文/張勁輝,河北省承德市興隆縣人民醫(yī)院
人工智能,英文縮寫為AI,它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的科學(xué)技術(shù),是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。利用人工智能技術(shù)編制的輔助診治系統(tǒng),一般稱為“醫(yī)療專家系統(tǒng)”。這種系統(tǒng)借助計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策,在計(jì)算機(jī)上建立數(shù)學(xué)模型,對(duì)病人的信息進(jìn)行處理,提出診斷意見和治療方案,其核心是由知識(shí)數(shù)據(jù)庫和推理機(jī)構(gòu)成。由于在診治中有許多不確定性,人工智能技術(shù)能夠較好地解決這種不精確推理問題,使醫(yī)療專家系統(tǒng)更接近醫(yī)生診治的思維過程,從而獲得較為科學(xué)的結(jié)論。
簡單地說,就是應(yīng)用人工智能收集、處理、分析、儲(chǔ)存和傳遞醫(yī)療信息、醫(yī)院管理信息。我們都知道,一個(gè)相對(duì)完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)應(yīng)該包括以下內(nèi)容:病人登記、預(yù)約、病歷管理、病房管理、臨床監(jiān)護(hù)、膳食管理、醫(yī)院行政管理、健康檢查登記、藥房和藥庫管理、病人結(jié)帳和出院、醫(yī)療輔助診斷決策、醫(yī)學(xué)圖書資料檢索、教育和訓(xùn)練、會(huì)診和轉(zhuǎn)院、統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化和接口。這樣一個(gè)龐雜而繁復(fù)的管理工程,在從前,通過簡單的計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用,已經(jīng)變得相對(duì)便捷而且高效了;但是,這種便捷與高效只是相對(duì)于某一個(gè)部門來講的。如今通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用,各個(gè)部門的獨(dú)立管理或者叫模塊化管理變得高度集中而且高度協(xié)調(diào)。人工智能就如同人類的大腦一樣時(shí)刻監(jiān)控、指揮、管理著整個(gè)系統(tǒng)中的各個(gè)領(lǐng)域,并且使各個(gè)子系統(tǒng)科學(xué)而高效地運(yùn)營。
云計(jì)算技術(shù)的誕生與應(yīng)用,尤其是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫建設(shè)以及高度現(xiàn)代化的現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù),使得我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)醫(yī)學(xué)圖書、期刊、各種醫(yī)學(xué)影像資料、病例等進(jìn)行智能化管理,只要我們發(fā)出需要指令,人工智能技術(shù)會(huì)在龐大的數(shù)據(jù)庫里迅速檢索我們需要的信息,而且還能夠提供相關(guān)的參考信息,包括成功案例,甚至是國際上類似的即時(shí)性的信息經(jīng)驗(yàn)。與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)管理技術(shù)相比,人工智能管理技術(shù)的應(yīng)用不僅是為我們及時(shí)提供已有經(jīng)驗(yàn),而且尤其能夠依據(jù)自身的推理或者迅速借鑒他人的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)做出比較合理的預(yù)測(cè)與建議方案。
藥物代謝動(dòng)力學(xué)運(yùn)用數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)方法定量地研究藥物的吸收、分布、轉(zhuǎn)化和排泄等動(dòng)態(tài)變化的規(guī)律性。人體組織中的藥物濃度不可能也不容易直接測(cè)定,因此常用血尿等樣品進(jìn)行測(cè)量,通過適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來描述和推斷藥物在體內(nèi)各部分的濃度和運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)。在藥代動(dòng)力學(xué)的研究中,最常用的數(shù)學(xué)方法有房室模型、生理模型、線性系統(tǒng)分析、統(tǒng)計(jì)矩和隨機(jī)模型等。這些新技術(shù)新方法的發(fā)展與應(yīng)用,都與計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用分不開。已開發(fā)了不少的藥代動(dòng)力學(xué)專用軟件包,其中較著名的有NONLIN程序(一種非線性最小二乘法程序)。
疾病在人群中流行,與環(huán)境、社會(huì)、人群免疫等多方面因素有關(guān),人工智能可根據(jù)計(jì)算機(jī)存貯的有關(guān)因素的信息并根據(jù)它建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算,作出人群中疾病流行情況的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),供決策部門參考。比如荷蘭、挪威等國家還建立了職業(yè)病事故信息庫,因此能有效地控制和預(yù)測(cè)職業(yè)危害的影響。中國上海、遼寧等地衛(wèi)生防疫部門,對(duì)氣象因素與氣管炎、某些地方病、流行?。ㄈ缫倚湍X炎、流行性腦膜炎等)的關(guān)系作了大量分析,并建立了數(shù)學(xué)模型,用這些模型在微型機(jī)上成功地作出這些疾病的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。準(zhǔn)確而科學(xué)分分析并預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),其實(shí)首先是人工智能科學(xué)調(diào)配了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算技術(shù)與現(xiàn)代通訊技術(shù)、現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù),其次是迅速整合并運(yùn)用的依靠現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)而搭建起來的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。
多年的探索與實(shí)踐證明,計(jì)算機(jī)在放療中的應(yīng)用主要是迅速計(jì)算劑量分布和快速而科學(xué)地制訂放療計(jì)劃。傳統(tǒng)的放療過程中,我們主要是用手工計(jì)算,由于計(jì)算過程復(fù)雜,所以要花費(fèi)許多時(shí)間,因而在手工計(jì)算的情況下,我們通常只能選擇幾個(gè)代表點(diǎn)來計(jì)算劑量值,這樣就嚴(yán)重影響放療的效果與科學(xué)性。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)尤其是利用人工智能技術(shù)來計(jì)算,則只要花很短時(shí)間,而且誤差小,這樣對(duì)同一個(gè)病人在不同的條件下進(jìn)行幾次計(jì)算,從中選擇一個(gè)最佳的放射治療計(jì)劃就成為可能。從確定照射源、放射野面積、放射源與體表的距離、入射角以及射野中心位置等的科學(xué)確定,到由計(jì)算機(jī)根據(jù)治療機(jī)性能和各種計(jì)算公式算出相應(yīng)的劑量分布,在彩色監(jiān)視器上形象地顯示出來,這一系列的復(fù)雜工程全部由人工智能完成,而且科學(xué)而高效。尤其難能可貴的是,這樣一個(gè)系統(tǒng)工程,我們可以通過人工智能進(jìn)行有效存儲(chǔ),甚至通過人工智能自動(dòng)分類編輯,自動(dòng)生成可資借鑒的數(shù)據(jù)庫。
毋庸諱言,我們都知道醫(yī)學(xué)研究與臨床診斷中許多重要信息都是以圖像形式出現(xiàn)的,醫(yī)學(xué)對(duì)圖像信息的依賴更是十分緊密的。那么,我們?cè)鯓幼R(shí)別與處理那些大量的圖像信息呢?傳統(tǒng)醫(yī)院的做法往往都是采用人工處理方式,其優(yōu)點(diǎn)是可以由有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生對(duì)臨床醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行綜合分析,然而分析速度慢、功效低,正確率也往往隨醫(yī)生而異。利用人工智能技術(shù)識(shí)別與處理這些信息就變得簡單而迅速,特別是有一些醫(yī)學(xué)圖像,如腦電圖的分析,憑人工觀察,只能提取少量信息,大量有用信息白白浪費(fèi),而人工智能能提取其中許多有價(jià)值的信息,從而保證診斷的科學(xué)性。另外,對(duì)腫瘤進(jìn)行普查時(shí),傳統(tǒng)的做法往往要在顯微鏡下觀看數(shù)以萬計(jì)的組織切片,但是通過人工智能就能將節(jié)省大量人力并縮短時(shí)間。此外,諸如生物化學(xué)指標(biāo)、生理信息的自動(dòng)分析等,由于應(yīng)用了人工智能技術(shù)而變得簡單、科學(xué)、高效。
總之,隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)分進(jìn)步與發(fā)展,尤其是人工智能的廣泛應(yīng)用,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)將更加發(fā)達(dá),而人工智能對(duì)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展貢獻(xiàn)將越來越突出。我們甚至可以這樣說,未來的醫(yī)院就是人工智能的醫(yī)院,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)就是人工智能保障下的新型科學(xué)。