人工智能在醫療領域的發展-人工智能ai醫療的發展
人工智能在醫療領域會有什么發展?
人工智能（AI）技術的飛速發展，正在逐步改變醫療領域的面貌。從疾病診斷到個性化治療，再到醫療資源管理，AI在醫療領域的應用前景廣闊。
本文將詳細探討AI在醫療領域的主要應用、潛在發展以及面臨的挑戰，幫助讀者全面了解這一前沿科技在醫療中的巨大潛力。
- 影像診斷
醫學影像分析：AI在醫學影像分析中的應用最為廣泛。例如，AI可以通過深度學習算法分析X光、CT、MRI等醫學影像，輔助醫生發現早期癌癥、腦出血、肺結節等病變。相比傳統手動分析，AI技術在速度和準確性上具有顯著優勢。
實時診斷：一些AI系統已經能夠在拍攝影像的同時進行實時分析，提供即時診斷結果，極大地提高了診斷效率。
- 病理診斷
病理切片分析：AI可以通過分析病理切片圖像，識別癌細胞和其他異常細胞。AI技術不僅提高了病理診斷的準確性，還能減輕病理醫生的工作負擔。
大數據支持：AI系統可以整合大量病理數據，提供更為全面的診斷參考，提高復雜病例的診斷水平。
- 基因檢測
基因組學：AI在基因組學中的應用也非常重要。通過分析大量基因數據，AI可以發現與特定疾病相關的基因突變，預測患病風險，并指導個性化治療。
精準醫學：AI結合基因檢測數據，可以為患者提供個性化的治療方案，提高治療效果，減少不良反應。
- 手術輔助
機器人輔助手術：AI技術已經廣泛應用于機器人輔助手術系統中。這些系統可以通過精確控制手術工具，提高手術的精度和安全性，減少術后并發癥。
術前規劃：AI可以根據患者的影像數據，提供詳細的術前規劃，幫助醫生制定最佳手術方案。
- 個性化治療
藥物研發：AI可以通過分析大量藥物和疾病數據，發現潛在的藥物靶點，加速新藥研發過程。同時，AI還可以優化藥物組合，提供個性化的藥物治療方案。
治療效果預測：AI系統可以根據患者的病情、基因數據和治療歷史，預測不同治療方案的效果，幫助醫生選擇最佳治療方案。
- 遠程醫療
虛擬醫生：AI驅動的虛擬醫生可以通過視頻、語音或文本與患者互動，提供初步診斷和治療建議，特別適用于偏遠地區或醫療資源不足的地區。
遠程監控：AI技術可以通過可穿戴設備實時監測患者的健康數據，及時發現異常情況，提供預警和干預措施。
- 醫療資源優化
患者流量管理：AI可以通過分析醫院的歷史數據，預測患者流量，優化門診預約和住院安排，提高醫療資源利用效率。
供應鏈管理：AI可以優化醫療物資的采購和配送，確保醫院在任何時候都有充足的醫療物資。
- 電子健康記錄（EHR）
智能記錄系統：AI可以自動整理和分析患者的電子健康記錄，提供智能化的病歷管理，減少醫生的文書工作負擔。
數據整合：AI可以將不同來源的健康數據整合在一起，提供全面的患者健康檔案，輔助醫生進行診斷和治療。
- 疾病預防與監測
流行病預測：AI可以通過分析大量健康數據和環境數據，預測流行病的爆發，提供預警和防控措施。
健康行為分析：AI可以分析居民的健康行為和生活習慣，提供個性化的健康建議，促進健康生活方式。
- 健康教育
智能健康助手：AI驅動的智能健康助手可以通過手機應用或智能設備，提供個性化的健康教育和咨詢服務，幫助公眾提高健康知識水平。
盡管AI在醫療領域有著廣闊的應用前景，但也面臨一些挑戰：
- 數據隱私和安全：醫療數據的隱私和安全問題是AI應用中必須解決的重要問題。需要制定嚴格的數據保護法規，確保患者隱私不被泄露。
- 技術標準和法規：AI技術在醫療領域的應用需要制定統一的技術標準和監管法規，確保AI系統的安全性和可靠性。
- 問題：AI在醫療中的決策可能涉及問題，需要建立審查機制，確保AI應用的公平性和透明性。
- 醫生和患者的接受度：AI技術的推廣需要醫生和患者的接受和配合，需要通過教育和培訓，提高他們對AI技術的認知和信任。
人工智能在醫療領域的發展正在迅速推進，從疾病診斷到個性化治療，再到醫療資源管理，AI技術正逐步改變著醫療的各個方面。盡管面臨一些挑戰，但隨著技術的不斷進步和完善，AI將在未來醫療中發揮越來越重要的作用，為患者提供更高效、更精準、更個性化的醫療服務。
這些年，人工智能在醫療領域改變了什么？
基于深度學習的人工智能（artificial intelligence, AI）其實誕生不過12個年頭。在2006年，出生在英國溫布爾登的神經網絡之父Geoffrey Hinton提出了用于訓練“深度置信網絡”（Deep Belief Network）的算法，打破了多層神經網絡在數十年來進展不甚理想的局面，接著被引入到很多應用領域當中，這就是我們后來熟知的deep learning，即深度學習。
深度學習的“年紀”并不大，但其后迅速走紅，原因很簡單，就是因為——管用。另一方面，人工智能雖然在1956年首次提及，但真正得到重視和長足發展也是這近十年的時間，應用多集中于醫療、汽車和語音等領域。那么這些年來，基于深度學習的人工智能在醫學上到底有著怎樣的成就？
釋義：深度學習
深度學習實質上是機器學習的一個研究領域，它讓計算機模擬人腦進行數據分析和學習，從而締造了監督學習或無監督學習的深度機器學習方式，形成了一個神經網絡來解釋數據，包括了圖像、聲音以及文本等。
構成深度學習的主要有自編碼機、稀疏編碼、限制性玻爾茲曼機、深度置信網絡，以及深度卷積神經網絡。深度置信網絡就是在一種無監督學習情況下的機器學習，而深度卷積神經網絡則是一種深度監督學習下的機器學習，兩者各有利弊，相輔相成。
1.應用在阿爾茨海默病、帕金森病等腦疾病
阿爾茨海默病會造成大腦各區不同程度受損，是記憶喪失的重要原因。這個疾病困擾著約莫四千多萬的老年人，但人工智能帶來了曙光。西班牙馬拉加大學和格拉納達大學的研究者在著名的期刊——《國際神經系統雜志》上，提出了深度學習技術對阿爾茨海默癥的早期干預，它對大腦功能的預測以及磁共振成像的計算，據說有助于預防癥狀的發生，也是帕金森癥及其他癡呆病癥患者的福音。這項研究結果還會用于研究閱讀困難等認知障礙。
在實驗臨床方面，韓國科學家Hongyoon Choi博士和Kyong Hwan Jin博士通過182位年齡在70多歲的健康人的大腦圖像，與139位相近年齡段已經確診為阿爾茨海默患者大腦圖像進行橫向對比，讓人工智能機器進行深度學習。目前機器已經具備能力判別被檢查者的圖像是否有問題，而且能達到84.2%的精確度。可以看出，人工智能可以高效可靠地發現這些易患疾病的個體，在預防和及早診斷阿爾茨海默、帕金森等疾病，具有實質性意義。
2.應用在糖尿病眼疾、黃斑變形
如今全球有過億糖尿病人。糖尿病會引發眼疾，或稱作糖尿病視力障礙，嚴重時會導致失明。這種疾病發現得早的話是可以治愈的，但如果晚了，就別無辦法了。因此針對這種情況，谷歌和印度、美國的醫生合力研究，開發了針對這種前期篩查糖尿病眼疾的技術。他們整理了十幾萬張圖片，并利用深度學習后的人工智能系統對其進行評估，再找來這方面的54人專家團進行評估對比。結果發現，人工智能系統對疾病的診斷準確率比專家組還要高一些。
如今，谷歌陸續跟眼科醫院進行合作，繼續研發關于辨識視覺疾病的人工智能輔助診斷系統，力求做到提前發現和預防糖尿病視網膜疾病，乃至黃斑變形等問題。
3.應用在乳腺癌、肺癌及頭頸癌放療
人類癌癥疾病的發病原因可謂達到上千種，因此在癌癥這方面進行預判，難度較大，但同時有巨大的臨床意義，也是人工智能發展的廣闊天地。
我國醫療IT界的尚醫云團隊耕耘醫療衛生領域十多載，不但在醫療信息系統（HIS）突破性地研發出了云HIS解決方案，幫助醫療機構實現信息化的升級騰飛，而且在關愛女性健康方面，與多家從事乳腺癌治療工作的醫療機構進行合作，推出了人工智能乳腺癌B超篩查機器人。他們通過訓練人工智能深度學習乳腺癌影像，讓系統具備對乳腺癌腫瘤進行判別的能力，準確率高于人工篩查。B超篩查適合亞洲女性身體結構特點，而且無創無輻射。他們的設備緊致便攜，特別適合于賦能基層醫療機構，以及在美容院和家庭等使用。乳腺癌患者在早期治療，治愈率可達到80-90%。尚醫云的人工智能乳腺癌篩查解決方案對保護女性健康具有很重大的醫學、社會和經濟意義。
另外，針對國內每年以26.9%速度增長的肺癌發病率，騰訊的優圖實驗室也在這方面發力，與醫院肺癌研究所進行合作。據說，在實驗臨床方面，其準確率已經與液體活檢診斷的平均水平持平。再者，谷歌DeepMind也開始在頭頸癌患治療上進行人工智能的臨床試驗。據說其算法在處理頭頸癌患者的放療時間上表現出色，不但縮減了放療的時長，而且還可以降低放療的傷害，一舉兩得。
4.應用在皮膚病、皮膚癌
在2017年，美國斯坦福大學的研究者在《自然》雜志上發表了一篇關于皮膚病和皮膚癌的論文。作者采取的亦是通過人工智能深度學習的辦法，以18個公共數據庫再加斯坦福醫院13萬個皮膚損傷照片作為依據，從圖像研究中訓練識別癌癥的能力。這對皮膚癌疑似患者具有很大的預判作用。據統計，美國每年約有數萬人死于皮膚病變。人工智能無疑能在保護皮膚健康中起到很好的疾病預警的作用。
已初露鋒芒的人工智能必定會在人類醫學發展中起到極大的推動作用。隨著研究的不斷深入，將來越來越多的臨床應用神器會出現，造福人類健康！
助醫者 濟蒼生
We serve those who heal the world.
