医疗领域中人工智能技术的应用分析

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医疗领域中人工智能技术的应用分析

作者：查晓阳

来源：《电脑知识与技术》2018年第06期

摘要：与智能机器的设计、研究及应用存在关联的人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门聚集了新的理念、技术、思想的新兴学科。目前，人工智能已较为广泛地应用在了包括医疗领域在内的多个领域中。本文从人工智能简述人手，并对医疗领域中人工智能技术的应用展开了分析。

关键词：医疗领域；人工智能技术；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）06-0143-02

当下信息时代中，包括人工智能技术在内的多项技术得到了很好的发展、创新。将人工智能技术灵活的运用到医疗领域中，能够更加准确、科学的识别诊断方案，为患者提供更佳的治疗，能为我国医疗事业的发展提供重要的推动力量。对此，人们必须对人工智能技术引起重视，全面开展医疗领域中人工智能技术的应用研究，将其作用充分发挥，将其价值深入挖掘。 1人工智能简述

20世纪中期，人工智能这一新兴学科在美国一个学术会议上首次被提出。在此之后，人工智能的发展十分迅速，人们也广泛对其给予了关注。当下，经历了约有70年发展的人工智能尚未有一个统一的具体概念定义形成。在有关人工智能的定义中，斯坦福大学人工智能研究中心学者认为人工智能是以模拟人类为基础，将知识记录、积累、再现并运用实现的一门学科；而日本大学则认为该学科主要是研究、评估智能本身；书籍《人工智能狂潮》中，指出人工智能是以人工的方法制作类人智能，具备发现、察觉功能的计算机便是类人智能，其能通过分析数据而完成一种特征量的形成。由人工智能被提出到现在，已经获得了很好的发展及成就，成为当下非常重要的技术之一，为社会智能发展提供了重要的动力。 2医疗领域中人工智能技术的应用分析 1）医疗专家系统

从某种角度而言，可将专家系统当作一个程序，在专家系统内引人某个专业领域的知识便能使其开展类似于领域专家一样的工作。我国相对于发达国家而言，所开展的专家系统研究较晚，但却获得了较为迅速的发展。我国一名计算机领域专家与中医院一名教师在1987年通过合作展开了有关肝病诊疗程序的研究，这也是我国首次再传统中医领域中实现了医学专家系统的应用。我国一名计算机专家与骨科专家在1986年通过合作共同建立了骨伤计算机诊疗系


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统，至21世纪为止，医学专家系统得到了很好的发展，数量及类型大量增加，如肿瘤诊断、骨癌诊断及心血管药物治疗专家系统相继出现。

知识库中所储存的专家知识语言表达及数据结构组织样式是固定的，主要可分为三类：其一，策略知识，能通用于多种规则下，以推理及程序为根据进行规则的优先选用；其二，直觉知识，当与所需条件相符合时，便会将某种动作或结论自动执行，体现的是一种生成规则；其三，支持知识，当直觉知识无法将其解决时，该知识便能以因果模型为根据进行表示。 再医疗专家系统中，包含着多个子系统，如医疗检查解释系统、诊断与治疗专家系统、病人监护系统、触摸式多媒体导医系统、护理计划专家系统、医嘱辅助生成系统等。其中医疗检查解释系统所负责的任务是在分析、解释医疗检查、化验图形、图像及数据的基础上，对检查结果的医学涵义进行判断。如产自于血流变仪的血凝曲线及来自于血常规化验仪的血常规曲线，能将重要的参考价值提供给病情诊断工作中。由于部分临床医生未能深入掌握有关检验的知识，故而会出现无法以化验曲线变化为根据进行准确判断的情况，因误诊而导致患者治疗被延误。若是借助图形识别技术，便能通过计算机将现有曲线图作为根据进行智能判断，以此将有利于疾病诊断、治疗的结论得出。而患者也能全面了解化验结果的临床意义，摆脱以往天书般的化验报告单。心电图曲线的识别是人工智能图形识别技术应用的另一个重要内容。患者在完成心电图的检查后，计算机会以心电图曲线特征为根据展开分类、判断。医生并不需要在心电图曲线上耗费时间进行研究。 2）指纹识别取代医疗证件

统一的全民医疗保险体系的建立在我国深入改革医疗制度及不断完善医疗保险体系的进程下已经成为一个重点内容。传统的医疗证用于身份标志，然而因其易损坏、易丢失等缺陷，以至于出现就医管理复杂或是患者冒名顶替等问题，与现代医疗模式难以适应。人工智能技术为指纹识别开创了道路，目前已得到了一定的完善。在计算机医疗信息库中存入参保人员的指纹信息，替换掉传统的医疗证这一身份标志。当患者前往就医时仅需将手指往诊台指纹采集仪按一下，计算机便能将患者姓名、年龄、性别、过敏药物、既往病史等基本情况检索出，不但有效节省了就诊时间，而且能确保患者信息、病历的准确性，从而将医生工作效率、诊断准确率提高。如此一来，医院的知名度及经济效益也能得到提升。 3）人工神经网络

人工智能第二次发展高潮阶段中，只要将足够多的知识输入至计算机中，计算机所能完成的任务也就会得到提升，但是所输入知识的范围对其能力有所限制；若想将计算机的实用性提高，使其对例外病例应对的能力得到扩充，就必须将更多的知识输入其内。另外，输入的符号从根本上讲往往脱节于其所代表的意义，故而计算机很难将一种“语义”掌握。而人工智能程序却能再这种闭塞条件下自动学习，从而得到稳步发展。决策树、朴素贝叶斯算法及最近邻分类算法是机器学习常用的原理，而人工神经网络却是最为著名的。人工智能第三次发展高潮阶段

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