夏丽亚

摘 要：随着大数据时代的到来以及计算能力的提升，人工智能已成为新兴技术。近几年来，我国出台了一系列有关人工智能的政策文件，推动了我国医疗人工智能技术的产业化。文中阐述了医疗人工智能技术的特点以及在智能管理、智能诊断、智能医疗、药物研发等领域的应用，浅析了医疗人工智能存在的挑战，并对医疗人工智能技术的发展前景作了展望。

关键词：人工智能; 机器学习; 医疗健康; 医疗领域; 医学创新

中图分类号：TP18              文献标识码：A     文章编号：1006-3315（2020）2-196-002

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门前沿交叉学科，还没有统一的定义。国家标准化管理委员会组织编写的人工智能标准白皮书认为：人工智能是应用数字计算机以获取数据的形式感知环境，模拟人的思维和行为。随着大数据时代的到来以及计算能力的提升，人工智能已成为新兴技术。

2015年以来，我国出台了一系列有关人工智能的政策文件，推动了我国医疗人工智能技术产业化的发展，如图1所示是我国相关医疗人工智能的政策规划。

1.人工智能技术简述

人工智能的概念诞生于20世纪50年代，由于当时软硬件条件不成熟，数据资源短缺，人工智能并未能实现广泛的应用。随着图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）、机器学习等基础技术条件的日渐成熟，行业大数据的积累，人工智能得以应用在各个领域。

人工智能领域技术涉及到多门学科[1]，如图2所示。

1.1GPU

GPU拥有多内核处理并行计算，擅长完成与显示相关的数据处理，适合处理图像中上百万的图像像素，GPU被称为深度学习和计算机视觉发展的加速器[2，3]。

1.2机器学习

机器学习是人工智能研究领域中极其重要的研究方向，机器学习是研究如何从数据中构建模型且获取模式的算法。机器学习能够自动识别数据中的模式，然后利用已发现的模式去预测未来的数据。深度学习是采用多层神经网络学习数据层次表示的机器学习方法，是机器学习领域中的重要分支，广泛应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域[4，5，6]。

1.3大数据

机器学习是人工智能的核心和基础，而大数据是机器学习优化计算机程序的性能标准。在健康领域，大数据和人工智能技术能够提供医疗影像处理、智能诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。

2.医疗人工智能技术

目前，医疗人工智能的应用场景主要集中在智能管理、智能诊断、智能医疗、药物研发等领域。

2.1智能管理

智能管理是利用人工智能技术及相关技术对医院的现有资源进行科学管理，以实现医疗效用的最大化。

2.1.1智能导诊与分诊。智能导诊与分诊是人工智能技术在医院管理的应用。随着服务机器人应用技术和医疗的结合，服务机器人对患者的语音输入进行语义分析，给出医院的分诊和导诊建议，甚者服务机器人还能通过传感器收集患者的体征信息，给出合理的建议。

2.1.2病历与文献分析。语音识别技术可以帮助医生通过语音输入完成查阅资料、文献精准推送等工作，并将医生口述的医嘱按照患者基本信息、检查史、病史、检查指标、检查结果等形式转换成结构化的电子病历，提升医生的工作效率。

人工智能可以依据患者数据和体征指标进行数据挖掘，创建预测模型，建立完整的用户健康档案，提供覆盖全生命周期的精准健康管理及后续医疗服务。

2.2智能诊断

利用人工智能参与疾病的筛查和预测，从行为、生化、影像等检查结果中进行判断以获取真实的信息。目前，人工智能技术在影像识别等方面的应用相对较多，人工智能技术在医疗影像的应用主要是指通过计算机视觉技术对B超、CT、X光、MRI、PET、消化道内窥镜、眼底照相等医疗影像数据进行处理以获取有效影像数据。然后通过深度学习海量的影像数据，对多层神经网络的模型进行训练，再通过测试影像数据确定真实的特征目标，实现分类判断。医疗影像智能诊断可以协助放射科医生工作，提高了诊断速度和工作效率。

2.3智能医疗

智能医疗是打造医疗信息平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动。人工智能学习专家医生长期积累的医疗知识，经过深度学习之后提供“人工智能+辅助诊疗”诊断和治疗方案。智能医疗结合互联网技术、移动计算技术、数据融合技术等，可以提升医疗诊疗流程的服务效率和质量，提升医院综合管理水平，改变现代化数字医疗模式等问题。

2.4药物研制

人工智能技术可以应用于小分子药物晶型结构预测和志愿者招募信息化等。

2.4.1小分子药物晶型结构预测。人工智能技术可以高效地动态配置千核的药物晶型，几十天内可以把一个小分子药物的所有可能的晶型全部预测，无需担心由于实验搜索空间有限而漏掉重要晶型。

2.4.2志愿者招募信息化。通过网络让临床试验招募信息快速传递到大量患者，利用人工智能从中筛选符合临床要求的患者，节约患者招募的时间成本、资金成本。另外，利用智能可穿戴设备进行数据搜集，可以减轻临床试验的侵入性。

3.医疗人工智能的挑战

目前，大多数人工智能技术只是在某些领域展开有效的研究工作，多数方法是基于验证或是交叉验证，许多研究工作还处于基础阶段，将人工智能技术广泛地应用于医疗领域也会有相当长的过程。

3.1医疗责任主体问题

人工智能辅助诊断在医疗责任认定方面存在挑战，需要建立人工智能诊断进入临床应用的法律标准、明确人工智能诊断的主体问题。

3.2医疗数据

医疗数据是医疗人工智能重要性的资源，也是医院的资产。医疗数据的采集方式、数据的标准化、如何用于與医院合作的企业等是医疗人工智能行业发展需要解决的问题。

3.3隐私

医疗人工智能技术会涉及患者的个人数据，如何保障个人隐私是医疗人工智能技术发展的重要基础。

3.4安全

人工智能技术要依赖于传感器、大数据和算法，人工智能系统多数使用开源软件，软件代码庞大，可能会出现安全漏洞的机会。因此，医疗人工智能要关注防止安全漏洞风险的发生。

3.5复合型人才

目前，医疗领域十分匮乏熟悉医疗业务知识与了解人工智能知识的复合型人才。因此，只有解决复合型人才问题，才能突破医疗人工智能行业发展的瓶颈。

4.小结

人工智能技术的诞生已有几十年的时间了，其中经过了几次反复。目前人工智能技术研究在我国得到深入地开展，人工智能技术正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段，将会在我国医疗人工智能方法与手段、智能辅助治疗决策、人机协同诊断、人工智能多学科会诊、智能辅助康复、医药研制、智能医药监管等方面推动智慧医疗关键技术的发展。可以相信，我国的人工智能技术将会在医疗领域发挥及其重要作用。

参考文献：

[1]李航著.统计学习方法[M]北京：清华大学出版社，2012，11-15

[2]周志华著.机器学习[M]北京：清华大学出版社，2016，97-113

[3]袁梅宇著.机器学习基础——原理、算法与实践[M]北京：清华大学出版社，2018，151～161

[4]Peter Harrington著，李锐，李鹏，区亚东，等译.机器学习实战[M]北京：人民邮电出版社，2013，270～278

[5]叶韵著.深度学习与计算机视觉[M]北京：机械工业出版社，2018，27～36

[6]Mark Lutz著，李军，刘红伟，刘金华，等译.Python学习手册[M]北京：机械工业出版社，2017，540～549