智能医学的应用范围及发展前景

智能医学的应用十分广泛，几乎涵盖医学的所有领域。

（一）虚拟助理

虚拟助理是指通过语音识别、自然语言处理等技术，将患者的病症描述与标准的医学指南进行对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。智能问诊在医生端和用户端均发挥了较大的作用。在医生端，智能问诊可以辅助医生诊断，尤其是受限于基层医疗机构全科医生数量、质量的不足，医疗设备条件的欠缺，基层医疗成为我国分级诊疗发展的瓶颈。人工智能虚拟助手可以帮助基层医生对一些常见病进行筛查，对重大疾病进行预警与监控，帮助基层医生更好地完成转诊工作，这是人工智能问诊在医生端的价值体现。

在用户端，人工智能虚拟助手能够帮助普通用户完成健康咨询、导诊等服务。在很多情况下，用户身体只是稍感不适，并不需要进入医院进行就诊。人工智能虚拟助手可以根据用户的描述定位到用户的健康问题，提供轻问诊服务和用药指导。2017年，康夫子、大数医达等公司研发的智能预问诊系统在多家医院落地应用。预问诊系统是基于自然语言理解、医疗知识图谱及自然语言生成等技术实现的问诊系统。患者在就诊前使用预问诊系统填写病情相关信息，由系统生成规范、详细的门诊电子病历发送给医生。预问诊系统采用层次转移的设计架构模拟医生进行问诊，既能有逻辑地像医生一样询问基本信息、疾病、症状、治疗情况、既往史等信息，也能围绕任一症状、病史等进行细节特征的问诊。除问诊外，预问诊系统基于自然语言生成技术自动生成规范、详细的问诊报告，主要包括：患者基本信息、主诉、现病史、既往史和过敏史五个部分。

此外，语音识别技术为医生书写病历，为普通用户在医院导诊提供了极大的便利。当放射科医生、外科医生、口腔科医生工作时双手无法书写病历，智能语音录入可以解放医生的双手，帮助医生通过语音输入完成查阅资料、文献精准推送等工作，并将医生口述的医嘱按照患者基本信息、检查史、病史、检查指标、检查结果等形式形成结构化的电子病历，大幅提升了医生的工作效率。科大讯飞的智能语音产品“云医声”为了应对医院科室内嘈杂的环境，达到更好的语音处理效果，开发了医生专用麦克风，可以过滤掉噪声及干扰信息，将医生口述的内容转换成文字。

（二）病历与文献分析

电子病历是在传统病历基础上，记录医生与病人的交互过程以及病情发展情况的电子化病情档案，包含病案首页、检验结果、住院记录、手术记录、医嘱等信息。其中既有结构化数据，也包括大量自由文本输入的非结构化数据。对电子病历及医学文献中的海量医疗大数据进行分析，有利于促进医学研究，同时也为医疗器械、药物的研发提供了基础。人工智能利用机器学习和自然语言处理技术可以自动抓取来源于异构系统的病历与文献数据，并形成结构化的医疗数据库。

构建医疗知识图谱的过程需经过医学知识抽取、医学知识融合的过程。在医学知识抽取过程中，传统的基于医学词典及规则的实体抽取方法存在诸多弊端。首先，目前没有医学词典能够完整地囊括所有类型的生物命名实体，此外同一词语根据上下文语境的不同可能指代的是不同实体，因此简单的文本匹配算法无法识别实体。近年来，深度学习开始被广泛应用于医学实体识别，目前实验结果表明基于BILSTM－CRF的模型能够达到最好的识别效果。由于数据来源的多样性，在医学知识融合的过程中存在近义词需要进行归类，目前分类回归树算法、SVM分类方法在实体对齐的过程中可以实现良好的效果。(www.xing528.com)

和其他行业相比，分散在医疗信息化各个业务系统中的数据包含管理、临床、区域人口信息等多种数据，复杂性更高，隐藏价值更大。

新华三等企业在2017年大力推进利用大数据技术挖掘医疗数据价值，助力人工智能与精准医疗。通过大数据平台充分挖掘各种类型数据的价值，帮助实现辅助诊断、精准医疗、临床科研等多种目标。大数据平台通过自然语言处理技术，对电子病历中的自由文本进行分词、实体识别、依存句法分析、信息提取等操作，实现自由文本结构化。在实现病历结构化的基础上，利用机器学习聚类分析建立诊断建议模型，从而为医生的临床决策提供支持。对电子病历的结构化和数据挖掘，可以帮助一线人员及科研人员挖掘疾病规律，进行疾病相关性分析、患病原因分析、疾病谱分析等，并建立新的研究课题。例如，新华三在协助医院进行关于卵巢癌的相关课题研究时，得出血小板与淋巴细胞的关系对卵巢癌诊断具有重要价值。

（三）医疗影像辅助诊断

医疗影像数据是医疗数据的重要组成部分，从数量上大部分的医疗数据都是影像数据，从产生数据的设备来看包括CT、X光、M、PET等医疗影像数据。但医生供给缺口很大，人工智能技术与医疗影像的结合有望缓解此类问题。人工智能技术在医疗影像的应用主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。

人工智能在医学影像中应用主要分为两部分：一是感知数据，即通过图像识别技术对医学影像进行分析，获取有效信息；二是数据学习、训练环节，通过深度学习海量的影像数据和临床诊断数据，不断对模型进行训练，促使其掌握诊断能力。目前，人工智能技术与医疗影像诊断的结合场景包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查和病理检查等。

利用人工智能技术进行肺部肿瘤良性恶性的判断步骤主要包括：数据收集、数据预处理、图像分割、肺结节标记、模型训练、分类预测。首先要获取放射性设备如CT扫描的序列影像，并对图像进行预处理以消除原CT图像中的边界噪声，然后利用分割算法生成肺部区域图像，并对肺结节区域进行标记。获取数据后，对3D卷积神经网络的模型进行训练，以实现在肺部影像中寻找结节位置并对结节性质进行分类判断。