人工智能技术在医疗健康领域的应用

文/朱寿华 凌泽农 周金花

（1.广西中医药大学 广西壮族自治区南宁市 530200 2.广西中医药大学公共卫生与管理学院 广西壮族自治区南宁市 530200）（3.广西中医药大学第一附属医院仁爱分院妇科 广西壮族自治区南宁市 530200）

人工智能技术是广泛的交叉前沿学科，近年来计算机软硬件技术飞速发展，人工智能是计算机学科中涉及研究应用智能机器的分支，其主要目标是研究计算机模仿人脑的某些智力能力，人工智能技术涉及到智能专家系统、语言处理、智能数据检索，智能控制等诸多方面，取得了突出的成就，如语言翻译系统，计算机程序自动生成系统，指纹识别等具有高级智能化的系统。人工智能技术逐渐成熟完成，提高了各应用领域的科技颔联合，创造更大的经济效益。人工智能在医疗行业具有较高的实用价值。目前医学领域在现代影像技术，互联网技术等多种先进技术支持下更加强大，将人工智能技术应用到医疗领域，可以凭借人工智能技术优势提升医疗领域技术水平，减轻医护人员劳动强度。大力推进人工智能+医疗健康能有效促进医疗服务创新供给，本文从智能化医疗应用等方面分析人工智能对医疗健康领域的影响，对人工智能技术的应用发展进行展望。

1 人工智能技术在医疗健康领域中应用的意义

人工智能是研究开发用于模拟扩展人类智能应用的学科，人工智能是通过技术手段使机器智能化，使机器完成某些对智力要求较高的工作，能在以往人类无法实施的领域工作。人工智能技术快速发展，在各领域得到广泛的应用。

1943年沃伦·麦卡洛克首次提出神经网络的概念，1955年约翰·麦卡锡首次提出人工智能的概念。80年代神经网络与BT 算法提出，出现了语音识别等计划。1997年超级计算机战胜俄罗斯国际象棋冠军卡斯帕罗夫，人工智能证明相对人类推算的优势。2006年Hinton 提出深度学习技术，AI 在各领域迅速得到发展应用。2012年，吴恩达通过提取千万未标记图像，训练16000 电脑处理器组成的神经网络，网络通过自我深度学习算法从照片中准确识别猫科动物。2016年阿法狗与世界围棋冠军李世石比赛取胜，人工智能代表机器在围棋领域首次战败人类[1]。

人工智能的核心是算法，基础条件是数据，医疗与人工智能结合关键要素是算法+计算能力，医疗领域有效的大数据是人工智能应用的基础，医疗数据有效性包括电子化程度，电子化程度强调数据供给量，共享机制强调数据获取渠道便捷性。随着互联网普及，各级医疗机构，行政机构普遍了解互联网，为大数据实现奠定了基础。借助人工智能技术开展智慧医疗成为医疗领域热点。

当前我国医疗服务能力无法满足群众对医疗服务的需求，随着社会的发展，医疗服务需求激增。我国卫生资源总量不足，人工智能技术广泛应用对于医疗健康领域，如药物研发等，提升了医疗服务能力，推进人工智能技术在医疗健康领域的应用，将有效促进医疗服务创新供给。

2017年，国务院印发《人工智能发展规划》，提出建立人工智能关键技术体系，工信部印发《促进人工智能产业发展行动计划》对人工智能技术发展做出详细规划，2018年国务院印发《促进互联网+医疗健康发展的意见》允许依托医疗机构发展互联网医院，辅助诊断，辅助护理，辅助医院管理，辅助减少计量误差，药品研发等医疗健康领域对AI 技术有强大的需求。

2 人工智能技术在医疗领域中的典型应用

医疗行业高度复杂，是自动化智能化的难点。随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能技术广泛应用于疾病预防，风险监测，新药开发等领域，人工智能在英美等先进国家医疗机构全面实践，人工智能在医学影像识别，医疗智能廸等领域发挥重要的作用[2]。

人工智能医学智能决策是使计算机学习专业医学知识，对疾病进行诊断。2012年美国IBM 研发人工智能系统Watson，通过自主学习通过了执业医师资格考试。病理科医生必须不断学习不同的影像数据，才能积累丰富的影像诊断经验，人工智能系统可通过自主学习记忆大量影像数据，对影像结果进行初始判定，由医生复核快速得出诊断结果。医生积累阅片量有限，但人工智能数量及经验远超人类医生。健康管理主要通过对人体健康信息采集，制定个性化监管方案，达到预防疾病发生的目的。目前国内通过人工智能采集中医四诊数据研制的中医四诊仪，使人们可以依据仪器判断症候进行调理。

以往针对某项疾病候选药物的筛选往往要耗费很长时间，需花费巨额资金。计算机与人工智能技术结合使得疾病候选药筛选更加高效准确，大大降低成本。Atomwise 利用人工智能系统筛选埃博拉病毒药物，分析测试7000 多种药物后找出两种候选药。2017年，JosephP 在《Oncogene》杂志发表研究成果，筛选出上市药物适应症，系统基于对PDA 批准上市药物大数据筛选与目标疾病匹配，快速发现具有潜在疗效的治疗药物。

手术机器人是人工智能在医疗领域核心技术应用，可以减少人为因素导致失误，部分手术无需医生操作，由机器人诊断患者疾病确定手术方案，2017年我国研发手台自动种牙机器人，将两颗新牙种入患者口腔，快速完成手术，未来人工智能机器人将具备独立的手术能力。

3 人工智能在医疗行业的成功应用

随着人工智能技术不断发展，有不少应用人工智能提高医疗服务水平的案例，人工智能技术应用到医疗健康领域的各方面，包括医学影像分析，健康管理，新药研发等。过去医生以自己的医疗知识为基础，根据病人症状判断病症，人们将人工智能技术应用于医疗辅助诊断，让计算机构建智能诊疗系统，帮助医生完成快速准确诊断。Watson 是认知计算机系统的杰出代表，融合了自动推理技术，认知技术，可快速完成大规模信息搜集分析，对特定问题推理论证。Watson 可以在17s 内阅读24.8 万篇论文，10.6 万份临床报告，2012年Watson 部署在美国多家医院提供辅助诊疗服务。Watson 提供诊疗服务病种包括乳腺癌、膀胱癌等多种癌症[3]。

传统医学影像诊断中，医生要用肉眼查看X 光等医学影像资料，人工智能医学影像分析系统可以自动识别患者影像数据，应用于医学影像分析的人工智能产品可以独立给出诊断结论。如旧金山Enlitic 公司将深度学习技术应用于肿瘤检测，构建智能系统学习医学影像数据，归纳出肿瘤在图像数据中的特征，判断恶性肿瘤的模式，公司研发的恶性肿瘤检测系统超过放射科医生，我国人工智能技术应用于医学影像分析案例很多，如腾讯推出的腾讯觅影将人工智能技术应用于医学影像分析，能有效辅助医生对食管癌，糖尿病视网膜病变等疾病进行诊断筛查，腾讯觅影与十多家三甲医院建立联合实验室。

医疗数据治理是对杂乱的医疗健康数据进行深度治理，过去医疗信息系统不完善，在记录病历时往往存在记录格式不规范等问题，通过引入人工智能可以利用自然语言处理技术，将非结构化病历转化为统一标准数据。我国许多人工智能医疗企业将医疗数据作为重要方向，如上海森以智能致力于医疗数据治理，将医疗数据转化为高质量医疗数据，可完成病历自动处理，其处理水平相当于具有8年临床教育的医学研究生。医疗数据处理应用中语音录入病历可以代替打字，语音企业开始研发语音识别技术的电子病历产品，让医生通过说话与电脑，移动查房设备交互，医生说话内容保存在医疗系统中，医患沟通中人工智能系统实现记录过程，通过语音识别将患者的主诉等数据结构化整理，供医生诊疗使用。

健康管理终端通过与软件结合，实现对人体数据采集等功能，给出改善建议，主要应用于疾病风险预测，睡眠监测，老年人护理等。健康管理是变被动治疗为主动健康监控，实现贯穿于用户生命周期的数据采集。健康管理平台技术发展促进医疗健康应用创新，提供高效的医疗健康服务，有效缓解医疗资源供需矛盾，为改善人民健康水平提供支持。

4 人工智能在医疗健康中应用面临的问题

目前人工智能技术在医疗健康领域处于起步阶段，距离智慧医疗仍存在很大差距，要想保证AI 在医疗健康领域应用深入发展，仍有许多问题亟待解决。目前人工智能技术在医疗健康领域中的应用面临的问题主要包括数据质量问题，伦理问题，人才匮乏，法律监管问题等。

当前人工智能发展面临诸多挑战，高质量的数据是AI 实现的前提基础，目前大多数医院对医疗数据开放态度不积极，一些医院愿意合作开放医疗数据，但由于临床数据质量欠佳，数据采集量不够，距离理想状态的数据存在很大差距。如何满足算法模型对数据训练的要求，是需要业内共同思考解决的问题。高质量的医疗数据对提升AI 在医疗健康领域应用的准确性非常重要，我国医院数据大部分为非结构化数据，由于疾病复杂性，如将数据细分到每种疾病可利用样本少，AI 深度学习需要使用大量数据训练，我国各医院系统缺乏联系，没有统一标准的临床病历报告，临床用药等细节缺失，造成医疗数据质量低下。

智慧医疗的建设中产生海量数据，包括医护人员工作信息等，存在较大安全隐患，目前国家相关法律不完善，现有病历资料保护法律多为宣传性条款。人工智能算法并非准确无误，临床实践中可能遇到未接受训练的数据，如智能算法出错造成患者误诊会导致出现医疗纠纷事故，在线问诊等缺乏诊疗规范，发生医疗事故追责等问题是急需考虑的问题[4]。

5 人工智能技术在医疗行业的未来发展

人工智能技术在医疗健康领域中具有广阔的发展前景，目前人工智能技术在医疗领域中得到了广泛的应用，由于人工智能技术发展处于初期探索阶段，由于各种原因人工智能技术在医疗健康领域中的应用仍面临诸多问题。针对当前人工智能技术在医疗健康领域中的应用困境，推进未来人工智能技术在医疗领域中应用应严格规范行业监管，加强数据管理，健全法律法规，重视培育复合型人才，促进人工智能技术在医疗领域的深入应用。

人工智能+医疗健康服务必须符合国家相关标准，保证对安全性，可追溯性等方面的要求，为有效评估AI 在医疗健康中的应用，重点标准必须落实，建立完善AI+医疗健康基础共性，行业应用等技术标准，加强人工智能在医疗领域的知识产权保护，健全技术创新与标准化互动支撑机制，医疗相关人工智能技术不断突破。将人工智能技术应用于临床工作需要建立监管框架，强化约束引导，确保人工智能发展在安全范围内，实现对AI+医疗健康算法设计与成果应用等流程监管。

医疗大数据与人工智能发展中，个人隐私保护，国家安全问题等受到重视。各国对个人敏感信息的保护制定管理法律制度，目前法律不能界定健康数据的权属问题，导致医疗数据难以共享。没有大数据分析为基础战略资源，无法保障人工智能的深入研究，我国移交数据大多数缺乏标准化，基于标准建设高质量的人工智能+医疗健康训练资源库，建设满足智能计算需求的基础资源服务平台，包括云端智能分析处理服务平台等，使人工智能技术在医疗健康领域中应用得到保障。

人工智能技术在医疗健康中的应用需要有复合型人才，目前具有交叉学科的人才匮乏，生物医学与医学工程相脱离，需要完善基础教育体系，重视培养AI+医疗健康理论技术的纵向复合型人才，掌握人工智能技术与医疗健康法律等横向复合型人才，加强人才储备建设，鼓励引进高端人才，重视人工智能与医学交叉融合。

6 结语

人工智能技术对提升医疗水平具有重大作用，本文对人工智能技术在医疗领域中的应用进行研究，当前人工智能技术不断进步，人工智能技术在医疗领域得到广泛应用，在医疗机器，精确医疗等方面取得良好效果。随着社会的进步，当前人口老龄化加速，对提高医疗技术，延长寿命的愿望更加强烈，随着计算机视觉，机器人等技术不断进步，人工智能技术推动医疗健康产业变革是可行的手段。目前人工智能技术应用仍存技术安全，信息化水平低等问题，针对人工智能技术在医疗领域中的应用困境，需要加强技术研究，推动人工智能技术在医疗健康中的深入应用。