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1、综述REVIEWS现代医学仪器与应用人工智能技术在临床医疗诊断中的应用及发展曾照芳1安琳2(1.重庆医科大学医学检验系,重庆4000162.总装备部重庆军事代表局门诊部,重庆400012)[摘要]本文对人工智能技术在临床医疗诊断应用中的发展情况作了回顾,并且对新崛起的人工智能神经网络技术在医学诊断系统中的应用作了概述。阐明了制约医学影像专家系统发展的主要原因是高级视觉系统本身的缺陷。最后对人工智能技术在医学影像诊断系统中的发展前景作了展望。[关键词]人工智能;医学诊断;专家系统以及后来的贝叶斯网络成为最
2、受欢迎的工具,1前言它取代了利用符号的不确定性跟踪不确定性人工智能(artificialintelligence,AI)是当前的起源的研究。直到20世纪80年代中期,科学技术发展中的一门前沿科学,它是由Mc-Pearl的形式论才使得贝叶斯网络在计算机上Carthy等在1956年发起的关于机器模拟智能成为易处理。从那时起,人工智能才在临床诊的学术讨论会上提出的[1]断问题上得到了实施。当今21世纪,人工智能。自此,对于AI的研究取得了许多重要的成果,在众多领域(如机器技术的医学虚拟应用不仅要对特定病人进行
3、人、自然语言理解、专家系统、图像识别、地质模拟,而且要对整个治疗过程中可能出现的反勘探、石油化工、军事、医疗诊断等)获得了广泛应和问题有一精确的预测和提出相应的对策。应用。人工智能技术即是利用机器模仿人类的这就是21世纪医学虚拟现实的最后目标[2,3]。智能的技术。随着科学技术的发展,人工智能但是,大部分系统并不直接利用人工智能技术在医疗诊断中的应用越来越广泛,越来越获得图像,而是依赖由观察者建立的主观观察重要。物所决定。后来随着成像模态增加导致医学信息超载等问题的出现,自动化技术才逐步应用2人工智能技
4、术在临床医疗诊断应用中的进到医学影像领域中。由于自动化技术能帮助提展高诊断、解剖整形、功能图的再现性(重复能力)人工智能技术在医疗诊断中的应用是在等,加之人们固有的视觉系统对信息的不准确20世纪50年代后期才开始出现的,如用在一性和不确定性处理的缺陷,从而有必要从多模些常规的医学疾病诊断上。但由于研究任务的式识别分类器中提取和融合数据,进而使得通复杂性,从而缩小了医疗专家系统的研究范过迭代随机的标有特征的方案或贝叶斯分类围。此外,经典的人工智能理论还存在着某些器在医学影像中得以实现[4]。争论点。3人工
5、智能技术在临床医疗诊断中的应用在人工智能的应用中,存在着一个最基本的问题是建模的不确定性。这个问题一直困扰第一个人工智能的医疗专家系统早在50着人工智能的发展,后来经典概率和DemP-年代就出现了,当时为了模拟病人的病症和疾ster—Schafers的迹象理论被应用到这个领域,病之间的关系,主要是医学领域知识被融合到22现代医学仪器与应用2007年第19卷第5期REVIEWS综述专家系统中。系统是通过启发式推理对所获得阎建国等人研制的基于RBF网络的新生儿血的数据(数据常常是一些噪声并且是不完整的糖代谢
6、系统等,在疾病的诊治过程中均取得了先验知识)进行推理的。良好的结果。医学专家系统(medicalexpertsystem,随着ANN的兴起和发展,有些学者提出:MES)是人工智能技术应用在医疗诊断领域中ANN能否取代AI?笔者认为,ANN只是AI的的一个重要分支[5]一个分支。众所周知,传统的AI是通过逻辑符。在功能上,它是一个在某个领域内具有专家水平解题能力的程序系统。医号模拟人脑逻辑思维来实现其智能的,而ANN学诊断专家系统就是运用专家系统的设计原是通过学习或训练来实现其智能的。理与方法,模拟医学专
7、家诊断疾病的思维过科学已经证明,人的大脑分左右两个半程,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,可球,左半球主要串联地进行基于符号的逻辑思以作为医生诊断的辅助工具,可以继承和发扬维;右半球主要并联地进行记忆联想的形象思医学专家的宝贵理论及丰富的临床经验。维。AI和ANN正好分别执行大脑左半球和右3.1人工智能技术在神经网络技术中的半球的功能,两者各施其责,不可替代。如果把应用AI和ANN结合起来进行研究,必将会使医学20世纪70年代末,人工智能技术在医学专家系统趋于更加完善和成熟。诊断中的应用开始进入黄金时代
8、,但也遇到了3.2基于人工智能神经网络技术的专家几个难题:一是知识获取难;二是推理速度慢;系统模式三是自学习和自适应能力差。正在人们寻求解类似传统的基于逻辑心理专家系统模式,决难题的办法时,在神经生理和解剖学研究成新型的基于神经网络的知识处理系统由神经果及VLSI技术发展的基础上,随着Hopf以网网络、3/D变换器、D/S变换器和解释机构等组络模型的形式问世,AI工作者开始把目光从研成。建造知识库时,首先根据应用来选择和确究人脑思维转向沉默
