人工智能在医学的应用研究进展

　　【摘要】人工智能技术的快速发展，得益于大数据、数据库、算法、算力的巨大进步，医学研究是人工智能的重要应用方向。人工智能与医学的融合发展，提高了医疗技术水平与医疗服务效率，为医生与医疗设备有效赋能，更好地服务于患者。特别在此次新冠肺炎疫情中取得的巨大成效，足见人工智能在医疗领域中发挥巨大作用，因此吸引了许多研究者不断深入探索。本文对近年来人工智能在医学方面应用的相关文献进行梳理，基于人工智能技术与医学研究的发展背景，重点论述人工智能在药物研发、辅助诊疗、语音识别和语义理解、健康管理、医院管理等领域的应用进展，分析人工智能在医疗领域应用存在的挑战，最后讨论人工智能在医疗领域的发展趋势。

　　【关键词】人工智能；医学应用；技术挑战；综述

　　前言

　　在移动智能时代到来之前，经典的医疗设备（如假肢、支架、植入物等）被广泛应用。人工智能（ArtificalIntelligence,AI）技术的到来，使医疗技术发生了颠覆性的变革，如：（1）AI设备进行阅片，在保证准确率的前提下，效率是普通医生的几十倍甚至更高，还能够帮助医生处理临床上一些复杂问题，减轻以上的负担；（2）可穿戴设备监测健康记录，患者可随时了解自身状况；（3）识别医生语音或笔记，精确形成电子健康记录存储在病历数据库中，无需花费人力再去整理；（4）陪护机器人的研究，既能代替医生去辐射高危地区，又能时刻陪护病人，随时感受病人健康数据与情绪波动等。5G时代的到来，智慧医疗进一步发展，促进AI与病理、诊断、影像、精神医学、眼科学、中医学等诸多学科的融合发展［1-3］。AI在融入医疗领域发展的同时也存在一定的挑战，在应用医学的同时也在不断完善自身，促进AI技术的前进。

　　1AI在医学的应用

　　目前，AI技术在医学的应用主要为以下几个方面：智能药物研发、智能辅助诊疗、智能语音识别与语义理解、健康管理和医院管理。

　　1.1智能新药研发

　　AI在新药研发领域取得了不错的成绩。为了降低药物的研发成本、缩短药物发现的时间，在药物发现阶段，利用AI技术加速药物靶点发现；在临床前研究阶段，进行化合物筛选，分析化合物的构效关系，用于新药发现和新药风险评估；在临床研究阶段，分析药物重定位，在不断试验中发现新的适应症。目前，AI技术已经应用于心血管疾病、肿瘤控制等药物的研究。特别在2019年新冠病毒疫苗及相关药物研发中发挥着巨大作用［4］。

　　1.2智能辅助诊疗

　　1.2.1辅助诊断智能影像诊断是AI在医疗领域中应用最热门的场景之一。一方面，经过图像识别技术对医学图像进行辨认和剖析，快速发现病灶，并将其与正常组织细胞分开，提高影像诊断效率；另一方面，构建深度学习模型，通过对大量的图像和诊断信息进行深入挖掘且不断训练优化，提高模型的诊断能力，降低对复杂疾病的误诊率。Zhang等［7］研究一种多模态深度学习模型，用于对所采集视频中儿童的异常行为进行分类，并且结合其他系统模块所采集的信息，辅助诊断系统能够自动生成标准化的诊断报告，包括测试结果、异常行为分析、辅助诊断结论和治疗建议等。文中指出，该系统目前在浙江大学医学院附属儿童医院心理科，用于临床辅助诊断，得到医生和患者一致好评。Yang等［8］利用密集连接卷积神经网络（DenseNet）评价在高分辨率计算机断层扫描（HRCT）上检测COVID-19特征的诊断效果。数据集采用295例患者的数据，其中健康人数：149人；COVID-19患者数：146人。DenseNet经过数据集训练和验证后，将图像分类为感染或正常两类，最后采用ROC和AUC评价模型性能。结果显示，算法在验证集的AUC为0.99，在测试集的AUC为0.98。阈值选择为0.8，在验证和测试集的准确性分别为95%和92%。从中得出结论，采用DenseNet的深度学习可在HCRT上准确分类COVID-19，可减少漏诊误诊。

　　1.2.2辅助治疗AI用于辅助治疗，主要应用为医疗机器人。目前应用最为广泛是手术机器人和康复机器人。手术机器人由外科医生控制中心、床旁机械臂系统、高清影像系统3部分组成，具有可增加视野角度、减少手部颤抖、操作精细等优点，辅助医生完成临床手术。另外，康复机器人的使用也发展迅速，能完成辅助患者行走或者康复等基本功能。

　　2AI在医疗领域的应用挑战

　　2.1数据来源与质量问题

　　涉及到伦理的医学数据，一方面获取方式困难，数据多而繁杂，信息的碎片化处理目前还是个难题；另一方面质量高的数据少，得到数据后要经过专家进行精准标注，标注的数量与质量也直接影响到整个数据集。除此之外，每个单位都有属于自己的数据库，每一病种的数据及其形式又不同，没有统一的标准对其进行整合，也缺乏大型的公共数据库系统［15］。高质量的数据是AI发展的首要前提，这一难关阻碍了AI前进的脚步。

　　2.2AI算法的问题

　　临床问题的复杂要求神经网络层数加深，模型的复杂程度与之相对应的数据量不匹配。模型太过复杂，学习能力过于强大，以至于把训练集中数据本身特征学习到了，这样会导致算法过拟合；模型的复杂程度远低于与其匹配的数据量，这导致模型学习能力低下，产生欠拟合。欠拟合可以通过增加数据量和训练次数来解决，过拟合的解决却比较困难，是深度学习中经常会遇到的问题。尤其是在医疗实际应用中，一定要对AI算法进行严格测试评估，否则会导致发生医疗事故和纠纷，引发大规模医源性风险［16］。

　　总结

　　AI在医学方面的应用，主要集中在新药研发、辅助诊疗、语音识别和语义理解、健康管理和医院管理等领域。近3年内，每个领域都有不同程度的突破，但在不同领域都有难以攻破、亟待解决的难题。

　　新药研发中要经过筛选、预测潜在性质、预测生物活性及毒性、预测蛋白质结构等过程，AI的利用极大减少时间和人力成本，进一步提高药物研发的效率。但准确预测药物靶点仍具有一定的挑战性，目前存在的算法模型的精确度仍然不理想，需要更进一步深入探究。辅助诊断是AI应用于医疗行业最为广泛的领域，尤其是在智能影像方面，已取得巨大成果，但如何扩大共享数据库，提高数据质量，提高诊断准确率，减少误诊漏诊，是一直要努力的方向。语音识别和语义理解相比影像诊断发展略微缓慢，归因于其技术的复杂性及数据结构多样性，主要解决手段仍是要继续开发新算法，对不同语言进行识别与解读，除此之外，对元数据的处理也是非常重要的手段之一。健康管理与医院管理依赖前面3个领域AI技术的发展，更多集中在可穿戴设备检测与大数据碎片化处理技术方面，从而更好地服务患者。综上所述，AI与医学的融合具有巨大发展前景，希望有越来越来多的研究者投入其中，致力于AI研究服务于医学。

　　【参考文献】

　　［1］KULKARNIS,SENEVIRATNEN,BAIGMS,etal.Artificialintelligenceinmedicine:wherearewenow?［J］.AcadRadiol,2020,27(1):62-70.

　　［2］THANATC,LAFFINLJ,TANGW.Artificialintelligenceandhypertension:recentadvancesandfutureoutlook［J］.AmJHypertens,2020,33(11):967-974.

　　［3］LIUL,LUF,PANGP,etal.Cancomputedtomography-basedradiomicspotentiallydiscriminatebetweenanteriormediastinalcystsandtypeB1andB2thymomas?［J］.BiomedEngOnline,2020,19(1):1-14.

　　［4］CHANDRAKAUSHIKA,RAJU.AI-drivendrugdiscovery:aboonagainstCOVID-19?［J］.AIOpen,2020,1:1-4.

　　［5］PAWARS,LIEWTO,STANAMA,etal.Commoncancerbiomarkersofbreastandovariantypesidentifiedthroughartificialintelligence［J］.ChemBiol,2020,96(3):995-1004.

　　巩高1，黄文华2，曹石1，陈超敏1，郑东宏3

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