随着AI技术的不断成熟和广泛应用，它已经悄无声息地融入了我们的生活。在医疗数据可用性不断提高和分析技术快速发展的推动下，它正在为医疗领域的发展范式带来转变，在解决卫生保健不平等的问题上发挥着重要作用口。AI技术不仅可以实现智能化、自动化诊断，还可以辅助临床医生进行决策，为患者提供更加个性化的治疗方案，大大提高了临床诊疗的效率和准确率，并且其强大的数据整合和处理能力在医学研究方面也发挥着不可替代的作用，不仅提供了更加高效、创新的技术支持，也为临床研究创造了更多机会和可能。此外，在2020年新冠肺炎肆虐的背景下，AI将流行病学信息和基于互联网的数据源相结合，可实现疾病早期预警、预测及监测、流行趋势的分析和可视化，缩短发布相关政策或信息的时问，有效实现了针对疫情的防控救治，显示出其应对重大突发公共卫生事件的极大优势。

1、人工智能简介

AI赋予计算机执行认知功能的能力，如解决问题、目标识别、基于知识进行推理和学习等，通过模拟人类的意识和思维过程，做出与人类智能相似的反应和行为。AI涵盖了机器学习和深度学习，深度学习又属于机器学习的子领域。机器学习开发的系统具有使用统计模型从数据实例中学习的能力，而不需要显式编程，分为监督学习和无监督学习。深度学习主要使用人工神经网络，如卷积神经网络、循环神经网络，这些模拟神经元束的计算机系统可以通过处理训练实例进行学习，并在数据中找到关联。

2、临床医疗中的人工智能应用

2.1、辅助诊断

2.1.1、图像处理

在临床实践中，对人体疾病的筛查和诊断有赖于先进的医学影像技术，以及专业医生对图像进行准确可靠的判读，对于强调“四诊合参”的中医学来说，舌、面、脉等外在征象即是人体内部脏腑经络、阴阳气血变化的反映，通过观察外在征象的变化便可以推知机体内在的健康状态，要把握疾病的病因病机做出正确的诊断，就需要对舌面脉象等做出正确的判别。但无论是对医疗图像的判读，还是对中医舌面脉象的分析，即使是专家也不免带有一定主观性，并可能受到既往经验的限制。而基于深度学习的AI可以在初始图像解释过程中实现自动化，从给定数据库中的所有图像中学习并不断改进，可在极短时问内完成特征提取、图像识别、分割，以及定量对比分析等任务。

图像识别是目前研究较充分的一个领域。宋海贝等基于层次聚类和卷积神经网络等AI技术开发的中医舌象面象辅助诊疗系统，在对大量面象、舌象样本数据进行特征标注和学习的基础上，使用智能镜子采集用户的面象、舌象特征信息，可对面象和舌象进行自动诊断和分析，并将结果实时反馈给用户。林怡等创新性地结合颜色空间特征、面部纹理统计特征、唇部颜色特征等要素，使用多种机器学习方法对提取到的面部特征进行识别，最佳识别率可达91.03%。董竞方等收集442例肿瘤患者舌象图片，采用labellmg软件对齿痕舌和瘀斑舌特征进行标注，利用卷积神经网络算法中的ResNet50构建齿痕舌和瘀斑舌的自动识别模型，能较准确地找到舌象中齿痕或瘀斑的具体位置，具有较高的舌象识别性能。

2.1.2、自然语言处理

自然语言处理(Natural language processing，NLP)是一种自动分析和表示人类语言的计算技术，涉及如语言建模、文本分类、机器翻译、自动问答、自动文摘等许多研究和应用技术，对于实现AI辅助中医诊断十分关键。由AI技术搭载NLP模块、语言识别模块，结合语音识别、文语转换、脑机接El等技术建立“闻诊、问诊”模型，可以通过智能语音与患者进行对话，对患者的声音数据进行分析和转换，从预先构建的中医知识库提取可用信息并加以判断后，为患者提供最佳的交流方式和诊疗内容，同时AI还能识别患者话语中带有感情色彩的语句，并据此给予情感态度倾向的分析。AI技术还具有强大的处理多源模态信息的能力，可以实现对多种来源和形式的数据如图像、视频、音频、语义之间的多模态学习和融合，尤其适用于秉持“四诊合参”的中医辨证诊断体系。

2.2、辅助决策

随着医疗信息变得越来越复杂，临床医生需要综合考虑多种因素才能做出恰当的诊疗决策。基于AI技术的临床决策支持系统(Clinical Decision Support System，CDSS)为挖掘海量的电子病历数据提供了强大工具和手段，它可以模仿临床决策者的认知过程，辅助临床医生进行决策，指导患者用药，从而改善患者状况，同时也有助于提高决策效率和准确率，减轻了临床医生和其他医疗保健专业人员的负担。IBM公司开发的沃森肿瘤解决方案(Watson forOncology，WFO)是最具有代表性的CDSS，它由推理引擎、知识库和临床记录中提取的数据组成，可以快速阅读患者临床病历资料，并检索已发表的文献、指南等相关资料，从中提炼出一系列治疗方案和建议。除针对疾病给出治疗建议外，一些CDSS还可以根据患者自身情况的变化调整治疗方案。Komorowski等开发了使用强化学习的机器学习模型-AI临床医生(AI Clinician)，它通过“试错法”反复试验学习，从次优训练例子中推断出最优决策，能够持续动态地为重症

监护病房的成年脓毒症患者提供最佳液体治疗方案。此外还有基于类似模型的CDSS用于如1型糖尿病、过敏性鼻炎等其他疾病，可根据患者的症状变化调整用药剂量和治疗方案。在中医领域，CDSS的应用是我国AI技术研究的一大特色。大量的临床记录、古今中医著作、中医临床指南和循证医学研究成果是中医CDSS的核心资源，在此基础上，本体技术、智能引擎以及机器学习等相关信息技术为中医CDSS的构建提供了支持。1978年南首都医科大学附属北京中医医院与中国科学院合作研发的“关幼波肝病诊疗计算机程序”是信息技术与中医经验传承相融合的最初尝试，此后中医智能化相关研究得到了高速发展|4⋯，针对多种疾病的CDSS不断在临床得到应用。中医临床决策系统是目前较为成熟的CDSS之一，该系统利用AI技术构建中医临床指南、专家经验、古今中医著作等文本数据的知识图谱，并基于指南、著名专家经验、循证医学等提供多种决策服务，实现对中医临床诊疗的决策支持。

3、医学研究中的人工智能应用

3.1、临床试验研究

临床试验往往需要严格控制试验条件，满足道德伦理要求，另外还涉及试验注册等问题，需要大量的时间和资金投入。有研究提出，AI技术可用于自动分析电子病历数据和临床试验资格数据库，自动识别相关试验和特定患者之间的潜在匹配，并将这些匹配推荐给医生和患者，也可主动挖掘公开可用的临床试验数据库和社交媒体等，帮助患者更快地了解感兴趣的试验，并提供与临床医生接触的方式和渠道，进一步评估是否满足试验要求。

近年来，计算机虚拟临床试验(In silico clinicaltrial)概念的出现为开展预测性、预防性、个性化的医学研究提供了新的途径．可以在一定程度上解决临床设计闲难、受试者不足、试验成本高等问题。在为重症监护病房患者提供有效的严格帆糖控制(Tightglycemic control，TGC)方案的研究中，Chase等开展了一项虚拟试验，通过使用机器学习算法拟合临床数据，从中捕捉到患者对给定胰岛素和营养输入时的血糖变化，生成胰岛素敏感性曲线，模拟在给予不同TGC方案时患者的血糖变化，能够快速测试新的TGC干预方案，并分析血糖控制方案的效果及患者代谢状态的动态变化。开展虚拟临床试验对某些缺乏有效治疗方案的罕见疾病也具有重大意义，Carlier等在200个虚拟受试者上进行了一项虚拟临床试验，证明骨形态发生蛋白治疗(Bone Morphogenetic Protein，BMP)可降低先天性胫骨假关节的严重程度，并使用机器学习技术将虚拟受试者人群分为不良反应者、无反应者、有反应者和无症状者，寻找可以预测BMP治疗效果的潜在生物标志物，为这一儿童罕见病(发病率为6.5—10/10，000)提供了新的治疗方向。虽然计算机虚拟临床试验在降低成本、保证安全性方面具有显著优势，但现阶段是否能取代真实的临床试验还未可知。

3.2、药物研发

中医药整体观决定了中药具有多靶性、多向性、系统性等特点，因此中药多成分与多靶点之间的对应关系难以精准识别，将AI技术引人药物靶点识别的环节，可以有效解决这一难题，辅助进行潜在靶点群的选择。许海玉等开发的中药整合药理学计算平台采用二维结构相似性搜索，在提取中药有效成分的化学指纹特征后预测作用靶点，并可在药物靶点与疾病基凶之问建立相互作用网络，后续有不少研究基于该平台进行方剂药物分子机制或作用机制研究。利用AI技术辅助进行中药作用靶点的识别，从活性成分-蛋白受体-组织表达的化学层面对中药作用机制进行量化和解释，也为中药归经体系的理论阐释和标准构建提供了新的角度和方法。姜希伟等基于最大相似度算法对多味补阳中药作用的核心靶点蛋白进行识别和筛选，发现这些蛋白主要分布在人体生殖器、喉、小肠、大肠、肾、口、胃、膀胱及肝等足少阴肾经循行部位，从靶点组织表达的角度验证了补阳药归肾经的理论内涵。

随着高通量筛选、深度基因组测序、临床实验等生物、化学、医药研究数据急速积累，AI以其强大的数据整合处理能力可实现低耗、高效筛选化合物。艾中柱等使用AI技术从大量化合物中快速筛选了山楂酸、刺囊酸、雷公藤红素、羟基积雪草酸、积雪草酸和常春藤皂苷元等20个最佳候选天然产物小分子墨蝶呤还原酶抑制剂。王曦廷等通过使用集成学习中的随机森林与梯度提升决策树方法，构建“特征优化-机器学习”的混合模型，可在优化、提取分子指纹特征基础上完成抗纤维化中药化合物高通量的虚拟筛选任务，且具有较高预测概率。此外，支持向量回归以及分子对接等计算机模拟技术也被广泛应用于中药活性化合物的预测和筛选中⋯⋯，大大提高了筛选的效率和准确率，也为后续研究缩小了范围。

4、公共卫生中的人工智能应用

2020年以来，新冠肺炎的发生引起了人们对于重大公共卫生事件的重视和对于如何更好的应对突发公共事件的思考。在新冠肺炎的疫情防控中，习近平总书记强调“要鼓励应用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。

众所周知，中医药在本次抗疫期间功不可没。全国除湖北以外的地区，中医药参与救治的病例占累计确诊病例的96.37%，在阻止轻型、普通型患者向重型、危重型发展方面发挥重要作用。通过“人T智能+中医诊断”的方式，结合现代信息采集和处理技术，患者可以在指定平台进行远程诊疗，如四川省推出的“互联网+中医远程问诊”平台，可远程与医生进行视频或语音交流，实时、动态、无接触采集舌、脉等信息，既降低了感染风险，又能保证医患沟通交流，及时向医生报告症状变化，又可以及时调整患者用药，有效提升新冠病毒肺炎的临床诊疗水平。

在治疗和防抗方面，AI与数据挖掘等技术结合，可在大量针对疫情的古代医籍、临床验方、诊疗方案，甚至数据库、专利库巾总结挖掘出用药处方等规律，为临床治疗药物或方剂的选择提供了指导和参考。中国中医科学院基于多标签k近邻算法开发的中医智能处方推荐系统，总结了大量中医典籍和古、现代经典验方，并结合《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》，能够根据患者输入或上传的个体症状和舌、面象等相关信息，提供辨证论治、智能开方以及随症加减等个体化服务。此外，AI辅助设备在指导患者康复方面的作用也不容小觑，这些设备通常小巧便携，搭配蓝牙传输装置和摄像装备，患者即可在线学习康复功法，例如徐州医科大学附属医院研发的AI康复辅助手环，可远程提供传统功法锻炼指导，帮助患者快速掌握传统运动功法，促进患者康复。

5、人工智能在医疗领域面临的挑战

AI为医疗健康领域带来的革命性创新无可置否，但就目前来看其临床价值尚未完全实现。《英国医学杂志》上的一篇文章针对AI研究的透明度、可复制性、有效性和伦理提出了20个关键问题，2019年发表的《中国人工智能医疗白皮书》指出我国AI医疗行业在相关技术人才、健康医疗数据、医疗器械审批等方面面临着诸多挑战，理论本身和现实层面的种种原因导致人工智能技术在临床应用和推广中受限。

从理论技术层面来看，机器学习等AI算法越来越多地应用于临床预测建模和临床决策支持，虽然它们可以提高模型的性能，更准确高效地预测临床状态，但它们却不能对预测结果做出解释，如同一个“黑匣子”，我们无法探寻背后的原理和机制，也无法预估可能产生的错误预测，而且这种“不可解释性”可能会加剧这种算法本身存在的自动化偏差，包括数据缺失、错误分类、测量误差，以及无法识别的情况。与人类智能不同，AI无法有效地整合先验知识，在缺乏大型数据集的情况下，很难训练其正确识别罕见的异常阻。尽管公开的医疗数据量与日俱增，但大多数数据集在训练和验证算法方面的通用性和可重复性较为局限，结果的可信度也会随之降低，而且目前大多数AI模型还缺乏大型、异构、多中心的数据集进行外部验证。一项系统评价结果显示，在516项评

估用于医学影像诊断的AI性能的研究中，只有6%的研究进行了外部验证，外部验证不足导致AI在真实临床环境中的性能如何难以衡量。

6、总结

AI是应用前景十分广阔的一门新兴技术，近年来我国不断出台相关政策支持AI产业的发展，鼓励AI应用于医疗行业，以提升医疗保健水平，缓解医疗资源不足和分配不均的压力。现阶段，我国AI技术在医疗领域的应用主要集中于医学影像的诊断，在其他如辅助决策、药物开发等领域尚处于起步阶段，在中医药领域的应用也较为局限，而国外医疗数据质量成熟度相对较高，行业应用标准和相关法律法规也更为完善，AI在医疗领域的应用更加广泛和深入。未来我国还需要从技术本身和制度方针人手，引导AI技术从临床实际需求出发，更好地为医疗工作者“赋能”。