矯超

1 摘要

隨著信息化的不斷發(fā)展，在過去的10年里，人工智能（AI）在生物醫(yī)療領域的應用在不斷的增加，進入我們的視野（Xiaolin Yang1， 2019）。隨著中國人口的不斷增長，醫(yī)護人員的缺乏與醫(yī)療資源各地區(qū)分配不均衡為現(xiàn)有的醫(yī)療體制增加了很多壓力?；诰芩惴ǖ娜斯ぶ悄茉卺t(yī)療領域的運用會給醫(yī)療領域帶來哪些變化是事關醫(yī)療領域的發(fā)展方向的問題。通過分析人工智能在醫(yī)療領域的運用發(fā)現(xiàn)，AI在醫(yī)療領域的運用有4個主要方面：影像輔助診斷，健康管理，疾病預測，以及藥品研發(fā)。其中在影像領域的運用是最多也是最成熟的（許婧， 2019）。文章從人工智能在我國影像醫(yī)療領域帶來的改變入手，對上述問題進行分析與闡述，并簡要的分析了一下AI在其他幾個方面的運用，并對人工智能在醫(yī)療領域的發(fā)展進行了展望。

2 影像學的數(shù)字化進程發(fā)展

臨床醫(yī)學的首次與數(shù)字化相結合發(fā)生于上個世紀60年代，美國學者Ledley 提出了計算機輔助診斷（CAD）的概念。它利用計算機對采集來的患者的臨床表現(xiàn)、實驗室檢查結果等進行數(shù)據統(tǒng)計與分析，大大的提高了當時醫(yī)生的診斷準確率。第二次數(shù)字化與醫(yī)學的碰撞發(fā)生于上個世紀90年代，ANN，即人工神經網絡模型成為了當時先進的醫(yī)療領域的人工智能技術。它可以模擬人腦的神經元工作。到了2012年荷蘭學者Lambin等人首次提出將AI用于醫(yī)學影像學領域，AI提取影像中的高通量特征來輔助診斷，目前該技術已發(fā)展成為了影像組學（尹彤， 2019）。影像組學已比當時的CAD成熟了很多，對于數(shù)據的分析、疾病的診斷要更加的準確，特異度和靈敏度均提高了很多。而深度學習則是目前最新發(fā)展的一種算法，即類似于模擬人腦神經元的突觸的形成與連接的過程，即多層ANN，不斷地積累經驗，進而達到海量數(shù)據積累，與人腦相比最突出的特點是可以沒有已經獲得的知識與經驗的干擾，實現(xiàn)了直接輸入與輸出結果的“端到端”的聯(lián)系（蕭毅， 2017）

3 AI在影像學應用的優(yōu)勢與特點

3.1 現(xiàn)狀

目前隨著人口老齡化以及人們健康意識的不斷提升，醫(yī)院每年接收患者數(shù)量也在不停上漲，診斷方法和技能、診斷的效率和速度也需要不斷地提升，在很多醫(yī)院中，主要是影像科醫(yī)生根據獲得的患者影像資料，以個人的診療經驗來進行疾病的診斷，而醫(yī)療領域中不同的醫(yī)生水平是有所差別的，專業(yè)人員的培養(yǎng)又逐步落后于影像科室的發(fā)展需要，這就給醫(yī)學影像科醫(yī)師施加了很多工作壓力。在人工閱片的過程中，一名影像醫(yī)師每日能閱片的數(shù)量是十分有限的，在壓力很大的情況下，可能會發(fā)生漏診、誤診的情況（李太錫，鄧國英， 2019）。在另一方面，醫(yī)師根據以往經驗做出相應診斷，不同醫(yī)師的經驗有差異，水平有高低，時常會出現(xiàn)面對同一張患者的影像，幾名醫(yī)師的診斷結果不一致的情況，主觀性判斷不準確，從而延誤了患者的病情。

3.2 AI為影像學現(xiàn)狀帶來改變

第一，改變影像學醫(yī)師的工作狀態(tài)，提升工作效率。以往閱片者花費了大量精力在讀片、尋找病灶、以及完成報告書寫。其中長時間的閱片會使醫(yī)師容易產生視覺疲勞，影響診斷的準確性，很容易發(fā)生漏診或誤診。而有了AI的參與，AI通過提取影像中的高通量特征的影像組學以及“端對端”的深度學習特性提前標注可疑病灶來幫助經驗不足的醫(yī)師完成病灶的查找與診斷，提高診斷速度和效率。

第二，提高診斷的敏感度和特異度。近年來，圖像識別技術逐漸發(fā)展，以及深度學習等計算機技術迅猛發(fā)展，我國的醫(yī)療發(fā)展模式發(fā)生了很大的改變。例如在心血管領域，可以利用深度學習整合斑點以追蹤超聲心動圖的數(shù)據，來幫助識別運動員的正常生理性和病理性心肌肥厚，診斷的敏感性和特異性要強于傳統(tǒng)超聲技術（尹彤， 2019）。而在乳腺癌的早期診斷方面，CAD模型可將影像中的可疑病灶區(qū)域進行定性甚至是分級，并給出客觀的診斷意見，減少了乳腺癌早期的漏診（余松濤，顧艷艷，陳川， 2019）。

第三，AI在影像領域的運用為醫(yī)療機構提供了一種規(guī)范化的可能。醫(yī)療機構可以根據一些具體數(shù)值來規(guī)范化診療過程中的問題。比如婦產科、腹部等AI超聲儀器內部有一套數(shù)據標準以及操作流程，可以自動化切換超聲模式完成定位，并保證了圖像的完整性和連續(xù)性。采集的圖片被可按照檢查部位智能分類，并可智能化的做出危急值的標識，促使診斷更加的準確，減少了漏診和誤診的發(fā)生（瞿岳，俞成杰， 2019）。

3.3 AI在影像學運用中具有哪些特點

在影像學應用中，圖像識別技術為主的AI具有四點特性即圖像分類、視覺目標檢測、圖像分割、圖像生成，這四個關鍵特征在AI影像應用中起著重要的作用。

第一，圖像分類。我們上述提到過超聲圖片的根據不同部位智能化分類的例子，傳統(tǒng)的分類方法包括LBP，GLCM等，算法復雜，耗時長且分類準確度較低下。而現(xiàn)如今的深度學習的智能化圖片分類是以卷積神經網絡CNN為基礎，從海量數(shù)據中精準找到蘊含在其中的統(tǒng)計模式，總結和歸納圖片的分類特征。通過運用此類技術，圖像分類精度大大提高。

第二，視覺目標檢測。在醫(yī)學影像領域中，以檢測CT切片某區(qū)域中的結節(jié)病灶為例，目標檢測的目的不僅僅是根據病變的外形特征及CT信號高低來判斷病灶類別，還要在CT影像中標識出病灶的位置。

第三，圖像分割。為了定量分析醫(yī)學影像，必須要對攝片組織進行面積或體積的分割。這其實也是計算機輔助診斷需要進行的第一個流程。用于評價分割倍數(shù)高低的有Dice系數(shù)、分類準確率、IoU等，Dice范圍越靠近1，IoU百分數(shù)越高，圖像分割技術越成熟。例如最流行的CNN圖像分割模型——Unet，它的IoU高達92%，而且還有Unet還做出了很多變形來適應不同的影像。

第四，圖像生成。在醫(yī)學領域中，通過低輻射劑量來獲取MRI等高分辨率圖像在計算機算法中很一種復雜的過程。特別是對于一些需長期隨訪觀察的患者，如何能夠既能減少患者所受輻射劑量又能增加所獲影像圖片的質量是一個關鍵的問題。生成對抗網絡GAN在這一關鍵問題起著重要作用。它可以通過不斷地生成、判別，降噪處理以及去掉偽影讓低分辨率的CT/MRI圖像部分逐漸向高分辨率圖像過渡，直至最后生成高分辨率的CT/MRI圖像（YU Yizhou 2019）。

4 AI技術在醫(yī)療領域其他方面的運用

4.1 健康管理。

隨著生活水平的不斷提高，人們對健康也變得越來越重視，如何保持一個健康的體魄，預防疾病發(fā)生，控制慢性病情進展等健康管理也越來越受到人們的關注。2019年10月深圳市中銀科技有限公司申請了一項人工智能的校園健康管理APP專利，不同于傳統(tǒng)單向記錄健康管理app，AI的加入可以讓學生，家長，老師三端實時監(jiān)控學生的健康狀況，包括心率，體重，肺活量，步數(shù)腰圍等健康信息，進行適時的預警和警示（饒旭東）。在慢性病管理方面，AI通過已經居民通過佩戴設備定時監(jiān)測高血壓、糖尿病等慢性病居民的健康情況，并將獲得的健康數(shù)據形成個體化的健康模型，對患者進行個體化的健康干預，相比傳統(tǒng)慢性病管理方式更有針對性，減少了慢性病患者的死亡率，提高生活質量，更符合“精準醫(yī)療”的理念（帥仁俊， 陳平， 馬力， & 蘇逸飛， 2019）

4.2 藥品研發(fā)。

傳統(tǒng)藥品研發(fā)需要通過大量的模擬實驗來尋找藥物作用靶點，合適的先導化合物，確認藥物作用機制等，這是一個耗費大量的時間和人力的過程。根據2014年的Tufts Center 的統(tǒng)計，基于12年中10家公司成功開發(fā)研制出的106種藥物總共的花費，得出了實際上開發(fā)出一種新藥需要花費大約25.8億美元的結論，其中大部分花費都是在用在不斷地試錯的過程。而目前有了很多將人工智能運用于藥品研發(fā)行業(yè)中的實例，如2016年，輝瑞達成了與IBM Watson Health的合作，Watson開發(fā)的Drug Discovery利用不斷更新的海量的文獻數(shù)據庫以及特殊的關聯(lián)算法，為輝瑞制藥大大加快了發(fā)現(xiàn)藥物靶點的進程;2012年Atomwise與默沙東公司達成了合作，在2015年的時候利用其研發(fā)的基于CNN的AtomNet化合物篩選系統(tǒng)在不到一天的時間里完成了對7000多種化合物的篩選，以極低的成本篩選出了對Ebola virus具有一定作用的幾種候選藥物?？梢娙斯ぶ悄艿募尤虢o藥品研發(fā)注入了新的動力，減少了不斷試錯的過程，節(jié)省了大量的時間與金錢（王楠 & 陳力， 2019）

4.3 疾病預測

慢性病患者一般會伴有嚴重的并發(fā)癥，比如糖尿病患者會伴發(fā)急性低血糖、酮癥酸中毒、視網膜病變等，AI可以通過對患者的健康數(shù)據進行分析和比較，找出危險因子，并進行危險預測。減少了慢性病患者的意外病死率（李志勇 et al.， 2018）。

5 AI在醫(yī)療領域應用可能會遇到的瓶頸與挑戰(zhàn)

首先，數(shù)據學習對于AI的深度學習來說是非常關鍵的一點。在影像方面不同質量的影像數(shù)據決定了人工智能學習結果的不同。而目前我國還沒有實現(xiàn)影像資料的同質化，這就會必然影響人工智能工作的準確程度。其次是對于新生事物的接受程度不同，以及倫理學上的問題，涉及到風險承擔、數(shù)據隱私、人身安全等方面。最后就是為經濟市場帶來的沖擊，對醫(yī)師、醫(yī)院運營管理所帶來的挑戰(zhàn)，造成就業(yè)人員的變動，社會平衡暫時打破等，負面情緒會造成人們更加不能接受AI帶來的現(xiàn)實改變，阻礙醫(yī)療科技的發(fā)展。

6 AI技術在醫(yī)療領域運用的前景與展望

人工智能與影像學相結合的例子，足以說明了AI將會推動醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。不只是影像學領域，還有藥品研發(fā)，健康管理、疾病預測等領域，文章中也做出了簡要分析。AI在醫(yī)療領域的應用正在如火如荼的開展著，雖然還同樣面臨著一些困難和挑戰(zhàn)，但AI+醫(yī)療的普及是大勢所趨，AI+醫(yī)療的理念不僅會讓人工智能發(fā)展的范圍更廣，也會讓醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)有著飛躍的進步。面對瓶頸與挑戰(zhàn)，不僅需要醫(yī)療行業(yè)和計算機行業(yè)人員的努力，還需要法律行業(yè)的支持，在倫理道德方面制定相關的法律法規(guī)，提升監(jiān)管力度，確保智能醫(yī)療網絡的平穩(wěn)推進，開啟AI+醫(yī)療的新時代。

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