王海濤

摘要：人工智能作為一門研究和探索計(jì)算機(jī)如何模仿人類思維過程和智能行為的學(xué)科，主要涵蓋計(jì)算機(jī)智能原理的研究，制造類似于人腦的計(jì)算機(jī)以及使計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)超越基礎(chǔ)的應(yīng)用。醫(yī)學(xué)成像是使用人腦進(jìn)行圖像識別和識別的主題。將人工智能引入圖像識別技術(shù)將不可避免地促進(jìn)醫(yī)學(xué)成像和整個(gè)醫(yī)學(xué)行業(yè)的轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)影像學(xué);人工智能;深水區(qū)

中國分類號：TP391.41?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

人工智能是一門研究、創(chuàng)造和擴(kuò)展人類智能以及潛在的理論技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)。醫(yī)學(xué)行業(yè)的醫(yī)學(xué)生和從業(yè)者必須從未來的角度看待自己，適應(yīng)未來行業(yè)的變化，探索自我價(jià)值，適應(yīng)信息技術(shù)的發(fā)展，并應(yīng)對人工智能的影響。同時(shí)，當(dāng)人工智能逐漸應(yīng)用于影像醫(yī)學(xué)領(lǐng)域時(shí)，不可避免地發(fā)生醫(yī)療事故的法律問題也值得討論。

一、人工智能在醫(yī)學(xué)成像行業(yè)的應(yīng)用與影響

（一）醫(yī)學(xué)成像行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀與前景

人工智能由于技術(shù)的飛速發(fā)展必將促進(jìn)醫(yī)學(xué)成像行業(yè)，人們的生活乃至醫(yī)療系統(tǒng)也發(fā)生了很大的變化。同時(shí)，醫(yī)學(xué)影像部門使用人工智能促進(jìn)了遠(yuǎn)程診斷和治療的發(fā)展。在膠片的處理中，加快了圖像數(shù)據(jù)處理的速度，并提高了醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

（二）人工智能在醫(yī)學(xué)成像中的應(yīng)用仍在高速發(fā)展

“建立完善的遠(yuǎn)程醫(yī)療應(yīng)用系統(tǒng)。實(shí)施《中國衛(wèi)生云服務(wù)計(jì)劃》，建立健康醫(yī)療服務(wù)集成平臺，提供遠(yuǎn)程咨詢，遠(yuǎn)程成像，遠(yuǎn)程病理學(xué)，遠(yuǎn)程心電圖診斷服務(wù)”促進(jìn)建立“基本醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)檢查，醫(yī)院診斷”服務(wù)模式，提高基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)影像服務(wù)能力。同時(shí)，中國醫(yī)院財(cái)務(wù)報(bào)告顯示，影像檢查收入占醫(yī)院總收入的10%-20%，接近實(shí)驗(yàn)室，僅次于醫(yī)學(xué)。近幾年，醫(yī)學(xué)影像人工智能應(yīng)用會(huì)展現(xiàn)在當(dāng)前的醫(yī)學(xué)影像診斷階段，大部分會(huì)從單一性的疾病開展對后續(xù)的研究，強(qiáng)化單一圖形訓(xùn)練。模型的優(yōu)勢是可以采用人工智能的判斷實(shí)現(xiàn)對患者影像的分析研究，并在此過程中獲取大量的有效信息和數(shù)據(jù)，以便于輔助醫(yī)師的診斷，提升當(dāng)代的醫(yī)學(xué)影像的運(yùn)行效率和質(zhì)量。人工智能的學(xué)習(xí)較為高效，可以利用多種影像信息和診斷的信息狀況，分析和判斷相對應(yīng)的疾病情況，以便于可以配合醫(yī)師開展臨床的診斷研究工作，減少因?yàn)槿藶槭д`而出現(xiàn)的誤診。除了上述的流程，人工智能還會(huì)增加在多種影像工作的運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)中，此類技術(shù)會(huì)開展問診以及隨訪工作，通過深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方式會(huì)提升對原有信息和數(shù)據(jù)的收集工作，保障總體的重建效率，設(shè)備學(xué)習(xí)技術(shù)往往被應(yīng)用在圖像的深度研究以及對疾病診治的預(yù)判斷，利用人工智能技術(shù)開展影響技術(shù)管制工作，有助于在后續(xù)的階段中保障總體的臨床治理工作。

（三）人工智能對醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的影響分析

醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的從業(yè)人員既需要高精度又需要具備較強(qiáng)的邏輯思維，并且不可避免地會(huì)發(fā)生人為錯(cuò)誤。人工智能的出現(xiàn)可以提高成像膠片的處理速度，同時(shí)輔助甚至完全取代成像醫(yī)生，從而更好地幫助臨床醫(yī)生擬定治療方案。

1.提高醫(yī)學(xué)圖像的處理效率

由中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)開發(fā)的“Doctor Pecking”閱讀機(jī)器人與15位首席醫(yī)師競爭，閱讀量超過200，000。“Pecking醫(yī)生”通過高速準(zhǔn)確檢測30套肺部膠片取得了壓倒性的勝利。競賽結(jié)果充分說明了人工智能在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的廣闊前景和巨大的應(yīng)用潛力。通過人工智能來提高醫(yī)生的工作效率并減少醫(yī)療診斷錯(cuò)誤是大勢所趨。

2.提高醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

隨著超級計(jì)算機(jī)的發(fā)展以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步完善，人工智能在未來仍將有很大的提高空間。同時(shí)，人工智能將學(xué)習(xí)得更快，并且可以存儲所有可用的醫(yī)學(xué)知識和醫(yī)學(xué)案例。與醫(yī)生所見病例的局限性相比，人腦的局限性將不可避免地大大提高圖像數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。

3.加快基層醫(yī)院遠(yuǎn)程影像咨詢的應(yīng)用

“人工智能+遠(yuǎn)程醫(yī)療成像”對于解決基層醫(yī)院咨詢率低，二，三級醫(yī)院壓力大的問題具有重要意義。隨著網(wǎng)絡(luò)傳輸速度的提高和政府對醫(yī)療的投入的增加，基層醫(yī)院將擁有更多的醫(yī)療設(shè)備來支持遠(yuǎn)程影像咨詢。有了大數(shù)據(jù)的確定和人工智能的閱讀，顯然，與傳統(tǒng)的人工影響咨詢相比，速度更快。

二、受人工智能影響的醫(yī)學(xué)影像從業(yè)者的機(jī)會(huì)

（一）人工智能擴(kuò)大了醫(yī)學(xué)影像行業(yè)對醫(yī)學(xué)影像技術(shù)人才的需求

人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用將大大擴(kuò)展對醫(yī)學(xué)影像技術(shù)專業(yè)人士的需求。值得注意的是，在1998年高等學(xué)校本科課程醫(yī)學(xué)目錄沒有專門計(jì)劃醫(yī)學(xué)成像技術(shù)作為一門獨(dú)立學(xué)科，醫(yī)學(xué)成像只有四年和五年。也可以根據(jù)時(shí)代的要求在一定程度上考慮教育部的專業(yè)設(shè)置鼓勵(lì)國家一級的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)人才。

盡管在短期內(nèi)，人工智能無法完全替代醫(yī)學(xué)影像從業(yè)人員未來，醫(yī)學(xué)影像從業(yè)人員的工作將被人工智能取代。從短期來看，人工智能尚未成熟。同時(shí)，人工智能的發(fā)展也需要這個(gè)一線醫(yī)生的輔助驗(yàn)證和相應(yīng)的源攝入短期內(nèi)仍然需要人工智能當(dāng)然，它不能完全取代醫(yī)學(xué)影像從業(yè)人員。

（二）人工智能發(fā)展下各領(lǐng)域從業(yè)者的反應(yīng)

醫(yī)生基礎(chǔ)在這種大趨勢下，放射線研究生將從醫(yī)學(xué)中學(xué)習(xí)更多。圖像診斷介入放射學(xué)轉(zhuǎn)向醫(yī)學(xué)成像技術(shù)，專注于自身醫(yī)學(xué)同時(shí)，緊跟時(shí)代步伐，提高電影技能對于應(yīng)屆畢業(yè)生，我們可以考慮朝著介入放射治療的方向發(fā)展以對其進(jìn)行規(guī)范。

三、人工智能在醫(yī)學(xué)影像行業(yè)醫(yī)療事故的歸責(zé)問題

根據(jù)《中華人民共和國侵權(quán)責(zé)任法》認(rèn)可人工智能從協(xié)助臨床醫(yī)生診斷到完全領(lǐng)先的診斷最重要的步驟是醫(yī)療事故后積累。人工智能深度學(xué)習(xí)之后很可能全方位超越醫(yī)學(xué)影像醫(yī)師。但是因?yàn)樗鼘θ梭w健康敏感感官問題在醫(yī)學(xué)成像中推廣人工智能將不可避免地受到法律責(zé)任。人文障礙是要明確指出醫(yī)療事故中人工智能的責(zé)任是重中之重，根據(jù)《中華人民共和國財(cái)產(chǎn)侵權(quán)法》第43條第5章造成產(chǎn)品損壞的侵權(quán)人可以要求產(chǎn)品制造商賠償也可以要求產(chǎn)品賣方退款。產(chǎn)品缺陷是由生產(chǎn)商造成的。賣方有權(quán)在賠償后向生產(chǎn)者要求賠償。由于賣方的過錯(cuò)而產(chǎn)生可以解釋為產(chǎn)品有缺陷的生產(chǎn)者有權(quán)在補(bǔ)償后向賣方索賠。將人工智能應(yīng)用于產(chǎn)品的醫(yī)療行業(yè)時(shí)，產(chǎn)生的小概率事件可能是《侵權(quán)責(zé)任法》的結(jié)論是，患者要求醫(yī)院賠償，然后醫(yī)院才能進(jìn)行生產(chǎn)公司提出恢復(fù)建議的結(jié)論。當(dāng)司法判決錯(cuò)誤時(shí)，法院將作出錯(cuò)誤判決并承擔(dān)責(zé)任，國外存在法醫(yī)專家保險(xiǎn)系統(tǒng)，醫(yī)學(xué)成像行業(yè)應(yīng)使用人工智能將醫(yī)療事故用作小概率事件醫(yī)療公司可以執(zhí)行小概率事件可以與保險(xiǎn)公司協(xié)商風(fēng)險(xiǎn)評估，后果由保險(xiǎn)公司承擔(dān)。

四、醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展的建議

第一，算法模型的改善，在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，往往會(huì)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)以及無監(jiān)督學(xué)習(xí)三個(gè)類別。在有監(jiān)督學(xué)習(xí)的環(huán)節(jié)中，主要是依靠現(xiàn)有的訓(xùn)練樣本獲取一個(gè)較優(yōu)的模型，使用此類模型有利于將多種輸入映射視為對應(yīng)的輸出環(huán)節(jié)，針對此類輸出采取較為簡單的分析能夠展現(xiàn)高效分類，從而也能夠獲取對未知數(shù)規(guī)整的效果，此階段就是在人工智能算法模型處理流程中較為關(guān)鍵的方式。無監(jiān)督學(xué)習(xí)在前期缺少多余的訓(xùn)練樣本，是直接對數(shù)據(jù)做以分析，并開展后期的建模處理，以便于可以具備為未知數(shù)據(jù)的全方位聚類管制，此類模式可以不借助針對訓(xùn)練樣本的標(biāo)注方式，總體的運(yùn)作可以較為高效和高質(zhì)量，但是經(jīng)過后續(xù)的長期實(shí)驗(yàn)表明，其整體的穩(wěn)定程度低于監(jiān)督學(xué)習(xí)。采用改進(jìn)算法的形式，配合神經(jīng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化遷移學(xué)習(xí)的質(zhì)量，配合弱監(jiān)督管制或者是無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式分析，增強(qiáng)其具體的運(yùn)行效果，能夠保障小數(shù)據(jù)小任務(wù)能夠轉(zhuǎn)換為小數(shù)據(jù)大任務(wù)。第二，在數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理中，專家需要具備較為系統(tǒng)和專業(yè)的影像術(shù)語，以便于可以后期的環(huán)節(jié)中達(dá)成一致的共識，促使人工智能產(chǎn)品自身具備較為系統(tǒng)性的圖像描繪語言，可以實(shí)現(xiàn)圖像標(biāo)注的理解，完善產(chǎn)品的圖像標(biāo)注方式，培育更多的專業(yè)圖像管制隊(duì)伍，保障訓(xùn)練環(huán)節(jié)中所標(biāo)注的信息效率，集中整理臨床以及實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，以便于可以全方位的增強(qiáng)人工智能產(chǎn)品的運(yùn)行質(zhì)量和效率。有關(guān)工作人員需要集中整理各項(xiàng)數(shù)據(jù)和信息，通過整合的處理方式形成較大的數(shù)據(jù)量，有助于在后續(xù)的階段中能夠確保學(xué)習(xí)人工智能模型的整體開放性效果和多種病種的信息庫研究。

第三，需要健全當(dāng)前的評價(jià)管制體系，行業(yè)協(xié)會(huì)需要加強(qiáng)和當(dāng)?shù)刂鞴懿块T的有效配合，構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像人工智能軟件的專業(yè)管制隊(duì)伍，利用確立模型檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)信息庫的方式，可以調(diào)配出相對應(yīng)的模型評估體制和較為完善的標(biāo)準(zhǔn)，確保整體人工智能產(chǎn)品的運(yùn)行效率和質(zhì)量。第四，醫(yī)學(xué)影像因?yàn)樽陨淼膬?yōu)勢，在當(dāng)前人工智能的平臺建設(shè)中需求較多，現(xiàn)階段在政策、技術(shù)以及信息管制上存在較多的優(yōu)點(diǎn)，但是在實(shí)際的運(yùn)行過程中，涉及到的模型類型較為簡單，并且實(shí)際的模型效果并不可靠，對于對接臨床開放管理的運(yùn)用過程中存在諸多的阻礙。與此同時(shí)，人工智能在當(dāng)前的醫(yī)療行業(yè)的商業(yè)化運(yùn)用的環(huán)節(jié)中，會(huì)包含醫(yī)學(xué)的倫理研究、法律法規(guī)和多種信息運(yùn)行穩(wěn)定等階段，所以對于后期的標(biāo)準(zhǔn)評算體制、最終審驗(yàn)結(jié)果的判斷、患者隱私的維護(hù)等問題應(yīng)當(dāng)開展下一步的分析和了解，部分的環(huán)節(jié)需要結(jié)合實(shí)際被不斷的完善，以便于實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的運(yùn)作。人工智能的運(yùn)作是建立在當(dāng)代醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)需求的前提之下所開展的，因?yàn)楸姸嗫茖W(xué)前沿的規(guī)劃和設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)較為穩(wěn)定的成長，需要和當(dāng)代的醫(yī)療環(huán)境、醫(yī)院資源以及醫(yī)師相緊密聯(lián)系，保證可以在多個(gè)場景的規(guī)劃中實(shí)現(xiàn)對細(xì)節(jié)的有效規(guī)整，展現(xiàn)質(zhì)量上的進(jìn)展。

五、結(jié)語

醫(yī)學(xué)成像技術(shù)廣泛應(yīng)用于人工智能，以改善醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)處理和分析方面也不可避免地影響醫(yī)療機(jī)構(gòu)、部門和就業(yè)方法，面對人工智能浪潮，醫(yī)學(xué)影像從業(yè)人員應(yīng)改善個(gè)人素質(zhì)，使醫(yī)學(xué)成像技術(shù)更貼近未來發(fā)展趨勢，并將自身轉(zhuǎn)變?yōu)閺?fù)合型人才。

參考文獻(xiàn)：

[1]粱振宇，翟艷東.人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2019（09）：17-20.