人工智能在生物医疗中的发展应用及前景思考

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2022年8月1日发
(作者:北京二胎政策)

综合论述LOWCARBOWORLD2018/2

人工智能在生物医疗中的发展应用及前景思考

湖南

长沙

410008

)周

池(湖南省长沙市周南中学,

摘本文主要简介了人工智能在新药研发、辅助疾病诊断以及精准

人工智能是全球科技发展的一个热点,其在多个领域都有突出的应用

方面的应用,并对其发展趋势和前景进行了相关思考。

发展应用;前景

【关键词

人工智能;生物医疗

【中图分类号

TP182

【文献标识码

A

【文章编号

2018

2095-206602-0320-02

生物医疗是与工程技术密切相关的学科袁它是将工程学

的方法应用到医学领域以提高医疗水平袁使患者得到更好的

遥随着社会进步和人们健康意识的增强袁迫切需要提升医

疗技术及水平遥然而现实却存在医疗资源不充分和不平衡性尧

新的药物研发周期漫长以及医务人员缺乏等问题遥

人工智能渊AI冤是研究尧开发用于模拟尧延伸和扩展人类智

能的理论尧方法尧技术及应用系统的一门新的技术科学

[1]遥从其

诞生至现在袁经无数多研究人员的努力袁不仅成就了Alpha鄄Go袁而且其在很多领域都有让人惊奇的表现袁其强大的智能也

为生物医疗提供了新的生机和可能遥如在新药研发尧辅助疾病

诊断尧医学影像尧辅助尧健康管理尧临床决策支持等领域袁

都有实操案例

[2]遥本文将重点介绍AI在生物医疗的三种应用院

即AI与新药研发尧AI与辅助疾病诊断以及AI与精准袁

并对其发展趋势和前景进行了相关思考遥

1

引言

2

人工智能在生物医疗中的应用实例

2.1AI

与新药研发

手遥AI研发新药是指通过AI的深度学习技术袁结合大数据分

析等手段袁在众多的化合物中准确尧快速挖掘和筛选合适的化

合物袁用于新药的研究袁这样就使新药的研发成本降低尧研发

周期大为缩短袁较大程度地提高了新药研发的成功率

[3]遥

以BergHealth公司为例说明AI在新药研发中的应用遥BergHealth是一家数据驱动型生物研究公司袁其特是使用

大数据创建新模式进行前沿领域的药物研发遥与传统的依靠

生物假设不同袁这种模式是依靠生物数据提供可操作的方法袁

研究疾病发生时新陈代谢的变化机制袁其在代谢性疾病尧神经

系统疾病方面积累了丰厚的经验遥在药物研发平台袁如何创建

病人野图谱冶袁是一个关键难题遥该公司平台将AI尧大数据分

析尧基因组学尧蛋白组学和代谢组学以及生物模型元素结合的

方式袁挖掘有用数据进而推进药物的研发效率[4]遥

在极为关注的药物活性尧安全性和毒副作用方面袁AI可以

通过计算机模拟进行预测遥目前袁AI借助深度学习袁不仅在抗

肿瘤药尧心血管药和常见传染病药等领域取得了新进展

和突破遥

新药研发的痛点是周期长尧费用高和成功率低等特点袁结

合AI技术的药物研发将在提高效率和降低成本方面大显身

2.2AI

与辅助疾病诊断

临床上进行高质量的疾病病理诊断是有效的重要前

行政编制袁基层国土所人员往往身兼多职袁不动产登记尧变更袁

地质灾害监测尧国土资源执法监察等等业务全揽一身袁执法监

察业务难以精进攀升遥村组级监察网络主要靠村组干部兼职袁

但现村委会换届选举的周期是每三年一次袁人员结构变化较

大袁导致村级国土资源监察网络人员来得快袁去得也快袁业务

不熟袁敏锐程度不高遥

渊3冤业务培训少尧交换学习不够遥上级主管部门对基层国

土资源关心不够袁开展执法监察业务培训次数普遍较少袁带出

去学习外地先进的执法监察经验的机会普遍为零袁很难适应

新时期下袁日益变换的复杂国土资源违法案件的查处形式遥大

多数乡镇人民政府在年度财政预算中都没有预算基层国土资

源监察工作经费袁基层国土资源管理人员巧妇难为无米之炊袁

不积极尧不主动袁造成基层国土资源监察工作被动挨打的局面遥

淤建立长效稳定的国土资源监察队伍遥市尧县国土资源主

管部门可以根据工作需要袁安排专项经费袁给基层国土资源所

聘任信息员尧协管员袁收集国土资源违法行为信息袁协助及时

发现国土资源违法行为遥于定期对国土资源行政执法人员进

行专业技术培训袁异地交流学习取经袁提升执法人员政策尧法

规尧业务操作水平遥强化遥感监测尧视频监控等科技和信息化

手段的应用袁也可以通过购买社会服务等方式袁发挥现代科技

对执法监督工作的支撑作用袁提升执法监督效能法遥盂修缮国

土资源管理法律法规袁让法律条款在惩治土地违法违规案件

中简单实用袁对恢复土地原貌尧没收非法转让渊占用冤土地上新

5

有关措施建议

建的建筑物和其他设施袁在现实案件处理上能落到实处遥榆对

执法主体赋予强制执行力遥国土资源行政案件的一般程序都

要经过发现尧立案尧调查取证尧处罚尧执行等阶段袁国土资源执

法队伍在执法过程中没有权利对其作案工具进行强制扣留袁

对当事人应当履行的义务不履行时袁法律没有明确规定强硬

的执法措施袁导致国土资源违法案件得不到有效地制止袁一旦

等到执法程序走完也许造成的损失就会更大遥如果能在违法

案件的发现阶段采取有效措施予以制止的话袁就有可能降低

到最低限度遥虞赋予对妨碍国土资源执法公务的处置权遥国土

资源执法队伍在行政执法过程中对违法案件事实要调查取证

核实袁出现违法当事人不予以支持和配合袁甚至以其它形式阻

碍执法队伍执行公务的袁因没有强硬的法律规定作为支撑袁现

行国土资源执法队伍的执法工作显得苍白无力袁说不起硬话袁

使执法工作很难执行到位袁需要依靠公检法相关部门的力量

才能执行到位遥如果在国土资源系统设立国土资源警察袁法律

赋予执法人员对妨碍执行公务的行为人予以处罚权袁整个案

件的调查取证尧强制执行都会迎刃而解袁将违法行为消灭在萌

芽状态袁也可以有效地降低违法当事人的经济损失袁基层执法

监察工作就会得到长足的发展遥

收稿日期:

2018-1-13

作者简介:

李美云渊1969-冤袁男袁工程师袁本科袁主要从事土地管

理方面工作遥

320

LOWCARBOWORLD2018/2

提遥然而当前的状况是袁常规的病例诊断需要投入大量的人力

成本袁即使这样袁质量保障也难尽人意遥而基于AI开发的病理

诊断袁主要是通过计算机不断野学习冶医生专家的医疗知识尧经

验袁并进一步模拟医生对病理的思维认识尧诊断过程推理模

式袁达到智能辅助诊疗的目的袁这类方法可大大提供诊疗的精

确性遥

医生在

IBMWatson

Watson输

球医

关键

AI

袁Watson

具遥临床

可以在庞大的数据系统中袁对比超过几百种医学专业期刊尧肿

瘤专著袁以及成千上万的论文研究档案袁快速匹配最佳方

案遥该系统的实质是将自然语言处理尧认知技术尧自动推理尧机

器学习尧信息检索等技术进行深度融合袁并能够给予假设认知

和大规模的证据搜集尧分析和评价遥2012年Watson通过了美

国职业医师资格考试袁为美国多家医院提供辅助诊疗服务遥目

前Watson能够提供包括乳腺癌尧肺癌尧结肠癌尧前列腺癌尧卵

巢癌等多种癌症的诊断服务

[4]遥

在其他方面袁也有类似AI为人类诊断的事例遥美国研究

人员编制的AI软件能够将病人的图像结果直观地翻译成诊

断信息袁速度快袁准确率高袁能够准确解读乳腺X线影像结果袁

帮助医生快速准确预测乳腺癌风险袁该项成果发表在国际学

术期刊Cancer上遥

国内在20世纪70年代也曾研制过专家诊疗系统袁如为

模拟老中医关幼波大夫对肝病诊治的程

袁进行辅

20

世纪

学院研

制了野关幼波肝炎医疗专家系统冶

[2]80

年代初袁福建中医学院与福建计算机中心研制了林如高骨伤计

算机诊疗系统遥其他如厦门大学等高等院校和其他研究机构开

发了基于AI的医学计算机专家系统袁并成功应用于临床遥

由上所述袁AI疾病诊断上的应用袁主要还是依赖于其对大

数据的分析与处理袁这也是它能够在科学家们众多探索尝试

2.3中脱颖AI而与出的精准治原因所疗在遥

geet自

影像领

之2012

积累

袁其年识别深度

多年的

率学近年来习技术

数据袁

屡被

创引

新高入到

给这

遥图像识别数据库Ima鄄

技术

令人

突破遥斯坦福的研究人员在ature上发布的一项研究显示袁他

们用卷积神经网络渊C袁深度学习一个最广泛的应用冤做皮

肤癌诊断袁与21位皮肤科医生对比测试袁结果所测的精确度

与人类医生相当渊至少91%冤[5]遥

以往医生观察病理切片影像并判断病情袁主要都是凭借

肉眼和经验袁在诊断中难免带有一定的主观性和局限性遥然

而袁恶性肿瘤细胞与正常细胞具有一定差异袁而这差异与癌症

病情的分析和判断标准是密切相关的遥如果能够利用AI中的

神经网络和深度学习两大核心技术袁让计算机系统自动深入

学习上述差异及相关性袁那么袁由于计算机强大的运算能力以

及对小细节的明察秋毫等特征袁不仅可以弥补医生的各种主

观因素渊如经验不足尧偶然事件影响冤等带来的不足袁同时袁还

能总结一些意外的特殊规律袁不断完善计算机系统的知识体

系遥由于医疗影像对疾病诊断的重要性袁使之成为AI在医疗

应3用人工中的热智门能应领域遥

目前已有不少科

团队

生物

在这方

医疗

面有

些成

院韩国高

科技科学院等机构的科学家们通过深度学习开发出一项技

术袁能以超过84%的准确度识别未来三年可能发展成为阿兹

海默病的潜在病人曰斯坦福大学联合研究团队开发出了皮肤癌

诊断准确率媲美人类医生的AI袁其诊断准确率在91%以上

[6]曰

我国第三军军医大学研发的一项技术袁可以在30s内检测出

综合论述

ABO

型在内的

血型

Rh

2min

团队

计出

包括

算99.9%法袁能够根据

袁无

不是展

读出血

AI

定型

于生

率超

[7]噎噎这科

学的宏远前景遥

尽管AI已经能够解决很多医学上的难题袁但是实施的时

候依然

渊1

冤如何

面临很多

获得高

问题

质量

的数据遥目前袁AI获得的数据样本的

数量有一定的限度袁其数量和质量应该如何进行合理分选袁以

保证机器学习这些数据的有效性袁这直接关系到机器学习的

效果袁如何获取高质量的临床数据袁更有利于AI在在医疗行

也的应

渊2

冤如何

是一

度的

的前提

保护

病人的个人隐私遥从一开始建立

病人的档案尧制定病人的医疗和保健计划时袁就要考虑病人的

隐私袁在后续的各种环节袁如文件储存尧文件传输尧文件访问和

开放研讨时袁按照何种方式进行更为有效的保密处理袁既能保

护病人隐私袁又不影响数据的应用和模型的开发袁这是目前智

能医疗

渊3

在建

冤如何

必须

加信

AI

的问题

在生

物医疗中的作用遥受人

们多年来传统观念的影响袁让基于AI的系统来进行疾病等的

诊断袁人们内心还可能不一定接受遥即使再智能的机器袁也无

法代替人的情感尧关怀袁也很难理解病人的心里感受袁这些与

医生相比袁确实存在很大的弱势遥因此袁疾病的诊断和等

不可能很快地就实现单纯技术上的AI医疗袁可能还有较为漫

长的路要走遥

即便面临诸多挑战袁但AI发展的趋势已经势不可挡袁野路

漫漫其修远兮袁吾将上下而求索冶遥随着AI尧移动互联网尧物联

网尧大数据尧可穿戴式设备等创新技术的发展袁国家对AI愈加

重视的情况下袁医疗健康全流程管理的各个环节将会越来越

智能化袁相应的新药研发尧精准医疗等将会越来越有针对性袁

再伴随着医疗机器人的发展袁相信在未来的医疗愿景里袁许多

基础性服务将能由AI来完成袁医生将能够有更多的时间与精

力来做好患者的服务尧沟通和从事创造性的医疗工作遥

国外的智能医疗产业有了较为蓬勃的发展袁我国的AI与

医疗应用的结合尚处于起步阶段袁虽然现在已有多家智能医

疗创业公司袁但是在数据库的建设和开发尧算法以及通用技术

等方面还要加强投资力度和研发强度袁使AI在生物医疗的领

域不仅有坚实的技术基础袁还要有更为宽阔的应用领域遥

[1]参考文献

[2]

人工智能.百度百科.

[3]

健康

健康

能在

产业

牌.颠

.借

AI

案例

.

发抗癌

[4]

38~40.

聂袁金2016

药物.智慧

福.AI渊5在生冤院44~46.物医疗领域的应用和机遇.软件和集成电路袁2017渊4冤院

[5]

[6]

野AI+医

[7]

在生

影像

大利用

冶院

突破

30

.

.中国生

定血型

.生

技术

物谷

.

息网.

收稿日期:

2018-1-12

321


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