人工智能在生物醫療中的發展應用范文
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【摘要】人工智能是全球科技發展的一個熱點，其在多個領域都有突出的應用。本文主要簡介了人工智能在新藥研發、輔助疾病診斷以及精準治療方面的應用，并對其發展趨勢和前景進行了相關思考。
1引言
生物醫療是與工程技術密切相關的學科，它是將工程學的方法應用到醫學領域以提高醫療水平，使患者得到更好的治療。隨著社會進步和人們健康意識的增強，迫切需要提升醫療技術及水平。然而現實卻存在醫療資源不充分和不平衡性、新的藥物研發周期漫長以及醫務人員缺乏等問題。人工智能（AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[1]。從其誕生至現在，經無數多研究人員的努力，不僅成就了Alpha-Go，而且其在很多領域都有讓人驚奇的表現，其強大的智能也為生物醫療提供了新的生機和可能。如在新藥研發、輔助疾病診斷、醫學影像、輔助治療、健康管理、臨床決策支持等領域，都有實操案例[2]。本文將重點介紹AI在生物醫療的三種應用：即AI與新藥研發、AI與輔助疾病診斷以及AI與精準治療，并對其發展趨勢和前景進行了相關思考。
2人工智能在生物醫療中的應用實例
2.1AI與新藥研發
新藥研發的痛點是周期長、費用高和成功率低等特點，結合AI技術的藥物研發將在提高效率和降低成本方面大顯身手。AI研發新藥是指通過AI的深度學習技術，結合大數據分析等手段，在眾多的化合物中準確、快速挖掘和篩選合適的化合物，用于新藥的研究，這樣就使新藥的研發成本降低、研發周期大為縮短，較大程度地提高了新藥研發的成功率[3]。以BergHealth公司為例說明AI在新藥研發中的應用。BergHealth是一家數據驅動型生物研究公司，其特色是使用大數據創建新模式進行前沿領域的藥物研發。與傳統的依靠生物假設不同，這種模式是依靠生物數據提供可操作的方法，研究疾病發生時新陳代謝的變化機制，其在代謝性疾病、神經系統疾病方面積累了豐厚的經驗。在藥物研發平臺，如何創建病人“圖譜”，是一個關鍵難題。該公司平臺將AI、大數據分析、基因組學、蛋白組學和代謝組學以及生物模型元素結合的方式，挖掘有用數據進而推進藥物的研發效率[4]。在極為關注的藥物活性、安全性和毒副作用方面，AI可以通過計算機模擬進行預測。目前，AI借助深度學習，不僅在抗腫瘤藥、心血管藥和常見傳染病治療藥等領域取得了新進展和突破。
2.2AI與輔助疾病
診斷臨床上進行高質量的疾病病理診斷是有效治療的重要前提。然而當前的狀況是，常規的病例診斷需要投入大量的人力成本，即使這樣，質量保障也難盡人意。而基于AI開發的病理診斷，主要是通過計算機不斷“學習”醫生專家的醫療知識、經驗，并進一步模擬醫生對病理的思維認識、診斷過程推理模式，達到智能輔助診療的目的，這類方法可大大提供診療的精確性。IBMWatson是目前全球醫療領域最先進的AI工具。臨床醫生在Watson輸入患者的關鍵指標，僅需幾十秒，Watson就可以在龐大的數據系統中，對比超過幾百種醫學專業期刊、腫瘤專著，以及成千上萬的論文研究檔案，快速匹配最佳治療方案。該系統的實質是將自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、信息檢索等技術進行深度融合，并能夠給予假設認知和大規模的證據搜集、分析和評價。2012年Watson通過了美國職業醫師資格考試，為美國多家醫院提供輔助診療服務。目前Watson能夠提供包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、卵巢癌等多種癌癥的診斷服務[4]。在其他方面，也有類似AI為人類診斷的事例。美國研究人員編制的AI軟件能夠將病人的圖像結果直觀地翻譯成診斷信息，速度快，準確率高，能夠準確解讀乳腺X線影像結果，幫助醫生快速準確預測乳腺癌風險，該項成果發表在國際學術期刊Cancer上。國內在20世紀70年代也曾研制過專家診療系統，如為模擬老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序，北京中醫學院研制了“關幼波肝炎醫療專家系統”[2]，進行輔助診療。20世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制了林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學等高等院校和其他研究機構開發了基于AI的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。由上所述，AI疾病診斷上的應用，主要還是依賴于其對大數據的分析與處理，這也是它能夠在科學家們眾多探索嘗試中脫穎而出的原因所在。
2.3AI與精準治療
自2012年深度學習技術被引入到圖像識別數據庫Ima-geNet之后，其識別率近年來屢創新高。深度學習技術和醫療影像領域積累多年的數據，正在給這一領域帶來令人驚喜的突破。斯坦福的研究人員在Nature上的一項研究顯示，他們用卷積神經網絡（CNN，深度學習一個最廣泛的應用）做皮膚癌診斷，與21位皮膚科醫生對比測試，結果所測的精確度與人類醫生相當（至少91%）[5]。以往醫生觀察病理切片影像并判斷病情，主要都是憑借肉眼和經驗，在診斷中難免帶有一定的主觀性和局限性。然而，惡性腫瘤細胞與正常細胞具有一定差異，而這差異與癌癥病情的分析和判斷標準是密切相關的。如果能夠利用AI中的神經網絡和深度學習兩大核心技術，讓計算機系統自動深入學習上述差異及相關性，那么，由于計算機強大的運算能力以及對小細節的明察秋毫等特征，不僅可以彌補醫生的各種主觀因素（如經驗不足、偶然事件影響）等帶來的不足，同時，還能總結一些意外的特殊規律，不斷完善計算機系統的知識體系。由于醫療影像對疾病診斷的重要性，使之成為AI在醫療應用中的熱門領域。
3人工智能應用于生物醫療的發展前景
目前已有不少科研團隊在這方面有了一些成果：韓國高科技科學院等機構的科學家們通過深度學習開發出一項技術，能以超過84%的準確度識別未來三年可能發展成為阿茲海默病的潛在病人；斯坦福大學聯合研究團隊開發出了皮膚癌診斷準確率媲美人類醫生的AI，其診斷準確率在91%以上[6]；我國第三軍軍醫大學研發的一項技術，可以在30s內檢測出ABO血型和Rh血型，僅用一滴血在2min內完成包括罕見血型在內的正向和反向同時定型，同時團隊還設計出一套智能算法，能夠根據試紙的顏色變化讀出血型，定型準確率超過99.9%[7]……這些科研成果，無一不是展示了AI應用于生命科學的宏遠前景。盡管AI已經能夠解決很多醫學上的難題，但是實施的時候依然會面臨很多問題。（1）如何獲得高質量的數據。目前，AI獲得的數據樣本的數量有一定的限度，其數量和質量應該如何進行合理分選，以保證機器學習這些數據的有效性，這直接關系到機器學習的效果，如何獲取高質量的臨床數據，更有利于AI在在醫療行也的應用是一個重要的前提。（2）如何更大限度的保護病人的個人隱私。從一開始建立病人的檔案、制定病人的醫療和保健計劃時，就要考慮病人的隱私，在后續的各種環節，如文件儲存、文件傳輸、文件訪問和開放研討時，按照何種方式進行更為有效的保密處理，既能保護病人隱私，又不影響數據的應用和模型的開發，這是目前智能醫療在建庫之初就必須考慮的問題。（3）如何讓人們更加信任AI在生物醫療中的作用。受人們多年來傳統觀念的影響，讓基于AI的系統來進行疾病等的診斷，人們內心還可能不一定接受。即使再智能的機器，也無法代替人的情感、關懷，也很難理解病人的心里感受，這些與醫生相比，確實存在很大的弱勢。因此，疾病的診斷和治療等不可能很快地就實現單純技術上的AI醫療，可能還有較為漫長的路要走。即便面臨諸多挑戰，但AI發展的趨勢已經勢不可擋，“路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索”。隨著AI、移動互聯網、物聯網、大數據、可穿戴式設備等創新技術的發展，國家對AI愈加重視的情況下，醫療健康全流程管理的各個環節將會越來越智能化，相應的新藥研發、精準醫療等將會越來越有針對性，再伴隨著醫療機器人的發展，相信在未來的醫療愿景里，許多基礎性服務將能由AI來完成，醫生將能夠有更多的時間與精力來做好患者的服務、溝通和從事創造性的醫療工作。國外的智能醫療產業有了較為蓬勃的發展，我國的AI與醫療應用的結合尚處于起步階段，雖然現在已有多家智能醫療創業公司，但是在數據庫的建設和開發、算法以及通用技術等方面還要加強投資力度和研發強度，使AI在生物醫療的領域不僅有堅實的技術基礎，還要有更為寬闊的應用領域。
參考文獻
[1]人工智能.百度百科.
[2]人工智能在醫療產業的五大應用場景及典型案例.
[3]智慧健康傳媒品牌.顛覆傳統醫療科研.借助AI研發抗癌藥物.智慧健康，2016（5）：44~46.
[4]聶金福.AI在生物醫療領域的應用和機遇.軟件和集成電路，2017（4）：38~40.
[5]“AI+醫療影像”：智慧醫療突破口.[6]人工智能在生物醫學領域大有作為.中國生物技術信息網.
[7]第三軍醫大利用人工智能30秒內鑒定血型.生物谷.
作者：周芃池 單位：湖南省長沙市周南中學
