人工智能技術(shù)與應(yīng)用（案例版）課件 第8章 智能醫(yī)療機(jī)器人

第8章

智能醫(yī)療機(jī)器人-1人工智能技術(shù)與應(yīng)用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能醫(yī)療機(jī)器人概述2.智能醫(yī)療機(jī)器人應(yīng)用3.智能技術(shù)——深度學(xué)習(xí)4.應(yīng)用案例“人工智能+醫(yī)療”近年來，借助人工智能技術(shù)，開展智慧醫(yī)療成為醫(yī)療領(lǐng)域的熱點?！叭斯ぶ悄?醫(yī)療”是人工智能技術(shù)賦能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)象。以機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘為兩大核心技術(shù)的人工智能滲透到醫(yī)療行業(yè)，各應(yīng)用場景下醫(yī)療人工智能公司開發(fā)出的產(chǎn)品和服務(wù)，帶來了醫(yī)療健康行業(yè)的降本增效，衍生出醫(yī)療數(shù)據(jù)服務(wù)、機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)、醫(yī)療研發(fā)服務(wù)等新的醫(yī)療新興細(xì)分行業(yè)，拓展了醫(yī)療領(lǐng)域的邊界，重塑了醫(yī)療健康相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈。1.智能醫(yī)療機(jī)器人概述智能醫(yī)療機(jī)器人是集醫(yī)學(xué)、信息、物理、機(jī)械等多種學(xué)科于一體的技術(shù)密集型產(chǎn)品。通過計算機(jī)技術(shù)，傳感器技術(shù)、導(dǎo)航技術(shù)等實現(xiàn)自動化、智能化操作。智能醫(yī)療機(jī)器人可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療，提高醫(yī)療水平和效率。

如今，醫(yī)療機(jī)器人已經(jīng)成為醫(yī)療領(lǐng)域的重要工具，其應(yīng)用范圍涵蓋了手術(shù)、康復(fù)、護(hù)理等多個方面。包括目前臨床使用的骨科手術(shù)機(jī)器人、胃鏡機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人在內(nèi)的，用于診斷與治療環(huán)節(jié)的機(jī)器人，不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，還為患者提供了更舒適和安全的醫(yī)療環(huán)境。醫(yī)療機(jī)器人為醫(yī)療行業(yè)帶來了革命性的變化，全球醫(yī)療機(jī)器人市場空間巨大，未來快速增長。智能醫(yī)療機(jī)器人類型Typesofintelligentmedicalrobots用于手術(shù)操作，包括骨科及神經(jīng)外科手術(shù)機(jī)器人等手術(shù)機(jī)器人用于患者的康復(fù)訓(xùn)練應(yīng)用在康復(fù)護(hù)理、康復(fù)治療等方面的代替人工的機(jī)器人康復(fù)機(jī)器人提供咨詢、導(dǎo)診等服務(wù)服務(wù)機(jī)器人用于照顧患者，可以用來分擔(dān)護(hù)士護(hù)理的繁重和瑣碎工作護(hù)理機(jī)器人智能醫(yī)療機(jī)器人類型

手術(shù)機(jī)器人義齒機(jī)器人智能導(dǎo)診機(jī)器人智能送藥機(jī)器人虛擬助理語音電子病歷/智能導(dǎo)診智能問診/推薦用藥醫(yī)學(xué)影像病灶識別與標(biāo)注/三維重建靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療輔助診療醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療醫(yī)療機(jī)器人疾病風(fēng)險預(yù)測基因測序與檢測服務(wù)預(yù)測癌癥/白血病等重大疾病藥物挖掘新藥研發(fā)/老藥新用/藥物篩選藥物副作用預(yù)測/跟蹤研究健康管理營養(yǎng)學(xué)/身體健康管理精神健康管理醫(yī)院管理病歷結(jié)構(gòu)化/分級診療DRGs智能系統(tǒng)/專家系統(tǒng)輔助醫(yī)學(xué)研究平臺算法框架/數(shù)據(jù)分析等服務(wù)|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||AI+智能醫(yī)療場景AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用醫(yī)療影像

利用X線、CT、MR、DSA、PET、ECT等影像設(shè)備，對疾病進(jìn)行影像診斷和輔助治療的技術(shù)。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，90%左右的醫(yī)療數(shù)據(jù)都來自醫(yī)學(xué)影像，而且還正以30%的增長率逐年增長。不過，影像科醫(yī)生的整體數(shù)量和工作效率似乎根本沒有辦法應(yīng)對這樣的增長趨勢，而影像科醫(yī)生也因此面臨著巨大的壓力。

X光CT

MRDSA

PET

ECT

2017年，騰訊正式推出了“騰訊覓影”，從臨床數(shù)據(jù)來看，“騰訊覓影”的敏感度已經(jīng)超過了85%,識別準(zhǔn)確率也達(dá)到90%,特異度更是高達(dá)99%。不僅如此，只需要幾秒的時間，“騰訊覓影”就可以幫醫(yī)生“看”一張影像圖，在這一過程中，“騰訊覓影”不僅可以自動識別并定位疾病根源，還會提醒醫(yī)生對可疑影像圖進(jìn)行復(fù)審。輔助診療

目前人工智能可以通過癥狀和病歷來診斷癌癥，比如Watson，經(jīng)過了4年多的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了200本腫瘤領(lǐng)域的教科書，290種醫(yī)學(xué)期刊和超過1500萬份的文獻(xiàn)后，Watson開始臨床應(yīng)用，并且可以在肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌和宮頸癌等領(lǐng)域向人類醫(yī)生提出建議；又可以通過醫(yī)學(xué)影像和病理解讀來識別癌癥，國內(nèi)的人工智能領(lǐng)軍企業(yè)Airdoc在各個領(lǐng)域的頂尖醫(yī)生的幫助下，在眼科、皮膚科、大腦、心血管、肺部、肝部等領(lǐng)域建立了準(zhǔn)確的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型，在肺癌、乳腺癌、肝癌、基底細(xì)胞瘤、惡性黑色素瘤等領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)展，通過15萬張圖片的訓(xùn)練，在眼科診斷準(zhǔn)確率已經(jīng)不低于人類三甲眼科醫(yī)生，如果將人工智能應(yīng)用在癌癥的早期檢測和早期診斷，可以挽救無數(shù)人的性命。疾病預(yù)測

預(yù)測未知，一直是人類十分向往的能力。2008年谷歌推出一個預(yù)測流感流行趨勢的系統(tǒng)——GoogleFluTrends（谷歌流感趨勢，以下簡稱GFT）。GFT一戰(zhàn)成名是在2009年美國H1N1爆發(fā)的幾周前。AI可預(yù)測心臟病人何時死亡：準(zhǔn)確率達(dá)80%英國醫(yī)學(xué)研究委員會倫敦醫(yī)學(xué)研究所的這個研究小組說，人工智能軟件能夠通過分析血檢以及心臟掃描結(jié)果發(fā)現(xiàn)心臟即將衰竭的跡象。研究人員向人工智能軟件輸入了256名心臟病患者的心臟核磁共振掃描結(jié)果，以及血液檢測結(jié)果。人工智能軟件對于每一次心跳都測量了心臟結(jié)構(gòu)中3萬個不同點的運動狀況。把上述檢測結(jié)果同患者8年的健康狀況記錄結(jié)合起來，人工智能軟件就可以發(fā)現(xiàn)哪些異常狀況會導(dǎo)致患者的死亡。人工智能軟件能夠?qū)ξ磥砦迥甑那闆r作出預(yù)測，預(yù)測患者在一年后仍然存活的準(zhǔn)確率大約為80%，而醫(yī)生對于這項預(yù)測的準(zhǔn)確率為60%。。醫(yī)院管理能合理地為患者安排治療計劃；在電子處方系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置安全警示，確保用藥規(guī)范，防止濫用抗生素等藥物；自動讀取患者電子病歷相關(guān)信息，得出輔助診斷信息，實現(xiàn)醫(yī)療輔助診斷。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，應(yīng)用RFID標(biāo)簽，打造無人值守耗材管理模式;智能化設(shè)備的應(yīng)用，耗材追瀾及管理發(fā)生質(zhì)的飛躍!健康管理日常監(jiān)測數(shù)據(jù)(DailyMonitoring

Data)各類日常監(jiān)測生理信息，生活習(xí)慣，心理及精神狀態(tài)等電子病歷與診療記錄(ElectronicMedical

Records)含問診信息、病程記錄、病史信息，疾病診斷信息，治療過程，隨訪過程，環(huán)境信息等用藥記錄(Records

of

Medicine)藥物信息，治療結(jié)果等診斷數(shù)據(jù)(Diagnosis

Data)生化診斷、病理診斷、物理診斷、生理信號診斷、影像診斷、基因診斷等健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)運營數(shù)據(jù)(Busi

Data)病人，財務(wù)，流程，診療，開藥等數(shù)據(jù)保險與支付(Insurance

andPayment)病人保險、支付記錄、信用記錄人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)ChallengesofAIinthehealthcarefield在醫(yī)療方面的信息或隱私都在虛擬的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中留下痕跡。如果管理不善，就有可能被不法分子所利用患者隱私保護(hù)通過虛擬的信息系統(tǒng)或人工智能系統(tǒng)進(jìn)行，可能發(fā)生醫(yī)療風(fēng)險的主體、環(huán)節(jié)和因素增多了，醫(yī)療風(fēng)險不可控性增強(qiáng)一些醫(yī)務(wù)人員可能會抵制或消極對待醫(yī)療人工智能的發(fā)展，那將會極大地降低醫(yī)療人工智能的發(fā)展速度風(fēng)險責(zé)任受接受程度文化創(chuàng)建階段2.智能醫(yī)療機(jī)器人應(yīng)用

手術(shù)機(jī)器人是集臨床醫(yī)學(xué)、生物力學(xué)、機(jī)械學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、微電子學(xué)等諸多學(xué)科為一體的新型醫(yī)療器械。手術(shù)機(jī)器人現(xiàn)已應(yīng)用于普腹外科、泌尿外科、心血管外科、胸心外科、婦科、骨科、神經(jīng)外科等多個領(lǐng)域。此外，智能咽拭子采集機(jī)器人、智能外骨骼機(jī)器人、膝關(guān)節(jié)手術(shù)機(jī)器人、血管介入機(jī)器人等設(shè)備也是醫(yī)療機(jī)器人，醫(yī)療機(jī)器人是高端智能醫(yī)療裝備的代表。手術(shù)機(jī)器人的起源與發(fā)展手術(shù)機(jī)器人類型

膠囊胃鏡是一款可以替代傳統(tǒng)胃鏡的新型醫(yī)療機(jī)器人，隨水吞服后，它以每秒2幀的速度進(jìn)行拍照，將食管、食道、胃進(jìn)行全方位檢查，短短15分鐘即可拍攝上萬張照片，完成無痛、無創(chuàng)、無麻醉、無交叉感染的精準(zhǔn)胃部檢查，檢查后膠囊機(jī)器人隨消化道排泄。

整個治療過程在體外通過手機(jī)遙控實現(xiàn)，可以無痛來檢測胃部的狀況成為將眾多病人從傳統(tǒng)胃鏡痛苦檢查中解放出來的妙招。目前膠囊機(jī)器人已經(jīng)在100多家醫(yī)院和300多家體檢機(jī)構(gòu)開始使用。膠囊胃鏡機(jī)器人康復(fù)機(jī)器人是輔助人體完成肢體動作，實現(xiàn)助殘行走、康復(fù)治療、負(fù)重行走、減輕勞動強(qiáng)度等功能的一種醫(yī)用機(jī)器人?？祻?fù)機(jī)器人的核心理念是機(jī)器人、病人、治療師之間全新的協(xié)作關(guān)系，形成更有效且個性化的康復(fù)效果?？祻?fù)機(jī)器人涵蓋物理運動、日常生活能力、社交活動、環(huán)境控制、聽覺、視覺、口頭表達(dá)等應(yīng)用領(lǐng)域。相較于傳統(tǒng)訓(xùn)練的局限性，康復(fù)機(jī)器人能夠節(jié)省人力、重復(fù)訓(xùn)練、減少誤差、全面護(hù)理、最大化持續(xù)時間和強(qiáng)度?？祻?fù)機(jī)器人康復(fù)機(jī)器人類型本章小結(jié)第8章

智能醫(yī)療機(jī)器人-2人工智能技術(shù)與應(yīng)用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能醫(yī)療機(jī)器人概述2.智能醫(yī)療機(jī)器人應(yīng)用3.智能技術(shù)——深度學(xué)習(xí)4.應(yīng)用案例3.

智能技術(shù)——深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)（DeepLearning），簡稱DL。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其概念由杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）等人于2006年提出，基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外楊立昆（YannLeCun）等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的M-

P模型、BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)等構(gòu)成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。神經(jīng)元作為基本處理單元，由連接、求和節(jié)點、激活函數(shù)組成。深度學(xué)習(xí)的起源與發(fā)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景1.計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別、行人重識別等領(lǐng)域。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以用于圖像分類和目標(biāo)檢測，而生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以用于圖像生成和風(fēng)格遷移。3.醫(yī)療保健深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于醫(yī)學(xué)圖像分析、病理診斷、基因序列分析等領(lǐng)域。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于乳腺癌檢測，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于基因序列分析。2.自然語言處理深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、命名實體識別、機(jī)器翻譯、語音識別等領(lǐng)域。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）可以用于語言模型和機(jī)器翻譯，而變換器模型（Transformer）可以用于序列到序列的學(xué)習(xí)任務(wù)。應(yīng)用場景LeNet結(jié)構(gòu)4.應(yīng)用案例——病毒感染動態(tài)顯示SIR模型是一種常見的傳染病傳播模型，用于描述人群中傳染病的傳播過程。SIR模型將人群分為三個互相轉(zhuǎn)化的狀態(tài)：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康復(fù)者（Recovered）

病毒的變異速度可能會超過科學(xué)家們研發(fā)疫苗和治療藥物的速度，導(dǎo)致疫苗和藥物的有效性受到挑戰(zhàn)。此外，全球化和人口密集的城市化趨勢使得病毒更容易傳播，加劇了疫情的蔓延速度。同時，一些病毒可能具有潛在的跨物種傳播能力，增加了疾病的傳播范圍和難度，導(dǎo)致公眾對病毒傳播和防控措施的誤解和不信任，影響了疫情防控的有效性。為了盡可能預(yù)防疾病