浅谈人工智能及其在心血管精准医疗中的应用

丛杨海 李霄 安静

摘 要 人工智能因其在各个行业中巨大的应用潜力，使其在近年来发展迅速。医疗数据种类多样，体量庞大，且敏感信息多，使其在储存，分析和应用方面有巨大的困难。人工智能技术具有处理和分析医疗大数据的能力，突破传统统计模型准确性和应用范围的局限，实现真实世界风险预测模型的实时建立和校正，以及自动化实时临床决策系统的建立和应用。

关键词 人工智能 ;预测疾病发病率 ;人工智能的应用 ;智能诊疗

随着AI+医疗的进一步融合、深入，政策和资金层面的大规模投入，AI辅助技术在多个医疗细分领域得到了应用。在具有异质性特征的心血管疾病中发现新的疾病表型或基因型，指导个体化靶向治疗;发现心血管疾病或治疗相关的未知风险因素;识别心血管影像、超声和心电图;辅助制定心血管疾病临床决策支持系统。鉴于此，本文将以AI技术类型為主线，重点阐述不同类型的AI技术在心血管疾病精准医疗中的主要适用范围、局限性和发展方向。

1人工智能的相关概述

人工智能在信息时代所积累和记录的数据中得到应用，应用领域也在不断扩大，人们也许可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。AI技术分为很多方面，机器学习是AI技术的其中一个方面，它又可以分为监督学习、非监督学习、深度学习三个方面。

1.1 监督学习

机器学习的一个重要组成是监督学习。其应用特点是训练所需要的数据量大，且需要标记，训练得到的模型可以对新数据集进行预测，来解决分类性和一些预测性的问题。人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）都是监督学习算法中的主要内容[1]。

人工神经网络通过模拟人类的神经元，并组合神经元形成神经网络，利用复杂的神经网络进行预测。人工神经网络可以在保证准确性和预测性的基础上进行回归分析，可以应用在各类数据类型中。但是它也有局限性，比如出现数据过度拟合，计算耗时较长，参数繁多等问题[2]。ANN与SVM相比较来说，SVM发生过度拟合的情况较少，在储存空间方面要求较小，在处理电子病历文本分类、超声心动图像的图像识别、心血管疾病风险分层等方面问题时，SVM技术明显更具有优势。而且，SVM在处理非线性数据和大量复杂数据时可以更快速，准确率高。

1.2 非监督学习

应用非监督学习的方法可在特定数据集中寻找规律，于监督学习不同的是，这种规律并不是要达到划分数据集的目的，也就是说不一定要“分类”。故非监督学习拓展了有监督学习方法在实际场景的应用范围[3]。譬如寻找一个数据集中的主分量，或分析数据集有什么特点都可以归于非监督学习方法的范畴。非监督学习常常用于深度学习，可分成聚类算法和关联规则算法。

聚类算法是将没有标记的数据进行分类，分为不同类或簇。在心血管这一领域，聚类算法主要应用于两个方面，分别是心电图和心脏影像的自动分类。聚类算法在心电图的形态、RR期间、动态心电图中室性期前收缩的识别等这些方面具有重要应用，在此类算法帮助下，我们可以准确识别心电图中的噪音和人工假象，从而可以发现具有特殊心电图特征的疾病。

从大数据内部发现数据项之间的关联性，从而建立表面上似乎无关联性的数据之间的联系的这种算法叫作关联规则算法。我们可以通过关联规则算法发现更多药物混合使用而带来的不良效果。

1.3 深度学习

深度学习通过监督和非监督方法训练深度神经网络，因此也可以说其不是一种独立的机器学习方法，它在图像识别和噪声处理等方面，深度学习具有强大的能力，我们可以利用深度学习得到更高的分类准确率来处理图像。

2人工智能系统在心血管疾病精准诊断中的应用

人工智能系统应用机器学习、自然语言处理、模式识别等技术来模拟人类思维过程。所建立的计算机及硬件系统需要通过机器学习或者深度学习算法训练某个系统或设备来实现不需要人类参与就能够解决问题的功能。

举例来说，在2020年，云检医学开发了一种应用人工智能技术来预警重大慢性病的产品，其利用人工智能分析平台Spotlight，分析千万级人群数据，对生化免疫检测指标深度学习进行特征筛选。以随机森林监督学习算法演算筛选出与疾病关联性强的风险预测因子，建构了多种疾病风险分析模型。其中就包括了高血压和心脏病两个疾病大类。

人工智能系统在心血管疾病精准诊断中的应用使对个体健康量化预测，及早进行健康管理成为可能。在机器学习，帮助医生发现新的疾病类型，提高心血管疾病的诊断效率等方面，智能计算具有不可忽略的重大作用。

3AI在心血管精准医疗中的应用展望

面对患者海量的数据信息、标准化医疗工作、精准分类患者、实现个体化等方面，AI可以更深入的解读这些信息，从而为医疗行业提供更精准的服务。但是在心血管临床方面，由于心血管临床数据大多都为非结构数据，AI无法得到标准化数据，从而影响模型预测。同时，当前医疗数据标准并不统一，过分应用AI会导致误判、误诊等问题，因此我们不能单纯依赖AI。心血管医生应该与AI相互配合，改变未来的医疗方式，为患者获得更好的治病方式。

4结束语

人工智能在医疗领域的应用将为医疗行业的发展起到关键推动作用。在心血管方面，行业研究并上线了包括监督与非监督学习和深度学习等机器学习算法，这些技术的应用，使医疗机构及其工作者减轻了分析工作的强度。但是人工智能技术的局限和医疗数据的复杂性，使其在针对心血管疾病的分析不具有全面性，所以我们不能完全依赖AI，医疗工作者需要与AI相互配合以得到更好的疾病治疗方式。

参考文献

[1] 霍俊宇，单其俊.人工智能在心血管疾病中的精准医疗应用研究概况[J].中国心脏起搏与心电生理杂志，2018，32（4）：403-406.

[2] 王健宗.人工智能在医疗方面应用的局限性及对未来的展望[J].人工智能，2018（4）：98-106.

[3] 纪兆华，张晓华，闫新惠.基于大数据技术的机器学习算法研究探讨[J].科技资讯，2020，18（15）：24-25.