人工智能技术在医疗领域应用研究.pdf

592024年1月上 第01期 总第421期信息技术与应用China Science&Technology Overview0 引言随着人工智能技术（Artificial Intelligence）的迅猛发展，大数据、云计算、IoT、5G 等前沿技术不断涌现，我国也将人工智能技术作为一项重要的发展战略，人工智能技术已经被广泛应用于各个领域，并在医疗、教育、社会保障等领域取得了令人瞩目的成就。随着科学技术的飞速进步，人工智能已经成为医学界的一个重要组成部分，不仅提高了临床诊疗的效率，提升了服务的质量，还有效缓解了医疗资源的紧张1。影像诊断、疾病筛查、疾病治疗、人群健康管理、辅助药物 R&D、医疗机器人、医院智能化管理等技术的广泛使用，促进了医学的进步，为社会的发展作出了突出的贡献。然而，由于技术的发展和法律法规的不断完善，人工智能在医疗领域的应用仍然存在诸多挑战和问题，需要不断探索，以实现更加安全、高效的医疗服务。1 人工智能的概念人工智能是一门新兴的技术科学，主要研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能的实现依赖于算法、计算和数据三大要素，结合了计算机科学、数学、心理学等多学科的理论和技术，旨在探索智能的本质，生产一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的应用领域十分广泛，例如自动驾驶、智能客服、智能医疗、教育、金融等领域。1956 年，美国达特茅斯会议首次提出了人工智能的概念，此后几十年来，人工智能发展迅猛，并与众多学科相互交叉，如神经科学、计算机、信息论、系统论、计算语言学等，涌现出一门又一门充满活力的新学科，同时也不断涌现出新的理论和技术2。目前，AI 不仅能模拟人类行为，还能模拟人类的思维方式、判断力、推理能力等，使机器具备更强大的智慧，实现更高效的决策。AI 已经可以像人类一样对事物进行简单推理，并能处理复杂数据，甚至可以完成人类无法完成的任务。特别是 21 世纪以来，AI 已经发展到深度学习的水平，它利用算法处理和分析海量的数据。算法是 AI 的精髓，而大数据和算力则是支撑这一进程的重要支柱3，构成了人工智能的核心力量。2 人工智能在医疗领域的应用随着技术的飞速发展，AI 已经成为一种具有里程碑意义的战略性技术，在多个领域的应用日益普遍，包括但不限于影像诊断、疾病诊断、医疗质量控制、药物开发、健康管理等。AI 的普及推动了 AI 技术的创新，提升了 AI的服务水平，满足了医疗领域的新需求，也有效提升了患者的生活质量4。2.1 人工智能+医学影像医学影像作为一种有效的诊断方法，能够帮助医生更好地了解病人的病情，对治疗疾病具有重大意义。随着数字影像技术的发展，大量的影像数据被收集起来，而且基于深度学习算法和 GPU 算力的支持，人工智能技术与医学影像的融合也日益深入，使越来越多的医学影像 AI 产品得以完善，并开始在市场中投放。随着科技的发展，国内外上市的医学影像 AI 产品已经从单纯的前处理技术发展到多种功能，包括图像分割、测量分析、病灶检测定位和良恶性判别等，这些功能为临床提供了更加精准的诊断依据，也为临床流程优化提供了更多的可能性。随着技术的不断发展，影像 AI 已经被广泛应用于辅助诊断多种器官疾病，从肺结节到脑肿瘤5、从骨龄到骨折、从乳腺到肝脏、从盆腔到其他各种领域都可以看到 AI 的身影。2023 年 5 月以来，国家药监局批准的十几家企业生产的AI 影像产品均达到三类医疗器械的标准，其中一部分甚至被美国食品药品监督管理局认可，还有一部分被欧盟认可，其他大多数企业的产品均达到二类标准。结合本单位旗下辅助生殖专科医院的实际场景，利用人工智能技术，实现对胚胎分级、染色体形态分析、男性收稿日期：2023-05-23作者简介：曾梦良（1983），男，湖南常德人，硕士研究生，正高级工程师，研究方向：数字化建设规划和管理。人工智能技术在医疗领域应用研究 曾梦良（中信医疗健康产业集团，北京 100004）摘要：结合单位业务综述人工智能在医疗领域的最新研究进展，深入探讨人工智能在医疗领域的应用，包括影像分析、病历审核、辅助诊断、药物开发、健康管理等，并分析医疗领域人工智能技术面临的挑战以及未来的发展趋势。随着科学技术的不断发展，人工智能将成为医疗领域不可或缺的一部分，为医疗健康事业的发展提供了前所未有的机遇，也带来了新的挑战。关键词：人工智能；医疗领域；机器学习中图分类号：TP18;R319 文献标识码：A 文章编号：1671-2064(2024)01-0059-03602024年1月上 第01期 总第421期信息技术与应用China Science&Technology Overview精子活力判定、女性卵泡评级等临床业务环节的人工替代工作，不仅大大提升了医疗效率和医疗质量，而且医院运营成本也得到了较好的控制。未来，医学影像 AI 的应用范围将不断扩大，逐渐涉及肺、心血管、乳腺、神经等多个领域，并且随着算法和算力的不断改进，医学影像数据将变得更加丰富。AI 技术的应用将不局限于现有的图像识别和分析、数据处理、疾病诊断，还将扩展至更广泛的领域，如疗效评估和治疗决策。2.2 人工智能+病历质控电子病历不仅是医院智慧医疗、智慧服务水平的最直接体现，还是医疗数据共享和利用、业务联动与管理决策支持的基础。当前，包括本单位旗下医院在内的大量医疗机构高度依赖人工质控，医院设置病案质控科，聘请专业的质控医师承担病案质控工作。通过应用人工智能自然语言处理技术，可以将临床医学知识转换为数据，形成系统的知识图谱，以便更好地理解和掌握病案质控的过程。此外，基于人工智能病案质控算法，可以为医院病历文书的整个过程提供完整的质控，并且可以自动纠正编码/诊断名称类缺陷，为医院管理者、临床医生和质控人员提供参考，以确保病案质控的准确性和可靠性，提高医院病历的准确性和完整性。2.3 人工智能+辅助诊疗随着医疗技术的不断发展，临床医生面临多种挑战，为做出更加准确的诊疗决策，AI 技术应运而生，它可以模拟医生的诊断思维和推理，帮助他们更好地掌握医疗知识，并以此为基础制定更加精准的治疗方案6。利用最新的人工智能技术，如 ChatGPT 和其他预训练大模型，可以从海量的电子病历数据中提取有价值的信息，并利用强大的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术，不断迭代训练大模型，更好地掌握医疗诊断知识，模拟临床决策者的思维过程，为临床医生提供准确的诊断指导，提高治疗效率，提升患者的治疗质量，提升诊断的效率和精确度。采取有效的药物治疗方案，不但有助于改善患者的身体状况，还有助于提升诊断的精准度，大大降低临床医师及其他医学护理人员的负担。AI 技术为医学诊断带来了巨大的便利，利用推理算法、知识库和临床记录收集信息，支持快速查看患者的医学信息，并能够迅速查询已有的文献、指南，为医生提供有效的治疗建议。此外，AI 技术还能够根据患者的个人需求调整治疗方案。AI 中医辨证诊断体系是 AI 技术的突出成果，AI 拥有出色的处理多模态信息的能力，可以收集各类图像、视频、音频、语义等，并通过多模态学习与融合，提升诊断的精度与可靠性。2.4 人工智能+疾病风险预测疾病风险预测是指利用 AI 技术预测疾病发生的风险，医疗诊断中经常使用的数据包括基本患者信息、电子健康记录、电子病历、图像数据、医疗器械等不同类型的数据，充分与物联网等技术结合，形成完整的多模块集成框架，使用 AI 物联网传感器收集患者详细信息进行疾病风险预测，如健康跟踪、医疗报告、健康活动、体重、温度等其他医疗保健信息。AI 技术可以将传统的流行病学资料与来自互联网的大量数据进行有机整合，能够更加准确地预测疾病的发展趋势，从而有效地帮助政府和医疗机构制定更加有效的防控措施。2.5 人工智能+药物研发随着科技的不断发展，我国传统医药研发工作正在迅速转型，从研发到投入临床使用的时间跨度也越来越短。但是，由于医药研发成本较高，而且药物的疗效和副作用也难以预测，后期的临床应用效果仍需要观察。利用人工智能技术，不仅能够大大缩短研发周期，降低生产成本，还能利用计算机的强大能力，对药物的复杂分子结构进行深入分析和重组，实现药物的有效合成7。随着人工智能技术的不断发展，AI 已经成为药物研发的重要支柱，不仅可以大大减少实验次数，降低生产成本，还能够准确预测新药物的疗效及潜在副作用，AI 已成为心血管疾病、肿瘤治疗、抗炎、抗病毒的有力工具，尤其是在新型冠状病毒的研究上，人工智能技术的应用效果更是显著，能够更准确地模拟病毒的蛋白质、基因组 RNA 结构，有效地提高抗病毒药物和疫苗的开发速度。2.6 人工智能+医疗机器人智能医疗机器人是基于 AI、结合数字医疗研发出的一种能够提供高质量医疗服务的机器人，是 AI 应用中最受关注的领域。借助先进的算法和快速学习的能力，AI医疗机器人具备准确性高、医疗效率快、诊断能力强等特点。当今，医疗机器人的种类繁多，主要有手术、检测、治疗、护理和导航机器人等。1999 年，达 芬奇机器人荣膺欧洲市场的认可。而 2000 年，它又被美国国家市场监督管理总局（CFDA）授予了专利，这标志着它已经成为全球第一个能够被安全、有效地应用于医院手术室的机器人医疗系统。2021 年，对非小细胞肺癌中机器人辅助和视频辅助胸腔镜右上叶切除手术疗效进行了对比，证明了机器人辅助胸外科手术已逐渐成为视频辅助和开胸术的替代方案。2022 年，赵瑞峰等针对医疗机器人在包括口腔修复、正畸、颌面外科、种植等在内的口腔医学领域应用进行归纳总结，强调医疗机器人在该领域有高精度、高稳定性的特点，逐渐成为临床医生的得力帮手。2.7 人工智能+健康管理智能健康管理主要运用智能化手段为人类提供个性化健康服务，帮助人类形成健康的生活方式。在 5G 网络的基础上，AI 和可穿戴设备传感器的结合能更好地为患者612024年1月上 第01期 总第421期信息技术与应用China Science&Technology Overview量身定制更精准的药物治疗方案。可基于改进贝叶斯卷积网络模型对人体活动进行识别，该模型使用卷积层提取特征，结合变量自动编码器和标准深网分类器，提高可穿戴物联网传感器的性能，可提供推断各种可疑活动的行为信息，为大量可穿戴设备提供定制信息。而以 App 为主的远程医疗技术能够在器官移植术后检测患者健康指标，提醒患者按时吃药，形成反馈信息为患者提供决策和早期干预，体现远程医疗在患者健康管理中的应用价值。3 人工智能在医疗领域存在的问题3.1 医疗信息化水平与数据标准问题当前，我国三级及以下医疗机构的信息化水平仍然较低，导致医院内部以及医院与外界之间的数据信息无法实现有效共享。如果医疗机构的信息化水平没有达到预期的标准，就可能导致 AI 应用效果受损。由于医疗机构之间缺乏有效的信息交流、共享和互联，没有统一的数据生产、采集、标记标准，使电子病历数据的完整性、规范性以及可比性受到了严重的影响，而且疾病的诊疗标准和指南也处于多元化、实时变化的状态，很容易受到患者个人偏好的影响，未形成完整的体系，诸多因素使人工智能在实际应用中面临着巨大挑战。3.2 安全保障与法律责任问题尽管 AI 技术已被广泛使用，但它仍然只能算作一台机械设备，它的缺陷和不足是不可避免的。比如，当人工智能执行外科手术或进行检查等危险任务时，其可靠性很难得到保证，而且一旦运行出现故障，就会给患者带来危害。如果在手术过程中发生意外，责任的承担者将会是负责操纵机器的医生或者生产人工智能设备的公司。在机器运行过程中发生的问题，是由于机器故障造成的，还是由于医生的疏忽造成的，应该如何分辨责任以及如何确定责任，一直是 AI 在医疗领域存在的局限8。3.3 数据与算法伦理问题 AI 应用需要通过多种渠道采集训练数据，用于模型调优甚至是预测判断，一旦存在数据造假、偏倚以及不完整等问题，将直接影响医疗 AI 的有效性和安全性，甚至可能通过数据鸿沟造成算法歧视/偏见，扰乱社会伦理秩序。当前，大部分 AI 产品都以商业机密为由拒绝公开其决策依据、过程等关键信息，核心算法可能由于训练数据集不完整、不合理，甚至是人为干预等因素导致价值不中立，存在特定的歧视性，出现超预期的道德伦理问题。处于医疗 AI 产品的自身缺陷与数据算法的伦理疑虑，传统的“医患问题”可能发展出新的“信任危机”。4 结语人工智能是应用前景十分广阔的新兴技术，国家层面也应鼓励 AI 技术与包括医疗在内的各行业深度融合。尽管当前“以疾病为中心”和“以患者为中心”的法律法规仍存在很多挑战，比如数据质量、隐私保护、技术风险等挑战。但随着 AI 技术的不断发展，人工智能将被广泛应用于临床诊疗，极大地提高了医生的诊疗质量和效率，推动疾病诊疗的关口前移，指明了医学发展的重要方向。参考文献1 Hosny A,Aerts HJWL.Artificial Intelligence for Global HealthJ.Science,2019,366(6468):955-956.2 石纯一,黄昌宁,王家廒.人工智能原理M.北京:清华大学出版社,1995.3 朱寿华,凌泽农,周金花.人工智能技术在医疗健康领域的应用J.电子技术与软件工程,2020(1):18-19.4 周文康,费艳颖.医疗人工智能前沿研究：特征、趋势以及规制J.医学与哲学,2021,42(19):38-44.5 Jiang F,Jiang Y,Zhi H,et al.Artificial Intelligence in Healthcare:Past,Present and FutureJ.Stroke Vase Neurol,2017,2(4):230-243.6 郑红颖,杨艳,倪佳琪,等.人工智能临床应用研究进展J.护理研究,2019,33(3):454-458.7 朱佳佳,徐杨.人工智能在医疗健康领域的应用研究J.电信网技术,2018(4):21-24.8 刘霄宇.人工智能在医疗健康领域的应用研究J.中国科技投资,2017(25):283-284.Application of Artificial Intelligence Technology in Medical FieldZENG Mengliang(CITIC Medical Health Industry Group,Beijing 100004)Abstract:Based on a review of the latest research progress of artificial intelligence in the medical field,this article delves into the application of artificial intelligence in the medical field,including image analysis,medical record review,auxiliary diagnosis,drug development,health management,etc.,and analyzes the challenges and future development trends faced by artificial intelligence technology in the medical field.With the continuous development of science and technology,artificial intelligence will become an indispensable part of the medical field,providing unprecedented opportunities and new challenges for the development of the medical and health industry.Key words:artificial intelligence;medical field;machine learning