【人工智能在疾病診斷中的應(yīng)用探究5000字】

人工智能在疾病診斷中的應(yīng)用研究目錄TOC\o"1-2"\h\u3352[關(guān)鍵詞]人工智能；疾病診斷；肺部疾??；應(yīng)用研究 115711基于人工智能的疾病診斷專家系統(tǒng) 2126081.1人工智能 291811.2疾病診斷專家系統(tǒng) 2309113疾病診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用模式 3326342基于人工智能的胸部疾病診斷應(yīng)用 473262.1肺結(jié)節(jié) 4114842.2乳腺癌篩查 471902.3間質(zhì)性肺疾病 5106823人工智能在疾病診斷中的應(yīng)用前景展望 532074結(jié)論 68656參考文獻(xiàn) 7[摘要]隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能與多學(xué)科、多領(lǐng)域的交流和協(xié)作將深刻地影響著人類社會(huì)的發(fā)展和科技的發(fā)展。本文就人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)疾病的診斷中的應(yīng)用模型和應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行了深入的研究，總結(jié)了人工智能的起源和發(fā)展?fàn)顩r，并對(duì)其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。對(duì)數(shù)據(jù)采集、推理機(jī)訓(xùn)練與優(yōu)化、治療方案推薦三個(gè)層次進(jìn)行了詳細(xì)的分析。最后，結(jié)合胸腔疾病的診斷實(shí)例，詳細(xì)介紹了人工智能技術(shù)在胸腔疾病的診斷中的應(yīng)用，其中，人工智能在肺部結(jié)節(jié)、乳腺癌篩查、間質(zhì)性肺病等方面的應(yīng)用，對(duì)提高醫(yī)療質(zhì)量和醫(yī)療服務(wù)的聯(lián)動(dòng)處理效率，增強(qiáng)醫(yī)院的醫(yī)療診斷能力和服務(wù)水平，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。[關(guān)鍵詞]人工智能；疾病診斷；肺部疾?。粦?yīng)用研究人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展的一個(gè)重要產(chǎn)物，同時(shí)還是計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)學(xué)與其他多學(xué)科融合研究的一種前沿成果。從字面上看，人工智能就是用復(fù)雜的計(jì)算環(huán)境來模擬人腦的思維和決策的過程，進(jìn)一步加深和拓展了計(jì)算機(jī)類人智慧，以更明智、復(fù)雜的大腦滲透自然語言處理和理解、圖像識(shí)別、專家系統(tǒng)等，服務(wù)于軍事、醫(yī)療、運(yùn)輸、安防等方面，從而為智能分析和決策提供支持。以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔?，利用醫(yī)療成像分析來改善對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測、診斷及治療；將人工智能技術(shù)應(yīng)用于安防領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)高精度的人臉匹配和識(shí)別，經(jīng)過嫌疑人庫快速驗(yàn)算，準(zhǔn)確地指認(rèn)了嫌疑人；在教育行業(yè)，人工智能通過智能學(xué)習(xí)輔助學(xué)生提升學(xué)習(xí)效果，幫助教師解決教學(xué)難題。購物時(shí)，顧客可通過智能手機(jī)對(duì)商品進(jìn)行拍照，人工智能基于產(chǎn)品的圖片信息識(shí)別圖像，將所述高相似度商品信息推送給消費(fèi)者。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的最新研究成果[1]。醫(yī)療疾病診斷與人工智能技術(shù)有著較高的契合度，一方面，醫(yī)療自身具備大量的傳感器提取數(shù)據(jù)，尤其是小型醫(yī)療器械如手環(huán)、血壓、血糖儀、超聲儀等可實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶的健康參數(shù)，為基于人工智能的疾病診斷提供長期的預(yù)警和診斷數(shù)據(jù)，為人工智能提供充分的數(shù)據(jù)支持[2]。在中國，隨著人口紅利的消退，人口老齡化已經(jīng)是一個(gè)不可避免的趨勢(shì)，醫(yī)療服務(wù)面對(duì)的是龐大的患者群體和有限的醫(yī)療資源，因此，及時(shí)準(zhǔn)確的診斷和精確的醫(yī)療服務(wù)是解決當(dāng)前社會(huì)醫(yī)患關(guān)系的一個(gè)重要途徑。1基于人工智能的疾病診斷專家系統(tǒng)1.1人工智能人工智能是一門以模擬、擴(kuò)展人類智力為目的的綜合學(xué)科。人工智能分為四大類，分別是模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和智能算法。模式識(shí)別是一種以圖像識(shí)別為中心，用以處理或歸類表征現(xiàn)象的邏輯關(guān)系。主要用于人臉識(shí)別，動(dòng)物識(shí)別，車牌識(shí)別等；機(jī)器學(xué)習(xí)是通過計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大運(yùn)算能力來訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且模擬人類的思維和決定；目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要用于市場和疾病的預(yù)測。它是通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來挖掘海量數(shù)據(jù)中的潛在知識(shí)和規(guī)則，從而幫助決策的制定；智能算法是一種特殊的算法，例如：最短路徑推薦算法，工程預(yù)算最優(yōu)算法。自1950年以來，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，早期的診斷主要是診斷急腹癥和其他內(nèi)科疾病。隨著醫(yī)學(xué)影像學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，依靠醫(yī)學(xué)工作者的眼睛進(jìn)行疾病的診斷，存在著辨別能力弱、誤診、漏診等問題。在醫(yī)學(xué)圖像中，人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛的運(yùn)用，它能夠挖掘和識(shí)別出圖像中的關(guān)鍵特征，為病人的多個(gè)部位的病變進(jìn)行精確的篩選和診斷，并通過對(duì)病人的思維過程進(jìn)行定性和定量的分析，從而減輕醫(yī)護(hù)人員特別是放射科醫(yī)師的工作壓力，從而提高對(duì)微小疾病的診斷和診斷的準(zhǔn)確率。1.2疾病診斷專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)上，在疾病的診斷中不僅要準(zhǔn)確地診斷出病人的病情，還要對(duì)病人的病情做出科學(xué)的治療。以此為最終目的，將疾病數(shù)據(jù)采集、診斷、治療方案推送、治療過程跟蹤于一體的智能診斷系統(tǒng)，將是未來醫(yī)學(xué)研究的重點(diǎn)方向。疾病診斷專家系統(tǒng)的核心是將專業(yè)知識(shí)結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化，將有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生所掌握的疾病的診斷和思考過程轉(zhuǎn)換成一臺(tái)疾病的診斷機(jī)器，通過推理機(jī)對(duì)疾病的癥狀進(jìn)行分析和推理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病的智能診斷[3]。就當(dāng)下來看，我國的疾病診斷專家系統(tǒng)主要集中于疾病的診斷推理機(jī)，但是在疾病癥狀數(shù)據(jù)的采集、治療方案的推送、治療過程的追蹤等方面，還沒有能夠?qū)崿F(xiàn)一體化的應(yīng)用。比如，目前的醫(yī)學(xué)系統(tǒng)，一般都是通過傳感器、超聲波等儀器來獲取疾病的癥狀，或者通過血液和尿液的檢測來獲取血液和尿液中的各項(xiàng)指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病的快速分析。本文以醫(yī)療影像中的疾病診斷專家系統(tǒng)為例，介紹了一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像的自動(dòng)預(yù)處理技術(shù)。通過對(duì)推理機(jī)的解剖學(xué)整形、疾病特征檢測、疾病識(shí)別和診斷，并將其應(yīng)用于推理機(jī)中的治療過程進(jìn)行綜合，從而為病人提供科學(xué)、合理的診斷方法。該系統(tǒng)能夠?qū)⒋罅康尼t(yī)學(xué)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行大規(guī)模的整合，是醫(yī)學(xué)知識(shí)的匯集和智能化應(yīng)用的一個(gè)重要途徑。13疾病診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用模式網(wǎng)絡(luò)模型的產(chǎn)生使海量數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和復(fù)雜非線性關(guān)系挖掘，更接近人腦思維結(jié)構(gòu)和思維過程。疾病診斷專家是醫(yī)學(xué)各專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)專家寶貴理論知識(shí)和豐富臨床診斷經(jīng)驗(yàn)的系統(tǒng)整合，有效地解決了傳統(tǒng)診療數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用模式中存在的知識(shí)組合、知識(shí)爆炸、知識(shí)推理中存在的局限和瓶頸等問題。疾病診斷專家系統(tǒng)將醫(yī)學(xué)檢測數(shù)據(jù)（醫(yī)學(xué)影像或者醫(yī)學(xué)監(jiān)測指標(biāo)）作為輸入數(shù)據(jù)（訓(xùn)練樣本），在以醫(yī)學(xué)影像為依據(jù)進(jìn)行疾病診斷中，運(yùn)用人工智能技術(shù)，快速讀取影像數(shù)據(jù)，確保其準(zhǔn)確性的同時(shí)，并采用行列數(shù)組的方式保存，采用邊緣檢測、輪廓提取、圖像分割、圖像分類和病癥識(shí)別，推斷特定疾病的具體類型。比如，日本三菱機(jī)電開發(fā)的“人工網(wǎng)膜基片”，就是一種以醫(yī)療影像為基礎(chǔ)的疾病診斷專家系統(tǒng)，其能夠高速地讀取醫(yī)療圖像信息，通過對(duì)其進(jìn)行處理和分析，并利用專家系統(tǒng)的推理機(jī)對(duì)醫(yī)療圖像的特征信息進(jìn)行相應(yīng)疾病的推測，并與真實(shí)的專家所確診的疾病類型比較，這種“人工網(wǎng)膜基片”對(duì)疾病診斷準(zhǔn)確性高，可迅速、精確識(shí)別出大量醫(yī)學(xué)圖像信息，其速度是常規(guī)圖像，文字識(shí)別系統(tǒng)速度的幾萬倍。在根據(jù)醫(yī)學(xué)檢測指標(biāo)診斷疾病中，采用疾病診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)，通過設(shè)定的有關(guān)疾病判定和診斷的復(fù)雜指標(biāo)閾值及它們之間的關(guān)系，推測與病人對(duì)應(yīng)監(jiān)測指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的病情。如，上海華山醫(yī)院引進(jìn)的中醫(yī)診治系統(tǒng)，也就是把新生兒血樣檢測指標(biāo)錄入該系統(tǒng)，通過系統(tǒng)依據(jù)各血液指標(biāo)參數(shù)取值，判斷新生兒血糖代謝系統(tǒng)健康問題。與傳統(tǒng)的醫(yī)生望聞問切的診斷模式相比較，就疾病診斷的準(zhǔn)確性而言，以人工智能為基礎(chǔ)的疾病診斷專家系統(tǒng)有著更明顯的優(yōu)點(diǎn)。特別是對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生監(jiān)測設(shè)備不完善、專業(yè)醫(yī)生資源匱乏的醫(yī)療環(huán)境，病人身體健康監(jiān)測信息和患病部位細(xì)節(jié)圖像信息一般很難做到面面俱到和精確的獲取，而建立在少量診療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)疾病診斷具有很多不確定性，不利于病癥的精準(zhǔn)診斷。以人工智能為核心的疾病診斷專家系統(tǒng)，通過早期整合了大量專家知識(shí)的推理機(jī)，能夠達(dá)到準(zhǔn)確檢測和識(shí)別疾病的目的。與此同時(shí)，以人工智能為核心的疾病診斷專家系統(tǒng)還能通過對(duì)實(shí)例的持續(xù)學(xué)習(xí)，自動(dòng)地獲得疾病識(shí)別和診斷知識(shí)，以及把學(xué)習(xí)到的內(nèi)容映射成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)專家系統(tǒng)知識(shí)儲(chǔ)備和疾病診斷推理機(jī)猜測能力。2基于人工智能的胸部疾病診斷應(yīng)用2.1肺結(jié)節(jié)肺結(jié)節(jié)是肺癌的早期癥狀，早期發(fā)現(xiàn)并及時(shí)進(jìn)行治療，能將威脅到病人生命的重要疾病消滅在萌發(fā)階段。肺部結(jié)節(jié)的診斷主要依靠X光和CT影像學(xué)來判斷[4]。在胸部X線攝影中，X線不能穿透胸腔，因此，X線胸片圖像在肺野區(qū)域有較大的遮擋，這對(duì)準(zhǔn)確地診斷是不利的。利用人工智能的雙能量剪影技術(shù)，可以在X線圖像上消除肋骨的密度，從而降低胸片對(duì)肺的覆蓋，擴(kuò)大肺結(jié)節(jié)的暴露有助于放射學(xué)醫(yī)師對(duì)肺結(jié)節(jié)的鑒別和診斷。CT掃描顯示，CT掃描中肺結(jié)節(jié)的靶點(diǎn)呈類似圓形，是一種直徑在1.5厘米以下的清晰的陰影，但在CT圖像上，肺結(jié)節(jié)的靶點(diǎn)與其他肺動(dòng)脈的靶點(diǎn)相似，應(yīng)用PSO技術(shù)在CT圖像上的應(yīng)用，可以減少誤判率。2.2乳腺癌篩查乳腺癌是成年女性群體中的一種常見致命性疾病，近年來隨著工作壓力與生活壓力的不斷增加，乳腺癌已成為威脅女性健康的第一殺手，而且，患病人群還在不斷的變得年輕化。X線鉬靶技術(shù)和MRI篩檢技術(shù)在乳腺癌篩查中的應(yīng)用較多[5]。X線鉬靶技術(shù)是利用鉬靶X線對(duì)乳房的鈣化特性進(jìn)行影像學(xué)檢查，并利用X線影像上的乳房微鈣化現(xiàn)象來鑒別乳腺癌。然而，中國婦女多數(shù)是致密性乳腺，多數(shù)在X線攝影上顯示為微小的鈣化，從而使乳腺癌的篩查和一定的微鈣化相混淆。這對(duì)準(zhǔn)確的乳腺癌識(shí)別和篩選有一定的不利影響。MRI篩查技術(shù)是一種用于診斷乳腺致密性腫塊的方法，它適用于我國婦女的乳腺特點(diǎn)。它可以在高分辨率的乳腺中識(shí)別和成像，并結(jié)合CAD軟件來檢測微小鈣化的特點(diǎn)，幫助乳腺癌的篩查和放射學(xué)醫(yī)師進(jìn)行乳腺癌的臨床診斷。2.3間質(zhì)性肺疾病間質(zhì)性肺疾病是一類以彌漫性肺實(shí)質(zhì)和間質(zhì)纖維為特征的疾病。就當(dāng)下來看，CT檢查主要用于間質(zhì)性肺病，在CT上，肺間質(zhì)病變以網(wǎng)狀和蜂窩樣變化為主。鑒于多種類型的間質(zhì)肺病，對(duì)人類健康有不同程度的傷害，但是，CT圖像顯示的靶點(diǎn)很難分辨，而將人工智能技術(shù)應(yīng)用于肺間質(zhì)病變的診斷，通過CT圖像中間質(zhì)性肺病特有的紋理特性，可以檢測和識(shí)別出肺間質(zhì)性病變，從而幫助間質(zhì)性肺疾病的診斷和分級(jí)?；诩膊〉挠跋裉攸c(diǎn)，采用CAD技術(shù)對(duì)疾病進(jìn)行特征抽取和分類，是目前臨床上最主要的診斷手段。3人工智能在疾病診斷中的應(yīng)用前景展望醫(yī)療器械設(shè)備和監(jiān)測手段的快速發(fā)展，為人工智能深度應(yīng)用于疾病診斷提供了大量實(shí)時(shí)的信息。目前，從現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展來看，今后人工智能用于疾病診斷的前景應(yīng)該呈現(xiàn)以下幾個(gè)方面：（1）以人工智能為核心的疾病診斷專家系統(tǒng)，將是今后疾病診斷中一個(gè)重要的發(fā)展方向，它不但能夠用于解決醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中特殊方向疾病的識(shí)別和診斷問題，隨著今后社區(qū)型和居家型養(yǎng)老模式不斷普及，根據(jù)人工智能診斷疾病的系統(tǒng)將與個(gè)人移動(dòng)終端或者穿戴式傳感器相關(guān)聯(lián)，通過移動(dòng)設(shè)備對(duì)監(jiān)護(hù)對(duì)象健康參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)獲取，通過疾病診斷專家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)快速診斷和疾病預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化健康管理。（2）以人工智能為基礎(chǔ)進(jìn)行疾病診斷，今后將不限于某種智能技術(shù)，而是以多種智能技術(shù)（模糊算法、粗糙集理論、遺傳算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性數(shù)學(xué)方法或深度學(xué)習(xí)算法）為基礎(chǔ)，采用并行處理分析、舉例自學(xué)訓(xùn)練、知識(shí)組合管理，為疾病的綜合研判，提供了更有效的疾病診斷以及模型支持。就拿新冠病毒感染的確診來說，俄羅斯新西伯利亞州的俄羅斯科學(xué)院西伯利亞分院計(jì)算技術(shù)研究所的專家們開發(fā)了一種新型冠狀病毒感染并發(fā)癥及共存疾病的快速診斷方法，這些疾病會(huì)使感染者死亡。俄羅斯研究開發(fā)小組綜合運(yùn)用熱成像與X光射線兩大功能，對(duì)新冠病毒感染進(jìn)行了診斷復(fù)制，在熱成像與X光射線的基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，創(chuàng)建了綜合功能診斷方法，檢出了Covid-19病毒感染后的幾種典型臨床癥狀。計(jì)算機(jī)技術(shù)和醫(yī)學(xué)器械智能化發(fā)展，將在人工智能疾病診斷的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個(gè)更具有系統(tǒng)性的私有云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)患者病癥數(shù)據(jù)的共享，人工智能不斷學(xué)習(xí)云平臺(tái)中疾病診斷知識(shí)，優(yōu)化疾病診斷推理機(jī)，然后把學(xué)習(xí)到的結(jié)果運(yùn)用到多種疾病防治和診斷上，構(gòu)成疾病診斷良性閉環(huán)，從而為跨地區(qū)、跨時(shí)間疾病診斷和治療提供共享式服務(wù)平臺(tái)。結(jié)論人工智能通過對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜掖竽X的思考、學(xué)習(xí)和工作方式進(jìn)行研究分析，并將獲得的疾病診斷知識(shí)作為疾病診斷推理機(jī)，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者疾病的精準(zhǔn)識(shí)別。目前，人工智能已應(yīng)用于臨床中肺結(jié)節(jié)、乳腺癌、間質(zhì)性肺疾病等的篩查以及診斷，雖然有些技術(shù)還不夠成熟，但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能在疾病診斷方面的滲透與應(yīng)用將更為深入，人工智能的應(yīng)用大大降低放射科醫(yī)生的漏診率及誤診率，提高醫(yī)生的工作效率。參考文獻(xiàn)[1]莫梓華,高紅霞,黃飚.人工智能在中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病影像診斷中的應(yīng)用進(jìn)展[J].中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志,2020,37(06):792-79