人工智能在医学中的应用现状与展望

人工智能在医学中的应用现状与展望

张 婕

（东北电力大学，吉林 吉林 132011）

随着时代的发展，人工智能技术在各个领域中的应用都非常广泛，在医学领域中，利用人工智能专家系统，将患摘要：

者的化验数据、影像数据和海量的论文、研究分析对比，能发现一些疑难杂症，并根据患者的病症给出解决方案。人工智能技术未来在医学和医疗保健中的应用也会越来越广泛，其具备的快速模仿人脑决策和学习、超出常人的计算能力，在一些方面可以替代人工，提升医学研究水平。人工智能辅助智能医疗行业的发展，不仅仅意味着技术在不断进步，也意味着医疗产业正在不断变革，为了落实相关研究，文章重点分析人工智能技术在医学领域中的应用和发展情况。

人工智能；医学；应用现状；展望关键词：

10.3969/J.ISSN.1672-7274.2022.12.057doi：

TP 18 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2022）12-0172-03中图分类号：

Application Status and Prospect of Artificial Intelligence in Medicine

ZHANG Jie

(Northeast Electric Power University, Jilin 132011, China)

Abstract: With the development of the times, the application of artificial intelligence technology in various fields is very extensive. In the medical field, using the artificial intelligence expert system, we can find some difficult and complicated diseases by comparing the patient's laboratory data and image data with massive papers and research analysis, and give solutions according to the patient's symptoms. Artificial intelligence technology is becoming more and more complex, and its application in human medicine and medical care will be more and more extensive in the future. With the ability to quickly imitate human brain decision-making and learning, and exceed ordinary people's computing ability, it can replace artificial in some aspects, and improve the efficiency of medical research. The development of AI assisted intelligent medical industry not only means that the technology is constantly improving, but also means that the medical industry is constantly changing. In order to implement relevant research and analyze the application and development of AI technology in the medical field, this paper will focus on the analysis.

Key words: artificial intelligence; medical science; application status; expectation

1 人工智能技术在医学领域中应用的必要性

1.1 医疗资源供需差距，优质资源难以与需求匹配

随着中国人口老龄化增长，以及人民健康意识的提升，出现了大量的医疗需求。以老年人群保健医疗为例，目前中国60岁及以上老人的总量在2.5亿以上，而老年人多数患有慢性疾病，尤其是近年来国内糖尿病和高血压等疾病的发病率逐年升高，这对医疗系统产生较大压力。根据统计数据，2021年1月到10月，全国三级医院的诊疗人数达到19.4亿人次，诊疗人数增长幅度约为39%，超过了全国一级、二级医院的诊疗人数总量[1]。但是，当前医疗行业中存在医疗资源供需不平衡的问题，人们希望能获取优质的医疗资源，导致未来医疗资源的供需矛盾将会更大，急需更多的医

疗人才，也需要更多的技术支持，才能提升医疗服务

的水平。

1.2 人工智能技术在医疗领域有较大的发展空间

人工智能技术在医疗领域发展是非常有价值的。根据相关数据，人工智能将提升三到四成的医疗效果，减少大约五成的医疗成本。人工智能技术有强大的计算能力，有海量的医疗数据支撑，也更容易应用于医疗行业，并进行严谨、有序的决断。当下人工智能技术在很多医疗应用场景中都有试水，比如，利用人工智能影像识别技术能迅速识别病灶，有效提升医疗诊疗的效率；利用人工智能体温测量系统能助力疫情防控工作，及时做好多目标的体温测量和异筛查；利用人工智能技术帮助开发药物、疫苗等，减少了基因

作者简介：张 婕（1988-），女，汉族，吉林长春人，研究生在读，研究方向为马克思主义基本原理、医学伦理。

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检测和分析的时间。在医疗领域中，人工智能技术的发展是比较快速的，大量的技术需求也让技术应用空间更多，降低了医疗人员的诊疗强度，更是辅助了医疗人员展开更精确、科学的医疗分析[2]。

产业观察

2.3 人工智能技术在医疗影像中的应用

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1.3 国家大力支持人工智能发展，智能医疗产业

的发展活力释放

国家对于人工智能技术的发展非常重视，仅从2015年到2020年，就有将近20项相关政策出台。而为了促进“互联网+医疗健康”事业的发展，推动医疗系统升级，势必会从技术端口出发，以技术优势提升智能医疗产业的效果，才能将产业发展活力顺利释放[3]。

2 人工智能技术在医疗领域中的应用场景

2.1 人工智能技术在新药研发中的应用

新药研发是一个周期很长的工作且研发费用非常高，利用人工智能技术可以促进新药研究，并让整体的研发工作更加便捷、有序。在传统的药品研发中，筛选药物靶点的过程是需要将已知药物与人体内各种潜在的靶点分子做出交叉筛选，以一种人工的方式找到药物作用的有效点。药物挖掘主要依靠高通量筛选、化合物自动合成、逐一验证。但是这种交叉筛选的方式速度慢，也比较容易忽略靶点分子和药物作用的隐藏关系。随着化合物的增加，成本和风险也增加。受限于这种问题，就需要通过人工智能自动筛选药物和靶标，可以提高筛选速度。此外，人工智能还可以实时收集外界的最新消息，及时优化或修正筛选流程。在药物研发的过程中，通过图像识别和机器学习等过程，让人工智能技术先熟悉药物的发现过程、临床前研究过程、临床研究过程、审批上市中需要学习的内容。比如，在发现药物的阶段，就需要先发现靶点，然后合成化合物，找靶点的过程就可以通过人工智能技术来完成。在临床前的研究过程中，利用人工智能可以进行虚拟药物筛选，不仅可以减少实际筛选的药物分子数量，还可预测药物分子相关的活性，然后进行药理作用评估，制作更合理、更定向的新型药物。

目前，人工智能技术在医学影像领域中的应用已

经比较成熟，而人工智能医疗影像也已经成为医学领域发展最成熟的领域。因医学影像专业医生缺口较大，利用技术优化医疗影像临床应用的需求程度持续增加，而人工智能技术能给予多元的解决方案。首先，利用人工智能技术做好焦点识别和信息标注。利用人工智能技术的深度学习，能对医学影像进行精细化分割，做出特征提取、定量对比分析一类的分析操作，能通过数据比对，帮助医生识别病灶，并标记出病灶位置，能有效提升医生诊断患者病情的效率。其次，人工智能技术在肿瘤放射治疗过程中，可以自动勾画靶区，并进行适应性放射治疗。人工智能技术可以处理肿瘤放射图像，帮助放射科医生自动勾画CT，大大缩短了计算机断层扫描的处理时间。最后，人工智能技术在肿瘤放射治疗的过程中，可以利用智能放射治疗技术持续识别病灶位置，标记病灶位置的变化，通过CT图像的三维重建解决影像中断层图像的配准问题，提高了运算效率。

2.4 人工智能技术在医疗服务创新中的应用

结合5G技术、人工智能技术等，能实现医疗服务创新，提升诊疗质量，降低医疗保健的成本。以多种技术协同，建立一种线上线下相结合、诊前、诊中、诊后一体化的医疗服务模式。

在预诊断阶段，人工智能可以在预防、筛查和分诊部门中应用。首先，通过终端设备和可穿戴设备了解患者身体情况，并采集患者相关数据。然后，机器可以利用人工智能技术，分析患者的健康数据，做出疾病预警，结合患者的实际病情反馈，了解并分析患者的身体数据和病情反馈是否存在关联性，帮助患者主动评估健康状况，并定性疾病。再者，人工智能技术还能用于疾病筛查，如可以进行医学影像筛查和基因筛查，结合海量的数据，分析检测数据和库存数据之间的相关数据关系，得出诊疗效果。最后，人工智能技术可以作为虚拟医疗助手，采用智能机器人，通过人脸识别、语音识别、场景识别等技术，分析患者的情况和诊疗需求，极大地提高预诊、分诊的效率。在临床诊断中，人工智能技术主要应用在临床诊断、语音电子病历、智能病房和临床治疗等方面。在临床诊断中运用人工智能技术，能模拟医生看病的思维，通过读取医学影像，做好智能诊断，辅助医生确定病灶位置。在电子病历中应用人工智能技术，可以结合大数据技术，通过互联互通实现上下级医院高效协同，避免了患者转诊时信息不全产生的诊疗效率低下

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2.2 人工智能技术在患者健康管理中的应用

当下，随着人民生活水平的提升，很多慢性病也

随之出现，因为慢性病的病程比较长，且在治疗费用上比较昂贵，加强慢性病病人的管理也是未来医疗领域发展的关键。在智能医疗的背景下，全新的健康管理模式正在出现，人工智能技术可以辅助患者做好自我管理，还能利用技术精准监控患者的健康状况，如果出现问题可及时干预。这样一来，对于一些自控力不强的患者，也能做好定向监控，保障患者的身体健康[4]。

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产业 观察IGITCWIndustry Observation

等问题。在智能病房中利用人工智能技术，在病房中覆盖监控系统、跟踪预测系统，做好即时看护，并提升护理的质量。在临床治疗中应用人工智能技术，可以利用各种技术手段实现个体化的治疗，可以进行辅助诊断、有针对性治疗方案制定相关的操作[5]。在治疗恢复中，人工智能技术能辅助诊后患者的管理工作，人工智能可以用于康复护理工作和病人的智能随访。通过随访监测病人的疗效，评估患者的恢复情况，能有效计算该患者疾病复发的概率，分析再患病的风险。在恢复过程中，患者更多的是对护理质量的需求，而通过人工智能技术，能智能推送相关的恢复信息，帮助患者做好自我康复、术后保健等，可以利用技术提高服务效率和服务质量，使患者的医疗满意度明显提升。

升人工智能技术预测能力，解决出现的相关问题。从人工智能技术的应用特点来看，该技术在收集数据、分析数据方面显然远超人类的能力，但是从主观分析来看，人工智能在短期内是否能真正超越人类智慧是一个需要深入探讨的问题。尤其是在读片、检验、出报告等医学操作中，人工智能否完全替代人工操作将成为医疗行业未来研究的重点。尽管在短期内“机器人”并不会取代医生，但可以预料的是，人工智能技术将进一步向医疗领域渗透，实现与医疗行业、护理服务等无缝衔接，在治疗、诊断、护理等领域发挥更大价值。面向未来，人工智能技术将逐步渗透至医疗行业，为医疗模式带来历史性变革，逐步取代未来医疗行业内部的大部分工作，使得医疗诊疗的技术含量大幅提升。尤其是越来越多基于人工智能技术的新产品、新设备的出现，将使医疗领域主攻人工智能技术的企业数量成倍增长，对人工智能医疗器械产业的发展将提出了更严格的要求，人工智能技术赋能医疗行业发展，将给人们呈现一个美好的发展前景。

3 人工智能技术在医疗行业应用的未来展望

随着技术的不断发展，人工智能在各行业中的应

用也愈发广泛，许多医疗设备、分析手段已经逐渐实现了数字化，大量移动设备为医学研究提供了有力支持，其中会产生庞大的数据信息。倘若能高效利用这些数据信息，就可以为医疗研究提供更精准、更具个性化特征的诊断与治疗方法，不仅可以帮助人们了解身体健康情况，甚至可以研发出具有健康预警功能的技术或设备。当前，大数据、人工智能等技术在医疗领域的应用不断深入。基于人工智能技术展开自动化分析，将开发出一种新的治疗、诊断和服务方式。从目前全球医疗行业的发展情况来看，人们在疾病治疗过程中仍然需要投入大量成本[6]。因此，近年来医疗行业的相关研究人员，正着力研究一种改进现行诊疗方式的技术方案，在推动医疗技术快速进步的同时，不断拓展医疗手段，力求在未来减轻人们看病就医面临的经济压力。实现人工智能技术与医疗行业的深入融合，能够大幅改善许多疾病的诊断与治疗方法，特别在面对癌症、心脑血管疾病等复杂疾病时，人工智能技术发挥出的作用越来越显著。

事实上，近年来，医疗行业已经成为数据泄露的重灾区，这是因为医学数据具有很高的研究和商业价值。越来越多的医疗数据存储在云端或第三方服务器上，这可能造成患者的身份信息、健康状况、疾病诊疗、生物基因信息等被泄露。比如2020年4月，某医院将进出医院人员名单信息发送到微信群，数据未进行脱敏加密，造成了非常恶劣的泄露影响。人工智能技术领域在在医学应用中，有许多问题需要解决，需要不断找到数据共享和隐私保护间的关系。利用人工智能技术，提

4 结束语

总而言之，随着技术的发展，医学中运用人工智

能技术的可能性会越来越大，也正是这样一种技术上的革新，让医学工作更加智能、更加科学、更具有时代发展优势。尽管目前，人工智能技术在医学领域使用的准确性和预测能力还需要不断提升，但人工智能技术在临床上替代一些医生的工作流程、进行专业的判断方面已有一定的应用价值，尤其是在一些额定疾病条件下，人工智能技术已经得到了临床实用性验证。在人工智能技术发展的过程中，怎样评估和规划并找到一种人工智能在医学领域实践的措施，还有很长一段路要走，与计算机科学技术结合在一起，才是人工智能医学的可持续发展道路。■

参考文献

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[J]．协和医学杂志，2022,19(2):176-180.

[2] 李青，李润睿，强彦，等．人工智能在医学CT图像重建中的研究进展

[J]．太原理工大学学报，2021,28(S1):63-65,68.

[3] 陈一平，林清锋，陈仲武，等．人工智能在介入医学中的应用：现状与

展望[J]．海峡科学,2022(5):89-92.

[4] 黄广仕，周梦强，韩春梅，等．人工智能深度学习技术在医学考试试题

难度预估中的应用研究[J]．中华医学教育杂志，2021,41(10):932-935.[5] 姚泽阳，谢稳，邱海龙，等．人工智能在临床医学中的应用与展望[J]．

医学信息学杂志，2020,41(3):39-43.

[6] 李坤成．加强人工智能深入学习在医学影像学临床应用领域的研究[J]．

中国医学影像技术，2019,35(12):1769-1770.

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