人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展-人工智能ai醫(yī)療的發(fā)展

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域會(huì)有什么發(fā)展?

人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，正在逐步改變醫(yī)療領(lǐng)域的面貌。從疾病診斷到個(gè)性化治療，再到醫(yī)療資源管理，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。

本文將詳細(xì)探討AI在醫(yī)療領(lǐng)域的主要應(yīng)用、潛在發(fā)展以及面臨的挑戰(zhàn)，幫助讀者全面了解這一前沿科技在醫(yī)療中的巨大潛力。

1. 影像診斷

醫(yī)學(xué)影像分析：AI在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用最為廣泛。例如，AI可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法分析X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)早期癌癥、腦出血、肺結(jié)節(jié)等病變。相比傳統(tǒng)手動(dòng)分析，AI技術(shù)在速度和準(zhǔn)確性上具有顯著優(yōu)勢(shì)。

實(shí)時(shí)診斷：一些AI系統(tǒng)已經(jīng)能夠在拍攝影像的同時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提供即時(shí)診斷結(jié)果，極大地提高了診斷效率。

1. 病理診斷

病理切片分析：AI可以通過(guò)分析病理切片圖像，識(shí)別癌細(xì)胞和其他異常細(xì)胞。AI技術(shù)不僅提高了病理診斷的準(zhǔn)確性，還能減輕病理醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。

大數(shù)據(jù)支持：AI系統(tǒng)可以整合大量病理數(shù)據(jù)，提供更為全面的診斷參考，提高復(fù)雜病例的診斷水平。

1. 基因檢測(cè)

基因組學(xué)：AI在基因組學(xué)中的應(yīng)用也非常重要。通過(guò)分析大量基因數(shù)據(jù)，AI可以發(fā)現(xiàn)與特定疾病相關(guān)的基因突變，預(yù)測(cè)患病風(fēng)險(xiǎn)，并指導(dǎo)個(gè)性化治療。

精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)：AI結(jié)合基因檢測(cè)數(shù)據(jù)，可以為患者提供個(gè)性化的治療方案，提高治療效果，減少不良反應(yīng)。

1. 手術(shù)輔助

機(jī)器人輔助手術(shù)：AI技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于機(jī)器人輔助手術(shù)系統(tǒng)中。這些系統(tǒng)可以通過(guò)精確控制手術(shù)工具，提高手術(shù)的精度和安全性，減少術(shù)后并發(fā)癥。

術(shù)前規(guī)劃：AI可以根據(jù)患者的影像數(shù)據(jù)，提供詳細(xì)的術(shù)前規(guī)劃，幫助醫(yī)生制定最佳手術(shù)方案。

1. 個(gè)性化治療

藥物研發(fā)：AI可以通過(guò)分析大量藥物和疾病數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的藥物靶點(diǎn)，加速新藥研發(fā)過(guò)程。同時(shí)，AI還可以優(yōu)化藥物組合，提供個(gè)性化的藥物治療方案。

治療效果預(yù)測(cè)：AI系統(tǒng)可以根據(jù)患者的病情、基因數(shù)據(jù)和治療歷史，預(yù)測(cè)不同治療方案的效果，幫助醫(yī)生選擇最佳治療方案。

1. 遠(yuǎn)程醫(yī)療

虛擬醫(yī)生：AI驅(qū)動(dòng)的虛擬醫(yī)生可以通過(guò)視頻、語(yǔ)音或文本與患者互動(dòng)，提供初步診斷和治療建議，特別適用于偏遠(yuǎn)地區(qū)或醫(yī)療資源不足的地區(qū)。

遠(yuǎn)程監(jiān)控：AI技術(shù)可以通過(guò)可穿戴設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的健康數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，提供預(yù)警和干預(yù)措施。

1. 醫(yī)療資源優(yōu)化

患者流量管理：AI可以通過(guò)分析醫(yī)院的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)患者流量，優(yōu)化門(mén)診預(yù)約和住院安排，提高醫(yī)療資源利用效率。

供應(yīng)鏈管理：AI可以優(yōu)化醫(yī)療物資的采購(gòu)和配送，確保醫(yī)院在任何時(shí)候都有充足的醫(yī)療物資。

1. 電子健康記錄（EHR）

智能記錄系統(tǒng)：AI可以自動(dòng)整理和分析患者的電子健康記錄，提供智能化的病歷管理，減少醫(yī)生的文書(shū)工作負(fù)擔(dān)。

數(shù)據(jù)整合：AI可以將不同來(lái)源的健康數(shù)據(jù)整合在一起，提供全面的患者健康檔案，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。

1. 疾病預(yù)防與監(jiān)測(cè)

流行病預(yù)測(cè)：AI可以通過(guò)分析大量健康數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)流行病的爆發(fā)，提供預(yù)警和防控措施。

健康行為分析：AI可以分析居民的健康行為和生活習(xí)慣，提供個(gè)性化的健康建議，促進(jìn)健康生活方式。

1. 健康教育

智能健康助手：AI驅(qū)動(dòng)的智能健康助手可以通過(guò)手機(jī)應(yīng)用或智能設(shè)備，提供個(gè)性化的健康教育和咨詢服務(wù)，幫助公眾提高健康知識(shí)水平。

盡管AI在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景，但也面臨一些挑戰(zhàn)：

1. 數(shù)據(jù)隱私和安全：醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私和安全問(wèn)題是AI應(yīng)用中必須解決的重要問(wèn)題。需要制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，確保患者隱私不被泄露。
2. 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)：AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用需要制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)管法規(guī)，確保AI系統(tǒng)的安全性和可靠性。
3. 問(wèn)題：AI在醫(yī)療中的決策可能涉及問(wèn)題，需要建立審查機(jī)制，確保AI應(yīng)用的公平性和透明性。
4. 醫(yī)生和患者的接受度：AI技術(shù)的推廣需要醫(yī)生和患者的接受和配合，需要通過(guò)教育和培訓(xùn)，提高他們對(duì)AI技術(shù)的認(rèn)知和信任。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展正在迅速推進(jìn)，從疾病診斷到個(gè)性化治療，再到醫(yī)療資源管理，AI技術(shù)正逐步改變著醫(yī)療的各個(gè)方面。盡管面臨一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，AI將在未來(lái)醫(yī)療中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，為患者提供更高效、更精準(zhǔn)、更個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。

這些年，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域改變了什么？

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能（artificial intelligence, AI）其實(shí)誕生不過(guò)12個(gè)年頭。在2006年，出生在英國(guó)溫布爾登的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Geoffrey Hinton提出了用于訓(xùn)練“深度置信網(wǎng)絡(luò)”（Deep Belief Network）的算法，打破了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)十年來(lái)進(jìn)展不甚理想的局面，接著被引入到很多應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中，這就是我們后來(lái)熟知的deep learning，即深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)的“年紀(jì)”并不大，但其后迅速走紅，原因很簡(jiǎn)單，就是因?yàn)椤苡谩Ａ硪环矫妫斯ぶ悄茈m然在1956年首次提及，但真正得到重視和長(zhǎng)足發(fā)展也是這近十年的時(shí)間，應(yīng)用多集中于醫(yī)療、汽車(chē)和語(yǔ)音等領(lǐng)域。那么這些年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在醫(yī)學(xué)上到底有著怎樣的成就？

釋義：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)實(shí)質(zhì)上是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)研究領(lǐng)域，它讓計(jì)算機(jī)模擬人腦進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)，從而締造了監(jiān)督學(xué)習(xí)或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)方式，形成了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解釋數(shù)據(jù)，包括了圖像、聲音以及文本等。

構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的主要有自編碼機(jī)、稀疏編碼、限制性玻爾茲曼機(jī)、深度置信網(wǎng)絡(luò)，以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度置信網(wǎng)絡(luò)就是在一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)情況下的機(jī)器學(xué)習(xí)，而深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種深度監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)，兩者各有利弊，相輔相成。

1.應(yīng)用在阿爾茨海默病、帕金森病等腦疾病

阿爾茨海默病會(huì)造成大腦各區(qū)不同程度受損，是記憶喪失的重要原因。這個(gè)疾病困擾著約莫四千多萬(wàn)的老年人，但人工智能帶來(lái)了曙光。西班牙馬拉加大學(xué)和格拉納達(dá)大學(xué)的研究者在著名的期刊——《國(guó)際神經(jīng)系統(tǒng)雜志》上，提出了深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)阿爾茨海默癥的早期干預(yù)，它對(duì)大腦功能的預(yù)測(cè)以及磁共振成像的計(jì)算，據(jù)說(shuō)有助于預(yù)防癥狀的發(fā)生，也是帕金森癥及其他癡呆病癥患者的福音。這項(xiàng)研究結(jié)果還會(huì)用于研究閱讀困難等認(rèn)知障礙。

在實(shí)驗(yàn)臨床方面，韓國(guó)科學(xué)家Hongyoon Choi博士和Kyong Hwan Jin博士通過(guò)182位年齡在70多歲的健康人的大腦圖像，與139位相近年齡段已經(jīng)確診為阿爾茨海默患者大腦圖像進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋屓斯ぶ悄軝C(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。目前機(jī)器已經(jīng)具備能力判別被檢查者的圖像是否有問(wèn)題，而且能達(dá)到84.2%的精確度。可以看出，人工智能可以高效可靠地發(fā)現(xiàn)這些易患疾病的個(gè)體，在預(yù)防和及早診斷阿爾茨海默、帕金森等疾病，具有實(shí)質(zhì)性意義。

2.應(yīng)用在糖尿病眼疾、黃斑變形

如今全球有過(guò)億糖尿病人。糖尿病會(huì)引發(fā)眼疾，或稱作糖尿病視力障礙，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致失明。這種疾病發(fā)現(xiàn)得早的話是可以治愈的，但如果晚了，就別無(wú)辦法了。因此針對(duì)這種情況，谷歌和印度、美國(guó)的醫(yī)生合力研究，開(kāi)發(fā)了針對(duì)這種前期篩查糖尿病眼疾的技術(shù)。他們整理了十幾萬(wàn)張圖片，并利用深度學(xué)習(xí)后的人工智能系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，再找來(lái)這方面的54人專家團(tuán)進(jìn)行評(píng)估對(duì)比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人工智能系統(tǒng)對(duì)疾病的診斷準(zhǔn)確率比專家組還要高一些。

如今，谷歌陸續(xù)跟眼科醫(yī)院進(jìn)行合作，繼續(xù)研發(fā)關(guān)于辨識(shí)視覺(jué)疾病的人工智能輔助診斷系統(tǒng)，力求做到提前發(fā)現(xiàn)和預(yù)防糖尿病視網(wǎng)膜疾病，乃至黃斑變形等問(wèn)題。

3.應(yīng)用在乳腺癌、肺癌及頭頸癌放療

人類癌癥疾病的發(fā)病原因可謂達(dá)到上千種，因此在癌癥這方面進(jìn)行預(yù)判，難度較大，但同時(shí)有巨大的臨床意義，也是人工智能發(fā)展的廣闊天地。

我國(guó)醫(yī)療IT界的尚醫(yī)云團(tuán)隊(duì)耕耘醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域十多載，不但在醫(yī)療信息系統(tǒng)（HIS）突破性地研發(fā)出了云HIS解決方案，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息化的升級(jí)騰飛，而且在關(guān)愛(ài)女性健康方面，與多家從事乳腺癌治療工作的醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，推出了人工智能乳腺癌B超篩查機(jī)器人。他們通過(guò)訓(xùn)練人工智能深度學(xué)習(xí)乳腺癌影像，讓系統(tǒng)具備對(duì)乳腺癌腫瘤進(jìn)行判別的能力，準(zhǔn)確率高于人工篩查。B超篩查適合亞洲女性身體結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，而且無(wú)創(chuàng)無(wú)輻射。他們的設(shè)備緊致便攜，特別適合于賦能基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，以及在美容院和家庭等使用。乳腺癌患者在早期治療，治愈率可達(dá)到80-90%。尚醫(yī)云的人工智能乳腺癌篩查解決方案對(duì)保護(hù)女性健康具有很重大的醫(yī)學(xué)、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義。

另外，針對(duì)國(guó)內(nèi)每年以26.9%速度增長(zhǎng)的肺癌發(fā)病率，騰訊的優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室也在這方面發(fā)力，與醫(yī)院肺癌研究所進(jìn)行合作。據(jù)說(shuō)，在實(shí)驗(yàn)臨床方面，其準(zhǔn)確率已經(jīng)與液體活檢診斷的平均水平持平。再者，谷歌DeepMind也開(kāi)始在頭頸癌患治療上進(jìn)行人工智能的臨床試驗(yàn)。據(jù)說(shuō)其算法在處理頭頸癌患者的放療時(shí)間上表現(xiàn)出色，不但縮減了放療的時(shí)長(zhǎng)，而且還可以降低放療的傷害，一舉兩得。

4.應(yīng)用在皮膚病、皮膚癌

在2017年，美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究者在《自然》雜志上發(fā)表了一篇關(guān)于皮膚病和皮膚癌的論文。作者采取的亦是通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)的辦法，以18個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)再加斯坦福醫(yī)院13萬(wàn)個(gè)皮膚損傷照片作為依據(jù)，從圖像研究中訓(xùn)練識(shí)別癌癥的能力。這對(duì)皮膚癌疑似患者具有很大的預(yù)判作用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)每年約有數(shù)萬(wàn)人死于皮膚病變。人工智能無(wú)疑能在保護(hù)皮膚健康中起到很好的疾病預(yù)警的作用。

已初露鋒芒的人工智能必定會(huì)在人類醫(yī)學(xué)發(fā)展中起到極大的推動(dòng)作用。隨著研究的不斷深入，將來(lái)越來(lái)越多的臨床應(yīng)用神器會(huì)出現(xiàn)，造福人類健康！

助醫(yī)者 濟(jì)蒼生

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