人工智能在医疗领域的应用与发展

文/付超

1 人工智能医疗的相关概念

人工智能是与自然智能相对应的概念，是由人类所制造的机器的智能，而自然智能是自然进化所造成的智能。在2017年，谷歌公司的人工智能围棋系统Alpha Go在全世界的目光下以绝对优势战胜了世界围棋冠军，震惊了全世界，也让世界各行各界开始对人工智能产生兴趣和高度关注。人工智能也从此走向了全民应用的状态，自动驾驶、人脸识别、物流快递等等领域都能够看到人工智能的身影。随着科学技术的发展，人工智能技术的三大主要分支——专家系统、人工神经网络、数据深度挖掘，在医疗领域所起到的作用越来 越大，其地位也越来越重要，引起了人们极大的关注。

2 人工智能在医疗领域面临的问题和挑战

2.1 人工智能行业受到数据性限制过多

人工智能对于医疗活动的辅助作用更多的来源于对数据的分析、收集和整理，这是人工智能的优点，但是同时也是人工智能技术应用的缺点。设备公司为合作医院提供相关设备，但是当在市场中同类型设备型号和供应商越来越多的时候，一旦数据模型在其他型号设备中被使用，那么就又需要对模型加以培训。以CT设备为例，病人受检测时的姿势、CT 长宽或者像素差别、不同排数机器层厚度和薄层重建算法的 差异都是影响模型训练的因素。

2.2 从试验到临床应用的突破速度较慢

在医疗领域中，人工智能辅助医疗病历诊断的准确率通常都会很高，因为人工智能可以快速的分析数据对数据进行有效的整合和整理，但是在实际的应用中却仍然存在了不少问题。企业在进行设备设计时会有一个自身的模型作为培训标本，那通常这种的数据模型背后都有自身的数据库，但是在现实场景中却没有这么简单。人工智能辅助医疗活动，辅助医疗病例的诊断，还需要不断的去突破目前的研究模式。以甲状腺结节诊断为例，医生要了解抗体的有关状况，就必须参考彩色多普勒 超声及甲状腺功能检查的相应结果。所以人工智能辅助诊断 产品当前发展的突破点就在于将多模式诊断系统及早建成。

3 人工智能在医疗领域的应用和发展

3.1 诊断辅助功能有效提高精准性

医疗领域中人工智能的应用最为广泛的就是在辅助诊断上，在没有人工智能之前，医疗病例诊断全部依靠医护工作者，据数据统计，我国每年会有超过5700万的病例被不同程度的误诊，这种误诊率已经高达27%。医学成像技术为病例诊断提供了大量的数据资源，但是最终的判断还是依靠医师的专业知识和工作经验。而医疗资源在我国各地区分布不均匀造成各地区病患无法享受到相对公平的医疗服务和治疗。因此在人工智能的未来发展方向上，逐步的提高数据精准性，可以有效的提高医疗活动的效率和准确度，减少误诊发生，减少各类医疗纠纷发生，为社会公众提供更加优质的医疗服务体验。在我国，随着医疗信息化的进程，电子病历和健康档案的建立，正在实现利用人工智能对碎片化医学信息进行整理和分析，从而提高医疗健康服务质量。

3.2 提高医疗资源利用率

在我国医疗资源分布十分不均匀，社会公众有一部分人无法得到相对公平的医疗服务，有数据显示在我国人均拥有医生数量大概，是五百个人才能够平均500个人共用一个医生。向各个医疗机构中的放射科，是提供大量医疗数据的重要科室，但是在这样的科室也存在着工作人员超负荷运转，供求关系严重不对等的情况。对于专业性人才这个问题，培养是一个相对漫长的过程，比如在我国一个除医疗外其他学科的本科学生需要上4年的大学，然而学医的学生本科需要花费5年的时间，因此培养一个医疗专业的人才所消耗的时间、人力、物力会远远大于其他学科。因此这样的人才培养周期很长，我们无法在短时间内弥补医疗专业人才空缺这个问题，在这种情况下，人工智能能够有效的弥补医疗机构人员短缺的问题，人工智能通过预先输入足够的数据案例，建立起一套完整的有效的机制模式，用人工智能的方式协助病情的诊断，完成疾病筛查，能够大大的减轻医生的工作负担，提高医院整体的工作效率，也可以有效的避免一些不必要的复查，也给一些经济困难的患者及其家庭减少了经济压力。

4 总结

随着人工智能的发展，其已经由算法输入决定输出的低级阶段，发展到具有自主创造的能力的高级阶段。人工智能在医疗领域中的应用越来越广泛，能够帮助医疗领域促进医疗领域发展的方面也越来越多。当然在这个过程中，我们难免会遇到这样或者那样的问题，但是这些问题对于人工智能的技术发展和医疗活动服务质量而言，是有益处的，他能够帮助医疗活动更好的提高服务质量，提高工作效率，为社会公众提供更好的医疗服务。面对公众越来越多的医疗需求，人工智能还需要在医疗领域中逐渐的进步和发展，借用人工智能技术诊断病例辅助医疗活动，提高医疗的精准度，同时提高医疗资源的利用率，弥补地域性医疗资源不均衡的情况，建立风险预警机制，帮助病患减少病痛带来的负担，及时的预防和治疗病情，当然也需要正确的面对医疗人工智能化所带来的冲击和改变。