上一節課我們講了人工智能的概述，瞭解了人工智能的發展歷程，以及人工智能在各個時期研究中存在的問題和解決方法。具體內容請見如下連接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79632367 接下來幾節課我們重點介紹其在健康領域的相關研究。1、新藥研究方面的應用。2、利用圖像處理在腫瘤方面的應用。3、人體健康管理方面的應用。4、在健康管理領域機器人的具體應用。希望大家在這些方面多交流找到自己的興趣愛好，來確定自己以後的研究方向。
通過前面人工智能方面的講解，我們知道人工智能主要包括如下三個要素：數據、算法及計算力。
數據是人工智能的第一要素，也是人工智能的基石。醫院中大部分的數字化數據都為醫學影像數據，諸如醫院中常見的CT和磁共振圖像的海量數據等，給人工智能提供了巨大的數據支持。
算法是人工智能的第二個要素，決定了人工智能的上限，沒有算法，就無法把影像圖像轉換成可供分析的數據，無法提取到有效的數據特徵。
此外，人工智能還需要強大的物理硬件支持，即第三個要素計算力。如之前文章所述，人工智能最近一些年得到迅猛發展的原因就在於計算機運算能力的快速提高。計算力越強，越能處理更復雜的數據、更先進的算法。一般情況下的人工智能模型是基於核心處理器或者圖形處理器開展的不斷優化和訓練。
人工智能在健康領域的應用種類繁多。從大類上分有：新藥研發和使用、醫學圖像分析、義肢控制、疾病診斷等方面有著廣泛的應用。 接下來就讓我們在這篇文章中先介紹前兩個方面的應用。由於篇幅的限制，後兩個方向的應用講在下一篇文章中討論。還望見諒。
一、人工智能在新藥研究和使用方面的應用
首先，我們從研發新藥存在問題著手分析。眾所周知很久以來，創新藥物研發存在三大重要阻礙：
其一、研發週期長；
其二、研發成本高；
第三、研發成功率低。
針對這三個問題，我們發現在人工智能的特點剛好能夠很好地解決這些問題。首先人工智能的優勢就在於對重複性事件的分析與有效特徵提取和利用。AI算法能夠發現其內在規律，從有規律的事情來發掘潛在機會。所以針對人工智能的特點是值得在這方面不斷嘗試的。也正是在人工智能技術的協助下，製藥企業已開始嘗試利用人工智能協助完成治療癌症的藥物如下工作。具體應用有發現靶點、篩選藥物從而大大的降低研發週期和控制研發成本，提高研發效率、從而最終提高研發新藥成功率的目的。
舉例說明如下：
日本國立研究開發法人“醫藥基礎·健康·營養研究所”，該研究所從2017年開始，通過人工智能技術挖掘新藥候選物質；除此之外京都大學和約70家制藥及信息技術企業組成聯合研究機構，開發專門用於研發新藥的人工智能技術，涉及鎖定致病蛋白質、篩選對蛋白質起作用的藥物成分、評估藥物成分的安全性等方向；
九州工業大學通過人工智能的介入開發出“人工智能創藥系統”，該系統對約1300種疾病中出現的蛋白質變異情況和約8000種藥物的成分進行大數據分析，從中找出與蛋白質變異情況相似的某組疾病，並把它們相互關聯起來，預測針對某種疾病的現有藥物是否對其他疾病有效。
製藥企業方面，武田製藥、鹽野義製藥等藥企利用人工智能推進新藥開發，例如，武田製藥使用Numerate公司的機器學習技術來模擬小分子化合物的藥物特性，並對藥物吸收、分佈、代謝和排除以及毒性進行建模，為研發腫瘤學、胃腸病學和中樞神經系統疾病的小分子藥物提供支撐。從這也不能看出人工智能在建模，篩查方面的優勢，能夠幫助製藥企業大大的降低成本，提高新藥的研發效率。
美國Berg Health生物醫藥公司通過研究生物數據研發新型藥物。根據美國媒體之前的報道，通過其開發的Interrogative Biology人工智能平臺。
Berg Health，是一家數據驅動型生物研究公司，在藥物研發的前沿領域使用大數據創建新的醫療模式來解決醫療保健問題。這種方法對於藥物發現和發展來說效果如何並不可知，它主要依靠生物數據而不是生物假設來提供可操作的辦法。Berg公司旗下有Berg Pharma，Berg Biosystems，Berg Diagnostics 和 Berg Analytics四個子公司。公司主要研究疾病發生時新陳代謝的改變機制，並且在神經系統疾病和代謝性疾病的研究方面有著深厚積累。
Berg Health生物醫藥公司研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防禦組織以及發病原理機制，利用人工智能和大數據來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。該方法利用人體自身的分子來醫治類似於糖尿病和癌症等疑難雜症，要比傳統的研究方法研究新藥的時間成本與資金少一半。
通過以上例子的舉證我們發現：人工智能在新藥研發過程中存在著巨大的潛力。但是除了新藥研發過程中的應該，其在用藥過程中的應用又有哪些呢？
人工智能在用藥方面的應該：眾所周至，每個人的體質是有差異的。如何更合理的用藥一直是困擾大家的問題。傳統方面，根據年齡段來簡單粗暴的用藥並不是最優的使用法案。基於藥品藥理的智能用藥系統主要包括藥物劑量、頻度、搭配、藥物過敏史、特殊人群、禁忌證、不良反應等項目的監測功能。簡單明白的介紹，就是以當代藥物和疾病的系統知識和理論為基礎，安全、有效、經濟、適當地使用藥物在現代醫院中，醫院信息系統已經有較完善應用，大量的患者相關信息不需要重複錄入，只需鏈接數據庫即可。因此，智能用藥系統主要負責合理用藥規則的維護和醫囑處方是否合理的審查、提醒等功能。
這個過程中主要包括三類信息 ：一是患者的病情信息，二是指導醫生和藥劑師的醫藥學理論知識以及工作經驗等醫藥學息，三是藥品信息，包括藥品的藥學信息和經濟信息。知識庫是智能用藥系統的核心，在智能用藥的系統中，知識就是藥品的合理使用方式。藥品說明書包含相關藥品的安全性、有效性等基本信息，是指導臨床正確使用藥品的技術性資料，它是合理藥療系統的重要知識來源。
二、人工智能圖像處理在醫學方面的應用
人工智能基於圖像在工業領域的應用已經非常成熟了，比如，無人駕駛；基於視頻安防的人臉情緒狀態識別，根據運動軌跡來分析安防狀態的安監繫統，等等具體應用舉不勝舉。系統能夠不斷識別新的數據來訓練原有的安檢指令從而做出更合理的狀態指示與調度。
同樣，人工智能在醫學影像處理方面的應用也在不斷的提高。眾所周知，醫學影像已經成為現代醫學精準診斷的主要證據來源。然而，由於傳統人視力的限制，目前醫學影像分析的質量還有很大的提升空間，而基於深度學習的人工智能影像分析技術可以解決這一瓶頸問題。人工智能技術可以提升醫學影像成像質量，助力醫生對於病灶的篩查工作，便於提取醫學影像中具有診斷和治療決策價值的關鍵信息，對後續疾病的檢測、診斷與治療起到關鍵支撐作用。
1、人工智能在胃癌方面的應有：日本某研究團隊開發出利用人工智能分析內視鏡圖像檢測胃癌的技術。該研究利用深度學習技術對約2300份胃癌圖像進行分析驗證。結果表明，該技術分析一張圖像平均用時僅0.02秒，在77個已知胃癌病變中成功檢測出71個病變，檢出率達到92.2%，發現5毫米以上胃癌病灶的準確率達98%。該技術的使用有望有效減輕醫生負擔，降低誤診率，更有助於胃癌患者的早期診斷和及時治療。
2、人工智能在眼科方面的應用：
Gulshan等在視網膜方面的檢測技術應用。其利用深度學習算法自動診斷糖尿病視網膜病變和視網膜黃斑水腫，12萬張視網膜病變照片作為訓練數據庫，其識別靈敏度達到 98.1%，特異度達到90.3%，其體現了深度學習在大數據應用中的優勢。
Acharya等運用模糊K-均值聚類算法和ANN算法通過學習140 張正常人、白內障患者、白內障術後患者的光學圖像來發現這三者的特徵性改變，找到差異，白內障患者眼部圖像特徵提取，並基於特徵對新的圖像進行判斷。最後發現ANN算法識別正常人、白內障患者、白內障術後患者的光學圖像的平均正確率達 93.3%。
3、人工智能在骨齡和發育方面的應用。奧地利Image Biopsy實驗室通過計算機視覺技術和深度學習算法，開發出“IB Lab HIPPO”“IB Lab PANDA”人工智能解決方案。該方案可用於髖關節角度測量、兒童骨齡與發育評估。此外，該公司“IB Lab HIPPO”通過對超過10萬張醫學影像圖片進行“學習訓練”。其訓練的人工智能系統能幫助醫生做出精確診斷，判斷患者骨關節炎的嚴重程度。
4、人工智能在心血管檢測方面的應用：近年來，隨著心血管影像數據越來越受到重視，尤其是CMR技術的飛速發展，各類數據呈指數增長，如何有效利用這些圖像數據成為一個非常受人關注的潛在機遇。然而人工智能的優勢很好的提供了必要條件，這些圖像中蘊含的大量信息都可以通過人工智能技術加以分析利用。
目前人工智能在心血管影像領域研究還處於起步階段，而據現有的研究結果顯示，人工智能在心血管影像的一系列研究方向中，包括：圖像採集重建、圖像自動分割識別、疾病識別分類決策等多個方面已表現出巨大的潛能。具體嘗試的途徑包括：減少心臟影像圖像重建時間、準確快速地進行心血管圖像分割、計算與識別與診斷心血管疾病。
5、皮膚疾病的相關應用。在醫學圖像分析方面，使用深度卷積神經網絡來分類皮膚損傷的圖像，分類角化細胞癌與良性脂溢性角化病、惡性黑素瘤與良性痣等。該模型使用了約12萬張皮膚圖片進行訓練，達到了與皮膚科專家相當的精確度。
總結：由於如今圖像採集的分辨率越來越高，很多肉眼無法分辨的細節可以被很好的採集到。利用人工智能在模式識別方面的優勢，對大量的醫學圖像進行處理，不斷訓練人工智能各個參數，不斷提高最終結果的正確率，我相信在前兩種大的應用領域中會有不斷的新研究層出不窮。希望大家可以利用人工智能的優勢，幫助大家發掘潛在的應用價值。
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6、製藥網 http://www.zyzhan.com/news/detail/50998.html
