沈珺

摘 要：随着信息革命的快速发展，大数据时代的到来，以深度学习为关键技术的人工智能逐渐成为各国研发投入的重点，目前已发展到应用阶段。人工智能定义为计算机具有人类智慧的能力，并能够自我学习，完成需要人类智慧才能完成的任务。人工智能的关键技术是深度学习，模拟人类大脑的神经网络，读取、处理大数据，并找出其中规律，完成特定任务。尽管人工智能在医学领域的应用较晚，但取得的结果使人振奋。

关键词：人工智能;医学领域;医学诊疗;智能技术

引言

目前人工智能技术已在医疗诊断、手术操作、脑机接口等方面广泛渗入，由此可见，通过人工智能技术来促进医疗康复已成为一种可能，但目前国内将人工智能技术应用于康复医学领域的研究相对较少，尤其是有关的理论知识和应用研究尚缺乏针对性。通过查阅相关文献，现对人工智能技术在康复医学领域中的应用现状进行阐述，以期人工智能技术能够在康复医学领域发展的更加智能、精准和专业。

1 医疗领域中的人工智能技术概述

自20世纪开始，我们开始致力于开发出机器学习方法，期待解决一些人工无法解决的问题，这便是最初的人工智能技术来源。目前研发的人工智能系统，已经可以处理大量的数据和知识如计算方法、混合智能系统等。然而，人工智能不仅涉及一门技术或是一门学科，而是多种学科技术的融合。通过人工智能系统，我们可以查找、学习、设定计划;另一方面，我们还可以通过人工智能系统模拟出具体的智能行为，也包括各类医学科研研究过程。这项技术打破了限制医疗行业发展的障碍，即如何有效的探索和分析一些需要应用大量知识来解决的复杂性诊疗问题。现在，医学AI通过发展和完善使这些问题能被很好的解决，并且为我们提供了精准的治疗方案[1]。

2 医学人工智能技术的发展

医学人工智能致力于基础研究，辅助医生完成诊疗工作、恢复患者心理和精神健康已有几十余年。自1970年以来，医学人工智能相关技术就开始产生，并逐渐应用于分子生物学、临床医疗诊断等领域。在这一阶段人工智能取得了很好的效果，奠定了其日后的应用基础;直到上个世纪80～90年代，人工智能技术进一步发展，基于知识处理的医学专家系统得到了迅猛的发展，在实际应用中也具有很强的实用性，在这一阶段人工智能已经在医学中得到了初步的实际应用。进入21世纪后，人工智能的地位越来越高，医学人工智能技术也得以发展，例如眼科学中的光学相干断层扫描、角膜地形图;影像学中的机器学习以及智能化算法等。在诊疗领域通过建立模型、形成方法，创造更先进的系统，使医生的诊治方案更加精确，甚至有智能机器人可以辅助医生进行临床诊疗，例如达芬奇机器人辅助手术的新兴应用，已经开始用于复杂的泌尿科、妇科手术等。目前专家和学者们正在探索将更多人工智能方法应用于不同的医学领域，并且运用于实际操作中。

3 人工智能技术在康复医学领域中的应用

3.1 人工智能在图像视觉识别技术中的应用

通过查阅相关文献可知，目前的康复器械和患者之间常为一种单向交互方式，对于需要进行长时间康复的患者而言，其可能会使患者出现训练完成度不够，或训练动作不到位等问题。而图像视觉识别技术及其衍生的体感技术虽然是人工智能技术在提高生活质量的一项成功案例。对于需进行康复的患者可利用该技术安装智能摄像头，使患者以体感游戏的交互方式结合自身动作，实现角色转换，完成肢体动作的直接交互，最终达到康复训练的目的。通过人工智能的引入，一方面能够实时捕捉患者的康复姿态并进行打分，对于训练不到位的动作可给予及时的纠正，另一方面可有效的实现主动双向交互，改善患者康复期间的烦躁状态，增强信心[2]。

3.2 人工智能在乳腺癌治疗中应用

乳腺癌早期诊断和治疗对患者的预后极为重要。人工智能通过评估和诊断乳腺癌细胞标志物，能做出更适合患者的治疗决定。计算机化图像分析乳腺组织数字化病理大数据有助于更快、更精确诊断疾病，人工智能的突破预示在不久的将来改变乳腺癌的检测和治疗。乳腺癌是否转移影响治疗方案的选择，乳腺癌淋巴结肿瘤细胞的鉴定较为困难，容易出错，特别是微小转移。有学者开发了用于检测乳腺癌淋巴结转移的人工智能程序，通过深度学习识别和勾勒出疑似肿瘤区域，结果显示，人工智能判断病理区域的准确度超过临床医师，且人工智能显著提高微转移检测的灵敏度， 缩短对微转移和影像的平均审查时间。有研究报道，利用人工智能系统检测乳腺癌的淋巴结转移的结果优于医师的检测结果，并基于该系统构建了人工智能病理检测的工作流程和工作框架，为人工智能在病理诊断中应用奠定基础。

3.3 人工智能在皮肤科疾病诊断中的应用

皮肤癌是人类恶性肿瘤中最常见的一种，可以通过视觉检查做出诊断，首先经过第一步的临床筛查，然后进一步活检和组织病理学检查。由于皮肤病损有时仅仅是细微的变化，所以对皮肤病损的图像进行自动分类是一项艰巨的任务。卷积神经网络在识别许多细粒度的对象类别时有着较大的潜力。临床图像的数据集训练了卷积神经网络，该模型测试了两项任务：角质形成细胞癌与良性脂溢性角化病、恶性黑色素瘤与良性痣。卷积神经网络在这两项任务上的表现均达到了皮肤科专家的水平。若将该深度卷积神经网络配置于移动设备，患者则可以通过自我检测的方法，快速、准确地发现自身疾病，对于疾病的早发现、早治疗有着重要意义[3]。

3.4 人工智能在康复机器人中的应用

早在20世纪90年代初，日本、欧洲、北美等地区已出现多个康复机器人研究中心。目前机器人在疾病诊断、手术治疗等已经有较多临床报道， 而术后康复对患者的预后也发挥至关重要的作用。传统的康复治疗操作方法复杂，人力、物力以及财力消耗较大，采用康复机器人可有效节约成本，并能获得满意疗效。早期的康复机器人并没有采用多自由度，导致其运动模式相对简单单一，随后在1987年，英国一公司研发出智能康复训练器、下肢被动运动训练器等多款机器人推动了智能康复的步伐。现阶段基于人工智能技术，通过大数据采集类似患者在康复期间的训练模型，结合深度学习和人机交互系统，在确保足够安全的范围内，能有效实现康复机器人的交流和控制，更加便于解決康复过程中遇到的问题，并能使患者得到精细化训练[4]。

4 结束语

综上所述，随着目前计算机技术的不断进步和与医学领域不断的融合，人工智能已在许多疾病的诊断上可以协助医师，但其仍有许多不足之处，还不能完全取代医师的作用。人工智能与各科室疾病诊断的结合仍需要进一步完善。主要是需要更高质量的大量病例数据，细化疾病分类，使人工智能模型能得到更充足的训练和完善。人工智能的前景非常广阔，除了上述的应用外，在其他系统疾病中的应用也值得期待。

参考文献：

[1] 毛子骏，刘子灵，周光勇。国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究[J].科技管理研究，2021，41（10）：49-59.

[2] 柳学国，李坤炜，陈欢，等.肺癌低剂量CT筛查中结节的分类与处理[J].放射学实践，2017，32（1）：21-27.

[3] 陈寿平，骞森.人工神经网络历史、现状及发展趋势[C].上海：第五届工业仪表与自动化学术会议，2004：63-66.

[4] 曲利军，刘万阳，杨倩，等.人工智能技术溯源、医学应用及其在眼科前节疾病的应用现状与展望[J].中华眼科医学杂志（电子版），2018，8（6）：270.

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