探究人工智能在臨床醫學的新型優勢

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摘要：近年來，人工智能（AI）技術和由其引發的大數據時代自社會的各個層面包括我們的思維、生活方式和工作模式產生了巨大的變革；從互聯網到云計算，再到由大數據集合而成的人工智能，不斷更新的處理手段使醫療行業也開始嘗試新的轉變，從傳統的人工診療、教學模式逐步轉變為依據機器學習來獲取更高效的信息，這一過程對醫學領域的發展具有重要的影響并且有效的促進了醫學思維模式和科研研究方式的轉變，因此本文主要通過總結人工智能在醫學中的發展歷程，并對其在醫學領域中各學科的的應用進行分析，從而對人工智能的前景和發展趨勢進行預測。

關鍵詞：人工智能；醫學領域；醫學診療；智能技術

人工智能（artificialIntelligence，AI）是一門新興的技術學科，可以對現有的理論、方法和技術進行整合并能進一步開發新的系統，進行相關的科學研究；自人工智能產生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域也在不斷擴大[1]。總的來說，AI是一種新的、能以與人類職能相似的方式做出反應的智能機器，包括機器人、圖像和語言識別、處理自然語言等；通過了解AI的實質，能夠讓我們更好的應用這門技術。由此來看，AI所執行的主要任務就是要使其能夠勝任一部分通常需要人類才能完成的復雜工作。AI通過不斷的完善和發展改變了人們的工作和生活方式，也促使醫療行業工作者對其價值進行了思考和探索。從現有的成果可以預見，AI功能的擴展和創新，將為臨床醫生以及科研人員開辟全新的領域，為基因組學探索、醫藥研發以及疾病診斷提供新的思路和途徑。

1醫療領域中的人工智能技術概述

自20世紀開始，我們開始致力于開發出機器學習方法，期待解決一些人工無法解決的問題，這便是最初的人工智能技術來源。目前研發的人工智能系統，已經可以處理大量的數據和知識如計算方法、混合智能系統等[2]。然而，人工智能不僅涉及一門技術或是一門學科，而是多種學科技術的融合。通過人工智能系統，我們可以查找、學習、設定計劃；另一方面，我們還可以通過人工智能系統模擬出具體的智能行為，也包括各類醫學科研研究過程。這項技術打破了限制醫療行業發展的障礙，即如何有效的探索和分析一些需要應用大量知識來解決的復雜性診療問題。現在，醫學AI通過發展和完善使這些問題能被很好的解決，并且為我們提供了精準的治療方案。

2人工智能在醫學領域中的應用及其影響

2.1人工智能在醫學領域中的應用

醫療是醫生圍繞患者的生命狀態和病情進展形成思辨，并進行干涉性操作和觀察性總結的過程[3]。然而在臨床上僅憑醫療工作者的能力完成一系列診治過程和步驟并不現實。隨著新興的技術日趨增多，人工智能在醫學領域中的應用越來越廣泛，包括大數據技術，主要通過在數據中制定一系列規則，從而對數據進行有效分類，再與臨床醫生的醫囑相結合，充分體現了具有可靠性和精確性的智能診療模式[4]。在這一智能系統的輔助下，醫療工作人員可檢查系統舉出的病癥和推論是否合理，然后將更多的信息加入，對大量的醫療數據進行整理總結，得出最佳治療建議。這種新型的方式可以更好的處理信息，輔助醫生進行診療。對于我們獲得的大量信息，人工智能系統可通過“深度學習”將其進行分類和歸納，還可進行直接提取和輸出，減少了不必要的人工勞動[5]。另外人工智能在醫學中的應用還涉及藥物挖掘、健康管理、疾病風險預測等[6]，通過人工智能將各學科和各平臺系統進行有機結合使醫療行業得到了更快的發展，這一發展體現在三個層面：對于臨床醫生而言，能夠通過便捷的手段對患者的病情進行準確的解釋和判斷；通過簡化工作流程和減少醫療失誤的潛力來改善醫療系統；對于患者而言，智能系統使他們能安心其處理自身的健康數據，更好的促進人類健康[7]。

2.2人工智能在醫學領域中的影響

人工智能在醫學領域的應用具有廣闊的前景，包括機器學習與深度學習、知識圖譜、自然語言處理、生物識別等[8]。但在前期，由于系統性不完善、參與人員不足，造成相關研究往往只能取其中一個非常具體的層面切入[9]，主要是限于背景、實力等因素，無法做到面面俱到，造成人工智能出現緩慢發展的狀態。而在后期，計算機編寫的程序是主要根據專家的設計原理和方法來模擬醫生的思維過程來進行診斷的[10]。其中醫療專家系統就是人工智能的體現，對于醫生個人技術及水平問題導致的誤診、漏診等情況，可以通過人工智能來彌補，經驗不足的醫師也能從人工智能系統中得到學習和提高[11]。由此來看，人工智能是醫生診斷疾病的理想工具，能夠輔助醫生處理較為復雜的醫療問題，獲得更好的治療效果。目前對于各種疾病的診療及手術均已形成規范和指南，但畢竟診療過程由人來完成，這導致不同醫生之間的方法、水平存在較大差異，使用人工智能設定這一標準可大大提高操作的精確性和標準化程度[12]。在臨床中各類患者的情況并不相同，因此個體化的醫療設計方案可以提高醫療質量，即在證據充分的基礎上，根據患者情況選擇最適合的治療方法，這種智能醫療方案能夠給患者帶來更好的診療體驗。此外，我國人口眾多，各級醫院每年診治數目龐大的患者，積累了世界上最多的臨床醫療數據[13]，針對我們的醫療數據分散、不標準、非結構化的缺陷，我們采用了醫院標準化電子病歷，建立安全有效的互聯網數據庫，將人工智能系統的價值充分的發揮出來。另外，現有的和即將產生的醫學知識可能會逐漸超出人類思維的組織能力，但醫學教育可以充分利用這一技術不斷進行信息的獲取和傳遞[14]，有利于教育信息的不間斷傳播。

3人工智能在臨床醫學與醫學教育中的發展和應用

3.1醫學人工智能技術的發展

醫學人工智能致力于基礎研究，輔助醫生完成診療工作、恢復患者心理和精神健康已有幾十余年。自1970年以來，醫學人工智能相關技術就開始產生，并逐漸應用于分子生物學、臨床醫療診斷等領域。在這一階段人工智能取得了很好的效果，奠定了其日后的應用基礎；直到上個世紀80~90年代，人工智能技術進一步發展，基于知識處理的醫學專家系統得到了迅猛的發展，在實際應用中也具有很強的實用性，在這一階段人工智能已經在醫學中得到了初步的實際應用。進入21世紀后，人工智能的地位越來越高，醫學人工智能技術也得以發展，例如眼科學中的光學相干斷層掃描、角膜地形圖；影像學中的機器學習以及智能化算法等。在診療領域通過建立模型、形成方法，創造更先進的系統，使醫生的診治方案更加精確，甚至有智能機器人可以輔助醫生進行臨床診療，例如達芬奇機器人輔助手術的新興應用，已經開始用于復雜的泌尿科、婦科手術等[15]。目前專家和學者們正在探索將更多人工智能方法應用于不同的醫學領域，并且運用于實際操作中。

3.2人工智能與醫學教育

醫學生的教育包括理論教學和實踐操作教學，其核心是培養具有醫學思維和醫學道德的醫學生，教育方式的變革使針對醫學生的教育手段也產生了新的變化。隨著互聯網技術的興起，人工智能、虛擬現實等技術促進了醫學教育信息化發展，其中得以應用的包括人工智能程序“Wat-son”、虛擬病人學習系統、增強型眾包輔導平臺Brainly、精準醫學機器Hanover等[16]，這些人工智能系統可以幫助學生掌握基本知識和臨床實踐技能，使他們更好的成長和發展。另外，人工智能可用于醫學生臨床問診能力的培養和訓練[17]，人工智能可以通過在問診過程中收集、匯總、分類、整理患者的描述，提醒學生在問診過程中的遺漏和不足。人工智能通過加強基礎知識學習、強化臨床實踐能力，將不斷促進醫學生提高診療能力，將所學技能更有效地應用于臨床；另外，將云計算技術應用在醫學生教學中，可以建立提供輔助學習的云平臺[18]，將數字圖書館、試題庫等開放資源融合在一起，為醫學生提供了學習內容的支持平臺，形成了醫學教學中的新型模式。

4人工智能在未來對臨床醫學產生的影響

4.1轉變醫學服務模式

在醫生的診療過程中，不斷產生的大量醫學文獻數據和臨床資料將通過人工智能技術得到可靠的處理；醫生書寫病歷、對病人進行隨訪觀察等諸多消耗精力的工作將通過人工智能技術中的語言處理等方式得以實現。因此，人工智能技術最大的影響在于可以取代醫學工作中大量機械性、重復性的消耗人力的工作，使醫生有更充裕的時間將更多的精力投入到科研研究中，這是人工智能技術無法被其他手段取代之處。同時要注重智能技術的使用要以人為本，也就是要充分關注患者的精神與心理健康，而不是依靠單一的計算機處理。隨著技術的不斷發展，新的醫療診療技術、分析處理手段和協作方式將被創造出來，為更多患者帶來福音。

4.2轉變醫學思維模式

醫療數據的分析是一個復雜的系統，受到各類醫學數據、環境和精神等因素的影響[19]，各部分相互影響和關聯，只有通過專業數據和人工智能技術的結合和分析，才能獲得最可靠的醫療決策結果。我們以往所使用的數據收集方法很難保證數據的精確性，因此為避免推導結果過程中產生的誤差，我們一直以來優先考慮使用大數據樣本分析方法來探究數據背后所體現的疾病特征。通過人工智能將思維方式進行轉變有助于解除以往進行統計分析的思維定式。但利用人工智能技術并非將傳統手段完全拋棄，無論利用何種方式，只有結合數據，從大量的統計結果中找出其相關性在進行求證，才能得到真實可靠的結論。例如在眼科專業中，隨著大量眼底相關疾病患者數據的積累，光學相干斷層掃描（OCT）成像技術的應用日益廣泛，同時許多國內外的團體正在開發和評估新的人工智能程序，通過從診斷模式（如OCT）中收集數據，從而幫助眼科醫生對患者的疾病進行診斷和管理[20]。

4.3促進醫學科學研究

醫學研究是促進醫學發展的重要手段，對于理解基礎理論知識、引進新技術和新方法具有重要作用，多項實驗表明人工智能技術可以通過合理分析、精準計算產生更準確的、更具針對性的治療方案[21，22]。例如基于動物模型的藥效評估和基于人體病理樣本的免疫組織化學分析在結合人工智能技術后，可以很好的避免醫師觀察存在主觀性和偏向性的缺點。人工智能技術以及最能體現其優勢的大數據模式可以通過宏觀結論讓我們更好的認清事物的本質，認識生命的現象以及疾病發生、發展的規律，掌握事物發展的進程。關于人工智能對醫學的影響，從一方面來講，無論哪一領域，都要通過大數據來積累材料，積累材料的過程就是認識事物的過程，另一方面，我們要正確應用數據和人工智能，其優勢只有在醫生的掌控之下，才能發揮其更大的效能。例如在眼部疾病中，OCT、眼底照相、視野檢查等已廣泛應用于青光眼、年齡相關性黃斑變性（AMD）、糖尿病性視網膜病變（DR）等嚴重危害視力的眼病，體現了其較高的準確性和精確度。有研究創新性的開發了一種DRAI篩查系統，并通過對二維圖像對其效果進行了驗證。但這種結果缺乏立體感，很難識別類似視網膜牽引樣的病變。將來自多模式成像的信息納入人工智能程序的算法可能會解決這一挑戰[23]。

5小結

人工智能從簡單的計算機程序，演變到發展出不同的智能算法并應用于醫學領域，大大改變了醫學診療和科學研究的狀態，這一技術的蓬勃發展將改變既往的醫學模式，提高醫療水平。然而，人工智能是由數據與技術累積所產生，代表了多維的思路，但最終對于患者的診療依然需要醫生的思維進行專業的判斷，無論是醫學、數據或是人工智能，并不是絕對的依據，更重要的是要結合人的思維與判斷力，才能在醫學領域中發揮更大的優勢。醫學人工智能診療技術將是未來人類醫療的發展方向和趨勢，通過輔助臨床醫生進行精準的決策，可以自多方面緩解醫療壓力，提高醫療行業的服務質量，促進醫學不斷發展進步。由于人工智能與其他傳統學科相比，存在相似之處，但也有差異，因此具有很大的不確定性，這種不確定性是由于人工智能是人為控制的，需要人為的設置，其研究過程中所建立的模型與傳統學科的原理有所不同，依然還處在變化發展階段。未來人工智能將會更廣泛的應用到醫學中，我們要關注算法的改進與研究，發展更精準的醫學人工技能，未來人工智能技術的應用將更加多樣化，更具精準性，為患者及臨床工作者帶來更多的便利。

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作者：邰雪，趙天祺，孫亞茹，趙海霞  單位：內蒙古醫科大學附屬醫院 近視眼激光治療中心