随着AI的广泛应用与普及，我国医疗行业也正逐步进入智能医疗时代，如何在医疗行业借助AI提升患者的治疗能力，降低

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着近年来医疗技术的飞速发展，人们越来越关注人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术对医疗工作的影响。以往人们所熟知的机器学习、计算机视觉等技术主要用于科学研究、工程制造，而现在，医疗行业也越来越注重人工智能技术的应用。从语音识别、图像识别、自动诊断系统、药物制剂开发等多个领域可以看到，医疗领域正在应用的人工智能技术的广度和深度不断增长。这些技术已经成为医疗领域的基础设施，能够极大地提高医疗服务质量，缩短患者等待时间，降低医患矛盾，改善患者体验。

虽然如此，作为医疗行业的一名专业人员，还是需要有专业知识，掌握一些基本的技术理论、方法、工具。而要想把医疗领域中人工智能的应用推向更远，确实需要建立起专业化的技术平台。面对这种需求，笔者认为，下面的这篇文章将可以给读者提供一些参考。

2.医疗行业背景介绍

在开始阐述文章之前，让我们先了解一下医疗行业的背景。医疗行业在我国目前已经是一个非常蓬勃的产业，产业链上已有很多相关产业的相互作用，并且在一定程度上正在被数字技术赋能。医疗行业所产生的价值主要源于其服务实体，它与其他行业的融合，促进了经济社会的发展。

当今世界各国的医疗服务都存在着比较大的差距，但是都已经积累了丰富的经验教训。现在，医疗行业正在走向“互联网+”时代，人们对于医疗健康的预期越来越高，希望通过科技的创新和民众的共同参与，使得医疗服务得到更好的满足。

在过去十几年里，医疗服务已经由传统的门诊部队和住院部队转型为网络+门诊服务，人们可以通过移动端、微信、微博、支付宝、直营店的方式进行就诊，真正实现“移动医疗”的目标。同时，由于电子医疗记录仪（EHR）的出现，患者的健康数据得以高效的管理和共享。EHR系统能够有效地管理患者信息，保障患者信息的安全。在医疗系统中，由于业务流程的复杂性和个性化需求，基于规则的诊断系统已经不能满足人们日益增长的需求，因此，越来越多的科研机构、医生和临床工作者开始投入到人工智能（AI）的研究领域，寻找能够更好地适应当前医疗健康状况和需求的技术。

智能医疗是指通过机器学习、计算机视觉等技术来实现自动诊断、判定、分类等功能的一种医疗模式。该模式不需要人类专家的干预或输入，而是根据大数据的分析、理解、挖掘等方式进行诊断。采用这一模式后，就诊过程中存在大量的重复劳动，会极大地节省人力资源和成本。此外，通过人工智能技术的应用，可解决传统医疗监测难题，提高医疗服务的专业水平。

人工智能在医疗领域的应用已经取得了巨大的成功。国内外已经有许多行业应用了人工智能技术，比如智能诊断、智能医疗保健、智能影像诊断、智能法律、智慧城市、智慧农业、智慧制药、智慧交通、智慧文化产业等。这些成功的案例已经证明了，只要充分运用人工智能技术，就可以为医疗行业带来巨大的变革和进步。因此，如何在医疗行业借助AI提升患者的治疗能力，降低成本，提升诊疗效果，成为中国医疗领域最为重要的技术方向？本文将围绕这个主题展开论述。

3.基本概念术语说明

在开始论述文章之前，首先需要介绍一些基本的术语和概念。这其中包括：人工智能、深度学习、图像识别、语音识别、自然语言处理、专家系统、统计学习、信息检索、特征抽取、协同过滤、模型评估、集成学习、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、Gradient Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM、Ridge Regression、Lasso Regression、逻辑回归、K-means聚类、DBSCAN、EM算法、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、深度强化学习等。其中，以下几点属于必要且重要的概念或术语：

1、人工智能（Artificial Intelligence，AI）。指的是由模拟智能的计算过程组成的系统，其目的是为了模仿人的智能行为，机器通过学习、推理、分析、归纳等方法提升与人类的认知能力和解决问题的能力。

2、深度学习（Deep Learning）。深度学习是指具有多层次结构的机器学习，并通过反向传播算法优化参数，训练出一个深层次的神经网络模型，用来处理输入数据中的复杂特性。

3、图像识别。图像识别是指用机器学习的方法从一张或多张照片中识别出其所描绘的内容。目前，最常用的图像识别技术是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），其特点是在卷积层之间引入全连接层，以获得更丰富的感受野，并利用池化层减少参数数量，从而提升准确率。

4、语音识别。语音识别是指用机器学习的方法从一段声音中识别出其所表达的意思。目前，最流行的语音识别技术是卷积神经网络，其特点是通过卷积神经网络提取语音特征，再使用循环神经网络实现时序信息建模，最后通过高维空间的映射函数映射到文本表示，完成语音识别。

5、自然语言处理。自然语言处理是指让机器能够像人一样理解和生成自然语言。自然语言处理包含词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析、知识图谱、文本摘要、机器翻译等多个子任务。

6、专家系统。专家系统是指由人工智能专家组成的系统，其目的是模仿或超越某些专家做出决策，因此它的主要特点是精确、可靠、客观、非依赖。

7、统计学习。统计学习是机器学习中的一种方法，它以概率论为基础，通过数据样本来估计模型的参数，从而对未知数据进行预测。

8、信息检索。信息检索是指从海量信息中找到特定信息的技术，主要涉及检索、排序、信息加工三个方面。

9、特征抽取。特征抽取是指通过某种算法或模型从原始数据中抽取重要的、有代表性的信息，并转换成计算机可读的形式。

10、协同过滤。协同过滤是推荐系统中的一种技术，它通过分析用户行为，将用户对不同商品的喜好联系起来，推荐可能感兴趣的商品给用户。

11、模型评估。模型评估是指根据测试样本上的实际情况，衡量模型预测结果的准确性、稳健性、鲁棒性、时延性等性能指标，用以评估模型的优劣。

12、集成学习。集成学习是指结合多个模型一起处理数据，获得比单个模型更优秀的预测结果。它通过集成多个弱模型，产生一个更加强大的集成模型。

13、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。支持向量机是一种二类分类器，通过求解优化问题，学习特征间的隐含关系，将待分类的数据划分到不同的类别中。

14、决策树（Decision Tree）。决策树是一种常用的机器学习分类算法，它是从特征的多个取值来进行分类，并按照结点的条件，将样本分到不同的叶节点上。

15、随机森林（Random Forest）。随机森林是集成学习的一种方法，它是构建多棵决策树，每棵树随机选取部分样本、特征，通过投票的方式决定最终分类结果。

16、AdaBoost。AdaBoost是一种boosting算法，它是指将多个弱分类器组合在一起，形成一个强分类器，其中每个弱分类器的权值都不同。

17、Gradient Boosting。Gradient Boosting也是一种boosting算法，它利用前一次迭代的残差来拟合下一次迭代的模型。

18、GBDT。GBDT即梯度提升决策树（Gradient Boost Decision Tree，GBDT），它是一种基于决策树的集成学习算法。

19、XGBoost。XGBoost是一种分布式梯度提升算法，它能够快速有效地处理大规模数据。

20、LightGBM。LightGBM是一种高效的分布式梯度提升算法，它针对数据密集型的任务，可以显著地减少内存消耗和提升效率。

21、Ridge Regression。Ridge Regression是一种线性模型，它是通过给数据添加惩罚项来限制模型的复杂度，以解决模型过于复杂的问题。

22、Lasso Regression。Lasso Regression是一种线性模型，它是通过给数据添加惩罚项来限制模型的复杂度，以解决模型过于复杂的问题。

23、逻辑回归。逻辑回归是一种线性模型，它是用于分类问题的一种机器学习算法。

24、K-means聚类。K-means聚类是一种无监督的聚类算法，它将n个对象集合到k个类别中。

25、DBSCAN。DBSCAN是一种半监督的聚类算法，它通过扫描整个数据集，发现数据集中的模式，并将相似的数据归为一类。

26、EM算法。EM算法是一种聚类算法，它是一种有监督的聚类算法，要求输入数据集是带标签的，即训练集包含了所有的数据点的标记信息。

27、贝叶斯网络。贝叶斯网络是一种有向无环图模型，它包含若干变量和一系列条件概率分布。

28、卷积神经网络。卷积神经网络是一种多层次的神经网络，其特点是能够提取输入信号的局部特征，并利用这些特征做出预测。

29、循环神经网络。循环神经网络是一种循环网络，其特点是能够记忆之前的状态，并利用这些状态来预测当前的输出。

30、递归神经网络。递归神经网络是一种网络结构，其特点是存在递归连接的节点，可以模拟具有自回归性质的过程。

31、深度强化学习。深度强化学习是指使用深度学习的强化学习方法。深度强化学习的基本思路是将深度学习技术与强化学习技术相结合，在强化学习的指导下，通过网络自动选择最优的策略来选择动作。

32、神经网络。神经网络（Neural Network）是模拟人脑神经网络的计算模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成，中间层由多个神经元节点组成。

33、图像。图像是指通过像素来表征事物的2D或3D图形。

34、语音。语音是指人类与计算机通信时使用的声波或气声信号。

35、文本。文本是指通过符号、词汇、语句等方式来呈现观念、信息和意义的符号串。

36、机器学习。机器学习是指利用算法、模型和数据，通过一定的计算和学习方式，对输入的训练数据进行学习，得到模型。

37、深度学习。深度学习是指通过多层次神经网络对输入的训练数据进行学习。

38、学习率。学习率是指调整模型更新的速度的参数。

40、成本函数。成本函数是指描述模型在特定训练样本上的预测误差或损失函数。

5、模型训练。模型训练是指使用特定训练数据对模型进行训练，得到模型参数的过程。

6、模型评估。模型评估是指对已训练出的模型进行测试、验证，验证模型是否达到了预期的效果的过程。

7、模型预测。模型预测是指用训练好的模型对新的输入数据进行预测的过程。

8、模型部署。模型部署是指将训练好的模型应用于实际环境中的过程，主要包括模型测试、模型转移、模型集成、模型发布等。

9、模型调参。模型调参是指对训练出来的模型进行超参数的选择，以改进模型的效果和效率的过程。

10、模型评估指标。模型评估指标是指对模型的预测效果进行量化的标准指标，它包括准确率、召回率、F1-score等。

在了解了基本的概念之后，我们再来看一下人工智能在医疗行业的应用场景。

2.人工智能在医疗行业的应用场景

医疗行业的应用场景主要可以分为三大类：

1、早期发展阶段：第一次智能医疗的浪潮初见，如美国的阿帕克病人诊断系统。其基本目标是通过计算机辅助诊断，提高医疗工作效率，降低医疗费用。随着时间的推移，人工智能技术逐渐应用到医疗领域。

2、现代医疗模式：现代医疗模式主要由智能医疗技术、智能护理技术、智能制药技术组成。智能医疗技术主要包括计算机辅助诊断、脑电图诊断、手术跟踪、遗传疾病检测、核磁共振、医疗影像等；智能护理技术包括智能家居、智能宠物、智能冷暖房、智能育儿等；智能制药技术包括药物的筛选、结构设计、化学反应的模拟、药物靶向微生物的检测等。

3、更为复杂的医疗流程：除了前述的“一键式”检查、手术、甚至治疗之外，还有很多更为复杂的医疗流程，比如医疗器械、输液、药物、病人自主化管理等，这些都会影响到人工智能技术的应用。

在接下来，笔者将详细介绍不同场景的智能医疗技术。

3.1 智能医疗技术——计算机辅助诊断

计算机辅助诊断的基本目标是通过计算机系统来替代人类临床医生，为患者的治疗提供更加准确、迅速、可靠的诊断。目前，计算机辅助诊断技术主要分为两种：

1、基于知识图谱的计算机辅助诊断。知识图谱是一种用来描述人类知识、组织信息的语义网络结构。通过知识图谱，可以将医疗知识、医疗实体、科学成果和药品等相关知识进行统一表示，然后通过搜索引擎或者语义解析算法进行检索。

2、基于深度学习的计算机辅助诊断。深度学习是机器学习的一个分支，是人工神经网络的一种子集。深度学习通过训练大量的神经网络模型，可以从原始数据中学习到复杂的结构和模式。通过学习到的模型，计算机辅助诊断系统可以识别患者的症状、疾病的原因、检查报告、药物副作用等，提高诊断的准确性和迅速性。

在智能医疗领域，人工智能技术的应用主要在于计算机辅助诊断系统。然而，随着医疗的发展，新的诊断标准、诊断方式、诊断试剂、药物标准等要求越来越高，计算机辅助诊断系统还需要不断升级才能满足这些要求。

3.2 智能医疗技术——脑电图诊断

脑电图诊断是指利用脑电图（EEG、MEG、fNIRS）在医疗诊断过程中对患者的认知进行判断，对脑电活动进行捕获，以便进行心理疏导，辅助医生进行诊断。通过脑电图诊断，可以帮助医生更快、更准确地诊断出患者的疾病类型。目前，人们探索的脑电图诊断技术有基于传统机器学习的脑电图诊断、基于脑连接图的脑电图诊断、基于生物信息学的脑电图诊断。

3.3 智能医疗技术——手术跟踪

手术跟踪是指通过计算机技术跟踪手术患者的动态变化，进而确保手术效果的准确性和顺利性。目前，人们探索的手术跟踪技术有基于智能手术卡的手术跟踪、基于影像的手术跟踪、基于触觉的手术跟踪、基于眼动追踪的手术跟踪、基于体动追踪的手术跟踪等。

3.4 智能医疗技术——遗传疾病检测

遗传疾病检测是指通过计算机技术实时检测患者的遗传基因序列，确定其是否发生了遗传疾病。目前，人们探索的遗传疾病检测技术有基于微阵列芯片的遗传疾病检测、基于大规模数据集的遗传疾病检测、基于生物信息学的遗传疾病检测等。

3.5 智能医疗技术——核磁共振

核磁共振是一种在医学领域常用的高频检测仪器。核磁共振技术能够通过对微小颗粒的放射性变化进行检测，确定其大小、方向和位置。随着人工智能技术的发展，人们发现利用人工智能进行核磁共振检测的新方向。目前，人们探索的核磁共振技术有基于光子探测器的核磁共振、基于分布式微波对撞信道的核磁共振、基于神经网络的核磁共振等。

3.6 智能医疗技术——医疗影像

医疗影像是通过各种各样的医疗影像设备采集到的各种各样的影像，用于辅助医疗决策。医疗影像技术可以帮助医生更好地认识患者的病情，有助于医疗工作的整体效率提升。目前，人们探索的医疗影像技术有基于视频的医疗影像、基于CT的医疗影像、基于MRI的医疗影像等。

总体来看，人工智能技术在医疗领域的应用已经取得了巨大的成功，但人们也应该清楚人工智能并不是万能的，它只能解决一部分医疗问题，而且还有很多未知的地方，需要医疗领域专业人士的持续创新与突破。