人工智能在医疗领域的应用

孟想成真

1.背景分析

人工智能是研究开发用于模拟和延伸人的智能的理论，方法，技术和应用系统的一项新技术科学，它的结构类似金字塔结构：上层是算法，中间是芯片，第三层是各种软硬件平台，最下面是应用。人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学校园的会议上正式使用了“人工智能”这个术语。之前的几十年中，人们对人工智能开展了广泛的研究，它作为计算机科学的一个分支，企图通过挖掘智能的实质，生产出一种新的类似人类大脑而做出反应的智能机器，该技术的应用领域包括机器人，图像识别，语言识别，自然语言处理，数据挖掘，模式识别和专家系统等。
随着AI+医疗的进一步融合、深入，政策和资金层面的大规模投入，AI辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。未来，基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗，将变得不再可怕。
2.应用前景

人工智能的飞速发展大大提高了医疗数据处理深度和效率。借助大数据分析和深度学习，以及计算机24h不知疲倦等运转优势，人工智能可以将医疗失误降低40%左右。
人工智能未来将从医院、医生、医药、患者四个经营和服务主体出发，充分利用数据储存和处理优势，触及医疗设施设备、诊断、手术、医药电商、挂号问诊、医生社区及工具、慢病管理及可穿戴设备等商业版块，促进医疗服务行业的快速有效更替，为健康服务。
3.应用原理

根据人工智能的特点，在医学领域中，凡是“重复性，有规律可循，可通过大数据计算出来的”都可被人工智能取代，因此医疗中一些重复性的工作或劳动，会优先被人工智能所替代，但人工智能的日期不会改变医学专业的本质，也无法替代医生的诊疗工作，很多医学的本质，专业的东西，因为有人的思维，情感和个性化的需求，给病人的体验是不一样的。仿照，虽然机器读片的速度和准确率超过医生，但提供的治疗方案单一，难以结合患者的个体情况，提供符合患者个性化需求的最佳治疗方案。因此，探索人工智能在医学领域应用的目标是：用人工智能来更好地呈现医学专业，促进医学学科的发展，而不靠设备，机器来替代医学专业。
4.发展迅速的原因

4.1.医疗健康产业供需严重不平衡

由于医疗资源缺乏和效率不高，目前我国卫生行业存在“看病难、看病贵”问题，没有办法满足人民群众不断增长的医疗需求。随着中国人口老龄化趋势下，疾病高发的数量日益增多，看病需求加大。但是受制于周期长、成本高等特点，培养更多的医务人员“这杯远水”解不了近渴。《2016 年中国卫生和计划生育事业发展统计公报》显示，医院卫生技术人员数同比增长5.57%，低于诊疗人次 6.17%的增幅，供给跟不上需求的增加。而人工智能在医疗领域上的运用可以大大降低成本和提高效率，弥补医疗健康产业供需严重不平衡。
4.2.医疗领域有海量的大数据

国务院办公厅 2016 年 6月发布 《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，把生物学资源和医疗大数据作为国家的基础战略资源，纳入了国家大数据战略布局。据预计，医疗数据量到 2020 年将超过 40 万亿 GB，并且还在以惊人的速度迅速增长。但我国的医疗数据分散在各个医疗机构，利用效率低。并且绝大部分是非结构化数据，大大超出了传统的数据计算处理能力。另外我国医疗数据分散在不同医院机构，深度利用率不高。人工智能领域计算机视觉、机器学习、深度学习等技术突破，可以激活这座沉睡的数据金矿。
4.3.医疗行业特征和人工智能技术优势高度吻合

医疗是一个知识、数据密集型的行业。在对失误零容忍的前提下，极其依靠强大的知识储备和处理分析能力进行诊断治疗。
5.具体应用

人工智能在医疗领域的应用，意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助，获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率，并且还能提高每个人的长期存活率。从医疗行业发展状况和人工智能的特点优势来看，可以预想，未来人工智能在医疗领域将在至少以下5个方面影响我们的生活。
5.1.智能诊疗

智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
5.2.医学影像智能识别

传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大。另外，人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判。有研究统计，医疗数据中有超过 90%的数据来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。
医学影像智能识别是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断，提高医生工作效率。它的技术主要分为两部分：第一部分是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非结构化数据进行分析，获取一些有意义的信息。第二部分是深度学习，应用于学习和分析环节，是 AI 应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。在图像识别上，医学影像智能识别与人工相比有三大优势：
①效率更高：具有多年临床经验的医生诊断200张CT扫描图片需要20min，而计算机检测系统能够在秒级给出分析结果；
②准确率提高：比如阿里ET医疗大脑挑战肺结节领域的机器读片，可以在片子上圈出结节区域，将人工判断的准确率从60~70%到85%，并且人工智能可以检测到占X光面积0.01%的细微骨折；
③稳定性增强：疲劳会降低人工阅片的准确率，而机器阅片的准确率性不随阅片时间的增长出现下降。
医学影像智能识别还用在对影像诊断报告的分析上。医学影像仅仅分析图像本身还不够，更重要的是影像对应的诊断报告也要加以分析。而我国的影像诊断报告呈现出因医生而异的特点，因为医生的个人习惯、教育背景和执业医院等因素导致了不同地区不同医院的影像诊断报告标准不一样。医学影像智能识别可以很好解决这样的问题。
5.3.医疗机器人

机器人在医疗领域的应用非常广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，进入了市场应用。
5.4.药物智能研发

依托数百万患者的大数据信息，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。
药物智能研发主要是通过深度学习和自然语言处理提取和分析大量的生物科学信息-专利、基因组数据和生物医学期刊数据库上的数据信息，利用深度学习算法找出关联并提出相应的候选药物，进一步筛选具有对某些特定疾病有效的分子结构。传统的药物研发领域存在三大痛点：
①研发周期长；②研发成本高；③成功率低。
药物智能研发能够有效缩短新药研发周期和降低失败风险。目前通过计算机模拟和借助深度学习，在抗肿瘤药物和常见传染病治疗药等获得了新的突破。目前仿制药占我国国产药的 95%左右，药品产能过剩，并且重大创新较少，主要原因在于国内药企研发能力偏弱，研发经费占比低，仅 35%，国外新药研发企业的研发经费则占1520%。人工智能在药物研发的应用有望改变国内药物研发创新不足的格局。
5.5.智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
6.需要解决的问题

6.1.数据质量问题

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，可以像人一样思考，人工智能学习医生的经验就像我们上学时学习课本知识，因此数据的质量至关重要，医学数据中有很多无关的因素，比如清晰度，图片亮度、图片是否干净等，这些技术之外的因素如果不处理好，很可能产生数据污染。举个例子，如果数据质量不好，仪器的镜头有污渍，很可能会让仪器产生错误的认知，以为污渍是一种病灶，如果应用在临床会造成大量的误诊。
6.2.数据标注问题

人工智能数据处理中80%的时间都是在做数据预处理工作，标注的准确性关乎结果的准确性，但是医生是个性化很高的工作，对同样的病灶两个医生给出的诊断可能会不一样，谁对谁错很难分辨。为了解决标注的问题，Airdoc训练的每张图片都经过数名顶尖专家标注，投票选择相同的标注内容作为标准，张大磊认为，接下来两到五年之内，小样本学习在理论层面会获得足够的突破，近两年之内没有什么好的办法，还是要大量医生去标注。
6.3.算法方向选择问题

病人和医生交互越多环节，算法的质量越差。在医生的工作中，影像只是一部分，还有很多主诉和交流，但是目前人工智能尚处于弱人工智能阶段，并不能进行深入的沟通，比如中医的望闻问切都是交互，目前机器没有办法观察患者的面部表情，如果选择这个方面的算法，很可能会丢失很多信息，从而对算法的准确率产生印象。因此选择辅助分析算法的时候需要选择更少沟通，更客观的方向。
6.4.监管问题

医疗技术监督管理是卫生监督体系的主要组成部门，是规范医疗服务市场秩序的重要手段和方式，而人工智能刚刚应用到医疗领域，很多监管政策还没有制定，在接下来的发展过程中一定会遇到医疗监管的问题。此外技术发展以快速著称，算法是可以自主更新的，但是医疗领域又是以安全为基础，如果算法更新，准确率提高的部分又需要重新认证。
6.5.市场培养

医疗被认为是人工智能最早落地的领域，但是医疗的特殊性对产品的要求会更高，从认识到被接受再到相应支付体系的完善，以及到医保的接入，都需要一个很长的过程。
　　即便面临医疗人工智能这个巨大的市场还有很多问题，但也不乏一些好的应用给了我们希望。今天6月份，Airdoc便成功联合北京市和平里医院、和平里中街卫生服务站开展了眼底病筛查大型义诊活动。
　　居民们在简单检查视力后，拍摄眼底照片——这些照片使用人工智能算法进行识别和筛选，给出初步意见，经由有经验的医生审核后将眼底检查报告直接以手机短信或打印的报告单等形式发送给居民。
　　在国外，包括港澳台地区，糖尿病患者每年都会多次检查眼底，提前预知眼底并发症的可能性，提到生活质量。但是卫生站目前没有专业的眼科医生，不具备眼底筛查的能力，只能够建议病人到大医院就诊，但是大医院看病需要花大量的时间排队挂号，预约专家也十分不便。人工智能的引入，大大降低了专业眼科医生的劳动强度，提升患者的就医体验。将来如果能应用到基层医疗机构，可以很好地解决卫生站没有眼科医生，无法进行眼底筛查的问题。
7.总结

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。

来源：https://blog.csdn.net/qq_45070951/article/details/126092386
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