孫怡瑤，李杰，白茜茜

河南科技大學(xué)第一附屬醫(yī)院(洛陽，471000）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的發(fā)展，人工智能(artificial intelligence，AI)已經(jīng)成為國家發(fā)展的重要戰(zhàn)略。特別是在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能技術(shù)能夠高效準(zhǔn)確地輔助醫(yī)生解決一系列臨床問題［1-2］。機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning，ML)和深度學(xué)習(xí)(deep learning，DL)是人工智能技術(shù)的重要組成部分［3-4］。機(jī)器學(xué)習(xí)是通過分析大量的真實(shí)數(shù)據(jù)，并尋找數(shù)據(jù)之間存在的模式，從而運(yùn)用這些模式進(jìn)行智能化預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要包括決策樹、支持向量機(jī)、回歸和隨機(jī)森林等。深度學(xué)習(xí)是通過運(yùn)用多個(gè)處理層對真實(shí)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)的算法，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用數(shù)據(jù)庫中存儲的相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行模型訓(xùn)練，提高數(shù)據(jù)特征的識別準(zhǔn)確度。深度學(xué)習(xí)方法主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。由于人工智能技術(shù)在新冠肺炎患者CT 圖像的定量和定性分析過程中，能夠協(xié)助醫(yī)生準(zhǔn)確識別病變程度，估算病變的密度和范圍，為臨床醫(yī)生對治療方案選擇提供了科學(xué)的理論依據(jù)。

綜上，如何將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)與新冠肺炎輔助診斷結(jié)合，從而提高肺炎患者的檢測準(zhǔn)確率和魯棒性，進(jìn)而研制出高效智能的檢測系統(tǒng)，成為新冠疫情防控中亟待解決的重要科學(xué)問題之一。因此，本文通過對當(dāng)前國內(nèi)外最新研究成果作系統(tǒng)地報(bào)道，為新冠肺炎的輔助診斷研究提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1 人工智能的定義和概述

人工智能也稱為機(jī)器智能，是指由人類研制的機(jī)器而表現(xiàn)出的智能［5］。它誕生于1956 年，當(dāng)前已經(jīng)從第一代人工智能發(fā)展至第三代人工智能。第一代人工智能主要是運(yùn)用知識、算法（方法）和算力進(jìn)行知識驅(qū)動(dòng)的智能，第二代人工智能是在第一代人工智能的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)、算法（方法）和算力進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能［6］。因此，前兩代的人工智能只是通過一個(gè)方面來模擬人類智能的行為方式。第三代人工智能結(jié)合前兩代人工智能發(fā)展的優(yōu)勢，將知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合，構(gòu)造以知識、數(shù)據(jù)、算法（方法）和算力的人工智能。當(dāng)前人工智能技術(shù)已經(jīng)在血液系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤輔助診斷、內(nèi)分泌代謝和抑郁病輔助診斷等領(lǐng)域得到應(yīng)用，為人工智能與醫(yī)學(xué)診斷相結(jié)合提供了理論依據(jù)［7-10］。

2 基于機(jī)器人和機(jī)器視覺的輔助診斷方法

機(jī)器人和機(jī)器視覺是新一代人工智能發(fā)展的重要分支［11-12］，它是指運(yùn)用機(jī)器人來代替醫(yī)生對患者的肺部影像進(jìn)行測量和判斷。機(jī)器視覺模型通過運(yùn)用大量真實(shí)的臨床數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而能準(zhǔn)確地識別新冠肺炎患者［13-14］。我國鄧靈波等［15］用新型人工智能系統(tǒng)來自動(dòng)檢測肺炎病變的數(shù)量、體積與病變體積占百分比，得到疑似新型冠狀肺炎的概率值，從而輔助醫(yī)生精準(zhǔn)識別高危肺炎群體和病情的惡化程度。文獻(xiàn)［16］采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈技術(shù)，對患者胸部CT 圖像進(jìn)行分割，從而準(zhǔn)確得到患者的肺部感染區(qū)域面積，結(jié)果表明該方法Dice 指標(biāo)達(dá)到63.26%。文獻(xiàn)［17］通過選取86 例COVID-19 患者的臨床和相關(guān)影像數(shù)據(jù)資料，對患者的胸部CT 圖像參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)分析，選取特異性、敏感性和受試者工作曲線等指標(biāo)來評估COVID-19 患者的嚴(yán)重程度。

表1 基于不同機(jī)器視覺方法對COVID-19 患者輔助診斷結(jié)果影響分析Tab.1 Analysis of influence of different machine vision methods on auxiliary diagnosis results of COVID-19 patients

3 基于專家系統(tǒng)的遠(yuǎn)程輔助診斷方法

專家系統(tǒng)是一種智能化的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)內(nèi)部包含大量的領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R和經(jīng)驗(yàn)，能夠利用專家的知識和智慧來檢測新冠肺炎患者。專家系統(tǒng)主要由人機(jī)交互界面、領(lǐng)域知識庫、解釋器、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫和知識獲取等6 個(gè)部分構(gòu)成。圖1 給出基于專家系統(tǒng)的新冠肺炎輔助診斷架構(gòu)。我們通過對國內(nèi)外最新研究成果進(jìn)行調(diào)研發(fā)現(xiàn)，我國上海市公共衛(wèi)生臨床中心采用先進(jìn)的人工智能全肺的定量分析方法，提出了一種肺炎智能化影像評價(jià)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以將患者完整的CT 圖像上傳至該系統(tǒng)，進(jìn)行快速高效地診斷和對比分析［19］。此外，隨著5G 技術(shù)的快速發(fā)展，在我國云南省研制的“ 新冠病毒感染肺炎的在線免費(fèi)診療服務(wù)平臺”，能夠?qū)崟r(shí)地為患者提供智能化的咨詢和專家的問診服務(wù)［20］。文獻(xiàn)［21］通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和遷移學(xué)習(xí)等多種人工智能前沿方法，提出一種基于胸部CT 和X-ray 的專家輔助診斷系統(tǒng)，見圖1。該專家系統(tǒng)在診斷新冠肺炎過程中的準(zhǔn)確率高達(dá)92.49%（靈敏度94.93%，特異性91.13%）。

圖1 基于專家系統(tǒng)的新冠肺炎輔助診斷系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 A novel coronavirus pneumonia auxiliary diagnostic system architecture based on expert system

綜上所述，基于專家系統(tǒng)的遠(yuǎn)程輔助診斷方法，不僅為我國醫(yī)療水平薄弱的偏遠(yuǎn)地區(qū)提供了有效的問診手段，而且也為開展早期階段的分診和非接觸式的在線問診服務(wù)，能高效地避免因病患者擁擠而造成嚴(yán)重的聚集性感染。

4 總結(jié)與展望

本文通過結(jié)合當(dāng)前全球公共衛(wèi)生事件中關(guān)注的新冠肺炎熱點(diǎn)話題，對人工智能技術(shù)在新冠肺炎的輔助診斷中的應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)化和層次化報(bào)道，其中基于機(jī)器人和機(jī)器視覺的輔助診斷方法，在新冠肺炎的輔助診斷中起到了關(guān)鍵性作用，提高了醫(yī)護(hù)人員的工作效率。此外，我們結(jié)合人工智能領(lǐng)域中的專家系統(tǒng)理論，進(jìn)一步對基于專家系統(tǒng)的遠(yuǎn)程輔助診斷方法進(jìn)行報(bào)道，特別是結(jié)合我國當(dāng)前已經(jīng)研制出的經(jīng)典的肺炎智能化影像評價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行闡述和分析。

展望未來，隨著人工智能算法的進(jìn)一步優(yōu)化和相關(guān)專業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化的提高，通過構(gòu)建具有穩(wěn)健的新冠肺炎診斷系統(tǒng)，能夠及時(shí)幫助醫(yī)生篩選出肺炎患者，從而緩解醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)的運(yùn)行負(fù)擔(dān)。綜上所述，為了準(zhǔn)確、高效地實(shí)現(xiàn)人工智能新技術(shù)在肺炎輔助診斷中的應(yīng)用，在后續(xù)的研究中需要進(jìn)一步提高相關(guān)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化過程，從而提高診斷系統(tǒng)檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。