【人工智能在現(xiàn)代醫(yī)療診斷中的應(yīng)用研究4800字】

人工智能在現(xiàn)代醫(yī)療診斷中的應(yīng)用研究—在乳腺癌中的診斷應(yīng)用目錄TOC\o"1-3"\h\u31351一、研究背景 一、研究背景根據(jù)2020年相關(guān)癌癥數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出，肺癌新增人數(shù)220萬(wàn)小于乳腺癌新增人數(shù)226萬(wàn)，由此肺癌將被乳腺癌取代，成為全球第一大癌癥[1]。在全球范圍內(nèi)，乳腺癌是女性惡性腫瘤中最普遍的一種，乳腺腫瘤的新發(fā)病率在全球女性中每一年都比前一年有所增長(zhǎng)。在國(guó)內(nèi)，發(fā)病率和死亡率對(duì)于乳腺癌來(lái)說也是暫時(shí)沒有下降的趨勢(shì)，因此，人們對(duì)乳腺癌的相關(guān)信息關(guān)注度也越來(lái)越高。被稱為第一惡性腫瘤的乳腺癌，會(huì)對(duì)患病女性造成很大程度的身體生理傷害。但這種疾病并不是不能夠被治愈，如果乳腺腫瘤能盡早被發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)確地診斷出，那么將對(duì)病情非常有利，患者能進(jìn)行及時(shí)且有效的處理，治療效果也更顯著，一般情況下是不會(huì)明顯增加生命危險(xiǎn)的[2]。但難點(diǎn)就在于乳腺癌早期無(wú)癥狀，所以被檢查出病癥的時(shí)間都比較遲。乳腺腫瘤在良性階段可以通過醫(yī)治得到很好的恢復(fù)效果，但如果沒有在此階段接受診治，就會(huì)通過一些惡性的病變轉(zhuǎn)變?yōu)閻盒阅[瘤；因此盡早準(zhǔn)確地診斷出病情至關(guān)重要。過去傳統(tǒng)的方法是根據(jù)病人的醫(yī)學(xué)影像，醫(yī)生專家根據(jù)自身的從醫(yī)經(jīng)驗(yàn)來(lái)對(duì)其作出判斷，而后對(duì)病人作出診斷。這種方法比較依賴醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，具有非常強(qiáng)烈的個(gè)人主觀性[3]。醫(yī)生有可能在診斷時(shí)出現(xiàn)誤判，從而誤診，影響病人的治療，進(jìn)而加大患者的生命危險(xiǎn)。然而現(xiàn)如今隨著高速發(fā)展的科技，人工智能的突破，在很多方面已經(jīng)開始選用更為科學(xué)的方式解決問題。通過人工智能技術(shù)的持續(xù)開發(fā)，當(dāng)其在乳腺腫瘤診斷中實(shí)現(xiàn)功能時(shí)，可以收獲一種更加科技化的方法。比起傳統(tǒng)的診斷方法，這一利用人工智能的科學(xué)方法能使診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確，誤診率減小，診斷效率也被提高，能使更多的乳腺腫瘤患者盡早發(fā)現(xiàn)病情，得到最佳時(shí)間內(nèi)的有效治療。二、人工智能在乳腺癌中的診斷研究現(xiàn)狀（一）乳腺癌的診斷超聲成像、乳腺X線攝影、CT檢查等都是過去診斷乳腺腫瘤的主要方法。超聲彈性成像已成為超聲診斷的常規(guī)工具之一，它能將乳腺腫塊的良性和惡性病變區(qū)分開來(lái)，適用于自查發(fā)現(xiàn)乳房有腫塊感到不適的情況。由于超聲成像中超聲波是用聲波反射出體內(nèi)深處的結(jié)構(gòu)圖像，可用于確定乳房腫塊是實(shí)性腫塊還是液體填充的囊腫，對(duì)良惡性判斷也有一定幫助[4]。CT檢查對(duì)于乳腺癌的診斷只能起到輔助作用，它并不是乳腺腫瘤檢查的第一選擇。因?yàn)殡m然乳腺內(nèi)的一些病變可以通過CT檢查被查出，但對(duì)于一些密度變化十分細(xì)微的細(xì)小病變CT檢查是無(wú)法檢查出的。因此，乳腺腫塊可以在CT檢查中被發(fā)現(xiàn)，但是對(duì)于腫塊的性質(zhì)，即為良性腫瘤還是惡性腫瘤，CT檢查無(wú)法做出詳細(xì)的鑒別[5]。乳腺X線攝影是最使用最長(zhǎng)久的乳腺影像學(xué)檢查方法，在過去的幾十年里，該技術(shù)被不斷提高，且檢查過程中對(duì)病人產(chǎn)生的輻射也得到了減少。診斷性乳腺X線攝影被用于初步檢查中出現(xiàn)的可疑病變需進(jìn)行進(jìn)一步的檢查中，這一檢查方法主要是對(duì)乳腺腫瘤的診斷和篩查很有幫助。這一檢查方法雖有不足，但它的診斷性很高，因此對(duì)于已確診的患者，利用這一方法可以醫(yī)生可以得到準(zhǔn)確的分期，而后展開針對(duì)性治療[6]。乳腺X線攝影技術(shù)與超聲彈性成像不同的是，后者是對(duì)已出現(xiàn)癥狀，如乳房自覺有腫塊的患者做出腫塊的鑒別判斷；但乳腺X線攝影不僅可以對(duì)已產(chǎn)生癥狀的患者通過檢查得出分期情況，而且還可對(duì)無(wú)癥狀人群進(jìn)行預(yù)防檢查。乳腺X線攝影也被國(guó)際認(rèn)定為是唯一可以通過篩查降低乳腺癌死亡人數(shù)的方法。（二）人工智能的涵義1956年夏，在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院召開的會(huì)議上,麥卡錫、明斯基等科學(xué)家討論“如何用機(jī)器模擬人的智能”，并第一次提出了“人工智能（ArtificialIntelligence）”的概念，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生[7]，之后人工智能發(fā)展幾起幾落。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，對(duì)人工智能的定義，國(guó)內(nèi)外學(xué)者有不同的見解。權(quán)威的人工智能教科書——《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》將其定義為：對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何能夠履行那些只有依靠人類智慧才能完成的任務(wù)的理論研究。鐘義信認(rèn)為，人工智能就是探索人類智能的工作機(jī)理，并在此基礎(chǔ)上研制各種具有人類智能水平的人工智能機(jī)器，為人類各種活動(dòng)提供智能服務(wù)[8]。人工智能的基礎(chǔ)理論由來(lái)已久，由深度學(xué)習(xí)引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的進(jìn)步和數(shù)據(jù)的爆發(fā)，使得人工智能技術(shù)快速走向成熟，并逐步落地產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。（三）人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和云計(jì)算技術(shù)的成熟，人工智能也取得了突破性的進(jìn)展，為了避免對(duì)人工智能的錯(cuò)誤理解所帶來(lái)的不利影響，我們應(yīng)該準(zhǔn)確地了解人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀。想要具體應(yīng)用人工智能，機(jī)器必須具備一定的邏輯推理能力，其實(shí)現(xiàn)過程，首先要有大量高質(zhì)量的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)集，而后利用大量高質(zhì)量的場(chǎng)景數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型，最后通過計(jì)算，做出判斷、決策和行為。1.專用人工智能取得重要突破從適用層面來(lái)看，人工智能可以分為一般人工智能和特殊人工智能。過去幾年，人工智能系統(tǒng)在特定領(lǐng)域有了重要的突破，如圍棋。因?yàn)樗膯我蝗蝿?wù),明確需求，明確應(yīng)用程序邊界，豐富的領(lǐng)域知識(shí)和相對(duì)簡(jiǎn)單的建模，它可以在單個(gè)測(cè)試中超過人類智能的智能水平。近幾年，人工智能在專業(yè)智能上取得了較大進(jìn)步，人工智能程序在大規(guī)模圖像識(shí)別和圖像處理方面超越了人類，人工智能系統(tǒng)在皮膚癌診斷方面達(dá)到了專業(yè)醫(yī)生的水平。2.人工智能技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用人工智能技術(shù)已應(yīng)用于醫(yī)療保健的許多方面，包括輔助診斷、健康監(jiān)測(cè)、可穿戴設(shè)備和智能醫(yī)療。東米德蘭成像網(wǎng)絡(luò)（eiffeltowerimagingnetwork）及其合作伙伴正在測(cè)試一種分析乳房X光照片的人工智能工具，該工具可以在乳腺癌篩查癥狀，并管理各種掃描圖像。雖然市場(chǎng)上有一些人工智能系統(tǒng)，但人工智能技術(shù)在英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生系統(tǒng)中的應(yīng)用并不廣泛（NHS）[9]。在英國(guó)國(guó)家醫(yī)療體系中，大部分用于醫(yī)療的人工智能產(chǎn)品仍處于研發(fā)階段，部分產(chǎn)品已進(jìn)入試用或評(píng)估階段。3.通用人工智能尚處于起步階段眾所周知，人類大腦可以通過視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺，在頭腦中形成具體形態(tài)，并且可以通過相關(guān)的學(xué)習(xí)和思考進(jìn)行一系列的推理、判斷?？梢哉f人工智能就是模擬人類大腦運(yùn)行的一套智能系統(tǒng)。雖然在一定方面，人類在人工智能領(lǐng)域取得了相應(yīng)的成就，但是對(duì)于一般人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域我們?nèi)杂泻荛L(zhǎng)的一段路要走[10]?，F(xiàn)階段，雖然人工智能體系在信息的感知以及獲取方面取得了明顯的成就，但是信息的獲取在人工智能體系中僅僅意味著一個(gè)初步的起步階段，在獲取了有效的信息后需要對(duì)獲取的信息進(jìn)行一系列的解析、推理從而進(jìn)行決策、判斷，在這一面人工智能還處于一個(gè)較為薄弱的狀態(tài)?？偠灾?，人工智能在生活的應(yīng)用中有著很大的局限性，與人類的大腦相比還有著很長(zhǎng)的一段路要走。三、人工智能在乳腺癌中的診斷應(yīng)用在科技高速發(fā)展和信息化越來(lái)越快速的今天，騰訊出了一款可以篩查乳腺腫瘤的AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)如今在乳腺鈣化和惡性腫瘤的敏感度已經(jīng)達(dá)到了百分之九十以上，而且該系統(tǒng)在乳腺腫瘤的良惡性判別上也已經(jīng)達(dá)到了較高的精確度，是我國(guó)目前做的比較成功的乳腺癌診斷系統(tǒng)。我國(guó)學(xué)者在人工智能領(lǐng)域研究成果也日漸增多，大量學(xué)者提出運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)等統(tǒng)計(jì)方法去輔助診斷各種疾病，比如在乳腺癌診斷中用到的決策樹，王磊等人用貝葉斯算法對(duì)乳腺癌進(jìn)行預(yù)測(cè)研究[11]，呂麗萍用支持向量機(jī)算法創(chuàng)建的模型對(duì)乳腺正常組織和病變組織分類預(yù)測(cè)的正確率已經(jīng)達(dá)到了百分之九十，全雪峰用隨機(jī)森林算法創(chuàng)建的模型預(yù)測(cè)乳腺癌的平均準(zhǔn)確率與支持向量機(jī)的平均準(zhǔn)確率幾乎相同。如今專家學(xué)者機(jī)器學(xué)習(xí)和乳腺癌的研究方法內(nèi)容范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，劉興華用Sigmoid核函數(shù)的支持向量機(jī)對(duì)乳腺癌進(jìn)行輔助診斷的平均精確度已經(jīng)達(dá)到了百分之九十六，谷宇等人優(yōu)化SVM參數(shù)把創(chuàng)建的模型應(yīng)用于乳腺癌數(shù)據(jù)取得的準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了百分之九十七，董華等人利用支持向量機(jī)特征消除算法對(duì)三陰乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理[12]，然后利用決策樹算法進(jìn)行分類測(cè)試，準(zhǔn)確率達(dá)到了97.8%。正是這些專家學(xué)者的研究，我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)和乳腺癌的治療水平才能不斷提高。在科技發(fā)展的這些年里，人們?cè)谠械娜橄倌[瘤診斷方法之上又研究出了一些新型診斷方法。例如，研究學(xué)者就建立了一個(gè)相關(guān)的專家系統(tǒng)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高X光檢查乳腺腫瘤的識(shí)別度，該系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生對(duì)乳腺癌切片作出更加精準(zhǔn)的診斷。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)的成熟和進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)也有望在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用[13]。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，全稱是學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以通過學(xué)習(xí)被標(biāo)記過的訓(xùn)練樣本，分類預(yù)測(cè)不在訓(xùn)練樣本集之內(nèi)的數(shù)據(jù)。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前饋型，即每個(gè)神經(jīng)元在接收完上一層神經(jīng)元后進(jìn)入下一層時(shí)并沒有產(chǎn)生相應(yīng)的反饋。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅在根據(jù)研究對(duì)象的一些特征進(jìn)行識(shí)別和分類方面頗有成就，而且在優(yōu)化方面也有不少的運(yùn)用。利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建相對(duì)應(yīng)的模型，對(duì)解決乳腺腫瘤診斷問題很有幫助。該模型的穩(wěn)定性好，即使出現(xiàn)突發(fā)狀況，系統(tǒng)也不會(huì)停止。這使得乳腺腫瘤的診斷效率能夠得到保障，診斷結(jié)果輸出穩(wěn)定。不復(fù)雜的自身結(jié)構(gòu)使得在利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型時(shí)，能夠更加快速地解決問題，也能在較短時(shí)間得出模型處理的結(jié)果。病人病灶細(xì)胞核圖像所包含的相關(guān)數(shù)據(jù)有很多，模型處理這些數(shù)據(jù)的時(shí)間大大縮短，使得診斷結(jié)果能夠更快得出，病人也能在較短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的治療[14]。建立的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然使得乳腺腫瘤的診斷效率得到提高，診斷正確率也隨之上漲；但在診斷正確率這一數(shù)值上還存在變化。不同情況下的診斷正確率有所不同，這就導(dǎo)致了無(wú)法直接利用最優(yōu)的方法，即選用最高的診斷正確率，進(jìn)行相應(yīng)的腫瘤診斷，得到最少的誤診情況。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，不僅可以與本文一樣和乳腺腫瘤診斷相結(jié)合，還可與其他醫(yī)學(xué)問題結(jié)合應(yīng)用。結(jié)節(jié)病的發(fā)病原因不太明確，而在我國(guó)結(jié)節(jié)病的誤診率就超過了60%，為了更好的將結(jié)節(jié)病與肺結(jié)核的鑒定診斷區(qū)別開，于是將LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用進(jìn)結(jié)節(jié)病的診斷當(dāng)中[15]。主要操作就是將病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，將產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)用于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，再借助創(chuàng)建的函數(shù)來(lái)鑒別診斷模型。通過如此操作，對(duì)于結(jié)節(jié)病的診斷正確率相較之前被提升了，也增加了結(jié)節(jié)病和肺結(jié)核的鑒別診斷率，對(duì)臨床醫(yī)生針對(duì)患者的診斷也是提供了很大的幫助。四、總結(jié)乳腺腫瘤疾病現(xiàn)在已經(jīng)成為全球都十分關(guān)注的疾病，但乳腺腫瘤診斷問題在現(xiàn)實(shí)生活中卻是一個(gè)比較復(fù)雜的問題。醫(yī)學(xué)診斷中常用的方法存在著耗時(shí)耗力，主觀性較強(qiáng)，對(duì)醫(yī)生從醫(yī)經(jīng)驗(yàn)有一定要求等的局限性導(dǎo)致傳統(tǒng)診斷方法比較容易出現(xiàn)不少的誤診情況。盡早解決傳統(tǒng)診斷方法的誤診率高問題，也能使更多的患者盡早接受治療可以恢復(fù)健康。如今，依靠機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)各種疾病進(jìn)行輔助診斷已經(jīng)在一些醫(yī)院開始進(jìn)行。無(wú)論是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量數(shù)據(jù)作分類判斷還是根據(jù)過往數(shù)據(jù)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，都已經(jīng)取得了重大的進(jìn)展，也得到了廣大臨床醫(yī)生和患者的認(rèn)可和信賴。參考文獻(xiàn)李萍.學(xué)習(xí)矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在乳腺腫瘤診斷中的應(yīng)用[J].山西電子技術(shù),2018(04):12-15.王彰.基于LVQ與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋分類對(duì)比研究[D].西安石油大學(xué),2020.潘德潤(rùn),秦耿耿,陳衛(wèi)國(guó).基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在乳腺癌篩查及影像診斷中的應(yīng)用進(jìn)展[J].國(guó)際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志,2019,42(01):12-15.張治怡.乳腺惡性腫瘤超聲診斷新技術(shù)[J].當(dāng)代醫(yī)學(xué),2020,26(33):192-194.Novizon,ZulkurnainAbdul-Malek.NeutralNetworksforFaultClassification:ComparisonbetweenFeed-ForwardBack-Propagation,RBFandLVQNeuralNetwork[J].AppliedMechanicsandMaterials,2016,4245.何曉燕.彩色多普勒超聲對(duì)乳腺癌的診斷及鑒別診斷價(jià)值[J].中國(guó)全科醫(yī)學(xué),2010,13(18):3.許超.關(guān)于人工智能發(fā)展趨勢(shì)的一些思考及建議[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2017(12):1.鐘義信.人工智能:概念·方法·機(jī)遇[J].科學(xué)通報(bào),2017,62(22):7.陳梅,呂曉娟,張麟,等.人工智能助力醫(yī)療的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué),2018,13(1):3.鄭南君.人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用解析[J].中國(guó)衛(wèi)生產(chǎn)業(yè),2017,14(19):2.陳守