浅析人工智能前沿技术在医疗领域的应用(2)

计算机视觉技术大致可分为两个研究方向。一是视觉感知，包括目标检测、图像分割、识别分类等。目标检测是运用算法来定位图像中目标的准确位置，在生活中的运用例如人脸识别系统，需先从图像中检测到包含人脸的区域，再进一步对目标人脸进行准确定位。除此之外还有防伪识别、自动驾驶等应用。图像分割简单来说就是从图像中定位出你想要的部分，进一步对此部分进行深度分析，生活中可用于分析人体服饰。二是视觉生成，包括对图像、视频的生成。计算机视觉在感知与理解了视频图片的基础上，可以做到对图片进行编辑，实现智能抠图，生成不同背景的人像图。甚至于输入一张人走路的图片，可以实现分析走步姿势，生成动态的走步视频。

计算机视觉技术还有一定的发展空间，现阶段使用特征提取算法的精度有时会因为输入图像的不同而呈现不同的结果，有时可能并不尽人意。卷积神经网络应用于计算机视觉领域就成了该领域的研究前沿。卷积神经网络应用深度学习算法，经过训练学习，可以更精准地图像的局部特征进行提取，将计算机视觉技术的进步推向更广阔的空间。

计算机视觉在学术领域已经研究多年，取得了不少技术的发展。但这些技术多还只停留在学术领域，还没有大规模工业化。原因是由于计算机视觉在加入消费市场前还要弥补视觉技术产业链的断档。在此之前还要配备多种设备，例如电磁雷达、超声波雷达、摄像设备、三位传感器等，帮助计算机视觉识别复杂环境[4]。

3.人工智能技术在医疗领域的应用

3.1 医疗影像辅助诊断

随着我国影像技术的不断发展进步，在医疗领域中，越来越多的诊断需要根据X 光、CT、超声等数据作为支撑。医疗实践中产生的数据，有近90%是医疗影像，因此医疗影像是人工智能最容易应用的方向。医疗影像经计算机视觉分析处理后，可以实现智能诊断，从而提高诊断速度和诊断准确性，使病人迅速获得正确的治疗，此外还能弥补医生的不足。目前国内由于政策的加持，资金的大量投入，已有多家公司涉足人工智能医学影像领域市场，如科大讯飞、腾讯觅影、万里云等。其中比较突出的产品是“腾讯觅影”，这是一款腾讯自建的医疗影像产品，已经发展成为新一代国家级人工开放创新平台。在2020 年初的疫情期间，基于腾讯觅影和腾讯云技术的人工智能医疗设备，部署于湖北省多家医院，助力医护人员开展新冠肺炎诊断[5]。

3.2 医疗机器人

医疗机器人作为近年来出现的先进医疗器械，有着越来越广泛的应用前景，包括手术机器人、服务机器人、护理机器人、康复机器人等，可以辅助医护人员进行手术操作、医院服务、住院护理、患者康复训练等工作内容，可有效降低医院的用人成本，并能实现医疗服务的标准化、自动化。

近年来，国内的医疗机器人有着飞速的发展，已经从研发阶段逐渐过渡到应用阶段，在2013 年，哈尔滨工业大学成功研制出微创外科手术机器人，可应用于微创腹腔手术。手术机器人的应用可有效地克服传统外科手术精度差、标准化程度低的缺陷，并可以有效缓解医生在手术时的劳累程度，而计算机视觉与医疗机器人的结合可提高手术阶段的三维精度，使得整个手术过程精准可控[6]。

3.3 医学专家系统

专家系统是人工智能领域较为成熟的技术，也是应用于医疗领域的核心科技之一。医疗专家系统通过结合医学知识和权威专家的诊疗经验，来分析特定医疗领域的复杂问题，成为可以替代医学专家解决疑难杂症的诊疗系统。随着深度学习和计算机视觉技术与专家系统的结合，医疗专家系统也在经历不断地升级与完善，成为当代医学实践中的重要辅助工具。

传统的专家系统为产生规则系统，也就是根据规则库来诊断病症。这种方法简单，但是难以解决复杂的，冲突的病症。随着神经网络和数据库技术日新月异的发展，专家系统逐渐与神经网络和数据库进行结合，神经网络专家系统模拟人类的思维方式，不需要组织大量的产生规则，而是通过学习算法自学习，得出趋于准确的模式和信息。而与数据库的结合，有利于专家系统的存储、共享和故障恢复[7]。

世界上比较著名的医疗诊断系统还有青光眼医疗诊断系统CASNET、内科病医疗诊断系统INTERNIST、肾病医疗诊断系统PIP 等。

4.结论

人工智能在医疗各领域应用广泛，随着计算机技术的发展，各领域的产品也在更新换代。基于大数据，能深度学习的人工智能将会逐渐取代传统医疗，人们可以足不出户进行医疗诊断，也不用担心手术过程中因为医生的手误导致的医疗事故。积极学习人工智能各项新技术，接受人工智能带来的各种新事物，开拓生活的新方式，以迎接人工智能的新时代。

文章来源：《中国医疗美容》 网址: http://www.zgylmrzz.cn/qikandaodu/2021/0708/979.html