣西 柳州,545000)

    在醫(yī)療領(lǐng)域中,檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)被定義為“在醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)或護(hù)理現(xiàn)場(chǎng)對(duì)患者的組織、體液或其他成分進(jìn)行檢驗(yàn)的學(xué)科”[1],旨在通過(guò)量化指標(biāo)輔助臨床對(duì)患者進(jìn)行診斷,制定治療方案。2018年國(guó)務(wù)院頒布了“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn),其中包含“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”的應(yīng)用服務(wù)[2]?,F(xiàn)如今,人工智能在醫(yī)療檢驗(yàn)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,在形態(tài)學(xué)檢驗(yàn)、樣本處理、檢驗(yàn)結(jié)果審查等過(guò)程中起到重要價(jià)值,能有效降低人工因主觀性而致的結(jié)果偏倚,提高工作效率,滿足了臨床對(duì)檢驗(yàn)專業(yè)日益提升的質(zhì)量需求[3]。人工智能逐漸成為檢驗(yàn)科臨床工作的發(fā)展趨勢(shì),本文就其在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中應(yīng)用進(jìn)行整合,以便更好的服務(wù)于醫(yī)療檢驗(yàn)工作。

    1.人工智能

    1.1 人工智能概述

    人工智能主要是指研發(fā)、開(kāi)發(fā)用于延伸、模擬與擴(kuò)展人的方法、理論、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一項(xiàng)新技術(shù)[4]。人工智能因計(jì)算機(jī)科學(xué)逐漸衍生而來(lái),人們嘗試使用計(jì)算機(jī)模擬人類作出智能反應(yīng),現(xiàn)如今人工智能的研究囊括語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。

    1.2 人工智能發(fā)展史

    1945年世界首臺(tái)電子計(jì)算機(jī)出現(xiàn),雖然操作繁瑣、計(jì)算速度有限,但仍為人工智能奠定了基礎(chǔ)[5]。1950年圖靈提出圖靈測(cè)試,被認(rèn)為是人工智能水平測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)之一,且圖靈也被譽(yù)為人工智能之父。直至1956年,科學(xué)家提出“人工智能”這一詞,將其作為新概念劃分為獨(dú)立的學(xué)科。1980年人工智能進(jìn)入繁盛時(shí)代[6]。2016年由谷歌(Google)旗下DeepMind公司開(kāi)發(fā)的人工智能軟件Alpha Gi與國(guó)際圍棋冠軍進(jìn)行對(duì)弈,最終以人工智能獲勝宣告人工智能技術(shù)的成熟。

    2.人工智能在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中的應(yīng)用

    2.1 檢驗(yàn)標(biāo)本處理

    標(biāo)本采集機(jī)器人:全自動(dòng)采血機(jī)器人是目前臨床應(yīng)用最成熟、最典型的標(biāo)本采集機(jī)器人,該機(jī)器人借助紅外線+超聲波,可準(zhǔn)確定位血管位置、直徑等參數(shù)。機(jī)器視覺(jué)能將上述參數(shù)輸入,選擇適宜的算法,預(yù)測(cè)出血管位置[7]。直徑及針頭采血最佳角度與位置。有學(xué)者提出[8]一項(xiàng)基于計(jì)算機(jī)圖像從血管造影圖像中自動(dòng)提取灌裝動(dòng)脈圖像的分割方式,其能分割出血管輪廓,提取中心線,計(jì)算出血管直徑。自動(dòng)采血機(jī)器人借助智能識(shí)別技術(shù),讓智能機(jī)器代替人工,減低因人們主觀意識(shí)而致的失誤,同時(shí)能減低工作人員的工作量。

    樣本傳送機(jī)器人:隨著人工智能在商品物流方面的應(yīng)用逐漸完善,人們逐漸將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)樣片傳送上。樣本的傳送在檢驗(yàn)科中具有重要意義,對(duì)檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性造成直接影響[9]。而傳送機(jī)器人可通過(guò)機(jī)械視覺(jué)或化學(xué)方式對(duì)試劑、樣本進(jìn)行識(shí)別,依據(jù)計(jì)算機(jī)指令在制定區(qū)域裝卸樣本[10]。樣本傳送機(jī)器人在傳送過(guò)程中可保障無(wú)菌環(huán)境,降低了人工送檢的失誤,確保樣本的安全性,以免樣片污染。

    樣本稀釋機(jī)器人:臨床采集獲得的樣本通常濃度較高,需稀釋至不超過(guò)檢驗(yàn)方法學(xué)的線性范圍。糞便、尿液及陰道分泌物有形成分纖維鏡檢驗(yàn)時(shí),需將樣本稀釋至適宜濃度[11]。在檢驗(yàn)過(guò)程中,工作人員通常對(duì)未稀釋的樣本進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)效果不佳時(shí)再稀釋檢驗(yàn)。例如陰道分泌物雖呈液體狀,能直接鏡檢,但因濃稠度較高,在檢驗(yàn)過(guò)程中極易造成有形成分黏連重疊,給臨床檢驗(yàn)帶來(lái)一定難度。臨床上應(yīng)用的樣本機(jī)器人可分為光學(xué)原理檢驗(yàn)及某類成分濃度檢驗(yàn)兩種。有臨床研究人員使用基于多層感知器的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)心肌肌蛋白Ⅰ進(jìn)行檢驗(yàn),評(píng)估體液樣本是否需稀釋,結(jié)果顯示其評(píng)估準(zhǔn)確率較高。其能有效縮短樣本處理的耗時(shí),減低樣本浪費(fèi)的狀況[12]。

    2.2 自動(dòng)化審核

    現(xiàn)如今,自動(dòng)化審核系統(tǒng)在臨床多個(gè)方面得到廣泛應(yīng)用,例如尿液、生化、血液、免疫等,根據(jù)審核項(xiàng)目與模型而定,審核總體通過(guò)率可達(dá)50~90%[13]。對(duì)于特殊人群建立獨(dú)立的自動(dòng)化審核系統(tǒng),更具有臨床指導(dǎo)價(jià)值。腫瘤患者往往伴隨復(fù)雜的生理病理變化,在住院期間需棘手程度不一的放化療,為此,針對(duì)腫瘤人群建立自動(dòng)化審核系統(tǒng)極為重要。有學(xué)者建立腫瘤患者生化指標(biāo)的自動(dòng)審核系統(tǒng),其總體通過(guò)率可到1/2,在不同腫瘤類型中,存在加大差異[14]。

    2.3 大數(shù)據(jù)智能科研平臺(tái)

    有效的、有序的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存狀態(tài)是人工智能的基礎(chǔ)?,F(xiàn)如今,檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)尚未對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)參數(shù)進(jìn)行二次利用,其中一個(gè)因素在與多數(shù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)仍處于無(wú)效狀態(tài),數(shù)據(jù)庫(kù)中的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)尚未制定完善的分類[15]。將人性智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)管理中,能根據(jù)制定類別構(gòu)建知識(shí)圖譜,掌握疾病的生理、病理特征,隨著數(shù)據(jù)量的逐漸增加,圖譜中的變量與占比不再出現(xiàn)明顯變化?;诖髷?shù)據(jù)的科研平臺(tái)被認(rèn)為應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行新知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程,是檢驗(yàn)科發(fā)現(xiàn)新知識(shí),在提升診斷性能,優(yōu)化檢驗(yàn)指標(biāo)等方面起到重要意義。

    3.小結(jié)

    人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)領(lǐng)域中的應(yīng)用,逐漸優(yōu)化了實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)的工作流程,有效提升實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)容量。我國(guó)人口基數(shù)較大,人口老齡化問(wèn)題嚴(yán)峻,但我國(guó)醫(yī)療服務(wù)需求量大相對(duì)應(yīng)的現(xiàn)狀卻是醫(yī)療衛(wèi)生資源分配的不均勻。人工智能可攜帶一系列先進(jìn)檢驗(yàn)技術(shù),例如即時(shí)檢驗(yàn)等,給醫(yī)護(hù)人員帶來(lái)便利,降低檢驗(yàn)診斷失誤風(fēng)險(xiǎn),有利于打破我國(guó)醫(yī)學(xué)資源分配不平均的狀況,對(duì)疾病預(yù)防控制、篩查、診療帶來(lái)較大的應(yīng)用價(jià)值。

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