【人工智能在疾病诊断中的应用探究5000字】

人工智能在疾病诊断中的应用研究目录TOC\o"1-2"\h\u3352[关键词]人工智能；疾病诊断；肺部疾病；应用研究 115711基于人工智能的疾病诊断专家系统 2126081.1人工智能 291811.2疾病诊断专家系统 2309113疾病诊断专家系统应用模式 3326342基于人工智能的胸部疾病诊断应用 473262.1肺结节 4114842.2乳腺癌筛查 471902.3间质性肺疾病 5106823人工智能在疾病诊断中的应用前景展望 532074结论 68656参考文献 7[摘要]随着现代计算机技术的飞速发展，人工智能与多学科、多领域的交流和协作将深刻地影响着人类社会的发展和科技的发展。本文就人工智能技术在医学疾病的诊断中的应用模型和应用实例进行了深入的研究，总结了人工智能的起源和发展状况，并对其在医学领域中的应用进行了分析。对数据采集、推理机训练与优化、治疗方案推荐三个层次进行了详细的分析。最后，结合胸腔疾病的诊断实例，详细介绍了人工智能技术在胸腔疾病的诊断中的应用，其中，人工智能在肺部结节、乳腺癌筛查、间质性肺病等方面的应用，对提高医疗质量和医疗服务的联动处理效率，增强医院的医疗诊断能力和服务水平，具有十分重要的现实意义。[关键词]人工智能；疾病诊断；肺部疾病；应用研究人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机技术飞速发展的一个重要产物，同时还是计算机科学、数学、哲学、经济学、心理学、神经学与其他多学科融合研究的一种前沿成果。从字面上看，人工智能就是用复杂的计算环境来模拟人脑的思维和决策的过程，进一步加深和拓展了计算机类人智慧，以更明智、复杂的大脑渗透自然语言处理和理解、图像识别、专家系统等，服务于军事、医疗、运输、安防等方面，从而为智能分析和决策提供支持。以医疗领域为例，利用医疗成像分析来改善对疾病进行预测、诊断及治疗；将人工智能技术应用于安防领域，实现高精度的人脸匹配和识别，经过嫌疑人库快速验算，准确地指认了嫌疑人；在教育行业，人工智能通过智能学习辅助学生提升学习效果，帮助教师解决教学难题。购物时，顾客可通过智能手机对商品进行拍照，人工智能基于产品的图片信息识别图像，将所述高相似度商品信息推送给消费者。随着计算机技术的飞速发展，人工智能成为计算机科学、数学、哲学、经济学、心理学、神经科学等领域的最新研究成果[1]。医疗疾病诊断与人工智能技术有着较高的契合度，一方面，医疗自身具备大量的传感器提取数据，尤其是小型医疗器械如手环、血压、血糖仪、超声仪等可实时监测用户的健康参数，为基于人工智能的疾病诊断提供长期的预警和诊断数据，为人工智能提供充分的数据支持[2]。在中国，随着人口红利的消退，人口老龄化已经是一个不可避免的趋势，医疗服务面对的是庞大的患者群体和有限的医疗资源，因此，及时准确的诊断和精确的医疗服务是解决当前社会医患关系的一个重要途径。1基于人工智能的疾病诊断专家系统1.1人工智能人工智能是一门以模拟、扩展人类智力为目的的综合学科。人工智能分为四大类，分别是模式识别、机器学习、数据挖掘和智能算法。模式识别是一种以图像识别为中心，用以处理或归类表征现象的逻辑关系。主要用于人脸识别，动物识别，车牌识别等；机器学习是通过计算机的强大运算能力来训练数据，并且模拟人类的思维和决定；目前，数据挖掘技术主要用于市场和疾病的预测。它是通过数据挖掘技术来挖掘海量数据中的潜在知识和规则，从而帮助决策的制定；智能算法是一种特殊的算法，例如：最短路径推荐算法，工程预算最优算法。自1950年以来，人工智能技术已经渗透到了医学领域，早期的诊断主要是诊断急腹症和其他内科疾病。随着医学影像学和计算机视觉技术的飞速发展，依靠医学工作者的眼睛进行疾病的诊断，存在着辨别能力弱、误诊、漏诊等问题。在医学图像中，人工智能技术已经被广泛的运用，它能够挖掘和识别出图像中的关键特征，为病人的多个部位的病变进行精确的筛选和诊断，并通过对病人的思维过程进行定性和定量的分析，从而减轻医护人员特别是放射科医师的工作压力，从而提高对微小疾病的诊断和诊断的准确率。1.2疾病诊断专家系统在医学上，在疾病的诊断中不仅要准确地诊断出病人的病情，还要对病人的病情做出科学的治疗。以此为最终目的，将疾病数据采集、诊断、治疗方案推送、治疗过程跟踪于一体的智能诊断系统，将是未来医学研究的重点方向。疾病诊断专家系统的核心是将专业知识结构化、规范化，将有经验的医生所掌握的疾病的诊断和思考过程转换成一台疾病的诊断机器，通过推理机对疾病的症状进行分析和推理，从而实现对疾病的智能诊断[3]。就当下来看，我国的疾病诊断专家系统主要集中于疾病的诊断推理机，但是在疾病症状数据的采集、治疗方案的推送、治疗过程的追踪等方面，还没有能够实现一体化的应用。比如，目前的医学系统，一般都是通过传感器、超声波等仪器来获取疾病的症状，或者通过血液和尿液的检测来获取血液和尿液中的各项指标，从而实现对疾病的快速分析。本文以医疗影像中的疾病诊断专家系统为例，介绍了一种应用于医学影像的自动预处理技术。通过对推理机的解剖学整形、疾病特征检测、疾病识别和诊断，并将其应用于推理机中的治疗过程进行综合，从而为病人提供科学、合理的诊断方法。该系统能够将大量的医学知识和临床经验进行大规模的整合，是医学知识的汇集和智能化应用的一个重要途径。13疾病诊断专家系统应用模式网络模型的产生使海量数据的自适应学习和复杂非线性关系挖掘，更接近人脑思维结构和思维过程。疾病诊断专家是医学各专业领域内专家宝贵理论知识和丰富临床诊断经验的系统整合，有效地解决了传统诊疗数据挖掘和应用模式中存在的知识组合、知识爆炸、知识推理中存在的局限和瓶颈等问题。疾病诊断专家系统将医学检测数据（医学影像或者医学监测指标）作为输入数据（训练样本），在以医学影像为依据进行疾病诊断中，运用人工智能技术，快速读取影像数据，确保其准确性的同时，并采用行列数组的方式保存，采用边缘检测、轮廓提取、图像分割、图像分类和病症识别，推断特定疾病的具体类型。比如，日本三菱机电开发的“人工网膜基片”，就是一种以医疗影像为基础的疾病诊断专家系统，其能够高速地读取医疗图像信息，通过对其进行处理和分析，并利用专家系统的推理机对医疗图像的特征信息进行相应疾病的推测，并与真实的专家所确诊的疾病类型比较，这种“人工网膜基片”对疾病诊断准确性高，可迅速、精确识别出大量医学图像信息，其速度是常规图像，文字识别系统速度的几万倍。在根据医学检测指标诊断疾病中，采用疾病诊断专家系统推理机，通过设定的有关疾病判定和诊断的复杂指标阈值及它们之间的关系，推测与病人对应监测指标相对应的病情。如，上海华山医院引进的中医诊治系统，也就是把新生儿血样检测指标录入该系统，通过系统依据各血液指标参数取值，判断新生儿血糖代谢系统健康问题。与传统的医生望闻问切的诊断模式相比较，就疾病诊断的准确性而言，以人工智能为基础的疾病诊断专家系统有着更明显的优点。特别是对医疗卫生监测设备不完善、专业医生资源匮乏的医疗环境，病人身体健康监测信息和患病部位细节图像信息一般很难做到面面俱到和精确的获取，而建立在少量诊疗数据基础上的传统疾病诊断具有很多不确定性，不利于病症的精准诊断。以人工智能为核心的疾病诊断专家系统，通过早期整合了大量专家知识的推理机，能够达到准确检测和识别疾病的目的。与此同时，以人工智能为核心的疾病诊断专家系统还能通过对实例的持续学习，自动地获得疾病识别和诊断知识，以及把学习到的内容映射成神经网络，增强专家系统知识储备和疾病诊断推理机猜测能力。2基于人工智能的胸部疾病诊断应用2.1肺结节肺结节是肺癌的早期症状，早期发现并及时进行治疗，能将威胁到病人生命的重要疾病消灭在萌发阶段。肺部结节的诊断主要依靠X光和CT影像学来判断[4]。在胸部X线摄影中，X线不能穿透胸腔，因此，X线胸片图像在肺野区域有较大的遮挡，这对准确地诊断是不利的。利用人工智能的双能量剪影技术，可以在X线图像上消除肋骨的密度，从而降低胸片对肺的覆盖，扩大肺结节的暴露有助于放射学医师对肺结节的鉴别和诊断。CT扫描显示，CT扫描中肺结节的靶点呈类似圆形，是一种直径在1.5厘米以下的清晰的阴影，但在CT图像上，肺结节的靶点与其他肺动脉的靶点相似，应用PSO技术在CT图像上的应用，可以减少误判率。2.2乳腺癌筛查乳腺癌是成年女性群体中的一种常见致命性疾病，近年来随着工作压力与生活压力的不断增加，乳腺癌已成为威胁女性健康的第一杀手，而且，患病人群还在不断的变得年轻化。X线钼靶技术和MRI筛检技术在乳腺癌筛查中的应用较多[5]。X线钼靶技术是利用钼靶X线对乳房的钙化特性进行影像学检查，并利用X线影像上的乳房微钙化现象来鉴别乳腺癌。然而，中国妇女多数是致密性乳腺，多数在X线摄影上显示为微小的钙化，从而使乳腺癌的筛查和一定的微钙化相混淆。这对准确的乳腺癌识别和筛选有一定的不利影响。MRI筛查技术是一种用于诊断乳腺致密性肿块的方法，它适用于我国妇女的乳腺特点。它可以在高分辨率的乳腺中识别和成像，并结合CAD软件来检测微小钙化的特点，帮助乳腺癌的筛查和放射学医师进行乳腺癌的临床诊断。2.3间质性肺疾病间质性肺疾病是一类以弥漫性肺实质和间质纤维为特征的疾病。就当下来看，CT检查主要用于间质性肺病，在CT上，肺间质病变以网状和蜂窝样变化为主。鉴于多种类型的间质肺病，对人类健康有不同程度的伤害，但是，CT图像显示的靶点很难分辨，而将人工智能技术应用于肺间质病变的诊断，通过CT图像中间质性肺病特有的纹理特性，可以检测和识别出肺间质性病变，从而帮助间质性肺疾病的诊断和分级。基于疾病的影像特点，采用CAD技术对疾病进行特征抽取和分类，是目前临床上最主要的诊断手段。3人工智能在疾病诊断中的应用前景展望医疗器械设备和监测手段的快速发展，为人工智能深度应用于疾病诊断提供了大量实时的信息。目前，从现代医学发展来看，今后人工智能用于疾病诊断的前景应该呈现以下几个方面：（1）以人工智能为核心的疾病诊断专家系统，将是今后疾病诊断中一个重要的发展方向，它不但能够用于解决医学领域中特殊方向疾病的识别和诊断问题，随着今后社区型和居家型养老模式不断普及，根据人工智能诊断疾病的系统将与个人移动终端或者穿戴式传感器相关联，通过移动设备对监护对象健康参数进行动态获取，通过疾病诊断专家系统，实现快速诊断和疾病预警，实现个性化健康管理。（2）以人工智能为基础进行疾病诊断，今后将不限于某种智能技术，而是以多种智能技术（模糊算法、粗糙集理论、遗传算法、卷积神经网络等非线性数学方法或深度学习算法）为基础，采用并行处理分析、举例自学训练、知识组合管理，为疾病的综合研判，提供了更有效的疾病诊断以及模型支持。就拿新冠病毒感染的确诊来说，俄罗斯新西伯利亚州的俄罗斯科学院西伯利亚分院计算技术研究所的专家们开发了一种新型冠状病毒感染并发症及共存疾病的快速诊断方法，这些疾病会使感染者死亡。俄罗斯研究开发小组综合运用热成像与X光射线两大功能，对新冠病毒感染进行了诊断复制，在热成像与X光射线的基础上，结合机器学习，创建了综合功能诊断方法，检出了Covid-19病毒感染后的几种典型临床症状。计算机技术和医学器械智能化发展，将在人工智能疾病诊断的基础上，构建一个更具有系统性的私有云平台，实现患者病症数据的共享，人工智能不断学习云平台中疾病诊断知识，优化疾病诊断推理机，然后把学习到的结果运用到多种疾病防治和诊断上，构成疾病诊断良性闭环，从而为跨地区、跨时间疾病诊断和治疗提供共享式服务平台。结论人工智能通过对医学领域专家大脑的思考、学习和工作方式进行研究分析，并将获得的疾病诊断知识作为疾病诊断推理机，实现对患者疾病的精准识别。目前，人工智能已应用于临床中肺结节、乳腺癌、间质性肺疾病等的筛查以及诊断，虽然有些技术还不够成熟，但随着计算机技术与人工智能技术的快速发展，人工智能在疾病诊断方面的渗透与应用将更为深入，人工智能的应用大大降低放射科医生的漏诊率及误诊率，提高医生的工作效率。参考文献[1]莫梓华,高红霞,黄飚.人工智能在中枢神经系统疾病影像诊断中的应用进展[J].中国医学物理学杂志,2020,37(06):792-79