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近幾年，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是人工智能在硬件設(shè)備和算法不斷成熟的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)入公眾視野，它的應(yīng)用也得到廣泛的探索和開(kāi)發(fā)。醫(yī)療行業(yè)的人工智能發(fā)展有巨大潛力，應(yīng)用人工智能與醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)結(jié)合將帶來(lái)巨大價(jià)值。與人腦相比，人工智能在提高醫(yī)療服務(wù)效率和診斷的準(zhǔn)確率上具有機(jī)器算法在特定技術(shù)條件下的天然優(yōu)勢(shì)，醫(yī)療系統(tǒng)擁有的醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)以及“云”技術(shù)的發(fā)展，使得人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域結(jié)合的條件更加成熟。
通過(guò)研究國(guó)際上人工智能在醫(yī)療診斷方面的情況，可以看到在國(guó)外已有較多研究和相對(duì)成熟的案例。國(guó)外最早將人工智能用于醫(yī)療的是MYCIN專家系統(tǒng)，由美國(guó)斯坦福大學(xué)在上世紀(jì)七十年代初研制，是一種幫助醫(yī)生對(duì)血液感染患者進(jìn)行診斷和治療上抗菌素類藥物選擇的人工智能系統(tǒng)。另外一個(gè)Watson系統(tǒng)是更加成熟的智能診療應(yīng)用案例，它在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)和106000份臨床報(bào)告。Watson于2012年通過(guò)美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，已部署在美國(guó)多家醫(yī)院，提供多種癌癥的輔助診療服務(wù)，包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌和子宮癌等?？梢?jiàn)人工智能在人類醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)在貢獻(xiàn)著重要的價(jià)值。
2017年7月8日，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出要圍繞教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等迫切民生需求，加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，為公眾提供個(gè)性化、多元化、高品質(zhì)的服務(wù)。中央政策的指引，是行業(yè)利用自身醫(yī)療系統(tǒng)的技術(shù)和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)條件，結(jié)合人工智能先進(jìn)技術(shù)，在全國(guó)乃至全球搶先跨越式提升醫(yī)療水平，發(fā)展高端醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的良好契機(jī)。
在醫(yī)療影像方面，大量做過(guò)精標(biāo)注的影像數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)和人工智能醫(yī)療的訓(xùn)練和提高識(shí)別能力的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是結(jié)合人工智能提高醫(yī)療輔助識(shí)別能力的重要海量數(shù)據(jù)資源。因此構(gòu)建醫(yī)療影像數(shù)據(jù)庫(kù)或者醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)中心，是形成醫(yī)療與人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)構(gòu)架，設(shè)立醫(yī)療影像信息大數(shù)據(jù)中心及人工智能實(shí)現(xiàn)疾病輔助診斷及科學(xué)研究應(yīng)用平臺(tái)項(xiàng)目，針對(duì)從胸腔、腹部、顱腦、骨科等入手，探索不同領(lǐng)域的醫(yī)療影像智能化模型，對(duì)海量醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)疾病輔助診斷及科學(xué)研究應(yīng)用研究，并以此為基礎(chǔ)開(kāi)展各類醫(yī)院服務(wù)的臨床示范應(yīng)用。
1.首要任務(wù)是創(chuàng)建醫(yī)療影像數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，與醫(yī)療單位協(xié)作，給所有的影像產(chǎn)生機(jī)構(gòu)開(kāi)放加密端口，通過(guò)技術(shù)手段對(duì)病人隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行加密或者屏蔽，把各個(gè)醫(yī)療院所的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝，上傳到“云”（數(shù)據(jù)中心），數(shù)據(jù)中心僅提取醫(yī)學(xué)信息，并實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和云計(jì)算能力，并對(duì)提交的指令進(jìn)行分析和處理，并下行輸出處理結(jié)果。
2.針對(duì)龐大的現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)線上和線下協(xié)同的，篩選、標(biāo)注和結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)現(xiàn)有醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
3.醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以利用該平臺(tái)人工智能技術(shù)下的不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力，提供輔助診斷建議，以及在線遠(yuǎn)程會(huì)診等，協(xié)助醫(yī)生提高工作效率，避免因醫(yī)生個(gè)人因素而導(dǎo)致的診療差異。
4.在科研院所，該平臺(tái)能為研究人員提供最新的病例報(bào)告（通過(guò)加密和屏蔽技術(shù)，保護(hù)病人的個(gè)人隱私）和海量的高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化人工智能模型；例如，通過(guò)對(duì)海量疾病標(biāo)注的影像和之前健康時(shí)期（比如常規(guī)體檢）采集影像的對(duì)比學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)人類肉眼不能識(shí)別的疾病初始狀態(tài)學(xué)習(xí)識(shí)別和分析，發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，逐步實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)影像疾病預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用，使得人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的作用不斷擴(kuò)展。
5.在政府機(jī)構(gòu)，該平臺(tái)能提供大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，把握居民整體健康指數(shù)和疾病發(fā)展，變化趨勢(shì)，合理調(diào)配醫(yī)療資源提供重要參考，也可以為政府設(shè)計(jì)政策性指導(dǎo)提出建議和方案，更可以在緊急疾病爆發(fā)時(shí)期，快速提供決策分析的重要參考數(shù)據(jù)，為我國(guó)人工智能醫(yī)療影像診斷應(yīng)用發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
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