人工智能技术在康复和慢性病管理及辅助诊断的应用进展

刘瑞

（河南科技大学第一附属医院，河南 洛阳 471000）

随着新一代人工智能（artificial intelligence,AI）技术的迅速发展，以机器学习和深度学习为代表的前沿信息技术受到了康复和慢性病管理研究学者的广泛关注。AI 的本质是对人的思维信息进行模拟的过程，其主要分为结构模拟和功能模拟，其中结构模拟是指仿照人脑结构的机制，研制出类人脑的机器。功能模拟指暂时撇开人脑的内部结构，根据其功能过程进行模拟。当前，AI技术已经发展到新阶段，呈现出深度学习、群智开放等新特征，其在医疗辅助诊断领域的广泛应用，极大提高了公共服务精准化水平。特别是随着我国人口老龄化的趋势日益严重，脑卒中发病率也在不断提升，临床常见的功能性障碍为偏瘫，通常会导致患者出现肢体运动模式异常、身体关节挛缩僵硬等症状，极大降低了患者的生活质量和体验。在脑卒中患者上肢（下肢）偏瘫康复过程中，基于AI 技术的康复机器人，有效地改善了患者的肢体肌力和平衡能力。此外在慢性病管理及辅助诊断方面，以深度卷积神经网络为代表的深度学习技术也表现出独特的性能优势。研究人员基于大数据技术，将AI 技术与移动计算和生物医疗设备等技术相结合，通过对慢性病患者的健康大数据进行实时收集、分析和处理，及时评估患者的疾病风险等级，给出患者精准化和个性化的治疗方案。我国研究人员提出慢性病辅助管理和诊断的自动化管理系统，为慢性病患者提供精准数字化的移动服务，提高了患者的生存率［1］。

如何创新性的将人工智能技术与康复和慢性病管理及辅助诊断有机结合，提高患者的生活质量体验、实现智能化和个性化的服务，成为当前医学信息学领域亟待解决的关键问题之一。基于此，本文对近年来国内外研究人员的相关研究成果进行系统性综述。

1 AI 技术概述

AI 起源于20 世纪50 年代，是研究和开发用于进行模拟、延伸和扩展人智能化的关键理论和方法技术，其企图了解智能的本质含义，并生产出能够以AI 相似的方式、做出反应的智能化机器［2］。AI 包括弱AI、通用AI 和强AI。当前，医学领域的研究人员使用的AI 技术主要聚焦于机器学习和深度学习等可计算的智能模型。其中机器学习是指机器可以自动学习的算法，从大量数据中自动化分析并得出规律，最后利用规律对未知的数据进行预测的算法［3］。深度学习是一种基于数据进行表征的学习方法，通过使用包含复杂结构化或非线性变换构成的多个处理层，对数据进行深层抽象的算法［4］。

2 AI 在康复管理中的应用

随着康复管理技术的快速发展，以康复机器人为代表的AI 技术受到了医学研究人员的广泛关注。下肢康复机器人作为康复机器人的一种，在缺血性脑卒中患者的康复管理中起到了重要作用。研究人员主要针对下肢康复智能机器人对脑卒中患者下肢偏瘫康复的影响展开了系统研究［5-9］，康复智能机器人对脑卒中患者下肢偏瘫康复的影响对比见表1。有研究文献报道，通过选取60 例脑卒中偏瘫患者随机划分实验组和对照组，每组30例，对照组采用常规的康复治疗方法，实验组采用下肢康复智能机器人训练和镜像疗法，比较两组患者的下肢肌力与平衡的功能［5］。实验数据显示，镜像疗法联合下肢康复机器人能够有效地改善脑卒中患者的肌力水平和身体平衡的功能。有研究文献报道，将脑卒中患者随机划分为A 组、B组和C 组，其中A 组采用常规康复与下肢康复机器人训练相结合方法，B 组采用常规康复与下肢等速肌力训练相结合方法，C 组采用常规康复与下肢康复机器人联合等速肌力训练相结合的方法［6］。C组采用下肢的康复机器人联合等速肌力训练，能够改善患者的下肢肌力和平衡功能及步行能力。此外我国研究学者乐琳［8］通过选取简式Fugl-Meyer 下肢运动量表评分、改良Barthel 指数和Holden 步行功能分级3 种指标，分别对实验组和观察组患者的下肢运动能力、平衡能力以及步行能力和生活自理能力进行评判。

表1 康复智能机器人对脑卒中患者下肢偏瘫康复的影响比较

3 AI 在慢性病管理及辅助诊断中的应用

随着我国糖尿病、高血压和心血管病等慢性疾病的发病率不断升高，慢性病的诊断和管理成为医学工作人员一项重要的任务。研究人员通过运用信息技术和新一代AI 技术，为患者提供智能化和个性化的慢性病管理系统，使其成为AI 与慢性病管理相结合的典范［10-12］。笔者对国内外相关文献进行了系统的总结，基于深度学习的不同分割方法性能比较见表2。文献［1］采用互联网技术，构建了一套完整的医院诊治和社区管理慢性病管理系统。该系统为慢性病患者提供了数字化的移动服务，同时也为医院公共卫生服务项目（绩效考核、资金分配）提供了科学的管理模式和途径。文献［12］以全民健康信息化建设为目标，根据全民健康与慢性病防控间的关系，通过整合重构国家疾病预防控制信息的系统架构，提出了一套完整的慢性病健康事件监测和信息管理方案。文献［13］首先分析我国慢性病健康知识服务系统需求，阐述了将AI 技术应用于医疗健康领域知识表示的优越性，最后构建了一套慢性病健康教育本体知识库系统。

表2 基于深度学习的不同分割方法性能比较

此外，以深度学习和机器学习为代表的AI 技术，在慢性病的疾病诊断方面也表现出了独特的优势［14-16］。研究人员通过利用计算机辅助诊断的方法，进行肿瘤分割和分类。2017 年，深圳大学医学部生物医学工程学院研究人员提出了深度学习技术在肿瘤分割和分类等方面，其较传统分类方法表现出更好的效果。陈彤［15］通过选取核磁共振乳腺图像数据库，基于深度神经网络YOLACT 网络结构，运用深度卷积神经网络来检测乳腺癌，其在测试数据集中的平均精度达到82.92%～85.75%。

4 总结与展望

本文系统性地介绍了AI 技术在康复和慢性病管理及辅助诊断中的应用和研究进展，其中以康复机器人为代表智能化机器人在缺血性脑卒中患者的康复管理中起到了重要的作用，其能够及时有效地提高患者的肢体肌力和平衡能力。此外在慢性病管理和辅助诊断领域，基于大数据技术的智能化和信息化的慢性病管理系统，能够及时有效地采集患者的各项指标，达到实时精准监测慢性病的动态变化过程。但是在辅助诊断领域，AI技术仍存在误诊和漏诊等现象，因此基于患者生成的病例大数据，选取更有效的特征进行智能化模型构建成为未来科研人员关注的焦点，以期实现真正的自动化诊断和治疗。总而言之，AI 在慢性病管理及辅助诊断领域已经取得了一些研究成果，自动化技术、计算机技术等新一轮的信息技术，必将成为AI 在医学领域发展的新引擎。