淺談人工智能在現(xiàn)代醫(yī)學中的應用

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、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的科學技術(shù)，是計算機科學的一個分支。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)借助計算機輔助診斷和輔助決策，在計算機上建立數(shù)學模型，對病人的信息進行處理，提出診斷意見和治療方案，其核心是由知識數(shù)據(jù)庫和推理機構(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，從而獲得較為科學的結(jié)論。

1 用于醫(yī)院信息管理系統(tǒng)(HIS)

簡單地說，就是應用人工智能收集、處理、分析、儲存和傳遞醫(yī)療信息、醫(yī)院管理信息。我們都知道，一個相對完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)應該包括以下內(nèi)容：病人登記、預約、病歷管理、病房管理、臨床監(jiān)護、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)學圖書資料檢索、教育和訓練、會診和轉(zhuǎn)院、統(tǒng)計分析、實驗室自動化和接口。這樣一個龐雜而繁復的管理工程，在從前，通過簡單的計算機技術(shù)應用，已經(jīng)變得相對便捷而且高效了；但是，這種便捷與高效只是相對于某一個部門來講的。如今通過人工智能技術(shù)的應用，各個部門的獨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刻監(jiān)控、指揮、管理著整個系統(tǒng)中的各個領(lǐng)域，并且使各個子系統(tǒng)科學而高效地運營。

2 用于醫(yī)學情報檢索系統(tǒng)

云計算技術(shù)的誕生與應用，尤其是強大的數(shù)據(jù)庫建設(shè)以及高度現(xiàn)代化的現(xiàn)代網(wǎng)絡通訊技術(shù)，使得我們實現(xiàn)了對醫(yī)學圖書、期刊、各種醫(yī)學影像資料、病例等進行智能化管理，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性的信息經(jīng)驗。與傳統(tǒng)的計算機管理技術(shù)相比，人工智能管理技術(shù)的應用不僅是為我們及時提供已有經(jīng)驗，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經(jīng)驗做出比較合理的預測與建議方案。

3 用于藥物代謝動力學軟件包的建設(shè)與管理

藥物代謝動力學運用數(shù)學模型和數(shù)學方法定量地研究藥物的吸收、分布、轉(zhuǎn)化和排泄等動態(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定,因此常用血尿等樣品進行測量,通過適當?shù)臄?shù)學模型來描述和推斷藥物在體內(nèi)各部分的濃度和運動特點。在藥代動力學的研究中，最常用的數(shù)學方法有房室模型、生理模型、線性系統(tǒng)分析、統(tǒng)計矩和隨機模型等。這些新技術(shù)新方法的發(fā)展與應用，都與計算機技術(shù)的應用分不開。已開發(fā)了不少的藥代動力學專用軟件包，其中較著名的有NONLIN程序（一種非線性最小二乘法程序）。

4 用于疾病預測預報系統(tǒng)建設(shè)與管理

疾病在人群中流行，與環(huán)境、社會、人群免疫等多方面因素有關(guān)，人工智能可根據(jù)計算機存貯的有關(guān)因素的信息并根據(jù)它建立的數(shù)學模型進行計算，作出人群中疾病流行情況的預測預報，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測職業(yè)危害的影響。中國上海、遼寧等地衛(wèi)生防疫部門，對氣象因素與氣管炎、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)學模型，用這些模型在微型機上成功地作出這些疾病的預測預報。準確而科學分分析并預測預報，其實首先是人工智能科學調(diào)配了現(xiàn)代計算機強大的計算技術(shù)與現(xiàn)代通訊技術(shù)、現(xiàn)代網(wǎng)絡技術(shù)，其次是迅速整合并運用的依靠現(xiàn)代計算機技術(shù)而搭建起來的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

5 用于最佳放射治療計劃軟件的開發(fā)設(shè)計與運用

多年的探索與實踐證明，計算機在放療中的應用主要是迅速計算劑量分布和快速而科學地制訂放療計劃。傳統(tǒng)的放療過程中，我們主要是用手工計算，由于計算過程復雜，所以要花費許多時間，因而在手工計算的情況下，我們通常只能選擇幾個代表點來計算劑量值，這樣就嚴重影響放療的效果與科學性。利用計算機技術(shù)尤其是利用人工智能技術(shù)來計算，則只要花很短時間，而且誤差小，這樣對同一個病人在不同的條件下進行幾次計算，從中選擇一個最佳的放射治療計劃就成為可能。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確定，到由計算機根據(jù)治療機性能和各種計算公式算出相應的劑量分布，在彩色監(jiān)視器上形象地顯示出來，這一系列的復雜工程全部由人工智能完成，而且科學而高效。尤其難能可貴的是，這樣一個系統(tǒng)工程，我們可以通過人工智能進行有效存儲，甚至通過人工智能自動分類編輯，自動生成可資借鑒的數(shù)據(jù)庫。

6 應用于醫(yī)學圖像的處理與圖像識別

毋庸諱言，我們都知道醫(yī)學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)學對圖像信息的依賴更是十分緊密的。那么，我們怎樣識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)點是可以由有經(jīng)驗的醫(yī)生對臨床醫(yī)學圖像進行綜合分析，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，而人工智能能提取其中許多有價值的信息，從而保證診斷的科學性。另外，對腫瘤進行普查時，傳統(tǒng)的做法往往要在顯微鏡下觀看數(shù)以萬計的組織切片，但是通過人工智能就能將節(jié)省大量人力并縮短時間。此外，諸如生物化學指標、生理信息的自動分析等，由于應用了人工智能技術(shù)而變得簡單、科學、高效。

總之，隨著現(xiàn)代醫(yī)學分進步與發(fā)展，尤其是人工智能的廣泛應用，現(xiàn)代醫(yī)學將更加發(fā)達，而人工智能對現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展貢獻將越來越突出。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)學就是人工智能保障下的新型科學。