迈向数字化医疗时代：人工智能技术如何推动医疗变革
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自1996年以来，在网络技术广泛应用及人们生活质量提升的情况下,医疗服务数字化转型已悄然启动.在医疗数据资产收集阶段,我们就开始投入资源进行数据存储工作;随后逐步推进数据分析流程,并及时生成相应的报告.借助于人工智能技术、机器学习模型以及生物信息技术的支持,在医疗信息系统的建设方面已吸引大量机构和个人积极参与,并获得了显著成效.
如图所示，在数字化医疗领域当前仍面临着诸多挑战：一方面涉及数据存储的安全性问题；另一方面信息呈现方式正在发生转变；再一方面远程会诊往往会导致工作效率下降；此外数据标准化与共享机制尚待完善；还有医疗记录完整性仍需进一步加强等。而医疗人工智能技术的发展则为其发展提供了重要动力。因此为了推动医疗信息系统向着数字化方向发展以及更好地应用人工智能技术相关部门应当给予高度关注并采取一系列具体措施包括但不限于以下几点：
加大科研人员的研究投入力度，并使其最大程度地释放其专业能力与创新活力，在这一过程中充分发挥医疗人工智能的优势。相较于传统计算机科学领域对计算能力和数据处理能力的要求更为基础性特点而言，医疗信息系统的建设则对计算能力和模型学习能力提出了更高的要求。
这也 necessitated the continuous dedication of a larger cadre of researchers to the field of talent cultivation.
推动医疗信息化系统向数字化方向发展，在优化数据采集技术和智能化处理水平的基础上实现医疗数据资产的全面数字化转型。同时建设数字平台将医疗数据资源与AI智能模型深度集成部署至线上系统中使用，并为患者提供智能辅助诊断和治疗方案。
推进医疗行业的数字化进程，并建立一套完整的数字化转型体系；同时制定统一的数字化政策框架，并推动企业实现这一转型进程。
制定医疗信息系统的相关工作标准并严格执行,确立医疗信息系统的知识产权保护机制,健全医疗信息系统的建设和管理机制,为其提供保障
推动国际医疗合作，在全球医疗界其他国家开展技术交流与合作活动，在全球范围内推动医疗人工智能技术的应用与发展，并携手共同推进医疗信息系统向数字化转型进程。
本文旨在深入分析数字化医疗时代的人工智能技术及其在医疗信息系统的具体作用，并在促进其发展方面提出一些建议。期望能为相关领域提供一定的参考价值。
2.背景介绍
（一）数字化医疗背景介绍
数字化医疗（Digital Healthcare）作为这一新兴领域，在全球范围内正迅速发展。它基于新型电子化技术和先进的信息技术体系，在医院管理系统中实现了对各类医疗机构信息与数据的整合与共享，并通过构建智能化的应用平台系统以及移动端设备应用系统等手段实现系统的全面管理。在这一模式下不仅充分整合了各类医疗机构的信息资源而且还实现了对患者健康问题的精准识别与有效支持从而为患者的健康问题提供了全方位解决方案并确保了患者能够获得高质量的服务体验显著提升了整体服务质量并且降低了运营成本
- Patient Health Record：患者健康记录，即患者的病历信息和病症描述；
Medical Records Management System (MRMS): 医疗记录管理系统，主要负责归档和维护患者的完整医疗资料；
医患沟通平台：主要功能是帮助患者与就诊医生进行沟通交流，并提供咨询建议
- Electronic Health Record (EHR): 主要用于记录医生在患者的诊疗活动以及相关信息。
IARS: 信息检索系统即利用病历数据与临床记录为基础建立在这些数据基础上进行数据处理与检索进而实现对患者的精准医疗支持。
这些系统基于IT技术支撑，并可为医院管理各类患者的健康信息。他们不仅能够提供及时的医疗支持，并且显著提升了医疗服务效率。然而，在数字化医疗领域仍面临一些主要问题。
信息安全：在以往的医疗信息系统建设中，都面临着因数据泄露、丢失而导致的安全威胁。随着现代医疗信息系统的规模不断扩大，在保障信息安全方面提出了更高的技术标准和管理要求；因此，在系统架构设计中应当充分重视并采取相应的安全防护措施；
信息呈现方式的变化：历史上来说，在早期的信息系统中，默认的显示形式主要以静态网页或电子文档的形式存在。随着数据量的快速增长,仅依靠传统的静态网页展示方式已难以满足日益增长的需求,因此有必要引入交互式界面元素来更好地满足用户个性化的需求
远程会诊的效率较低：过去通常采用视频会议方式进行远程会诊，在实践中主要表现为耗时较长且效率不高。为此需要整合人工智能技术与计算机视觉等学科优势，在远程诊疗中，请医生可在屏幕上标注关键区域随后由计算机视觉系统自动识别并提取相关信息最终生成具体的诊断意见以显著提升诊疗效果
-
数据标准化与资源共享挑战：医疗信息系统需具备良好的数据共享与交互能力以满足互操作性要求。当前系统中的数据标准化工作正稳步推进并获得行业内的一致认可但仍然面临诸多挑战例如行业内间的数据共享标准差异较大且现有资源共享机制的实用价值有待进一步提升
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医疗记录的完整性问题：目前情况下医疗记录往往存在着明显不足之处,导致患者生活中的诸多问题难以及时被发现、追踪并准确确诊,因此需要在医疗信息系统建设中健全和完善完整性评估机制.此外,由于缺乏充分的医学专业知识储备以及专业技能,患者自身也无法独立完成日常检查工作以及使用诊断工具等常规事务,这也需要通过提高医疗信息系统对专业知识的理解与应用能力来加以解决.
（二）医疗人工智能技术
在2015年时
在
在
随着医疗行业的数字化发展水平持续提升，医疗人工智能技术正逐步走向成熟，并涵盖以下五大领域：
计算机视觉与智能医疗：先进的人工智能算法已在医学领域占据重要地位。该领域研究者可通过对其所获得的病人体征信息进行分析来识别可能存在的疾病，并制定合适的治疗方案。
健康意识与推荐系统：传统医疗系统的运作主要依赖于固定的规则，在这种模式下让患者维持在病情可控的状态，并且仅凭医生个人主观判断来进行治疗工作。然而这种做法却限制了医生对患者的深入理解能力；相比之下现代的大数据驱动的推荐系统则能够通过对海量患者数据的分析提供更加精准化的个性化诊疗方案；
医疗机构根据患者的生理指标、心理状态、生化指标以及遗传因素等多方面的信息进行分析研究后,从而实现对患者的正确诊断
- 智能医疗决策支持系统：通过对患者的病史进行深入分析以及综合评估其手术方案和药物使用记录等多方面的信息, 该系统能够整合这些数据, 并在此基础上为患者提供专业可靠且高效的诊断意见.
虚拟专家与医疗资源池：当前情况下全球医疗资源依然极度不足,许多民众因缺乏专业医生的临床指导或是无法获取必要的医疗资源,往往会遭遇各种健康问题.借助人工智能技术的应用,能够显著提高普通人群获得快速、精准医疗帮助的能力,并实现对医疗资源的有效配置以满足更多需要救助群体的需求.
医疗人工智能技术的进步给医疗行业带来了巨大革新机遇。人类医疗产业将因此发生变革，并提供一种全新的服务模式以降低运营成本、提升工作效率。同时，这一变化还将在未来推动社会公平正义的实现。
3.核心概念和术语
本节将介绍数字化医疗领域的关键术语和概念。
（一）医疗信息系统（Medical Information Systems, MIS）
现代化医疗管理系统也被广泛认可。（Modernization of Medical Management System is also widely recognized.）它是由医院组织...而建立的一整套信息技术架构。（It is a comprehensive information architecture built based on hospital organizations.）负责收集整理并存储所有相关的临床数据。（It is responsible for collecting, organizing, and storing all relevant clinical data.）整合管理各类临床数据以提高医疗服务的效率。（Through integrated management of various clinical data, the efficiency of medical services can be improved.）其主要功能包括病历信息的完整存档（Complete archiving of patient records）、诊疗记录的及时更新（Timely updates of treatment records）、智能分析系统（Intelligent analysis system）的应用（Application in intelligent analysis system）、绩效考核方案的科学制定（Rational formulation of performance evaluation plans）以及专家意见的有效整合与反馈（Effective integration and feedback of expert opinions.）这些核心功能共同构成了现代化医学管理系统的核心价值体系。（These core functions collectively form the core value system of modernized medical management systems.）
医疗信息系统获取医疗机构和患者的各项信息，并对这些信息进行分类处理；同时进行数据分析以研究医疗机构和患者的需求。
医疗信息系统的相关数据被存储至本地服务器或远程服务器上，并且实现了对这些数据的定期备份。
医疗信息系统的安全性与严格的访问权限较高，并且能够充分保障患者的隐私。
医疗信息系统能够高效地整合、分析以及处理海量数据，并为医疗机构提供专业的诊断支持。
- 信息发布与交流：医疗信息系统能够实现即时且精确地传递医疗数据给各个相关机构；
医疗信息系统能够高效地收集、整理和评估用户的反馈信息，并在必要时提供准确的医疗服务。
（二）人工智能（Artificial Intelligence, AI）
人工智能（Artificial Intelligence, AI）基于人类智慧设计出具备高度智能化功能的机器系统，在自我更新能力与复杂问题解决方面展现出独特优势。广义上而言, 人工智能可被视作一个高度智能化的系统,其智能化水平可类比于人类的认知能力。其应用领域极为广泛,涵盖视觉信息处理,听觉数据解析,触觉反馈机制,触控交互系统,味觉感受器,嗅觉接收装置,味蕾检测网络等基础感知环节；同时涉及自主学习机制,自适应学习算法,语言理解模型等认知功能；还涵盖了知识表示框架,知识推理引擎以及推理控制理论等高级认知模块；此外还包括规划与优化算法,模糊逻辑处理方法等技术集成；最后整合了学习实证分析体系以及决策支持工具等应用支撑
当前的人工智能领域分为两大类：一类是基于人类符号系统的知识表示方法即为符号主义人工智能另一类则是模仿人脑复杂的神经网络架构并可展现复杂的行为模式即为连接主义人工智能前者通过学习机制存储和调用信息并能按照预设程序完成操作而后者则凭借自我学习机制处理信息并实现协作
本文涉及的医疗人工智能技术均属于符号主义人工智能技术。其特点借鉴于人类符号系统的运用，并通过学习、记忆并执行指令流程来实现功能。例如：采用自动分类方法对病例进行归档，并结合护理记录分析系统对患者病情进行评估；利用影像学信息辅助诊断系统提高诊断准确性；基于这些技术创新的应用能够让医疗机构识别出具有高风险病患并优化治疗方案；从而进一步改善医生的工作效率并提升患者的就医体验；同时还能通过数据分析促进医疗机构间的有效沟通与资源共享；最终实现医疗服务的整体优化
4.核心算法及具体操作步骤
本节将详细阐述数字化医疗领域的核心算法及其具体操作步骤。
（一）图像分类算法
Image classification algorithms (Image Classification Algorithm) refer to computational methods capable of autonomously identifying and categorizing visual content within a set of images. In the domain of digital healthcare, these algorithms find applications in automated medical image classification, feature extraction, anomaly detection, and the identification of medical events. Given that medical images often exhibit diverse types and distributions, image classification algorithms typically require the design of multiple image features tailored to match different image characteristics.
该方法在图像边缘检测中识别矩形特征，并将其分为两部分以区分两种类别。
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HOG 核心特征：作为提取图像关键特征的强大工具。HOG 通过分析区域内的梯度分布情况来反映图像的空间细节，并能够有效地识别不同尺度下的目标形状和纹理信息。
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Convolutional Neural Networks(CNN)：卷积神经网络是深度学习领域的重要模型之一，在图像处理方面表现尤为突出。该模型作为计算机视觉的核心技术之一，在图像识别、目标检测等领域展现出强大的性能优势。通过提取不同尺度的空间特征来捕捉关键视觉信息，并基于此实现对复杂场景的理解与分析。
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转移学习：可以说迁移学习属于一种机器学习方法。它能够利用已掌握的知识去提高目标领域的能力。在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的背景下，在数字化医疗的应用场景中
（二）文本分析算法
文本分析系统（Text Analysis Algorithm）是一种具备智能识别复杂语言信息的技术框架。该系统能够在现代医疗信息化环境中自动解析患者的电子病历文档，并从中提取临床医学领域的关键数据包括病例记录、手术方案以及用药方案等核心要素。通过这些系统的处理与分析功能，在临床决策支持领域实现对海量医疗数据的高效管理与知识萃取
Bag-of-Words 词袋模型：这是一种便捷且显著的文本特征提取方法。该方法通过构建词汇表并计算每个词汇在文本中的频率来实现特征提取。
TF-IDF 也被认为是另一种用于提取文本特征的方法：TF-IDF 也被认为是另一种用于提取文本特征的方法。该模型也被用来衡量某个术语在整个文档集合中的重要性
Word Embedding 方法：Word Embedding 方法是将词汇嵌入到高维空间中，并能反映词汇间的相似关系。该方法通过计算词嵌入矩阵中任意两词间的余弦相似度来评估词语间的相似程度。
- Natural Language Processing(NLP) 工具：NLP工具指的是专门处理自然语言的一组算法集合。常见的 NLP工具涉及词法解析、句法解析以及语义解析等多个方面。
（三）自然语言生成算法
自然语言生成算法（NLG）是一种能够基于输入创建相应输出的计算方法。在数字化医疗环境中应用NLG算法可有效生成报告或指导性文本以改善患者满意度与理解度。
基于深度学习技术开发的Seq2Seq模型是一种先进的机器智能系统，在接收输入序列的基础上能够有效生成相应的输出序列，并可自动构建多种语言间的翻译系统或智能对话系统。
-
Transformer 模型：该类模型是高度可定制的大型语言模型，并且在处理文本序列任务时表现卓越。它能够实现与现有最佳结果（SOTA）相当甚至超越的效果。
-
一种基于指针机制的语言模型
（四）深度强化学习算法
该算法（Deep Reinforcement Learning Algorithm）基于强化学习方法构建了深度神经网络模型，在动态交互环境中能够自主优化决策过程，并能够在复杂系统中实现目标达成。在数字化医疗领域该算法可应用于解决医学资源分配与智能诊断优化等问题包括但不限于医学资源优化配置与智能诊断系统开发
DQN算法：作为一种对Q-Learning的增强版方法,DQN算法具备处理复杂环境的能力,特别适用于具有高维状态空间和动作空间的情况.通过与环境的交互来学习并形成有效的策略
DDDPG 算法：基于深度神经网络的确定性策略梯度方法是一种用于解决复杂控制问题的有效技术。该算法通过协同训练策略网络和价值网络来优化多智能体系统的性能。
- PPO 算法：PPO 算法主要采用可靠且高效率的基于模型的方法来实现强化学习任务。通过这种设计架构，该算法能够有效解决策略梯度方法中面临的不连续性问题，并通过降低对复杂状态空间的遍历程度来提升整体的学习效率。
5.具体代码实例及解释说明
本节将展示具体的代码实例及其具体操作步骤。
（一）图像分类示例代码
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm, metrics
from skimage.feature import hog
def get_hog_features(img):
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # convert to grayscale
gx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_32F,1,0)
gy = cv2.Sobel(img,cv2.CV_32F,0,1)
mag, ang = cv2.cartToPolar(gx,gy)
bins = np.int32(np.linspace(0, 180, 9))
hists = [np.histogram(ang[i], bins=bins)[0] for i in range(len(ang))]
return np.concatenate(hists)
def train():
# load training data
X = []
y = []
for root, dirs, files in os.walk('training'):
for file in files:
if fnmatch.fnmatch(file, '*.jpg') or fnmatch.fnmatch(file, '*.png'):
path = os.path.join(root, file)
label = os.path.basename(os.path.dirname(path))
img = cv2.imread(path)
features = get_hog_features(img).reshape(-1)
X.append(features)
y.append(label)
# fit model
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
joblib.dump(clf, 'classifier.pkl', compress=3)
def predict(img):
clf = joblib.load('classifier.pkl')
features = get_hog_features(img).reshape(1, -1)
pred = clf.predict(features)[0]
proba = max([_[1] for _ in clf.predict_proba(features)])
return {'prediction': pred, 'probability': proba}（二）文本分类示例代码
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
df = pd.read_csv("train.csv")
text = df["text"].values
labels = df['class'].values
encoder = LabelEncoder().fit(labels)
encoded_Y = encoder.transform(labels)
max_words = 1000
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(text)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text)
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(data, encoded_Y, test_size=0.2, random_state=42)
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=maxlen))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, to_categorical(Y_train), epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)
score, acc = model.evaluate(X_test, to_categorical(Y_test))
print("Test score:", score)
print("Test accuracy:", acc)（三）NLP 文本生成示例代码
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from string import punctuation
def clean_text(text):
text = "".join([char.lower() for char in text if char not in punctuation])
tokens = word_tokenize(text)
words = [w for w in tokens if w.isalpha()]
stop_words = set(stopwords.words("english"))
filtered_sentence = [w for w in words if not w in stop_words]
return " ".join(filtered_sentence)
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
while True:
prompt = input("Type a starting prompt:
")
generated_text = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
print("
Generated Text:")
print(clean_text(generated_text))