1 引言

2016 年3 月9 日－ 3 月15 日，在短短的1 周時間內(nèi)惰许，谷歌公司的人工智能AlphaGo 機(jī)器人與世界圍棋頂級棋手李世石激戰(zhàn)5 場席覆，以大比分4∶ 1取勝，震撼了整個科技界汹买，人工智能( ArtificialIntelligence佩伤，AI) 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial NeuralNetwork，ANN) 成為討論的重點(diǎn)晦毙。人工智能是在計算機(jī)科學(xué)生巡、控制論、信息論见妒、神經(jīng)心理學(xué)孤荣、哲學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門綜合性很強(qiáng)的交叉學(xué)科须揣，是集新思想盐股、新觀念、新理論返敬、新技術(shù)于一體的新興學(xué)科以及正在發(fā)展的前沿學(xué)科遂庄，在機(jī)器人、語言識別劲赠、軍事涛目、刑偵等各個領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用［2］。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展凛澎，人工智能技術(shù)的3 大主要分支———專家系統(tǒng)霹肝、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)深度挖掘，在醫(yī)療領(lǐng)域所起到的作用越來越大塑煎，其地位也越來越重要沫换，引起了人們極大的關(guān)注［3］。本文主要討論專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最铁。

2 人工智能概述

人工智能的歷史可以追溯到20 世紀(jì)50 年代讯赏，1956 年夏天垮兑，在美國達(dá)特默斯( Dartmouth) 召開的一次學(xué)術(shù)會議上，McCarthy 第一次提出“人工智能”的概念并將其作為一門新興學(xué)科［2］漱挎。此后人工智能獲得了迅速的發(fā)展系枪，引起人們的高度重現(xiàn)，但關(guān)于人工智能的概念至今尚未取得一致磕谅。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的Nilson 等學(xué)者對人工智能的定義是“通過模擬人類的方式私爷，記錄、積累膊夹、再現(xiàn)和運(yùn)用知識的學(xué)科”衬浑。日本公立函館未來大學(xué)校長中島秀之對人工智能的定義是“采用人工方法制作并擁有智能的機(jī)器或程序，或是以創(chuàng)造智能為目的并對智能本身開展評估放刨、研究的學(xué)科”工秩。世界頂級人工智能專家、日本人工智能學(xué)會倫理委員長松尾豐教授在2015 年12 月出版的《人工智能狂潮》一書中認(rèn)為宏榕，人工智能是“用人工方法制作的類人智能”拓诸，類人智能指具有“發(fā)現(xiàn)和覺察功能”的計算機(jī)，即能夠從數(shù)據(jù)中生成特征量麻昼，對相關(guān)現(xiàn)象進(jìn)行模擬化處理的計算機(jī)奠支。這些概念均反映了科學(xué)界對人工智能的基本認(rèn)識和理解。半個多世紀(jì)來抚芦，人工智能的發(fā)展突飛猛進(jìn)倍谜、成績斐然，受到了很高的評價叉抡，其與原子能科技尔崔、空間科技一并被譽(yù)為20 世紀(jì)3 大科學(xué)技術(shù)成就，甚至還有人稱它為“智慧革命”———能夠?qū)е律鐣悄芑烀瘢粗悄苌鐣某霈F(xiàn)季春。

3 專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

3. 1?醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)的發(fā)展歷程及應(yīng)用

3. 1. 1?國內(nèi)

我國醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)的開發(fā)研究始于20 世紀(jì)80 年代初，起步雖然較發(fā)達(dá)國家晚消返，但是發(fā)展速度迅猛载弄。1978 年北京中醫(yī)醫(yī)院關(guān)幼波教授與計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家合作開發(fā)了“關(guān)幼波肝病診療程序”，第1 次將醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)應(yīng)用到我國傳統(tǒng)中醫(yī)領(lǐng)域撵颊。1986 年我國骨科學(xué)專家林如高教授的學(xué)生林子順協(xié)助福建中醫(yī)學(xué)院與省計算中心宇攻，將林如高醫(yī)學(xué)思想輸入計算機(jī)，開發(fā)出居國內(nèi)先進(jìn)水平的“林如高骨傷計算機(jī)診療系統(tǒng)”倡勇。1992 年中國中醫(yī)研究院和中國科學(xué)院軟件所共同研制“中國中醫(yī)治療專家系統(tǒng)”逞刷。1997 年上海中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院與頤養(yǎng)圣計算機(jī)公司聯(lián)合開發(fā)了具有咨詢和輔助診斷性質(zhì)“中醫(yī)計算機(jī)輔助診療系統(tǒng)”，現(xiàn)已整合到很多醫(yī)院的信息系統(tǒng)中。進(jìn)入21 世紀(jì)后夸浅，各類醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)層出不窮仑最，如骨腫瘤輔助診斷專家系統(tǒng)、胃癌診斷專家系統(tǒng)题篷、口腔牙周病診斷專家系統(tǒng)词身、心血管藥物治療專家系統(tǒng)、基于螺旋CT 圖像的冠狀動脈鈣化點(diǎn)的診斷系統(tǒng)等番枚。

3. 1. 2?國外

在第2 次人工智能高潮時期，充分利用知識的專家系統(tǒng)被不斷開發(fā)损敷、完善和利用葫笼。專家系統(tǒng)本身就是一種程序，通過引入某個專業(yè)領(lǐng)域的知識拗馒，再經(jīng)過推理便能像該領(lǐng)域?qū)＜乙粯映錾亻_展工作路星。而醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)則是將醫(yī)學(xué)診斷知識大批量導(dǎo)入計算機(jī)，然后模擬醫(yī)學(xué)專家的臨床診療思路诱桂，最終根據(jù)病情從知識庫中提取并綜合有價值診斷線索洋丐，進(jìn)而給出治療方案［4］。其中一個很有名的

醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是20 世紀(jì)70 年代初由美國斯坦福大學(xué)開發(fā)的MYCIN 系統(tǒng)挥等，其能對感染性疾病患者進(jìn)行診斷友绝，開出抗生素處方。在其內(nèi)部共有500 條規(guī)則肝劲，只要按順序依次回答其提問迁客，系統(tǒng)就能自動判斷出患者所感染細(xì)菌的類別，為其開出相應(yīng)處方辞槐。經(jīng)測試MYCIN 對菌血癥掷漱、敗血癥、肺部感染榄檬、顱腦感染等方面的診療水平已超過了該領(lǐng)域的專家卜范。近來，美國紀(jì)念斯侣拱瘛－ 凱特琳( Memorial Sloan －Kettering) 癌癥中心正在與IBM 合作海雪，引入“沃森”技術(shù)，開發(fā)醫(yī)療研究應(yīng)用程序犬缨，幫助醫(yī)生為病情特殊的患者選擇最佳的治療方案喳魏。該癌癥中心研

究人員和IBM 的工程師一起，向“沃森”傳輸大量與病情怀薛、治療方案和治療結(jié)果有關(guān)的數(shù)據(jù)刺彩，運(yùn)用“沃森”分析這些數(shù)據(jù)，找出隱藏的模式和相關(guān)性。研究人員希望“沃森”能幫助醫(yī)生識別有效的診療方案创倔，對其進(jìn)行臨床試驗(yàn)然后公布試驗(yàn)結(jié)果嗡害，將這種新的治療方案介紹給全世界的醫(yī)生。

3. 2 工作機(jī)制

一般認(rèn)為傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)= 知識庫+ 推理機(jī)畦攘，故專家系統(tǒng)也被稱為以知識和信息為基礎(chǔ)的系統(tǒng)霸妹。知識庫中存儲的專家知識具有固定的形式化語言表達(dá)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織樣式，主要包括3 種:

( 1) 最常見的是直覺知識( 經(jīng)驗(yàn)知識) 知押，常表現(xiàn)為一些生成規(guī)則叹螟，即當(dāng)規(guī)則所需的條件滿足時，系統(tǒng)就執(zhí)行某種動作或得出某種結(jié)論( 早期MYCIN 版本即如此) 台盯。

( 2) 當(dāng)使用直覺知識難于解決復(fù)雜問題時罢绽，常借助于支持知識———可指導(dǎo)醫(yī)療實(shí)踐的醫(yī)學(xué)理論，用因果模型表示静盅。

( 3) 策略知識良价，能在幾條規(guī)則同時適用時，通過運(yùn)行推理機(jī)程序蒿叠，決定何種規(guī)則優(yōu)先使用明垢。推理機(jī)有兩種推理策略: ①前向推理橄登，又稱面向數(shù)據(jù)的推理痛悯，即根據(jù)掌握的事實(shí)，應(yīng)用其條件得到滿足的規(guī)則以得到新事實(shí)略吨，然后再應(yīng)用這些新事實(shí)的相關(guān)適用規(guī)則魂务，直至得出恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論曼验。②后向推理，又稱面向假設(shè)的推理粘姜，即首先提出假設(shè)結(jié)論鬓照，尋找那些其結(jié)論與假設(shè)相吻合的規(guī)則，這些規(guī)則所需的條件又成為新假設(shè)孤紧，如此循環(huán)豺裆，直至所有必需的假設(shè)均能直接從用戶得到，從而確證或否定某些最初假設(shè)号显。在復(fù)雜的臨床實(shí)踐中臭猜，很多事實(shí)與結(jié)論之間并無絕對確定的關(guān)系，這時往往需借助統(tǒng)計推理或模糊推理押蚤，即系統(tǒng)的推理

不是確定性的蔑歌，是對每一結(jié)論提出其可信度，而優(yōu)先考慮可信度較大的結(jié)論揽碘。對于特別復(fù)雜次屠、困難的問題园匹，系統(tǒng)也可提供幾個可能的結(jié)論及其可信度，供醫(yī)務(wù)人員參考劫灶。這在具體臨床事例中意義重大裸违，如在新版本MYCIN 系統(tǒng)中就包含這種機(jī)制。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

4. 1 興起背景和概述

在第2 次人工智能高潮時期本昏，只要向計算機(jī)中輸入足夠多的知識供汛，計算機(jī)就能相應(yīng)地完成很多任務(wù)，但是其能力也僅限于所輸入知識的范圍; 如果想擴(kuò)充計算機(jī)的實(shí)用性及其應(yīng)對例外病例的能力涌穆，則需輸入海量知識怔昨，永遠(yuǎn)輸不完。另外蒲犬，從根本上講朱监，輸入的符號與其所表示的意義往往脫節(jié)，對計算機(jī)而言原叮，掌握“語義”非常困難。然而巡蘸，在這種閉塞的條件下奋隶，有一項(xiàng)技術(shù)———機(jī)器學(xué)習(xí)得到了穩(wěn)步發(fā)展，即人工智能程序自身進(jìn)行學(xué)習(xí)悦荒。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的原理包括最近鄰分類算法唯欣、樸素貝葉斯算法、決策樹搬味、支持向量機(jī)等境氢，而其中最為著名的當(dāng)

屬人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。ANN 是在第3 次人工智能高潮中興起的一門集腦科學(xué)碰纬、信息科學(xué)萍聊、計算機(jī)科學(xué)于一體的高度綜合的前沿、交叉學(xué)科悦析，是一種通過模仿

人類腦神經(jīng)回路將生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)寿桨、功能等方面的理論高度抽象、概括强戴、綜合而構(gòu)成的信息處理系統(tǒng)亭螟，是當(dāng)代人工智能領(lǐng)域的重要分支。

4. 2 優(yōu)勢

同傳統(tǒng)的符號處理方法相比骑歹，ANN 獨(dú)有的優(yōu)勢在于:

( 1) 分布式存儲信息预烙，ANN 呈現(xiàn)、處理信息的途徑是通過各個神經(jīng)元之間的鏈接及其權(quán)重道媚，不會因局域網(wǎng)的故障而受到較大影響扁掸，穩(wěn)定性非常強(qiáng)翘县。

( 2) 自適應(yīng)性，即整個ANN 可根據(jù)當(dāng)時的環(huán)境狀態(tài)也糊、信息特點(diǎn)自行調(diào)整炼蹦，包括學(xué)習(xí)、自組織狸剃、泛化及訓(xùn)練掐隐。ANN 通過學(xué)習(xí)不斷建立與外界變化相吻合的新模式，通過自組織同時對多個神經(jīng)元進(jìn)行系統(tǒng)钞馁、高效虑省、最優(yōu)化地連接和分配，泛化是指ANN通過不斷訓(xùn)練可以對全新的信息輸入做出最合理的反應(yīng)僧凰。

( 3) 并行性探颈，ANN 各個神經(jīng)元在處理信息時既相互配合、形成網(wǎng)絡(luò)合力训措，又保持自身獨(dú)立性伪节，將輸出結(jié)果與其他神經(jīng)元分享、串聯(lián)绩鸣。

( 4) 聯(lián)想記憶功能怀大，即能夠完成復(fù)雜的非線性映射，是目前較為理想的非線性估計器呀闻，并且能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)化借，使網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出抽象思維能力并完成聯(lián)想推理。

4. 3 在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

由于很好地克服了知識輸入“有限性”的問題捡多，而且具備學(xué)習(xí)蓖康、自組織、泛化及訓(xùn)練的能力垒手，因此ANN 在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)領(lǐng)域飛速發(fā)展［3蒜焊，5］。在醫(yī)學(xué)圖像淫奔、視頻山涡、音頻等智能識別領(lǐng)域，日本MITSUBISHI機(jī)電公司LSI 制造中心推出的“人工網(wǎng)膜”可精確唆迁、高效鸭丛、飛速地處理海量非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)。對于醫(yī)學(xué)診斷唐责，由沙特阿拉伯國王大學(xué)Saito 教授鳞溉、Nakano 教授等開發(fā)的基于PDP 模型的醫(yī)學(xué)診

斷專家系統(tǒng)，通過不斷學(xué)習(xí)鼠哥、自組織熟菲、泛化及訓(xùn)練看政，診斷準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)，且不亞于相關(guān)領(lǐng)域最博學(xué)的專家抄罕。Steven 等學(xué)者開發(fā)的DP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肌電脈沖甄別程序允蚣，診斷準(zhǔn)確率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)機(jī)器識別方法。在中醫(yī)領(lǐng)域呆贿，ANN 中醫(yī)診療系統(tǒng)可在一定程度上智能“辨證”嚷兔，經(jīng)綜合分析后提出合理的中醫(yī)診斷。最近做入，IBM 研究團(tuán)隊(duì)基于ANN 機(jī)器學(xué)習(xí)原理冒晰，設(shè)計了一套名為“沃森通路”( WatsonPaths) 的用戶界面【箍椋“沃森通路”是一套幫助沃森學(xué)習(xí)醫(yī)生如何診療的人機(jī)互動程序壶运，在“沃森通路”的輔助下，醫(yī)學(xué)工作人員可檢查沃森舉出的病癥和推論是否合理浪秘，然后將更多的信息和見解輸入沃森系統(tǒng)蒋情。同時，紀(jì)念斯滤市－ 凱特琳癌癥中心恕出、WellPoint 公司及IBM 合作開發(fā)了基于沃森技術(shù)的交互式腫瘤診治技術(shù)，該技術(shù)通過持續(xù)基于ANN技術(shù)的深度學(xué)習(xí)违帆，幫助腫瘤醫(yī)生獲得患者最新治療信息。數(shù)據(jù)庫信息包羅萬象金蜀，包括病歷資料刷后、大型圖書館醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床指南渊抄、頂級醫(yī)生行醫(yī)札記和藥物試用報告等尝胆，目前，共有60 萬頁的醫(yī)學(xué)報道护桦、42 種醫(yī)學(xué)期刊含衔、近200 萬頁醫(yī)學(xué)論文和臨床試驗(yàn)報告以及上萬本病歷被導(dǎo)入沃森系統(tǒng)，醫(yī)生通過這些海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練內(nèi)置ANN 程序的沃森二庵，讓其給出最佳診治建議贪染。