文/付超

1 人工智能醫(yī)療的相關(guān)概念

人工智能是與自然智能相對應(yīng)的概念，是由人類所制造的機器的智能，而自然智能是自然進化所造成的智能。在2017年，谷歌公司的人工智能圍棋系統(tǒng)Alpha Go在全世界的目光下以絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍，震驚了全世界，也讓世界各行各界開始對人工智能產(chǎn)生興趣和高度關(guān)注。人工智能也從此走向了全民應(yīng)用的狀態(tài)，自動駕駛、人臉識別、物流快遞等等領(lǐng)域都能夠看到人工智能的身影。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)的三大主要分支——專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)深度挖掘，在醫(yī)療領(lǐng)域所起到的作用越來 越大，其地位也越來越重要，引起了人們極大的關(guān)注。

2 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的問題和挑戰(zhàn)

2.1 人工智能行業(yè)受到數(shù)據(jù)性限制過多

人工智能對于醫(yī)療活動的輔助作用更多的來源于對數(shù)據(jù)的分析、收集和整理，這是人工智能的優(yōu)點，但是同時也是人工智能技術(shù)應(yīng)用的缺點。設(shè)備公司為合作醫(yī)院提供相關(guān)設(shè)備，但是當在市場中同類型設(shè)備型號和供應(yīng)商越來越多的時候，一旦數(shù)據(jù)模型在其他型號設(shè)備中被使用，那么就又需要對模型加以培訓(xùn)。以CT設(shè)備為例，病人受檢測時的姿勢、CT 長寬或者像素差別、不同排數(shù)機器層厚度和薄層重建算法的 差異都是影響模型訓(xùn)練的因素。

2.2 從試驗到臨床應(yīng)用的突破速度較慢

在醫(yī)療領(lǐng)域中，人工智能輔助醫(yī)療病歷診斷的準確率通常都會很高，因為人工智能可以快速的分析數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行有效的整合和整理，但是在實際的應(yīng)用中卻仍然存在了不少問題。企業(yè)在進行設(shè)備設(shè)計時會有一個自身的模型作為培訓(xùn)標本，那通常這種的數(shù)據(jù)模型背后都有自身的數(shù)據(jù)庫，但是在現(xiàn)實場景中卻沒有這么簡單。人工智能輔助醫(yī)療活動，輔助醫(yī)療病例的診斷，還需要不斷的去突破目前的研究模式。以甲狀腺結(jié)節(jié)診斷為例，醫(yī)生要了解抗體的有關(guān)狀況，就必須參考彩色多普勒 超聲及甲狀腺功能檢查的相應(yīng)結(jié)果。所以人工智能輔助診斷 產(chǎn)品當前發(fā)展的突破點就在于將多模式診斷系統(tǒng)及早建成。

3 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展

3.1 診斷輔助功能有效提高精準性

醫(yī)療領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用最為廣泛的就是在輔助診斷上，在沒有人工智能之前，醫(yī)療病例診斷全部依靠醫(yī)護工作者，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國每年會有超過5700萬的病例被不同程度的誤診，這種誤診率已經(jīng)高達27%。醫(yī)學(xué)成像技術(shù)為病例診斷提供了大量的數(shù)據(jù)資源，但是最終的判斷還是依靠醫(yī)師的專業(yè)知識和工作經(jīng)驗。而醫(yī)療資源在我國各地區(qū)分布不均勻造成各地區(qū)病患無法享受到相對公平的醫(yī)療服務(wù)和治療。因此在人工智能的未來發(fā)展方向上，逐步的提高數(shù)據(jù)精準性，可以有效的提高醫(yī)療活動的效率和準確度，減少誤診發(fā)生，減少各類醫(yī)療糾紛發(fā)生，為社會公眾提供更加優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)體驗。在我國，隨著醫(yī)療信息化的進程，電子病歷和健康檔案的建立，正在實現(xiàn)利用人工智能對碎片化醫(yī)學(xué)信息進行整理和分析，從而提高醫(yī)療健康服務(wù)質(zhì)量。

3.2 提高醫(yī)療資源利用率

在我國醫(yī)療資源分布十分不均勻，社會公眾有一部分人無法得到相對公平的醫(yī)療服務(wù)，有數(shù)據(jù)顯示在我國人均擁有醫(yī)生數(shù)量大概，是五百個人才能夠平均500個人共用一個醫(yī)生。向各個醫(yī)療機構(gòu)中的放射科，是提供大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的重要科室，但是在這樣的科室也存在著工作人員超負荷運轉(zhuǎn)，供求關(guān)系嚴重不對等的情況。對于專業(yè)性人才這個問題，培養(yǎng)是一個相對漫長的過程，比如在我國一個除醫(yī)療外其他學(xué)科的本科學(xué)生需要上4年的大學(xué)，然而學(xué)醫(yī)的學(xué)生本科需要花費5年的時間，因此培養(yǎng)一個醫(yī)療專業(yè)的人才所消耗的時間、人力、物力會遠遠大于其他學(xué)科。因此這樣的人才培養(yǎng)周期很長，我們無法在短時間內(nèi)彌補醫(yī)療專業(yè)人才空缺這個問題，在這種情況下，人工智能能夠有效的彌補醫(yī)療機構(gòu)人員短缺的問題，人工智能通過預(yù)先輸入足夠的數(shù)據(jù)案例，建立起一套完整的有效的機制模式，用人工智能的方式協(xié)助病情的診斷，完成疾病篩查，能夠大大的減輕醫(yī)生的工作負擔，提高醫(yī)院整體的工作效率，也可以有效的避免一些不必要的復(fù)查，也給一些經(jīng)濟困難的患者及其家庭減少了經(jīng)濟壓力。

4 總結(jié)

隨著人工智能的發(fā)展，其已經(jīng)由算法輸入決定輸出的低級階段，發(fā)展到具有自主創(chuàng)造的能力的高級階段。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛，能夠幫助醫(yī)療領(lǐng)域促進醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的方面也越來越多。當然在這個過程中，我們難免會遇到這樣或者那樣的問題，但是這些問題對于人工智能的技術(shù)發(fā)展和醫(yī)療活動服務(wù)質(zhì)量而言，是有益處的，他能夠幫助醫(yī)療活動更好的提高服務(wù)質(zhì)量，提高工作效率，為社會公眾提供更好的醫(yī)療服務(wù)。面對公眾越來越多的醫(yī)療需求，人工智能還需要在醫(yī)療領(lǐng)域中逐漸的進步和發(fā)展，借用人工智能技術(shù)診斷病例輔助醫(yī)療活動，提高醫(yī)療的精準度，同時提高醫(yī)療資源的利用率，彌補地域性醫(yī)療資源不均衡的情況，建立風險預(yù)警機制，幫助病患減少病痛帶來的負擔，及時的預(yù)防和治療病情，當然也需要正確的面對醫(yī)療人工智能化所帶來的沖擊和改變。