探索与实践人工智能在生物医疗中的发展应用及前景

Posted 2021-04-26 中国医学装备协会医院物联网分会

 【摘要】 

人工智能是全球技术发展的热点，在许多领域都有着巨大的应用。 本文主要介绍了人工智能在新药开发，辅助疾病诊断和精确治疗中的应用，并考虑了其发展趋势和展望。

关键词: 人工智能; 生物医疗; 发展应用; 前景;

1、引言     

生物医学是一门与工程技术密切相关的学科。他在医学领域应用工程方法，以提高医疗标准，使患者得到更好的治疗。随着社会的进步和人类健康意识的提高，迫切需要改进技术和医疗标准。然而，现实情况是存在诸如医疗资源不足和不平衡，新的药物开发周期以及缺乏医务人员等问题。人工智能（AI）是一门新的技术科学，研究和开发用于模拟，扩展和扩展人类智能的理论，方法，技术和应用[1]。从诞生到今天，通过无数研究人员的努力，AlphaGo不仅取得了成就，而且在许多领域也令人惊叹，其强大的智能为生物医学提供了生机和新的机遇。例如，在新药研发，辅助疾病诊断，医学影像学，辅助治疗，健康管理和临床决策支持等领域，有实际案例[2]。本文将重点介绍生物医学研究中的三种AI应用：AI和新药开发，AI和辅助疾病诊断，AI和精确治疗，并将考虑其发展趋势和前景。

2、人工智能在生物医疗中的应用实例   

2.1 人工智能与新药研发

新药品研发的特点是周期长，成本高，成功率低。药物研发与人工智能技术相结合，将在提高效率和降低成本方面发挥重要作用。人工智能研究和开发新药是指通过人工智能的深入学习技术，结合大数据分析，准确，快速地开发和筛选大量化合物中合适的化合物，用于新药的研究，从而减少 新药研发成本，缩短研发周期，大大提高新药研发成功率[3]。

以Berg Health公司为例，阐述了人工智能在新药研发中的应用。Berg Health是一家数据驱动的生物技术研究公司，它利用大数据为前沿领域的药物研发创造新模式。与传统的生物学假设不同，该模型依赖于生物学数据，为研究疾病发生过程中的代谢机制提供了一种可操作的方法。在代谢疾病和神经疾病方面积累了丰富的经验。在药物研发平台上，如何创建患者“图谱”是一个关键问题。该公司的平台将人工智能、大数据分析、基因组学、蛋白质组学、代谢组学和生物模型元素结合起来，挖掘有用数据，提高药物研发效率[4]。

人工智能可以通过计算机模拟预测药物的活性、安全性和毒性，这是人们十分关注的问题。目前，在深入学习的帮助下，人工智能不仅在抗肿瘤药物、心血管药物和常见传染病治疗药物领域取得了新的进展和突破。

 2.2 人工智能与辅助疾病诊断

临床上，高质量的病理诊断是有效治疗的重要前提。然而，目前的情况是常规病例诊断需要大量的人力成本，尽管质量保证不能令人满意。基于AI的病理诊断主要是通过计算机学习医学知识和医师实验经验，进一步模拟医生对病理学的理解和诊断过程的推理，以达到智能诊断辅助的目的治疗。这种方法可以极大地保证诊断和治疗的准确性.Watson的IBM是目前全球医疗领域最先进的AI工具。临床医生只需几秒钟即可进入Watson的患者指标。通过比较数百种医学期刊，癌症专论以及数以千计的研究论文和档案，Watson可以快速匹配大型数据系统中的最佳治疗方案。该系统的本质是深入整合自然语言处理，认知技术，自动推理，机器学习，信息获取等技术，并提供假设识别和大规模的证据收集，分析和评估。沃森于2012年通过了美国专业医师资格考试，为美国许多医院提供辅助医疗服务。目前，Watson可以为乳腺癌，肺癌，结肠癌，前列腺癌，卵巢癌和其他癌症提供诊断服务[4]。在其他方面，有类似于AI的病例诊断人。由美国研究人员编制的AI软件可以直接将患者成像结果转换为高速，准确的诊断信息。它可以准确地解释乳腺X线摄影结果，并帮助医生快速准确地预测乳腺癌的风险。研究结果发表在国际学术期刊“癌症”上。专家诊断和治疗系统也是在20世纪70年代在中国发展起来的。例如，模拟专家系统关友波博士的肝病诊断和治疗程序肝炎药关有博是北京中医学院开发的辅助诊断和治疗方法。

20世纪80年代初，福建中医学院和福建计算机中心开发了林如高的骨伤计算机诊断和治疗系统。其他高等教育机构，如厦门大学和其他研究机构已经开发出一种基于AI的计算机取证系统，该系统已成功应用于临床实践中。如上所述，AI疾病诊断的应用在很大程度上取决于从大数据的分析和处理中，这就是为什么在许多探索性努力中可以区分科学家的原因。

3 人工智能应用于生物医疗的发展前景

目前，许多科研团队在这方面取得了一些成就：高科技科学院和其他韩国机构的科学家通过深入学习开发出一种技术，可以识别潜在的阿尔茨海默病患者未来三年准确率超过84％;斯坦福大学的一个联合研究小组已经患上了皮肤癌。AI的诊断准确性与人类医生相当，其诊断准确率超过91％[6]。中国第三军医大学开发的一项技术可以在30秒内检测到ABO和Rh血型，在2分钟内完成正负血压，包括稀有血型，只需一滴血，并设计了一种智能算法。它可以根据试纸的颜色变化来读取出血类型，并且刻板印象的准确度超过99.9％[7] ......所有这些成就都表明了将AI应用于生命科学的巨大前景。尽管人工智能已经能够解决许多医学问题，但实施时仍面临许多问题:

（1）如何获得高质量的数据。目前，AI采集的数据样本数量有一定限制。如何合理地对数据的数量和质量进行分类，以确保机器学习的有效性与机器学习的效果直接相关。如何获得高质量的临床资料更有利于AI在医学实践中的应用是一个重要的前提。

（2）如何更大程度地保护患者的个人隐私。从一开始，在放置患者记录并制定患者医疗和健康计划时，我们必须考虑患者隐私。在以下链接中，例如文件存储，文件传输，文件访问和公开讨论，应该实施哪些类型的方法来更有效地处理机密性，这可以保护患者隐私不影响数据？在构建智能医学数据库之初，应用和模型开发是一个需要考虑的问题。

（3）如何让人们对AI在生物医学治疗中的作用更有信心。多年来受传统人类概念的影响，人们可能不一定接受基于AI的系统来诊断疾病。即使智能机器不能代替一个人的感受和关心，也很难理解患者的感受，与医生相比，这些感觉有许多缺点。因此，在纯医疗人工智能技术的基础上，疾病的诊断和治疗无法快速实现，可能还有很长的路要走。

即使面临很多挑战，人工智能开发的趋势也很大。“这还有很长的路要走，我会上下打量。”随着人工智能，移动互联网，物联网，大数据，可穿戴设备和其他创新技术的发展，随着国家对人工智能的日益重视，医疗卫生过程的所有管理将变得越来越智能化。新药和精确医疗的适当研究和开发将越来越多地成为目标，其次是医疗机器人。据信，在未来的医学愿景中，AI将完成许多基本服务。医生将有更多的时间和精力去做患者服务，沟通和创造性的医疗工作。国外海外医疗行业增长强劲。人工智能与中国医疗应用的结合仍处于起步阶段。虽然现在有许多智能医疗创业公司，但有必要加强数据库，算法和通用技术的建设和发展的投资和研究的强度，以成为生物医学治疗中的AI。该领域不仅具有强大的技术基础，而且具有更广泛的应用领域。

参考文献

[1]人工智能.百度百科.

[2]人工智能在医疗产业的五大应用场景及典型案例.

[3]智慧健 康传媒品牌.颠覆传统医疗 科研.借助AI研发抗癌药物.智慧健康, 2016 (5) :44~46.

[4]聂金福.AI在生物医疗领域的应用和机遇.软件和集成电路, 2017 (4) :38~40. [5]“AI+医疗影像”:智慧医疗突破口.

[6]人工智能在生物医学领域大有作为.中国生物技术信息网.

[7]第三军医大利用人工智能30秒内鉴定血型.生物谷.