人工智能对智慧医疗的好处

   伴随着医学科学技术的发展，CT、MRI等医学影像检查的重要性日益突出。在诊断治疗期间，超过75%的病人需要放射科医师的帮助。但是影像专业人才的培养速度远远跟不上需求的增长速度，放射科医师面临巨大的缺口。接下来小编就给大家介绍一下人工智能对智慧医疗的好处，一起来看看吧。

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人工智能对智慧医疗的好处

人工智能在医学上的应用。

在医学上主要产生如下表所示的两大类，四种类型的数据。除了大数据的5V特性——数据容量大，数据结构多样，增长速度快，数据价值巨大，以及真实性之外，这些数据还具有以下特点。

隐私权：医疗数据主要来源于复杂的“人”，必然涉及个人隐私信息。不合法地使用隐私信息会带来安全和机密问题，例如近年来频繁的妇产信息泄露事件以及人口健康数据泄露事件。

残缺：医疗数据的收集和处理过程常常是断断续续的，已有的数据收集常常是为了治疗病人，而处理过程可能是面向多种应用，例如研究某种疾病的一般规律等。所收集的数据不能覆盖应用所需数据的频繁发生。此外，数据的不一致、表达的不确定性和模糊性使医疗数据无法支持所有的应用。

重复：在医疗过程中，多次出现相同的数据的现象是常见的，例如，同一疾病的患者的症状，检查和检验结果，治疗过程，可能是完全一致的，或者一个人可能会多次进行相同的检查。另外，在医学数据中，不相关的，甚至相互矛盾的情况很常见。

长线：医疗大数据覆盖了人的整个生命周期，具有很强的时效性。病史资料成为医生诊断和治疗病人的重要依据之一。根据医疗界的规定，门急诊数据至少需要保留15年，住院数据需要保留30年，影像数据需要保留30年。

伦理学：医疗服务于“人”，遵循伦理学准则是数据收集与利用的底线。人工智能技术在医疗过程中的应用主要有智能诊疗、医疗机器人、健康管理等方面。

智慧医疗的主要任务是利用患者院内资料(尤其是住院资料)进行智能化诊断。目前研究较多的是基于医学图形与图像分析的辅助诊断与基于电子病案分析的智能化诊疗。

在此基础上，基于电子病案分析的智能诊断包括药物使用预测、住院死亡风险预测、意外再住院风险预测、住院时间预测和出院疾病诊断预测等。实践证明，这类问题可以转化为分类、聚类或回归问题来处理。常规方法有决策树、随机森林、支持向量机、聚类和逻辑回归等。近几年来，随着深度学习的发展，大多数的诊断和治疗工作都被深度学习框架所统一。根据文献(Esteva,etal.,2019)所述，上表所列的各种数据可以在下图所示的框架下统一使用。

深度学习框架图，用于多模式医学数据。

其中，卷积神经网络、循环神经网络和经典算法如强化学习等，在诊断和治疗中得到了广泛的应用。此外，医学领域知识图谱在智能治疗过程中一直占有重要地位，也是目前人们普遍认可的方法。

一般来说，医疗机器人属于医疗设备，与聊天机器人等纯软件机器人不一样。医学机器人的智能性表现为能够根据实际医疗需求单独制定操作计划，生成操作程序并执行。按照国际机器人联合会(IFR)的分类系统，医疗机器人可分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人4个类别。高效、微创、精确、稳定是医疗机器人的优点，也是其优点。

医疗机器人系统中，以手术机器人为代表的智能手术平台广泛应用于泌尿外科、肾移植、输尿管成形、妇产科、子宫切除、输卵管结扎等多个科室，以胆囊切除术在医疗机器人系统中所占比例最大。

复健机器人是指通过替代或帮助人体的某些功能，在复健医疗过程中起一定作用的机器人，主要有复健机械手、医院机器人系统、智能轮椅、假肢和复健治疗机器人等。每种类型的康复机器人都有一个比较成熟的产品上市。

辅助性机器人是指能够被感知，并通过处理感知信息，向用户反馈操作情况的医疗机器人，主要用来满足行动不便或老年人群的医疗需求。
服务型机器人是指能帮助医护人员分担诸如医用运输机器人、杀菌机器人等重担、繁琐的运输和基本工作的机器人。

卫生管理是对个人或人群的卫生风险因素进行综合管理的过程，其目的是调动个人和集体的积极性，使有限的资源得到有效利用，以达到最佳的卫生效果。

20世纪50年代末，健康管理的概念首先在美国被提出，其核心内容是医疗保险机构通过系统地对其医疗保险客户(包括病人或患病的风险人群)进行健康管理，有效地控制疾病的发生和发展，显著降低出险概率和实际医疗费用，从而减少医疗保险赔偿损失。

运用人工智能技术来提高健康管理的质量和效果，一直是智慧医疗研究的热点。智慧卫生主要包括健康风险因素监测、分析、评价和干预的综合管理过程。卫生管理涉及的范围很广，这里就不展开了。

在人工智能时代，医学研究正在由实验驱动向数据驱动转变。

在人工智能时代，传统的研究方法是数据驱动的研究方法。

药品研发通常可分为三个阶段：临床前研究，临床试验，上市后跟踪。
在临床前研究中，首先根据化学或生物学的药物设计经验理论，通过偶然的发现或在已有临床经验的启发下，为新的药物实体建立研究靶点和来源方案；然后，合成化合物并进行药理学、药动学、毒理学和处方研究。

这些药物的安全性、有效性和剂量主要通过人体临床试验来验证。

药物上市后跟踪主要是通过IV期临床研究了解药物的作用机制和作用范围，发现可能的药效，补充新的剂量规格，以及发掘上市后的药物副作用(AdverseDrugReaction,ADR)。

根据有关数据统计，药物研发的临床前研究成功率低于0.1%，进入临床研究的药物，大约只有10%能进入市场。因而药物研发周期长，成本高，成功率低。伴随着药品大数据的发展，为了提高药品研发的效率，人工智能技术逐渐进入了每个阶段。例如，在临床前研究阶段，利用文本分析技术挖掘医学文献中可能的药物靶点，利用机器学习算法分析药物分子结构，筛选出化合物；在临床试验阶段，利用电子病历分析技术自动建立病人队列；在上市后，利用电子病历分析和多媒体数据分析等技术来发现药物的副作用。

除药物研发外，人工智能技术还可用于临床疗效对比分析，疾病因素研究等。

伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，智慧医疗正面临前所未有的发展机遇。我们相信，在不远的将来，智慧医疗将深刻改变医疗过程和效率，人工智能将推动医疗领域朝着智能化、日常化、人性化方向发展。

对于医者来说，由于获得更方便的信息、更容易与卫生保健人员和医疗服务机构联系，自主参与医疗过程的意愿和需求将会越来越强烈，围绕个人健康管理的技术和应用系统将成为现有医疗系统的自然延伸。通过对院外行为的管理，个人健康管理系统将极大地提高患者的安全和顺从性，提高慢性疾病的治疗和管理效果。

对于医生来说，一方面，通过智能辅助决策系统，可以快速定位多方面的医疗决策知识，做出更合理的诊断和治疗决策，降低诊断和治疗风险，一些烦琐重复的简单操作将逐渐被机器所取代；另一方面，数据驱动的医学研究将逐渐成为医学研究的主流，加速医学研究进程。

对于医疗机构来说，利用物联网、云计算、大数据、人工智能等相关技术，对医疗过程中的各个环节进行升级、改造，甚至流程再造，是长期需要重点关注的方向，也是“智慧医疗”的核心内容，如辅助诊断式分级诊疗、多科室远程会诊、多医院远程会诊等。

在公共卫生方面，以“报”为主的防治方式将逐渐转变为以“报”为主的主动预防方式。通过对数据的分析和挖掘，将数据的来源从单一的院落数据扩展到包括社会网络数据、消费数据等多种数据。群众医疗教育也将逐步规范化、个性化。

虽然智慧医疗有着广阔的应用前景，但我们也应清醒地认识到，目前和今后可能面临的挑战，主要表现在以下几个方面。

(1)数据是智慧医疗发展的基础，现有医疗数据的连通性仍然是一个大问题，而且数据质量参差不齐，这严重妨碍了人工智能技术在医疗领域的应用。

(2)医疗领域对精确度的要求很高，目前人工智能技术只在某些特定领域和业务上取得了较好的成果(如基于医学图像处理的肺结节识别和皮肤癌诊断等)，但仍然局限于感知智能。认知智能仍然没有突破，需要复杂推理。

(3)医疗领域数据的多样性、复杂性和特殊性，对相关技术，尤其是人工智能技术提出了更高的要求。发展智能医疗首先要依靠人工智能技术自身的不断发展。

（4）智慧医疗是医学发展的一个新阶段，必然会产生大量的新模式，伴随而来的是社会、伦理和法律挑战。怎样使用数据？科技在医疗过程中如何起作用？都需要在不断的摸索过程中，建立起自己的规范、合理、有序的法规和标准。

   构建完善的人才培养体系也是智慧医疗长期稳定发展的前提。简言之，智慧医疗是信息技术应用于医疗领域的结晶，是人类长期追求的目标，短期内不会彻底改变传统的医疗模式，更不会完全取代医生。负责任的观点是：积极采用新技术，尽可能发挥现有信息技术的作用，提高医疗各环节的效率和质量，逐步实现医疗服务的升级和改造。以上就是小编为大家介绍的人工智能对智慧医疗的好处，希望对您有帮助。