張琪

摘 要 本文主要介紹人工智能的發(fā)展歷程，對人工智能的發(fā)展前景進(jìn)行了概括描述。并且介紹了人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用例如：在臨床診斷、中醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)影像等方面的應(yīng)用研究。

【關(guān)鍵詞】人工智能 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

1 引言

人工智能（AI）是上世紀(jì)50年代發(fā)展起來的新興學(xué)科，主要內(nèi)容包括：知識表示、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、計算機(jī)視覺、自動推理和搜索方法、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現(xiàn)出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統(tǒng)假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設(shè)計方法，第二類是采用自下而上設(shè)計的“字符號”方法。

2 人工智能的發(fā)展

全球?qū)θ斯ぶ悄艿难邪l(fā)經(jīng)歷了已經(jīng)有70年的發(fā)展，從上個世紀(jì)的50年代開始一直到今天，歷經(jīng)了兩次大起大落，但伴隨著深度學(xué)習(xí)的重燃、龐大的大數(shù)據(jù)支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現(xiàn)，尤其是在摩爾定律、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算、新方法這些人工智能進(jìn)步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。

3 人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域上的應(yīng)用

3.1 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中人工智能的應(yīng)用

在醫(yī)學(xué)診斷中人工智能的應(yīng)用會出現(xiàn)一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學(xué)習(xí)以及自適應(yīng)變化能力弱。研究人腦連接發(fā)現(xiàn)了以人工神經(jīng)為特點可以解決在獲取知識中所出現(xiàn)的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學(xué)習(xí)，自組織等方面的能力，促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的快速發(fā)展。

人工智能領(lǐng)域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進(jìn)一步來實現(xiàn)人工智能，與之相比，不同的ANN是學(xué)習(xí)和訓(xùn)練為一體來達(dá)到智能的。ANN具有學(xué)習(xí)的能力及特殊方法，用戶不用編寫復(fù)雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數(shù)據(jù)就可以完成。迄今為止，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現(xiàn)種類復(fù)雜多變。在醫(yī)學(xué)的日常實踐中，疾病相應(yīng)的治療只能以經(jīng)驗為基礎(chǔ)來判斷。所以，ANN有著記憶，學(xué)習(xí)和歸納總結(jié)為一體的人工智能服務(wù)，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有很好的應(yīng)用發(fā)展趨勢。

3.2 在中醫(yī)學(xué)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

在中醫(yī)學(xué)中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強(qiáng)，因此中醫(yī)的診斷方法和治療手段與醫(yī)師的經(jīng)驗水平有很大聯(lián)系。數(shù)年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經(jīng)驗總結(jié)上，都有著對“證”的研究思想的深入調(diào)查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替換使用。恰當(dāng)?shù)闹嗅t(yī)癥狀可以作為基本輸入和適當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)以往的學(xué)習(xí)“經(jīng)驗”來進(jìn)行綜合分析，從而提出中醫(yī)診斷方法。

由神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型、網(wǎng)絡(luò)連接模型、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法等幾個要素組成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具有某些智能系統(tǒng)的功能。 按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來劃分，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多不同的種類，例如感知器、BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)等，目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是其中的BP網(wǎng)絡(luò)。這種前沿網(wǎng)絡(luò)非 BP網(wǎng)絡(luò)所屬，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與權(quán)值能夠表達(dá)復(fù)雜的非線性 I/0映射關(guān)系。憑借 BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良的自主學(xué)習(xí)功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練，也可以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，直到網(wǎng)絡(luò)的 I/0關(guān)系在某一塊訓(xùn)練指標(biāo)下最接近樣本為止。

3.3 人工智能在臨床醫(yī)療診斷中的應(yīng)用

計算機(jī)編寫的程序主要根據(jù)專家系統(tǒng)的設(shè)計原理和方法來模擬醫(yī)生的醫(yī)學(xué)診斷，以及通常治療手段的思維過程來進(jìn)行。醫(yī)療專家系統(tǒng)是臨床醫(yī)療診斷中人工智能的很好體現(xiàn)，不僅能夠處理較為復(fù)雜的醫(yī)學(xué)治療問題，還能當(dāng)做醫(yī)生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫(yī)學(xué)治療經(jīng)驗。

3.4 人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用

目前，在醫(yī)學(xué)影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學(xué)習(xí)，其中人工智能應(yīng)用最核心的部分實深度學(xué)習(xí)。這兩個部分都是基于醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)所進(jìn)行的數(shù)據(jù)上的挖掘和應(yīng)用。這兩個方面所進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用都是依據(jù)醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)來完成的。

Geoffrey Hinton教授是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關(guān)的期刊上發(fā)表了論文，第一次提出了“深度信念網(wǎng)絡(luò)”的概念。2012年，由斯坦福大學(xué)Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規(guī)模圖像識別評測任務(wù)是由Hinton教授的研究團(tuán)隊參加的。這個任務(wù)包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團(tuán)隊使用了全新的黑科技多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術(shù)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)以迅速的速度進(jìn)入了醫(yī)療和工業(yè)的領(lǐng)域范圍，隨后這一技術(shù)被陸續(xù)出現(xiàn)的醫(yī)療影像公司使用。例如：國際知名的醫(yī)學(xué)影像公司Enlitic和國內(nèi)剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，繼續(xù)對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而有效的提高了醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率。

人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進(jìn)行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫(yī)生的讀片時間，提升了醫(yī)生的工作效率，降低誤診率。

4 總結(jié)

人工智能軟件工作效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數(shù)據(jù)的模式和相似性，還能有效幫助醫(yī)生和科學(xué)家提取重要的信息。隨著人工智能的發(fā)展及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的逐漸普及和應(yīng)用，兩者的互相融合在未來必定成為醫(yī)學(xué)發(fā)展的重要方向。

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作者單位

南陽醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)校 河南省南陽市 473061