（济南公众营养科学研究院 山东济南 250001）
【中图分类号】R197 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7484（2019）08-0266-01
1 摘要
随着信息化的不断发展，在过去的10年里，人工智能（AI）在生物医疗领域的应用在不断的增加，进入我们的视野(Xiaolin Yang1, 2019)。随着中国人口的不断增长，医护人员的缺乏与医疗资源各地区分配不均衡为现有的医疗体制增加了很多压力。基于精密算法的人工智能在医疗领域的运用会给医疗领域带来哪些变化是事关医疗领域的发展方向的问题。通过分析人工智能在医疗领域的运用发现，AI在医疗领域的运用有4个主要方面：影像辅助诊断，健康管理，疾病预测，以及药品研发。其中在影像领域的运用是最多也是最成熟的(许婧, 2019)。文章从人工智能在我国影像医疗领域带来的改变入手，对上述问题进行分析与阐述，并简要的分析了一下AI在其他几个方面的运用，并对人工智能在医疗领域的发展进行了展望。
2 影像学的数字化进程发展
临床医学的首次与数字化相结合发生于上个世纪60年代，美国学者Ledley 提出了计算机辅助诊断(CAD)的概念。它利用计算机对采集来的患者的临床表现、实验室检查结果等进行数据统计与分析，大大的提高了当时医生的诊断准确率。第二次数字化与医学的碰撞发生于上个世纪90年代，ANN，即人工神经网络模型成为了当时先进的医疗领域的人工智能技术。它可以模拟人脑的神经元工作。到了2012年荷兰学者Lambin等人首次提出将AI用于医学影像学领域，AI提取影像中的高通量特征来辅助诊断，目前该技术已发展成为了影像组学(尹彤, 2019)。影像组学已比当时的CAD成熟了很多，对于数据的分析、疾病的诊断要更加的准确，特异度和灵敏度均提高了很多。而深度学习则是目前最新发展的一种算法，即类似于模拟人脑神经元的突触的形成与连接的过程，即多层ANN，不断地积累经验，进而达到海量数据积累，与人脑相比最突出的特点是可以没有已经获得的知识与经验的干扰，实现了直接输入与输出结果的“端到端”的联系(萧毅, 2017)
3 AI在影像学应用的优势与特点
3.1 现状
目前随着人口老龄化以及人们健康意识的不断提升，医院每年接收患者数量也在不停上涨，诊断方法和技能、诊断的效率和速度也需要不断地提升，在很多医院中，主要是影像科医生根据获得的患者影像资料，以个人的诊疗经验来进行疾病的诊断，而医疗领域中不同的医生水平是有所差别的，专业人员的培养又逐步落后于影像科室的发展需要，这就给医学影像科医师施加了很多工作压力。在人工阅片的过程中，一名影像医师每日能阅片的数量是十分有限的，在压力很大的情况下，可能会发生漏诊、误诊的情况(李太锡，邓国英, 2019)。在另一方面，医师根据以往经验做出相应诊断，不同医师的经验有差异，水平有高低，时常会出现面对同一张患者的影像，几名医师的诊断结果不一致的情况，主观性判断不准确，从而延误了患者的病情。
3.2 AI为影像学现状带来改变
第一，改变影像学医师的工作状态，提升工作效率。以往阅片者花费了大量精力在读片、寻找病灶、以及完成报告书写。其中长时间的阅片会使医师容易产生视觉疲劳，影响诊断的准确性，很容易发生漏诊或误诊。而有了AI的参与，AI通过提取影像中的高通量特征的影像组学以及“端对端”的深度学习特性提前标注可疑病灶来帮助经验不足的医师完成病灶的查找与诊断，提高诊断速度和效率。
第二，提高诊断的敏感度和特异度。近年来，图像识别技术逐渐发展，以及深度学习等计算机技术迅猛发展，我国的医疗发展模式发生了很大的改变。例如在心血管领域，可以利用深度学习整合斑点以追踪超声心动图的数据，来帮助识别运动员的正常生理性和病理性心肌肥厚，诊断的敏感性和特异性要强于传统超声技术(尹彤, 2019)。而在乳腺癌的早期诊断方面，CAD模型可将影像中的可疑病灶区域进行定性甚至是分级，并给出客观的诊断意见，减少了乳腺癌早期的漏诊(余松涛，顾艳艳，陈川, 2019)。
第三，AI在影像领域的运用为医疗机构提供了一种规范化的可能。医疗机构可以根据一些具体数值来规范化诊疗过程中的问题。比如妇产科、腹部等AI超声仪器内部有一套数据标准以及操作流程，可以自动化切换超声模式完成定位，并保证了图像的完整性和连续性。采集的图片被可按照检查部位智能分类，并可智能化的做出危急值的标识，促使诊断更加的准确，减少了漏诊和误诊的发生(瞿岳，俞成杰, 2019)。
3.3 AI在影像学运用中具有哪些特点
在影像学应用中，图像识别技术为主的AI具有四点特性即图像分类、视觉目标检测、图像分割、图像生成，这四个关键特征在AI影像应用中起着重要的作用。
第一，图像分类。我们上述提到过超声图片的根据不同部位智能化分类的例子，传统的分类方法包括LBP，GLCM等，算法复杂，耗时长且分类准确度较低下。而现如今的深度学习的智能化图片分类是以卷积神经网络CNN为基础，从海量数据中精准找到蕴含在其中的统计模式，总结和归纳图片的分类特征。通过运用此类技术，图像分类精度大大提高。
第二，视觉目标检测。在医学影像领域中，以检测CT切片某区域中的结节病灶为例，目标检测的目的不仅仅是根据病变的外形特征及CT信号高低来判断病灶类别，还要在CT影像中标识出病灶的位置。
第三，图像分割。为了定量分析医学影像，必须要对摄片组织进行面积或体积的分割。这其实也是计算机辅助诊断需要进行的第一个流程。用于评价分割倍数高低的有Dice系数、分类准确率、IoU等，Dice范围越靠近1，IoU百分数越高，图像分割技术越成熟。例如最流行的CNN图像分割模型——Unet，它的IoU高达92%，而且还有Unet还做出了很多变形来适应不同的影像。
第四，图像生成。在医学领域中，通过低辐射剂量来获取MRI等高分辨率图像在计算机算法中很一种复杂的过程。特别是对于一些需长期随访观察的患者，如何能够既能减少患者所受辐射剂量又能增加所获影像图片的质量是一个关键的问题。生成对抗网络GAN在这一关键问题起着重要作用。它可以通过不断地生成、判别，降噪处理以及去掉伪影让低分辨率的CT/MRI图像部分逐渐向高分辨率图像过渡，直至最后生成高分辨率的CT/MRI图像(YU Yizhou 2019)。
4 AI技术在医疗领域其他方面的运用
4.1 健康管理。
随着生活水平的不断提高，人们对健康也变得越来越重视，如何保持一个健康的体魄，预防疾病发生，控制慢性病情进展等健康管理也越来越受到人们的关注。2019年10月深圳市中银科技有限公司申请了一项人工智能的校园健康管理APP专利，不同于传统单向记录健康管理app，AI的加入可以让学生，家长，老师三端实时监控学生的健康状况，包括心率，体重，肺活量，步数腰围等健康信息，进行适时的预警和警示(饶旭东)。在慢性病管理方面，AI通过已经居民通过佩戴设备定时监测高血压、糖尿病等慢性病居民的健康情况，并将获得的健康数据形成个体化的健康模型，对患者进行个体化的健康干预，相比传统慢性病管理方式更有针对性，减少了慢性病患者的死亡率，提高生活质量，更符合“精准医疗”的理念(帅仁俊, 陈平, 马力, & 苏逸飞, 2019)
4.2 药品研发。
传统药品研发需要通过大量的模拟实验来寻找药物作用靶点，合适的先导化合物，确认药物作用机制等，这是一个耗费大量的时间和人力的过程。根据2014年的Tufts Center 的统计，基于12年中10家公司成功开发研制出的106种药物总共的花费，得出了实际上开发出一种新药需要花费大约25.8亿美元的结论，其中大部分花费都是在用在不断地试错的过程。而目前有了很多将人工智能运用于药品研发行业中的实例，如2016年，辉瑞达成了与IBM Watson Health的合作，Watson开发的Drug Discovery利用不断更新的海量的文献数据库以及特殊的关联算法，为辉瑞制药大大加快了发现药物靶点的进程；2012年Atomwise与默沙东公司达成了合作，在2015年的时候利用其研发的基于CNN的AtomNet化合物筛选系统在不到一天的时间里完成了对7000多种化合物的筛选，以极低的成本筛选出了对Ebola virus具有一定作用的几种候选药物。可见人工智能的加入给药品研发注入了新的动力，减少了不断试错的过程，节省了大量的时间与金钱(王楠 & 陈力, 2019)
4.3 疾病预测
慢性病患者一般会伴有严重的并发症，比如糖尿病患者会伴发急性低血糖、酮症酸中毒、视网膜病变等，AI可以通过对患者的健康数据进行分析和比较，找出危险因子，并进行危险预测。减少了慢性病患者的意外病死率(李志勇 et al., 2018)。
5 AI在医疗领域应用可能会遇到的瓶颈与挑战
首先，数据学习对于AI的深度学习来说是非常关键的一点。在影像方面不同质量的影像数据决定了人工智能学习结果的不同。而目前我国还没有实现影像资料的同质化，这就会必然影响人工智能工作的准确程度。其次是对于新生事物的接受程度不同，以及伦理学上的问题，涉及到风险承担、数据隐私、人身安全等方面。最后就是为经济市场带来的冲击，对医师、医院运营管理所带来的挑战，造成就业人员的变动，社会平衡暂时打破等，负面情绪会造成人们更加不能接受AI带来的现实改变，阻碍医疗科技的发展。
6 AI技术在医疗领域运用的前景与展望
人工智能与影像学相结合的例子，足以说明了AI将会推动医疗事业的发展。不只是影像学领域，还有药品研发，健康管理、疾病预测等领域，文章中也做出了简要分析。AI在医疗领域的应用正在如火如荼的开展着，虽然还同样面临着一些困难和挑战，但AI+医疗的普及是大势所趋，AI+医疗的理念不仅会让人工智能发展的范围更广，也会让医疗卫生行业有着飞跃的进步。面对瓶颈与挑战，不仅需要医疗行业和计算机行业人员的努力，还需要法律行业的支持，在伦理道德方面制定相关的法律法规，提升监管力度，确保智能医疗网络的平稳推进，开启AI+医疗的新时代。
参考文献
[1]Xiaolin Yang1, Z. W., Hongjie Pan1 , Yan Zhu2. (2019). Ontology Footstone for Strong Artificial Intelligence. Chin Med Sci J. doi:10.24920/003701
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[3]李太锡，邓国英. (2019). 图像识别技术在骨质疏松诊断中的应用. Int J Orthop., 40(review), 131-135.
[4]李志勇, 李鹏伟, 高小燕, 孙湛, 麻良, & 崔泽实. (2018). 人工智能医学技术发展的聚焦领域与趋势分析. 中国医学装备, 15(7), 136-145. doi:10.3969/j.issn.1672-8270.2018. 07.034
[5]瞿岳，俞成杰. (2019). 人工智能时代超声医学的最新发展研究. 影像研究与医学应用, 3(24), 2096-3807（2019）2024-0001-2002.
[6]饶旭东. CN109920543A.
[7]帅仁俊, 陈平, 马力, & 苏逸飞. (2019). 基于AI的慢病高危管理系统研究与设计. 中国数字医学, 14(1), 21-23. doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2019.01.006
[8]王楠, & 陈力. (2019). 人工智能在医疗卫生领域应用的思考. 中国急救复苏与灾害医学杂志, 14(4), 305-308. doi:10.3969/j.issn.1673-6966.2019.04.002
[9]萧毅, 刘. (2017). 基于深度学习的人工智能对医学影像学的挑战和机遇. doi:10.3760/cma.j.issn.1005-1201.2017.12.002
[10]许婧. (2019). AI医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域.
[11]尹彤, 刘. (2019). 人工智能及在心血管精准医疗中的应用. 中华心血管病杂志, 47(Review), 153-156.
[12]余松涛，顾艳艳，陈川. (2019). 人工智能在肿瘤科教学中的应用前景. 西南国防医药, 29(4), 0188(2019)0104—0515—0103