張光華 潘 婧

（太原學院，山西 太原 030000）

人工智能本質(zhì)上是計算機科學的分支，其提出的目的是深入了解智能，生產(chǎn)出能夠模擬人類思維以及智能的機器或產(chǎn)品，其智能范疇與人類智能范疇相同，包括語音識別、機器人、圖像識別、專家系統(tǒng)等。關于人工智能的研究一直是科技研究的重點，從20世紀60～70年代一直延續(xù)至今，人工智能的成本逐漸降低，依靠聲音、觸覺的機器人技術越來越成熟、可靠，在社會各發(fā)展領域的應用也越來越普遍，加之大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)背景為人工智能提供的信息數(shù)據(jù)便利，讓人工智能在實際發(fā)展中的應用越來越順暢。目前，在生物醫(yī)療領域，從基礎性工作到高端醫(yī)療研究都有人工智能的身影，研究人員也在不斷致力于人工智能在生物醫(yī)療領域的研究，希望不斷擴大其應用范疇，創(chuàng)造更豐富的價值，為此，探究生物醫(yī)療領域中人工智能的機遇與應用具有重要現(xiàn)實意義。

1 生物醫(yī)療領域中人工智能的應用現(xiàn)狀

1.1 應用現(xiàn)狀

近年來，隨著科技水平以及醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展水平的提升，生物醫(yī)療領域人工智能的應用達到了新的高度，主要體現(xiàn)在應用規(guī)模不斷擴大、應用范圍不斷擴展，面對我國醫(yī)療資源緊張的現(xiàn)狀，很多患者迫切地希望人工智能能夠發(fā)揮一部分醫(yī)生診斷的功能，從而提升醫(yī)院的整體運行效率。而目前的實際應用也逐漸朝這一方向發(fā)展，例如利用人工智能的高效率、高準確率運算功能對某些疾病做出快速判斷，及時獲取最佳治療方案以及預后預測，為臨床醫(yī)療、預后護理等都提供了可靠的依據(jù)。

1.2 應用范疇

一是，醫(yī)療機器人的應用。醫(yī)療機器人在醫(yī)療衛(wèi)生領域的應用并非新潮，但傳統(tǒng)意義上的機器人與人工智能醫(yī)療機器人有著本質(zhì)上的差異，傳統(tǒng)機器人的機械性特征更突出，其主要依靠傳感器、驅(qū)動系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)從事一些低端的工作；而人工智能機器人無須驅(qū)動系統(tǒng)的操控也能通過智能控制系統(tǒng)獨立完成工作，甚至手術操作，其智能思維逐漸與人類思維邏輯靠攏，運行水平以及反應更加智能化。如人造肌肉機器人，其肌肉組織根據(jù)模擬人類，高度還原了人類組織機構(gòu)以及功能；又如在前列腺手術中應用機器人突破了傳統(tǒng)手術方式的局限，并且能夠保障其手術過程中全程了解病人的情況，對于提升手術質(zhì)量以及效率都有著重要的幫助[1]。

二是，在疾病輔助診斷中的應用。近些年深度學習算法在生物醫(yī)療領域中普及，學習過程中利用深度學習神經(jīng)元數(shù)學模型以及醫(yī)療實踐中匯總的診斷信息、影像數(shù)據(jù)，可以基于疾病類型深挖疾病發(fā)病規(guī)律以及治療規(guī)律，從而模擬醫(yī)生診斷技術，這項應用提升了人工智能在生物醫(yī)療領域應用的精度，逐漸成為醫(yī)院醫(yī)療組件的重要組成部分。IBM沃森認知健康系統(tǒng)是基于這一應用思路獲得的研究成果，其本質(zhì)上是一個認知計算平臺，以人工智能為基礎將沃森醫(yī)生的疾病診斷案例上傳到平臺內(nèi)部，實現(xiàn)了成功診斷疾病，后由IBM公司進行開發(fā)，目前應用于腫瘤治療中，也是目前生物醫(yī)療領域精度最高、最先進的機器人。實際應用過程中，可以快速存儲、閱讀、處理患者病例信息、影像、文字，檢索生物醫(yī)療研究領域成千上百萬的文獻，根據(jù)患者的情況找到合適的治療方案與方法，為醫(yī)生提供可靠的參考依據(jù)。眾所周知，腫瘤診斷難度高，大部分醫(yī)生需要通過對患者的反復檢查、花費大量時間研究文獻、對比檢查結(jié)果，但這項系統(tǒng)的應用，使腫瘤診斷更加規(guī)范、智能、標準。

三是，在圖像識別中的應用。人工智能在圖像識別中的應用已有數(shù)十年的歷史，最初的應用在于利用人工智能學習人體解剖結(jié)構(gòu)，其具備自動檢測功能，具有極大的便利。目前，實際應用中的MRI機器人、CT機器人已成熟地運用到各種解剖結(jié)構(gòu)中，通過預掃圖到最終的成像，可以快速找到目標結(jié)構(gòu)，并且盡最大可能降低對相鄰敏感器官產(chǎn)生的影響與傷害，不僅提升了圖像識別效率，也使放射科醫(yī)務人員將更多的精力集中在圖像分析以及報告撰寫上。同時，在醫(yī)學成像領域，人工智能還可以應用在病理切片分析診斷上，其可以從更全面、更細致的角度突破圖像識別的局限，加之利用深度學習算法有效地提升圖像識別精度與準確度。為了驗證人工智能在醫(yī)學成像領域的優(yōu)勢，谷歌與科學家們展開了一次實驗，將病理切片圖像分割成像素為128×128的小區(qū)域，無法確定這些成千上萬的小區(qū)域內(nèi)是否含有腫瘤細胞，實驗開始前，讓人工智能學習大量的腫瘤組織病理切片以及正常組織病理切片，人工智能利用其邏輯找到了快速分辨區(qū)域是否含有腫瘤的方式，其通過辨識小區(qū)域內(nèi)的腫瘤，確定“腫瘤區(qū)”，快速地區(qū)別病理切片中腫瘤組織以及健康組織區(qū)域；正式實驗中，由人工智能與科學家展開競賽，130張切片，科學家花了30 h完成了診斷，與人工智能相比，耗時較高，而且在準確率上，人工智能達到了88%以上，而科學家的診斷準確率僅為73%，這項實驗充分證明了人工智能在圖像識別上的優(yōu)勢[2]。

四是，在藥物研發(fā)中的應用。藥物的研發(fā)是生物醫(yī)療領域較為高端、難度較大的環(huán)節(jié)，其需要考慮藥效以及對患者身體的負面影響，還要考慮政策、法律法規(guī)以及經(jīng)濟成本，傳統(tǒng)的藥物研究是由科學家提出某種假設，利用現(xiàn)有條件進行研究與創(chuàng)造，需要經(jīng)過反復的實驗與嘗試，例如癌癥類藥物研發(fā)過程中，由科學家發(fā)現(xiàn)人體某種特定異常蛋白質(zhì)是導致患癌的直接原因，制藥公司會根據(jù)這一假設展開測試，從上萬的化合物中篩選，與這種蛋白質(zhì)進行反應，產(chǎn)生效果后還要經(jīng)過改良以及三期臨床試驗，即使在臨床中有了良好的應用，最終還需要經(jīng)過相關行政管理部門的批準才能準入市場，這一環(huán)節(jié)中消耗了大量資源，一旦藥物未上市，制藥公司將承擔一系列資源消耗成本，從而導致很多制藥公司嘗試著探索藥物研發(fā)模式。一家國外的制藥公司，通過收集生物樣本以及患者臨床表型等展開測試，并將這些數(shù)據(jù)輸入到人工智能中，發(fā)現(xiàn)人工智能將這些數(shù)據(jù)劃分成不同節(jié)點，分析疾病組分以及健康組分之間的差異，以分子表示出來，這些分子則成為藥物研發(fā)的依據(jù)，其能夠快速獲得依據(jù)，將藥物研發(fā)時間縮短在9～12個月范圍內(nèi)，目前廣泛應用于治療臨床二期胰腺癌的BPM31510藥物則是通過這種方式研發(fā)。

2 生物醫(yī)療領域中人工智能的未來發(fā)展

從人工智能在生物醫(yī)療領域中的實際應用可以看出，算法與數(shù)據(jù)是其發(fā)揮價值與作用的兩個核心要素，目前的算法開發(fā)上大多采用開源軟件的方式，其可以快速轉(zhuǎn)化成便于應用的功能模塊，適合于各類人群的操作，從而使人工智能的應用越來越普遍，也為人工智能的發(fā)展提供了契機。在生物醫(yī)療領域中，人工智能應用的最大困難則是缺乏高質(zhì)量的、干凈的、具有臨床標注的數(shù)據(jù)信息，這主要是數(shù)據(jù)的不開放造成的，因此，國際上各主要國家也在不斷研究與改進，美國FDA、NIH等組織也逐漸公開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息，這些信息在人工智能醫(yī)療健康領域的運用，如生產(chǎn)測序儀、基因檢測儀器等，對于生物醫(yī)療的發(fā)展有著重要的幫助；國內(nèi)外也展開高質(zhì)量生物樣本庫建設、臨床表現(xiàn)標注系統(tǒng)建設、電力病例系統(tǒng)建設[3]。以開源軟件配合開放數(shù)據(jù)，人工智能在生物醫(yī)療領域中應用的束縛將會越來越少，未來的發(fā)展前景也會越來越廣闊。

但任何事物的價值都需要辯證來看，目前人工智能雖然解決了生物醫(yī)療領域的諸多難題，提高了其發(fā)展質(zhì)量，但具體實施中也存在諸多問題：

首先，數(shù)據(jù)安全以及質(zhì)量控制問題。雖然高質(zhì)量開放數(shù)據(jù)逐漸增多，各國也展開了更深入的聯(lián)合，但數(shù)據(jù)樣本數(shù)量有限，并在數(shù)據(jù)傳輸過程中如何保障安全成為需要解決的難題。

其次，數(shù)據(jù)內(nèi)容中有涉及患者的隱私，如何保護也是重點，治療過程中從病人檔案建立之初就會將病人的患病信息、保健信息、治療信息記錄到檔案中，其在醫(yī)院的所有記錄都會有痕跡，而目前電子檔案、電子病歷的開放程度逐步提升，文件存儲、文件傳輸、文件訪問環(huán)節(jié)都可能出現(xiàn)泄露病人隱私情況，因此，目前亟須研發(fā)既能實現(xiàn)靈活運用數(shù)據(jù)，又能對數(shù)據(jù)展開保密處理的智能化軟件。

最后，人工智能雖然在生物醫(yī)療領域有了相對廣泛的應用，但在臨床治療上的應用還受到局限，很多患者以及醫(yī)生受傳統(tǒng)理念的影響，排斥人工智能類設備，認為其作為機器并不能完全替代人進行診斷與治療；而無法為病人提供情感關懷、護理，客觀來講，這是人工智能的一個弱勢，未來的發(fā)展在技術上融合其他要素也是完善人工智能在生物醫(yī)療應用的一個重要方向[4]。

雖然人工智能在生物醫(yī)療領域的應用還存在很多爭議，但其產(chǎn)生的價值與作用不可忽視，而且人工智能發(fā)展中還有更多的空間需要探索，目前只處于起步階段，相信隨著技術的發(fā)展其智能化水平會越來越高，在生物醫(yī)療領域的應用也會越來越深入。

3 結(jié)語

綜上所述，人工智能在生物醫(yī)療領域中的應用，為生物醫(yī)療領域的發(fā)展創(chuàng)造了巨大動力，在臨床診斷治療、藥物研發(fā)等多個領域的應用，提升了醫(yī)療服務質(zhì)量，解決了諸多困難，未來人工智能的發(fā)展仍然是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，其與生物醫(yī)療領域的融合點將會越來越多，應用程度也逐漸加深，逐漸成為推動生物醫(yī)療發(fā)展的基礎性技術。