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隨著醫(yī)療信息化和數(shù)字化診斷的發(fā)展，醫(yī)療監(jiān)測(cè)指標(biāo)不斷增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大，亟需強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力為醫(yī)療領(lǐng)域提供有力的支持。深度學(xué)習(xí)，作為AI領(lǐng)域炙手可熱的一個(gè)分支，在語(yǔ)音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺等方面得到飛速發(fā)展，在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越落地。

一、認(rèn)識(shí)“深度學(xué)習(xí)”

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門技術(shù)科學(xué)，AI技術(shù)可以在很大程度上提高工作效率，替代簡(jiǎn)單的人工勞動(dòng)。新一代AI技術(shù)以大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)為代表。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種高性能的AI技術(shù)，依賴于計(jì)算機(jī)的高性能存儲(chǔ)能力和運(yùn)算能力，可以基于大數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)建立高效率、高準(zhǔn)確率的算法。

深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)言和圖像識(shí)別方面取得的效果遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)，在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了許多機(jī)器學(xué)習(xí)方面的實(shí)際應(yīng)用。

圖1  人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程及關(guān)系

簡(jiǎn)單說(shuō)，人工智能范圍最大，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。如果把人工智能比喻成孩子大腦，那么機(jī)器學(xué)習(xí)是讓孩子去掌握認(rèn)知能力的過程，而深度學(xué)習(xí)是這種過程中很有效率的一種教學(xué)體系。目前，常見的深度學(xué)習(xí)模型主要包括深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)等。

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

二、盤點(diǎn)“深度學(xué)習(xí)”在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

生物信息領(lǐng)域產(chǎn)生分子層面的基因突變、基因表達(dá)等數(shù)據(jù)；制藥企業(yè)在藥物研發(fā)過程中產(chǎn)生的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)；疾病患者或藥物使用者在社交媒體發(fā)布的患病及用藥感受；醫(yī)療移動(dòng)設(shè)備收集的用戶日常健康數(shù)據(jù)等。這些是醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的主要構(gòu)成部分，其對(duì)于醫(yī)院的疾病輔助診斷和治療方案確定、制藥行業(yè)的研發(fā)及營(yíng)銷效率、監(jiān)管部門對(duì)于流行病的預(yù)測(cè)和對(duì)藥物不良反應(yīng)的監(jiān)測(cè)、患者的個(gè)性化治療和個(gè)人健康管理等都具有重要意義。

深度學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)分析所涉及的關(guān)鍵技術(shù)之一，由于其克服了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴人為特征建立與篩選的限制，在語(yǔ)音識(shí)別、視覺對(duì)象識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、藥物發(fā)現(xiàn)等諸多領(lǐng)域都取得了較好的實(shí)踐結(jié)果。目前，深度學(xué)習(xí)主要集中于對(duì)醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷、藥物研發(fā)和基因組學(xué)的分析等。根據(jù)PubMed近十年的文章發(fā)布數(shù)目及趨勢(shì)，可以看出，醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用的熱門領(lǐng)域。

圖3  Pubmed中基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)藥領(lǐng)域相關(guān)文章數(shù)量

1. 醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別

據(jù)悉，目前我國(guó)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量年增長(zhǎng)率僅4.1%，放射科醫(yī)師數(shù)量增長(zhǎng)遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。這意味著，醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別領(lǐng)域存在巨大缺口，市場(chǎng)潛力巨大。

• 深度學(xué)習(xí)如何應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域

以深度學(xué)習(xí)為代表的“特征學(xué)習(xí)”，讓計(jì)算機(jī)能以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)自動(dòng)尋找目標(biāo)的高維相關(guān)特征值，建立數(shù)據(jù)處理通道模型，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的智能處理流程，完成在指定應(yīng)用場(chǎng)景下的目標(biāo)的檢測(cè)、分割、分類及預(yù)測(cè)等任務(wù)。其在醫(yī)療影像的應(yīng)用，無(wú)需人工干預(yù)就可以通過深度學(xué)習(xí)的方法提取影像中以疾病診療為導(dǎo)向的最主要的相關(guān)特征，對(duì)醫(yī)療影像圖像進(jìn)行“閱片”，實(shí)現(xiàn)病灶的識(shí)別、定位、分類及預(yù)測(cè)等工作。

人工智能深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像方面的應(yīng)用可分為三個(gè)層級(jí)：

（1）第一層為病灶檢測(cè)，即對(duì)可疑病灶進(jìn)行識(shí)別和勾畫；

（2）第二層是病灶量化診斷，幫助醫(yī)生鑒別疾病良惡性、分型分期等；

（3）第三層是治療決策，未來(lái)有望通過影像數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，幫助臨床醫(yī)生給出科學(xué)合理的治療決策及預(yù)后預(yù)期。

• 醫(yī)療影像AI系統(tǒng)具有兩大優(yōu)勢(shì):

（1）高準(zhǔn)確率、高效率、高可靠性造就了出色的性能表現(xiàn)，并且這些性能還將在未來(lái)得到不斷提升；

（2）可復(fù)用性、可移植性、可延續(xù)性等優(yōu)勢(shì)更是令人類影像醫(yī)生無(wú)法與之相比。

• 典型企業(yè)案例分析

推想科技作為一家人工智能醫(yī)療創(chuàng)新高科技企業(yè)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，發(fā)展包括AI部署管理平臺(tái)、AI大數(shù)據(jù)挖掘科研平臺(tái)以及AI臨床應(yīng)用平臺(tái)在內(nèi)的醫(yī)療AI全流程平臺(tái)，打造臨床輔助、醫(yī)療質(zhì)控、健康管理以及科研創(chuàng)新等醫(yī)療AI產(chǎn)品。截至2019年6月，推想科技的執(zhí)行點(diǎn)已經(jīng)覆蓋全國(guó)32個(gè)省級(jí)行政區(qū)，同時(shí)完成了北美、亞太以及歐洲的戰(zhàn)略布局，覆蓋全球8個(gè)國(guó)家，每日完成輔助質(zhì)控超40000例病例。推想科技已經(jīng)成功晉身為“獨(dú)角獸”企業(yè)。

匯醫(yī)慧影作為一家致力于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的醫(yī)學(xué)影像人工智能高新技術(shù)企業(yè)，將云膠片與AI輔診結(jié)果結(jié)合在一起，即患者通過微信、短信、APP等在獲取膠片時(shí)能夠收到相應(yīng)的人工智能輔診參考結(jié)果。除了打磨AI輔助診療的工具外，匯醫(yī)慧影也在不斷完善數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)上述人工智能輔診服務(wù)的運(yùn)作，已經(jīng)成為行業(yè)的佼佼者。

數(shù)坤科技作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的心腦血管AI公司，專注于心腦血管領(lǐng)域的影像輔助診斷，已經(jīng)走在前列。自2018年初在全球范圍內(nèi)首推冠脈CTA人工智能輔助診斷系統(tǒng)以來(lái)，數(shù)坤科技的心臟疾病AI產(chǎn)品，包括冠脈CTA，冠脈CTFFR、斑塊成分分析、門控鈣化積分、主動(dòng)脈形態(tài)與功能，已經(jīng)覆蓋形態(tài)學(xué)到功能學(xué)冠心病AI診療全鏈路，并落地于北京安貞與阜外醫(yī)院等心血管頭部醫(yī)院和全國(guó)150多家三甲醫(yī)院。

2. 電子病歷

電子病歷中的數(shù)據(jù)主要為自由文本，除了結(jié)構(gòu)化的病人基本信息外，還包括非結(jié)構(gòu)化的診斷信息、用藥信息、檢查信息、臨床記錄等，加上個(gè)人電子病歷的時(shí)序性，人工方法或原有的計(jì)算方法難以對(duì)其進(jìn)行分析與利用。

深度學(xué)習(xí)具有對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的能力，通過特征提取及算法優(yōu)化等，針對(duì)某一種疾病進(jìn)行大規(guī)模分析，從而得到病因、發(fā)病率、用藥效果等全面信息；此外，也可以針對(duì)同一病人不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的持續(xù)分析。因此，對(duì)個(gè)性化治療、疾病預(yù)測(cè)、臨床診斷等都具有重要意義。

研究結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法相比，深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)異源數(shù)據(jù)更加快速且有效的利用，使用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)大量異源電子病歷中的住院死亡率、30 d內(nèi)再住院、住院時(shí)間延長(zhǎng)以及病人出院診斷都取得了較好的預(yù)測(cè)效果。

另有研究顯示，根據(jù)約18萬(wàn)名慢性病患者的當(dāng)前健康數(shù)據(jù)、電子病歷中的醫(yī)療記錄和人口基本信息，利用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)病人是否存在高血壓風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終獲得82%的準(zhǔn)確率，這對(duì)于疾病輔助診斷及病人自我健康管理都具有重要意義。

3. 藥物研發(fā)

傳統(tǒng)的基于單一靶標(biāo)的藥物研發(fā)過程因效率低、開支高，難以滿足市場(chǎng)需求。“基于系統(tǒng)的藥物設(shè)計(jì)”將藥物分子信息與疾病調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、基因組、蛋白質(zhì)組、代謝組等各類數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合利用，是未來(lái)的藥物設(shè)計(jì)方向之一。

Linked Open Drug Data(LODD)以RDF的形式關(guān)聯(lián)了有關(guān)藥物的不同方面信息，例如藥物對(duì)基因表達(dá)的影響、藥物全面的靶標(biāo)信息等，方便研究者通過檢索關(guān)鍵詞（例如“阿爾茨海默綜合癥”），從而得到與其相關(guān)的所有動(dòng)態(tài)、可視化的信息（疾病特征、相關(guān)基因、藥物等）。

深度學(xué)習(xí)算法是一種非常適合于大數(shù)據(jù)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有“抽象概念”處理能力。使用深度學(xué)習(xí)算法，能夠改進(jìn)以往藥物設(shè)計(jì)與藥物信息中已建立的多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在藥物小分子結(jié)構(gòu)信息處理上，由于化學(xué)分子數(shù)量多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，使用傳統(tǒng)的算法處理信息時(shí)能力常有不足，而使用深度學(xué)習(xí)等算法能夠改變這一局面，促進(jìn)化學(xué)信息學(xué)的發(fā)展。

另外，大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)于組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)等復(fù)雜數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的分析能力，可以促進(jìn)基于系統(tǒng)的藥物設(shè)計(jì)和藥物信息研究的發(fā)展，如藥物靶標(biāo)鑒定和關(guān)鍵靶標(biāo)的選擇和組合等。以中藥信息研究為例，中藥的藥理學(xué)和毒理學(xué)研究是一個(gè)復(fù)雜問題，包括中藥的復(fù)方、藥材、分子成分和含量、分子代謝、對(duì)應(yīng)癥、中藥分子和靶標(biāo)之間復(fù)雜的相互作用等，以上因素之間存在多重關(guān)聯(lián)關(guān)系，這些復(fù)雜的動(dòng)態(tài)和非線性特征均顯示深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析方法可應(yīng)用于上述領(lǐng)域。

三、深度學(xué)習(xí)未來(lái)應(yīng)用領(lǐng)域

1. 疾病治療決策

隨著對(duì)某一疾病的研究愈發(fā)深入和深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確度逐漸提高，未來(lái)將有望搭建針對(duì)各個(gè)疾病的預(yù)測(cè)診斷平臺(tái)，從醫(yī)院和患者的實(shí)際需求出發(fā)，將疾病的綜合信息和患者的個(gè)體化信息綜合分析，為醫(yī)生的診斷提供參考意見。

如盧春城利用開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)—TensorFlow搭建糖尿病預(yù)測(cè)模型，深入研究數(shù)據(jù)預(yù)處理的相關(guān)理論，根據(jù)前向傳播算法和BP算法搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）作為分類器，搭建糖尿病預(yù)測(cè)診斷平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）算法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型相比于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型有一定的優(yōu)勢(shì)。隨著數(shù)據(jù)集的增大，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢(shì)會(huì)更加顯現(xiàn)，可以不斷提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，從而為患者的疾病診斷、合理用藥提出參考意見，并預(yù)測(cè)患者的康復(fù)時(shí)間等相關(guān)信息。

圖4  未來(lái)基于深度學(xué)習(xí)算法的醫(yī)療系統(tǒng)

圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

2. 中醫(yī)健康管理

中醫(yī)健康管理是基于傳統(tǒng)中醫(yī)基礎(chǔ)理論的發(fā)展并和現(xiàn)代科學(xué)管理理念相結(jié)合，包含了健康信息采集、狀態(tài)辨識(shí)、干預(yù)和療效評(píng)價(jià)等方面的內(nèi)容，主要指在中醫(yī)理論指導(dǎo)下，對(duì)個(gè)體所表現(xiàn)出的外在表征信息，進(jìn)行綜合分析，從而對(duì)個(gè)體人整體反應(yīng)狀態(tài)（包含程度、部位、性質(zhì)）做出的判斷，辨別生命所處的狀態(tài)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以根據(jù)表征參數(shù)，辨別狀態(tài)要素，從而判斷機(jī)體所處狀態(tài)。表征參數(shù)的采集格式可以是文字、數(shù)字、圖像、聲音等多種來(lái)源，通過四診規(guī)范化進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范，再進(jìn)行辨識(shí)分析。隨著技術(shù)的發(fā)展，也可以采用多源異構(gòu)的方法，直接采用多種格式、多種途徑來(lái)源的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行分析，如此，資料的丟失率會(huì)更低，相應(yīng)的準(zhǔn)確率會(huì)更高。借助AI技術(shù)，中醫(yī)健康管理將更好地發(fā)揮作用，為人類健康事業(yè)做更多貢獻(xiàn)。

四、小結(jié)

綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)能在一定程度模擬人類的思維 ，并從新的信息中進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立自組織學(xué)習(xí)機(jī)制，為其在復(fù)雜的醫(yī)療領(lǐng)域提供了新的解決方案。目前，

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用主要集中于醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷、藥物研發(fā)和基因組學(xué)的分析等方面，未來(lái)應(yīng)用領(lǐng)域包括疾病治療決策和中醫(yī)健康管理等。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，以及計(jì)算資源和人工智能技術(shù)的大幅度提升，新模型、新理論的驗(yàn)證周期將大大縮短，深度學(xué)習(xí)或?qū)⒃诟囝I(lǐng)域進(jìn)一步推動(dòng)智能化醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展。

來(lái)源：火石創(chuàng)造