计算机人工智能对医疗的认识与研究

官恒

（广州工商学院 广东省广州市 510850）

智能医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量。人工智能的应用领域如图 1 所示。具体来讲，人工智能特别适用于医学影像诊断、慢性病管理和生活方式指导，疾病排查和病理研究、药物开发等领域，并在精准医学方面帮助填补基因型与表现型的区别。

智能医疗的三层结构如图 2 所示；
其中应用层是人们最为熟悉的，也是患者和医生接触最为紧密的。技术层和基础设施层则需要涉及相关专业知识。

随着新时代计算机技术的不断发展，计算机在临床医疗领域得到了更高的提升。计算机的优点在临床的辅助诊断、医学院的辅助教学、医学的基础科学研究等方面逐渐崭露头角[5]。现代化的医疗系统和医疗数据库，有效的收集、存储了各项医疗数据；
新型的医疗系统和医疗技术为患者提供更加专业的治疗方案。

1.1 HIS系统

现代医院普遍采用HIS(Hospital Information System)系统，HIS 系统将医院的各个部门的日常管理清晰化，使得每一个流程像计算机CPU 的指令流水一样有章可循，有效地提高了管理效率，降低了管理成本。将传统的手写病例电子化，形成电子病例档案；
患者在就诊时就无须带着各种各样的病例文件来回奔波；
将可以电子化的医学影像实行电子文件式存储，减少患者不必要的经济支出。

图1：人工智能的应用领域

图2：智能医疗的三层结构

医生可以通过计算机与移动互联网快速的获得病人的病情，更加快速的对病人的治疗方案提出优化建议。

1.2 大数据健康码、行程码

在新冠肺炎疫情的防控中，计算机技术亦表现了巨大的能量；
研究人员利用算法与数据分析，在短时间内迅速构建一个可以覆盖全国的“信息网”（大数据行程码），有效的保障了人民的生命安全，有效避免了疫情的“反弹”传播[1]。

2.1 模式识别

模式识别是指对于某些客体进行定量的或结构的描述。由研究人员研究出一种自动生成技术，由计算机自动地将待识别的模式分配到各个模式类中。例如：在医疗领域，主治医生结合计算机对人体细胞显微图像进行分析，可确定被检查的内脏器官是否发生病变。

2.2 专家系统

专家系统是利用计算机构成存储量极大的知识库，把各类专家丰富的知识经验、各类临床科室积累的患者病例，以数据库的形式存放在一个庞大的“知识库”内，通过编写专用的软件，根据用户输入查询的要求，向用户做出所要求的解答。Internet 的服务能力日益倍增，远程医疗、虚拟医疗也可以得到飞跃式的进步。

2.3 机器人与医学

机器人的出现也是人工智能领域的一项重要应用。随着达芬奇手术机器人在全球的推广应用机器人，医用机器人也作为一个独立的分支，开始步入人们的视线。在此领域中，伴随着人工智能技术、语音视觉识别技术的不断深化应用，医用机器人也开始渗透到临床应用的方面之中。

达芬奇手术机器人是一种高级智能机器人手术平台，它是由外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统三部分组成，是一种先进的腹腔镜系统。达芬奇手术机器人的设计理念是通过使用微创的手术方法，实施复杂的临床外科手术，为泌尿外科和胸外科手术带来了巨大的飞跃[3]。

3.1 手术机器人的工作原理

控制台是手术室无菌区外的主刀医生操作的两个主控制器和脚踏板，可以控制机器人和三维高清内窥镜系统。控制台可以使机器人末端的手术器械与主刀医生的双手进行同步的手术动作，实现医用立体目镜的效果。床旁机械臂系统是达芬奇手术机器人的操作部件，它是由助手医生在无菌区内操作；
助手医生负责更换器械和内窥镜，协助主刀医生完成微创手术。为确保患者的手术安全，助手医生要对于床旁机械臂系统的运动具有十分精准的控制能力。成像系统的内部装有达芬奇手术机器人的核心芯片处理器以及图像处理系统，它是由护士在无菌区外进行操作。达芬奇手术机器人的内窥镜为三维高清镜头，具有很高的分辨率，可以将微小的手术区域放大到十倍以上以供主刀医生实施更加精准的手术操作；
成像系统可以提供清晰的患者手术创面的立体图像，使得微创手术的操作距离可以得到更加准确、有效的把握，提升了传统腹腔镜的手术操作精准度。

3.2 手术机器人临床优势

达芬奇手术机器人借助计算机技术，辅以人工智能的方式，使得微创外科迈向了一个更高的平台。手术操作更加精确，与二维视觉的腔镜手术相比，三维视觉可以放大10-15 倍，手术的精确程度大大增加；
手术部位的创伤切口变小，患者术后恢复时间更快。它的出现与临床应用，使外科手术的精度超越了人手的极限，是一个非常优秀的智能医疗科技产品。

2020年年初，由于新型冠状病毒疫情的爆发，国内的医疗卫生体系受到了巨大考验。人工智能技术的加入极大地缓解了整个医疗体系的压力，从疫情防控、病情诊断、患者治疗、患者后期康复，贯穿了整个医疗体系。

4.1 AI人脸识别+体温检测系统

全国各地的许多医院都引入了AI 人脸识别+体温测量系统，此系统可以快速对大流量的进入人群进行高精度的体温测量。

AI 人脸识别+体温检测系统的特点：

（1）基于深度学习的嵌入式人脸识别算法，识别速度小于1s。

（2）内置的测温传感模组，能快速测出人的面部的体表温度。

图3：识别过程

（3）利用技术（卷积神经网络CNN）提取辨析人脸特征，最大化减轻了因人脸角度、光线、表情等不利因素对比对结果的影响。

（4）环境适应性强，稳定性高，安装在医院入口处，白天黑夜均可识别。

（5）支持继电器开关信号，门禁管理安全省心。

4.2 人脸识别算法流程

卷积神经网络（CNN）隶属于人工智能方面里的深度学习网络模块，是人脸识别算法中的关键技术。CNN通常由三部分组成：神经元（cell）、损失函数（Loss Function）、激活函数（Activation Function）。其中，神经元（cell）可分为输入层、隐含层、输出层三类；
损失函数（Loss Function）会在每次网络训练后衡量本次分类结果与真实类别之间的差距，并基于此优化、更新网络参数；
激活函数（Activation Function）将线性的分类问题进行非线性转化，使得神经网络可以更好的解决较为复杂的问题，通常由sigmoid、tanh 等函数构成。

摄像头拍摄得到的人脸图片，通常由若干个像素组成，图片中的数字表示像素亮度，0 代表黑色，255 代表白色。因此，图片在计算机中可以简化为若干个数字组成的多维矩阵。在CNN 的输入层中，输入格式保留了图片本身的结构。对于RGB 格式（彩色）的图片，CNN 的输入层是一个三维神经元；
RGB 中的每一个颜色通道都有一个矩阵。CNN的卷积层隶属于隐含层之中，卷积层有一组过滤器组成，对于输入的RGB 图像（三维神经元），卷积层的过滤器也应当是三维的，将各个重叠元素之间进行乘法运算，最后累加，得到结果。

近年来，人工智能(AI)技术在医疗领域的发展受到了越来越多的关注。人工智能在医疗领域的应用，可以从改善医疗服务质量到提高医疗效率等多个方面发挥作用。

首先，人工智能的应用可以分为两大类：计算机辅助诊断和医疗机器人。计算机辅助诊断是利用人工智能技术来帮助医生更准确、快速地诊断病情，可以提高诊断准确率，减少医疗误差。例如，美国的谷歌公司开发了一种AI 技术，可以比医生更准确地诊断心脏病。另一方面，医疗机器人能够自动执行一些医疗任务，比如递送药物、提供药物治疗等。

此外，人工智能技术还能够用于智能医疗设备的研发。智能医疗设备既可以收集病人的健康数据，又可以将这些数据与医疗领域的数据库进行比较，从而分析病人的病情，提出合理的治疗方案。由此观之，智能医疗设备可以提高医疗效率，降低医患之间的沟通成本，也可以为病人带来更好的医疗体验。

在技术发展方面，人工智能技术有望在医疗领域取得更多的成就。例如，我们可以利用无人机来运送药品抢救伤员。此外，人工智能技术还可以被用于智能药物研发，使得药物研发更加高效。相信在未来，人工智能技术还可以被用于进行基因治疗，从而提高疾病的治愈率。随着人工智能技术的发展，未来人工智能在医疗领域的应用将越来越广泛。

医用机器人是人工智能技术在医疗领域的重要应用，它将感应、决策、行为和反馈编织成一个完整的闭环系统，并分为导航控制系统，运动控制系统，视觉识别控制系统，操作控制系统。用于手术的医用机器人，针对不同的组织器官软硬条件，手术要求也各不相同，因此出现了专门的“单科手术机器人”。例如，骨科手术机器人，它能够实现精确定位病灶部位，通过成像与影视导航，实时精确的切除病灶。在“置换骨植入物”手术中，对于手术机器人的定位精度、人机协调性、反馈灵敏性都提出了极高的要求[6]。在新冠肺炎疫情的防控中，医用采样机器人在大规模的核酸采样和抽血中也得到了初步的采用。疫情时期的采样工作，大多数都是人工采样。人工采样的工作量大,重复性强，医生患者双方的传染风险都很高。采样机器人以机器人视觉识别、定位合理的采样部位，结合物理学的力反馈传感器装置，做到采样过程的力度可控，在保证采样的有效性的同时，能更有效的防止病毒的传播和感染[4]。

此外，穿刺机器人可以通过精准的图像定位，减少主观因素的影响，降低劳动强度和患者射线辐射量，极大的提高手术效率和精确度，减少伤害的产生；
而医用放疗手术机器人则拥有多角度、多关节的摆放能力，对应的摆放精度、灵活性和空间占有率都得到了大幅度的提高，从而保证了整个放疗手术的有效性和快捷性。由于目前大量复杂手术的学习时间过长，成本过高[2]。对于一位实习医生来讲，若想成长为一个合格熟练的主刀手术医生，需要进行大量的手术演练和手术实操培训。医用手术机器人可以大幅缩短手术学习的时间，提高实习医生手术学习的效率，帮助医生能够更快的达到标准化的手术操作水平。

医用机器人领域日新月异，每天全球都在传来激动人心的临床试验应用进展。规范好医用机器人的开发和使用控制，规避可能产生的风险点，是我们接下来需要不断学习和思考的要求。

计算机科学技术和人工智能技术与医疗领域，二者看似是“风马牛不相及”的关系；
但是从目前的科学进步以及科技发展来看，计算机人工智能可以为医疗领域带来很多的帮助，它可以帮助我们有效的改善一些现有的医疗服务，使智能医疗变为可能。本文从机器学习算法和智能医疗机器人入笔浅谈，了解智能医疗对于现代医疗的改善与应用。然而，由于科技的快速发展，计算机和人工智能技术在医疗领域的应用也存有一定风险；
因此，在发展智能医疗时，一定要遵循道德原则和法律规定，确保技术的安全性和有效性。相信在未来，在计算机人工智能技术的发展下，我们能够实现更高质量的医疗服务，更好的为病患治疾病，让大家一起拥抱更好的明天。

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