【摘要】人工智能技術的快速發展，得益于大數據、數據庫、算法、算力的巨大進步，醫學研究是人工智能的重要應用方向。人工智能與醫學的融合發展，提高了醫療技術水平與醫療服務效率，為醫生與醫療設備有效賦能，更好地服務于患者。特別在此次新冠肺炎疫情中取得的巨大成效，足見人工智能在醫療領域中發揮巨大作用，因此吸引了許多研究者不斷深入探索。本文對近年來人工智能在醫學方面應用的相關文獻進行梳理，基于人工智能技術與醫學研究的發展背景，重點論述人工智能在藥物研發、輔助診療、語音識別和語義理解、健康管理、醫院管理等領域的應用進展，分析人工智能在醫療領域應用存在的挑戰，最后討論人工智能在醫療領域的發展趨勢。

　　【關鍵詞】人工智能；醫學應用；技術挑戰；綜述

　　前言

　　在移動智能時代到來之前，經典的醫療設備（如假肢、支架、植入物等）被廣泛應用。人工智能（ArtificalIntelligence,AI）技術的到來，使醫療技術發生了顛覆性的變革，如：（1）AI設備進行閱片，在保證準確率的前提下，效率是普通醫生的幾十倍甚至更高，還能夠幫助醫生處理臨床上一些復雜問題，減輕以上的負擔；（2）可穿戴設備監測健康記錄，患者可隨時了解自身狀況；（3）識別醫生語音或筆記，精確形成電子健康記錄存儲在病歷數據庫中，無需花費人力再去整理；（4）陪護機器人的研究，既能代替醫生去輻射高危地區，又能時刻陪護病人，隨時感受病人健康數據與情緒波動等。5G時代的到來，智慧醫療進一步發展，促進AI與病理、診斷、影像、精神醫學、眼科學、中醫學等諸多學科的融合發展［1-3］。AI在融入醫療領域發展的同時也存在一定的挑戰，在應用醫學的同時也在不斷完善自身，促進AI技術的前進。

　　1AI在醫學的應用

　　目前，AI技術在醫學的應用主要為以下幾個方面：智能藥物研發、智能輔助診療、智能語音識別與語義理解、健康管理和醫院管理。

　　1.1智能新藥研發

　　AI在新藥研發領域取得了不錯的成績。為了降低藥物的研發成本、縮短藥物發現的時間，在藥物發現階段，利用AI技術加速藥物靶點發現；在臨床前研究階段，進行化合物篩選，分析化合物的構效關系，用于新藥發現和新藥風險評估；在臨床研究階段，分析藥物重定位，在不斷試驗中發現新的適應癥。目前，AI技術已經應用于心血管疾病、腫瘤控制等藥物的研究。特別在2019年新冠病毒疫苗及相關藥物研發中發揮著巨大作用［4］。

　　1.2智能輔助診療

　　1.2.1輔助診斷智能影像診斷是AI在醫療領域中應用最熱門的場景之一。一方面，經過圖像識別技術對醫學圖像進行辨認和剖析，快速發現病灶，并將其與正常組織細胞分開，提高影像診斷效率；另一方面，構建深度學習模型，通過對大量的圖像和診斷信息進行深入挖掘且不斷訓練優化，提高模型的診斷能力，降低對復雜疾病的誤診率。Zhang等［7］研究一種多模態深度學習模型，用于對所采集視頻中兒童的異常行為進行分類，并且結合其他系統模塊所采集的信息，輔助診斷系統能夠自動生成標準化的診斷報告，包括測試結果、異常行為分析、輔助診斷結論和治療建議等。文中指出，該系統目前在浙江大學醫學院附屬兒童醫院心理科，用于臨床輔助診斷，得到醫生和患者一致好評。Yang等［8］利用密集連接卷積神經網絡（DenseNet）評價在高分辨率計算機斷層掃描（HRCT）上檢測COVID-19特征的診斷效果。數據集采用295例患者的數據，其中健康人數：149人；COVID-19患者數：146人。DenseNet經過數據集訓練和驗證后，將圖像分類為感染或正常兩類，最后采用ROC和AUC評價模型性能。結果顯示，算法在驗證集的AUC為0.99，在測試集的AUC為0.98。閾值選擇為0.8，在驗證和測試集的準確性分別為95%和92%。從中得出結論，采用DenseNet的深度學習可在HCRT上準確分類COVID-19，可減少漏診誤診。

　　1.2.2輔助治療AI用于輔助治療，主要應用為醫療機器人。目前應用最為廣泛是手術機器人和康復機器人。手術機器人由外科醫生控制中心、床旁機械臂系統、高清影像系統3部分組成，具有可增加視野角度、減少手部顫抖、操作精細等優點，輔助醫生完成臨床手術。另外，康復機器人的使用也發展迅速，能完成輔助患者行走或者康復等基本功能。

　　2AI在醫療領域的應用挑戰

　　2.1數據來源與質量問題

　　涉及到倫理的醫學數據，一方面獲取方式困難，數據多而繁雜，信息的碎片化處理目前還是個難題；另一方面質量高的數據少，得到數據后要經過專家進行精準標注，標注的數量與質量也直接影響到整個數據集。除此之外，每個單位都有屬于自己的數據庫，每一病種的數據及其形式又不同，沒有統一的標準對其進行整合，也缺乏大型的公共數據庫系統［15］。高質量的數據是AI發展的首要前提，這一難關阻礙了AI前進的腳步。

　　2.2AI算法的問題

　　臨床問題的復雜要求神經網絡層數加深，模型的復雜程度與之相對應的數據量不匹配。模型太過復雜，學習能力過于強大，以至于把訓練集中數據本身特征學習到了，這樣會導致算法過擬合；模型的復雜程度遠低于與其匹配的數據量，這導致模型學習能力低下，產生欠擬合。欠擬合可以通過增加數據量和訓練次數來解決，過擬合的解決卻比較困難，是深度學習中經常會遇到的問題。尤其是在醫療實際應用中，一定要對AI算法進行嚴格測試評估，否則會導致發生醫療事故和糾紛，引發大規模醫源性風險［16］。

　　總結

　　AI在醫學方面的應用，主要集中在新藥研發、輔助診療、語音識別和語義理解、健康管理和醫院管理等領域。近3年內，每個領域都有不同程度的突破，但在不同領域都有難以攻破、亟待解決的難題。

　　新藥研發中要經過篩選、預測潛在性質、預測生物活性及毒性、預測蛋白質結構等過程，AI的利用極大減少時間和人力成本，進一步提高藥物研發的效率。但準確預測藥物靶點仍具有一定的挑戰性，目前存在的算法模型的精確度仍然不理想，需要更進一步深入探究。輔助診斷是AI應用于醫療行業最為廣泛的領域，尤其是在智能影像方面，已取得巨大成果，但如何擴大共享數據庫，提高數據質量，提高診斷準確率，減少誤診漏診，是一直要努力的方向。語音識別和語義理解相比影像診斷發展略微緩慢，歸因于其技術的復雜性及數據結構多樣性，主要解決手段仍是要繼續開發新算法，對不同語言進行識別與解讀，除此之外，對元數據的處理也是非常重要的手段之一。健康管理與醫院管理依賴前面3個領域AI技術的發展，更多集中在可穿戴設備檢測與大數據碎片化處理技術方面，從而更好地服務患者。綜上所述，AI與醫學的融合具有巨大發展前景，希望有越來越來多的研究者投入其中，致力于AI研究服務于醫學。

　　【參考文獻】

　　［1］KULKARNIS,SENEVIRATNEN,BAIGMS,etal.Artificialintelligenceinmedicine:wherearewenow?［J］.AcadRadiol,2020,27(1):62-70.

　　［2］THANATC,LAFFINLJ,TANGW.Artificialintelligenceandhypertension:recentadvancesandfutureoutlook［J］.AmJHypertens,2020,33(11):967-974.

　　［3］LIUL,LUF,PANGP,etal.Cancomputedtomography-basedradiomicspotentiallydiscriminatebetweenanteriormediastinalcystsandtypeB1andB2thymomas?［J］.BiomedEngOnline,2020,19(1):1-14.

　　［4］CHANDRAKAUSHIKA,RAJU.AI-drivendrugdiscovery:aboonagainstCOVID-19?［J］.AIOpen,2020,1:1-4.

　　［5］PAWARS,LIEWTO,STANAMA,etal.Commoncancerbiomarkersofbreastandovariantypesidentifiedthroughartificialintelligence［J］.ChemBiol,2020,96(3):995-1004.

　　鞏高1，黃文華2，曹石1，陳超敏1，鄭東宏3