夏麗亞
摘 要:隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及計算能力的提升,人工智能已成為新興技術(shù)。近幾年來,我國出臺了一系列有關(guān)人工智能的政策文件,推動了我國醫(yī)療人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。文中闡述了醫(yī)療人工智能技術(shù)的特點以及在智能管理、智能診斷、智能醫(yī)療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用,淺析了醫(yī)療人工智能存在的挑戰(zhàn),并對醫(yī)療人工智能技術(shù)的發(fā)展前景作了展望。
關(guān)鍵詞:人工智能; 機器學(xué)習(xí); 醫(yī)療健康; 醫(yī)療領(lǐng)域; 醫(yī)學(xué)創(chuàng)新
中圖分類號:TP18 ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A ? ? 文章編號:1006-3315(2020)2-196-002
人工智能(Artificial Intelligence,AI)作為一門前沿交叉學(xué)科,還沒有統(tǒng)一的定義。國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會組織編寫的人工智能標(biāo)準(zhǔn)白皮書認(rèn)為:人工智能是應(yīng)用數(shù)字計算機以獲取數(shù)據(jù)的形式感知環(huán)境,模擬人的思維和行為。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及計算能力的提升,人工智能已成為新興技術(shù)。
2015年以來,我國出臺了一系列有關(guān)人工智能的政策文件,推動了我國醫(yī)療人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展,如圖1所示是我國相關(guān)醫(yī)療人工智能的政策規(guī)劃。
1.人工智能技術(shù)簡述
人工智能的概念誕生于20世紀(jì)50年代,由于當(dāng)時軟硬件條件不成熟,數(shù)據(jù)資源短缺,人工智能并未能實現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。隨著圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)條件的日漸成熟,行業(yè)大數(shù)據(jù)的積累,人工智能得以應(yīng)用在各個領(lǐng)域。
人工智能領(lǐng)域技術(shù)涉及到多門學(xué)科[1],如圖2所示。
1.1GPU
GPU擁有多內(nèi)核處理并行計算,擅長完成與顯示相關(guān)的數(shù)據(jù)處理,適合處理圖像中上百萬的圖像像素,GPU被稱為深度學(xué)習(xí)和計算機視覺發(fā)展的加速器[2,3]。
1.2機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)是人工智能研究領(lǐng)域中極其重要的研究方向,機器學(xué)習(xí)是研究如何從數(shù)據(jù)中構(gòu)建模型且獲取模式的算法。機器學(xué)習(xí)能夠自動識別數(shù)據(jù)中的模式,然后利用已發(fā)現(xiàn)的模式去預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)層次表示的機器學(xué)習(xí)方法,是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支,廣泛應(yīng)用于語音識別、計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域[4,5,6]。
1.3大數(shù)據(jù)
機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心和基礎(chǔ),而大數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)優(yōu)化計算機程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。在健康領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)能夠提供醫(yī)療影像處理、智能診療、醫(yī)療機器人等更便捷、更智能的醫(yī)療服務(wù)。
2.醫(yī)療人工智能技術(shù)
目前,醫(yī)療人工智能的應(yīng)用場景主要集中在智能管理、智能診斷、智能醫(yī)療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域。
2.1智能管理
智能管理是利用人工智能技術(shù)及相關(guān)技術(shù)對醫(yī)院的現(xiàn)有資源進(jìn)行科學(xué)管理,以實現(xiàn)醫(yī)療效用的最大化。
2.1.1智能導(dǎo)診與分診。智能導(dǎo)診與分診是人工智能技術(shù)在醫(yī)院管理的應(yīng)用。隨著服務(wù)機器人應(yīng)用技術(shù)和醫(yī)療的結(jié)合,服務(wù)機器人對患者的語音輸入進(jìn)行語義分析,給出醫(yī)院的分診和導(dǎo)診建議,甚者服務(wù)機器人還能通過傳感器收集患者的體征信息,給出合理的建議。
2.1.2病歷與文獻(xiàn)分析。語音識別技術(shù)可以幫助醫(yī)生通過語音輸入完成查閱資料、文獻(xiàn)精準(zhǔn)推送等工作,并將醫(yī)生口述的醫(yī)囑按照患者基本信息、檢查史、病史、檢查指標(biāo)、檢查結(jié)果等形式轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的電子病歷,提升醫(yī)生的工作效率。
人工智能可以依據(jù)患者數(shù)據(jù)和體征指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,創(chuàng)建預(yù)測模型,建立完整的用戶健康檔案,提供覆蓋全生命周期的精準(zhǔn)健康管理及后續(xù)醫(yī)療服務(wù)。
2.2智能診斷
利用人工智能參與疾病的篩查和預(yù)測,從行為、生化、影像等檢查結(jié)果中進(jìn)行判斷以獲取真實的信息。目前,人工智能技術(shù)在影像識別等方面的應(yīng)用相對較多,人工智能技術(shù)在醫(yī)療影像的應(yīng)用主要是指通過計算機視覺技術(shù)對B超、CT、X光、MRI、PET、消化道內(nèi)窺鏡、眼底照相等醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以獲取有效影像數(shù)據(jù)。然后通過深度學(xué)習(xí)海量的影像數(shù)據(jù),對多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型進(jìn)行訓(xùn)練,再通過測試影像數(shù)據(jù)確定真實的特征目標(biāo),實現(xiàn)分類判斷。醫(yī)療影像智能診斷可以協(xié)助放射科醫(yī)生工作,提高了診斷速度和工作效率。
2.3智能醫(yī)療
智能醫(yī)療是打造醫(yī)療信息平臺,實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動。人工智能學(xué)習(xí)專家醫(yī)生長期積累的醫(yī)療知識,經(jīng)過深度學(xué)習(xí)之后提供“人工智能+輔助診療”診斷和治療方案。智能醫(yī)療結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動計算技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)等,可以提升醫(yī)療診療流程的服務(wù)效率和質(zhì)量,提升醫(yī)院綜合管理水平,改變現(xiàn)代化數(shù)字醫(yī)療模式等問題。
2.4藥物研制
人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于小分子藥物晶型結(jié)構(gòu)預(yù)測和志愿者招募信息化等。
2.4.1小分子藥物晶型結(jié)構(gòu)預(yù)測。人工智能技術(shù)可以高效地動態(tài)配置千核的藥物晶型,幾十天內(nèi)可以把一個小分子藥物的所有可能的晶型全部預(yù)測,無需擔(dān)心由于實驗搜索空間有限而漏掉重要晶型。
2.4.2志愿者招募信息化。通過網(wǎng)絡(luò)讓臨床試驗招募信息快速傳遞到大量患者,利用人工智能從中篩選符合臨床要求的患者,節(jié)約患者招募的時間成本、資金成本。另外,利用智能可穿戴設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集,可以減輕臨床試驗的侵入性。
3.醫(yī)療人工智能的挑戰(zhàn)
目前,大多數(shù)人工智能技術(shù)只是在某些領(lǐng)域展開有效的研究工作,多數(shù)方法是基于驗證或是交叉驗證,許多研究工作還處于基礎(chǔ)階段,將人工智能技術(shù)廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域也會有相當(dāng)長的過程。
3.1醫(yī)療責(zé)任主體問題
人工智能輔助診斷在醫(yī)療責(zé)任認(rèn)定方面存在挑戰(zhàn),需要建立人工智能診斷進(jìn)入臨床應(yīng)用的法律標(biāo)準(zhǔn)、明確人工智能診斷的主體問題。
3.2醫(yī)療數(shù)據(jù)
醫(yī)療數(shù)據(jù)是醫(yī)療人工智能重要性的資源,也是醫(yī)院的資產(chǎn)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集方式、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、如何用于與醫(yī)院合作的企業(yè)等是醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展需要解決的問題。
3.3隱私
醫(yī)療人工智能技術(shù)會涉及患者的個人數(shù)據(jù),如何保障個人隱私是醫(yī)療人工智能技術(shù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。
3.4安全
人工智能技術(shù)要依賴于傳感器、大數(shù)據(jù)和算法,人工智能系統(tǒng)多數(shù)使用開源軟件,軟件代碼龐大,可能會出現(xiàn)安全漏洞的機會。因此,醫(yī)療人工智能要關(guān)注防止安全漏洞風(fēng)險的發(fā)生。
3.5復(fù)合型人才
目前,醫(yī)療領(lǐng)域十分匱乏熟悉醫(yī)療業(yè)務(wù)知識與了解人工智能知識的復(fù)合型人才。因此,只有解決復(fù)合型人才問題,才能突破醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展的瓶頸。
4.小結(jié)
人工智能技術(shù)的誕生已有幾十年的時間了,其中經(jīng)過了幾次反復(fù)。目前人工智能技術(shù)研究在我國得到深入地開展,人工智能技術(shù)正處于從感知智能向認(rèn)知智能的進(jìn)階階段,將會在我國醫(yī)療人工智能方法與手段、智能輔助治療決策、人機協(xié)同診斷、人工智能多學(xué)科會診、智能輔助康復(fù)、醫(yī)藥研制、智能醫(yī)藥監(jiān)管等方面推動智慧醫(yī)療關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展??梢韵嘈?,我國的人工智能技術(shù)將會在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮及其重要作用。
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