人工智能在医疗领域及骨伤科的应用探讨

摘要：人工智能被认为是21世纪三大尖端技术之一,现已被广泛应用于医疗健康等领域,其中人工智能辅助诊疗.医学影像诊断.医疗机器人和药物挖掘是人工智能在医疗健康领域中研究较为广泛的项目.然而,对于人工智能在骨伤科的应用研究仍处于探索阶段,与数据挖掘技术.图像处理与模式识别技术.智能医学影像诊断.骨科手术 更多精彩就在： 51免费论文网|www.hbsrm.com 
机器人和骨伤科专家系统的建立相结合,也是传统骨伤科今后发展的重要方向.文章将对人工智能的发展.医疗领域及骨伤科的应用.人工智能面临的机遇和挑战进行探讨.关键字：人工智能；智能医疗；大数据；专家系统；骨伤科；随着电子计算机技术和人工智能的飞速发展,近几十年来发展迅速的中国人工智能产业迎来了国家层面的统筹规划和全面引导,人工智能技术也被应用于各个行业领域,那么,人工智能技术在中国医疗行业的发展前景如何？其在骨伤科领域如何应用？将给中医骨伤科带来什么样的挑战？本文拟对这些问题进行探析.人工智能简介1.人工智能概念人工智能(artificialintelligence,AI),目前认为是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学[1,2].人工智能作为计算机科学的一个重要分支,被认为是21世纪三大尖端技术之一,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,其涉及的研究领域包括智能机器人.图像识别.语言识别.自然语言处理.自动程序设计和专家系统等[3].2.人工智能的发展历程人工智能的历史起源可以追溯到20世纪50年代,约翰·麦卡锡在一次学术会议上最早提出"人工智能"的概念并将其划分为一门新兴的学科[4].此后,人工智能引起人们的高度重现,虽然经历了跌宕起伏的发展,但也获得了不断的进步.20世纪70年代,MYCIN疾病诊断和治疗系统.Hearsay-Ⅱ语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化[5],并于1969年成立了国际人工智能联合会议.近年来,由于国际互联网技术的快速发展,人工智能已逐步开始向网络环境下的分布式人工智能研究,特别是Hopfield多层神经网络模型的提出,将人工智能推向更面向实用的方向[5].人工智能在医疗领域的应用随着人工智能的不断发展,在医疗健康领域中的应用包括辅助诊疗.医学影像.药物挖掘.医疗机器人.营养管理.健康管理.医院管理.可穿戴设备和风险管理等.其中人工智能辅助诊疗.医学影像.医疗机器人和药物挖掘是人工智能在医疗健康领域中研究较为广泛的项目.1.人工智能辅助诊疗与医疗机器人人工智能辅助诊疗是指将人工智能技术用于临床辅助诊疗的过程中,让计算机充分的"学习"医疗卫生知识,模拟临床医生的思维和诊断推理,综合判断后给出可靠的临床诊断和治疗方案.目前,人工智能辅助诊疗已受到各临床学科的广泛关注,包括肿瘤科.心血管科.外科.骨科等.其中,IBMWatson是目前在人工智能辅助诊疗的应用中较为成熟的案例,可为肺癌.结肠癌.乳腺癌和卵巢癌等多种癌症提供提供诊疗服务.而医疗机器人作为辅助诊疗的重要组成部分,近年来不同学科的机器人也得到广泛的研究开发,其中,在外科领域,达芬奇机器人是最被人们所熟知的医疗机器人,达芬奇机器人由手术台部件以及可远程控制的终端部件所组成.每个手术台机器人一般有3个机械辅助手臂,在手术进行过程中,其灵敏度远超于人类,可轻松进行多种困难的微创手术.远程控制终端可还原整个手术过程的三维高清图像,由临床手术医生进行监控整个手术过程.目前,达芬奇机器人已应用于心胸外科.泌尿外科.妇科等领域,通过使用微创的方法,完成各种复杂的外科手术[6].2.人工智能与医学影像医学影像也是人工智能广泛涉及的领域之一,与以往传统的医疗手段相比较,医学影像和人工智能的结合将快速完成疾病检查,节约医生读片时间.降低误诊率,同时还能够获得更精准的辅助诊断建议和个性化的治疗方案[3].目前,医学影像辅助诊断几乎涵盖了所有影像诊断亚专业,如心血管系统疾病.骨关节系统疾病.神经系统疾病.乳腺疾病等[7,8,9,10].有研究显示,影像辅助诊断相比于放射科医师的准确率更为精准,其对临床结节或肺癌诊断的准确率可高出50%,还可以检测整个X光片面积0.01%的细微骨折[7,11].此外,深入学习的研究,人工智能在病理阅片和皮肤疾病图像诊断方面,也取得了重大突破.3.人工智能与药物挖掘药物研发周期长.成本高.成功率低等问题一直存在于传统的药物研发领域,而人工智能与药物挖掘技术相结合能够有效地地提高研发效率,并降低研发成本.人工智能可应用于药物研究开发的不同环节,包括新药开发.药物有效性/安全性预测.筛选生物标志物.构建新型药物分子.研究新型组合疗法等[12].近年来,人工智能技术的进步,在抗肿瘤.心血管疾病和部分常见传染病等方面的治疗药物研制均取得了重大的突破[13].例如Atomwise公司,其在人工智能技术和药物挖掘结合的基础上利用计算机对已有的药物数据库进行综合分析判断,并用人工智能技术来模拟药物研发的过程.评估新药研发风险,在其操作过程中极大的降低了研发成本.缩短了新药的评估时间.在2015年,人工智能技术该公司在寻找埃博拉病毒治疗方案方面取得了率先的突破.人工智能在中医骨伤科领域的应用1.数据挖掘技术与骨伤科研究数据挖掘(datamining,DM),亦称数据库中的知识发现(knowledgediscoveryindatabase,KDD),旨在从大量原始数据中挖掘出隐含的.有用的尚未发现的知识(如规则.模型.规律.模式等),帮助决策者寻找数据间潜在的关联,找出难以人工发现的因素[14].数据挖掘包括：描述式和预测式数据挖掘,两者都是属性或维的概化.中药数据挖掘是现代中医药数字化工程的重要环节,中医骨伤科作为传统中医的一部分,蕴含了大量内服.外用的中医名家经方验方,而在中医骨伤科研究中方剂是中药处方的基本数据单位,它包含方剂的整体性能,药物的性.味.归经.毒性等基本信息[15].每个中药方剂都针对某一种类型的骨伤科病症并以特定的治疗机制(证)对症施治.中医骨伤科方剂包含了数万个,用数据挖掘技术,通过人工智能提取方剂数据共性和特性,不仅可以存储经典方药,还可以挖掘出符合中医药理作用的新型实用方剂,推动传统骨伤科方剂的发展.2.图像处理与模式识别技术在骨伤科的应用图像处理与模式识别技术是人工智能的重要组成部分,图像处理是将具体的图像信息转换成特定的数字矩阵存放在计算机系统中,通过采用一定的智能算法处理,从而使图像转变成适于机器识别和人类观察的目的.图像识别是研究用计算机自动地处理大量的物理信息,从而代替人类的部分脑力劳动.目前,图像处理与识别系统种类繁多,但其具体操作流程可以归纳为：信息获取→图像处理→数据提取→模式识别.在临床实际操作中,可通过多种方式获取临床图像信息,例如直接的影像拍摄,光学显微镜或电镜放大后拍摄等获取图片的方式,然后通过计算机将具体的图像信息数字化后传入图像数据处理系统,应用计算机数据处理能力分析图像和模式识别,最后可根据要求输出指导协助临床诊疗的各种指标.传统中医强调望.闻.问.切,其中望诊是凭借临床医生的视觉,对人体神.色.形.态.五官.舌象等进行有目的的观察来了解患者的基本健康状况,测知病情的轻重缓急.而骨伤科作为传统中医的一部分,也强调对临床症状体征等信息采集的重要性.以中医临床辨证论治学说为指导,结合图像处理与模式识别技术,可以通过对患者的全息摄影或由专家通过远程摄像得到"望诊"所需的信息,来了解患者大体外观形态.病灶部位和性质.损伤程度.五脏精气的盛衰等,并分析出病情的轻重.目前,图像处理与模式识别技术,在中医舌诊方面也取得了较大的进展.利用计算机图像识别技术可以进行舌象分析,实现舌诊的定量化.客观化,通过舌象采集工具,运用图像处理技术对采集图像的舌质颜色.舌苔厚薄.纹理特征等进行处理,通过舌图像的多种参数及量化特征综合分析,依据统计模式识别方法与数据库相关骨伤科疾病进行匹配,从而协助建立骨伤科疾病诊断模式.中医研究理论,将图像处理.识别与人工智能的相结合,建立开放式的中医证候分析平台,使骨伤科疾病证候的客观化,将有助于骨伤科疾病诊疗的进一步发展.目前,国内已有中医四诊系统平台的研发,包括中医脉象仪.中医舌面仪.中医体质识别仪等,能够将中医脉诊.舌面诊.问诊等子系统进行整合,自动辨识中医体质,并通过智能辨证分析系统给出科学全面的养生调养方案,包括经典方剂.中成药.针灸.穴位按摩等合理的建议指导.3.智能诊断：医学影像诊断近年来,人工智能技术和医学影像的融合,已成为数字医疗领域中一个较为崭新的分支.医疗数据中有90%来自于医学影像,而骨伤科疾患主要为运动系统方面的疾病,目前临床主要的诊断手段主要依赖于医学影像技术[15].常见的医学影像检查包括X线.CT.PET-CT.MRI.IRT等,通过对大量骨伤科疾病影像数据进行挖掘和分析,人工智能可以自动学习出病症的内在"特征"和"模式",从而得出综合的临床判断.骨伤科人工智能医学影像诊断可用于放射学和病理学影像的智能诊断.放射学智能诊断海量的放射影像大数据和人工智能深度学习.数据挖掘技术和图像分割.特征提取技术,准确识别疾病病灶并量化,为临床骨科医生在骨折.关节损伤退变.软组织挫伤等方面提供最专业的诊断依据[16];病理学影像资料,人工智能可以利用染色病理涂片图像,结合深度学习人工神经网络,聚类分析.多分辨率.模糊逻辑算法和边界识别进行病理状态下细胞区域图像分割.图像特征提取,并使用多级分类处理,准确识别病理细胞数量和级别,为骨科肿瘤疾病早期诊断提供精准的依据.4.智能治疗：骨科手术机器人传统中医骨折固定.骨科手术.尤其是骨科内固定.骨科微创手术的开展受制于医生经验和手术装备,存在操作精度不稳定.复杂术式难普及等不足.机器人辅助骨科手术以其智能化手段提高了手术的安全性.减少并发症的发生,借助机器人辅助骨科手术,大大降低医患X射线辐射损害,可安全.有效的开展精度要求较高.术式复杂.风险较高的手术,同时借助机器人辅助,对较年轻医生掌握复杂.高风险手术具有良好的促进作用,对于构建结构合理.能力完善的骨科人力资源结构具有重要意义[17].目前,国内外已有多个医疗机构开发出了骨科机器人的原型系统,其中也有部分系统成功转化为商业化产品,逐步在全球范围内应用和推广[18,19].在国际上的主要骨科机器人产品包括美国ThinkSurgical公司的RoboDoc.MakoSurgical公司的RIO.德国Ortomaquet公司的Caspar.法国MedTech公司的ROSA以及英国Acrobot公司的AcrobotSculptor等[20,21,22,23,24].在国内,中国骨科机器人在关节.创伤骨科.脊柱外科.运动医学等领域也取得了不少技术突破,其中部分成果已在临床上应用[25,26],例如"天玑"骨科手术机器人系统.华佗(WATO)全膝关节置换手术机器人系统和长骨骨折机器人系统等[27,28].在2017年国家工信部启动了"骨科手术机器人应用中心"建设项目,为更好地推动"骨科手术机器人应用中心"的建设,广州中医药大学第二附属医院作为其中的参与单位之一,也积极开展"天玑"骨科机器人项目,为华南地区骨科手术机器人的发展领跑.骨科机器人技术是目前多学科交融的结果,和人工智能.计算机图像导航.远程控制.数字化骨科学的深度整合,为今后骨伤科医生进行智能化.精准化.微创化.个体化治疗提供坚实的基础,其作为精准医疗的应用典范,未来必将成为今后骨伤科发展的主要方向之一.5.骨伤科专家系统与智能中医诊断专家系统也是人工智能在医疗领域发展的产物,所谓的专家系统是一个具有智能特点的计算机应用程序,由人机交互界面.推理机.解释器.知识库.综合数据库以及知识获取等部分构成.它的智能化特点主要表现为能够模仿人类临床医学专家思维来解决复杂的疾病诊疗过程.其知识库主要是存放临床医学专家所提供的丰富的不同学科领域的专业医疗卫生知识,专家系统的问题求解过程就是通过已有知识库中的知识来模拟医学专家的思维方式进行的.推理机实际上就是利用当前己知的信息进行反复的匹配知识库中的规则,以此来获得新的结论,解决实际问题.早在1987年,计算机技术的发展,就有研究将中医理论实践与计算机技术相结合开发出关幼波肝病诊疗程序,这是历史上的第1次在传统中医领域成功的实现医学专家系统的应用.而在骨伤科领域,骨伤科专家系统最早建立的是林如高骨伤计算机诊疗系统(1980年9月),随后多种不同的医学专家系统数量在不断增多,主要用于中医疾病的辅助诊疗；真正的骨伤科专家是拥有骨伤科领域内的丰富诊疗知识和临床经验,能够利用其特有的独特思维方式去解决骨伤科领域内的临床问题.而智能中医诊断系统能够像真正的专家一样进行病情诊断,且其拥有的知识经验要远大于单个专家所具有的数值.智能中医作为一个医学专家系统,能够诊断患者的疾病.判断病情的严重与否,并且给出相应的处方和治疗建议等.此外,骨伤科专家系统通过人工智能技术将知名老中医的诊疗思想.辨证逻辑和处方经验进行整合,形成在线的辅助学习和辅助诊疗系统,可以使更多普通医师能够进一步融入到名老中医的思维过程,帮助普通医生提升诊疗能力.目前,国医大师王琦智能辅助诊疗系统(2017年7月).国医大师朱良春浊瘀痹(痛风)智能辅助诊疗系统(2017年9月).国医大师程莘农院士智能经络辅助诊疗系统(2017年9月)是国内首次将人工智能技术应用于中医药领域的创新性智能诊疗系统.该系统不仅掌握中医基本理论,而且具有一定中医思维,能够在实践互动中汲取经验,并通过大数据进行闭环验证.面临的机遇与挑战随着人工智能技术的兴起及其在骨伤科的应用,人工智能可以从海量经典古籍.临床医疗诊断数据中挖掘规律,学习和模仿临床医生诊断的人工智能疾病诊断技术将会达到前所未有的精度,随之而来的是智能化诊疗技术将逐渐成为大多数医院中不可缺少的医疗组件.大量的医务工作者也将从繁重的诊疗业务中被解放出来,进一步走向复杂度更高.服务更细致的岗位.同时,人工智能可加速准确地开展药物临床筛选和分析药物组方规律,高效.精准.微创的辅助骨科手术开展.而国医大师智能辅助诊疗系统的开发应用,实现国医大师的诊疗智慧和现代检测技术相结合,标准化的复制国医大师学术思想与临床经验,促进不同地区医疗资源的平衡.然而由于种种因素的限制,人工智能技术在骨伤科中的应用还有很多的不足.首先,由于传统中医"望.闻.问.切"的诊疗模式已经根深蒂固,医生和患者对于人工智能诊疗模式本能上存在怀疑态度.此外,虽然人工智能在医疗领域有了井喷式的发展,但还存在许多技术上的短板.人工智能需要直面庞大的数据.复杂的运算方法.多种学科技术的交融等问题,而在独立研发和创新能力等方面还有待进一步提升.目前,人工智能仍缺少安全评估和监管体系,对于临床医疗数据隐私防护措施不够,医学领域人工智能涉及的伦理学问题也待探讨,这些问题仍需今后进一步解决.小结计算机技术及人工智能技术的诞生和发展,使医学智能诊疗服务成为可能,人工智能在医学上的应用也将随之不断扩大和提高.但目前在国内,由于人工智能在中医骨伤科领域的发展和应用总的来说规模较小,技术水平低,应用范围还比较局限,在这方面的发展上存在不少问题需要解决.人工智能一直是计算机技术的前沿,在精准.微创医学理念的推动下,人工智能与互联网.云计算.大数据等高新科技的融合发展,将会进一步深刻地改变未来智慧医疗的面貌,也将会带来中医骨伤科巨大的挑战和变革自身的发展机遇.要使人工智能很好地为广大骨伤科疾病患者提供诊疗服务,今后仍需技术的进步和广大骨伤科专家学者的共同努力,相信人工智能技术在未来骨伤科疾病智能医学诊疗中,将成为临床医生不可或缺的得力助手,为各种骨伤科疾病的诊疗做出重大贡献.参考文献[1]刘文亮,黄晔春,毕士鑫.人工智能及在医疗领域的应用.数码世界,2017(10):185[2]王振亮,师润田.自主学习的人工智能带给中医学的机遇和挑战.中华中医药杂志,2018,33(12):5295-5297[3]孔祥溢,王任直.人工智能及在医疗领域的应用.医学信息学杂志,2016(11):2-5[4]LawrenceDR,Palacios-GonzalezC,HarrisJ.Artificialintelligence.CambQHealthcEthics,2016,25(2):250-261[5]王超.从AlphaGo的胜利看人工智能的发展历程与应用前景.中国新技术新产品,2017(4):125-126[6]卫宝华.人工智能-达芬奇机器人在医学中的应用.中外医疗,2010(24):189-190[7]BergHE.Willintelligentmachinelearningrevolutionizeorthopedicimaging?.ActaOrthop,2017,88(6):577[8]HaincN,FederauC,StieltjesB,etal.Thebright,artificialintelligence-augmentedfutureofneuroimagingreading.FrontNeurol,2017,8:489[9]SlomkaPJ,DeyD,SitekA,etal.Cardiacimaging:Workingtowardsfully-automatedmachineanalysis&interpretation.ExpertRevMedDevices,2017,14(3):197-212[10]WiemkerR,DharaiyaED,BulowT.Informaticsinradiology:Hesserenderingforcomputer-aidedvisualizationandanalysisofanomaliesatchestCTandbreastMRimaging.Radiographics,2012,32(1):289-304[11]LakhaniP,SundaramB.Deeplearningatchestradiography:automatedclassificationofpulmonarytuberculosisbyusingconvolutionalneuralnetworks.Radiology,2017,284(2):574-582[12]刘景陶,柳耀花.计算机分子模拟技术及人工智能在药物研发中的应用.科技创新与应用,2018(2):46-47[13]任彦合.浅谈人工智能技术在医疗健康领域中的应用.数字通信世界,2017(12):175-226[14]殷振瑾,王阳,暴宏伶.数据挖掘技术在中医医案研究中的应用.承德医学报,2011,28(3):278-280[15]刘瑞新,陈鹏举,李学林,等.人工智能感官：药学领域的新技术.药物分析杂志,2017,37(4):559-567[16]马玉峰,王庆甫,贺立娟,等.从转化医学的角度谈中医骨伤科学的发展.中国中医骨伤科杂志,2013,21(4):60-61[17]SchatloB,MolliqajG,CuvinciucV,etal.Safetyandaccuracyofrobot-assistedversusfluoroscopy-guidedpediclescrewinsertionfordegenerativediseasesofthelumbarspine:amatchedcohortcomparison.JNeurosurgSpine,2014,20(6):636-643[18]DaviesBL,RodriguezYBF,BarrettAR,etal.Roboticcontrolinkneejointreplacementsurgery.ProcInstMechEngH,2007,221(1):71-80[19]LonnerJH.Roboticallyassistedunicompartmentalkneearthroplastywithahandheldimage-freesculptingtool.OrthopClinNorthAm,2016,47(1):29-40[20]韩晓光,刘亚军,范明星,等.骨科手术机器人技术发展及临床应用.科技导报,2017,35(10):19-25[21]BertelsenA,MeloJ,SanchezE,etal.Areviewofsurgicalrobotsforspinalinterventions.IntJMedRobot,2013,9(4):407-422[22]BarzilayY,LiebergallM,FridlanderA,etal.Miniatureroboticguidanceforspinesurgery-introductionofanovelsystemandanalysisofchallengesencounteredduringtheclinicaldevelopmentphaseattwospinecentres.IntJMedRobot,2006,2(2):146-153[23]RingelF,StuerC,ReinkeA,etal.Accuracyofrobot-assistedplacementoflumbarandsacralpediclescrews:Aprospectiverandomizedcomparisontoconventionalfreehandscrewimplantation.Spine(PhilaPa1976),2012,37(8):E496-E501[24]Dreval'ON,RynkovIP,KasparovaKA,etal.ResultsofusingSpineAssistMazorinsurgicaltreatmentofspinedisorders.ZhVoprNeirokhirImNNBurdenko,2014,78(3):14-20[25]TianW,WangH,LiuYJ.Robot-assistedanteriorodontoidscrewfixation:Acasereport.OrthopSurg,2016,8(3):400-404[26]TianW.Robot-assistedposteriorC1-2transarticularscrewfixationforatlantoaxialinstability:Acasereport.Spine(PhilaPa1976),2016,41(Suppl19):B2-B5[27]赵辉,赵子健,刘允才,等.一种新型计算机辅助全膝关节置换手术系统：华佗(WATO).中国骨与关节外科,2009,2(4):279-283[28]韩巍,王军强,林鸿,等.主从式长骨骨折复位机器人的实验研究.北京生物医学工程,2015,34(1):12-17

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