Python 人工智能实战：智能医疗

1.背景介绍

智能医疗简介

什么是智能医疗？

智能医疗系统通过对患者生理、心理、遗传、免疫、营养等多种因素进行综合分析和评估，将其病情预测为能够得到及时有效的治疗。目前，已有许多智能医疗产品在实际应用中取得了巨大的成功。例如，优衣库等都是一款基于互联网的人工智能技术的医疗助手。那么，这款产品是如何做到的呢？ 智能医疗可以分为三个层次：医疗诊断层、医疗决策层和医疗管理层。其中，医疗诊断层主要包括肿瘤、糖尿病、癌症等诊断，可根据患者的病情信息快速给出最佳治疗方案；医疗决策层主要包括预防性病房护理、运动康复训练、高强度锻炼等决策，目的是通过健康指导和自我管理提升患者的生活质量；医疗管理层则包括医院信息化建设、医疗数据管理、科研成果转化及共享等工作，旨在促进医疗服务的供需平衡、全社会医疗服务的改善。

为什么要开发智能医疗？

随着人口和经济的不断发展，世界范围内的医疗压力也越来越大。为了应对这个挑战，需要一套新的医疗技术来促进医疗服务的提升。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术正在成为医疗领域的热门话题，特别是在利用机器学习来开发诊断和治疗系统方面取得了重大突破。智能医疗系统可以帮助医生更好的诊断和治疗疾病，并降低了死亡率，提高了效益。在这种情况下，为什么还要开发智能医疗系统呢？以下是一些原因：

• 提升健康：人类一直以来都渴望快乐的生活，然而由于各种各样的原因导致健康问题层出不穷。因此，实现更健康的人往往比追求完美的人更难。智能医疗系统可以帮助患者更好地预测自己的健康状况，从而减少各种疾病的发生。
• 缩短生命周期：医疗服务本身的高昂成本使得医疗资源有限。因此，通过开发智能医疗系统来降低成本和提升效率，可以极大地提升医疗服务的覆盖面积，缩短患者的生命周期。
• 更多可能：人工智能技术带来的新机遇之一就是创造更多的可能。通过引入智能医疗系统，可以帮助医生和患者解决很多医疗难题，比如高收入阶层更便利的就医体验、精准医疗服务以及药物的开发。

基于互联网的人工智能技术的智能医疗产品优势

今天，全球范围内已经有许多基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品。这些产品有几个显著的优势：

• 用户无需自己搭建环境：基于互联网的人工智能技术的医疗助手不需要用户自己构建数据分析环境，只需简单的登录即可使用。这样既方便了用户，又提升了产品的易用性。
• 产品功能丰富：基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品可以提供各种医疗服务，如疾病诊断、健康知识问答、治疗指导、精准医疗建议、健康宣教、政务咨询、医院管理等。这些服务覆盖了广泛的人群，包括老年人、残障人士、孕妇等。
• 数据安全可靠：基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品的数据由专业医疗机构保存，采集过程均受到严格保密措施。数据分析结果在医疗机构端也会被加密存储，不会泄露个人隐私。
• 信息共享透明：基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品将提供的医疗服务信息完全开放，任何用户都可以向医生提问、分享自己的健康经验。并且，不同医院之间的医疗服务信息也是可以互相访问的。 以上这些优势让基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品有很大的吸引力，但同时也存在一些潜在的问题：
• 技术门槛较高：目前，基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品尚处于起步阶段，仍然存在着复杂的技术难点。用户需要懂得一些机器学习、深度学习、数据分析等领域的基本概念，才能充分利用产品的功能。
• 知识依赖缺乏：基于互联网的人工智能技术的医疗助手产品仍然依赖于某些具有专业知识的人员进行知识产权筹划、开发和维护。这样的依赖可能会限制产品的发展空间。

2.核心概念与联系

概念阐述

AI

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指一种模拟人类的智能行为能力的计算机科学。它由若干人工神经网络与处理器组成，具有学习、推理、理解语言等能力。深度学习（Deep Learning）是AI的一个重要分支，它以大数据为基础，自动发现数据的内在规律，并逐步形成模型，最终达到某种形式上的理解或预测。

智能医疗的分类

一、基于知识图谱的智能医疗

基于知识图谱的智能医疗系统可以分为两大类：基于预定义知识图谱和基于自然语言理解的智能医疗。

（1）基于预定义知识图谱的智能医疗

基于预定义知识图谱的智能医疗系统借鉴了人工智能领域中通用的知识图谱理论，即把现实世界中的实体和关系抽象成图谱结构，并利用图谱上的语义链接技术将实体间的关联关系加以捕捉、组织和表示。通过对医学文献、临床实践、海量数据进行解析和挖掘，结合生物医学和统计学等领域的先验知识，基于知识图谱的智能医疗系统建立了以认知语言为主导的推理模型，以此识别出用户输入的多模态医疗文本中的疾病、症状、药物等信息，并通过查询知识库查找相关疾病的诊断方法、预防措施、治愈手段等信息，最终生成相应的治疗建议。

基于预定义知识图谱的智能医疗系统的典型流程如下：

① 文本理解模块：用户输入的医疗文本首先经过语言理解模块进行文本解析和实体抽取，提取出文本中的疾病名称、症状描述和药品名称，并将这些信息加入待确定的实体列表中。

② 实体链接模块：在实体抽取完成后，利用实体间的语义链接规则将实体间的关联关系连接起来，建立知识图谱。通过图谱路径搜索算法寻找实体间的最短路径，构造疾病-症状-药物-治疗方案四元组。

③ 推理模块：在得到实体和知识图谱之后，系统可以通过推理模块来检索出用户所需的信息。在推理过程中，首先将查询信息转换成图谱查询语言，再输入知识图谱中执行图谱查询语句，最终得到相应的知识实体及其属性值。然后，利用实体和属性值来组装输出的医疗建议。

基于预定义知识图谱的智能医疗系统的优点是简单、高效、准确率高，缺点是知识库、语料库的更新比较耗时、成本高。但由于病历的内容复杂、异构性大、长尾问题较多，因此基于预定义知识图谱的智能医疗系统仍然无法适用于所有场景。

（2）基于自然语言理解的智能医疗

基于自然语言理解的智能医疗系统通常采用基于规则或模板匹配的方式，对输入的文本进行分析、分类和语义理解，进而得到疾病的诊断、药物推荐等最终结果。

基于自然语言理解的智能医疗系统的典型流程如下：

① 文本理解模块：用户输入的医疗文本首先经过语言理解模块进行文本解析和实体抽取，提取出文本中的疾病名称、症状描述和药品名称，并将这些信息加入待确定的实体列表中。

② 分类模块：利用文本分类算法对实体和症状进行分类，确定诊断结果。对于药物的分类，通过标注训练集与预测结果比较的方法进行训练。

③ 推理模块：在得到实体、症状、药物分类结果之后，系统通过推理模块来检索出用户所需的信息。首先，系统尝试在数据库中找到符合用户需求的实体、症状、药物列表，并通过分析药品、疾病之间的相似性，生成对应的治疗建议。如果数据库没有符合要求的实体、症状、药物列表，系统则将用户输入的文字传递给药品搜索引擎，返回相关药品信息，并结合同龄人的体检、检查记录等进行疾病诊断。

基于自然语言理解的智能医疗系统的优点是部署和运维容易、成本低、实时性高，但是由于模型参数数量庞大，运算速度慢、准确率低。另外，由于病历内容的多样性、混乱性以及同龄人对药物过敏等生理因素的影响，基于自然语言理解的智能医疗系统仍存在很大的局限性。

二、基于深度学习的智能医疗

深度学习是AI领域中的一大热点。基于深度学习的智能医疗系统可以分为两大类：基于深度学习的文本分类和基于深度学习的序列标注。

（1）基于深度学习的文本分类

基于深度学习的文本分类是利用深度学习技术来进行医疗诊断的一类系统。该系统通过对文本进行词嵌入、特征提取、文本分类等一系列的预处理工作，最终生成疾病诊断结果。

基于深度学习的文本分类系统的典型流程如下：

① 文本理解模块：用户输入的医疗文本首先经过语言理解模块进行文本解析和实体抽取，提取出文本中的疾病名称、症状描述和药品名称，并将这些信息加入待确定的实体列表中。

② 特征工程模块：对原始文本进行处理，生成特征向量作为输入进入下游任务模型。在特征工程模块中，首先将文本转化为统一的标准化形式，例如，去除特殊符号、数字、空白字符等。然后，利用自然语言处理工具包（NLP Toolkit）进行分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等操作。最后，利用词袋模型或其他统计方法进行特征向量的生成。

③ 模型训练模块：在得到特征向量之后，模型训练模块会利用深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）进行训练。在训练过程中，系统会定期评估模型效果，并根据情况进行调整。

④ 模型评估模块：在模型训练结束后，模型评估模块会对模型效果进行评估，并输出模型性能指标。如果模型效果达到预期，就可以将其部署到生产环境中使用。否则，还可以对模型进行优化或重新训练。

基于深度学习的文本分类系统的优点是高度准确、泛化能力强，缺点是难以处理动态变化的文本，例如，多模态文本，以及噪声问题。

（2）基于深度学习的序列标注

基于深度学习的序列标注是利用深度学习技术来进行医疗实体识别和标签序列标注的一类系统。该系统通过对文本进行词嵌入、特征提取、序列标注等一系列的预处理工作，最终生成疾病标签序列。

基于深度学习的序列标注系统的典型流程如下：

① 文本理解模块：用户输入的医疗文本首先经过语言理解模块进行文本解析和实体抽取，提取出文本中的疾病名称、症状描述和药品名称，并将这些信息加入待确定的实体列表中。

② 特征工程模块：对原始文本进行处理，生成特征向量作为输入进入下游任务模型。在特征工程模块中，首先将文本转化为统一的标准化形式，例如，去除特殊符号、数字、空白字符等。然后，利用自然语言处理工具包（NLP Toolkit）进行分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等操作。最后，利用词袋模型或其他统计方法进行特征向量的生成。

③ 序列标注模块：在得到特征向量之后，序列标注模块会利用深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）进行训练。在训练过程中，系统会利用标记序列模型进行序列标注，将每个单词对应到一个标签上。

④ 模型评估模块：在模型训练结束后，模型评估模块会对模型效果进行评估，并输出模型性能指标。如果模型效果达到预期，就可以将其部署到生产环境中使用。否则，还可以对模型进行优化或重新训练。

基于深度学习的序列标注系统的优点是兼顾准确率和召回率，能够处理动态变化的文本、噪声问题，但训练速度较慢。

三、基于联合学习的智能医疗

联合学习是集成学习的一种方式，它通过多个模型或者策略共同作用来改善模型的性能。基于联合学习的智能医疗系统通常可以分为两类：基于深度学习的联合学习和基于规则的联合学习。

（1）基于深度学习的联合学习

基于深度学习的联合学习是指结合多个模型或者策略共同学习，提升模型的性能。其典型流程如下：

① 特征抽取模块：对原始文本进行处理，生成特征向量作为输入进入下游任务模型。在特征抽取模块中，首先将文本转化为统一的标准化形式，例如，去除特殊符号、数字、空白字符等。然后，利用自然语言处理工具包（NLP Toolkit）进行分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等操作。最后，利用词袋模型或其他统计方法进行特征向量的生成。

② 模型组合模块：在得到特征向量之后，模型组合模块会利用深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）进行训练。在训练过程中，系统会结合多个模型或者策略，提升模型的性能。

③ 模型评估模块：在模型训练结束后，模型评估模块会对模型效果进行评估，并输出模型性能指标。如果模型效果达到预期，就可以将其部署到生产环境中使用。否则，还可以对模型进行优化或重新训练。

基于深度学习的联合学习系统的优点是可以考虑全局的上下文信息、学习到了多个模型的特征，但训练时间较长。

（2）基于规则的联合学习

基于规则的联合学习是指结合多个规则共同作用来改善模型的性能。其典型流程如下：

① 特征抽取模块：对原始文本进行处理，生成特征向量作为输入进入下游任务模型。在特征抽取模块中，首先将文本转化为统一的标准化形式，例如，去除特殊符号、数字、空白字符等。然后，利用自然语言处理工具包（NLP Toolkit）进行分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等操作。最后，利用词袋模型或其他统计方法进行特征向量的生成。

② 规则组合模块：在得到特征向量之后，规则组合模块会利用规则学习算法，结合多个规则，提升模型的性能。

③ 模型评估模块：在模型训练结束后，模型评估模块会对模型效果进行评估，并输出模型性能指标。如果模型效果达到预期，就可以将其部署到生产环境中使用。否则，还可以对模型进行优化或重新训练。

基于规则的联合学习系统的优点是训练速度快、适用于文本领域的规则、模型可以适用于不同的任务，缺点是容易陷入过拟合、规则可能比较陈旧。

联系阐述

本节将深入探讨各个层面的智能医疗系统，并分析它们的差异和联系。

一、医疗诊断层：

• 基于知识图谱的智能医疗系统：通常基于已有的医学知识和各种模式来进行诊断。如：预定义的知识图谱中的知识，或者对文本进行分类。
• 基于深度学习的智能医疗系统：通常利用深度学习技术，对文本进行分类，生成诊断结果。如：通过深度学习的卷积神经网络来进行文本分类，生成诊断结果。
• 基于规则的智能医疗系统：通常采用规则方式进行诊断，如：正则表达式、句法分析等。

二、医疗决策层：

• 基于预定义知识图谱的智能医疗系统：采用预定义的知识图谱来进行决策，如：将患者的病情信息映射到医疗决策层的决策流程中，得到诊断和治疗建议。
• 基于深度学习的智能医疗系统：采用深度学习技术来进行决策，如：通过深度学习的强化学习来生成决策结果。
• 基于规则的智能医疗系统：采用规则方式进行决策，如：结合人类专业知识进行判断，或采用机器学习模型进行决策。

三、医疗管理层：

• 基于预定义知识图谱的智能医疗系统：通过知识图谱的语义搜索、推理等技术，进行医疗资源的整合、分配和匹配。
• 基于深度学习的智能医疗系统：通过深度学习的强化学习等技术，进行医疗资源的整合、分配和匹配。
• 基于规则的智能医疗系统：通过机器学习模型、决策树等技术，进行医疗资源的整合、分配和匹配。