上一节课我们讲了人工智能的概述，了解了人工智能的发展历程，以及人工智能在各个时期研究中存在的问题和解决方法。具体内容请见如下连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79632367 接下来几节课我们重点介绍其在健康领域的相关研究。1、新药研究方面的应用。2、利用图像处理在肿瘤方面的应用。3、人体健康管理方面的应用。4、在健康管理领域机器人的具体应用。希望大家在这些方面多交流找到自己的兴趣爱好，来确定自己以后的研究方向。
通过前面人工智能方面的讲解，我们知道人工智能主要包括如下三个要素：数据、算法及计算力。
数据是人工智能的第一要素，也是人工智能的基石。医院中大部分的数字化数据都为医学影像数据，诸如医院中常见的CT和磁共振图像的海量数据等，给人工智能提供了巨大的数据支持。
算法是人工智能的第二个要素，决定了人工智能的上限，没有算法，就无法把影像图像转换成可供分析的数据，无法提取到有效的数据特征。
此外，人工智能还需要强大的物理硬件支持，即第三个要素计算力。如之前文章所述，人工智能最近一些年得到迅猛发展的原因就在于计算机运算能力的快速提高。计算力越强，越能处理更复杂的数据、更先进的算法。一般情况下的人工智能模型是基于核心处理器或者图形处理器开展的不断优化和训练。
人工智能在健康领域的应用种类繁多。从大类上分有：新药研发和使用、医学图像分析、义肢控制、疾病诊断等方面有着广泛的应用。 接下来就让我们在这篇文章中先介绍前两个方面的应用。由于篇幅的限制，后两个方向的应用讲在下一篇文章中讨论。还望见谅。
一、人工智能在新药研究和使用方面的应用
首先，我们从研发新药存在问题着手分析。众所周知很久以来，创新药物研发存在三大重要阻碍：
其一、研发周期长；
其二、研发成本高；
第三、研发成功率低。
针对这三个问题，我们发现在人工智能的特点刚好能够很好地解决这些问题。首先人工智能的优势就在于对重复性事件的分析与有效特征提取和利用。AI算法能够发现其内在规律，从有规律的事情来发掘潜在机会。所以针对人工智能的特点是值得在这方面不断尝试的。也正是在人工智能技术的协助下，制药企业已开始尝试利用人工智能协助完成治疗癌症的药物如下工作。具体应用有发现靶点、筛选药物从而大大的降低研发周期和控制研发成本，提高研发效率、从而最终提高研发新药成功率的目的。
举例说明如下：
日本国立研究开发法人“医药基础·健康·营养研究所”，该研究所从2017年开始，通过人工智能技术挖掘新药候选物质；除此之外京都大学和约70家制药及信息技术企业组成联合研究机构，开发专门用于研发新药的人工智能技术，涉及锁定致病蛋白质、筛选对蛋白质起作用的药物成分、评估药物成分的安全性等方向；
九州工业大学通过人工智能的介入开发出“人工智能创药系统”，该系统对约1300种疾病中出现的蛋白质变异情况和约8000种药物的成分进行大数据分析，从中找出与蛋白质变异情况相似的某组疾病，并把它们相互关联起来，预测针对某种疾病的现有药物是否对其他疾病有效。
制药企业方面，武田制药、盐野义制药等药企利用人工智能推进新药开发，例如，武田制药使用Numerate公司的机器学习技术来模拟小分子化合物的药物特性，并对药物吸收、分布、代谢和排除以及毒性进行建模，为研发肿瘤学、胃肠病学和中枢神经系统疾病的小分子药物提供支撑。从这也不能看出人工智能在建模，筛查方面的优势，能够帮助制药企业大大的降低成本，提高新药的研发效率。
美国Berg Health生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。根据美国媒体之前的报道，通过其开发的Interrogative Biology人工智能平台。
Berg Health，是一家数据驱动型生物研究公司，在药物研发的前沿领域使用大数据创建新的医疗模式来解决医疗保健问题。这种方法对于药物发现和发展来说效果如何并不可知，它主要依靠生物数据而不是生物假设来提供可操作的办法。Berg公司旗下有Berg Pharma，Berg Biosystems，Berg Diagnostics 和 Berg Analytics四个子公司。公司主要研究疾病发生时新陈代谢的改变机制，并且在神经系统疾病和代谢性疾病的研究方面有着深厚积累。
Berg Health生物医药公司研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。该方法利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比传统的研究方法研究新药的时间成本与资金少一半。
通过以上例子的举证我们发现：人工智能在新药研发过程中存在着巨大的潜力。但是除了新药研发过程中的应该，其在用药过程中的应用又有哪些呢？
人工智能在用药方面的应该：众所周至，每个人的体质是有差异的。如何更合理的用药一直是困扰大家的问题。传统方面，根据年龄段来简单粗暴的用药并不是最优的使用法案。基于药品药理的智能用药系统主要包括药物剂量、频度、搭配、药物过敏史、特殊人群、禁忌证、不良反应等项目的监测功能。简单明白的介绍，就是以当代药物和疾病的系统知识和理论为基础，安全、有效、经济、适当地使用药物在现代医院中，医院信息系统已经有较完善应用，大量的患者相关信息不需要重复录入，只需链接数据库即可。因此，智能用药系统主要负责合理用药规则的维护和医嘱处方是否合理的审查、提醒等功能。
这个过程中主要包括三类信息 ：一是患者的病情信息，二是指导医生和药剂师的医药学理论知识以及工作经验等医药学息，三是药品信息，包括药品的药学信息和经济信息。知识库是智能用药系统的核心，在智能用药的系统中，知识就是药品的合理使用方式。药品说明书包含相关药品的安全性、有效性等基本信息，是指导临床正确使用药品的技术性资料，它是合理药疗系统的重要知识来源。
二、人工智能图像处理在医学方面的应用
人工智能基于图像在工业领域的应用已经非常成熟了，比如，无人驾驶；基于视频安防的人脸情绪状态识别，根据运动轨迹来分析安防状态的安监系统，等等具体应用举不胜举。系统能够不断识别新的数据来训练原有的安检指令从而做出更合理的状态指示与调度。
同样，人工智能在医学影像处理方面的应用也在不断的提高。众所周知，医学影像已经成为现代医学精准诊断的主要证据来源。然而，由于传统人视力的限制，目前医学影像分析的质量还有很大的提升空间，而基于深度学习的人工智能影像分析技术可以解决这一瓶颈问题。人工智能技术可以提升医学影像成像质量，助力医生对于病灶的筛查工作，便于提取医学影像中具有诊断和治疗决策价值的关键信息，对后续疾病的检测、诊断与治疗起到关键支撑作用。
1、人工智能在胃癌方面的应有：日本某研究团队开发出利用人工智能分析内视镜图像检测胃癌的技术。该研究利用深度学习技术对约2300份胃癌图像进行分析验证。结果表明，该技术分析一张图像平均用时仅0.02秒，在77个已知胃癌病变中成功检测出71个病变，检出率达到92.2%，发现5毫米以上胃癌病灶的准确率达98%。该技术的使用有望有效减轻医生负担，降低误诊率，更有助于胃癌患者的早期诊断和及时治疗。
2、人工智能在眼科方面的应用：
Gulshan等在视网膜方面的检测技术应用。其利用深度学习算法自动诊断糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿，12万张视网膜病变照片作为训练数据库，其识别灵敏度达到 98.1%，特异度达到90.3%，其体现了深度学习在大数据应用中的优势。
Acharya等运用模糊K-均值聚类算法和ANN算法通过学习140 张正常人、白内障患者、白内障术后患者的光学图像来发现这三者的特征性改变，找到差异，白内障患者眼部图像特征提取，并基于特征对新的图像进行判断。最后发现ANN算法识别正常人、白内障患者、白内障术后患者的光学图像的平均正确率达 93.3%。
3、人工智能在骨龄和发育方面的应用。奥地利Image Biopsy实验室通过计算机视觉技术和深度学习算法，开发出“IB Lab HIPPO”“IB Lab PANDA”人工智能解决方案。该方案可用于髋关节角度测量、儿童骨龄与发育评估。此外，该公司“IB Lab HIPPO”通过对超过10万张医学影像图片进行“学习训练”。其训练的人工智能系统能帮助医生做出精确诊断，判断患者骨关节炎的严重程度。
4、人工智能在心血管检测方面的应用：近年来，随着心血管影像数据越来越受到重视，尤其是CMR技术的飞速发展，各类数据呈指数增长，如何有效利用这些图像数据成为一个非常受人关注的潜在机遇。然而人工智能的优势很好的提供了必要条件，这些图像中蕴含的大量信息都可以通过人工智能技术加以分析利用。
目前人工智能在心血管影像领域研究还处于起步阶段，而据现有的研究结果显示，人工智能在心血管影像的一系列研究方向中，包括：图像采集重建、图像自动分割识别、疾病识别分类决策等多个方面已表现出巨大的潜能。具体尝试的途径包括：减少心脏影像图像重建时间、准确快速地进行心血管图像分割、计算与识别与诊断心血管疾病。
5、皮肤疾病的相关应用。在医学图像分析方面，使用深度卷积神经网络来分类皮肤损伤的图像，分类角化细胞癌与良性脂溢性角化病、恶性黑素瘤与良性痣等。该模型使用了约12万张皮肤图片进行训练，达到了与皮肤科专家相当的精确度。
总结：由于如今图像采集的分辨率越来越高，很多肉眼无法分辨的细节可以被很好的采集到。利用人工智能在模式识别方面的优势，对大量的医学图像进行处理，不断训练人工智能各个参数，不断提高最终结果的正确率，我相信在前两种大的应用领域中会有不断的新研究层出不穷。希望大家可以利用人工智能的优势，帮助大家发掘潜在的应用价值。
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