论人工智能在医疗领域的应用与发展

钟桂良

摘要：最近几年，在互联网、影像学、计算机科学等诸多学科推动下，医学得到较大限度的发展，越来越多学科较差的医疗模式得到人们广泛的关注。而在医学中，人工智能就如那雨后春笋不断涌现，得到广泛应用，研究人工智能在于医疗领域之中的应用与发展对医疗行业的发展就有着重要的推动作用。

关键词：医疗;人工智能;应用;发展

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）07-0195-02

在《新一代人工智能发展规划》的支持下，人工智能是新一轮产业改革的驱动力，要在各个行业之中得到深度应用。而人工智能在当前医疗领域之中得到了广泛的使用，如疾病诊断、医学影像等，所以明确认识到人工智能对于医疗的推动作用具有重要的现实意义。

1 人工智能医疗的概念分析

人工智能同自然智能的概念相近，人工智能主要是通过人类制造的机器智能，但是自然智能则是在自然进化下形成的。在2017年，谷歌公司人工智能围棋系统挑战世界围棋冠军，引起全世界的震惊，并且也让各个行业都开始关注人工智能。在这一背景下，人工智能逐渐走向了全民应用的状态，在人脸识别、自动驾驶、物流快递等领域之中都可以看到人工智能的使用。随着科学技术的持续发展，人工智能技术之中的数据深度挖掘、专家系统、人工神经网络等都在医疗领域之中发挥了重大作用，并且其地位越来越高，得到广泛关注[1]。

2 人工智能在医疗领域的应用场景

2.1 疾病预测

针对人工智能的疾病预测，其主要是在基因测序和检测之中使用人工智能技术，从而对疾病发生的潜在风险进行预测。就目前的人工智能疾病预测而言，基因检测是主要的方法。最近几年，随着癌症发病率和死亡率的持续提升，2018年全球癌症新发病例达到1800万，其中死亡人数为960万。大部分的肿瘤都是因为感染、环境、遗传等引起的，基因损伤就是其中最为明显的特点，所以通过解析其基因就可以对人是否患有某一种疾病加以预测。随着人工智能技术的持续使用，其在基因测序之中的发展可以实现对数据快速、精準的分析，从而为癌症的诊断与治疗提供基础信息支撑。

2.2 医学影像辅助诊断

在人工智能使用中，医学影像诊断是其主要的方向之一。目前，国内的AI医学影像辅助诊断主要是在疾病筛查领域之中使用。通过CT读取、核磁图像读取等，就可以将患者的疾病特征了解清楚，通过训练、学习以及比对之后，就能初步诊断，提高医生的实际诊断率[2]。

如利用先进、专业、稳定的互联网医学影像调阅工具。影像科医生只需要使用浏览器访问系统，就可以方便、精准的为训练用的影像标注出各种结节、病灶等异常信息，设置病灶的分型等详细信息，从而满足辅助诊断的需求。

2.3 药物研发

药物研发本身是由两个部分组成，即药物发现和临床试验，在药物研发中，就可以与机器学习相互结合，具体见图1所示。药物发现也可以将其称之为靶点筛选和药物筛选，人工智能与靶点筛选的相互结合，主要是针对高通量筛选以及计算机视觉。同样，针对临床试验阶段，其主要是针对病人招募和对应的晶型预测。人工智能与病人招募相互结合主要是为了实现病例的分析，而与晶型预测之间的相互结合则是实现虚拟的筛选。第一，靶点筛选。在现代药物研发中，寻找、确定和制备分子药靶是关键点。AI主要是从海量的数据之中获取有用的信息，并且实现生物化学的预测处理。这一种方法可以控制研发药物的时间，也可以节约大量的经济成本。第二，药物筛选。为了实现结构深层次的改造与装饰，需要将小分子化合物组合实验并且寻找某一种具有化学结构和生物活性的化合物，这就是所谓的药物筛选。在实施筛选的过程中，开发新技术或优化旧方案，都可以利用人工智能来实现。

2.4 个人健康管家

未来的健康医疗大数据实际上就是在日常的健康管理之中出现并收集起来的。智能可穿戴设备可以对用户每一天的运动时间、能量消耗、步数详情等信息加以记录，并且按照其年龄、身高、性别等多个方面的基本数据对消耗的热量加以计算，并且给予运动饮食上的建议。针对可穿戴设备，其主要是针对每一天的睡眠数据加以记录，并且进行每一周睡眠情况的分析。按照这一部分数据，就可以了解用户对应的睡眠质量，从而提出合理的建议，实现用户睡眠质量的改善。

3 人工智能在医疗领域的发展

3.1 诊断辅助功能有效提高精准性

人工智能在医疗领域之中的应用主要是针对诊断的辅助，在没有人工智能之前，对于医疗病例的诊断主要是依靠医护工作者。按照数据对应的统计，在国内超过5700万的病例会出现不同程度的误诊，并且其误诊率达到27%。医学成像技术的出现就可以提供大量的数据资源，但是最终还是需要依靠医师的专业知识和工作经验来判断。在我国各个地区，医疗资源分布不够均匀，这样就造成了各个地区病患无法享受到对等的医疗服务和医疗治疗。所以在未来人工智能的发展中还需要提升数据的精准性，这样也可以满足医疗活动准确度和效率的提升，并且也可以降低误诊发生率，减少医疗纠纷的出现，为社会公众提供更多的医疗服务体验[3]。

3.2 提高医疗资源利用率

在我国，医疗资源分布均衡度不足，在社会公众中还存在部分人员得不到公平的医疗服务。就相关的数据显示，针对人均拥有医生数据的分析，大概平均是500人共用一个医生。在面向各个医疗机构的放射科，其能够提供大量的医疗数据，但是这一类科室存在员工超负荷运转的问题，导致其供求关系严重不对等。针对专业性人才的这一个问题，需要经过漫长的培养时间，如我国除开医疗之外的其余学科，其本科学生需要4年大学，但是学医的本科学生需要花费5年的时间，所以对于一个医疗专业人才的培养需要消耗的时间和成本要远远大于其他学科。对于医疗人才的培养需要漫长的周期，不可能在短时间内就实现对医疗专业人才空缺问题的弥补。基于这一情况，人工智能就可以有效缓解医疗机构人员短缺问题。人工智能主要是通过足够数据案例的预先输入，从而建立一套有效的、完整的机制模式，通过人工智能的方式来实现对病情诊断的协助，实现对疾病的筛查，帮助医生减轻工作负担，同时也可以实现整个医院工作效率的提升，避免出现一些不必要的复查，给经济相对困难的家庭带来更多的经济压力。

4 结语

总而言之，随着人工智能技术的不断发展，健康、医疗等多个流程必定会越来越智能。医院在提供医疗服务的过程中就需要结合人工智能下的医疗新理念，推动医疗事业的有效发展，最终满足医疗可持续发展要求。

参考文献

[1] 王迪.人工智能在智能医疗机器人设计中的应用研究[J].电子制作，2019（12）：20-21+35.

[2] 张力平.智能化医疗引领健康新潮流[J].上海信息化，2019（06）：76-77.

[3] 王旭.大数据医疗时代的人工智能与隐私保护[J].电子产品世界，2019，26（06）：79-81.