人工智能在医学领域的应用论文

医疗AI可以辅助医生的决策和治疗，同时对于很多疑难疾病的研究提供帮助，例如TPP公司结合医疗大数据和AI技术监测一些潜在的疾病风险，帮助医生更好的做出判断。

人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。

此刻，越来越多的人工智能技术在肿瘤领域得到操作。但作为医学与工程学科交叉联结的代表，相关常识遍布、技术操作、钻研敦促、平台树立及尺度制定，仍必要来自各方的深刻交换和密切协作。日前，由中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会主办、天津医科大学肿瘤医院承办的“第一届智能肿瘤学天津论坛”在天津举行，大会针对我国人工智能技术的展开计谋及其在肿瘤影像学、病理学、喷射治疗、手术机器人和大数据等方面的操作中止了讨论。   1、数据融合加速肿瘤精准诊断“人工智能在恶性肿瘤的准确诊断上具有较大操作前景。”据大会主席、天津医科大学肿瘤医院副院长徐波传授引见，人工智能可以经过深度学习等要领，实现对肿瘤影像学数据的图像支解、目的检测和分类等事情；对大量数字化信息的掘客，并与肿瘤的生物学行为相关联，将有助于临床大夫更精准地实现肿瘤的诊断和治疗。例如乳腺癌就是目前与人工智能相联结获益较多的疾病。人工智能已经在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、成效评估等方面，取得了未必的钻研结果。人工智能对海量的基因组学信息中止技术阐明，也可认为大夫在临床诊治过程中提供更多的信息，更精确地对症状、疗效中止判别，是乳腺癌得以做到个别化精准治疗的前提和根本，未来也将为乳腺癌患者带来更为丰富有效的临床方案。再以目前国内肿瘤发病率排名第一的肺癌为例。在肺癌治疗中，本性化治疗关于晋升患者保留率具有严重意义，基于EGFR基因渐变的靶向治疗是往常主流的治疗形式之一。为了保障治疗的有效性，运用EGFR靶向药物前，大夫必要先确认患者有EGFR基因渐变情况。当前常规的临床诊断必要经过穿刺活检取得肺癌组织，再中止基因测序来必定EGFR基因渐变状态。但穿刺活检是一项有创审查，对患者会发生未必伤害，且覆盖面有限，只能取得目的区域内的部门组织，难以做到完整的精准诊断，存在基因渐变组织后果假阴性的可能。“我们与上海肺科医院、天津医科大学肿瘤医院团队一起，以数百例实践病例中止阐明和考证，研发了人工智能新算法，完成了肺癌CT影像的分层特色提取，并抵达较好的预测精度。”中科院分子影像重点试验室钻研员田捷引见说，人工智能模型可符号出肿瘤中EGFR基因渐变可疑度较高的区域，带领临床穿刺时穿刺位点的选取，也为临床大夫术前无创的EGFR基因渐变预测提供参考。田捷示意，医学影像学是当前与人工智能技术联结最紧密的学科，但融合人工智能技术钻研的医学数据的不能仅限于影像学。只要融合影像学数据、病理学数据、临床诊疗数据来钻研、描画和量化，威力完成人工智能技术从钻研走向临床，从而进一步拓宽其在医学上的操作。   2、工智能技术可助力医师发展除了为患者带来实践获益，人工智能的操作，也为年轻医师的疾速发展搭建起“倏地通道”。徐波指出，人工智能技术的展开可以更好地让阅历缺乏的基层大夫，倏地精确地学习到更多的临床阅历，也为基层大夫制定治疗方案提供更有效的依据。尤其是在我国各地区医疗程度、人才资源尚不均衡的情况下，人工智能技术的操作，能为各级医疗机构提供倏地、精确、便捷的帮助诊断东西，助力基层医疗机构和基层大夫诊疗程度的改进和进步。例如肿瘤临床审查名目中最广泛的超声审查，是当前甲状腺结节筛查评价最罕用的手腕。超声审查受主观影响较多，操纵者个别间的差别以及超声图像的明晰度都可能直接影响后果判别，因而对影像医师的程度请求较高，个别审查的耗费光阴也较长。据了解，天津医科大学肿瘤医院以30余万张甲状腺超声图像作为熬炼集中止人工智能模型开发，用3个独立数据集作为考证，成长了基于深度学习算法阐明超声图像，完成甲状腺癌人工智能诊断的回想性、多核心诊断钻研，发明该模型在识别甲状腺癌的敏理性和特异性方面，可以媲美具有10年以上丰富阅历的影像专家，具有倏地及可重现的特性。尽管往常的模型零碎还有一些局限性，无奈思考过多的临床参数，尚不能完整代替甲状腺癌的人工诊断，但可以帮助增强大夫在甲状腺癌诊断中的本领，进步阅片效率，制止因疲劳发生的不对。出格是我国城乡医疗资源尚有不均衡情况仍然存在，此类人工智能零碎有助于改进基层医疗机构甲状腺超声诊疗程度，为各级医疗机构提供一种倏地、精确和便捷的甲状腺癌超声诊断东西。未来通过随机临床尝试的进一步评价，人工智能还将有助于缩小不消要的细针抽吸活组织审查。   3、行业准入机制和评估尺度亟须健全近年来，人工智能技术展开迅猛。2018年，人工智能的展开与操作被正式写入当局事情陈诉，成为“2030安康中国”计谋的重要内容。人工智能行业如沐东风，数十家人工智能公司和研发机构进入医疗行业，大量的翻新技术和操作软件进入医疗领域，出格是医学影像三维重建、肺部小结节人工智能诊断等技术初步操作于临床。首都医科大学肺癌诊疗核心主任支修益示意，目前看来，人工智能已经操作到了病理阐明之中，而且表示出未必的劣势。例如关于中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤肺癌而言，人工智能可操作于肺小结节的诊疗之中。《“安康中国2030”结构大纲》中大白指出，到2030年要完成总体癌症5年年保留率进步15%，因而，如何进步肺癌早诊早治，真实降低肺癌死亡率，成为国度科研攻关和临床科研事情的重点。支修益引见说，此刻，在肺癌高发地区，锁定肺癌高危人群，操作胸部低剂量螺旋CT中止肺癌筛查已造成宽泛共识。全国许多地区和企事业单元，也都在积极推进成长高危人群胸部CT肺癌筛查和中老年职工安康体检，而如何敦促胸部低剂量螺旋CT在高危人群中的肺癌筛查，如何使用人工智能和三维重建技术，科学精准诊断在肺癌筛查和安康体检事情中发明的肺部小结节，制止过度诊断和过度治疗等，均成为我国肺癌早诊早治和肺癌防治事情的重点。而人工智能技术能倏地高效地中止肺小结节自动检测识别，进步早期肺癌诊断效率和精确率，大幅缩小临床大夫事情量。经过肺小结节良恶性鉴别诊断，锁定疑似早期肺癌患者，资助判别肺小结节患者随访光阴、决议能否必要中止医疗干涉干与，这些都是人工智能技术的劣势地址。因此，关于肺癌来说，应联结先进的人工智能技术，组织多学科跨领域专家奇特讨论肺癌筛查与早期诊断、肺部小结节精准诊疗和外科术前导航定位等成长临床多核心钻研与临床理论，同时建设有中国特征的肺癌与人工智能的高程度数据库。“但与此同时，人工智能在医疗领域钻研与操作仍面临诸多问题。”支修益坦言，目前，人工智能在医疗领域的要害技术开发和临床操作钻研尚属低级阶段，亟须建设和健全行业准入机制和评估尺度，尽快造成人工智能医工交叉学科的专家共识，建设高程度、可复制且可延续展开的人工智能大数据，加强行业内部跨专业的交换与合作，推进医工联结和医工企融疏散等。别的，他提出，目前大大都的肺癌人工智能公司还处于摸索阶段，还没有绝对的数据标明其诊断成效高于大夫的临床阅历。另外，人工智能的展开，还必要依赖大的临床数据核心、大的肿瘤核心、肺癌钻研核心的专家的阅历和数据支持。但愿人工智能除了能在诊断、疏导、结构方面给以资助以外，还可以资助我们中止治疗。这也是目前人工智能在肺癌领域摸索所欠缺的部门。

人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。

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