浅析人工智能前沿技术在医疗领域的应用

赵乐妍

（上海市延安中学，上海 200010）

0.引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。人工智能作为计算机科学的重要领域，是一门研究如何模拟、拓展人类智力的学科。简单来说人们就是要靠计算机模拟人的思维，去完成人类完成不了的工作。

人工智能自20 世纪中期在美国提出后，几经兴衰，直到近年来又迎来一个新的高潮，人工智能技术突飞猛进，在科技与生活的各个领域应用广泛，受到了当今社会的推崇和高度评价。相对于传统的智能，现代人工智能最突出的特征即为机器的自我学习，通过构建某种特定的人工神经网络，赋予人工智能以自我学习并深度思考，最终达到超前学习的目的，深蓝与Alpha Go 即为最好的例证。深蓝在20 世纪90 年代末期战胜了国际象棋领域的佼佼者——卡斯帕罗夫。而更胜一筹的Alpha Go 则是通过了深度学习及自我的错误纠正来不断强化自我，同时不断更新自己的信息，战胜了围棋高手李世石。如今，人工智能早已涉及智能机器人、自动控制系统以及金融经济分析等领域，当前人工智能系统基本包含机器人、语音处理、图像识别、知识专家系统等部分。

随着8 月14 日2020 全球智博会在苏州的盛大启幕，人工智能再一次作为时事热点出现在了我们眼前。李兰娟院士的演讲中表示基于人工智能的公共卫生大数据、疫情研判、基因测序、互联网医院等技术在疫情监测分析、防控救治等方面起到的重要作用。这些都是在新冠疫情的大背景下，人工智能在医疗领域的创新和应用，推动了医疗行业的新变革。

本文将从人工智能技术在医疗方面的应用展开，对人工智能技术、人工智能发展现状等方面进行阐述。

1.研究综述

随着人工智能技术的第三次发展浪潮不断深入，学者们对人工智能技术与医疗的结合也有着更进一步的研究。包括智能医疗机器人、医疗专家系统推理机等[1]。

陶永等人研究了智能机器人研究现状及发展趋势，包括智能制造、智能交通自动化、物联网、医疗健康与智能服务领域，人机协作、无人驾驶、情感识别、脑机接口、仿生软体机器人和云平台、大数据网络等关键与前沿技术的内容，阐述了关于我国智能机器人发展的思考与建议。

李娅雯等人研究了医学智能影像，包含医学智能影像市场运作模式的分析以及通过PEST 分析方法的内容，阐述了技术局限、无配套法律法规等障碍制约了医学智能影像的发展，论述了要拓展我国医学影像市场、推进医疗设备从试验阶段进入商品化的前提，首要的是对技术进行进一步提高，将安全性、可靠性和法规伦理等重重障碍进行清除，进而制造出更具实用价值的医疗影像设备。其中尤其不可忽视法律法规的出台和执行，在医疗影像产业初始阶段就规避监管不力的隐患。

党家玉研究了人工智能的伦理与法律风险问题，包括医疗、通信、交通、金融支付等众多领域，对人工智能进行概述并介绍了人工智能的应用领域、人工智能技术与人类的关系、人工智能技术的伦理与法律问题和各国有关人工智能的法律探索。分析人工智能技术引发的伦理与法律问题，并提出相应的应对措施。党家玉创造性地提出，人工智能在我国的落地，也可借鉴中华民族的文化优势，将中华文明几千年来的智慧融入人工智能的法律法规建设之中，即利用法律法规起到规范作用，用文明和传统赋予人工智能的社会实践更多弹性空间，形成结合中华传统文化和人工智能科技的应用成果，成为文化与科技相结合的典范。

2.人工智能技术介绍

2.1 专家系统

专家系统自上个世纪被提出以来，并没有一个统一的定义，其主要实现机制为：通过人类专家的经验以及客观规律来构建专家系统模型，进而解决现实中需要专家才能解决的各种问题，得出的结论与人类专家基本相同。世界上第一个专家系统诞生于美国斯坦福大学，这一命名为Dendral 的专家系统，主要用于判断特定物质的分子结构。近20 年来，专家系统逐渐应用于医疗、金融、教育等诸多领域，并经历了从基于框架到基于案例、进而基于到基于模型、最终基于Web 的阶段式发展。总结起来，专家系统的发展，主要依靠原理和技术上的突破[2]。

2.2 计算机视觉

计算机视觉是一门综合性技术，涉及图像识别、影像学、数字信号处理等多个学科。计算机视觉诞生于20 世纪60 年代，其目标是赋予机器以视觉。进入21 世纪，计算机视觉成为人工智能领域的研究热点。现阶段，计算机视觉在制造、交通、安防等行业和智能家居、先进医疗、无人驾驶等新兴产业均有着广泛的应用，提高了人们的生产、生活效率，在各行各业有效降低人工成本，并在识别精度、准确率、识别速度等方面逐渐进步，相比于人工形成了一定优势[3]。

计算机视觉技术大致可分为两个研究方向。一是视觉感知，包括目标检测、图像分割、识别分类等。目标检测是运用算法来定位图像中目标的准确位置，在生活中的运用例如人脸识别系统，需先从图像中检测到包含人脸的区域，再进一步对目标人脸进行准确定位。除此之外还有防伪识别、自动驾驶等应用。图像分割简单来说就是从图像中定位出你想要的部分，进一步对此部分进行深度分析，生活中可用于分析人体服饰。二是视觉生成，包括对图像、视频的生成。计算机视觉在感知与理解了视频图片的基础上，可以做到对图片进行编辑，实现智能抠图，生成不同背景的人像图。甚至于输入一张人走路的图片，可以实现分析走步姿势，生成动态的走步视频。

计算机视觉技术还有一定的发展空间，现阶段使用特征提取算法的精度有时会因为输入图像的不同而呈现不同的结果，有时可能并不尽人意。卷积神经网络应用于计算机视觉领域就成了该领域的研究前沿。卷积神经网络应用深度学习算法，经过训练学习，可以更精准地图像的局部特征进行提取，将计算机视觉技术的进步推向更广阔的空间。

计算机视觉在学术领域已经研究多年，取得了不少技术的发展。但这些技术多还只停留在学术领域，还没有大规模工业化。原因是由于计算机视觉在加入消费市场前还要弥补视觉技术产业链的断档。在此之前还要配备多种设备，例如电磁雷达、超声波雷达、摄像设备、三位传感器等，帮助计算机视觉识别复杂环境[4]。

3.人工智能技术在医疗领域的应用

3.1 医疗影像辅助诊断

随着我国影像技术的不断发展进步，在医疗领域中，越来越多的诊断需要根据X 光、CT、超声等数据作为支撑。医疗实践中产生的数据，有近90%是医疗影像，因此医疗影像是人工智能最容易应用的方向。医疗影像经计算机视觉分析处理后，可以实现智能诊断，从而提高诊断速度和诊断准确性，使病人迅速获得正确的治疗，此外还能弥补医生的不足。目前国内由于政策的加持，资金的大量投入，已有多家公司涉足人工智能医学影像领域市场，如科大讯飞、腾讯觅影、万里云等。其中比较突出的产品是“腾讯觅影”，这是一款腾讯自建的医疗影像产品，已经发展成为新一代国家级人工开放创新平台。在2020 年初的疫情期间，基于腾讯觅影和腾讯云技术的人工智能医疗设备，部署于湖北省多家医院，助力医护人员开展新冠肺炎诊断[5]。

3.2 医疗机器人

医疗机器人作为近年来出现的先进医疗器械，有着越来越广泛的应用前景，包括手术机器人、服务机器人、护理机器人、康复机器人等，可以辅助医护人员进行手术操作、医院服务、住院护理、患者康复训练等工作内容，可有效降低医院的用人成本，并能实现医疗服务的标准化、自动化。

近年来，国内的医疗机器人有着飞速的发展，已经从研发阶段逐渐过渡到应用阶段，在2013 年，哈尔滨工业大学成功研制出微创外科手术机器人，可应用于微创腹腔手术。手术机器人的应用可有效地克服传统外科手术精度差、标准化程度低的缺陷，并可以有效缓解医生在手术时的劳累程度，而计算机视觉与医疗机器人的结合可提高手术阶段的三维精度，使得整个手术过程精准可控[6]。

3.3 医学专家系统

专家系统是人工智能领域较为成熟的技术，也是应用于医疗领域的核心科技之一。医疗专家系统通过结合医学知识和权威专家的诊疗经验，来分析特定医疗领域的复杂问题，成为可以替代医学专家解决疑难杂症的诊疗系统。随着深度学习和计算机视觉技术与专家系统的结合，医疗专家系统也在经历不断地升级与完善，成为当代医学实践中的重要辅助工具。

传统的专家系统为产生规则系统，也就是根据规则库来诊断病症。这种方法简单，但是难以解决复杂的，冲突的病症。随着神经网络和数据库技术日新月异的发展，专家系统逐渐与神经网络和数据库进行结合，神经网络专家系统模拟人类的思维方式，不需要组织大量的产生规则，而是通过学习算法自学习，得出趋于准确的模式和信息。而与数据库的结合，有利于专家系统的存储、共享和故障恢复[7]。

世界上比较著名的医疗诊断系统还有青光眼医疗诊断系统CASNET、内科病医疗诊断系统INTERNIST、肾病医疗诊断系统PIP 等。

4.结论

人工智能在医疗各领域应用广泛，随着计算机技术的发展，各领域的产品也在更新换代。基于大数据，能深度学习的人工智能将会逐渐取代传统医疗，人们可以足不出户进行医疗诊断，也不用担心手术过程中因为医生的手误导致的医疗事故。积极学习人工智能各项新技术，接受人工智能带来的各种新事物，开拓生活的新方式，以迎接人工智能的新时代。