AI大夫来了,人类医生真的要失业吗?

1996年夏季的一天，瑞典兰德大学附属医院，冠状动脉特护病房的五十岁的汉斯.沃林主任坐在办公室里。他的办公桌上堆着2240份心电图。他独自一个人在办公室里审阅他们。他把代表疾病发作的心电图挑选出来。为了避免疲倦带来的疏忽，他每两个小时休息一次。这就是医学界的深蓝大战。沃林就是心脏病学的棋王卡斯帕罗夫，他将与电脑进行阅读心电图的世纪对决。

对医学院的学生来说，心电图看起来很复杂，难以理解，图中包含了十二导联，每一个导联都会产生一种不同的曲线记录，每一种曲线都有英文字母做标识。心电图实在太复杂，有些细微的变化很容易被忽略掉，即使是专家的判断也不能保证百分之百正确。

瑞典的拉尔斯.伊登布兰特发起了一个实验。他将一万多名病人的心电图资料输入他的电脑系统，并告诉电脑哪种情况代表心脏病发作，哪种情况代表正常，直到电脑通过学习变成专家。电脑甚至可以读懂最复杂的心电图。接下来，他邀请沃林参与试验。沃林是瑞典顶尖的心脏专科医生，每年阅读上万份的心电图，伊登布兰特从医院病历档案中挑选了2240份心电图，其中恰好一半是有心脏病疾病的。他将这些心电图分别交给电脑和沃林去诊断，1997年秋天实验结果被低调的发表出来，沃林正确的挑出了620份，电脑在正确的挑出了738份，电脑以20%的优势击败了专家。

医学界的这场深蓝大战的结果告诉我们，医生的直觉和经验有时候是靠不住的，它可能会带来比电脑更多的错误。不仅是医学，在众多领域都有足够多的证据支持这个结论。过去的四十年内，认知心理学家不断证实，在预测和诊断方面，电脑系统常常胜过最顶尖的人类专家的判断，包括预测每一件事，从一个公司是否会破产，到一个肝病患者还能活多久，每个领域都有涉及，几乎所有的案例分析大战中，电脑要么与人类战平，要么胜过人类。

人工智能在医疗领域的应用历史

上世纪三四十年代，Wiener、弗雷治、罗素的数理逻辑，和Church、图灵的数字功用以及计算机处理促使了1956年夏的AI学科诞生。20世纪60年代以来，生物模仿用来建立功能强大的算法。这方面有进化计算，包括遗传算法、进化策略和进化规划。

1992年Bezdek提出计算智能。他和Marks(1993年)指出计算智能取决于制造者提供的数值数据，含有模式识别部分，不依赖于知识;计算智能是认知层次的低层。今天，计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，呈现多学科交叉与集成的趋势。

人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应，具体包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。

20世纪60年代，罗森布拉特研究感知机，Stahl建立细胞活动模型，Lindenmayer提出了生长发育中的细胞交互作用数学模型。这些模型支持细胞间的通信和差异。

70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。

80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。其主要研究方法有信息模型法和工作原理法。其研究途径分为工程技术途径和生物科学途径。

专家系统在90年代兴起, 模拟人类专家解决领域问题,知识库的改进与归纳是其重点。医疗专家系统(Medical Expert System，MES)是人工智能技术应用在医疗诊断领域中的一个重要分支。在功能上，它是一个在某个领域内具有专家水平解题能力的程序系统。医学诊断专家系统就是运用专家系统的设计原理与方法，模拟医学专家诊断疾病的思维过程，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，可以作为医生诊断的辅助工具，可以继承和发扬医学专家的宝贵理论及丰富的临床经验。

当今21世纪，人工智能技术的医学虚拟应用不仅要对特定病人进行模拟，而且要对整个治疗过程中可能出现的反应和问题有一精确的预测和提出相应的对策。这就是21世纪医学虚拟现实的最后目标。

在医疗领域AI能做什么?

虚拟助理

医疗虚拟助理的官方定义是，利用语音识别、自然语言处理技术，将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比，从而完成患者自诊、导诊、咨询等服务的信息系统。

与 Siri、Cortana 等通用虚拟助理不同的是，当用户与通用虚拟助理进行对话时，可以自由表达，由虚拟助理理解用户意图(当然理解能力还有待加强);但当用户与医学虚拟助理对话时，由于患者的描述基本不是标准的医学术语，因此很难与标准医学知识库进行对比从而得出结论。目前，医疗产业界的普遍做法是，以选择题的方式与用户沟通，了解问题并分诊。

病历与文献分析——帮助医生提高效率

提到人工智能与医疗的结合，最常见的要数医生通过语音输入电子病历。面向医疗场景的语音输入技术已经成为科大讯飞、云知声等人工智能公司的抢滩重地。

语音输入技术解放了医生的双手，这对牙科医生来讲尤其重要。口腔科医生在手术台上往往是一个人，双手都被占用了，没有手来书写病历。用语音识别的方式能够对患者的基本信息、手术情况进行一些基本的记录，提高医生工作效率。

在解放医生双手的同时，电子病历也起到了医疗人工智能发展的数据基石作用。在语音识别层面之下，如何利用自然语言处理技术将非结构化的自然语言转化为结构化的数据，以便后续进行数据挖掘，是一个重要课题。利用自然语言处理技术将病历上的非结构化数据转变成结构化数据主要分为以下几个步骤。首先，要对句子中的命名实体进行识别，简单地说就是哪些词是疾病、哪些词是药品、哪些词是症状、哪些词是手术名，也就是对各种各样词语类别的分类。然后，需要查找语义之间的关联，也就是说谁修饰了谁、谁约束了谁、谁否定了谁等，也即定义词语和词语之间的线性关系。“语义关联为什么在医疗领域尤其重要?比如你光知道这个人疼，不够。你还要知道疼痛的部位、严重程度、时间、急慢性等附属信息，这些信息才是重要的。”

在医疗领域的自然语言处理技术中，常常需要面对输入不标准的情况。每个医生都有自己的病历书写习惯，比如心肌梗塞这一种疾病，有的医生会写心肌梗塞，有的医生会写心肌梗死、心梗，甚至写英文 MI(Myocardial Infarction)。

对于机器来说，在存储时必须知道这些词代表着同样的意思，后续的工作才能进行。否则就连一个最简单的检索任务都进行不了，因为关键词没法匹配。另外，自然语言处理技术还能够帮助医生提高科研效率。

医疗影像辅助诊断——减少误诊漏诊率

人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。其中人工智能+医疗健康各细分领域中，医学影像项目数量最多。

从上图可以看出，医疗影像领域的投融资交易数量最高。有需求就有市场，病患多医生少、医疗压力巨大是造成这种结果的最大的原因。再加上现在图像识别技术的成熟、电子胶片的普及、放射科医师的缺乏是推动市场发展的主要因素;影像辅助诊断的使用和普及存在巨大的益处，对于患者而言，在影像辅助诊断的帮助下，和以往传统的医疗手段相比较，将快速完成健康检查，同时获得更精准的诊断建议和个性化的治疗方案;对医生而言，可以节约读片时间、降低误诊率并获取提示(副作用等)，起到辅助诊断的作用;医院在云平台的支持下可建立多元数据库，进一步降低成本。

影像辅助诊断的主要技术原理主要分为两部分：图像识别和深度学习，首先计算机对搜集到的图像进行预处理、分割、匹配判断和特征提取一系列的操作，随后进行深度学习，从患者病历库以及其他医疗数据库搜索数据，最终提供诊断建议。目前来说影像辅助诊断的准确率较精准，相较于放射医师，对临床结节或肺癌诊断的准确率高出50%，可以检测整个X光片面积0.01%的细微骨折。

诊疗结果预测——提早预估风险

人工智能的辅助诊断并不仅仅体现在医疗影像方面，在诊疗结果的把控方面也已经有所应用。

AI能够建立包括手术、麻醉、体外循环等在内的一套最佳的治疗方案，还能够预测病人术后的出血风险、出血量、在 ICU 的停留时间、以及术后综合症的风险等。当医生需要更改手术方案的参数时，系统还能自动计算参数修改后这几个风险因素的变化。

AI与药物开发

近期我国药政频发使创新药物研发获诸多“政策红利”，目前我国新药研发面临研发时间、成本及资金三座大山。人工智能助力药物研发，可大大缩短药物研发时间、提高研发效率并控制研发成本。

人工智能助力药物研主要体现在临床前和临床研究上。在临床前通过深度学习，提高药物筛选效率并优化其构效关系，在临床研究过程中结合医院数据，可快速找到符合条件的受试病人。

人工智能在临床医疗诊断中的应用

人工智能在临床医疗诊断中常用于医疗专家系统[6],主要是运用专家系统的设计原理与方法模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程编制的计算机程序，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断的辅助工具，继承和发扬医学专家的宝贵理论及丰富的临床经验。

概括来说，人工智能在医疗领域有如下作用：

1、可以为医生提供完整和有效的信息，从而为疾病的诊断和治疗提供科学、可靠的依据。

2、可以极大地提高医学数据的测定和分析过程的自动化程度，从而大大提高工作速度，减轻人的工作强度，并减少主观随意性。

3、可以集中专家的知识，辅助医生做出更为可靠和正确的诊断;随着病例的增多，还可以丰富系统的知识，自动地或在人工干预下进行知识的积累和分析，提高医疗水平。

可以从大规模的医学历史数据中发现规律和知识，从而为未来疾病防控提供决策支持。

人工智能医疗智能诊断系统中的应用

人工神经网络理论的发展为医疗智能诊断系统提供了一条新的有效途径。基于这一思路，人们将人工神经网络与专家系统进行了有效的结合，建立了人工神经网络式的医疗智能诊断系统。该系统知识获取的特点是向现实世界学习，它是将大量的样本(病例)，通过特定的学习算法得到网络各种神经元之间的连接权而获得的。这种方式与人脑存贮知识十分相似，具有联想、并行处理和容错的功能，可以将医疗智能诊断系统提高到一个新的水平。然而，目前用这种方法建立医疗诊断系统的成果仍是有限的。这主要是由于建立人工神经网络模型所需要的算法在解决规模稍大、特征较多的疾病诊断问题时，往往学习算法不能计算出正确的结果。经研究，本文提出了一种“非梯度学习算法”，即单参数动态搜索算法(简称为SPDS算法)。这种学习算法对于规模稍大、特征较多的实际问题可上百倍地快于以往的学习算法。在一些实际问题中，该算法已见到明显效果，并开始引起人们的重视。相信将这种学习算法用于医疗智能诊断系统，必然会带来新的突破。

人工神经网络在中医学中的应用

中医学辨证施治过程，实质上是对一大堆数据信息作出处理，提取规律的过程。人工神经网络有较好获得数据规律的能力，应用于中医学具有可行性。

中医学中的“辨证论治”中的“证”具有模糊性、不确定性的特点，主观性较强，所以中医的诊断和治疗与医师的经验、水平有较大关系，多年来对“证”的研究思路和方法主要集中在实验研究、临床观察、文章整理、经验总结上。 人工神经网络的应用可以替代部分“辨证”过程，选择适当的中医症状作为基本输入和适当的人工神经网络模型，人工神经网络能够根据已有的学习“经验”进行分析，综合提出中医诊断。人工神经网络由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成，是具有某些智能***功能的系统。 从网络结构划分，人工神经网络有许多不同的种类，如感知器、BP 网络、Hopfield 网络等 ，其中 BP 网络是目前应用最为广泛的神经网络之一。 BP 网络是一种前向网络，通过网络的结构与权值表达复杂的非线性 I/O 映射关系， 同时 BP 网络具有优良的自学习功能，可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本进行反复训练，调整网络的权值，直至网络的 I/O 关系在某一训练指标下最接近样本。

基于人工神经网络技术的专家系统

基于人工神经网络技术的专家系统在建造知识库时[16]，首先根据应用来选择和确定神经网络结构，再选择学习算法，对与求解问题有关的样本进行学习，以调整系统的连接权值，完成知识自动获取和分布式的存储，构建系统的知识库。 然而若输入的信息不十分明确导致系统性能降低， 这必然也会降低诊断的准确性。 而基于神经系统结构和功能模拟基础上的神经网络，可以通过对实例的不断学习，自动获取知识，并将知识分布存储于神经网络中， 通过学习不断提高神经网络中神经元之间连接权值的调整过程。 系统将根据神经网络当前所接收到的实例问题的相似性确定输出。 当环境信息不十分完全时，仍然可以通过计算得出一个比较满意的解答。

目前，已建立了心肌梗塞、心绞痛疾病及其并发症的医疗智能诊断系统。根据医生的建议，系统提供了三个人机对话界面：

1、录入主诉、病史和临床症状。包括性别、年龄、发病时间、前驱症状、病史、消化系统症状、呼吸系统症状等60余项。

2、录入体征。查体征所能得到的信息，包括心界、心音、磨擦音、湿罗音等20余项。

3、录入辅助检查结果。包括心电图、心肌酶、心脏彩超、漂浮导管等心内科辅助检查手段的结果300余项。

人工智能技术在医学影像诊断中的应用

尽管人工智能技术可应用于临床领域中的各个方面(组织病理学、传染病学、内科学、精神病学等)，但在医学影像领域中，放射科专家大部分情况下还是主要依赖于临床医生建立起来的主观印象。 制约影像专家系统发展的难点在于高级视觉系统本身，如从医学扫描器上获得的数据可能是噪声或者是模糊的，而代表解剖结构上的或功能上的分区常常是复杂的和不确定的，当处理这些被称作为证据不确定的非精确信息时，大大增加了专家系统设计的复杂性。

目前，随着微电子技术和计算机技术的快速发展，很多制约医学专家系统发展的因素也相继得到解决，应用到医学影像学方面的初级特征提取技术及成像设备(CT，MRI，PET，X 线，超声等 )得到广泛应用和研究 。 例如，在乳房 X 线照片中自动检测丛生的小钙化点的线性滤波和阈值匹配方法，已经被证实可提高放射学专家的诊断精确率。 其他应用，如肺部肿瘤的计算机检测，心脏大小的计算分析，胸部放射片上腔隙性疾病的定性，血管角质瘤影像的自动跟踪，纹理分析应用到超声扫描，X 射线照相术和 CT 图像等已经在一些实例中较成功地得到证明。

人工智能在医疗记录的应用

医学的任何表达包括实验室数据，都可以或者都必须转换为描述语言，因为医学的任何判断和结论都必须人的直接参与，没有任何一种单纯的物理信号或数字信息可以完整描述人。医学的描述性特点也使医学的意义更依赖于给患者的医疗记录，没有一种记录能像医疗记录那样把人、学术、生活、俗务、法律、科学等联系得更紧密。所以医疗记录的繁杂也托负着众望，日益艰巨起来。

后来随着电子文本记录法的出现，推进了工作方式乃至观察方式发生改变。上世纪70年代开发的医学信息系统RMIS，它使用了一种就医表格：其右方是患者的主诉、病史描述等，采用文本处理方式，都是先用手写，再由专人输入电脑;其左上方是诊断列表，列出医生诊断的疾病名;左下方是结构化数据列表，记录重要生理参数和检验参数等;RMIS至今还有人使用。近些年SDE有电子版面世，它发扬表格结构输入法的优点，不但能用直接模型处理类似试验设备所产生的简单数据，而且能用间接模型处理有专业依赖性的复杂数据。SDE的结构化数据来源于词典，它的知识编辑器可以起到规范输入词汇的作用。这种特征是电子病历输入方法的一种进步，在中国，有中国特色的文本模板编辑法或半结构化的摘字换句法，都展现了医疗记录向医学人工智能的规范化方向合流的趋势。将电子病历系统嵌套在医学知识决策系统之中;再将知识决策系统嵌套在整体的智能化数字医院体系之中，医疗决策和医疗记录熔为一炉，既完成对患者的医疗全过程本身，又完成医疗过程在医院中充当的角色。具体的思路是：医生应用基于知识库的智能化诊疗平台为患者看病，医生看病的轨迹被自动记录下来，成为电子病历。形成电子病历的技术过程非常简单，电子病历的内容有赖于知识库;人工智能的看病模型非常简单，即计算机+知识库，把智能化的技术难点转嫁给知识表达。

人工智能在医疗领域的应用前景

医学人工智能是人工智能发展出来的一大分支，它将为医学诊疗问题提供解决方案，研究最多成果最显著的是医学专家系统。医学专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域。

随着现代科学技术的发展，未来的医学专家系统发展趋势可能会具备以下几个特点：

1、医学专家系统应以解决一些特殊的问题为目的。这些特殊的问题在计算机视觉和人工智能方面没有被研究过。人类对可视图案的认识不同于常规的推理，并且代表明确的领域知识常常在视觉认识过程中下意识地忽略了被用到的那些因素。

2、医学专家系统的模型可能会是以多种智能技术为基础，以并行处理方式、自学能力、记忆功能、预测事件发展能力为目的。目前发展起来的遗传算法、模糊算法、粗糙集理论等非线性数学方法，有可能会跟人工神经网络技术、人工智能技术综合起来构造成新的医学专家系统模型。这些技术必将会推动医学专家系统一场新的革命，因为人工神经网络技术具有强大的自适应、自处理、自学习、记忆功能等，如Yu ji等人基于螺旋CT图像的冠状动脉钙化点的诊断系统，就是神经网络在医学专家系统中应用的一个很好例子。

人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。可实现判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动的自动化。半个世纪以来，人工智能的飞速发展令人瞠目。医学人工智能，以计算机为工具，最终目标直指疾病。实现目标的边界条件是：不改变医学的学术现状，不企图取代医生。主要方法是：抽象医学思维，并将其模型化，以利计算机实现。中间目标是：搭建知识平台，运用智能方法，辅助医务人员扩大视界，更好地发挥聪明才智。