深度学习技术及其在医疗领域中的应用

宋子航

摘 要 文章首先论述了人工神经网络的发展背景及其一般结构，之后介绍了深度学习技术的相关概念、模型，将深度学习技术和早期的人工神经网络进行对比分析，接着重点阐述了深度学习在医疗领域的应用现状，最后展望了深度学习技术的前景。

关键词 深度学习；医疗；神经网络；应用

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）213-0121-02

2016年初，由谷歌DeepMind团队开发的围棋机器人AlphaGo四比一击败当时世界排名第一的韩国棋手李世石，2017年5月27日，AlphaGo又一次三比零完胜世界围棋冠军柯洁，震惊了世人。AlphaGo之所以拥有如此惊人的围棋技术，在于DeepMind团队为其研发的基于深度学习技术的核心围棋算法[1]。

在医疗领域中，要做到精准诊疗，常常需要借助影像设备获取图像（如超声成像，X光、CT、MRI等），另一方面也需要准确的解读图像。目前，医学影像的判读主要依靠影像医师完成，这样就会产生如医师的主观性，以及医师经验对判读结果的影响等问题，而且医师长时间重复工作容易产生疲劳，从而增加了误读的风险。目前，许多科技公司都在进行利用深度学习技术来进行医学影像识别、疾病诊断等方面的研究，从而辅助医师做出更有效地决策[2]。

那么什么是深度学习技术，以及它在医疗领域里有哪些具体应用呢？未来将如何改变现有的医疗活动呢？本文将对深度学习技术的相关概念、理论以及在医疗领域的具体应用进行详细介绍，探讨未来深度学习技术带给医疗领域的可能变化。

1 人工神经网络与深度学习

1.1 人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ）是机器学习的一个分支。研究者们先后提出了许多神经元模型及其理论，其中应用最为广泛的是1943年由心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts提出的M-P模型。M-P模型的基础是人脑神经元的基本特性，它的提出也是人工神经网络研究时代的开端。20世纪60年代，神经网络学者在M-P模型基础上提出了许多新的模型，包括感知器、自适应线性元件等，极大地推动了人工神经网络发展[3]。人工神经网络是从信息处理的角度对大脑神经元网络进行建模，图1给出了人工神经网络的一般结构。人工神经网络一般由数据输入层、隐含层以及结果输出层3个部分构成。图中的每个圆圈代表一个网络节点，用来模拟人脑中的神经元，节点之间的箭头模拟神经元之间的突触连接。输入的节点可以是1个也可以是多个，隐含层的节点一般有多个，输出层一般包含一个节点。信息由输入层输入，经过隐含层的处理，最终由输出层输出。

1.2 深度学习

Hinton等人于2006年最早提出了深度学习的概念，深度学习是人工神经网络的一个重要的研究领域。对于深度学习来说，它的核心概念就是模拟大脑的多层级的信息处理方式，将输入信息分层解读，得到输入信息的一系列的特征[4]。浅层学习如人工神经网络（BP算法）、SVM、Boosting、最大熵方法等大都是带有一层隐层节点或没有隐层节点的浅层模型，但这些模型处理复杂问题时能力有限，而深度学习增加了隐层节点数量，具有优异的特征刻画能力以及泛化能力。深度学习的具体模型有很多，例如，深信度网络（Deep Belief Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、自动编码器（AutoEncoder）等。

2 深度学习在医疗领域的应用

目前，深度学习技术已在图像识别、语音识别、自然语音处理等方面有了十分成功的应用，但在医疗领域与深度学习结合的研究较少，商业化应用的项目更是屈指可数。许多科技公司正在尝试通过深度学习技术，进行医学影像分析、疾病诊断等工作，从而降低医生的工作强度，提高工作效率，弥补医疗资源不足[5]。

2.1 医学影像分析

在现代的医疗活动中，医学影像分析是不可或缺的一个环节，在传统的人工影像识别中，医生常常会由于疲劳而降低工作效率，一些新手医生也可能因为经验不足而出现识别误差。通过深度学习技术，可以有效解决上述问题，提高影像判读的准确性。目前，深度学习在医学影像分析方面已经有许多成功的应用，如肺癌肺结节检测、病理片检测、皮肤癌检测、视网膜病变检测等。Airdoc的研究者与眼科专家合作，从大量眼病患者的眼底照片中训练深度神经网络模型，该模型可以检测糖尿病视网膜病变的严重程度，通过与医生的判读的对比，模型的准确性能够达到三甲医院资深眼科医生的水平，对眼科专家不足的地域和广大基层医疗机构开展筛查具有十分重要的现实意义。目前，病理医生在诊断癌变细胞时的主要方法是活组织切片检查法，这种方法操作复杂且耗时，对于一些细小的组织，用肉眼进行观察判读的难度很大，因此需要开发一种机器判读的方法来提高判读的准确率。IBM公司研究人员用深度学习的方法识别组织样本的特性，对肿瘤扩散情况进行评估，取得了堪比人类专家的识别准确率。

2.2 疾病诊断

深度学习技术不仅可以在医疗影像识别中发挥作用，还可以对疾病进行智能诊断。2011年，Watson问世，Watson在4年多的时间里学习了大量的肿瘤领域的教科书、医学期刊等各类文献，之后Watson被应用在临床上，在癌症的诊断及治疗方面向肿瘤医生提出癌症诊疗建议。在癌症诊疗方面，英伟达的研究人员与美国国家癌症研究所等单位合作开发了一套辅助癌症研究的人工智能系统。该系统利用深度学习技术，从之前大量的诊疗数据中探寻癌症治疗的规律与模式以及肿瘤扩散的原因，能够为癌症患者推荐最适合的治疗方案。2017年7月，由来自斯坦福大学的客座教授吴恩达（Andrew Ng）领导的研究团队，展示了一个深度学习模型可以从一个心电图（ECG）鉴别心脏的心律失常，该方法可以对潜在的致死性心律不齐做出比心脏医生更加可靠的诊断。对于一些医疗水平较低的地区来说，这种自动化的方法可以提高这些地区的心脏疾病诊断水平。在全球范围内，癌症的种类成百上千，每一种癌症的发病原因各不相同，因此，选择合适的治疗方案是目前癌症治疗领域面临的难题。

2.3 其他

除了在以上领域的应用，深度学习还可以提高医学数据的收集和处理的效率，提高预测基因的准确率与效率，预测基因表达等。在传统的药物研发中，存在着研发周期长、成本高、过程复杂等问题，通过深度学习系统，可以缩短药物的研发周期，降低研发成本，简化过程，提高药物研发的效率，使得更多的药物得以发现。同时，深度学习技术已经被应用在移动医疗中，它可以通过传感器实时监控病人的健康情况，并向病人提供可行的治疗计划。虽然深度学习在医疗领域的前景广阔，但仍存在一些问题尚未解决，比如系统学习时数据的准确性，由于病人和医生对深度学习不理解而产生的不信任，还有基于人文观念的对深度学习的不接受等。

3 结论

深度学习技术在某些方面具有高于大部分人类的能力，如果能夠将深度学习技术广泛应用在人类生活的各个领域，那么人们的生活将会更加便利和高效，特别是在医疗领域，医生对疾病的诊疗将更加准确，患者也将得到更加完善、精准的治疗。虽然目前深度学习技术在医疗领域还没有大规模应用，但在医学影像分析、疾病诊断等方面也已经有了令人欣喜的突破，相信在不久的将来，随着神经网络技术在理论、工程等方面的进一步发展，深度学习将会为人们生活带来更加深刻的改变。

参考文献

[1]李国良.AlphaGo[J].智力（提高版），2016（4）：8-11.

[2]张方圆，郁芸，赵宇，等.人工神经网络在临床医学中的应用[J].北京生物医学工程，2016，35（4）：318-324.

[3]余凯，贾磊，陈雨强，等.深度学习的昨天、今天和明天[J].计算机研究与发展，2013，50（9）：1799-1804.

[4]孙志军，薛磊，许阳明，等.深度学习研究综述[J].计算机应用研究，2012，29（8）：2806-2810.

[5]苏宝星.基于深度学习的医学图像模式分类研究[D].金华：浙江师范大学，2016.