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人工智能在生物医疗中的发展应用

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【摘要】人工智能是全球科技发展的一个热点,其在多个领域都有突出的应用。本文主要简介了人工智能在新药研发、辅助疾病诊断以及精准治疗方面的应用,并对其发展趋势和前景进行了相关思考。

【关键词】人工智能;生物医疗;发展应用;前景

1引言

生物医疗是与工程技术密切相关的学科,它是将工程学的方法应用到医学领域以提高医疗水平,使患者得到更好的治疗。随着社会进步和人们健康意识的增强,迫切需要提升医疗技术及水平。然而现实却存在医疗资源不充分和不平衡性、新的药物研发周期漫长以及医务人员缺乏等问题。人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[1]。从其诞生至现在,经无数多研究人员的努力,不仅成就了Alpha-Go,而且其在很多领域都有让人惊奇的表现,其强大的智能也为生物医疗提供了新的生机和可能。如在新药研发、辅助疾病诊断、医学影像、辅助治疗、健康管理、临床决策支持等领域,都有实操案例[2]。本文将重点介绍AI在生物医疗的三种应用:即AI与新药研发、AI与辅助疾病诊断以及AI与精准治疗,并对其发展趋势和前景进行了相关思考。

2人工智能在生物医疗中的应用实例

2.1AI与新药研发

新药研发的痛点是周期长、费用高和成功率低等特点,结合AI技术的药物研发将在提高效率和降低成本方面大显身手。AI研发新药是指通过AI的深度学习技术,结合大数据分析等手段,在众多的化合物中准确、快速挖掘和筛选合适的化合物,用于新药的研究,这样就使新药的研发成本降低、研发周期大为缩短,较大程度地提高了新药研发的成功率[3]。以BergHealth公司为例说明AI在新药研发中的应用。BergHealth是一家数据驱动型生物研究公司,其特色是使用大数据创建新模式进行前沿领域的药物研发。与传统的依靠生物假设不同,这种模式是依靠生物数据提供可操作的方法,研究疾病发生时新陈代谢的变化机制,其在代谢性疾病、神经系统疾病方面积累了丰厚的经验。在药物研发平台,如何创建病人“图谱”,是一个关键难题。该公司平台将AI、大数据分析、基因组学、蛋白组学和代谢组学以及生物模型元素结合的方式,挖掘有用数据进而推进药物的研发效率[4]。在极为关注的药物活性、安全性和毒副作用方面,AI可以通过计算机模拟进行预测。目前,AI借助深度学习,不仅在抗肿瘤药、心血管药和常见传染病治疗药等领域取得了新进展和突破。

2.2AI与辅助疾病

诊断临床上进行高质量的疾病病理诊断是有效治疗的重要前提。然而当前的状况是,常规的病例诊断需要投入大量的人力成本,即使这样,质量保障也难尽人意。而基于AI开发的病理诊断,主要是通过计算机不断“学习”医生专家的医疗知识、经验,并进一步模拟医生对病理的思维认识、诊断过程推理模式,达到智能辅助诊疗的目的,这类方法可大大提供诊疗的精确性。IBMWatson是目前全球医疗领域最先进的AI工具。临床医生在Watson输入患者的关键指标,仅需几十秒,Watson就可以在庞大的数据系统中,对比超过几百种医学专业期刊、肿瘤专著,以及成千上万的论文研究档案,快速匹配最佳治疗方案。该系统的实质是将自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术进行深度融合,并能够给予假设认知和大规模的证据搜集、分析和评价。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试,为美国多家医院提供辅助诊疗服务。目前Watson能够提供包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、卵巢癌等多种癌症的诊断服务[4]。在其他方面,也有类似AI为人类诊断的事例。美国研究人员编制的AI软件能够将病人的图像结果直观地翻译成诊断信息,速度快,准确率高,能够准确解读乳腺X线影像结果,帮助医生快速准确预测乳腺癌风险,该项成果发表在国际学术期刊Cancer上。国内在20世纪70年代也曾研制过专家诊疗系统,如为模拟老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序,北京中医学院研制了“关幼波肝炎医疗专家系统”[2],进行辅助诊疗。20世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制了林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学等高等院校和其他研究机构开发了基于AI的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。由上所述,AI疾病诊断上的应用,主要还是依赖于其对大数据的分析与处理,这也是它能够在科学家们众多探索尝试中脱颖而出的原因所在。

2.3AI与精准治疗

自2012年深度学习技术被引入到图像识别数据库Ima-geNet之后,其识别率近年来屡创新高。深度学习技术和医疗影像领域积累多年的数据,正在给这一领域带来令人惊喜的突破。斯坦福的研究人员在Nature上发布的一项研究显示,他们用卷积神经网络(CNN,深度学习一个最广泛的应用)做皮肤癌诊断,与21位皮肤科医生对比测试,结果所测的精确度与人类医生相当(至少91%)[5]。以往医生观察病理切片影像并判断病情,主要都是凭借肉眼和经验,在诊断中难免带有一定的主观性和局限性。然而,恶性肿瘤细胞与正常细胞具有一定差异,而这差异与癌症病情的分析和判断标准是密切相关的。如果能够利用AI中的神经网络和深度学习两大核心技术,让计算机系统自动深入学习上述差异及相关性,那么,由于计算机强大的运算能力以及对小细节的明察秋毫等特征,不仅可以弥补医生的各种主观因素(如经验不足、偶然事件影响)等带来的不足,同时,还能总结一些意外的特殊规律,不断完善计算机系统的知识体系。由于医疗影像对疾病诊断的重要性,使之成为AI在医疗应用中的热门领域。

3人工智能应用于生物医疗的发展前景

目前已有不少科研团队在这方面有了一些成果:韩国高科技科学院等机构的科学家们通过深度学习开发出一项技术,能以超过84%的准确度识别未来三年可能发展成为阿兹海默病的潜在病人;斯坦福大学联合研究团队开发出了皮肤癌诊断准确率媲美人类医生的AI,其诊断准确率在91%以上[6];我国第三军军医大学研发的一项技术,可以在30s内检测出ABO血型和Rh血型,仅用一滴血在2min内完成包括罕见血型在内的正向和反向同时定型,同时团队还设计出一套智能算法,能够根据试纸的颜色变化读出血型,定型准确率超过99.9%[7]……这些科研成果,无一不是展示了AI应用于生命科学的宏远前景。尽管AI已经能够解决很多医学上的难题,但是实施的时候依然会面临很多问题。(1)如何获得高质量的数据。目前,AI获得的数据样本的数量有一定的限度,其数量和质量应该如何进行合理分选,以保证机器学习这些数据的有效性,这直接关系到机器学习的效果,如何获取高质量的临床数据,更有利于AI在在医疗行也的应用是一个重要的前提。(2)如何更大限度的保护病人的个人隐私。从一开始建立病人的档案、制定病人的医疗和保健计划时,就要考虑病人的隐私,在后续的各种环节,如文件储存、文件传输、文件访问和开放研讨时,按照何种方式进行更为有效的保密处理,既能保护病人隐私,又不影响数据的应用和模型的开发,这是目前智能医疗在建库之初就必须考虑的问题。(3)如何让人们更加信任AI在生物医疗中的作用。受人们多年来传统观念的影响,让基于AI的系统来进行疾病等的诊断,人们内心还可能不一定接受。即使再智能的机器,也无法代替人的情感、关怀,也很难理解病人的心里感受,这些与医生相比,确实存在很大的弱势。因此,疾病的诊断和治疗等不可能很快地就实现单纯技术上的AI医疗,可能还有较为漫长的路要走。即便面临诸多挑战,但AI发展的趋势已经势不可挡,“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。随着AI、移动互联网、物联网、大数据、可穿戴式设备等创新技术的发展,国家对AI愈加重视的情况下,医疗健康全流程管理的各个环节将会越来越智能化,相应的新药研发、精准医疗等将会越来越有针对性,再伴随着医疗机器人的发展,相信在未来的医疗愿景里,许多基础性服务将能由AI来完成,医生将能够有更多的时间与精力来做好患者的服务、沟通和从事创造性的医疗工作。国外的智能医疗产业有了较为蓬勃的发展,我国的AI与医疗应用的结合尚处于起步阶段,虽然现在已有多家智能医疗创业公司,但是在数据库的建设和开发、算法以及通用技术等方面还要加强投资力度和研发强度,使AI在生物医疗的领域不仅有坚实的技术基础,还要有更为宽阔的应用领域。

参考文献

[1]人工智能.百度百科.

[2]人工智能在医疗产业的五大应用场景及典型案例.

[3]智慧健康传媒品牌.颠覆传统医疗科研.借助AI研发抗癌药物.智慧健康,2016(5):44~46.

[4]聂金福.AI在生物医疗领域的应用和机遇.软件和集成电路,2017(4):38~40.

[5]“AI+医疗影像”:智慧医疗突破口.[6]人工智能在生物医学领域大有作为.中国生物技术信息网.

[7]第三军医大利用人工智能30秒内鉴定血型.生物谷.

作者:周芃池 单位:湖南省长沙市周南中学

恐龙杂志责任编辑:张雨    阅读:人次
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