人工智能与物联网对医疗产业的影响

2022-11-01卢松龄

黑龙江科学 2022年20期

卢松龄

(澳门科技大学医学院，澳门 999078)

2019年末，我国医疗卫生产业在全国GDP指标中的占比约为5%，较发达国家仍有很大的上升空间。人们生活水平持续提升，但老龄化问题日益突出，人口患病率持续增长，至居民保健意识也迅速增强，医疗卫生需求正在快速扩大。应加强医疗领域体制的深化改革，重视医疗行业企业技术开发与应用，积极推动现代医疗迈向智能化。人工智能与物联网技术是近年来的前沿科技成果，相关技术问世后迅速在不同领域不同行业实现了快速推广。医疗卫生领域同样加快了应用人工智能与物联网技术的转型升级，探究人工智能与物联网技术对医疗产业的影响，具有积极的应用意义。

1 人工智能与物联网技术

1.1 人工智能

人工智能简称为AI，是计算机学科的一个重要分支，其通过科学技术催化了人类智能在机械层面的延伸。随着计算机软硬件技术、大数据及云计算等先进技术的发展，AI在机器人作业、语言或图像识别、自然语言处理或专家系统赋能等方面的研究与实践应用取得了显著成就。基于AI技术的机械系统可以模拟人类思考，发挥出超越人类的智能水平，因此获得了广泛的推广与应用。AI研究和应用的重点是机器学习，即利用算法让机器解析数据并完成对真实事件的预测或决策。AI技术的未来发展应关注其底层技术优化，进一步提升关键技术功能。目前，可将AI关键技术分为7类，如表1所示。

1.2 物联网

物联网简称为IOT，也被称为Web of Things，主要是利用有效的科学技术或装置在连接目标对象后对全部对象信息进行采集，并与互联网融合形成新的大型复杂网络。物联网主要包括传感器及传感技术、红外感应器、气体感应器、激光扫描器、RFID技术、GPS技术等具有信息感应或传输的技术或装置。主要技术如图1所示。

表1 AI关键技术描述Tab.1 Description of key AI technology

图1 物联网的主要技术Fig.1 Main technology of internet of things

物联网可对任何一项实现互连的对象或监控过程执行数据采集功能，所采集的数据包含但不限于声、光、电、力、热、化学、生物、位置坐标等信息。物联网的诞生与发展满足了人类与物品及网络之间的多维度互连，增强了识别和管控效果。物联网和互联网并不矛盾，它们是相互依存的，若离开了后者，则前者无法实现。物联网需要建立在互联网之上，将互联网的用户端进行延伸，扩展为所有物品，从而在所有物品之间打造信息交换渠道。

1.3 人工智能与物联网的关联性

物联网可分成感知、网络和应用三个层次，并在应用中体现全息感知、稳定运输、智慧处理等特点。因此，物联网与人工智能有一定的相通之处，两者具有一定的关联性。

物联网感知层。一般是在技术应用中引入RFID技术、传感器、GPS、二维码、摄像头等来感知目标对象信息，借助M2M终端设施与网络层实现通信连接。其中，RFID技术最为常见，其基于空间耦合原理可以实现隔空信息传输。RIFD系统主要包括传送装置、接收装置、微型处理器、天线及标签等。人工智能的机器学习、知识获取、自动推理、方法搜索等内容可与物联网感知层特点相匹配，提升数据感知和搜集效率。

物联网网络层。该层对感知层收集识别的信息进行处理和传递，可形成关于物品或传感器的庞大数据库。网络层使用无线通信基站进行信号传输，从2G到5G网络，网络带宽持续增大，网络传输速率也在飞速提升，大大增加了物联网网络层的技术优势。在该层的体系架构中不能缺少区域性的物联网管理中心及物联网信息中心，其中，管理中心主要负责编码、认证、计算等，物联网信息中心则进一步加强信息数据库建设，提升计算能力集的载入运行能力。该层的数据处理与传递与人工智能领域中的数据计算、知识处理、人工神经网络、专家系统等技术实现了应用关联。

物联网应用层。该层着重考量物联网应用的实际需求，加强物联网的智能化应用，可持续扩大物联网在公共安全、三农建设、城市管理、工业监测、环境监测、远程医疗、智能交通、智慧家居等场景的智能化传感功能的发挥。通过对不同目标对象的信息分析和处理，可针对物品功能、变化需求等制定新的服务模式，为智能化决策和控制提供技术支撑。人工智能中有关计算机视觉、语言或图像识别等技术的研究，同样通过算法的合理性来解析数据并对事件制定决策，因此两者在智能化应用中都可发挥可靠的作用。

可以将人工智能与物联网两个领域的相关技术关联性建立关系图，如图2所示。

图2 人工智能与物联网技术的关联性示意图Fig.2 Schematic diagram of the relationship between artificial intelligence and internet of things technology

2 人工智能与物联网对医疗产业的影响

以人工智能为主导的医疗智能化应用领域不断细分，加快了其在医学机器人、医用虚拟助理、医疗病理诊断、远程辅助诊疗、医学影像识别、生物医药智能研发、健康管理评估、疫情大数据监测等方面的智能化升级。以物联网技术为主导的智能社区医疗服务、社区健康管理等项目正在不断发挥社会价值，在药品生产、药品溯源、药品配送、家庭医疗保障、远程疫情监测等方面都发挥了积极作用。其中，智能社区医疗服务系统已得到开发建设，实现了成果应用，其技术框架如图3所示。

图3 基于物联网技术的智能社区医疗服务应用系统技术框架Fig.3 Technical framework of intelligent community medical service application system based on internet of things technology

2.1 有效促进医疗就诊流程的智能化

人工智能与物联网技术的应用可以为居民就诊带来更多的实惠和便利。特别是针对居民就诊流程，先进技术的引入将化解看病流程复杂等难题。居民通过手机等智能终端进入预约挂号流程后，可直接出现导诊机器人和患者进行沟通互动，掌握患者病情后，及时结合数据库内的医疗信息准确预判患者需要的科室并完成预约挂号。若居民要在门诊就医，医生可借助语音识别技术与患者交流，及时录入病历，降低医生的工作量，使其更专注地为患者服务。可见，AI与物联网技术的应用使远程医疗变得更加畅通便利，使医患关系更加亲密，大大提升了居民看病就医效率，克服了医疗资源配置不均的难题。

2.2 科学推进现代医学诊断的智能化

AI与物联网技术的应用可为医生临床诊断提供更多的科学数据，针对性地提供可靠技术与工具支撑。如国外某医疗研究机构开发应用的智能机器人，可向临床医生出具有关放射学的专业建议，机器人通过机器学习及RFID等技术，根据临床医生需求，提供大量医学案例，整合数据指标及临床研究，大幅度提升了医疗质量。AI特有的智能算法若结合配置高精度传感功能的物联网络，还可大大降低某些特殊病症的误诊率。

2.3 合理驱动医疗药物研发的智能化

医疗药物的研发需要不断对各种小分子化合物进行筛选、重组、分析、排除，这个过程若应用AI与物联网技术，可大大提升各种数据的处理效率和分析准确度，增强药物研发的智能化。如IBM的Waston机构与辉瑞药业共同开展的新抗癌药物研发工作，大量使用了AI机器学习、自然语言处理和认知推理等技术，在药物生产线上使用各种传感器及无线射频技术，增加了物联网应用渗透，不断压缩药物临床试验周期，控制研发成本，提升了药物研发的智能化。

2.4 全面发展医疗服务模式的个性化

AI与物联网技术的应用进一步推动了个性化医疗服务模式的形成。如在物联网智能社会医疗卫生服务中，大数据可分析总结出患者对个性化医疗护理的需求，基于AI技术和物联网技术研究了护理机器人，弥补了个性化医疗护理的不足。社区居民病情诊断方面，AI与物联网技术的联合应用可帮助患者在家中自行完成身体指标数据采集，并由计算机完成健康档案登记和整理，整理过程中，AI会对出现异常的特殊指标进行预警提示，让医生可以针对性地为患者提供个性化、人性化的专项治疗。