智慧医疗框架下的医学人工智能及其应用

摘 要 本文简要介绍了人工智能及其在醫疗领域中的应用情况。应用医学人工智能，能使医院的服务流程更趋合理、医疗资源利用更趋高效，从而有效提高基层医疗健康服务的质量和效率。

关键词 智慧医疗 医学人工智能 临床应用

中图分类号：R197.3 文献标志码：C 文章编号：1006-1533（2019）03-0006-03

Medical artificial intelligence and its application under the framework of intelligent medical*

ZHANG Xiong**， HU Jun， ZHU Fu

（the Central Hospital of Xuhui District， Shanghai 200031， China）

ABSTRACT The artificial intelligence and its application in medical area are briefly introduced in this article， which can make the service process of hospital more reasonable and the utilization of medical resources more efficient， thus effectively improving the quality and efficiency of primary health care services.

KEy WORDS intelligent medical； medical artificial intelligence； clinical application

人工智能发展迅速，正越来越多地应用于各个领域，影响着各行各业的发展，并同时带来了很多机遇和挑战。

1 智慧医疗和人工智能

1.1 智慧医疗的概念

1.1.1 广义概念

一般来说，智慧医疗是指扩展了的医疗健康理念，以人的健康状况为核心，以人的健康生活为目标，在技术产品创新、商业模式创新和制度、机制创新的带动下，在激发和整合社会医疗健康服务资源的基础上，提供便捷化、个性化、经济化和可持续的医疗健康服务[1]。

1.1.2 狭义概念

我们认为，智慧医疗就是指顶层设计下的区域性医疗信息平台，是以互联网为载体，以移动通信、云计算和大数据等新技术为手段，在物联网框架下，实现医生与患者、患者与医疗机构、患者与医疗设备间的信息联通，构建起人-人、物-物、人与物理社会间的实时和时时的诊疗信息互联互通，即将物联网、人工智能等先进技术融入医疗领域，为人们提供智能化的医疗健康服务。

1.2 人工智能的概念

人工智能是指计算机像人一样拥有智能，其融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学等前沿科学的成果，具有可代替人进行识别、认知、分析和决策等多种功能。

1.2.1 概念

人工智能是应用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、学习知识，并进而应用知识获得最佳结果的理论、方法、技术以及应用系统。

1.2.2 特征

人工智能的特征包括：①由人设计并为人服务，本质是计算，基础是数据；②能感知环境并产生反应，能与人交互和互补；③有适应性和学习能力，能迭代演化、连接扩展。

1.3 人工智能的起源

人工智能是在20世纪50年代被正式提出的。1950年，一位大学四年级学生马文·明斯基（后被人称为“人工智能之父”）与他的同学邓恩·埃德蒙一起创建了世界上第一台神经网络计算机，这被看作是人工智能的一个起点。同年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试：如果一台机器能与人开展对话且不能被辨别出机器身份，则这台机器就具有了人一样的智能，具有了思维。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，后来这被视作是人工智能正式诞生的标志。此次会议后，人工智能迎来了长达数十年时间的第一次发展高潮，计算机开始被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题，并逐步被应用到诸多智能管理领域。

1.4 人工智能的关键技术

人工智能发展到现在，其关键技术包括：①机器学习与深度学习；②知识图谱；③自然语言处理；④人机交互；⑤计算机视觉；⑥生物特征识别；⑦虚拟现实与增强现实等。

2 医学人工智能

2.1 智能诊断

应用人工智能中的图像识别和深度学习技术，通过计算机快速、精准识别医学影像中的病灶，并对病灶的相关属性进行测量、计算，对病灶作出定性、定量的判断。

2.2 智能诊疗

快速识别病灶形态和属性，并在海量的历史数据中筛选出与当前病灶相似度极高的历史病灶，列示出这些历史病例的诊疗方案，为医生制定当前病例的优选治疗方案提供参考。

2.3 智能影像学随访

应用人工智能技术，自动关联患者的历史影像学数据，并对同一部位的影像进行配准分析，快速计算出病灶形态、属性值的变化情况，有效提高随访效率和判断的准确性。

2.4 智慧门、急诊全流程辅助诊疗系统

包括智能预诊：语音、手写和自然语言交互问诊；自动分级：急、慢性病分治，分科、分级，自动转诊；自动医嘱：最佳检验、检查及处方建议；多科诊断：跨多专科的诊疗建议和精准诊断；临床决策：精准临床决策支持；电子病历：自动产生结构化的电子病历。

2.5 智慧重症监护病房

自動收集危重症患者的生命体征信息、评估其脏器功能，并以数字化、可视化方式呈现，具有智能化预测和精准临床决策支持功能。

2.6 智能医疗机器人

包括手术机器人、护理机器人、医学教学机器人和医疗服务机器人等。

2.7 智能健康和慢性病管理

实时监控个体的健康信息，评估风险，及时发现急性病和高危病患者。实时赋能社区医生，精准辅助问诊、转诊，精准给出处方及检查建议，监测治疗依从性。智能随访，智能疾病监测，智能场景化科普。围绕诊后环节，监测患者的康复状况，给出复诊建议。

2.8 精准预约

智能区分患者疾病的轻、重、缓、急，一方面为病情重、急患者提供就医绿色通道，另一方面优化门诊结构，使专家资源得到最大化的有效利用。

2.9 精准的院内就医流程引导

通过打造智能就医助手，在构建患者疾病画像的基础上，为患者提供符合其自身病情的精准就医引导。同时，结合人脸识别技术，方便患者缴费，提高诊疗各环节的运转效率。

3 医学人工智能应用系统

通过合作开发、应用优化和系统集成，医学人工智能已在上海市徐汇区中心医院得到实际应用，对提高我院的日常医疗服务质量及效率起到了很好的助推作用，同时也为智慧医疗建设积累了一定的工作经验。

3.1 多专科人工智能辅助诊断系统

经过1年多的研究，我们正式推出了多专科人工智能辅助诊断系统。该系统采用贝氏网络逻辑、超阶抽象搜索、自然语言处理、深度强化学习和多专科医学知识图谱技术，可精确诊断10个专科（包括心血管内科、内分泌科、呼吸内科、消化内科、神经内科、肾内科、肿瘤科、普外科、妇科、感染科）的4 000余病种，并具有智能预诊、自动分诊、全科诊断、自动医嘱和慢性病管理等医疗辅助功能。基于此智能辅助诊断系统，上海市徐汇区中心医院的互联网云医院服务平台和上海徐汇云医院服务平台得以有效运行，同时我院内也开设了“人工智能+医生”便民门诊，日均接诊患者200 ～ 250人次。

3.2 慢性病辅助决策管理系统

基于慢性病大数据和人工智能自然语言处理技术，我们开发出慢性病辅助决策管理系统，并实现了如下场景的智能辅助应用：①门诊场景。通过院内信息系统与医院信息平台的对接、集成并融入基于国家相关诊疗指南的诊疗决策支持系统开发出人工智能虚拟门诊助手，提供门诊助手弹窗和基于国家相关诊疗指南的“慢性病病情演进一览表”等服务。②随访场景。通过院内信息系统与公共卫生和综合管理信息平台的对接、集成并融入基于国家相关诊疗指南的诊疗决策支持系统开发出人工智能虚拟随访助手。③慢性病管理协同场景。将社区卫生服务中心的临床病区视作二、三级医院的慢性病虚拟病房，通过远程协同查房平台，在虚拟医生助手的辅助下，实现二、三级医院医生与社区全科医生的协同查房，并由上级医院的专科医生对全科医生进行临床和患者群体管理的指导。④居家场景。开发出虚拟身边护士，智能化、个体化地指导患者自测血压、血糖水平等，提高慢性病自我管理能力。

3.3 智能影像识别系统

智能影像识别是医学人工智能应用的一个极其重要的方面，技术难度也较大，涉及以下业务维度：①疾病维度，如炎症、癌症、发育状况等；②器官维度，如肺、脑、心脏等；③设备维度，如CT、磁共振成像、正电子发射型计算机断层显像、数字化X线摄影、可穿戴设备、超声等；④工作流维度，如检查、诊断、治疗等。总业务维度量级达100万以上。智能影像识别系统应用人工智能的深度学习技术，利用大量的影像学及其诊断数据，借助神经元网络进行深度学习和训练，掌握了影像学“诊断”能力，并具有图像分割、目标检测、图像分类、图像配准、图像映射等多种功能。

4 结语

医学人工智能应用的一个重要作用是其能为社区医疗机构和社区医生“赋能”，从而在一定程度上解决社区医疗资源、尤其是优质医疗资源不足的问题。不过，现在的医学人工智能尚属弱人工智能，没有沟通功能，因此主要应用于影像识别等不需与患者进行深入沟通的医疗环节。随着人工智能技术的继续完善和高速发展，未来人工智能必将在医疗领域发挥更重要的作用，甚至改变医疗模式、推动医学发展、重塑医疗行业[2]。

参考文献

[1] 刘荣. 智能医学的概念与应用[J]. 中华医学杂志， 2018， 98（34）： 2697-2699.

[2] 邢辰. 医学+人工智能：问题诸多 但未来可期[J]. 中华医学信息导报， 2018， 33（12）： 23.

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