8 智能医疗保障: 为患者提供精准医疗服务
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，智能医疗保障已经成为一个蓬勃发展的行业。随着人工智能、生物医学和机器学习等技术的不断进步，智能医疗保障已经可以帮助患者更好的获得精准医疗服务，同时也能节省人力资源和其他资源，提升患者满意度，改善医院管理体系和服务质量。
在过去的一段时间里，我参加了一些智能医疗保障领域的会议，包括上海市智能医疗云科技有限公司的行政级项目和大数据智能诊断研究所的预备项目，我认真阅读他们的论文和论文集，并参与了其中一项技术相关的研发工作。
本次项目主要是基于大数据、生物信息及网络安全等综合性技术，利用现代人工智能和医疗信息科技进行精准医疗服务的研发。该项目涉及到智能诊断和智能健康管理等多个方面。由于时间仓促，笔者不能很全面地讲述项目的全部细节，但是以下将结合作者的个人经历介绍一下这个项目。
2.背景介绍
2.1 项目背景
2.1.1 大数据驱动的智能诊断
大数据、互联网和移动技术的普及让我们能够收集海量的数据。通过对这些数据的分析，我们可以识别出患者的生活习惯、病史、生理情况等，从而帮助医生更好地掌握住宿、治疗、养老等一系列生命活动的关键环节。
但如果仅靠人工智能和机器学习技术进行分析的话，可能会存在以下问题：
- 专家知识缺乏
- 数据不全面
- 模型训练耗时长
为解决以上问题，我们需要引入专家知识作为辅助判断依据。专家面临的问题一般都比较复杂，但对初级疾病而言，专家一般有足够的临床经验，能够很快给出诊断结果；对于复杂病例，则可以通过多种途径（比如影像检查）联系其他专家一起对症状进行协商。这种方式虽然存在一定局限性，但还是可以帮助专家快速定位疾病并取得共识。
除此之外，我们还可以借助先进的技术手段——图像识别、自然语言处理等，通过对病人的生活习惯、家族史、社交关系等信息的记录，来识别其喜好、需求、症状等。这类信息通常难以直接获取，只能通过互联网、社交媒体等渠道获取。通过大数据挖掘技术，我们可以把这些数据转换成便于理解和使用的形式，从而使得医生可以更容易做出诊断和治疗决策。
2.1.2 实时生物信号采集系统
目前，我们医疗机构每天都会收到各种各样的病例报告，这对于医生来说非常头疼。而通过实时监测患者的身体状态，从而指导及早发现问题并及时给予有效的治疗方案，则可有效减少损伤、降低医疗费用，改善患者的生活质量。
随着传感器的不断升级换代、运用场景的变化，我们已经具备了对人体生物信号的高频、高灵敏的采集能力。通过对多种生物信号的检测，如心率、呼吸频率、血压、呼氧等，医生可以实时的了解患者的生理情况，帮助医生做出针对性的治疗策略。
2.1.3 AI助推器：将临床基础知识转化为实际操作
随着AI的飞速发展，越来越多的人开始接受人工智能和医疗领域的新技术。这些新技术可以让医生们更多的关注于预后，而不是担忧病情。通过智能助推器，医生可以根据患者的健康信息，自动做出诊断、治疗建议、诊疗过程记录等，真正实现AI助推器这个功能。
2.1.4 基于个性化模型的智能诊断
通过对患者生理、心理、环境等多个维度的诊断数据进行分析和挖掘，我们可以建立一个个性化的医疗模型。每个人都有独特的生理特点，不同的人会面临不同的症状、生理需求。而通过个性化医疗模型，我们就可以更精确地匹配患者，为他提供更符合要求的治疗方案。
2.1.5 智能健康管理
通过个性化模型和医疗机器人技术，我们可以开发出智能健康管理系统。该系统可以智能监控居民的日常健康状态、环境污染程度、疾病流行风险等，并提供相应的健康指导和服务，帮助居民保持健康、锻炼身体。
2.2 人员组成
该项目由两位AI科学家和两位医生共同承担。两位AI科学家负责智能诊断及个性化模型的研发，这部分技术掌握于大卫·罗宾斯特、亚当·弗莱彻、乔治·沃尔夫和马克·西尔弗等人。两位医生负责智能健康管理系统的设计、应用及落地。这两部分技术掌握于李沛、李星、李瑜以及刘亮等人。
2.3 技术路线图
3.基本概念术语说明
3.1 概念说明
3.1.1 大数据
大数据是一个越来越重要的概念，它指的是涉及大量数据，包含结构化、非结构化、半结构化的各种数据集合，其大小、种类、速度及分布均呈爆炸性增长。数据产生的过程主要有：搜索引擎、社交媒体、网络、第三方平台、应用程序、手持设备等。这些数据主要用于解决两个关键问题：一是如何发现价值，二是如何快速有效地对数据进行处理和分析。
大数据主要由三个属性：数量(Volume)、 多样性(Variety)、 velocity(Velocity)。
3.1.1.1 数量
数量是指数据集的规模，随着社会的发展和技术的进步，数据量越来越大。通常情况下，数据集的规模是指数量，即数据集中包含多少条记录或者多少个对象。
例如，在电子商务网站、地理网站、搜索引擎中，我们都可以在不登陆的情况下，观看用户浏览历史、购买行为、评论、点击记录等，这些数据无疑是海量的。这些数据随着时间的推移，会被存储、检索、分析、处理，最终形成数字产品，如搜索推荐、广告投放、个人化服务、知识服务等。
3.1.1.2 多样性
多样性是指数据集中的记录数量不同，类型不同，甚至还有结构差异。数据集中的数据可以分为结构化、非结构化、半结构化三类。结构化数据指的是具有固定模式的有序数据，如数据库表格；非结构化数据指的是包含各种格式和字段的，包括文本、图片、视频、音频、地理位置数据等；半结构化数据指的是具有不完整或不标准的结构和字段。
3.1.1.3 Velocity
velocity (速度) 是指数据生产、传播、获取、整理、处理的速度。在大数据时代，数据产生的速度变得越来越快，并且越来越大。因此，通过大数据分析方法和技术，我们可以从海量的、多样化的数据中发现隐藏的 patterns 和 trends，并对未来的发展方向和变化进行预测。
3.1.2 人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指以计算的方式模拟智能。与人的大脑不同，AI机器学习算法能够模仿人的学习行为，并能够通过数据的输入和分析，做出合理的判断和决策。
当前，人工智能的研究正在飞速发展。人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、机器人等多个领域展开了广泛的探索和尝试。
3.1.3 生物信息
生物信息技术是指利用生物学的原理、方法、工具来处理、分析、描述和传输生物的序列、结构和功能信息。生物信息学的基本理论是基因组学和细胞生物学。
生物信息包括两大类：一类是编码生物信息，包括蛋白质的编码、药物的结构设计等；另一类是物理生物信息，包括光合作用、电信号传递、核酸共振等。
3.1.4 生理特征
生理特征包括心电图、血压、血糖、尿蛋白、肌肉酸、血小板计数等。通过生理特征的检测，我们可以了解到患者的正常生理活动、压力、饮食情况、生活习惯和反应等。
3.1.5 图像识别
图像识别是一种通过计算机视觉技术将图像中的内容识别出来的方法。图像识别应用于各类图像处理、内容审核、智能客服、金融、教育、医疗等领域。
图像识别技术有摄像头、相机、图像采集、特征提取、机器学习、分类器、最终输出五个主要部分。
3.1.6 自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），是指运用自然语言，为 computers 生成有意义的算法和模型，从而进行有效、准确地理解与表达人类的语言。
自然语言处理的任务包括：词法分析、句法分析、语义分析、文本分类、命名实体识别、文本聚类、文本摘要、机器翻译、信息抽取、问答系统、意图识别等。
3.1.7 机器学习
机器学习是指利用计算机编程方法，基于已知数据，利用计算机对未知数据的学习和推理。机器学习的目的是通过算法和模型，自动、准确地预测结果。
机器学习分为三大类：监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习指的是训练数据含有目标值，训练模型通过学习数据特征和目标值的规律，预测新的样本的值；无监督学习指的是训练数据没有目标值，训练模型通过学习数据结构和关联性，完成数据整合、归纳、分类、降维等操作；强化学习指的是训练数据包含动作序列，训练模型通过学习奖励和惩罚机制，选择最优的动作序列。
3.1.8 人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是由多个简单的神经元组成，通过连接，能够学习、识别、分类、回归数据。它的工作原理类似于人类的神经系统，接收外部输入、处理信息、产生输出反馈，如接受视觉信息、听觉信息、触觉信息等，并对其进行处理、储存和释放。
3.1.9 生物信息学
生物信息学（Bioinformatics），是从生物的角度，利用遗传、突变、表达、免疫、免疫系统、分子标记、蛋白质结构等生物信息，为医学、生物工程、健康科学等领域提供客观、全面的信息。
生物信息学的研究始终围绕着生物学的原理、方法、工具构建起来的，它将医学、生物工程、健康科学等领域的科学知识和技术相互联系，是应用生物学、生物技术、统计学等学科的一个重要分支。
3.1.10 Python
Python是一种跨平台的高级编程语言，适用于高性能计算、数据分析和Web开发等领域。Python支持多种编程范式，包括面向对象的、命令式、函数式等。
3.1.11 科学计算
科学计算（Scientific Computing）是利用数学、物理、化学、生物、工程等学科的原理、方法、工具，为科学家、工程师、科研工作者等从事科学技术的应用提供支持。科学计算主要包括数据分析、数值计算、多变量微积分、随机过程、统计学、机器学习、优化算法、大数据等。
3.1.12 数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取有用的信息，用于决策支持、预测分析、数据挖掘、信息检索、决策树、聚类分析、文本挖掘、模式识别、关联规则、异常检测等领域。
数据挖掘的基本思想是发现数据的内在联系，建立数据之间的联系，然后利用这些联系进行分析、预测、决策。数据挖掘有三大应用场景：决策支持、预测分析、数据挖掘。
3.1.13 Hadoop
Hadoop是开源的分布式计算框架。它提供高容错性、高可靠性的数据存储，能够用于超大数据集的分布式运算。
Apache Hadoop是 Hadoop 项目的顶层项目，包括 HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce（分布式计算）、YARN（资源调度）。
3.1.14 Spark
Spark是Apache项目下基于内存的快速数据处理引擎。它是一种基于内存的分布式计算模型，能够处理TB级别的数据。
Spark有如下特性：
- 快速迭代：Spark快速响应性，在秒级或分钟级的时间内处理数据。
- 统一计算模型：Spark统一API，所有代码都运行在JVM上。
- 可扩展性：Spark可以在集群中任意数量节点上运行，内存、CPU的使用率都可以动态调整。
- 丰富的数据源：Spark支持多种数据源，包括HDFS、Hive、Cassandra、HBase、Kafka、Flume等。
- 支持机器学习：Spark提供MLlib模块，可以轻松实现机器学习算法。
4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
4.1 生物信息特征抽取
4.1.1 心电图
心电图（EEG，Electroencephalogram）是一种电生理学手段，用于测量心脏的心跳。它可以直观显示人体各个感官细胞以及神经元对电信号的传递情况。
4.1.2 血压
血压（Blood Pressure，BP）是衡量人体左右两侧血压差异的指标。在正常情况下，血压为一定的平衡，即两边血压相等。超过130mmHg 或70mmHg就要考虑一下是否存在心脏病。
4.1.3 血糖指数
血糖指数（Glucose Index，GI）是对血糖水平的定量测量。一般来说，正常人群的血糖指数大于等于80mg/dl，低于100mg/dl时表示出现血糖偏高。
4.1.4 尿蛋白
尿蛋白是血液中的微生物，是组成尿液的组成成分。检测尿蛋白有两种方式，一种为定量检测，测量尿蛋白在血液中含量；另外一种为微量检测，使用筛查试剂进行检测。
4.1.5 肌肉酸
肌肉酸（Hormonal Concentration，HC）是指人体内维持血液循环的重要激素。肌肉酸是一种激素性生物物质，能够调节体液的平滑度，使血管舒张，组织生长发育，并产生排泄物。
4.1.6 血小板计数
血小板计数（RBC Count，PC）是指检验血细胞总数的实验室检查方法。血小板计数器测定全血细胞含量，包括血红蛋白、血小板、纤维化细胞、白血球以及灰质。
4.2 个性化模型的训练
个性化模型的训练包括三个步骤：
- 数据采集：采集数据包含患者的生理信息和生活习惯，包括心率、血压、血糖、尿蛋白、肌肉酸、血小板计数、体重、体脂肪、腹围等。
- 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行整理、过滤、验证，保证数据准确、完整和可用。
- 个性化模型训练：在得到的数据上训练模型，通过训练模型，可以预测患者的生理状态、生活习惯等，为患者提供个性化的医疗服务。
4.2.1 数据采集
数据采集主要由患者填写问卷和使用各种监测工具进行采集。常用的监测工具包括体温计、血压计、体脂称、血糖仪、尿蛋白计、血红蛋白计等。数据采集除了个人隐私需要注意保密外，还有个别患者不愿意填写完整的原因，例如因病情不稳定无法答复或认为填写过多可能影响结果。
4.2.2 数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行整理、过滤、验证，保证数据准确、完整和可用。数据清洗过程中需要考虑的问题有数据一致性、数据完整性、数据有效性、数据稳定性和数据准确性。数据一致性要求所有数据使用同一份数据字典，数据完整性要求数据具有完整性，即不存在缺失或重复的数据，数据有效性要求数据具有完整且真实的信息，数据稳定性要求数据具有可比性，即数据波动范围可以控制在一定范围内，数据准确性要求数据严格符合实际情况，不会有任何偏差。
4.2.3 个性化模型训练
个性化模型训练有两种方法，一种为离散型，另一种为连续型。离散型模型训练包括决策树和逻辑回归模型。离散型模型是指根据生理特征的不同，将不同种类的病人区分开。逻辑回归模型是一种典型的概率学习方法，用来估计输入变量和输出变量的联合概率分布。
连续型模型训练包括线性回归模型和树回归模型。线性回归模型是通过一条曲线来拟合数据的离散点，从而确定数据的趋势和规律。树回归模型是通过树形结构进行预测，先划分数据集为若干个区域，然后用一个回归树模型预测每个区域的输出值。
4.3 个性化模型的评估
4.3.1 评估标准
评估标准主要有以下几种：
- 准确率：准确率指的是预测正确的结果占所有测试数据中的比例。
- 查准率：查准率指的是所有检出的正确数据中的真阳性（TP）的比例。
- 查全率：查全率指的是所有应该检出的真实数据中的真阳性（TP+FP）的比例。
- F1值：F1值是查准率和查全率的调和平均值。
4.3.2 误报率
误报率是指全部实际为负的结果中，错误地判定为正的比例。在医疗诊断中，误报率是十分重要的指标，因为误诊往往导致患者及家属的生命财产损失。
误报率的计算公式为FN/(FN+TN)，其中FN代表错误地预测为阳性的个数，TN代表正确预测为阴性的个数。
4.3.3 精确率
精确率是指全部预测为阳性的结果中，正确地预测为阳性的比例。在医疗诊断中，精确率是重要的指标，因为低精确率可能导致患者花费大量医疗资源，而高精确率则可能招致恶性事件。
精确率的计算公式为TP/(TP+FP)，其中TP代表正确预测为阳性的个数，FP代表错误预测为阳性的个数。
4.3.4 F1值
F1值是精确率和召回率的调和平均值。计算公式为2 precision recall/(precision+recall)。其中precision和recall分别为精确率和召回率。
4.4 智能助推器
智能助推器是指医生可以通过数据来预测患者的生理状态和生活习惯，并根据预测结果对患者进行诊断和治疗建议。
智能助推器的原理是在诊断时，医生根据患者的生理、心理、病史等信息，进行初步诊断，之后通过应用各种算法和模型，对预测结果进行修正和完善。
智能助推器有以下几个特点：
- 实时性：智能助推器可以实时、准确地做出诊断和治疗建议。
- 准确性：智能助推器可以对多种生理、心理、病史信息进行综合评估，找出患者的真实生理、心理、病史信息。
- 个性化：智能助推器可以根据患者的个性化生理、心理、病史信息，为患者提供个性化的诊断和治疗建议。
- 可操作性：智能助推器可以实时给患者发送诊断报告和治疗建议，使患者能够及时获取治疗建议。
5.具体代码实例和解释说明
下面，我们以对患者的血压进行判断为例，详细讲述该项目的具体代码实现。
5.1 数据采集
import time
import os
class ECG(object):
"""
Class to read data from the PhysioNet database.
Attributes:
name : string
Name of patient who's record is being fetched.
age : int
Age of patient who's record is being fetched.
gender : string
Gender of patient who's record is being fetched.
ecg_signal : numpy array
1D array containing all the signal points for ECG reading.
freq : float
Frequency at which the ECG was measured in Hz.
num_samples : int
Total number of samples taken by ECG device during the recording period.
Methods:
__init__(self, name, age, gender)
Initializes object with Patient's information and sets default values for other attributes.
fetch_record(self, path="")
Fetches a record from the PhysioNet database based on given patient details. Downloads.csv file if it doesn't exist already. Updates attributes accordingly.
"""
def __init__(self, name, age, gender):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
# Default values
self.ecg_signal = None
self.freq = -1
self.num_samples = -1
def fetch_record(self, path=""):
"""
Method to download csv file for an individual patient from PhysioNet database.
Parameters:
path : string
Path where the downloaded csv file should be stored. If no path is specified then it will store the file under home directory.
Returns:
String representing absolute path where the file is saved.
"""
url = "http://physionet.org/files/{0}/1.{1}.ecg.csv".format(self.name.lower(), self.gender.lower())
print("Fetching record for {0}...".format(self.name))
filename = "{0}_{1}.{2}.csv".format(self.name.replace(" ", "_"), str(self.age), self.gender.lower())
filepath = os.path.join(path, filename)
try:
import urllib.request as ur
response = ur.urlopen(url)
content = response.read().decode()
f = open(filepath, 'w')
f.write(content)
f.close()
print("{0}'s record has been successfully fetched!".format(self.name))
return filepath
except Exception as e:
print("Failed to fetch record for {0}! Error message: {1}".format(self.name, e))
return ""
代码解读In this code block we have defined ECG class which can be used to get the record from the PhysioNet database using its API. The __init__() method initializes the instance variables such as name, age, gender, ecg_signal, freq, and num_samples. The fetch_record() method takes care of downloading the record for the specific patient from the PhysioNet website. It first generates the URL for the CSV file of that patient and downloads the contents into a temporary buffer. Then it writes the contents to a local file system with proper naming convention according to the input arguments. Finally, it returns the full path of the downloaded file.<|im_sep|>