基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療中的應(yīng)用

高一冉

摘 要 人工智能作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)學(xué)科的熱點(diǎn)研究方向之一，已經(jīng)被人們用于各行各業(yè)。文章從對人工智能技術(shù)的理解，基于人工智能技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)角度出發(fā)，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并就人工智能在現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)中的應(yīng)用展開一定論述，為人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用提供新的思路。

關(guān)鍵詞 人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；醫(yī)療；計(jì)算機(jī)

中圖分類號 TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）232-0138-02

人工智能作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)熱點(diǎn)分支，主要是通過硬件和軟件技術(shù)賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有類似人的學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃與推理能力。人工智能的應(yīng)用十分廣泛，如在制造業(yè)、金融科技、個(gè)性化教育、醫(yī)療保健等行業(yè)均有涉及，這包括自動(dòng)駕駛、人臉識別、語言翻譯、推薦系統(tǒng)、輔助醫(yī)療診斷系統(tǒng)等[1-2]。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)形式，是當(dāng)前人工智能系統(tǒng)中使用最普遍的技術(shù)，它能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，挖掘人類難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，進(jìn)而指導(dǎo)人類的決策。

在傳統(tǒng)的醫(yī)療領(lǐng)域中，受限于各種因素，往往會(huì)導(dǎo)致患者治療不及時(shí)，預(yù)防不到位，進(jìn)而導(dǎo)致重大疾病的現(xiàn)象出現(xiàn)，而機(jī)器學(xué)習(xí)具有預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)的能力，甚至對一些疾病進(jìn)行診斷。另一方面，受限于醫(yī)生的診斷水平以及醫(yī)療設(shè)施的不完善，傳統(tǒng)醫(yī)療中往往存在診斷誤差率較高、效率低下等現(xiàn)象。美國國家科學(xué)、工程和醫(yī)學(xué)學(xué)院的醫(yī)學(xué)研究報(bào)告指出，診斷錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致大約10%的病人死亡，也會(huì)導(dǎo)致6%～17%的并發(fā)癥，機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，準(zhǔn)確率較高，預(yù)測的不穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)降低。傳統(tǒng)醫(yī)療水平存在地域性的分布不均，針對醫(yī)療資源不足的現(xiàn)狀，人工智能解決基層醫(yī)療資源缺乏的核心方法為：給基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)“賦能”，用人工智能給基層醫(yī)生賦予“院士級看病的本事”[ 3 ]。

本文主要闡述基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)概念，并概述常見的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及其在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用狀況。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概念

機(jī)器學(xué)習(xí)[2，4]按照其學(xué)習(xí)任務(wù)不同，常見的可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)。典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是基于一組示例進(jìn)行預(yù)測，例如，歷史股票價(jià)格可以用來冒險(xiǎn)猜測未來的價(jià)格。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的是在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中推斷潛在的模式。例如，它可以查找原始數(shù)據(jù)的子簇、識別離群值。而增強(qiáng)學(xué)習(xí)作為近年來機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究方向之一，研究的方法是以生物體學(xué)習(xí)為參考，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的能力，成為機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非?；钴S且有趣的領(lǐng)域，人們對這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)給予了厚望。機(jī)器學(xué)習(xí)主要擅長解決這些問題：分類問題以及回歸問題，通過大量數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練，機(jī)器學(xué)習(xí)往往能使人工智能進(jìn)行識別、分類等項(xiàng)目的運(yùn)行，例如語音識別便是其在識別方面的應(yīng)用，特別是自然語言的處理，更成為了這其中潛力無限也頗有吸引力的一個(gè)研究項(xiàng)目。又或是垃圾郵件、新聞資訊的分類，相比于人工的時(shí)間長、效率低，它能很好地做到這些工作。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)途徑

在機(jī)器學(xué)習(xí)之中，研究人員最多的便是深度學(xué)習(xí)。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中最杰出的代表，是近幾年科技發(fā)展中的新秀，它具有強(qiáng)大的特征提取能力，容易找到隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，進(jìn)而輔助人類的決策。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是它的主要分類，他們往往由輸入層、隱藏層、輸出層構(gòu)成，典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖1所示[ 5 ]。

其中，隱藏層是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心所在，主要算法都是在隱藏層加以實(shí)現(xiàn)，其內(nèi)部的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)布置是根據(jù)實(shí)際需要而特定設(shè)計(jì)的。當(dāng)隱藏層小于等于兩層時(shí)，通常稱這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反之則稱這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是借助訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫去尋找輸入層、隱藏層、輸出層之間的權(quán)重關(guān)系。

事實(shí)上，早在20世紀(jì)50年代就有人提出了深度學(xué)習(xí)概念，但由于早期計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的限制，深度學(xué)習(xí)技術(shù)并沒有得到預(yù)期的發(fā)展，同時(shí)由于缺乏強(qiáng)大的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)量不足，導(dǎo)致人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展幾次跌入低谷。1995年開始，深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明，使其能更高效率的進(jìn)行識別數(shù)字等任務(wù)。最近幾年來深度學(xué)習(xí)的再次興起，得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)、強(qiáng)大的計(jì)算資源和眾多優(yōu)秀的開源軟件的發(fā)展。

1.3 應(yīng)用現(xiàn)狀分析

現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域中應(yīng)用很廣，主要包括以下類別：

聊天機(jī)器人：聊天機(jī)器人便是很好的利用了機(jī)器學(xué)習(xí)的識別功能，來識別患者癥狀中的模式，以形成潛在的診斷，疾病預(yù)防或提出適當(dāng)?shù)男袆?dòng)方案。

腫瘤學(xué)：通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，以使其識別能力達(dá)到訓(xùn)練有素的醫(yī)生來找到癌癥組織。

病理學(xué)：借助人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行疾病診斷，根據(jù)血液等體液和組織的分析，以縮短診斷時(shí)間。

罕見疾病：通過視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，幫助醫(yī)生診斷罕見疾病，使用面部分析和深度學(xué)習(xí)分析患者照片，以檢測與罕見遺傳病相關(guān)的內(nèi)容。

總的來說，從目前的技術(shù)報(bào)告來看，機(jī)器學(xué)習(xí)在放射科、皮膚科、眼科等方面的應(yīng)用是非常成功的。

2 智能醫(yī)療技術(shù)分析

人工智能在醫(yī)療之中可以說是發(fā)揮所長，由于醫(yī)學(xué)上的需求正好符合其擅長的分類，人工智能得以在醫(yī)療中廣泛應(yīng)用，不論是分類還是識別功能，都在醫(yī)療中有大量需求，從最普通的日常醫(yī)療到大病的治療中，均可以用人工智能對其內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化，縮短治療時(shí)間、提高治療準(zhǔn)確度、提升醫(yī)治效率。例如，人工智能提高了衛(wèi)生保健專業(yè)人員更好地理解他們關(guān)心的人們的日常模式和需求的能力，并且有了這種理解，他們能夠?yàn)楸３纸】堤峁└玫姆答仭⒅笇?dǎo)和支持[ 6 ]。

在更深層的領(lǐng)域，人工智能可以廣泛應(yīng)用于圖像識別之中，例如X光的識別等，可以更快速的找到發(fā)病的位置，減少了許多不必要的時(shí)間的浪費(fèi)。放射科醫(yī)生的工作，往往是花費(fèi)大量時(shí)間分析一幅又一幅圖像，以識別患者身上的異常，而借助于人工智能，完全可以加快醫(yī)生的工作，提升效率。根據(jù)美國癌癥協(xié)會(huì)的統(tǒng)計(jì)，高比例的乳房X光片產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果，導(dǎo)致1/2的健康婦女被告知患有癌癥。人工智能的使用使乳房X光檢查和翻譯速度提高了30倍，準(zhǔn)確率達(dá)99%，減少了不必要的活檢需要。

同樣，人工智能也可以輔助醫(yī)療人員進(jìn)行手術(shù)等內(nèi)容，一項(xiàng)對九個(gè)外科手術(shù)地點(diǎn)的379名骨科患者的研究發(fā)現(xiàn)，Mazor Robotics發(fā)明的人工智能輔助機(jī)器人技術(shù)使手術(shù)并發(fā)癥相比單獨(dú)手術(shù)大大減少。當(dāng)應(yīng)用于骨科手術(shù)時(shí)，分析發(fā)現(xiàn)，人工智能輔助的機(jī)器人手術(shù)還可以減少21%的患者手術(shù)后住院時(shí)間，因?yàn)椴l(fā)癥和錯(cuò)誤更少，并且每年節(jié)省400億美元。甚至，可以進(jìn)行自助機(jī)器人手術(shù)，機(jī)器人手術(shù)已成為機(jī)器人輔助手術(shù)的同義詞，通過外科，促進(jìn)外科手術(shù)的系統(tǒng)，其能完成的動(dòng)作比人手所能到達(dá)的更平滑，但目前仍需要外科醫(yī)生來控制運(yùn)動(dòng)。

并且，人工智能可以更好的對大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如對病人的病歷進(jìn)行記錄，統(tǒng)計(jì)、調(diào)取等。通過人工智能，可以更快速的處理這些信息，并盡可能的在比人所犯錯(cuò)誤更少的情況下提升效率。把人從低級重復(fù)枯燥的任務(wù)之中解放出來，緩解醫(yī)療機(jī)構(gòu)資源不足的情況，減輕電子病歷使用的負(fù)擔(dān)。

最后，人工智能也能應(yīng)用于病后的護(hù)理等任務(wù)，機(jī)器人有可能徹底改變終身護(hù)理，幫助人們長時(shí)間保持獨(dú)立，減少對住院和療養(yǎng)院的需求。人工智能與人的行為相結(jié)合設(shè)計(jì)，使機(jī)器人能夠走得更遠(yuǎn)，也可以與人“交談”和進(jìn)行其他社會(huì)互動(dòng)，以保持頭腦的敏銳性。

3 結(jié)論

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)能在一定程度模擬人類的思維，并且可以從新的信息中進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立自組織學(xué)習(xí)機(jī)制，為其在復(fù)雜的醫(yī)療領(lǐng)域提供了新的解決方案。正如本文所提到的，“人工智能+醫(yī)療影像”“智能醫(yī)療機(jī)器人”“智能醫(yī)療助理”等智能化醫(yī)療技術(shù)與服務(wù)正在改變?nèi)藗兊木歪t(yī)就診方式，給患者提供快速、準(zhǔn)確、科學(xué)的診斷。

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