摘要：随着科技发展，人工智能技术在教育领域中的应用已取得较大进展。近年来，人工智能（AI）技术和由其引发的大数据时代自社会的各个层面包括我们的思维、生活方式和工作模式产生了巨大的变革；其与医学的结合给医疗系统带来深远的影响。从互联网到云计算，再到由大数据集合而成的人工智能，不断更新的处理手段使医疗行业也开始尝试新的转变，从传统的人工诊疗、教学模式逐步转变为依据机器学习来获取更高效的信息，并在医学多个领域已有比较广泛的应用。本文将从人工智能在医学领域的优势、当前的进展、应用、局限性和未来方向来进行综述。

关键词：人工智能；医学；医学诊疗；智能技术；

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人工智能在医学领域的优势

人工智能是一门新兴的技术学科，可以对现有的理论、方法和技术进行整合并能进一步开发新的系统，进行相关的科学研究；自人工智能产生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大。

由此来看，AI所执行的主要任务就是要使其能够胜任一部分通常需要人类才能完成的复杂工作。AI通过不断的完善和发展改变了人们的工作和生活方式，也促使医疗行业工作者对其价值进行了思考和探索。从现有的成果可以预见，AI功能的扩展和创新，将为临床医生以及科研人员开辟全新的领域，为基因组学探索、医药研发以及疾病诊断提供新的思路和途径。

自20世纪开始，我们开始致力于开发出机器学习方法，期待解决一些人工无法解决的问题，这便是最初的人工智能技术来源。目前研发的人工智能系统，已经可以处理大量的数据和知识如计算方法、混合智能系统等。

然而，人工智能不仅涉及一门技术或是一门学科，而是多种学科技术的融合。通过人工智能系统，我们可以查找、学习、设定计划；另一方面，我们还可以通过人工智能系统模拟出具体的智能行为，也包括各类医学科研研究过程。

这项技术打破了限制医疗行业发展的障碍，即如何有效的探索和分析一些需要应用大量知识来解决的复杂性诊疗问题。现在，医学AI通过发展和完善使这些问题能被很好的解决，并且为我们提供了精准的治疗方案。

医疗是医生围绕患者的生命状态和病情进展形成思辨，并进行干涉性操作和观察性总结的过程。然而在临床上仅凭医疗工作者的能力完成一系列诊治过程和步骤并不现实。

随着新兴的技术日趋增多，人工智能在医学领域中的应用越来越广泛，包括大数据技术，主要通过在数据中制定一系列规则，从而对数据进行有效分类，再与临床医生的医嘱相结合，充分体现了具有可靠性和精确性的智能诊疗模式。

在这一智能系统的辅助下，医疗工作人员可检查系统举出的病症和推论是否合理，然后将更多的信息加入，对大量的医疗数据进行整理总结，得出最佳治疗建议。这种新型的方式可以更好的处理信息，辅助医生进行诊疗。

对于获得的大量信息，人工智能系统可通过“深度学习”将其进行分类和归纳，还可进行直接提取和输出，减少了不必要的人工劳动。

另外人工智能在医学中的应用还涉及药物挖掘、健康管理、疾病风险预测等，通过人工智能将各学科和各平台系统进行有机结合使医疗行业得到了更快的发展，这一发展体现在三个层面：对于临床医生而言，能够通过便捷的手段对患者的病情进行准确的解释和判断；通过简化工作流程和减少医疗失误的潜力来改善医疗系统；对于患者而言，智能系统使他们能安心其处理自身的健康数据，更好的促进人类健康。

但在前期，由于系统性不完善、参与人员不足，造成相关研究往往只能取其中一个非常具体的层面切入，主要是限于背景、实力等因素，无法做到面面俱到，造成人工智能出现缓慢发展的状态。

而在后期，计算机编写的程序是主要根据专家的设计原理和方法来模拟医生的思维过程来进行诊断的。其中医疗专家系统就是人工智能的体现，对于医生个人技术及水平问题导致的误诊、漏诊等情况，可以通过人工智能来弥补，经验不足的医师也能从人工智能系统中得到学习和提高。

由此来看，人工智能是医生诊断疾病的理想工具，能够辅助医生处理较为复杂的医疗问题，获得更好的治疗效果。

目前对于各种疾病的诊疗及手术均已形成规范和指南，但毕竟诊疗过程由人来完成，这导致不同医生之间的方法、水平存在较大差异，使用人工智能设定这一标准可大大提高操作的精确性和标准化程度。在临床中各类患者的情况并不相同，因此个体化的医疗设计方案可以提高医疗质量，即在证据充分的基础上，根据患者情况选择最适合的治疗方法，这种智能医疗方案能够给患者带来更好的诊疗体验。

此外，我国人口众多，各级医院每年诊治数目庞大的患者，积累了世界上最多的临床医疗数据，针对我们的医疗数据分散、不标准、非结构化的缺陷，采用了医院标准化电子病历，建立安全有效的互联网数据库，将人工智能系统的价值充分的发挥出来。

另外，现有的和即将产生的医学知识可能会逐渐超出人类思维的组织能力，但医学教育可以充分利用这一技术不断进行信息的获取和传递，有利于教育信息的不间断传播。

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人工智能在医学领域的进展

在医疗工作中，图像对于医生诊断疾病具有重要的辅助作用，在这里主要通过列举人工智能在临床医学中的应用来反应其进展。人工智能与图像的结合大大提高了临床医生诊断疾病的准确率与效率，主要包括在影像、内镜以及病理检查中的应用。

基于计算机视觉技术数学模型，人工智能收集、提取医学图像的原始像素并挖掘图像的有效特征，以此学习和模拟医生，这是一个由整体到部分再由部分到整体的复杂过程。

2.1影像检查

人工智能的运用能很好地协助医生根据影像学检查对患者进行疾病诊断。SUN-WOO等运用基于颅脑MR图像的计算机辅助诊断系统进行颅脑转移瘤诊断分析，影像医生的诊断敏感度从77.6%提升至81.9%，每例患者的诊断时间从114.4s减至72.1s；

经验不足的影像医生诊断敏感度提高了约10%。MASOOD等运用基于胸部CT图像的计算机辅助诊断系统进行肺癌诊断分析，诊断平均准确率84.58%，对肺癌T1~T4分期鉴别的准确率77.89%~90.14%。

BECKER等使用深度学习图像分析系统对143例诊断为乳腺癌或交界性病变的患者进行诊断分析，诊断准确率达82%，而经验丰富的放射科医师诊断准确率为79%~87%，两者相差不大。

ARAMENDIA-VIDAURRETA等使用基于子宫附件超声图像的人工智能系统对附件肿物进行定性，准确率高达98.78%，灵敏度为98.50%，特异度为98.90%。

由此可以看出，人工智能系统对于医生判读影像学结果有一定的辅助作用及价值，其不仅能提高医生对疾病诊断的敏感度，还能缩短医生阅片诊断的时间，既提升了准确率，也提高了效率。

2.2内镜检查

人工智能技术能通过摄取内镜所获得的图片中组织的微细纹理特征，进行深度学习，将内镜图像进行分类并预测诊断。

MIYAGI等基于阴道镜图像，使用人工智能系统对330个图像进行分析，诊断判定准确率为0.823，敏感度为0.797，特异度为0.800。ITOH等开发的人工智能模型，基于胃镜图像进行幽门螺杆菌感染诊断，敏感度和特异度分别为86.7%、86.7%。

2.3病理检查

人工智能系统能通过分析组织形状以确定组织图像的分化程度，通过分析淋巴细胞密度，肿瘤基质组成和核等指标，得到有用的预后数据。由于肿瘤免疫治疗的成功，近年来肿瘤微环境中的免疫细胞已经获得了大量的关注。

因此，使用人工智能技术对肿瘤浸润免疫细胞进行定量分析成了数字组织病理学图像分析中的新兴主题之一。

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人工智能在医学领域的应用

1995年美国的HurleyMyers团队研发出Dxrcli-nician教学软件，该软件用人工智能技术训练学生的临床思维；

我国在2009年引入该教学软件，但并未大规模投入使用；2006年人工智能技术中的BP神经网络算法被应用于教学质量监控，替代人工日常教学检测；

2011年自适应教育平台Knewton与培生教育集团合作，通过提取学生的学习数据，提供个性化学习服务；上述应用说明，人工智能技术已经逐渐应用在高等教育领域。在我国，智能教育刚刚起步，人工智能技术在高等医学教育中的应用前景非常广泛。

3.1基于大数据的医学教育质量监测与评估

完善的教学质量监测与评估是提高教学质量的保障，基于大数据的教学质量监测与评估可以在日常教学过程中实时进行。

通过分析大量的反馈信息进行阶段性与结果性评估，从而严格把控教学质量，以便为培养优秀的医疗人才提供保障。高等医学教育具有课程多、学制长、实践性强、专业综合化等特点。

大量的反馈信息有利于教学评估的常态化与全面化，将人工智能评估和传统师生互动有机结合，解决了学生临床实习地点分散、监控难度大的问题，加强及时调整教学模式和方式的落实。

3.2早期接触临床智能系统

当代的高等医学教育是以岗位胜任能力为培养重点的教育，早期接触临床课程是医学生从课堂到临床实习之间的过渡，目的是建立临床思维，提高临床能力。

现在的早期接触临床课程多依赖于理论学习，不能真正将理论学习和临床实践有机结合。

按专业的医师标准训练，为学生做出展示和评判；提高学生的专业自信心，成为解决临床问题能力和学习能力的重要工具。

3.3基于数据挖掘的适应性学习

医学专业学习课程包括基础和临床课程，以及医患沟通、心理学等人文类课程。除此之外，医学学习还需要实验及临床实践。

在大量的学习任务之下，学生学习个体差异显著，适应性学习系统根据学生学习能力、教学模式等方面对学生个体进行评估，并制定个性化学习方案，使其从被动学习转变为自主学习与创新学习、探究式学习。

大量的反馈信息可以缩小教师教授内容与学生吸收内容之间的差距，利用在线开放资源，教师可及时对学生加强指导，使其尽快适应学习环境。

人工智能技术可以为学生提供个性化的服务及预测，达到尽快适应医学学习环境的目的。医学学习数据具有数量巨大、多样性的特点，在基于数据挖掘的适应性学习中，使用的主要技术包括数据的存储、数据挖掘、处理等，整体技术架构。

数据挖掘技术可以在大量的数据中筛选具有价值性的数据，以便制定适合个体发展的结构化和智能化系统学习方案。

3.4医学教育云资源

将云计算技术应用在医学教育领域，可以建立提供医学辅助教育服务的共享医学教育云平台。

医学教育云平台将数字图书馆、教学资源库、试题库以及大量的在线开放课程等独立的共享资源融合在一起形成符合教育规律的集中式资源共建共享平台。

云平台基于高速的数据通信、虚拟存储技术，为医学生提供了医学专业的内容支持，云服务在医学教育中的应用创建了医学辅助教育的新模式，对于提高教学质量、学习效率具有极大的优势。

人工智能是模拟人类思维和能力的智能技术，人工智能与医学教育相结合是在健康中国发展中人工智能技术在教育领域应用的新模式。

在高等医学教育领域中，新的模式必将引起新变革，人工智能技术未来将在自适应学习、智能教学模式、教育管理等方面有着广泛的应用和发展前景，使教学过程更加个性化、多元化，并提供更加精确、高效的智能教学形式，从而推动教育研究和管理水平的提高。

面对全球智能化的发展趋势，人工智能技术在高等医学辅助教育中有重要作用，同时也需要更加完善的政策和制度来提供保障。教育工作者应该积极的应对人工智能带来的变革，在更广泛的医学教育中应用智能的教育方式，推动医学教育改革与提升，促进智能教育的发展。

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人工智能在医学领域的局限性

4.1数据层面的局限性

AI医疗当下所面临的最大困难来自于整合不同来源的数据。首先，我国缺乏数据安全相关的执法落地实践。这需要尽快配套落实相关的数据安全标准和指南以及有关医疗大数据的行业相关条例，以规范医疗数据的法律监管现状。

政府部门需要考虑相关立法，企业本身也应当强化数据保护意识，建立企业内部规范和技术标注。如今医疗行业数据正以惊人的速度激增，其法律监管需要引起行业的高度重视。

中国科学院院士、阜外医院副院长顾东风表示，国家在搭建统一大健康大数据医疗平台过程中，已在初步拟定通用统一大平台标准。同时，应用在推广大数据时应该隐去个人特征，例如姓名、住址等信息。

其次，由于不同来源的数据其质量、格式与诊断意见都各不相同，很难实现数据的有机链接与解读。

尽管中国医疗数据量巨大，可开拓的空间非常广阔，但是高质量的数据却并不多。即使医院有数万病例，但如果根据不同的病症、检查方式及研究目的进行区分后，数据量就会变得很少。

而且在诊断某一病症时，并不能够仅依靠某一项的单一数据，而是需要结合病人其他信息，例如实验室检测和病理标本等。这些基因和病理数据在获取时难度很大且花费巨大，在与算法结合时将增加额外的难度。

尤其当面对患病人群数量小的罕见病群体时，可以提供给AI建立模型的有效数据非常少。

它们都需要准确且全面的标注，否则会造成数据污染，影响模型效果。

4.2技术层面的局限性

从技术层面来看，目前AI的发展仍处于早期，即计算智能。尽管感知层面的技术有一定的进步，但认知层面的技术发展仍处于非常早期的阶段。

而且几乎所有人工智能的最新进展都是通过监督式学习来完成的，即：输入数据到快速生成简单的回应。深度学习就是监督式学习中重要的方法，但其与有高度认知能力的人工智能还有很大差距。

这种监督学习框架的致命弱点在于需要海量的经过标注的数据。就现状来说，非监督式学习理论仍不成熟，这导致其应用仍然存在很大的局限性。

因为患者与医生之间的交流存在复杂的前反馈，尽管已经通过文献或教材建立了相关病种的知识库，也仍缺少一个专业医生的常识库。而且当下的算法只能够通过学习诊断出已知的病症，却对疑难杂症一无所知。除了常识不足，相较于一个专业医生，人工智能技术并不能提供医患之间的情感交流，这种“糖丸效应”在实际就医中起到了非常积极的作用。

同时，一个经验丰富的医生在进行诊断时，不仅会参考患者客观的病理情况，也会在交流过程中评估对方的心理及精神状态，帮助诊断其病情。但当今的人工智能技术尚未能够在感性智能上有所突破。

4.3市场及政策层面的局限性

据了解，如今人工智能医疗行业发展形式大好，但在国内审批及认证方面仍处于一个打磨的阶段。

与美国FDA审批的医疗AI产品大多为二类医疗器械相比，国内目前是将新一代医疗AI定位为三类医疗器械，即高风险设备。所以产品基本上是必须通过临床试验的，并且临床评价的路径将控制得十分严格。

即便顺利通过了临床试验，如今用于审批的标准数据库也还在建设中。因为医疗AI产品的普遍适应性必须通过建立标准测试数据库来进行考核，从而确保模型可以在不同等级的医院环境下正常使用。

建立这个数据库要遵循广泛性、兼容性以及医学图像标记的标准性。广泛性要求数据来自不同城市的医院；

兼容性要求有不同类别的图像，例如不同层厚的CT图像；医学图像标记的标准性则依靠招募有医疗AI研究背景的医生，并按统一标准的标注方案对医生进行培训，再进行标注。

中国食品药品检定研究院官方微信发布的信息显示，2018年3月26日，标准测试数据集（眼底部分）建设完成，肺结节的标准数据库建设方案也已经定稿，近期即可建设完成。

当医疗AI企业顺利通过审批后，AI产品的性能、模型以及应用界面仍将不断快速迭代，那么传统的升级审批流程速度是无法满足产品的迭代需求和行业的发展速度的。据了解，在传统的审批流程下，医疗影像AI产品迭代周期是3-5天。如果每周都需要去报备更改，对于企业和政府部门都是重大的负担。

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人工智能在医学领域的未来方向

AI医疗当下所面临的最大困难来自于整合不同来源的数据。首先医疗人工智能在我国拥有巨大的需求，是帮助解决我国医疗资源供需失衡、医疗质。量分配不均、人口老龄化、优质医疗条件需求等重要问题的有利工具。同时，受益于我国产业组合丰富、人口基数大、政策利好等优势，其前景十分广阔。

在过去几年，以互联网医疗为主的形式已经随着人工智能技术的发展与成熟，从以人工驱动逐渐转型为以技术驱动，以数据为新生产要素的全新医疗人工智能服务供给。

为了更好地促进人工智能医疗全方位的发展，不仅需要从产业自身生态链上拓宽其应用深度与广度，也需要外部环境的充分支持。

从产业生态链和与人交互的角度来看，未来人工智能由云部分和端部分构成。

而作为其生态链顶层，云部分在未来将主要用于解决医疗信息的储存汇总管理、大数据挖掘和信息管理与决策等问题。例如谷歌的医疗大脑通过利用AI可以高效、快速分析海量数据的优势，处理了大量电子病历数据，甚至包括医生的手写笔迹。

这些或结构化，或医生的随手注记均可以被神经网络所整合与分析。为了实现这样的服务，需要更高性能的储存、敏捷的架构和集群化的技术等，能够对需求或变化做出迅速的反应。

至于端部分，在预防、诊断与治疗三个医疗流程阶段都可以介入并帮助提升医疗服务质量，应用场景十分广泛。

作为健康管理的前置位，人工智能在药物研发与疾病预测方面的发展被广泛关注。疾病风险预测将主要通过基因测序与检测，达到提前预测疾病发生风险的目的。

而药物研发则要求在短时间内通过核磁共振和荧光显色等方法对大量待选化合物进行筛选，这需要大量的时间与开发成本。

但如果应用AI技术，就可以进行虚拟筛选，对化合物的可能活性做出预测，从而缩减筛选范围，大大节省开发成本。

而且科研人员可以结合科学文献，利用数据分析技术和文本挖掘方法，更智能地推断药物和疾病间的潜在关系，不仅可以在已知的范围内实践，更可以探索全新的药物线索。

在诊断和治疗阶段，人工智能医疗在辅助诊断、医学影像诊断和虚拟助手等应用领域中也在不断发展，并且技术已经相对成熟。

例如结合影像辅助诊断与病理分析的技术准确率已高达99.5%，达到缓解医生阅片压力，提高医疗效率等目的。

在辅助诊疗方面，许多公司通过利用人机交互的智能设备终端内部集成的各种智能传感器，收集并分析患者信息与身体情况，不仅可以协助医生及医院达到精准治疗的目的，还可以帮助患者进行自查，自主进行慢病管理或健康管理。其未来的发展路径将主要是便捷化、实时化与智能化。

除此之外，一直处于比较边缘的康复医疗也逐渐受到人们重视。由于我国当前康复医学的发展只满足了小部分需求，仍然有大量人群需要专业的康复医疗服务。

华创证券预计，2022年，我国康复市场规模将达到1000亿，老年人、残疾人和慢性病患者等康复患者预测总人口为1.7亿。

AI在康复医疗中的应用主要是采用深度学习技术获取人体运动信息，建造三维模型，从而帮助患者进行个性化健康评估，提供精准化康复方案。