不断受到青睐，深度学习技术在医疗领域的应用有哪些？

【编者按】基于深度学习的人工智能技术能在一定程度模拟人类的思维，并从新的信息中进行学习，建立自组织学习机制，为其在复杂的医疗领域提供了新的解决方案。目前，深度学习的应用主要集中于医学图像、电子病历、药物研发和基因组学的分析等方面，未来应用领域包括疾病治疗决策和中医健康管理等。

本文发于火石创造，作者为薛睿；经亿欧大健康编辑，供行业人士参考。

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一、认识“深度学习”

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学，AI技术可以在很大程度上提高工作效率，替代简单的人工劳动。新一代AI技术以大数据和机器学习为代表。机器学习作为一种高性能的AI技术，依赖于计算机的高性能存储能力和运算能力，可以基于大数据自动学习建立高效率、高准确率的算法。

深度学习本质上是一个复杂的机器学习算法，在语言和图像识别方面取得的效果远超过先前相关技术，在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译和自然语言处理等领域取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，已经实现了许多机器学习方面的实际应用。

简单说，人工智能范围最大，涵盖机器学习、深度学习和强化学习。如果把人工智能比喻成孩子大脑，那么机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这种过程中很有效率的一种教学体系。目前，常见的深度学习模型主要包括深层神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。

二、盘点“深度学习”在医疗领域的应用

生物信息领域产生分子层面的基因突变、基因表达等数据；制药企业在药物研发过程中产生的临床试验数据；疾病患者或药物使用者在社交媒体发布的患病及用药感受；医疗移动设备收集的用户日常健康数据等。这些是医药大数据的主要构成部分，其对于医院的疾病辅助诊断和治疗方案确定、制药行业的研发及营销效率、监管部门对于流行病的预测和对药物不良反应的监测、患者的个性化治疗和个人健康管理等都具有重要意义。

深度学习作为大数据分析所涉及的关键技术之一，由于其克服了传统机器学习算法依赖人为特征建立与筛选的限制，在语音识别、视觉对象识别、目标检测、药物发现等诸多领域都取得了较好的实践结果。目前，深度学习主要集中于对医学图像、电子病历、药物研发和基因组学的分析等。根据PubMed近十年的文章发布数目及趋势，可以看出，医学图像领域是当前深度学习研究和应用的热门领域。

Pubmed中基于深度学习的医药领域相关文章数量

（一）医学图像识别

据悉，目前我国医学影像数据年增长率约为30%，而放射科医师数量年增长率仅4.1%，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。这意味着，医学图像识别领域存在巨大缺口，市场潜力巨大。

以深度学习为代表的“特征学习”，让计算机能以大数据为基础自动寻找目标的高维相关特征值，建立数据处理通道模型，实现全自动的智能处理流程，完成在指定应用场景下的目标的检测、分割、分类及预测等任务。其在医疗影像的应用，无需人工干预就可以通过深度学习的方法提取影像中以疾病诊疗为导向的最主要的相关特征，对医疗影像图像进行“阅片”，实现病灶的识别、定位、分类及预测等工作。

人工智能深度学习在医疗影像方面的应用可分为三个层级：（1）第一层为病灶检测，即对可疑病灶进行识别和勾画；（2）第二层是病灶量化诊断，帮助医生鉴别疾病良恶性、分型分期等；（3）第三层是治疗决策，未来有望通过影像数据和临床数据的相关性分析，帮助临床医生给出科学合理的治疗决策及预后预期。

医疗影像AI系统具有两大优势:（1）高准确率、高效率、高可靠性造就了出色的性能表现，并且这些性能还将在未来得到不断提升；（2）可复用性、可移植性、可延续性等优势更是令人类影像医生无法与之相比。

（二）电子病历

电子病历中的数据主要为自由文本，除了结构化的病人基本信息外，还包括非结构化的诊断信息、用药信息、检查信息、临床记录等，加上个人电子病历的时序性，人工方法或原有的计算方法难以对其进行分析与利用。

深度学习具有对大量数据进行分析的能力，通过特征提取及算法优化等，针对某一种疾病进行大规模分析，从而得到病因、发病率、用药效果等全面信息；此外，也可以针对同一病人不同时间节点的持续分析。因此，对个性化治疗、疾病预测、临床诊断等都具有重要意义。

研究结果显示，与传统预测方法相比，深度学习实现了对异源数据更加快速且有效的利用，使用深度学习模型对大量异源电子病历中的住院死亡率、30d内再住院、住院时间延长以及病人出院诊断都取得了较好的预测效果。

另有研究显示，根据约18万名慢性病患者的当前健康数据、电子病历中的医疗记录和人口基本信息，利用深度学习的方法对病人是否存在高血压风险进行预测，最终获得82%的准确率，这对于疾病辅助诊断及病人自我健康管理都具有重要意义。

（三）药物研发

传统的基于单一靶标的药物研发过程因效率低、开支高，难以满足市场需求。“基于系统的药物设计”将药物分子信息与疾病调控网络、基因组、蛋白质组、代谢组等各类数据信息进行综合利用，是未来的药物设计方向之一。

LinkedOpenDrugData(LODD)以RDF的形式关联了有关药物的不同方面信息，例如药物对基因表达的影响、药物全面的靶标信息等，方便研究者通过检索关键词（例如“阿尔茨海默综合症”），从而得到与其相关的所有动态、可视化的信息（疾病特征、相关基因、药物等）。

深度学习算法是一种非常适合于大数据分析的机器学习算法，具有“抽象概念”处理能力。使用深度学习算法，能够改进以往药物设计与药物信息中已建立的多种机器学习模型。在药物小分子结构信息处理上，由于化学分子数量多、结构复杂，使用传统的算法处理信息时能力常有不足，而使用深度学习等算法能够改变这一局面，促进化学信息学的发展。

另外，大数据分析方法对于组学和系统生物学等复杂数据具有较强的分析能力，可以促进基于系统的药物设计和药物信息研究的发展，如药物靶标鉴定和关键靶标的选择和组合等。以中药信息研究为例，中药的药理学和毒理学研究是一个复杂问题，包括中药的复方、药材、分子成分和含量、分子代谢、对应症、中药分子和靶标之间复杂的相互作用等，以上因素之间存在多重关联关系，这些复杂的动态和非线性特征均显示深度学习等大数据分析方法可应用于上述领域。

三、深度学习未来应用领域

（一）疾病治疗决策

随着对某一疾病的研究愈发深入和深度学习模型的准确度逐渐提高，未来将有望搭建针对各个疾病的预测诊断平台，从医院和患者的实际需求出发，将疾病的综合信息和患者的个体化信息综合分析，为医生的诊断提供参考意见。

如卢春城利用开源深度学习平台—TensorFlow搭建糖尿病预测模型，深入研究数据预处理的相关理论，根据前向传播算法和BP算法搭建深度神经网络（DNN）作为分类器，搭建糖尿病预测诊断平台。实验结果表明，基于深度神经网络（DNN）算法构建的预测模型相比于传统的机器学习预测模型有一定的优势。随着数据集的增大，深度神经网络模型的优势会更加显现，可以不断提高预测的准确度，从而为患者的疾病诊断、合理用药提出参考意见，并预测患者的康复时间等相关信息。

（二）中医健康管理

中医健康管理是基于传统中医基础理论的发展并和现代科学管理理念相结合，包含了健康信息采集、状态辨识、干预和疗效评价等方面的内容，主要指在中医理论指导下，对个体所表现出的外在表征信息，进行综合分析，从而对个体人整体反应状态（包含程度、部位、性质）做出的判断，辨别生命所处的状态。

深度学习技术可以根据表征参数，辨别状态要素，从而判断机体所处状态。表征参数的采集格式可以是文字、数字、图像、声音等多种来源，通过四诊规范化进行统一规范，再进行辨识分析。随着技术的发展，也可以采用多源异构的方法，直接采用多种格式、多种途径来源的数据直接进行分析，如此，资料的丢失率会更低，相应的准确率会更高。借助AI技术，中医健康管理将更好地发挥作用，为人类健康事业做更多贡献。

四、小结

综上所述，基于深度学习的人工智能技术能在一定程度模拟人类的思维，并从新的信息中进行学习，建立自组织学习机制，为其在复杂的医疗领域提供了新的解决方案。目前，深度学习的应用主要集中于医学图像、电子病历、药物研发和基因组学的分析等方面，未来应用领域包括疾病治疗决策和中医健康管理等。

随着大数据时代的来临，以及计算资源和人工智能技术的大幅度提升，新模型、新理论的验证周期将大大缩短，深度学习或将在更多领域进一步推动智能化医疗技术的发展。

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