书名：AI医学图像处理：基于Python语言的Dragonfly
ISBN：978-7-115-60260-2
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著 杨慧芳
责任编辑 吴晋瑜
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
邮编 100164 电子邮件 315@ptpress.com.cn
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先进技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。
本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深入探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
众多业内人士认为，人工智能技术（AI）在医疗行业的应用是未来十年非常有前景的领域。近年来，我国高度重视人工智能医疗的发展，出台了一系列鼓励政策。2017年12月，工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，计划在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，推动医学图像数据采集的标准化与规范化，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。2018年4月，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提倡健全“互联网+医疗健康”服务体系，完善“互联网+医疗健康”支撑体系。
新型冠状病毒感染疾病暴发期间，人工智能技术在快速体温检测、大数据防控、医学图像判读等方面发挥了重要作用。人工智能医疗的迅速发展和普及，可提高医疗质量、降低医疗成本，能够帮助医疗行业解决资源短缺、分配不均等众多问题。
近年来，随着医疗行业的生物信息、影像等领域的数据资源日渐丰富以及人工智能技术的发展，医疗人工智能化的趋势日渐明显，谷歌、微软、IBM、百度、华为、科大讯飞等“大厂”纷纷布局智能医疗产业。2021年5月10日和11日，百图生科携手播禾创新在苏州举办“首届中国生物计算大会”，在线听众逾35万人，其中“生物计算与数字医学”分会场特别设立了“AI+医疗影像的多维分析时代”圆桌讨论，足见“AI+医疗影像”这一子领域的发展热度。
人工智能技术在医学图像学领域中有4种较为成熟的应用场景：其一，利用深度学习技术对脑部CT图像中血管进行分割，可有效辅助医生诊疗脑血管疾病；其二，在心脏冠状动脉造影及血流分析方面已有成熟的软件；其三，基于OCT图像和人工智能方法对眼底疾病进行诊断；其四，利用人工智能技术对新型冠状病毒感染疾病进行影像诊断。
目前，从事人工智能技术在医学图像学领域的应用研究的人较多，国内外不乏诸多高质量的论文，但这一方面的图书较少，尤其缺少具体讲“运用AI技术解决具体医学图像问题”的图书。与此同时，我国国内有80余所高等院校开设医学图像技术专业，有一部分毕业生会从事“医工交叉”的工作，除了要求从业者具备以影像诊断学和介入医学作为手段诊疗疾病的能力，更需要具备运用AI技术处理医学图像问题的能力。
基于上述背景并结合自己的从业背景，作者萌生了写一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先进技术解决临床问题”的图书，考虑到Python语言易上手的特点及其在人工智能领域的广泛应用，最后选用三维图像专业处理软件Dragonfly作为本书的软件工具。
Dragonfly是由加拿大“人工智能重镇”蒙特利尔市的ORS（Object Research Systems）公司开发的，该公司从2013年开始开发医学图像处理软件，后调整方向，改为开发科研级的图像处理软件。Dragonfly是一款广泛应用于科研领域的图像处理软件，除了底层核心计算模块采用C++语言开发，其大部分交互和功能模块采用Python语言开发，为用户提供了一个易使用且功能强大的“人工智能应用平台”。
本书涉及口腔医学、临床医学、材料学、工学等多个学科的交叉内容，通过6个真实的医学案例，展现人工智能技术在医学图像领域的应用，从医工交叉的角度出发，深入探讨了医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，以期帮助相关从业者减少重复性工作，为他们搭建一座沟通的桥梁，进一步推广新技术和方法在该领域的应用。
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人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，是通过对人的意识和思维过程进行模拟并加以系统应用的一门新兴科学。当下热度较高的“人工智能医疗”，实际上说的就是人工智能在医学领域的应用，涉及医疗领域的诊断、治疗、预防、科研和教学等方面，其终极目标是利用人工智能辅助人来预防疾病或为患者诊断、治疗。要实现医疗的人工智能化，其前提是医学数据，而医学数据主要包括医学信息数据、医学图像数据和生物学数据等。目前，人工智能技术在医疗领域的主要发展方向包括辅助诊断、医学图像识别、药品研发、健康管理、基因测序等，用到的技术包括语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。下面我们将介绍人工智能技术在医疗领域的发展。
人工智能诞生于20世纪40～50年代，当时图灵发表了一篇论著，提出了著名的“图灵测试”，随后，人工智能经历了第一波早期的发展热潮，主要表现为早期推理系统、早期神经网络等系统的出现。
人工智能在医疗领域的发展，早期主要是将复杂专家医生的想法用数学和计算机技术来表征，将复杂的解释方法和专家医生的见解相结合，以改善医疗服务的工具。下面所列的是这一时期几个较为典型的医学人工智能的程序系统。
● AAPHelp：这是一个临床决策支持系统，主要用于急性腹部剧痛的辅助诊断和决策活动。
● Internist-1：这是一个医学诊断专家系统，拥有当时最大的知识库。
● MYCIN：这是一个首次采用了知识库、推理机结构的系统，可用于判断患者感染的病菌类型并提出诊断方案，并能给出答案的可信度估计，形成了一整套专家系统的开发理论，为其他专家系统的研究与开发提供了范例和经验。
● CASNET：这是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，用于青光眼等疾病的诊断。
● PIP：这是一个采用了分类和推理机制的疾病发现系统，主要是根据用户描述的症状来发现疾病。
● ABEL：这是一个利用结构化数据和决策系统，使用多层次病理生理模型诊断酸碱和电解质紊乱相关疾病的程序。
上述6个系统紧跟现代科学技术的发展，其发展经历了一个循序渐进的过程。同时，这6个系统中提出的医学文本的数学表达方式和数据推理模式具有典型的代表性。
（1）AAPHelp。1972年，由英国利兹大学的Tim De Dombal和Susan Clamp研发的AAPHelp是已有记载资料当中医疗领域最早出现的人工智能系统。这个系统是一种临床决策支持系统，主要用于急性腹部剧痛的辅助诊断和决策活动，可以根据患者的状况推断引发疾病的原因。1974年，该系统的诊断准确率已超过部分有经验的医生。但是，AAPhelp有一个致命缺陷，那就是它的计算时间过长。它基本上需要一整夜的时间来计算诊断结果，对于临床应用来说效率偏低。
（2）Internist-1。20世纪70年代，不少新的成果涌现出来。Internist-1于1974年由匹兹堡大学医学院主任Jack D. Myers与计算机科学家合作研发，主要用于内科复杂疾病的辅助诊断。这个系统采用Dialog语言开发，其中的诊断及其表现如图1-1所示，其诊断结构的一部分如图1-2所示。系统利用启发式规则（heuristic rule）算法来划分问题和用排除法来逐步消除诊断的可能选项。Internist-1对某种单一疾病的诊断效果较好，但是在处理复杂病例时效果不佳。
图1-1 Internist-1中的诊断及其表现
图1-2 Internist-1诊断结构的一部分
疾病诊断规则会根据内存中存储的疾病概况生成一个分级诊断列表，一旦无法确定某种诊断时，系统会提出检查或观察的建议。在系统体验方面，想要使用Internist-1的医生和护理人员发现培训时间长且界面笨拙。用Internist-1对某一问题做出回答需要大约30～90分钟，时间无疑太长了。
20世纪80年代初期，Myers和他的合作者开始认为Internist-1的某些应用功能是负担，因此说Internist-1是医疗专家系统里过时的“甲骨文”。快速医学参考（Quick Medical Reference，QMR）也是基于Internist-1开发的算法，融入了新的技术哲学理念。20世纪80年代中期，Internist-1被QMR所取代。Internist-1的主要竞争对手有CASNET、MYCIN和PIP。
（3）MYCIN。MYCIN系统是一种对血液感染患者进行诊断和选用抗菌素类药物的专家系统。这个系统的名称取自抗生素的英文后缀mycin。这个系统在20世纪70年代由斯坦福大学的几名研究人员历时5～6年开发而成，最开始是由Edward Shortliife用Lisp语言编写的，并得到了Bruce Buchanan、Stanley N.Cohen等人的指导。
MYCIN使用了简单的推理引擎，其约包含600条结构化的规则。只要用户按顺序依次回答其提问，系统就能自动判断出患者所感染细菌的类别。这个系统提供了两种解决方案：一种是系统通过每个诊断的概率提出疾病诊断的置信空间；另一种是针对问题和规则给出推荐的最优的几个排序的诊断方案或者处方。
MYCIN共分为如下3个部分。
● 输入部分：以患者的病史、症状记录和化验结果等作为输入数据。
● 推理部分：运用两条或者多条规则对输入的数据推理，找出导致感染的细菌。若是多种细菌，则用0和1之间的数值给出每种细菌的概率，得出不同细菌的权重值。例如，运用一条规则得出的结论中生物体是大肠杆菌，其权重为0.8，而运用另一条规则得出结论生物体是金黄色葡萄球菌，其权重为0.5或-0.8。如果权重小于0，则说明实际结果与假设相反。典型的MYCIN规则如图1-3所示。
● 输出部分：给出治疗方案。所给出的药物剂量可根据患者体重进行调整。
图1-3 典型的 MYCIN 规则
MYCIN的最大影响是它的表示和推理方法不仅可以应用于医学领域，还可以应用于许多非医学领域。
（4）CASNET。CASNET是美国罗格斯大学从1960年开始开发的专家咨询计划/青光眼（CASNET/Glaucoma）。该校的研究重点之一是研究专家知识的表示和开发会诊系统的推理策略，重点研究的是医学会诊问题。这项研究涉及用于描述疾病过程的因果关联网络（Causal-Associational Network，CASNET）模型及其在青光眼专家级咨询计划中的应用。截至2019年，这种方案还被推广到了风湿病学和内分泌学中，用来构建疾病的推理模型。迄今为止，基于专家模型的咨询方案的经验表明，这种方法大大促进了医学知识的获取和知识体系的构建。
（5）PIP。麻省理工学院开发的现病计划（Present Illness Program，PIP）囊括了大量的疾病假设和结论，可用于处理不同用户的需求。也就是说，假设患者患有某种疾病，或者有某种临床或生理状态，就将相应的疾病或状态与原有的假设原型加以匹配，分析匹配度。PIP同时采用分类和概率推理机制。如果把报告导入PIP系统，就可以通过用户自愿实施或者程序自动响应，根据所有已知的描述查找疾病问题。例如，根据报告，PIP将尝试确定疾病的位置、严重程度、时间、是否对称、疼痛和红斑等。
（6）ABEL。20世纪80年代早期，麻省理工学院在PIP的基础上开发了电解质和酸碱紊乱诊断和治疗计划系统。
医生的诊断一定程度上依赖于实验室的信息（如血清、电解质等）。疾病可能会随着时间的推移而发生变化，而实验室的信息可以对此提供额外的诊断参考资料。ABEL系统由4个主要部分组成：特定患者模型（Patient Specific Model，PSM）、全局决策部分、诊断部分和治疗部分。PSM描述了医生在诊断和管理患者时的不同疾病因素，通过存储结构化数据，采用决策系统来对不同的疾病任务进行诊断和治疗。
研究的本质不是研究电解质和酸碱紊乱的技术，而是希望据此来确定是否有可能开发出一个“人工智能”程序——一个可以与专家水平相当的用于诊断处理和患者管理的程序。
除了上述6个系统，值得一提的还有斯坦福大学开发的ONCOCIN系统。这个系统是基于规则的推理程序，包含癌症化疗的必要知识，主要用于辅助医生治疗癌症。早在20世纪80年代，业内已经出现了一些商业化应用系统，如美国匹兹堡大学开发的快速医学参考（Quick Medical Reference，QMR）、由哈佛医学院开发的DXplain等。这些系统利用临床决策支持系统来解释疾病的临床表现，兼具电子医学教材和医学参考系统的特点。
受限于软件、硬件两方面的技术发展，人工智能技术在第一次浪潮后陷入低谷。进入20世纪90年代，人们专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能，并开始利用神经网络完成模式识别等任务。自此，人工智能在医疗领域迎来了第二次发展热潮。
在此之前，很少有机器能真正减少人类的脑力劳动，更无法代替人类的思维进行运算和判断。在计算机技术有了进一步发展后，人们研制出了能够模拟人脑进行思考判断的程序。计算机的出现实现了部分人工智能的构想，但距离实现真正的人性化和智能化，尚有很大的差距。后来，大规模并行计算、大数据、深度学习算法和芯片这四大催化剂的发展以及计算成本的降低，使人工智能技术得到了突飞猛进的发展。
2006年以后，人们开始研究让计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，以不断提升系统的性能。人们开始利用神经网络完成模式识别等任务，人工智能技术也迎来了近20年的第三次发展热潮。人们发现了一种运行深度学习算法的硬件平台——图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU），利用它的强大并行运算能力突破深度学习算法的训练瓶颈，挖掘人工智能的潜力，助力移动互联网应用、自动驾驶、智慧交通及智能医疗等领域的发展。
我国医疗人工智能的研究始于20世纪70年代。1978年，北京中医医院关幼波教授与计算机科学领域的专家合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，首次将医学专家系统应用到我国传统中医领域。此后出现的医疗人工智能产品还有“林如高骨伤计算机诊疗系统”“中国中医治疗专家系统”“中医计算机辅助诊疗系统”等。
总的来说，医疗人工智能方面早期的研究为后期的临床应用做了很多探索。就目前的医疗技术和人工智能技术而言，医疗领域人工智能的探索仍然是研究和市场的热点。
人工智能技术应用于医疗领域，是指基于个性化就诊数据、生理数据和影像数据等，应用相关人工智能技术，辅助医生提高疾病诊断的准确率，实现疾病预测、为患者提供治疗方案甚至实施治疗。面对人口老龄化、慢性病患者群体增加、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等现实问题，“人工智能+医疗”为当下的医疗领域带来了新的发展方向和动力。人工智能技术在医疗领域的应用涉及患者服务、临床诊疗、医院运营管理、区域医疗协同和家庭健康等多个子领域，涉及语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人、机器学习等技术。
企业运用人工智能技术为医疗领域提供解决方案是当下人工智能技术在医疗领域的典型应用方式，也是所谓的“AI+医疗”的一种落地途径，主要体现在电子病历、医学影像、健康管理、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、医院管理、医院管理平台等，如图1-4所示。
图1-4 智慧医疗产业链（选自《中国人工智能产业白皮书》，2018）
下面我们简单介绍一下几家上市公司在医疗人工智能领域工作。
IBM公司的沃森健康（Watson Health）致力于构建智慧医疗生态系统。其在医疗领域的商业战略体现在三方面：一是运用深度学习技术，聚焦肿瘤领域，并向其他领域扩展；二是收购相关公司，扩展数据和技术资源；三是与医院或企业合作，扩展使用场景。Watson曾与麻省理工学院和哈佛大学联合探索癌症产生的抗药性，还联合辉瑞公司探索癌症药物的研发。
阿里健康提出“用大数据助力医疗，用互联网改变健康”的理念，并于2017年7月发布医疗“Doctor You”AI系统。
阿里健康的平台分别有临床医学科研辅助平台、医疗人工智能开放平台、临床医师能力训练平台、诊疗辅助决策医疗辅助检测引擎等。阿里健康以用户为核心，全渠道推进医药电商及新零售业务，并为大健康行业提供线上线下一体化的全面解决方案，以期实现社会医药健康资源的跨区域共享配置，提高患者就医购药的便捷性。
阿里健康还与医院、科研院校等外部机构合作，开发打造包括糖尿病、肺癌预测、心理智能、眼底筛查在内的20种常见、多发疾病的智能诊断引擎。
腾讯运用计算机视觉、机器学习、自然语言处理、深度学习等人工智能技术与医学跨界融合，分别在医学图像、AI辅助诊疗等方面进行研究，致力于实现辅助医生进行疾病筛查和诊断，提高临床医生的诊断准确率和效率。
截至2021年，成形的产品有“腾讯觅影”“腾讯医典”“腾讯云”等。腾讯依托微信丰富的数据量和数据维度，在医疗人工智能领域不断探索，如腾讯与中山大学附属肿瘤医院合作，在广东省汕头地区开展食道癌早期筛查系统试验，运用人工智能技术助力图像处理，帮助开展食道癌早期筛查，在提升医疗机构医疗能力的同时，显著降低了人工投入成本。
腾讯的人工智能实验室还和卓健科技、恩泽医疗两家公司合作，携手利用“腾讯觅影”开展“AI+医疗”的研究和应用，打造“互联网+智慧医院”，提升医院及医联体内部运转效率，为患者提供更优质的就医体验。
早在2016年，谷歌DeepMind对外公布成立DeepMind Health部门，与英国国家医疗服务体系（National Health Service，NHS）合作，帮助他们辅助决策，提高诊断效率、缩短诊断时间。
近期，谷歌在医学方面的研究主要有对皮肤病信息进行研究以改善皮肤病，通过人工智能机制预测威胁眼睛疾病的情况，帮助医生制订头颈癌治疗方案，预测肾脏损伤的风险，探索不同疾病（如贫血）的相关新型生物标记物，通过人工智能技术改善肺癌、乳腺癌的检查以及其他医学成像和诊断方面的研究。
Health OS是苹果公司构建的一个健康系统，通过将硬件连接设备与个人健康记录集成，以全面了解用户健康情况。在硬件方面，苹果已推出了Apple Watch，可用于监测心率、血压、血氧饱和度、睡眠状态等。在软件方面，Health App充当着所有健康数据的存储库，同时允许第三方开发人员在其健康应用程序接口工具包（Healthkit API）上构建相应的健康应用程序。苹果还将CareKit加入 Healthkit，主要面向用户群体多为患者。除了CareKit，苹果还针对医学机构推出了ResearchKit。ResearchKit不仅简化了研究招募过程，形成规模更大的研究群体，并且基于智能手机的特性，还能够进行长期跟踪调查和实时数据反馈。
2016年，百度以“开启智能医疗新时代”为主题，正式对外发布百度人工智能在医疗领域内的最新成果——百度医疗大脑，对标谷歌和IBM的同类产品。百度医疗大脑应用了人工智能技术，通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，模拟医生问诊流程，根据用户的症状给出诊疗建议。百度医疗大脑典型的业务场景包括临床辅助决策系统、医疗大数据治理、智能诊前分诊助手等，主要通过应用图像处理技术、自然语言处理技术和知识图谱，为用户提供相应的技术服务。
华为旨在推进医疗大数据领域现代化改革，解决“看病难、看病贵”等问题。华为云依托自身云网融合、大数据、人工智能等先进的服务能力，基于数字化底座，与业内顶级医疗合作伙伴一起，为医疗行业提供完善的医疗应用和服务。已有的相关医疗机构的解决方案包括院前急救解决方案、医疗影像解决方案、医联体解决方案、慢病及健康管理解决方案、数字化医院解决方案、医药云解决方案和基因测序解决方案等。
科大讯飞主要致力于全科辅助诊断，智能助理和智慧医院，突出的贡献是电子病历。目前面向医院端的有语音电子病历、智慧门诊、云医生和医学图像云平台等。
在医学图像技术与AI结合的企业中，多个企业从临床的科室或者病种出发，有针对性地开发相关产品。如科亚医疗、数坤科技主要致力于心脑血管疾病的研究和对相关研究成果进行商业化推广，乐普医疗获得“冠状动脉支架输送系统”产品注册证；推想和深睿分别获得了肺部的AI诊断的三类医疗器械注册证；依图科技将医学图像AI用于骨龄检测；羽医甘蓝将深度学习技术与口腔医学深度结合，研究了自动诊断和医患交互系统。
人工智能在医疗领域的发展必须以有效的医疗大数据为基础，所以在医疗领域，凡是具备获取有效数据的领域，人工智能均有用武之地。例如，在基因测序、辅助诊断、药品研发等领域，医疗人工智能均有很大的发展前景。
在本节中，我们主要介绍人工智能在医疗领域的发展阶段，以及各个阶段涉及的技术和应用。
医疗领域面临的挑战包括医疗资源不均衡、就诊时间长、误诊率高，以及由此引发的医患关系紧张、基层卫生医疗水平差等。目前，科研院校、医院与企业是人工智能技术研发的重要阵地，利用已有的人工智能解决方案（如智能影像）可以快速进行癌症早期筛查，帮助患者更早地发现病灶；也可以提供健康管理的方案，通过移动端、智能设备接入健康医疗，从源头改善人们的健康习惯。
人工智能在医疗领域的应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。不可否认，人工智能的确有助于解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题，但由于关乎人的生命健康，人工智能能否如预期那般得到广泛应用，还将取决于在产品商业化过程中如何制订医疗和数据监管标准，以及产品是否能满足人类真正的需求。
人工智能应用于医疗领域的核心是临床需求和算法的深度融合，其基础是数据及算力。优质的医疗数据是人工智能应用的基础。医疗数据的有效性表现在3个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。从技术的发展来看，就医疗领域用到的人工智能而言，其发展可以分为4个阶段。
（1）数据整合阶段。从数据质量和数据数量两方面来看，由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限，因此我们需要对数据进行整体整合，实现数据互联互通。
（2）“数据共享+智能感知”阶段。医疗数据整合到一定程度，图像识别、辅助诊疗等领域的产品应运而生。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，临床的实际需求与脚本也是重要一环。
（3）“健康大数据+智能认知”阶段。随着数据的增多，其获取越来越容易。通过规范化数据的类别、存储模式，可以使用更多的有效数据，甚至出现足以替代人类医生或技师的人工智能应用。
（4）“技术和需求的深度融合”阶段。在此阶段，医疗领域用到的人工智能技术更上台阶，临床需求明确，现有的技术算法库与临床的医学信息库、影像库、生物库深度融合，可以有效解决不同的临床问题。
下面我们从技术和应用两方面对人工智能在医疗领域的发展现状加以介绍。
（1）技术。医疗领域目前用到的人工智能技术主要有机器学习（Machine Learning，ML）、深度学习（Deep Learning，DL）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）、语音识别（Speech Recognition，SR）、图像识别（Image Recognition，IR）和数据挖掘（Data Mining，DM）等。
（2）应用。医疗领域中的人工智能主要涵盖预防和保健、检测、诊断和治疗信息系统、设备等子领域。
● 预防和保健：人工智能和过程感知信息系统；面向医学的人类生物学和医疗保健领域的数据科学；面向医学的人类生物学和医疗保健领域的机器学习；基于人工智能的医疗保健路径和临床指南的构建和管理；医疗和保健教育中的人工智能。
● 检测：基于人工智能的人口健康的模型和系统；基于人工智能优化诊断流程。
● 诊断和治疗信息系统：利用多元异构数据，构建基于决策和案例的临床问题；生物医学计算平台和模型；医学中的自动推理和元推理；医学中的自然语言处理；基于知识和理论的临床辅助系统；基于人工智能的临床决策支持系统；医学知识图谱的构建。
● 设备：智能设备和仪器；机器人辅助诊疗设备。
● 其他：医学中人工智能的方法论和哲学；医学中人工智能的伦理和社会问题。
近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着机器学习、自然语言处理、机器人流程自动化、语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。人工智能在医疗领域的发展涉及患者服务、临床诊疗、医院运营管理、区域医疗协同和家庭健康等多个领域。
人工智能技术与医疗健康领域的融合主要体现在电子病历、医学影像、健康管理、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、医院管理、医院管理平台等方向。
下面我们就几个典型的人工智能应用场景进行详述。
智能电子病历是记录医生与患者的交互过程以及患者病情发展情况的电子化档案，一般包含病案首页、主诉、检查记录、检验结果、诊断、住院记录、手术记录、医嘱等信息。这里所说的“智能电子病历”，专指运用了语音识别技术的智能电子病历，其除了具备电子病历常见的功能，还能根据特殊情况向医生给出提示，如图1-5所示。
图1-5 基于语音识别技术的智能电子病历
智能电子病历利用语音识别、自然语言处理等技术，将患者关于病症的描述与标准的医学库加以对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务。其中的语音录入功能可以解放医生的双手，让医生通过语音输入病历或查阅资料等。智能电子病历还可以将医生口述的医嘱按照患者的基本信息、检查史、过往史、检查指标、检查结果等形式形成结构化的电子病历，可有效提升医生的工作效率。
智能医学图像这一应用场景是指将计算机视觉技术、人工智能技术、自然语言处理技术应用在医学图像的诊断上。人工智能技术能够快速、准确地标记特定结构，进而提高图像分析的效率，让放射科医生有更多的时间关注需要更多解读或判断的内容，有望缓解放射科医生不足的问题。
智能医学图像涉及两方面内容：一是图像分割和识别，利用人工智能技术实现医学图像的分割与识别；二是基于影像数据、生理信息和电子病历信息的自动诊断环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断地对神经网络训练，促使其掌握自动诊断能力，例如图1-6所示的DeepCare羽医甘蓝口腔智能诊断方案，可以实现曲面断层片的自动分割和识别等。
智能医用机器人的种类很多，按照其用途的不同可分为手术机器人、康复机器人、护理机器人、教学机器人和服务机器人等。
图1-6 DeepCare羽医甘蓝口腔智能诊断方案
（1）手术机器人。手术机器人的广泛使用对医疗技术的提升有很大的助力。在传统手术中，医生需要长时间手持手术器械并保持高度专注状态。手术机器人视野更加开阔，通过前期对手术的设计，在某些条件下其手术操作更加精准，合理的手术设计和操作有利于患者伤口愈合，减小创伤面和失血量、减轻疼痛等。口腔医学中计算机三维自动控制激光的微精细机器人如图1-7所示。
图1-7 口腔医学中计算机三维自动控制激光的微精细机器人
（2）康复机器人。康复机器人所采用的技术涉及康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多学科的知识，已经成为机器人领域的一个研究热点。目前，康复机器人已经逐渐应用到康复护理、假肢和康复治疗等方面，不仅促进了康复医学的发展，也带动了相关领域新技术和新理论的发展。
（3）护理机器人。护理机器人的出现可以加强家庭或医院的护理资源建设，解决残疾人、老年人以及儿童的护理问题。护理机器人可以有与人类相似的视觉、听觉、嗅觉等“机能”，也可以负重、与患者交流等。
（4）教学机器人。教学机器人是一种涵盖电子、单片机、传感器、人工智能、行为控制等多种案例的机器人，可以在多个学科领域中应用，帮助学生提升能力。
（5）服务机器人。服务机器人可以分为专业领域服务机器人和个人/家庭服务机器人。服务机器人的应用范围很广，主要从事维护保养、修理、运输、清洗、保安、救援、监护等工作。
人工智能技术助力新型材料、药物研发，有助于缩短研发时间、提高研发效率、控制研发成本。在基础研究方面，把人工智能技术与生物学、医学、药学研究相结合，可以形成新的交叉学科领域——人工智能结构生物学、人工智能精准医学和人工智能新药研发。基于人工智能的生物医药新技术的发展将会促使这3个子领域产生更多的原创性研究。
目前，我国部分高校和制药企业布局AI领域，主要应用在材料、新药发现和临床试验阶段。基于现有的研究成果和大量的参考文献，通过人工智能技术可以提取出能够推动药物研发的知识，提出新的可以被验证的假说，从而加速药物研发的过程。图1-8是高卫平教授发表在化学及材料领域国际顶级期刊《德国应用化学》（Angewandte Chemie International Edition）的蛋白质-高分子精准偶联的示意图，说明了蛋白偶联方法的两种主要流程。
图1-8 蛋白偶联方法的两种主要流程（选自高卫平老师的《精准偶联：制备蛋白质-高分子偶联物的新兴策略》）
智能健康管理是指利用传感器、芯片和数据处理技术监测个人健康状况，是人工智能技术在大众健康具体场景的应用。目前，智能健康管理主要集中于在线问诊、健康干预、慢病跟踪、风险识别、虚拟护士、精神健康以及基于精准医学的健康管理。随着人工智能的发展，大数据从个人的医院就诊信息拓展到个人生活中的信息，如运动、心律、睡眠数据，各类健康智能设备或智能手表通过对个人身体的血压、心率、脂肪率等多项健康指标进行检测，将采集的数据上传到云数据库形成个人健康档案，并通过数据分析建立个性化健康管理方案。
健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。同时，通过了解用户个人生活习惯，使用AI技术进行数据处理，对用户的整体状态给予评估，进而给出个性化健康管理的建议方案，辅助健康管理人员帮助用户规划日常健康安排。依托可穿戴设备和智能健康终端，持续监测用户生命体征，也可以提前预测病情并进行处理。
深度学习在医学图像领域发展迅速，发展前景广阔，可以有效提高医生工作效率，同时具有重要的理论研究和实际应用价值，对疾病的早期诊断有着重要意义。
医学图像是医生进行疾病评估的重要依据，不同种类的影像能够提供丰富而有效的信息。现有临床中主要有计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、医学超声成像（Ultrasound Imaging，UI）等。人工智能技术在成像、分割、图像分析及应用等方面有很大的优势，可以有效解决部分问题，但是在临床上还存在以下问题。
❏ 受到影像成像原理和技术限制，图像质量低，给医生读片带来困难，容易造成误诊。
❏ 人工读片只能实现定性分析，会忽略很多微小的定量变化信息。
❏ 医生水平参差不齐，导致主观性大。
❏ 人工读片耗费大量的精力和时间，难以实现全面的诊断。
在人工智能医疗影像行业发展初期，数据、算法、框架等技术处于探索阶段，随后的几年，随着数字化影像和采集设备等技术的发展，标准化的医疗数据获得变得越来越容易。随着数据增强技术的发展，数据和算法不再局限于某个机构使用。研究人员逐渐将重心转移向实现通用算法和平台方面的研究。数字人、数字脑、数字眼科、数字口腔、数字心脏、数字肺等人工智能板块被逐步搭建，商业化也在逐步落地。
2019年年末，人工智能产品不再局限于肺结节方向的应用，而是延伸到了心脏、脑部、内分泌、病理、超声等众多领域，实现了针对多种疾病的辅助诊断。然而，从落地情况上看，严格意义上的人工智能项目还不多，而云影像存储与传输系统（Picture Archiving and Communication System，PACS）销售额占据了营收额近亿元级别人工智能企业的大部分营收额。
人工智能医疗影像行业还有一个绕不开的话题——审批。据动脉网统计，从2017年开始，美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，FDA）逐渐批准了几款医疗人工智能产品。在2018年1月至2019年9月通过FDA审批的近40款人工智能产品中，有一半为非辅助诊断类。在我国，纵观2019年，在政策上给予人工智能支持的文件屈指可数。影像重建、影像增强的相关产品，因其不涉及辅助诊断，仅需二类证便可实现销售。截至2019年年底，相关审核标准尚未正式发布，相关产品取得三类医疗器械注册的数量仍然是零。商业化受挫、审批困难，因此很多企业将重心由销售转向研发，也收获了一些成果。
这一切在2020年出现了转变，新冠疫情推动了医院主动与各企业进行智慧化重建。随着国家开始逐步发放各类医疗影像人工智能软件三类证，进一步出台鼓励“人工智能+医疗发展”的政策，各细分领域的盈利模式逐渐明晰，市场进入快速成长期。
众多口腔医院及研究中心以“面向行业重大需求，引领行业技术发展”为宗旨，力争从口腔临床实际需求出发，采用最新的科学与工程技术手段及材料，研究和开发以“精确、自动、高效、微创”为目标的口腔数字化临床医疗技术、设备和材料。
笔者所在北京大学口腔医院以口腔医疗大数据和人工智能技术作为重点研究方向，主要从事以下领域的研究和探索。
● 在人工智能技术和口腔医学文本结合方面，与清华大学、科大讯飞公司共同开发基于语音的口腔电子病历系统，并于2017年开始推广使用。
● 在人工智能技术和口腔医学图像结合方面，和DeepCare羽医甘蓝公司合作，利用人工智能技术对口腔曲面断层片进行分析，对口腔疾病进行筛查，并成功将其应用于图1-9所示的系统中。陈虎医生开发了基于牙片的口腔牙位识别和龋齿检测系统（见图1-9），杨慧芳工程师开展了在三维口腔锥形束CT（Cone Beam CT，CBCT）分析中对牙齿等进行自动分割的研究（见图1-10和图1-11），以及自动识别和标签生成技术的探索。
● 在教学方面，主要研究教学、力学导航系统，如教学机器人、临床手术机器人以及医院服务机器人。
● 在智能健康管理方面，致力于患者挂号就医指导、手术术后随访、医患沟通等方面的人工智能化课题研究。
● 在大众健康、疾病预防方面，致力于基于口内照片自动诊断、基于口腔和颅面部放射图像的疾病诊断等。
● 在技术方面，医学图像的自动分割及识别是医学自动诊断的重点。基于CT、MRI等图像，实现图像自动分割不仅可以减少临床医生的读片时间，同时可以提高诊断的准确率。在口腔医学中，CBCT数据扮演着重要的角色。CBCT图像可以揭示颌面部硬组织、周边软组织结构随时间变化的情况，因此在口腔医学正畸、牙周、种植、外科等领域广泛应用。自动分割CBCT组织算法旨在自动提取、识别及分析颅骨、牙齿、牙槽骨（骨皮质和骨松质）、牙周间隙及牙髓腔和下颌管等的解剖结构，是纵向口腔CBCT图像分析中最关键的技术之一。
图1-9 牙齿智能识别系统
未来，北京大学口腔医院的科研团队继续致力于利用深度学习技术在口腔医学中的应用，力求实现颌面部多个组织医学图像的自动分割，为实现口腔疾病的自动诊断奠定技术基础，为牙齿畸形的自动化排牙、牙周疾病的自动化诊断、口腔颌面外科手术规划等奠定技术基础。
图1-10 对牙齿进行自动分割
图1-11 基于CNN对牙齿及牙髓腔的自动分割
[1] Shortliff E H，Buchanan B G.A model of inexact reasoning in medicine. Mathematical Biosciences. 23 (3–4): 351– doi:10.1016/0025-5564(75)90047-4. MR 0381762.
[2] Jackson Peter. Introduction to expert systems. Addison Wesley Longman Limited. p52.
[3] Peter Szolovits, Stephen G. Pauker. Categorical and Probabilistic Reasoning in Medical Diagnosis. Artificial Intelligence. 11:115-144, 1978.
[4] Casimir A Kulikowski, Sholom M. Weiss, Representation of expert knowledge for consultation: The CASNET and EXPERT projects, Artificial Intelligence in Medicine, p35.
[5] Swartout W R. A Digitalis Therapy Advisor with Explanations, Laboratory for Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, Technical Report TR-176 (1977).
[6] Szolovits P. Remarks on Scoring, unpublished class notes, Massachusetts Institute of Technology (1976).
[7] Peter Szolovits, Stephen G Pauker. Categorical and Probabilistic Reasoning in Medical Diagnosis, Artificial Intelligence. 11:115-144, 1978.
[8] Weiss S M.Presentation at the Third Illinois Conference on Medical Information Systems, University of Illinois at Chicago Circle, 1976.
[9] Patil R S, Szolovits P and Schwartz W B. Modeling Knowledge of the Patient in Acid-Base and Electrolyte Disorders. Chapter 6 in Szolovits, P. (Ed.) Artificial Intelligence in Medicine. Westview Press, Boulder, Colorado, 1982.
[10] Edward H. Shortliffe, A. Carlisle Scott, Miriam B. Bischoff, A. Bruce Campbell, William Van Melle, Charlotte D. Jacobs, ONCOCIN: an expert system for oncology protocol management. Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI '81), Vancouver, BC, Canada, August 1981.
