Python 人工智能实战：智能医疗
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
近年来随着医疗行业的发展，人们对医疗服务提出了更高的要求。面对快速变化的需求和竞争激烈的环境，传统的人工治疗方式已经无法应付。为此，云计算、大数据、机器学习等新兴技术涌现出来。通过利用这些技术可以使得医疗机构的诊断、患者管理、预约等流程自动化，从而缩短成本、提升效率、降低人力资源投入，最终实现“AI+医疗”的方向发展。本文将以人工智能实战系列文章的形式，为读者提供一系列完整的医疗领域的人工智能应用案例和技术理论，帮助读者更好地理解人工智能在医疗领域的应用，并加速其落地应用。
2.核心概念与联系
2.1 AI概述
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指智能、非人类、具有自主性、能够解决问题的计算机科学技术。它的研究内容包括认知、推理、逻辑、学习、决策、规划、运动控制等方面。该领域涉及的学科包括计算机科学、数学、语言学、心理学等多个领域。AI技术的主要特点有：
- 智能性：是指机器可以像人一样进行观察、判断、交流、学习、记忆等能力；
- 个性化：意味着机器能够根据人的个性、喜好、习惯、能力等方面，制定相应的行为准则；
- 专业性：是指机器擅长完成某一类任务，例如图像识别、语音合成、文本理解等；
- 增强能力：指的是机器能够从各种各样的输入中提取有用的信息，并且对这些信息进行整合、分析、处理，最终产出有效的输出。
2.2 医疗领域中的AI应用
2.2.1 医学图像识别
目前，医疗图像检测技术日益受到重视，主要用于在临床诊断时快速评估患者的影像信息。传统的方法需要由人工按照规则去识别特征的存在，耗费大量的人力物力，且难以适应快速变化的检测条件和新鲜事物。2019年初阿里巴巴旗下的B站开源了一个基于PyTorch的目标检测项目Detectron2，旨在打破图像检测技术的种种限制，实现医学影像目标检测的自动化。
Detectron2是一个基于PyTorch的对象检测框架，它能够在CPU、GPU和分布式多GPU上进行训练和推理。它首先对输入图像进行预处理，包括图像增强、裁剪、归一化等步骤，再利用神经网络的backbone生成候选框（bounding boxes），然后通过预定义的置信度阈值过滤掉不合格的候选框，最后再利用后处理技术进行结果可视化、平滑、并进行非极大值抑制（non-maximum suppression）。与传统方法相比，Detectron2可以达到更好的性能，尤其是在小样本学习、低纹理、模糊图像上的表现更为优秀。据报道，2020年7月，国家卫健委发布《关于开展全国新冠肺炎疫情防控新形势下医学图像科技研判的通知》，明确要求各级医疗机构建立医疗图像检测体系。此外，随着技术的进步，未来也会出现越来越多的医疗领域应用的AI技术。
2.2.2 医学语音识别
2010年，谷歌团队曾在一篇名为“You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”中提出了单次神经网络（Single-Shot Multibox Detector，SSD）的概念，即一次网络计算就可得到所有目标的位置和大小。由于当时GPU性能还比较差，因此没有被采用。之后，Facebook团队提出了称为“Convolutional Sequence to Sequence Learning”（C-S2S）的模型，通过建模时序数据的序列学习的方式，取得了很大的成功。同年，微软亚洲研究院团队利用LSTM进行中文语音识别，首次取得了业界的突破。2019年，清华大学、华南理工大学联合提出的CPCLN算法，利用语言模型和声学模型共同完成中文语音识别，并取得了比同期其他算法效果更好的成绩。随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的语音识别技术也越来越受到关注。
2.2.3 医学文本分类与分类树构建
目前，医学信息化建设处于蓬勃发展阶段，大数据时代带来的海量医学数据促进了医学数据的快速爆发，如何对医学数据进行有效地分类、检索和分析，是医学智能化的关键。文本分类就是指根据文本内容对文本进行分类，而分类树构建则是为了保证分类的准确性、全面性和权威性，是构建分类模型的重要依据之一。目前，人们普遍认为深度学习在文本分类中的应用正在逐渐显现其优势。
2.2.4 医学知识图谱构建
医学知识图谱的构建一直是医学智能化的重要组成部分，目的就是要将医学信息转换为计算机可以理解、存储、处理的形式，建立起医疗领域知识的抽象表示。近几年，深度学习在医学知识图谱的建设方面也获得了广泛关注。目前，比较著名的有TransE、TransH、ConvE等模型，这些模型都是采用卷积神经网络（CNN）来进行关系抽取，并用矩阵分解来简化邻接矩阵，从而构造医学知识图谱。此外，还有基于注意力机制的BERT模型，能够学习到医学领域的上下文信息，并在相似句子、实体匹配、消歧等多个任务中取得优异的效果。
2.2.5 医学病历和记录管理系统
目前，医疗IT系统越来越多地融合了互联网技术、人工智能技术、数据库技术等多个领域的最新技术。作为医疗信息系统的组成部分，医学病历管理系统是非常重要的一环。病历管理系统是用于管理患者信息的基础工具，包括病历信息的收集、存储、检索、分析和管理等功能。其应用场景如实时监测、早期发现、病例记录、经济社会运行等方面。医疗IT系统对病历管理系统的支持程度越来越高，包括对患者历史信息的导入、对医生工作报告的辅助标记、患者住院或出院过程中的生命周期管理等，都离不开医学病历管理系统。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 深度学习算法模型——CNNs (卷积神经网络)
卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）是深度学习中的一种网络结构，它通过卷积运算（CONV）和池化运算（POOL）来提取特征。其特点在于：
- 输入：图像数据（彩色或灰度）
- 输出：类别标签或回归值
- 特点：参数共享、局部连接、梯度计算简单、易于并行化训练、特征提取效率高、缺乏反向传播时内存耗费过高的问题
3.1.1 卷积层
卷积层（CONV layer）是卷积神经网络（CNN）中最基本的组件之一。它由多个卷积核组成，每个卷积核具有固定维度大小的滤波器，可以扫描输入数据，产生新的特征，并传递给后面的层。卷积操作就是两个函数之间的乘法，通过卷积核从输入图像中提取感兴趣的区域，生成一个新的二维特征图。在数学表达中，卷积核是一个m×n的矩阵，每一个元素代表了图像的一个像素的权重。通过对原始图像卷积核与原始图像进行卷积操作，就可以生成新的特征图。如下图所示：
3.1.2 池化层
池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一类操作层，用来减少计算复杂度并提取有用的特征。池化层通过一种方式对特征图进行下采样，即减少图像的空间分辨率。不同类型的池化层主要有最大池化层、平均池化层和自适应池化层。最大池化层直接取池化窗口内的最大值作为输出值，平均池化层则求和后除以窗口大小。自适应池化层则同时考虑窗口大小和移动距离，动态调整池化窗口大小，适应不同大小的输入。池化层的目的是：
- 对数据降维，加快特征提取速度；
- 提取物体检测中更具代表性的特征，进一步提高检测精度；
- 从一定程度上解决深度可分离问题，提高模型的泛化能力。
如下图所示：
3.1.3 卷积网络结构示例
如图所示，典型的卷积网络结构由几个卷积层、几个池化层、几个全连接层组成。卷积层通常包含多个卷积核，通过扫过整个图像获取特征，每一个卷积核都可以捕获特定类型的特征。池化层对特征进行下采样，防止过拟合，提升模型的泛化能力。全连接层是将卷积网络最后的特征映射到输出层，输出分类或回归值。卷积网络结构示例：
3.2 概率图模型——PGMs (Probabilistic Graphical Model)
概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）是一类用来表示由变量、因子、联合概率分布以及模型参数决定的数据结构。利用图模型可以方便地进行复杂的计算，同时利用了图的特性来简化计算。在深度学习中，图模型常用来描述网络的结构，以及如何进行数据前处理、特征工程、模型训练以及模型推理等过程。PGMs包括两个基本概念：节点（Node）和边缘（Edge），如下图所示：
其中，节点表示随机变量（Variable），边缘表示概率分布（Factor）。因子表示将节点的状态转移到另一个节点的一种概率分布。
3.3 传统机器学习方法——SVM (Support Vector Machines)
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一类监督学习算法，它利用二维平面上的超平面把不同类的样本分割开来，使得同类的样本间距离大，不同类的样本间距离小。SVM通常用于分类和回归任务，其思想是找到最佳的分隔超平面，以最大化分类的正确性。SVM的优化目标是：
\text{max}\quad \frac{1}{2}||w||^2_2 + C\sum_{i=1}^m \xi_i,
其中，w 是超平面的法向量，C 表示正则化项的权重，\xi_i 表示约束项。约束项可以通过拉格朗日乘子法来进行求解。假设 y_i(w^Tx_i+b)=1 ，则 \xi_i = max\{0,\zeta_i-\xi_i+\mu+\epsilon_i\} 。其中，\zeta_i 为拉格朗日乘子，\mu 为常数项，\epsilon_i>0 是松弛变量。
3.4 深度学习框架——TensorFlow
Google开源的深度学习框架TensorFlow是目前最热门的深度学习框架之一。其具有以下特点：
- 易用：提供了友好的API接口，使得模型设计、训练、部署变得非常容易；
- 可移植性：可以使用CPU或者GPU来进行运算；
- 扩展性：支持动态计算图，可轻松集成到现有的系统中；
- 模块化：提供了丰富的模块和库，可用于构建复杂的模型。
TensorFlow的基本结构包括图（Graph）和会话（Session）：
- 会话：用于创建计算图、初始化变量、执行计算、获取结果、释放资源等；
- 图：是一个用来表示计算步骤的静态结构，由一些节点（Op）和边（Edges）组成。图中的节点表示模型的操作，而边表示数据流动的依赖关系。
TensorFlow使用数据流图来描述模型的计算过程。图中的节点表示模型的操作，而边表示数据流动的依赖关系。用户只需指定输入数据和模型参数，然后调用训练、测试、预测等方法即可开始训练。TensorFlow的命令式编程模式使得代码更容易理解，但是运行效率相对较慢。图灵完备（Graphical Calculation Completeness）就是指对于任意图灵机，它都可以计算任何图灵完备函数。因此，TensorFlow能够直接计算神经网络中的卷积运算。
4.具体代码实例和详细解释说明
4.1 求解SVM模型的拉格朗日乘子
SVM的拉格朗日乘子法可以直接解出目标函数的最优解。为了证明这一点，下面我们以 SVM 的目标函数为例，计算出其对应的拉格朗日乘子，并验证是否能够解出目标函数的值。
假设 SVM 的目标函数为：
min_{\alpha} \frac{1}{2} ||w||^2_2 + C\sum_{i=1}^{n} \xi_i
其中，w 和 \alpha 分别为 SVM 的超平面的法向量和模型的参数。
根据拉格朗日对偶性，可将目标函数表示为：
L(\alpha, \mu, \zeta, \xi)=\frac{1}{2}||w||^2_2 - \sum_{i=1}^{n} y_i (\alpha_i^{\top} x_i + b ) + \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n} \alpha_i\alpha_jy_iy_jx_{ij}
b 为偏置项。
首先，令 \nabla L=\lambda w ，带入拉格朗日函数的第二项，得到：
\sum_{i=1}^{n} \alpha_i - C\sum_{i=1}^{n} y_i=0
从而得到 \alpha_i 的解析解，即：
\hat{\alpha}_i=-\frac{1}{\lambda_i}w^{T}x_i+\frac{C}{\lambda_i}, i=1,...,n.
利用拉格朗日对偶性，可对原始问题求解约束条件，得到：
\alpha_i=0, if \xi_i<0, else \alpha_i=\hat{\alpha}_i
其中，\lambda_i=\frac{2}{||w||^2_2} 。
令 y_i(-\hat{\alpha}_i^Tw+\hat{\alpha}_i) 为松弛变量，得到：
0<\epsilon_i
对上式两边取对数，可得：
\log(\epsilon_i)<\log(C), \forall i.
由此可得：
\xi_i=\sigma_\epsilon(\epsilon_i)\leq C\quad \forall i.
因此，\xi_i 就是 SVM 中的约束项。至此，我们已知 SVM 中约束项的表达式，即：
\xi_i=\sigma_\epsilon(\epsilon_i)\leq C\quad \forall i.
将约束项代入拉格朗日函数的第一项，并计算其对 w 和 \lambda 的偏导，可得到：
\nabla L(w,\lambda)=(1/2)(w^Tw)-\sum_{i=1}^{n}(\alpha_i-y_i\sigma_\epsilon(\epsilon_i))x_iw\frac{\partial L}{\partial w}=w-(2\lambda w)\quad (w\neq 0),\frac{\partial L}{\partial \lambda}=(2/\lambda)-(2\sum_{i=1}^{n}(y_i\alpha_ix_i)^Tw).
4.2 TensorFlow实现CNN结构
TensorFlow 提供了一系列的 API 函数用于构建和训练 CNN 模型。这里我们用 TensorFlow 来实现一个简单的 CNN 网络，用于图像分类。
import tensorflow as tf
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# ConvBlock1
self.conv1_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=[3, 3], activation='relu')
self.bn1_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()
self.conv1_2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=[3, 3], activation='relu')
self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=[2, 2])
# ConvBlock2
self.conv2_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=[3, 3], activation='relu')
self.bn2_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()
self.conv2_2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=[3, 3], activation='relu')
self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=[2, 2])
# Fully Connected Layers
self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu')
self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5)
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
def call(self, inputs):
x = self.conv1_1(inputs)
x = self.bn1_1(x)
x = self.conv1_2(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2_1(x)
x = self.bn2_1(x)
x = self.conv2_2(x)
x = self.pool2(x)
x = self.flatten(x)
x = self.dense1(x)
x = self.dropout1(x)
output = self.dense2(x)
return output
model = MyModel()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(images)
loss = crossentropy_loss(labels, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
acc = accuracy(labels, predictions)
return acc
for epoch in range(epochs):
for step, batch in enumerate(train_dataset):
images, labels = batch
acc = train_step(images, labels)
print('Epoch:', epoch, 'Accuraccy:', acc.numpy())
代码解读