人工智能在醫(yī)療設(shè)備中的應(yīng)用

吳智星

摘要：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在我們已經(jīng)進(jìn)入了人工智能時(shí)代。人工智能作為一個(gè)全新的技術(shù)領(lǐng)域，不管是國(guó)家還是企業(yè)都需要掌控這一領(lǐng)域。本文研究分析了人工智能在醫(yī)療設(shè)備中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：醫(yī)療；人工智能；智能醫(yī)療

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）06-0061-01

近年來(lái)，智能醫(yī)療在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展熱度不斷提升。一方面，圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶來(lái)了人工智能技術(shù)新一輪的發(fā)展。大大推動(dòng)了以數(shù)據(jù)密集、知識(shí)密集、腦力勞動(dòng)密集為特征的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)與人工智能的深度融合。另一方面，隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識(shí)的覺(jué)醒，人口老齡化問(wèn)題的不斷加劇，人們對(duì)于提升醫(yī)療技術(shù)、延長(zhǎng)人類壽命、增強(qiáng)健康的需求也更加急迫。對(duì)于醫(yī)療進(jìn)步的現(xiàn)實(shí)需求極大地刺激了以人工智能技術(shù)推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級(jí)浪潮的興起。

1 人工智能醫(yī)療的相關(guān)概念

人工智能是以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展為基礎(chǔ)的，它具體是一門研究、理解和模擬人類的行為動(dòng)作，能夠發(fā)現(xiàn)其中運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律并且形成一種習(xí)慣的學(xué)科。它是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)高度發(fā)展的拓展，也是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的結(jié)果，而人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，它正在試圖挖掘智能的實(shí)質(zhì)，與此同時(shí)，發(fā)明出一種同人類思考方式一樣，并且能夠做出人類相似反應(yīng)的智能機(jī)器，所以人工智能是計(jì)算機(jī)發(fā)展的組成部分，也是心理學(xué)和哲學(xué)的集合，只有這三者的有機(jī)結(jié)合，才能夠模擬人的意識(shí)和思維做出人類的反應(yīng)，從而達(dá)到便民利民的目的。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)的三大主要分支——專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)深度挖掘，在醫(yī)療領(lǐng)域所起到的作用越來(lái)越大，其地位也越來(lái)越重要，引起了人們極大的關(guān)注。

2 人工智能在醫(yī)療設(shè)備上的應(yīng)用場(chǎng)景

目前人工智能技術(shù)與醫(yī)療設(shè)備的結(jié)合主要體現(xiàn)在以下五個(gè)方面[1]：

（1）醫(yī)療機(jī)器人。醫(yī)療領(lǐng)域常見(jiàn)的應(yīng)用很多，例如智能假肢，外骨骼和其他一些輔助設(shè)備幫助改善人體受損身體。保健機(jī)器人輔助醫(yī)護(hù)人員的工作。（2）智能診療。智能診療就是在診療中采用人工智能技術(shù)進(jìn)行輔助，讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬專家醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出診斷結(jié)果和治療方案。智能診療場(chǎng)景是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的應(yīng)用場(chǎng)景。（3）智能影像識(shí)別。智能醫(yī)學(xué)影像是將醫(yī)學(xué)影像的診斷上利用人工智能技術(shù)。醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用人工智能主要分為兩種情況：一是圖像識(shí)別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是分析影像，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)中，利用大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行持續(xù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使其掌握診斷能力。（4）智能健康管理。智能健康管理是將人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的具體場(chǎng)景中。目前主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。（5）智能藥物研發(fā)。利用人工智能中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物研究，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段 通過(guò)模擬，對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè)， 大大縮小篩選的范圍，進(jìn)而縮短周期，降低新藥研發(fā)成本，提高新藥研發(fā)成功率。

3 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)的發(fā)展歷程及應(yīng)用

“專家系統(tǒng)”是一個(gè)不斷被開(kāi)發(fā)、完善、利用的系統(tǒng)，在第二次人工智能高潮的時(shí)期，“專家系統(tǒng)”起到了很好的作用。這個(gè)“專家系統(tǒng)”不是個(gè)人，只是一個(gè)程序而已，通過(guò)將各類行業(yè)的專業(yè)知識(shí)引入到系統(tǒng)里，然后經(jīng)過(guò)復(fù)雜的推理，則其將會(huì)像專家一樣去執(zhí)行工作。當(dāng)然，在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)里則是將醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)和診斷知識(shí)導(dǎo)入的了計(jì)算機(jī)里，然后在經(jīng)過(guò)“專家系統(tǒng)”在所存的知道系統(tǒng)庫(kù)里不斷推斷，最后確診并提出治療方案。在20世紀(jì)70年代初時(shí)美國(guó)一所大學(xué)就開(kāi)發(fā)了類似“專家系統(tǒng)”的MYCIN系統(tǒng)，他的功能就是對(duì)感染疾病的患者進(jìn)行診斷，并給出抗生素處方。并且，經(jīng)過(guò)測(cè)試這個(gè)系統(tǒng)，其以及超過(guò)了相關(guān)領(lǐng)域的專家。

我們通常認(rèn)為知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組合成了傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)，所以也把該系統(tǒng)稱為知識(shí)和信息為基礎(chǔ)的系統(tǒng)。其中存在專家知識(shí)有固定的形式化語(yǔ)言表達(dá)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的組織樣式。一些在系統(tǒng)中形成規(guī)則的例子，當(dāng)滿足系統(tǒng)條件時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)得到某種結(jié)論或者執(zhí)行某種動(dòng)作，這種被稱為常見(jiàn)的直覺(jué)知識(shí)。在當(dāng)直覺(jué)知識(shí)面臨的問(wèn)題解決不了的時(shí)候就會(huì)借助支持知識(shí)。在系統(tǒng)中出現(xiàn)規(guī)則同時(shí)可以使用時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自行運(yùn)行推理機(jī)程序，決定哪一種規(guī)則可以優(yōu)先使用[2]。

4 在醫(yī)療設(shè)備中的具體應(yīng)用

4.1 CAD：計(jì)算機(jī)輔助診斷

乳房X光可以發(fā)現(xiàn)早期乳腺癌。輔助診斷在其中起到了很重要的作用，并呈現(xiàn)了很好的效果。研究發(fā)現(xiàn)，如果讓兩位專家評(píng)估一個(gè)乳房X光的話，問(wèn)題失誤率會(huì)降低很多，但是專家的費(fèi)用過(guò)高，而且?guī)椭渌麑＜襾?lái)看或者完成也是硬件很難的事情。所以如果讓計(jì)算機(jī)做為專家的話，費(fèi)用明顯是降低的。而且會(huì)很好的提高了評(píng)估的正確率。探測(cè)X光中的MCs可以發(fā)現(xiàn)乳腺癌的癥狀，MCs就像乳腺癌的警示燈，發(fā)現(xiàn)了MCs集群就證明了乳腺癌的產(chǎn)生，在之前，MCs探測(cè)使用SVM，當(dāng)然，其達(dá)到了非常好的成果，可以媲美專家的診斷。

4.2 圖像質(zhì)量評(píng)估

圖像質(zhì)量評(píng)估可以大大的提高醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量，而且判斷圖像質(zhì)量是醫(yī)學(xué)方面一個(gè)重要的問(wèn)題。為計(jì)算機(jī)圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并得到其統(tǒng)計(jì)值，這是傳統(tǒng)的看醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量的方法，比如CHO或者特定的高斯過(guò)濾。雖然這兩種方法也能對(duì)結(jié)果做出判斷，不過(guò)這兩種方法都有自己缺陷進(jìn)而各自的局限性。在此之上還有SVR機(jī)器學(xué)習(xí)，其跟傳統(tǒng)的兩種方法比較，優(yōu)越的證明要比傳統(tǒng)方法好的多。當(dāng)然，目前現(xiàn)在會(huì)采用深度學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)圖像的質(zhì)量，通過(guò)熟練度和熟練率來(lái)超越比傳統(tǒng)方法要好的SVR機(jī)器學(xué)習(xí)。同時(shí)，也會(huì)提高醫(yī)學(xué)方面的工作效率。最主要的是深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)提取，這樣在人力方面完勝傳統(tǒng)方法和SVR機(jī)器學(xué)習(xí)，節(jié)省了很多的人力物力。

4.3 大腦映射

大腦映射的實(shí)例是研究新出的新藥對(duì)大腦的影響，其方法就是采取兩個(gè)過(guò)程，一個(gè)是使用完藥物之后的個(gè)體和未使用藥物的個(gè)體，通過(guò)這兩個(gè)個(gè)體形成了不同的圖像，我們可以觀察這兩個(gè)圖像知道哪一個(gè)是服用完藥物之后的和未服用之前的個(gè)體。傳統(tǒng)的SVD方法精度在90%，我們會(huì)使用深度學(xué)習(xí)來(lái)更深一步的提高精準(zhǔn)度。

4.4 智能診斷系統(tǒng)

在一家醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，客戶提供圖像及其是否健康的標(biāo)志，他們則想使用CT來(lái)判斷患者是否有腫瘤。智能診斷首先必須使用大量數(shù)據(jù)把模型訓(xùn)練出來(lái)，此過(guò)程需要大量時(shí)間，在訓(xùn)練出模型之后我們就可以用此結(jié)果來(lái)對(duì)相應(yīng)的圖像進(jìn)行測(cè)試和診斷。同時(shí)還可以進(jìn)行病例報(bào)告，幫助醫(yī)生診斷疾病。

參考文獻(xiàn)

[1]陳晉.人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理困境研究[D].吉林大學(xué)，2016.

[2]孔祥溢，王任直.人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2016，（11）：2-5.

Abstract：With the continuous development of computer networks， now we have entered the era of artificial intelligence. AI as a brand new technology field， whether it is state or enterprise needs to seize control of this field. This paper studies the application of artificial intelligence in medical equipment.

Key words：medical treatment； artificial intelligence； intelligent medical treatment