人工智能在医疗领域的应用

周起如 熊俊杰 徐本安 彭超

摘要：如今我国医疗资源不足的问题也日益突出，人工智能近年来发展迅速，将人工智能应用于医疗领域，将大大改善我国的医疗供给情况，本文分析了人工智能在虚拟助理、医疗影像、辅助诊断、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医疗平台共8大医疗相关领域的应用。

关键词：人工智能;医疗;应用

中图分类号：TP18;R319  文献标识码：A  文章编号：1672-9129（2020）02-0025-01

Abstract：now the problem of insufficient medical resources in our country is increasingly outstanding， artificial intelligence has developed rapidly in recent years， the artificial intelligence application in the medical field， will greatly improve the medical supply situation of our country， this paper analyses the artificial intelligence in the virtual assistant， medical imaging， auxiliary diagnosis， disease risk prediction， drug mining， health management， hospital management， auxiliary medical platform 8 big medical related field application.

Key words：artificial intelligence; Medical treatment; application

1  引言

人工智能簡单来说就是在各种环境中模拟人的机器，我国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务”。人工智能将实现从计算智能、感知智能向认知智能的跨越。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。

医疗领域最突出的问题就是优质的医疗资源不足，随着中国进入老龄化社会，对医生的需求量更是有增不减，于是人们将目光投向用机器。一旦实现机器看病，医疗资源的供给量将会大量增加。所以人工智能与医疗的结合，成为人工智能最重要的落地场景之一。近年来，社会上出现了“大健康”、“医疗大数据”等概念，国家也把民生大健康至于战略性地位，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出推广人工智能治疗新模式新手段，建立智能医疗体系;研发智能诊疗方案，实现智能影像识别;用人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发。随着人工智能与医疗的深度结合，人工智能将源源不断的为医疗领域赋能，成为推动医疗变革的重要引擎。人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看主要分成了虚拟助理、医疗影像、辅助诊断、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医疗平台共8大领域。

2  虚拟助理领域应用

虚拟助理主要是人工智能在主要语音电子病历，智能导诊，推荐用药等功能上的运用。语音电子病历通过语音识别技术无缝接入医生诊疗过程中，不仅提高了填写病历的效率，也给了医生更为充足的经力和时间投入到与患者的交流和疾病诊断当中。智能导诊主要基于人脸识别、语音识别、远场识别等技术，通过人机交互，执行包括挂号、科室分布和就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等功能。推荐用药一般是使用自测用药系统，根据患者或负责医师提供的症状和程度通过后台算法系统给出中药西用建议。

3  医学影像领域应用

医学影像，是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。主要运用是计算机视觉技术解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建等需求。人工智能与医学影像的结合，能够为医生阅片和勾画提供辅助和参考，大大节约医生时间，提高诊断，放疗以及手术的精准度。解决我国影像科/放疗科医生供给不足、误诊/漏诊率较高的问题。

4  辅助诊疗领域应用

凡是为医生疾病诊断与制定治疗方案提供辅助的产品，都可以是辅助诊疗产品。首先是医疗大数据辅助诊疗，基于认知计算协助医生进行诊疗，比如以IBM Wastson for oncology为代表的辅助诊疗解决方案。其次是医疗机器人，国内目前的医疗机器人主要包括手术机器人（包括骨科手术机器人、神经外科手术机器人等）、肠胃检查与诊断机器人（包括胶囊内窥镜、胃镜诊断治疗辅助机器人等）、康复机器人（针对部分丧失运动能力的患者）。

5  疾病风险预测领域应用

疾病风险预测，主要指通过基因测序与检测，解读其中所包含的遗传信息包括遗传病信息和易感疾病信息，了解身体内部性状，提前预测疾病发生的风险。智能疾病风险预测系统基于大数据及人工智能机器学习技术而建成。该系统从大量的特征中挖掘疾病风险因子，覆盖了心脑血管、糖尿病、呼吸系统疾病等多种慢性病及其并发症的预测模型，从大量体检及电子病历数据中自动筛选疾病风险因素，采用机器学习方法建立智能疾病预测模型。

6  药物挖掘领域应用

人工智能技术在药物挖掘方面的应用主要是在药物筛选环节，将深度学习技术应用于药物临床前研究，达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，有效解决一些药物研发周期长，研发成本高，研发成功率低等痛点。目前主要成果体现于肿瘤药、心血管药、孤儿药以及经济欠发达地区常见传染病药。其中抗癌药占到 1/3。

7  健康管理领域应用

健康管理主要分为营养学健康管理，身体健康管理，精神健康管理三大类。营养学健康管理利用人工智能技术对食物进行识别和检测，从而为用户提供均衡营养，合理膳食的方案。身体健康管理利用 AI 技术分析用户的各类身体数据，为用户适配的健康生活建议，并通过行为干预，帮助用户养成良好的生活习惯。精神管理主要是通过人脸识别来获取用户情绪，以聊天、推送音乐和视频等多种交互方式帮助用户调节心情。

8  辅助医学研究平台领域应用

辅助医学研究平台是利用人工智能技术辅助科研人员进行医学研究的技术平台。临床科研一般需要处理大量数据，但是我国现状是结构化的医疗数据较少、同时医疗科研人员数据统计与分析能力有限，这时便需要一个智能平台帮助医生对医疗数据进行统计收集和处理分析。随着近年来基因测序的兴起，也有不少针对基因数据进行分析的辅助医疗平台得以创立。

结语：因为有着巨大的市场需求与多元化的业务方向，医疗人工智能有着很丰富的发展机会，未来也将会形成一个围绕着人工智能+医疗的新生的产业生态。医疗人工智能的出现开创了与医疗相关产业链的新模式，除了从根本上解决医疗产业供给侧短缺这一大痛点，也创造并延伸出新的市场需求，在新的医疗产业链模式之上必将为更多的企业带来突破点和新机遇。

参考文献：

[1]夏丽亚. 医疗人工智能技术的应用和思考[J]. 科学大众2020（2）：196-197.

[2]林必毅， 余丽丽， 张世宇. 人工智能赋能智慧医疗[J]. 智能建筑， 2018（12）：33-35.

[3]郑南君. 人工智能在医疗健康领域中的应用解析[J]. 中国卫生产业， 2017， 014（019）：195-196.

作者简介：周起如（1989.10-），女，汉，安徽，硕士，无，深圳市赛为智能股份有限公司，人工智能。