人工智能在临床医学领域中的应用（以中风为例）_开题报告

一、文献综述

查找^范文相关文献，介绍本论题目前研究现状、研究成果等内容。

（一）国内研究现状

自2016年世界围棋冠军李世石与智能机器人AlphaGo的人机大战后，人工智能（Artificial Intelligence，AI）近年来再度成为多个领域关注和研究的热点。2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能作为引领未来的战略性技术，新一轮产业变革的核心驱动力，提到了国家发展规划的高度。新一代人工智能技术呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等特征，正在推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能在医疗行业中的应用也备受瞩目，甚至激起人们对AI医生是否将在未来最终取代人类医生的积极讨论。随着医院中信息管理系统的智能化水平不断提高，人工智能与医疗行业的结合也已经是未来医疗行业发展的必然方向。

其中在医学影像学领域，北京协和医院的刘睿峰等人通过回顾传统的人工神经网络研究、以卷积神经网络为主的深度学习模型以及人工智能在超声医学科中产品化的应用实例，对人工智能在超声医学领域中的应用进行了综述。他们提出，随着计算机视觉向深度学习的过渡及硬件和大数据的进步，AI在图像识别领域展现出了更广阔的发展前景，而深度学习模型使得相关图像算法甚至达到了比人眼更高的识别准确率，这为医学影像的发展提供了巨大契机。基于医学影像学的特点和提高影像学诊断准确率的高诉求，他们认为AI有望在将来成为影像科医生重要的辅助诊断工具。[1]

在医学检验领域，北京协和医院的张时民主任从人工智能在细胞智能化识别，血细胞智能化分析与测定，微生物检验领域，染色体分析，检验结果自动审核，自动采血机器人和标本自动传输物流系统等七个方面中的应用进行了述评并对人工智能技术在未来检验医学中的应用进行了设想和展望。作者认为医学检验在计算机技术和互联网+时代，在人工智能、大数据、云计算、云存储、物联网等技术不断与医疗、大健康行业互相渗透的环境下，以大数据为基础的人工智能模型的建立，将对疾病防控、癌症筛查、病种分布、遗传图谱、基因检测和人体数据分析等带来有价值的发现和应用。在精准医疗日益受到重视的今天，这些方面都是新一代医疗改革不可缺少的方面，因此在医学检验领域发展人工智能的应用将极具前景。[2]

在神经医学领域，广东工业大学的李诗语等人归纳总结了利用人工智能诊断帕金森病和阿尔兹海默症的研究现状，并对比分析了其中采用的关键技术。对于帕金森病，人工智能的诊断方法主要包括记录患者的手指运动、平日的运动数据、使用神经网络处理患者的语音样本和医学超声图像来判断患病与否。其主要思想是使用人工智能对大量的数据进行收集、处理和分析。诊断方法具有费用低廉、患者无痛苦、可远程观测等优点。对于阿尔兹海默症，人工智能的诊断方法包括使用神经网络分析fMRI、CT、EEG等医学图像，用心室尺寸、皮质厚度和海马体模型，以及综合遗传因素来判断。这样的诊断准确率可以与经验丰富的临床医生相当，不仅减少了误诊率，还可以节省医疗资源。最后作者认为未来人工智能在神经医学中应用的发展方向是提高对这两种疾病的诊断准确率，主要可以依靠提高算法精度和尽量增加检测的数据量来实现。[3]

（二）国外研究现状

在国外的研究中，人工智能技术的发展也在医疗领域引发了巨大的波澜，无论在可以预见的未来里人类医生是否将被AI医生所取代，可以肯定的是，人工智能必然可以帮助医生做出更好的临床决策。Murdoch等人在2013年就预见到，日益增长的累积的大数据和大数据分析方法的飞速发展为人工智能在医疗保健领域的成功应用奠定了坚实的基础。[4] Kolker等人和Dilsizian等人也均认为，临床医学领域正在历经一次巨大的转型，其最大的特点就是以患者为中心的导向，实现个体化治疗和精准医学。医疗行业的从业者如医生和护士需要更加关注接受医疗的主体即患者的诉求，这一点的实现需要对临床上积累的大数据进行深入挖掘和高级分析，而强大的人工智能恰好可以挖掘和利用隐藏在大量数据中的临床相关信息。[5, 6]

人工智能的优势早已在医学文献中得到了广泛的讨论，人工智能最大的特点就是它可以利用其复杂的算法，从大量的医疗数据中进行“学习”，然后使用由此获得的经验来辅助临床诊疗。与此同时，人工智能还拥有自我纠正能力，以提高其指导反馈的准确性。[6-8] 不同于传统的人类学习，人工智能系统可以实时地更新数据库，并通过提供来自期刊杂志、教科书以及临床试验中最新的医疗信息来帮助医务人员提供给患者更恰当的治疗与护理。不仅如此，人工智能系统也可以帮助人类降低临床实践中不可避免的诊断和治疗的失误率。[9-12] 更难能可贵的是，人工智能系统还可以从大样本的患者群体中提取出有效的信息，从而可能实现对患者健康的实时监控并为这些患者提供风险警报，这正是个体化医疗的指导思想，而这种“治病于未病”的技术也是医疗服务所期望能达到的最佳效果。[13]

二、^范文提纲

1 引言

2 人工智能应用于临床的基础

2.1 临床医学中的信息与数据类型

2.2 目前主要应用的疾病种类

2.2.1 癌症

2.2.2 神经系统疾病

2.2.3 心血管疾病

3 人工智能的学习模式

3.1 机器学习（ML）

3.2 深度学习（DL）

3.3 自然语言处理（NPL）

4 人工智能在中风方面的应用

4.1 早期检查与诊断

4.2 治疗

4.3 预后评估

5 结论与展望

三、参考文献

[1]刘睿峰,夏宇，姜玉新.人工智能在超声医学领域中的应用[J].协和医学杂志.2018（4）:1-6 

[2]张时民.医学检验领域人工智能技术应用与展望[J].国际检验医学杂志.2018（39）:513-20

[3]李诗语,王峰，曹彬，梅琪.人工智能在神经医学中的应用综述[J].计算机科学.2017（44）:29-32

[4]Murdoch TB, Detsky AS. The inevitable application of big data to health care.[J] Jama. 2013,309(13):1351-2.

[5]Kolker E, Ozdemir V, Kolker E. How Healthcare Can Refocus on Its Super-Customers (Patients, n =1) and Customers (Doctors and Nurses) by Leveraging Lessons from Amazon, Uber, and Watson.[J] Omics : a journal of integrative biology. 2016,20(6):329-33.

[6]Dilsizian SE, Siegel EL. Artificial intelligence in medicine and cardiac imaging: harnessing big data and advanced computing to provide personalized medical diagnosis and treatment.[J] Current cardiology reports. 2014,16(1):441.

[7]Patel VL, Shortliffe EH, Stefanelli M, Szolovits P, Berthold MR, Bellazzi R, et al. The coming of age of artificial intelligence in medicine.[J] Artificial intelligence in medicine. 2009,46(1):5-17.

[8]Jha S, Topol EJ. Adapting to Artificial Intelligence: Radiologists and Pathologists as Information Specialists.[J] Jama. 2016,316(22):2353-4.

[9]Weingart SN, Wilson RM, Gibberd RW, Harrison B. Epidemiology of medical error.[J] BMJ (Clinical research ed). 2000,320(7237):774-7.

[10]Graber ML, Franklin N, Gordon R. Diagnostic error in internal medicine.[J] Archives of internal medicine. 2005,165(13):1493-9.

[11]Winters B, Custer J, Galvagno SM, Jr., Colantuoni E, Kapoor SG, Lee H, et al. Diagnostic errors in the intensive care unit: a systematic review of autopsy studies.[J] BMJ quality & safety. 2012,21(11):894-902.

[12]Lee CS, Nagy PG, Weaver SJ, Newman-Toker DE. Cognitive and system factors contributing to diagnostic errors in radiology.[J] AJR American journal of roentgenology. 2013,201(3):611-7.

[13]Neill DB. Using artificial intelligence to improve hospital inpatient care.[J] IEEE Intelligent Systems. 2013,28(3):92-5.