基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

李楠楠

（天津工業(yè)大學(xué) 天津 300387）

1 引言

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)發(fā)展非常迅速的一門交叉學(xué)科，它是將生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)和功能等方面進(jìn)行理論抽象、簡(jiǎn)化、模擬而組成的一種信息處理系統(tǒng)。所涉及到的學(xué)科包含神經(jīng)科學(xué)、信息科學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等。隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展，各個(gè)前沿科學(xué)技術(shù)都不斷地滲入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域之中，使得醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了快速的發(fā)展。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法因其自身的優(yōu)越性在醫(yī)學(xué)中的各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，其中在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛，包含了信號(hào)信息處理、數(shù)據(jù)信息提取、模式識(shí)別等方面，并取得了一定的成果，受到了我國(guó)廣大研究者的重視，在未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將會(huì)在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用[1]。但是不可否認(rèn)的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身依然存在著許多問題，這些問題也阻礙著該項(xiàng)技術(shù)未來(lái)的發(fā)展，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在未來(lái)還有著很長(zhǎng)一段路要走。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本類型和特點(diǎn)

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用不同，在實(shí)際使用過程中也有很多標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)算法性能可以分為連續(xù)型與離散型；根據(jù)算法學(xué)習(xí)方式可以分為有導(dǎo)師學(xué)習(xí)與無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)；根據(jù)算法突觸性可以分為一階線性關(guān)聯(lián)與高階非線性關(guān)聯(lián)。目前最為常見的分類是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息路徑與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將其分為三大類：前饋型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是該類型的代表；反饋型，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是該類型的代表；自組織特征映射，Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是該類型的代表。其中又以前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用范圍最廣、理論最為成熟。

盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法只是對(duì)人腦的低級(jí)模仿，但與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)不同的是，該算法與人類智能類似。雖然單個(gè)神經(jīng)元的功能不強(qiáng)，但是當(dāng)神經(jīng)元的數(shù)量足夠龐大時(shí)，其信息處理能力非常強(qiáng)大。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有以下特點(diǎn)：一是具有較強(qiáng)的并行處理能力。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是由大量單個(gè)處理單元構(gòu)成的，各單元之間的連接錯(cuò)綜復(fù)雜，是一個(gè)非線性型的系統(tǒng)，功能豐富且處理速度較快；二是能對(duì)信息進(jìn)行分布式儲(chǔ)存。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與人腦網(wǎng)絡(luò)相似并具有一定的信息儲(chǔ)存能力，雖然單個(gè)神經(jīng)單元的儲(chǔ)存能力較弱，但多個(gè)神經(jīng)元組成網(wǎng)絡(luò)后其儲(chǔ)存的信息量較大；三是容錯(cuò)率高。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法采用分布式儲(chǔ)存方式，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中局部神經(jīng)元出現(xiàn)損壞后，并不會(huì)對(duì)整體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)造成影響，同時(shí)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的正確性也不會(huì)產(chǎn)生影響[2]。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在醫(yī)學(xué)中的實(shí)際應(yīng)用

3.1 在生物醫(yī)藥領(lǐng)域中的應(yīng)用

近年來(lái)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論研究不斷的深入以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法至今已經(jīng)取得了矚目的成就，在生物藥學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也更加廣泛。在該領(lǐng)域的應(yīng)用主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行識(shí)別與判別。如對(duì)基因組序進(jìn)行識(shí)別、對(duì)人類DNA序列進(jìn)行分析，對(duì)藥物成分進(jìn)行分析，對(duì)制劑成分進(jìn)行研究、醫(yī)學(xué)圖像分析以及醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在這些方面的應(yīng)用，為生物醫(yī)藥學(xué)領(lǐng)域的不斷的突破提供了技術(shù)支持[3]。

3.2 在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域之中，會(huì)發(fā)現(xiàn)它的預(yù)測(cè)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。如利用該算法對(duì)肝移植手術(shù)后的急性排異反應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率明顯高于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法；如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)急性心梗的發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果也較為準(zhǔn)確；如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到前列腺癌、食道癌等領(lǐng)域的癌癥發(fā)病率預(yù)測(cè)上，也取得了令人滿意的成果。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)數(shù)據(jù)的擬合情況，也優(yōu)于傳統(tǒng)的回歸模型算法，能取得更加精確地?cái)?shù)據(jù)。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在短期預(yù)測(cè)上卻存在著明顯的短板，其預(yù)測(cè)結(jié)果明顯不如傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)手段準(zhǔn)確。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并不是在任何領(lǐng)域都適用，還是需要根據(jù)實(shí)際的情況選擇適合的統(tǒng)計(jì)方法才能取得更好地預(yù)測(cè)結(jié)果。

3.3 在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域的應(yīng)用

醫(yī)學(xué)診斷是醫(yī)生根據(jù)病人的病情、病癥以及實(shí)際的檢查結(jié)果，對(duì)病人的身體狀況進(jìn)行綜合分析，從而得出科學(xué)的診斷結(jié)果。在醫(yī)院中，醫(yī)生每天都要進(jìn)行大量的病情診斷工作，而診斷也是預(yù)防疾病的重要依據(jù)，能快速地為病人提供一個(gè)可靠且一致的診斷結(jié)果是非常重要的。病情診斷往往需要嚴(yán)密的推理，是醫(yī)生憑借自己多年來(lái)所學(xué)的病理知識(shí)以及實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)所得到的診斷結(jié)果，這種診斷結(jié)果容易受到醫(yī)生本人主觀因素的影響，在實(shí)際診斷過程中往往會(huì)因?yàn)楦鞣N原因造成對(duì)病情錯(cuò)誤的診斷。特別是在醫(yī)生本身不熟悉的領(lǐng)域，醫(yī)生專家往往只能依靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)解決問題，有時(shí)醫(yī)學(xué)專家也不能精確地給出診斷結(jié)果。因此，許多專家學(xué)者一致認(rèn)為在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域是很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這就意味著在該領(lǐng)域很難建立一個(gè)準(zhǔn)確的計(jì)算模型。

醫(yī)學(xué)專家在對(duì)病人的病情進(jìn)行診斷時(shí)，其自身往往不能準(zhǔn)確說出為什么他要這樣做，而是根據(jù)他們多年來(lái)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)給出的診斷結(jié)果。醫(yī)學(xué)專家所面對(duì)的患者往往非常復(fù)雜，同時(shí)并不能對(duì)他們進(jìn)行完全了解。如一個(gè)人實(shí)際的身體狀況醫(yī)學(xué)專家是很難進(jìn)行詳細(xì)描述的，對(duì)于寫程序的技術(shù)人員來(lái)說是一個(gè)非常復(fù)雜且困難的工作，但是對(duì)于診斷本身是依據(jù)已有的病例進(jìn)行科學(xué)的分析，本文認(rèn)為醫(yī)學(xué)診斷在實(shí)際應(yīng)用中是可以將其自動(dòng)化的。

本質(zhì)上講，醫(yī)學(xué)診斷是一個(gè)分類問題，根據(jù)患者的病情以及醫(yī)院的檢查結(jié)果，我們可以用一個(gè)向量來(lái)對(duì)其進(jìn)行表示，并將其劃分為病人或者非病人。進(jìn)而轉(zhuǎn)化為尋找一個(gè)差別函數(shù)得出：

公式（1）中的T表示患者。從公式（1）中可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法完全可以在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用過程中主要分為兩個(gè)過程：一是學(xué)習(xí)過程，這一過程將對(duì)所有病人的信息進(jìn)行收集，包含病人的多種臨床癥狀以及醫(yī)院的檢查結(jié)果，通過對(duì)這些病人的病癥數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到病人臨床癥狀與疾病之間存在的內(nèi)在聯(lián)系，也就是函數(shù)。二是分類過程。這一過程根據(jù)病人的情況、病狀以及醫(yī)院檢查結(jié)果等，對(duì)病人是否生病進(jìn)行判別，進(jìn)而對(duì)病人的病情進(jìn)行詳細(xì)分類。

在使用該診斷系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)和診斷時(shí)，首先，應(yīng)確定該系統(tǒng)實(shí)際需要訓(xùn)練的樣本集，在挑選樣本時(shí)應(yīng)盡可能選擇具有代表性的病例并保證這些病例的樣本數(shù)量，同時(shí)為了兼顧各種病情還需要對(duì)一些特殊病例進(jìn)行收集。其次，需要對(duì)診斷系統(tǒng)的診斷正確率進(jìn)行測(cè)試，采用的方法是可以從醫(yī)院的病歷庫(kù)中隨機(jī)選取一部分病例作為系統(tǒng)測(cè)試的樣本。最后，完成對(duì)樣本集病例的學(xué)習(xí)，并對(duì)測(cè)試樣本做出診斷結(jié)果，將診斷系統(tǒng)所給出的診斷結(jié)果與病歷中的臨床診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得出診斷系統(tǒng)的正確率。通常情況下，診斷系統(tǒng)對(duì)訓(xùn)練樣本的正確檢出率可達(dá)到100%，對(duì)于測(cè)試樣本的正確獎(jiǎng)勵(lì)可達(dá)到95%，對(duì)于非病人的正確檢測(cè)率在85%以上，而誤診僅為10%。因此，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)提供更多的學(xué)習(xí)樣本，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所取得的函數(shù)就越具普遍性，其準(zhǔn)確率就越高。在實(shí)際病情診斷過程中，對(duì)于病歷數(shù)據(jù)不完整的患者，傳統(tǒng)的診斷手段是比較難以進(jìn)行處理的，而使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的診斷系統(tǒng)具有較強(qiáng)的容錯(cuò)率，且對(duì)最終的診斷結(jié)果影響不大。

4 結(jié)語(yǔ)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用一直都是一個(gè)熱點(diǎn)話題，而我國(guó)在該領(lǐng)域的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如國(guó)外成熟，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用更是局限于實(shí)驗(yàn)室之中，即使已經(jīng)實(shí)際應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域之中，其本身也存在著精度不高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的缺點(diǎn)。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非常復(fù)雜，不同人在使用該算法時(shí)會(huì)采用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而導(dǎo)致研究結(jié)果之間存在著一定矛盾性。由此可見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用還有著很長(zhǎng)的一段路要走，還需要不斷的探索和研究，同時(shí)也正是因?yàn)獒t(yī)學(xué)領(lǐng)域自身的復(fù)雜性為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的進(jìn)一步研究提供了廣闊的空間。本文通過對(duì)前人研究經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行分析，希望能使該算法成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一種有效地工具。