人工智能在医疗健康领域的应用与展望

2021-05-24许其辉

中国典型病例大全 2021年4期

许其辉

摘要：随着我国当前科技水平的不断提高，人工智能技术在各行各业中得到广泛性的应用，取得良好的应用效果。在医疗健康领域中利用人工智能，不仅有助于解决存在于以往医疗健康管理工作中的问题，还有助于搜集最为宽泛的医疗健康信息，实现人工智能技术的深度融合。在实际工作中，需要将人工智能技术渗透于医疗健康领域的各个环节中，扩宽医疗领域的发展范围和发展模式，从而提高医疗健康领域的发展水平。

关键词：人工智能;医疗健康领域;运用研究

【中图分类号】R-3 【文献标识码】A 【文章编号】1673-9026（2021）04-336-03

在醫疗健康领域中，运用人工智能技术时需要加强对人工智能技术的了解和认识，从不同的角度渗透于医疗健康领域中，构建完整的工作体系以及运用模式，提高医疗健康领域当前的发展效率[1]。此外，还需要加强对技术和设备的投入力度，为医疗健康领域发展增添新的活力和新动力。

一、人工智能技术的概述

（一）特点

人工智能技术是随着我国当前科技水平不断提高而产生的一种新型综合性的学科，不仅涵盖有关计算机科学方面中，还涵盖有关哲学以及心理学方面的学科。人工智能技术是以人工智能相关理论最为主要的依据，实现理论的模拟以及延伸。人工智能技术在产生初期经过不断的发展和延伸，已经在高等专业中得到广泛性的利用，展现出人工智能为高超的发展优势和学习能力，科学家也目睹了人工智能本身的潜力，人工智能属于当前世界上最为先进的科技成就，对智能化社会发展具有重要的推动和影响作用[2]。在各行各业中人工智能技术不仅可以转变以往工作模式中的束缚之处，还有助于展现新的行业发展活力，是当前科技水平发展的主要方向和新动力。

算法是人工智能的核心，数据和计算能力是人工智能的基础条件，因此可以把医疗和人工智能结合的关键要素归纳为算法+数据+计算能力，先进的算法可以有效提升数据的应用率[3]。在医疗健康领域当中，可靠的医疗数据是应用人工智能的重要基础，医疗数据的有效性主要体现在以下几个方面：标准化程度、电子化程度和共享机制。其中，标准化程度注重的是数据间的通用性与可比性，电子化程度注重的是病历与数据的供给量，共享机制重点强调数据获取的合规性与便捷性。伴随网络的应用和普及，国家各级医疗单位、健康管理机构、行政部门等经由互联网结合在一起，为人工智能在医疗健康领域中的应用奠定了良好基础[4]。

图1人工智能技术涉及的领域

（二）应用范围

在人工智能技术发展的进程中，不断地扩宽了计算机视觉和自然语言处理方面的比重，计算机视觉要利用摄像头代替人类视觉器官，将此方法作为主要的输入方法，之后，再利用计算机模拟大脑的工作模式完成图像信息的处理以及分析工作。在当前计算机视觉中包含的是图像识别和图像理解等不同的领域。另外随着我国当前人工智能技术的不断发展，在其中还包含了机器翻译和自动问答系统等等，多方位地满足行业的发展需求和要求，通过语音处理实现语音信号多方位分析以及理解，从而提高实际应用效果和水平[5]。

二、人工智能在医疗领域发展历程分析

（一）医疗信息化

可以将医疗信息化的发展划分成3个主要阶段，第1个阶段是医疗信息化，利用便捷的网络和计算机技术实现信息的共享。第2个阶段为互联网医疗，能够利用可穿戴设备、云计算技术、大数据技术和4G网络等实施在线问诊与在线分流操作。第3个阶段我智能化医疗，人工智能大范围应用在医疗健康领域，医疗机器人、5G网络、虚拟现实等技术综合应用，发挥人工智能的辅助诊断作用，提升现代医疗流程的智能化，人工智能被广泛地应用在诊前的疾病预防与健康管理环节中，诊中的临床决策、辅助治疗和辅助诊断等等，诊后的辅助康复等，此外，人工智能在生物医药的研发中应用也十分广泛，人工智能+辅助治疗的融合，应用在3D打印、药物研发以及医用设备的管理工作中。目前，正处于由互联网医疗向智能化医疗过渡的时期[6]。

（二）智能化医疗规划和政策

近些年，人工智能技术在国家的发展中发挥着越来越重要的作用，人工智能与医疗健康的融合受到人们的广泛关注，政府在行业融合、技术创新、环节监管和产品落地等方面先后出台了许多政策。这些政策为智能化医疗的发展创设了理想的发展环境，可以充分发挥人工智能的力量，赋能于医疗健康行业，推动传统医疗行业的转型发展[7]。

三、人工智能技术在医疗健康领域中的具体应用

（一）医学影像识别

在当前医疗健康领域中人工智能技术已经和医学影像识别技术进行了相互的融合，展现出了数字医疗的发展局面。医学影像中不仅包含丰富的信息，还有助于准确地判断患者的疾病特点，医学影像解读需要专业经验进行积累，通过人工智能技术提高图像识别的精准度以及效率，甚至是比专业医生的识别速度还要快，也可以减少实际错误解读的几率[8]。在人工智能技术应用过程中，计算机首先要进行图像的识别和预处理，然后利用计算机学习技术搜索医疗数据库中的相符数据或者是一些案例作为病情判断主要依据，之后再提供合理性的建议，多方位地满足临床治疗的需求和要求。医学影像辅助诊断可以帮助患者快速地完成健康检查，另外也可以根据患者身体情况获得个性化的治疗方案，整个检查过程是非常快速和便捷的[9]。不仅解决了以往检查中非常繁琐的程序，还有助于提高判断的精准性。

（二）药物的开发

从整体上看，在医疗药物开发中所经过的周期是比较长的，并且不同工作环节具有繁琐性的特征，其中所投入的成本较为高昂，因此在当前时代下，人工智能技术在药物开发中得到了广泛性的利用，通过人工智能技术可以开发低成本的药物检测安全管理专家，通过大数据技术快速地分析出适合的化合物，并且进行药物开发过程的全方位模拟。在此过程中相关研发人员可以全面地了解药物的活性以及药物副作用等等，对药物的开发进行适当的优化和调整。近几年来在利用人工智能技术研发抗肿瘤药和心血管药等方面都取得重大的突破，通过药物挖掘和人工智能技术的结合，构建完整的药物研发数据库，利用人工智能技术评估新药研发的风险模拟药物研发的整个过程。不仅可以降低药物的开发成本，还有助于减少新药的评估时间，在病毒治疗方案实施方面取得了重大的突破，有助于推动医疗健康领域的不断发展[10]。

（三）智能健康管理

在人工智能技术和医疗健康领域相互融合的进程中，更加广泛地扩展了人性化的健康管理服务，多方位地满足人们的就医需求和要求。比如在当前医院中融入了虚拟护士，虚拟护士主要是指将智能手机和电子病历等多个数据处理途径进行相互的融合，评估患者的整体状态，这不仅有助于为临床诊断和治疗提供重要的依据，还有助于凸显人性化的医疗服务。在虚拟护士系统应用时，能够调节患者心理状态，合理的规划患者的日常健康安排，也可以监控患者的睡眠，凸显现代化的医疗管理模式。其次在人工智能技术应用过程中还可以进行风险识别，比如利用人工智能技术多方面地分析患者身体的个人情況，识别疾病发生的风险，并提出降低风险的措施。近年来国内外有一些创业公司比较注重的是智能健康管理领域的创新，比如构建大数据库，综合患者的各个体检数据和生命体征，构建完整的医疗服务模型。通过数据挖掘技术及时的发现一些疾病的风险，做好后续的评估工作，也可以根据患者需求更加有序的开展后续的医疗服务。对于一些经济条件较好的医院来说，已经融入了这两项技术，帮助患者全面的了解自身的身体情况。并且，技术的融入也有助于便捷整个就医过程，根据患者的日常行为，提供个性化的生活习惯干预措施和预防性的健康管理计划，降低疾病发生的几率，提高患者的满意度[12]。在后续工作中也可以将这些数据进行完整性的整合，如果患者在后期出现一些重大疾病的话，那么可以随时调取这些数据，为临床诊断提供必要性的依据。

（四）人工智能技术在手术中的应用

在手术操作中，医生的专业水平与综合素质在很大程度上影响着手术时间以及手术治疗的效果，所以在平时的工作和生活中，手术医师需要不停地学习、练习，不断提升自身的手术操作能力，进而保障患者的生命安全。但是受到多方面因素的影响，手术医生的练习成效和预期的目标间还存在这一定的差距。在实际的手术环节中，可以引入人工智能，利用3D技术和数据化技术把原本二维的图像转化成立体的图像信息，保证手术医师操作的精准性，充分发挥人工智能在手术治疗中的应用价值[13]。

（五）为临床决策提供支持

伴随信息时代的飞速发展，医学知识呈爆炸式增加，临床病症越来越复杂，给医生的临床决策带来了非常大的挑战，当临床决策失误时，会导致处置及用药的失误，如果情况严重甚至会威胁到患者的性命安全。可以利用人工智能搜集广泛的数据支持，同时与医学指南、文献等组成疾病应对的知识库，把人工智能技术和计算机的逻辑推理结合在一起，模拟医生的诊疗思维，为医生提供智能分诊、诊断与鉴别、知识库查询等方面的服务，可以突破医生知识方面的局限，杜绝人为失误，提升药物的应用率，为临床决策提供有力支持。

四、人工智能在医疗健康领域的应用展望

（一）人工智能在医疗健康领域发展的困境

首先，数据的质量有待进一步提升。医疗数据的质量在一定程度上影响着人工智能在医疗健康领域的应用有效性，发挥着十分重要的应用价值。虽然国内医疗数据非常多，但是绝大多数都数非结构化的数据。因为疾病具有一定的复杂性，不同疾病的特点、数据维度等各不相同，质量也存在一定的差异，如果把数据细分至各个疾病，能够利用的样本其实比较少。不仅如此，人工智能的深度学习需要展开规范性强、规模大的数据训练，即便是非常细微的误差都会对人工智能造成非常大的影响。在国内不同医院或院系间沟通比较少，没有形成一套系统的病理报告模式，有的医生手写病规范性不足，细节方面的检查缺失、患者离院后失访等问题，都有可能导致医疗数据的错漏，数据的质量有待提升[14]。

其次，伦理方面的问题。人工智能提供的医疗决策是通过学习海量的医疗数据模拟医生思维做出的决策，在这个过程中，有可能出现隐私泄露的问题，而且决策是在算法的基础上发展而来的，在具体的数据分析环节中有可能生成和人类偏见相似的思想，产生算法歧视，进而引发伦理问题，这也是摆在人工智能医疗面前的一大问题。

最后，存在人才缺口。在人工智能的飞速发展中，人才的需求量越来越大，现如今，人工智能技术的人才结构较为单一，既熟练掌握计算机技术又充分了解医学知识的人才十分匮乏。国内外并未形成系统的人才培养计划，产学研的转化率偏低，在很大程度上制约着人工智能在医疗健康领域中的应用。除此之外，还存在人工智能相关政策法规滞后等问题，影响着人工智能医疗的发展。

（二）人工智能在医疗健康领域发展的推动措施

1.加强行业的监管

人工智能与医疗健康相结合提供的服务与生产的产品都需要符合国家的有关标准，保证其可用性、安全性以及可追溯性，同时加强隐私方面的保护。在人工智能与医疗健康融合期间，需要建立起相应的技术标准，提高对人工智能在医疗领域方面的知识产权保护，完善技术创新、专利保护等方面的机制。近些年，医疗有关的人工智能水平不断提高，但是离把技术真正应用于临床实践还有一定的距离，应当建立起人工智能与临床环节结合的监管框架，评估并预防人工智能+医疗健康的风险，强化整个流程的监管，把人工智能在医疗领域中的发展控制在可控的范围内。

2.强化医疗数据的管理

随着人工智能在医疗健康领域的应用，人们对数据安全和隐私的保护越来越关注，世界各国纷纷针对健康医疗的数据的保护与使用制定了规范，但是在医疗健康数据的权属界定方面还存在着一些不足，干扰着医疗数据的共享，缺乏基于大数据分析形成的战略资源，进而影响到人工智能在医疗领域中的发展。针对这一问题，需要建设人工智能与医疗健康的资源库和数据集，同时打造满足人工智能的深度学习需求的平台，比方说算法和技术的开放平台、智能分析处理平台、新型的计算数据共享平台等等，为人工智能的发展营造理想的环境[15]。

3.提高对复合型人才培养的重视

要想保证人工智能更好地在医疗健康领域发展，必须把培养双领域的复合型人才摆在首要位置，人工智能技术工作者需要积极地学习医疗专业的内容，但是目前国内缺乏交叉学科技能的人才。针对这一问题，需要建立健全教育体系，转变人才培养的形式和方法，积极渗透人工智能+医疗健康的理念与方法，加强复合型人才培养的力度，促进他们对人工智能+医疗健康相关法律规定以及管理标准的掌握，提升产学研的转化率，更好地促进人工智能在医疗健康领域的应用和发展。

4.完善法律及相关伦理规范

近几年，人工智能技术越来越成熟，在医疗健康领域中得到了大范围的推广和使用，新兴技术在推动历史巨变的同时也带来了一些法律与伦理方面的挑战。为确保人工智能在医疗健康领域的高速发展，应当进一步强化对有关法律、伦理以及社会问题的研究，在此基础上建立起法律规范与伦理标准的框架。与此同时，确认人工智能+医疗应用的刑事责任、产权与隐私保护以及信息使用安全等方面的研究，健全问责与追溯机制。

结束语：

人工智能技术在医疗健康领域中得到了广泛性的实施，不仅有助于优化影像识别的整体工作模式，还有助于推动药物开发和智能健康管理的稳定性发展，因此在实际工作中需要加强对人工智能技术的开发力度，以提升医疗技术和增强医疗服务水平为主，充分地发挥人工智能技术的优势，推动医疗健康领域的稳定性发展。

参考文献：

[1]崔学利.慢性病健康管理模式在健康體检中心中的应用分析[J].中国社区医师，2019（11）：155-157.

[2]唐静.人工智能健康管理云平台模式，在社区疾病管理中的应用效果[J].当代护士，2018（2）：91-92.

[3]李洪生.人工智能技术在医疗健康领域中的应用分析[J].医学食疗与健康，2019（8）：257-258.

[4]陈欣然，李国正，崔一迪，夏秋芳，王明强.基于专利计量的全球人工智能技术在医疗健康领域应用发展态势分析[J].科技管理研究，2021，41（03）：139-147.

[5]朱寿华.大数据人工智能在医疗健康领域中的应用——评《健康医疗大数据与人工智能》[J].科技管理研究，2021，41（02）：234.

[6]袁加俊，赵列宾，田丹.新一代人工智能在医疗健康领域的应用与思考[J].中国卫生信息管理杂志，2020，17（06）：780-785.

[7]毕轩懿，王轲，王婧婷.人工智能在健康领域应用现状与前景展望[J].医学信息学杂志，2020，41（01）：7-13.

[8]朱寿华，凌泽农，周金花.人工智能技术在医疗健康领域的应用[J].电子技术与软件工程，2020（01）：18-19.

[9]任耀星.解析人工智能在医疗健康领域的应用与发展前景[J].信息通信，2019（12）：270-271+273.