人工智能在精准医疗的应用
摘要：在全球业界的大力推动下,人工智能技术快速发展。基于此,主要介绍了人工智能关键技术及其在精准医疗上的应用,包括计算智能、基因测序、新药开发、感知智能、智能决策、智能诊断、医疗智能语音、医疗智能视觉、医疗机器人、可穿戴医疗设备等以及行业行业发展和市场动态,然后提出了一些思考和建议。
随着科学技术的日新月异,人工智能的技术不断的深入到我们的日常生活中来,在这样的时代背景下,我们迎来了新型人工智能时代。 人工智能的概念虽然在 20 世纪已经出现，但由于彼时软硬件条件不成熟，数据资源短缺，人工智能并未得到广泛的应用。如今，随着计算能力、算法模型、数据资源等基础技术条件的日渐成熟，人工智能开始应用在各个领域，其中也不乏医疗领域。人工智能在医疗领域的应用多落地于医疗影像的结合，随着医疗信息化和互联网医疗的发展，以及电子病历数据的不断积累，医疗行业成为了机器学习和人工智能大放异彩的舞台。利用AI技术，可以训练模型从病患数据中找到逻辑和模式，模拟医生的思维和诊断方式，从而辅助医生做出更精准的诊断，或选择更合适的诊疗方案。本文主要表述了人工智能在精准医疗的应用的关键技术及其进程,以此来适应这个飞速发展的社会。
2.1计算智能：基因测序与新药开发
人工智能中的计算智能与感知智能将在医疗行业中得到更为普遍的应用，在新药开发、基因检测等方面发挥重要作用；运用智能感知技术的可穿戴设备、医疗智能语音服务等将受到更多用户的追捧；依托感知智能技术的智能诊断、远程医疗等将实现迅速崛起。利用智能计算和精准分析功能的人工智能，符合医疗行业发展的相关需求，将在医疗领域中的诸多环节得到应用。从生态层面来分析，未来的医疗行业会围绕患者需求开展运营，借助先进技术手段输出更加优质的医疗服务，对接患者的个性化需求，提高患者的满意度。凭借精准分析与智能计算，人工智能可以解决目前医疗行业发展过程中存在的问题，其应用主要包括：新药开发、智能决策、智能诊断、医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴健康医疗设备、远程医疗、基因测序、医疗机器人等。
从医疗行业的角度来看，人工智能包括三个进阶：计算智能、感知智能与认知智能，要最大限度地发挥人工智能在医疗行业中的应用价值，就应该将感知智能、计算智能与认知智能结合起来，建立起完善的医疗智能系统。
利用云计算技术，以智能化方式来分析与处理数据资源，即为人工智能中的计算智能。作为人工智能的基础构成，计算智能能够对海量数据资源中的价值进行高效提取，为感知智能与认知智能的实现奠定基础。目前，计算智能在医疗领域中的应用集中体现在基因测序与新药开发方面。
2.2基因测序
基因碱基由腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、胞嘧啶(C)与鸟嘌呤(G)构成。而基因测序就是对A、T、C、G的排列方式进行研究。利用人工智能中的计算智能，基因测序能够对不同人的基因特性进行准确的定位，从而找到发生病变的基因部位，并进行有效的疾病预防，预测疾病风险，寻找人们日常生活习惯及行为选择与疾病之间的关系，比如人的运动能力对身体健康的影响等。如今，人工智能技术在基因测序方面的应用进入了临床使用阶段，随着技术水平的提高，基因测序将使人类社会发生巨大变革。
2.3新药开发
与大数据分析技术结合，人工智能中的智能计算能够应用于新药开发过程中，为科研人员分析受体与配体之间的影响、药物分子的影响，识别并研究药物靶标等提供帮助，还能在中药研究方面发挥重要作用。与新药开发相关的数据资源类型多样、体量庞大，且数据更新周期短。在开发新药的过程中，除了要获取足够的数据资源外，还要对这些信息进行深度分析与整合利用，实现对数据资源的价值提取与挖掘，在进行深度数据处理的基础上，从而发现不同数据之间存在的关联，总结出潜在的规律，加快药物研发进程。。
2.4感知智能：提供智能化医疗服务
医疗研究者在进行信息采集与信息控制的过程中，可以用到人工智能中的感知智能，随着相关技术的发展，感知智能将被越来越多地应用到医疗服务领域中，并通过医疗智能语音、医疗智能视觉、医疗机器人、远程医疗、可穿戴设备来满足用户的需求。
2.5智能决策
运用智能感知与智能计算技术来制定医疗领域的相关决策，即为医疗智能决策。要想提高决策的精准度，就要做好前期的信息收集工作，同时还要发挥智能计算的优势。从这个角度来说，智能感知与智能计算为智能决策提供了有力的支撑。与传统的人工决策相比，智能决策能够在数据分析的基础上，高效考量多种因素来制订最佳方案，减少成本消耗的同时，实现效率提升。医疗信息管理与医疗方案制订环节，尤其可以体现智能决策的价值。
2.6智能诊断
依托智能感知与智能计算技术进行的医疗诊断，即为智能诊断。智能诊断可以对具体的病情进行有效分析，在此基础上给出针对性的治疗方案。与此同时，对方案的相关信息进行清晰的阐述，提高医疗诊断的效率。要实现智能诊断，就要赋予机器智能认知的功能，发挥其深度学习能力，进而提供有效的医疗建议与服务。IBM Watson是这方面的典型代表，该服务能够在短时间内“学习”大量医学专业知识，用不到20秒的时间完成248000篇医学论文、3469本医学专著、106000份临床报告、69种医学治疗方案的信息浏览，从教科书、医学期刊等中获取丰富的专业知识，对医疗行业的细分领域进行深度研究。不仅如此，该服务还能模仿人类大脑的功能，对这些分散的知识进行有效的整合应用，为患者提供信息咨询服务和专业的医疗服务。
2.7医疗智能语音
运用自然语言理解、语音识别等技术，医疗智能语音能够赋予智能机器人简单的交流功能，通过与用户进行人机交互为需求者提供信息咨询服务。在对疾病数据进行深度处理的基础上，结合语音识别技术，智能机器人能够为患者提供疾病诊断服务。为了提供专业化的服务，医疗智能机器人要学习掌握足够多的专业技能与丰富的医疗专业术语，从而在实施智能化疾病诊断的过程中，提高诊断的准确性。现阶段，建立电子病历是对医疗智能语音应用最多的环节。基于语音识别技术的开发的产品，可以在内科、神经科、血液科等多个科室中实现应用。结合语义校正技术，可以有效提高语音识别准确率。
2.8医疗智能视觉
医疗领域对智能视觉技术的应用，主要体现为医疗智能视觉分析。相较于其他领域，医疗领域更看重专业度与精准度。在利用图像识别技术对患者医学成像进行分析时，要保证判定结果的客观性与准确性，就要提高识别的精准度。目前，与专业医生相比，运用智能视觉进行图像识别能够得到更加准确的结果。与此同时，智能化的识别方式还能避免人为操作导致的失误，帮助医生进行高效诊断。
2.9医疗机器人
医院或医疗机构在进行医疗操作过程中使用的感应机器手臂、机器人就是医疗机器人。医疗机器人包括多种类型，在医疗教学指导、临床医疗、残疾人陪护等领域中发挥着重要作用。Intuitive Surgical公司开发的达·芬奇手术机器人就属于医疗机器人。医疗机器人能够利用智能化系统完成对手术信息的收集与整理，以高精度的方式进行手术操作。目前，达·芬奇手术机器人已经被应用于多个国家的医院及医疗机构，成功完成了上万例医疗操作项目，促进了医疗机器人的商业化发展。
2.10可穿戴医疗设备
与其他可穿戴设备不同的是，可穿戴医疗设备更注重获取用户的医疗数据。利用无线传感技术，可穿戴医疗设备能够对用户的身体数据及相关的环境数据进行收集，前者包括用户的心跳频率、呼吸频率、体温、血压等，后者包括温度、湿度等，并将收集到的信息数据上传到云平台。随着无线传感技术的发展，可穿戴医疗设备将具备更多的传感功能，以远程方式实时收集用户的身体健康指数，为医生制订诊疗方案提供有效帮助。
三、结论
本文给出了人工智能在精准医疗的关键的十大技术，详细的为我们介绍了计算智能，基因测序，新药开发，感知智能，智能决策，智能诊断，医疗智能语音，医疗智能视觉，医疗机器人，可穿戴医疗设备。为更好地推进健康中国的建设，人工智能在精准医疗领域有更好的发展和应用空间。目前，我国正形成日益完善的健康医疗大数据规划，并培育出了良好的市场环境，为国内人工智能医疗的发展创造了有利的条件。人工智能在理论上的相关技术在变得愈加成熟，随之迎来的挑战更多是如何将理论进行实践，如何做到将人工智能技术更好地应用于老百姓的日常医疗生活上等等。这些都是需要业界共同努力去研究解决的课题。我相信不久的将来人工智能技术将会普及造福全人类。
