人工智能助力精准医疗和临床科研发展

◆杨建文

人工智能助力精准医疗和临床科研发展

◆杨建文

（济宁医学院附属医院兖州院区 山东 272000）

近年来，随着人工智能的不断发展，人工智能技术在各个领域都起到越来越重要的作用。本文对人工智能在精准医疗以及临床科研方面的应用进行了研究，主要列举了在图像分析、药物研发、远程医疗、医疗机器人等方面的应用，希望可以为人工智能在医疗领域的应用做出贡献。

人工智能；医疗；机器学习

近年来，人工智能技术不断发展，在各个行业应用广泛。在医疗行业也取得了非常大的进步。人工智能中的各种技术如自然语言处理、语音识别、语义分析、图像识别等被广泛应用于临床医疗，主要方式为机器辅助手术、辅助医学影像识别、药物的研究以及各种疾病的预测等[1]。这些技术都取得了比较好的作用效果，人工智能技术也逐渐成为衡量医疗条件先进与否的重要因素。本文结合国内外材料，对人工智能在精准医疗和临床科研的作用进行了研究分析。

1 人工智能概述

20世纪中叶的时候人工智能这一概念被首次提出，随后人工智能经历了飞速发展，现如今人工智能技术在机器学习、图像识别、智能语音等方面都取得了非常好的成绩。

机器学习是人工智能的核心部分，主要是根据历史数据来模拟实际场景，从已有的历史数据中得到规律、规则。通过机器学习，计算机可以根据以往经验不断自我学习，自我优化[2]。机器学习的最主要部分就是算法。算法可以分为有监督学习及无监督学习等。机器学习的算法有神经网络、决策树、支持向量机、关联规则等。最近几年机器学习中的深度学习也取得了优秀的成果。深度学习的本质是对历史数据的特征进行分层解析，使特征转化成为更高层次，更加具有代表性的特征，通过多层神经网络实现，使模型取得更好的模拟效果[3]。总之，深度学习就是对历史数据的输入元素进行归纳总结。比较经典的深度学习算法有深层神经网络和卷积神经网络等。

2 人工智能在精准医疗和临床科研的应用

2.1 精准医疗

精准医疗是指对患者可以进行精准诊断、精准治疗、精准护理等。实现精准医疗除了依靠医生丰富的经验外，还要依靠现有人工智能医疗技术的不断发展。例如，通过传感器我们可以得到患者的睡眠质量、心率等各方面的生命体征数据[4]。这些数据可以为医生进行有效诊断提供判断依据。另外依靠人工智能手段可以对特定的疾病进行发现和预测，并且还可以对一些慢性疾病进行长期的时间检测，从而达到有效的预防作用。运用人工智能技术，可以对不同疾病的患者数据进行收集、分析数据，使用精准医疗技术促进我国医疗技术的不断发展。

精准医疗基海量数据对诊断结果进行诊断检验。精准医疗还可以将患者的个人基因、生活环境、饮食状况等信息纳入分析的范畴，研发个性化的治疗方案，对不同的患者制定个性化的治疗方案。

2.2 图像分析

人工智能在医学图像方面的应用主要由三个方面：影像、病理学检查和内镜成像。人工智能技术科应用于多种类型的图像分析包括X射线、核磁共振图像以及CT等。斯坦福大学开发的CheXnet系统主要是根据历史的10万张胸部X线正位片来进行数据建模，构建了一个含有121层的CNN[5]。经过测试该系统在肺炎方面的检测上取得了非常好的准确效果。在用于内镜检查时例如胃镜检查时，辅助诊断系统，一旦发现息肉、肿瘤等异常，会马上提示医生进行更细致的检查，为医生决策提供辅助。目前越来越多的领域采用了人工智能的图像分析，例如近几年的深度学习图像分析，被应用于检测视网膜病变以及皮肤病变等[6]。都取得了不错的进步。

2.3 药物研发

人工智能技术在药物研发方面也取得不俗的成绩。利用计算机的深度学习技术以及数据处理、数据分析能力，可以及时发现药物在合成中出现的异常值，不合理数值。并且利用挖掘技术可以对药物的实验预期效果进行预测，极大地缩短了药物的研发时间，大大提高了研发效率。在心血管疾病以及肿瘤控制等方面的药物现在已经很多采用了人工智能技术。

2.4 远程医疗

目前人工智能在远程医疗方面主要包含远程会诊和远程诊断等方面。中国幅员辽阔、人口众多、医疗资源分布非常不平衡，尤其在农村以及偏远的地区，医疗条件很差。对于生活在偏远地区的人民，让其花费大量金钱去大城市就诊非常不现实。此时远程医疗服务可以让他们不用跑医院在家就可以看病，得到大医院专家的治疗。远程医疗极大地缓解了穷困人民看不起病的现实问题。随着人工智能技术的不断发展，相信依靠科学进步未来会给这些地区的人民带来更好的医疗服务。

2.5 医疗机器人

人工智能的另一个发展很快的应用就是机器人，2017年Alphago在乌镇轻松击败了围棋世界排名第一的柯洁。机器人的发展现状已经取得了突破性的进展，同时智能机器人也在医学领域发挥着不可替代的作用。医学机器人可以对医疗影像进行分类识别，医学诊断等。用于临床方面的机器人有很多种，主要包含手术机器人、护理机器人等。其中手术机器人已经有了比较成熟的技术，在外科领域著名的外科手术系统达芬奇，具有控制方便、成像清晰等特点，如今达芬奇机器人已经在各个国家应用，精确性和平稳性都比较好。手术机器人精确的控制力可以解决以前手术，操作难、创伤面大、并发症等多种问题。除此之外，手术机器人也在胸外科、妇科等领域广泛应用。

2.6 专家系统

人工智能在医疗专家系统方面也有很积极的作用，专家系统就是通过以往专家的经验制定判断规则，用来解释复杂的问题，经过模拟学习，通过计算机程序可以对问题得出和专家系统计算结果相同的结论。专家系统最主要的问题是，此系统必须要包含大量专家的经验，以此才能构建完整准确的规则知识库，只有知识库够准确，覆盖范围够广，在构建模型时计算机系统才能模拟专家，做出合理的推理和判断。在医疗领域，最早的专家系统是根据人为制定的规则开发的，但是临床数据非常多，并且具有个体性和多样性，所以早期的专家系统具有一定局限性，随着人工智能技术的发展，人工智能可以使专家系统进行自我学习，成为临床工作中的有力工具。

3 人工智能在医疗领域应用需注意的问题

人工智能在医疗领域发展迅速。但是又存在对患者隐私数据的侵权问题，一方面人工智能技术需要大量的用户数据进行算法训练，才可以取得比较好的效果，通过对数据进行精准建模，产生预测结果，并且可以制定个性化医疗方案。另一方面，采集大量患者数据的同时，必然会涉及用户隐私数据。在分析基因、性格特征、生活习惯这些敏感数据的时候，给隐私保护带来威胁。所以要把隐私数据保护作为一个系统，强调隐私数据的整体性，需要伦理、法律和技术的协同作用，共同为隐私数据保驾护航。目前我国对用户的个人基因信息并没有专门的立法保护。建立对医疗患者隐私数据的保护是现在精准医疗发展的当务之急。

其次，由于我国经济发展不平衡，目前优秀的人工智能医疗系统大部分集中在大型医院，基层医院以及偏远地区的医疗水平还是较低，与医学前沿发展脱轨[12]。在基层医院及偏远地区中多多引进先进的人工智能医疗系统，可以提高整个医疗行业的水平。

4 结语

综上所述，人工智能技术在医疗领域确实对提高医疗水平和诊断的准确率有很大的帮助，除此之外，还可以增加优质医疗的覆盖广度。本文对人工智能在医疗领域的各种应用做了研究，相信随着人工智能技术的不断发展，数据的不断积累，人工智能在医疗领域的应用发展前景更加广阔。

[1]李洁.数字鸿沟背景下中国“智慧医疗”的发展[J].电子政务，2018（2）：89-96.

[2]Dilsizian SE, Siegel EL. Artificial intelligence in medicine and cardiac imaging：harnessing big data and advanced computing to provide personalized medical diagnosis and treatment[J]. Curr Cardiol Rep，2014，16（1）：441.

[3]孔祥溢，王任直.人工智能机在医疗领域的应用[J].医学信息学杂志，2016，（11）.

[4]糜泽花，钱爱兵. 智慧医疗发展现状及趋势研究文献综述[J]. 中国全科医学，2019，22（03）：129-133.

[5]郭子毅. 应重视健康管理人工智能产业发展[N]. 中国经济时报，2018-09-14（005）.

[6]克瑞莎·泰勒.医疗革命：大数据与分析如何改变医疗模式[M].北京：机械工业出版社，2016.