人工智能在医疗领域的应用现状和思考.pdf

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】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:..侯梦婷鲍娟来源:《中国现代医生》2022年第22期隨着健康中国2030”国家决策的不断推进,人工智能(artificialintelligence,AI)作为一项基础技术被提升为国家战略规划,纳入国家重点研究发展计划。医疗AI作为AI领域的一个重要方向发展迅速,利用新型技术助力医疗领域的理论与应用早已成为医疗和研究机构研究的热点。2020年新型冠状病毒肺炎疫情的暴发,加速了AI技术在医学中的应用,其在疾病预测与预防、药物研发、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面作用凸显。AI将是未来整个医疗领域的提升方向,给医学信息智能化赋予了新的意义和内涵。本文分析了AI在医疗领域的应用现状并对其所面临的问题提出建议,推动AI在医疗领域的深入探索与应用,为医疗AI的发展提供理论基础。,让机器通过接收、识别和理解人的语言信号从而转变为相应的文本或指令[1]。借助智能语音识别技术,突破传统医疗报告耗时长、效率低、报告输入或记录模式的限制,减少甚至代替键盘输入可明显提高医生工作效率和服务质量,创新工作模式[2]。Nuance公司的医疗语音识别系统可将医生报告录入时间缩短为原来的1/5,有效提高医生的工作效率[3]。借助智能语音输入宝整理病历数据1min可转录4000字,识别准确率达98%[4]。当前,智能语音电子病历系统仍存在较大的技术挑战,需要构建完备的医学知识图谱,并突破降噪、变异发音单元监测和模型训练等技术问题[5]。随着系统的优化和升级,语音电子病历将逐步提高在医疗场景的应用率。。预问诊,即在患者就诊前通过虚拟医疗助手或智慧医疗小程序与医生交互信息,初步形成病历报告,供患者和就诊医生参考,提前了解病情以提供更好的诊疗服务;自诊,即由患者在智能分诊机器或互联网医院APP通过人机交互完成智能问诊,给出最佳就诊科室建议,以缩短问诊时间,提升问诊效率。AI与互联网技术结合还推出智能问诊APP如智云健康、春雨医生、微脉等,不仅为患者提供爱心义诊、预约挂号、专家问诊、在线咨询、送药到家等全方位服务,还提供健康教育、康复指导,缓解了分诊压力。,即将AI技术应用于医学影像辅助诊断领域,AI在此领域落地最早、应用最广。AI在影像领域的应用主要分两部分,一是图像识别,二是深度学****二者结合给医学影像领域带来巨大改革[6]。图像识别主要是将病变部位进行影像分析,获取一些有意义的信息。食管癌AI影像监测准确率达98%,并可区分浅表食管癌和晚期癌症:..AI系统阅片诊断正确率达92%[8],胆管癌AI磁共振成像诊断准确率达94%[9]。深度学****主要是利用影像大数据和模型训练,使其具有评估和诊断能力,进而得出辅助诊疗方案。GoogleDeepMindHealth团队利用深度学****将视网膜眼底图像用于糖尿病黄斑水肿程度监测,%[10]。国内学者使用智能超声诊断系统对甲状腺结节进行自动检测,准确率达97%[11],国外学者利用FuzzyArt模型对急性阑尾炎进行诊断,定位准确率为95%,与专家水平相当[12]。,通过对医疗质控前监测、智能质控提醒与医务管理,从而提高全院医疗质量,为医院管理提供科学的决策支撑[13]。江苏省人民医院设计的智能静脉血栓栓塞(venousthromboembolism,VTE)质控系统可动态化监测住院患者VTE,实现院内VTE及时识别和有效干预[14]。基于移动护理的骨科创伤患者血糖管理系统,可实时采集、动态检测血糖数据[15]。罗爱静等[16]构建的合理用药监测系统,可监测药物剂量、合理的给药途径,还可审查与提示药物的过敏史、禁忌证和不良反應。,但由于国家政策的支持和疫情的催化,目前处于快速发展阶段[17]。远程医疗包括远程会诊、远程治疗、远程护理、远程手术等服务模式。2019年3月,中国人民解放军总医院成功完成全国首例远程人体手术帕金森病“脑起搏器”植入术。利用远程医疗技术对急性脑卒中患者进行救治,可确保患者及时转运,提高抢救成功率,降低医疗成本[18]。当突发应急灾害、公共卫生事件或事故救援时,基于云平台进行在线评估、多学科协作诊疗与转诊、随访等远程医疗服务,可实现医疗资源最大化利用[19]。在新型冠状病毒肺炎疫情防控期间,引入许多新的远程监控患者手段,不仅有利于控制疫情传播,而且有助于确保向非新型冠状病毒肺炎患者提供医疗服务。,准确地选取药物靶点和化合物、模拟动物实验和临床实验,测试药物疗效和有效性及药物重新定位,缩短药物研发周期,提高研发效率,节省研发成本[20]。vanIJzendoorn等[21]利用机器学****方法和基因表达数据,发现罕见软组织肉瘤新的生物标志物和潜在药物靶点。Pantuck等[22]利用AI技术鉴定药物剂量和给药效果,将恩扎卢***和溴代多巴***抑制剂ZEN–3694联合应用于转移性前列腺癌患者,发现ZEN–3694比初始剂量降低50%,已确定最佳剂量阻止癌症蔓延。Moreira–Filho等[23]利用基于AI的计算方法和自动化分析研发并优化血吸虫药物,使血吸虫疫苗成为可能。,主要通过AI系统监测和评估识别疾病的危险因素,预先采取措施,从而阻断、延缓或控制疾病的发生风险和发展进程[24]。Cognoa公司基于AI平台儿童自闭症筛查已获得美国食品药品监督管理局监管许可准确率超过80%[25]。基于AI算法构建血压模型与患者体检指标结合可用于高血压患者的病情预测和并:..。国外学者利用AI研究乳腺癌的病灶转移及预后,总体准确率为83%[27]。目前,AI占领了疾病风险预控的主流,但精确度和普遍适用性有待提高。。目前多以智能手机APP(Healthbook、妙健康、悦动圈等)和智能可穿戴设备(智能手环、手表、眼镜等)来监测用户的基本生命体征、营养摄入、疾病管理、心理健康等指标,通过对健康数据的分析规划用户的日常锻炼、膳食分配、健康教育推送;监测用户潜在的疾病风险及并发症、用药依从性,实现疾病早期预警与防控,提高用户的自我管理。。目前全球最成功的机器人系统是DaVinci外科手术机器人。我国三所高校联合研发的妙手S”腹腔微创手术机器人可完成直径<1mm微细血管的剥离、剪切、缝合和打结等手术操作[28]。我国学者设计的全自动无针头疫苗注射机器人,可精确定位疫苗穿刺点和注射角度[29]。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,远程机器人极大地支持前线医务人员的工作任务。启动机器人开展消毒清洁、测量体温、导医问诊、物资运送等防控工作,大大减少患者和医护人员之间的密切互动,遏制病毒的传播。,即将AI技术应用于医学影像辅助诊断领域,AI在此领域落地最早、应用最广。AI在影像领域的应用主要分两部分,一是图像识别,二是深度学****二者结合给医学影像领域带来巨大改革[6]。图像识别主要是将病变部位进行影像分析,获取一些有意义的信息。食管癌AI影像监测准确率达98%,并可区分浅表食管癌和晚期癌症[7],肺結核AI系统阅片诊断正确率达92%[8],胆管癌AI磁共振成像诊断准确率达94%[9]。深度学****主要是利用影像大数据和模型训练,使其具有评估和诊断能力,进而得出辅助诊疗方案。GoogleDeepMindHealth团队利用深度学****将视网膜眼底图像用于糖尿病黄斑水肿程度监测,%[10]。国内学者使用智能超声诊断系统对甲状腺结节进行自动检测,准确率达97%[11],国外学者利用FuzzyArt模型对急性阑尾炎进行诊断,定位准确率为95%,与专家水平相当[12]。,通过对医疗质控前监测、智能质控提醒与医务管理,从而提高全院医疗质量,为医院管理提供科学的决策支撑[13]。江苏省人民医院设计的智能静脉血栓栓塞(venousthromboembolism,VTE)质控系统可动态化监测住院患者VTE,实现院内VTE及时识别和有效干预[14]。基于移动护理的骨科创伤患者血糖管理系统,可实时采集、动态检测血糖数据[15]。罗爱静等[16]构建的合理用药监测系统,可监测药物剂量、合理的给药途径,还可审查与提示药物的过敏史、禁忌证和不良反应。,但由于国家政策的支持和疫情的催化,目前处于快速发展阶段[17]。远程医疗包括远程会诊、远程治疗、远程护理、远程手术等服务模式。2019年3月,中国人民解放军总医院成功完成全国首例远程人体手术——帕金森病“脑起搏器”:..率,降低医疗成本。当突发应急灾害、公共卫生事件或事故救援时,基于云平台进行在线评估、多学科协作诊疗与转诊、随访等远程医疗服务,可实现医疗资源最大化利用[19]。在新型冠状病毒肺炎疫情防控期间,引入许多新的远程监控患者手段,不仅有利于控制疫情传播,而且有助于确保向非新型冠状病毒肺炎患者提供医疗服务。,准确地选取药物靶点和化合物、模拟动物实验和临床实验,测试药物疗效和有效性及药物重新定位,缩短药物研发周期,提高研发效率,节省研发成本[20]。vanIJzendoorn等[21]利用机器学****方法和基因表达数据,发现罕见软组织肉瘤新的生物标志物和潜在药物靶点。Pantuck等[22]利用AI技术鉴定药物剂量和给药效果,将恩扎卢***和溴代多巴***抑制剂ZEN3694联合应用于转移性前列腺癌患者,发现ZEN–3694比初始剂量降低50%,已确定最佳剂量阻止癌症蔓延。Moreira–Filho等[23]利用基于AI的计算方法和自动化分析研发并优化血吸虫药物,使血吸虫疫苗成为可能。,主要通过AI系统监测和评估识别疾病的危险因素,预先采取措施,从而阻断、延缓或控制疾病的发生风险和发展进程[24]。Cognoa公司基于AI平台儿童自闭症筛查已获得美国食品药品监督管理局监管许可准确率超过80%[25]。基于AI算法构建血压模型与患者体检指标结合可用于高血压患者的病情预测和并发症预防[26]。国外学者利用AI研究乳腺癌的病灶转移及预后,总体准确率为83%[27]。目前,AI占领了疾病风险预控的主流,但精确度和普遍适用性有待提高。。目前多以智能手机APP(Healthbook、妙健康、悦动圈等)和智能可穿戴设备(智能手环、手表、眼镜等)来监测用户的基本生命体征、营养摄入、疾病管理、心理健康等指标,通过对健康数据的分析规划用户的日常锻炼、膳食分配、健康教育推送;监测用户潜在的疾病风险及并发症、用药依从性,实现疾病早期预警与防控,提高用户的自我管理。。目前全球最成功的机器人系统是DaVinci外科手术机器人。我国三所高校联合研发的“妙手S”腹腔微创手术机器人可完成直径<1mm微细血管的剥离、剪切、缝合和打结等手术操作[28]。我国学者设计的全自动无针头疫苗注射机器人,可精确定位疫苗穿刺点和注射角度[29]。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,远程机器人极大地支持前线医务人员的工作任务。启动机器人开展消毒清洁、测量体温、导医问诊、物资运送等防控工作,大大减少患者和医护人员之间的密切互动,遏制病毒的传播。:..智能影像诊断,即将AI技术应用于医学影像辅助诊断领域,AI在此领域落地最早、应用最广。AI在影像领域的应用主要分两部分,一是图像识别,二是深度学****二者结合给医学影像领域带来巨大改革[6]。图像识别主要是将病变部位进行影像分析,获取一些有意义的信息。食管癌AI影像监测准确率达98%,并可区分浅表食管癌和晚期癌症[7],肺结核AI系统阅片诊断正确率达92%[8],胆管癌AI磁共振成像诊断准确率达94%[9]。深度学****主要是利用影像大数据和模型训练,使其具有评估和诊断能力,进而得出辅助诊疗方案。GoogleDeepMindHealth团队利用深度学****将视网膜眼底图像用于糖尿病黄斑水肿程度监测,%[10]。国内学者使用智能超声诊断系统对甲状腺结节进行自动检测,准确率达97%[11],国外学者利用FuzzyArt模型对急性阑尾炎进行诊断,定位准确率为95%,与专家水平相当[12]。,通过对医疗质控前监测、智能质控提醒与医务管理,从而提高全院医疗质量,为医院管理提供科学的决策支撑[13]。江苏省人民医院设计的智能静脉血栓栓塞(venousthromboembolism,VTE)质控系统可动态化监测住院患者VTE,实现院内VTE及时识别和有效干预[14]。基于移动护理的骨科创伤患者血糖管理系统,可实时采集、动态检测血糖数据[15]。罗爱静等[16]构建的合理用药监测系统,可监测药物剂量、合理的给药途径,还可审查与提示药物的过敏史、禁忌证和不良反应。,但由于国家政策的支持和疫情的催化,目前处于快速发展阶段[17]。远程医疗包括远程会诊、远程治疗、远程护理、远程手术等服务模式。2019年3月,中国人民解放军总医院成功完成全国首例远程人体手术帕金森病“脑起搏器”植入术。利用远程医疗技术对急性脑卒中患者进行救治,可确保患者及时转运,提高抢救成功率,降低医疗成本[18]。当突发应急灾害、公共卫生事件或事故救援时,基于云平台进行在线评估、多学科协作诊疗与转诊、随访等远程医疗服务,可实现医疗资源最大化利用[19]。在新型冠状病毒肺炎疫情防控期间,引入许多新的远程监控患者手段,不仅有利于控制疫情传播,而且有助于确保向非新型冠状病毒肺炎患者提供医疗服务。,准确地选取药物靶点和化合物、模拟动物实验和临床实验,测试药物疗效和有效性及药物重新定位,缩短药物研发周期,提高研发效率,节省研发成本[20]。vanIJzendoorn等[21]利用机器学****方法和基因表达数据,发现罕见软组织肉瘤新的生物标志物和潜在药物靶点。Pantuck等[22]利用AI技术鉴定药物剂量和给药效果,将恩扎卢***和溴代多巴***抑制剂ZEN–3694联合应用于转移性前列腺癌患者,发现ZEN–3694比初始剂量降低50%,已确定最佳剂量阻止癌症蔓延。Moreira–Filho等[23]利用基于AI的计算方法和自动化分析研发并优化血吸虫药物,使血吸虫疫苗成为可能。:..AI在疾病风险预控领域发展势头强劲,主要通过AI系统监测和评估识别疾病的危险因素,预先采取措施,从而阻断、延缓或控制疾病的发生风险和发展进程[24]。Cognoa公司基于AI平台儿童自闭症筛查已获得美国食品药品监督管理局监管许可准确率超过80%[25]。基于AI算法构建血压模型与患者体检指标结合可用于高血压患者的病情预测和并发症预防[26]。国外学者利用AI研究乳腺癌的病灶转移及预后,总体准确率为83%[27]。目前,AI占领了疾病风险预控的主流,但精确度和普遍适用性有待提高。。目前多以智能手机APP(Healthbook、妙健康、悦动圈等)和智能可穿戴设备(智能手环、手表、眼鏡等)来监测用户的基本生命体征、营养摄入、疾病管理、心理健康等指标,通过对健康数据的分析规划用户的日常锻炼、膳食分配、健康教育推送;监测用户潜在的疾病风险及并发症、用药依从性,实现疾病早期预警与防控,提高用户的自我管理。。目前全球最成功的机器人系统是DaVinci外科手术机器人。我国三所高校联合研发的妙手S”腹腔微创手术机器人可完成直径<1mm微细血管的剥离、剪切、缝合和打结等手术操作[28]。我国学者设计的全自动无针头疫苗注射机器人,可精确定位疫苗穿刺点和注射角度[29]。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,远程机器人极大地支持前线医务人员的工作任务。启动机器人开展消毒清洁、测量体温、导医问诊、物资运送等防控工作,大大减少患者和医护人员之间的密切互动,遏制病毒的传播。,即将AI技术应用于医学影像辅助诊断领域,AI在此领域落地最早、应用最广。AI在影像领域的应用主要分两部分,一是图像识别,二是深度学****二者结合给医学影像领域带来巨大改革[6]。图像识别主要是将病变部位进行影像分析,获取一些有意义的信息。食管癌AI影像监测准确率达98%,并可区分浅表食管癌和晚期癌症[7],肺结核AI系统阅片诊断正确率达92%[8],胆管癌AI磁共振成像诊断准确率达94%[9]。深度学****主要是利用影像大数据和模型训练,使其具有评估和诊断能力,进而得出辅助诊疗方案。GoogleDeepMindHealth团队利用深度学****将视网膜眼底图像用于糖尿病黄斑水肿程度监测,%[10]。国内学者使用智能超声诊断系统对甲状腺结节进行自动检测,准确率达97%[11],国外学者利用FuzzyArt模型对急性阑尾炎进行诊断,定位准确率为95%,与专家水平相当[12]。,通过对医疗质控前监测、智能质控提醒与医务管理,从而提高全院医疗质量,为医院管理提供科学的决策支撑[13]。江苏省人民医院设计的智能静脉血栓栓塞(venousthromboembolism,VTE)质控系统可动态化监测住院患者VTE,实现院内VTE及时识别和有效干预[14]。基于移动护理的骨科创伤患者血糖管理系统,可实时采集、动态检测血糖数据[15]。罗爱静等[16]构建的合理用药监测系统,可监测药物剂量、合理的给药途径,还可审查与提示药物的过敏史、禁忌证和不良反应。:..处于快速发展阶段[17]。远程医疗包括远程会诊、远程治疗、远程护理、远程手术等服务模式。2019年3月,中国人民解放军总医院成功完成全国首例远程人体手术帕金森病“脑起搏器”植入术。利用远程医疗技术对急性脑卒中患者进行救治,可确保患者及时转运,提高抢救成功率,降低医疗成本[18]。当突发应急灾害、公共卫生事件或事故救援时,基于云平台进行在线评估、多学科协作诊疗与转诊、随访等远程医疗服务,可实现医疗资源最大化利用[19]。在新型冠状病毒肺炎疫情防控期间,引入许多新的远程监控患者手段,不仅有利于控制疫情传播,而且有助于确保向非新型冠状病毒肺炎患者提供医疗服务。,准确地选取药物靶点和化合物、模拟动物实验和临床实验,测试药物疗效和有效性及药物重新定位,缩短药物研发周期,提高研发效率,节省研发成本[20]。vanIJzendoorn等[21]利用机器学****方法和基因表达数据,发现罕见软组织肉瘤新的生物标志物和潜在药物靶点。Pantuck等[22]利用AI技术鉴定药物剂量和给药效果,将恩扎卢***和溴代多巴***抑制剂ZEN–3694联合应用于转移性前列腺癌患者,发现ZEN–3694比初始剂量降低50%,已确定最佳剂量阻止癌症蔓延。Moreira–Filho等[23]利用基于AI的计算方法和自动化分析研发并优化血吸虫药物,使血吸虫疫苗成为可能。,主要通过AI系统监测和评估识别疾病的危险因素,预先采取措施,从而阻断、延缓或控制疾病的发生风险和发展进程[24]。Cognoa公司基于AI平台儿童自闭症筛查已获得美国食品药品监督管理局监管许可准确率超过80%[25]。基于AI算法构建血压模型与患者体检指标结合可用于高血压患者的病情预测和并发症预防[26]。国外学者利用AI研究乳腺癌的病灶转移及预后,总体准确率为83%[27]。目前,AI占领了疾病风险预控的主流,但精确度和普遍适用性有待提高。。目前多以智能手机APP(Healthbook、妙健康、悦动圈等)和智能可穿戴设备(智能手环、手表、眼镜等)来监测用户的基本生命体征、营养摄入、疾病管理、心理健康等指标,通过对健康数据的分析规划用户的日常锻炼、膳食分配、健康教育推送;监测用户潜在的疾病风险及并发症、用药依从性,实现疾病早期预警与防控,提高用户的自我管理。。目前全球最成功的机器人系统是DaVinci外科手术机器人。我国三所高校联合研发的“妙手S”腹腔微创手术机器人可完成直径<1mm微细血管的剥离、剪切、缝合和打结等手术操作[28]。我国学者设计的全自动无针头疫苗:..。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,远程机器人极大地支持前线医务人员的工作任务。启动机器人开展消毒清洁、测量体温、导医问诊、物资运送等防控工作,大大减少患者和医护人员之间的密切互动,遏制病毒的传播。