人工智能领域简报（第37期）——人工智能在康复、影像、治疗等领域的应用实况

人工智能领域简报（第37期）——人工智能在康复、影像、治疗等领域的应用实况

如何认识现阶段的人工智能？

我将人工智能形象地比喻成“居委会大妈”式的人物，在自己的社区内收集邻里之间的各种消息，在自己的脑海中建立分析邻里关系。早期的人工智能是在某一领域内复杂的数据网络中，通过归纳和统计相应数据，理顺其中的关系，建立自己的数据模型。而现阶段的人工智能则是通过自身迭代、自我规划的方式把数据及其关联搞清楚，从自身收集到的信息建立、推导各种关系。

如何看待人工智能棋手AlphaGo？

毫无疑问，人工智能不可能取代人类。简单的说，因为一台计算器的计算速度比人类快，计算器就可以取代人类直接工作？答案当然是否定的。值得一提的是，AlphaGo Zero是对弈类机器人的一个突破。为什么这么说呢？因为它是小样本量的人工智能。计算方法、计算能力和样本数据是人工智能的三大关键要素。包括前几代AlphaGo在内的早期人工智能是基于海量样本，在大量数据的基础上进行训练与学习，这样的模式比较适用于归因类的工作。而AlphaGo Zero是随机类学习模式，不按常理出牌，将随机训练获得的信息作为样本进行练习，通过制定规则降低了样本需求。这样只需要明确的游戏规则和少量的样本就可以完成训练与学习。

但是AlphaGo的人工智能只适用于对弈类的游戏。换言之，现阶段的人工智能只是在某一分支、某一细分领域中，在算法层面上有所突破，超越了人类的计算能力。然而人类社会的细分领域无穷多，某一细分领域的人工智能变革对其他细分领域的影响未知，所以不能以偏盖全地认为人工智能可以替代人类。例如在医学影像领域，现有的人工智能还在大量地学习“金标准”的样本，学习过程中需要海量数据，或者对现有的数据进行操作。现阶段采取AlphaGo Zero的学习模式并不是一个好的解决方案，顶多是对现有人工智能学习方式的一种启发。

医疗人工智能的发展趋势是怎样？

哪些因素限制了其发展？

首先让我们先对“医疗”进行定义。狭义的“医疗”是指医生为病人提供医学咨询和医事服务，是人与人之间的关系，并不是冷冰冰的人与机器的关系，当中应该存在人文关怀。比如对于肺癌晚期的病人，医生会给予一些安慰性的建议，例如“问题不严重，安心休养就好”，不会透露绝症病人的真实病情。而人工智能会实话实说，给病人造成极大心理压力。

在广义层面上，人工智能在医疗全流程中有很大的应用空间。为了推动人工智能的普及，首先要推动人工智能在医疗影像和医疗数据方面的应用。其重点在于医疗影像的平台化建设，以及医院与社会的数据共享，这样才能真正推动人工智能在医疗影像的发展。只有当数据被广泛使用之后，才可能在医疗影像的某一点有所提高，若干点的提高才能促进全面的提高。因此，人工智能应用于医疗影像的先决条件应当是建立医疗影像数据共享平台，而医院要以包容共享的态度向社会开放这些数据。

医学影像的人工智能将如何发展？

医学影像领域的人工智能技术可分为三个阶段。

第一阶段是通过现有医学影像，如超声、X光、MRI、CT、PET等影像进行智能阅片。我国的现状是影像医生资源匮乏，影像科、放射科医生数量较少，因此提高医生阅片效率是医疗影像发展的关键。例如肺小结节的影像诊断工作量非常大，高强度的阅片容易造成视觉疲劳，因此人工智能辅助诊断是一个有效的方法。

第二阶段是影像数据结合组学数据，进行综合分析，提高诊断准确率。其中一个例子是在肛肠镜诊断过程中，息肉的诊断主要由医生来主观判断得出，这种方式造成疾病检出率较低。若用人工智能辅助诊断，结合基因组学、蛋白组学、代谢组学的相关依据，能够更加精确地进行诊断，为个性化治疗提供依据。

第三阶段即诊疗，通过现有的诊断结果、病理依据和体征参数，向医生推荐治疗方案。当然，涉及到伦理问题，人工智能不可能替代医生，诊断结果和治疗建议需要医生认可。因此，智能读片——多组学分析——智能诊疗建议是人工智能未来的发展方向。

人工智能在治疗过程中以怎样的方式

发挥作用？

具体来说，人工智能根据当前的诊断结果，向医生建议治疗方式。是选择手术治疗，药物治疗，放化疗治疗还是保守治疗。在治疗过程中，人工智能也会结合病人的表征数据，及时调整与优化治疗方案。比如放化疗的方案，在不同时期病人的病情是不同的，需要及时改变治疗方案，以符合病人当下的病情。

另一个例子是，二甲双胍对糖尿病有很好的治疗作用，但是只有一部分人可以很好吸收二甲双胍，另一部分吸收效果就没有那么明显。因此应先对病人进行组学研究，获知病人对二甲双胍的吸收效率，提出个性化治疗方案，进而向病人推荐治疗方式。

人工智能在康复医疗领域

可以发挥怎样的作用？

最常见的康复医疗是脑卒中的康复，通常的康复周期分为一个月、两个月或半年，一年以上的康复医疗基本没有效果。而目前对于脑卒中尚无特效药治疗，只能通过康复活动来对大脑、神经与肌肉进行关联。康复并不是单纯反复的机械运动，需要根据病人的康复状态和康复效果，及时对康复方案进行优化。在这一点上，人工智能比人做得更好。人工智能的康复器械会根据患者的康复状态，自动设置合理的康复参数，比人为的、主观的、弱定量性的手动康复效果要更好。

人文关怀会改变人工智能的发展方向？

近期内应当不会。人工智能可能在语音、语意方面做到人文关怀的样子，但是病人会主观地把人工智能当作机器人，与自己不同的物种交流则缺乏亲切感。除非人工智能的发展达到可以“以假乱真”的程度，人文关怀才具有意义，但是这不是近几年就能解决的问题。

另外，每个人都有自己的个性，让人工智能发展出个性的因素需要环境的影响与作用，这一点不是短时间内可以达成的。人类在经历长时间的成长发育，在家庭与社会环境下可以形成自己的个性。

最后，人在特定语境下会形成自己习惯性的表达，这种独特的表达方式也不是人工智能在短期内可以学会的，人工智能在短时间内无法完成仿真模拟的行为。