人工智能在醫療領域的應用摘要：隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。而實踐中卻存在著醫療資源分配不均，藥物研制周期長、費用高，以及醫務人員培養成本過高等問題。與此同時，圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破帶來了人工智能(ArtificialIntelligence)技術新一輪的發展。對于醫療進步的現實需求極大地刺激并推動了以數據密集、知識密集、腦力勞動密集為特征的醫療產業與人工智能的深度融合。本文在智能醫療國內外的發展熱度不斷提升的背景下，主要介紹了智能醫療的應用場景及國內外研究人工智能在醫療領域的應用實例，以期提高人們對人工智能在醫療領域應用的重視和發展投入。關鍵詞：人工智能，醫療，機器學習(MachineLearning)，深度神經網絡(DeepNeuralNetworks)介紹人工智能(AI)誕生于20世紀50年代，圖靈發表了一篇劃時代的論文，并提出了著名的“圖靈測試”，隨后，人工智能經歷了第一波早期的發展熱潮，主要體現在符號主義，早期推理系統，早期神經網絡預計專家系統當中，但由于當時邏輯理論占據話語權，并且限于當初的科學技術水平，AI系統被論證為難以工程化，不能帶來實際價值。70年代，“AI之冬〃之后，語音識別領域統計學派取代了專家系統。人們專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。同時人們開始利用神經網絡完成模式識別等任務，AI迎來了近20年的第二次發展熱潮。2006年之后，人們發現一種運行深度學習算法的硬件平臺一一GPU，它強大的并行運算能力緩解了深度學習算法的訓練瓶頸，從而釋放了人工智能的全新潛力，使之在互聯網和移動互聯網應用，自動駕駛、智慧交通、物流、共享出行，智能金融，家用機器人和服務機器人，智能制造業，人工智能輔助教育，智慧農業，智能新聞寫作，機器翻譯，機器防生，智能律師助理，人工智能驅動的娛樂業，人工智能藝術創作，智能客服與及智能醫療等領域得到全面而迅猛的發展。其中由于人們對智能醫療的迫切需求使得AI在醫療領域可能會率先落地。文章第三節簡要介紹了智能醫療的主要應用場景，隨后在第四節給出了多個典型的應用實例。最后概述了國內智能醫療的現狀，總結了我們進一步的工作。AI技術在醫療領域的主要應用場景目前，從全球創業公司實踐的情況來看，智能醫療的具體應用包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。總結來看，目前人工智能技術在醫療領域的應用主要集中于以下幾個領域：醫療機器人機器人技術在醫療領域的應用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為"智能外骨骼〃；二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達?芬奇手術系統為典型代表。智能藥物研發智能藥物研發是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。.智能診療智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機"學習〃專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。.智能影像識別智能醫學影像是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。.智能健康管理智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。風險識別：通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。精神健康：運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。移動醫療：結合人工智能技術提供遠程醫療服務。健康干預：運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。AI技術在醫療領域的應用實例3.1.醫療機器人3.1.1智能外骨骼俄羅斯ExoAtlet公司生產了兩款“智能外骨骼”產品：ExoAtletI和ExoAtletPro。前者適用于家庭，后者適用于醫院。ExoAtletI適用于下半身癱瘓的患者，只要上肢功能基本完整，它能幫助患者完成基本的行走、爬樓梯及一些特殊的訓練動作。ExoAtletPro在ExoAtletI的基礎上包括了更多功能，如測量脈搏、電刺激、設定既定的行走模式等。日本厚生勞動省已經正式將“機器人服〃和“醫療用混合型輔助肢〃列為醫療器械在日本國內銷售，主要用于改善肌萎縮側索硬化癥、肌肉萎縮癥等疾病患者的步行機能。3.1.2手術機器人世界上最有代表性的做手術的機器人就是達?芬奇手術系統。"達?芬奇手術系統分為兩部分：手術室的手術臺和醫生可以在遠程操控的終端。手術臺是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術，每一個機械手臂的靈活性都遠遠超過人，而且帶有攝像機可以進入人體內的手術，因此不僅手術的創口非常小，而且能夠實施一些人類一生很難完成的手術。在控制終端上，計算機可以通過幾臺攝像機拍攝的二維圖像還原出人體內的高清晰度的三維圖像，以便監控整個手術過程。目前全世界共裝配了3000多臺達?芬奇機器人，完成了300萬例手術。”.智能藥物研發美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計算機，在分子結構數據庫中篩選治療方法，評估出820萬種藥物研發的候選化合物。2015年，Atomwise基于現有的候選藥物，應用人工智能算法，在不到一天時間內就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫藥公司通過研究生物數據研發新型藥物。“Berg通過其開發的InterrogativeBiology人工智能平臺，研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防御組織以及發病原理機制，利用人工智能和大數據來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。這種利用人體自身的分子來醫治類似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時間成本與資金少一半。”.智能診療國外最早將人工智能應用于醫療診斷的是MYCIN專家系統。我國研制基于人工智能的專家系統始于上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研制成‘關幼波肝炎醫療專家系統’，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基于人工智能的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。在智能診療的應用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨床報告。2012年Watson通過了美國職業醫師資格考試，并部署在美國多家醫院提供輔助診療的服務。目前Watson提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、信息檢索等技術，并給予假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價的人工智能系統。.智能影像識別美國企業Enlitic將深度學習運用到了癌癥等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發的系統的癌癥檢出率超越了4位頂級的放射科醫生，診斷出了人類醫生無法診斷出的7%的癌癥。3.4.1.賦能細胞3D建模從英偉達NVIDIA企業解決方案中，我們了解到在西雅圖艾倫細胞科學研究所(AllenInstituteforCellScience)，研究人員創建了第一個針對人類活細胞的可預測3D模型。借助此模型，科學家可以在計算機屏幕上以數字化的方式呈現，甚至控制細胞行為。Figure1AllenIntegratedCell此模型名為“艾倫集成細胞”(AllenIntegratedCell)，是利用數萬張搞清細胞圖像進行深度學習訓練的結果。它能夠識別亞細胞結構并投射細胞的3D多層圖像，顯示其所有組成部分是如何同時相互作用的，此種呈現方式前所未有。相對于以往觀察細胞內部結構的熒光顯微鏡，新模型克服了成本高昂，緩慢并具有破壞性的缺點，開啟了觀察人類活細胞內部結構的全新方法，將影響藥物發現、疾病研究以及我們進行人體細胞基礎研究的方式。3.4.2.AI和深度學習助力超聲成像癌癥診斷機械工程專業學生ViksitKumar在得知自己的母親患上卵巢癌時，癌癥已經發展到了第三期，這時候再采取化療已經無力回天。"如果癌癥早一點發現，她可能再多活幾年”的想法促使他轉而主攻醫療領域。現在他是明尼蘇達州羅切斯特梅奧醫院的高級研究員。過去數年間，Kumar一直致力于基于GPU的深度學習研究，力圖利用超聲圖像實現更準確的癌癥診斷。乳腺癌比卵巢癌更為常見，且能吸引到更多的研發資金，因此他把工作重點首先放在了乳腺癌上，希望讓早期診斷在乳房X光檢查稀缺的發展中國家得以實現。Figure2TumorBoundary,redcircleissplitmanually,whilethebluecircle,greencircleandcyancircleispredictedbyDeepLearningKumar的團隊使用深度學習工具，用為數眾多的超聲波成像作為訓練輸入，希冀可以做出癌癥的早期判斷。在本地，他使用由NVIDIAGPUCloud(NGC)提供的TensorFlow深度學習框架容器進行處理。對于最為繁重的任務，其工作被轉移到了AmazonWebSevices上的NVIDIATeslaV100GPU,并使用同一個NGC容器。3.5.智能健康管理風險識別風險預測分析公司Lumiata，通過其核心產品風險矩陣(RiskMatrix)，在獲取大量的健康計劃成員或患者電子病歷和病理生理學等數據的基礎上，為用戶繪制患病風險隨時間變化的軌跡。利用MedicalGraph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷，從而對病人分診時間縮短30%-40%。虛擬護士NextIT開發的一款APP慢性病患者虛擬助理(AlmeHealthCoach)，“AlmeHealthCoach是專為特定疾病、藥物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鐘同步，來觸發例如'睡得怎么樣’的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，來更好的與病人對接。”該款APP主要服務于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴設備、智能手機、電子病歷等多渠道數據的整合，綜合評估病人的病情，提供個性化健康管理方案。美國國立衛生研究院(NIH)投資了一款名為AiCure的App。這款App通過將手機攝像頭和人工智能相結合，自動監控病人服藥情況。精神健康2011年，美國Ginger.IO公司開發了一個分析平臺，通過挖掘用戶智能手機數據來發現用戶精神健康的微弱波動，推測用戶生活習慣是否發生了變化，根據用戶習慣來主動對用戶提問。當情況變化時，會推送報告給身邊的親友甚至醫生。Affectiva公司開發的情緒識別技術，通過網絡攝像頭來捕捉記錄人們的表情，并能分析判斷出人的情緒是喜悅，厭惡還是困惑等。移動醫療Babylon開發的在線就診系統，能夠基于用戶既往病史與用戶和在線人工智能系統對話時所列