摘 要：随着大数据的出现以及人们对大数据分析能力的提升，科技发展的各个领域都在不断革新，其中以人工智能（artificialintelligence，AI）发展最为突出，这也意味着人类社会将很快走向智能时代。随着人工智能的迅速发展，各个行业都在转变模式，顺应时代发展，当然医学也不例外，人工智能在医学领域有着广泛的应用前景和探索空间。本文针对人工智能在医疗领域的应用开展分析。

关键词：人工智能;机器学习;医疗领域;应用前景

0引言

随着人工智能的发展，其已经由算法输入决定输出的低级阶段，发展到具有自主创造的能力的高级阶段。人工智能在医疗领域中的应用越来越广泛，能够帮助医疗领域促进医疗领域发展的方面也越来越多。当然在这个过程中，我们难免会遇到这样或者那样的问题，但是这些问题对于人工智能的技术发展和医疗活动服务质量而言，是有益处的，他能够帮助医疗活动更好的提高服务质量，提高工作效率，为社会公众提供更好的医疗服务。

1人工智能医疗的相关概念

人工智能是与自然智能相对应的概念，是由人类所制造的机器的智能，而自然智能是自然进化所造成的智能。在2017年，谷歌公司的人工智能围棋系统AlphaGo在全世界的目光下以绝对优势战胜了世界围棋冠军，震惊了全世界，也让世界各行各界开始对人工智能产生兴趣和高度关注。人工智能也从此走向了全民应用的状态，自动驾驶、人脸识别、物流快递等等领域都能够看到人工智能的身影。随着科学技术的发展，人工智能技术的三大主要分支——专家系统、人工神经网络、数据深度挖掘，在医疗领域所起到的作用越来越大，其地位也越来越重要，引起了人们极大的关注。

2人工智能的医疗应用

2.1智能诊断

在图像识别上，智能诊断有3大优势：其一，效率更高。传统医疗体系下，经验丰富的医师诊断200张CT扫描图片需要20min，AI可以将这个时间缩短到秒级;其二，准确率高。以肺结节领域的机器读片为例，AI可以将人工判断的准确率从60%～70%提高到85%;其三，稳定性增强。人工智能可以将由人为因素导致的影像诊断报告标准不一样标准化。并且因为疲劳，人工阅片的准确率会随工作时间的延长逐步下降，而机器阅片的准确率性不受工作与阅片时间长度制约，能有效提高诊断稳定性。2018年4月，AI计算与数据平台服务商中科曙光与医学影像科技公司健培科技联合研发了一款基于人工智能技术的医疗影像诊断机器人。该产品集成了海量机器学习库与医学图像处理库，能够高效完成疾病筛查、病灶定位、定量标注、科学诊断等任务，可精准实现疾病识别与相似病例检索两大诊断功能。为提高普通医生判读癌症等病理切片时的准确性，达到与三甲医院高级医生相当的水平，DeepCare团队提出了基于深度学习的医学影像智能判读系统，该系统的准确率近95%，与专家教授的诊断准确率相当，远高于普通医生（准确率不足60%）。智能影像诊断技术核心分为两部分：一是图像识别，在数据采集环节应用，通过对影像等多媒体医疗非结构化数据的分析，提取出有临床意义的信息。二是深度学习，在学习和分析环节应用，这是整个AI诊断中最核心的环节。深度学习是一种特殊的机器学习，它可以获得高性能，应用起来也十分灵活。深度学习领域中使用概念组成的网状层级结构来描述事务，每一个概念都定义为与较简单的概念相关，抽象的概念通过没那么抽象的概念计算。在临床应用中，辅助诊疗结合人工智能技术，以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基，训练机器学习积累出临床治疗经验，建立人工智能医疗图谱，提供临床医疗方案，为医生提供辅助医疗工作，并为患者提供诊疗方法参考。

2.2医疗机器人

随着科学技术的发展进步，医学领域对于外科手术方面的要求越来越高，而微创外科的出现则弥补了这一空白，在最近的十几年当中，微创外科在医学领域被广泛应用。在1987年，法国的一位医生在偶然当中完成了第一例腹腔镜胆囊切除术，他没有想到这一场手术标志着新的医学领域里程碑的诞生。微创手术在手术过程中仅仅产生很小的创伤，病人感觉到轻微的疼痛，这才是微创手术的最佳体验。微创手术需要用腹腔镜、胸腔镜等相关的设备进行手术，这就需要现代工业技术有足够的能力为微创手术提供精密的医疗器械设备，保障手术顺利进行。由此可见，现代工业技术与医疗领域基本融合，在此基础上所产生的医疗机器人，便是其中的佼佼者。机器模仿人类的行为，已经有很长的历史了，作为一种重要的技术，医疗机器人也正在悄悄地改变着医疗行业，医生的负担被减轻，有更多的时间去提高医疗水平，赋予机器人更全面的知识和能力。

2.3护理康复

人工智能不仅在外科手术上大放异彩，也在护理和康复领域得到了广泛应用。日本机器人Robear可以照顾患者起床、行走、站立等;能为卧床病人喂饭、日常照料洗护。澳大利亚用机器人做护工，通过设置程序，实现与患者的交流，提供心理慰藉。俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAfletI和ExoAtletPro。前者是为下半身瘫痪患者设计的，只要患者的上肢功能基本完整，就能利用该产品进行行走、爬楼梯等活动。ExoAtletPro是在ExoAtletI的基础上升级的，除了包含ExoAtletI的基本功能外，还加入了如脉搏测量、电刺激、设定既定的行走模式等功能，适用于住院患者的康复治疗。智能外骨骼的成功运用除了能使患者在不需要借助假肢就能进行活动，还可以一定程度上辅助康复训练，康复医生可以将训练的程序提前导入智能外骨骼系统，使用者只需逐步适应就能完成康复训练。在此基础之上，借助搭载的传感器，智能外骨骼能够对使用者的身体状况进行持续监测，防止突发情况的出现。

3人工智能的发展前景

3.1癌症管理

肿瘤有机芯片与人工智能的结合癌症是全球第二大死亡原因，每年癌症导致死亡的人数约在1300万人，预计到2030年全球新增癌症病人2200万人[23]。癌症的治疗在医学上一直是个棘手的问题。化疗是癌症的主要治疗方式，但介于化療的副作用大且肿瘤不一定对化疗药物敏感，这项治疗也有很大的局限性。随着人工智能的发展，研究者开发了一种由生物细胞构成的微型有机芯片，该芯片在一个时间、空间可控的微环境下模拟不同类型的肿瘤细胞，试图用来研究肿瘤的病理学、发生发展过程及不同肿瘤细胞对各种化学药物制剂的反应和敏感性。该技术需要整合完善的电子系统、精敏感受器、计算机设备、智能运算法则和微自动系统，虽然目前没有整合各系统的可行性方案，但强大的机器学习运算法则已为这一构想展现出巨大的前景和生命力，一旦有机芯片同人工智能成功融合，该芯片就能模拟不同个体、不同类型的肿瘤细胞，通过药物敏感培养，测试出化疗药的疗效及其短期、长期的副作用，肿瘤的个体化高效管理时代即将来临。随着各交叉学科的发展，从有机芯片上获取的大量数据将成为癌症管理的新范例，将来肿瘤细胞对化疗药物的敏感性测试将如同当下的抗生素敏感性测试一样简单，每个癌症病人在化疗前都会进行肿瘤有机芯片培养皿测试，检测肿瘤细胞对化疗药的敏感性，从而选定更加符合个体化且准确的化疗方案。肿瘤有机芯片的测试将成为未来临床实践工作和监管机构审批新药的必要环节。

3.2外科临床决策支持

智能数据整合人工智能4个子领域（机器学习、人工神经网络、自然语言处理、计算机视觉）的发展为外科领域的发展创造了有利条件，主要体现在大数据分析、建立智能共享数据库、提供有利临床决策支持等。目前，人工智能在外科手术中的应用正处在探索构想阶段。在未来，外科医生将通过智能分析得出病人手术各个阶段的特异性数据：手术前，通过移动应用程序和身体追踪器为外科手术病人自动测量体重、血糖、营养、活动等数据并反馈到电子病历中，并进行术前临床数据的自动分析，为医生提供一个更具体的手术计划风险评估，从而手术的预后做出有价值的预测。手术中，通过移动智能设备整合手术进程的实时分析数据，如手术录像视频、生命体征、仪器监测结果、高频电刀能量使用情况等，外科医生能够根据整合分析结果，在手术过程中做出更准确的外科临床决策，减少或避免不良事件的发生。手术后，该智能设备会对手术前、术中、术后的所有数据做一个整合分析，来帮助病人了解术后恢复状况及有效预测并发症。出院后，身体追踪器会继续记录病人出院后的数据，并将该数据与病人入院以来围术期的数据进行分析整合，真正实施以病人为中心的外科护理实践。

4结束语

随着人工智能技术的不断发展，其应用的场景也是越来越多，医疗背后所具备的发展空间有效地促进了医疗人工智能技术的发展，现如今许多科技巨头积极研究人工智能，传统医疗企业也纷纷跨向了这个技术行业，并且取得了非常好的成果，人工智能技术逐渐取得了较大的影响，这也成为提升我国医疗服务水平的重要因素。

参考文献：

[1]胡建平.医疗健康人工智能发展框架与趋势分析[J].中国卫生信息管理杂志，2018，15（05）：485-491.

[2]陶波，陈敏.中美医疗人工智能研究的比较分析[J].中国数字医学，2018，13（10）：35-38.

[3]赵坤.人工智能在医疗领域中的应用解析[J].中国新通信，2018，20（17）：221-222.

[4]劉振峰，徐宁，陶长俊.人工智能在医疗领域中的应用及展望[J].网络安全技术与应用，2018（08）：98-99.

[5]胡诗梦.人工智能在医疗领域应用的前景[J].决策探索（中），2018（07）：84.

[6]籍文雪.人工智能在医疗领域应用的可视化分析[J].智慧健康，2018，4（19）：1-3+13.

[7]赵飞，兰蓝，曹战强，孙昊，尹新，金征宇.我国人工智能在健康医疗领域应用发展现状研究[J].中国卫生信息管理杂志，2018，15（03）：344-349.

[8]黄欢，赵钢.人工智能在医疗及神经病学领域的应用[J].华西医学，2018，33（06）：639-643.

作者简介：

吴平，男，汉族，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：经济管理。