導(dǎo)語(yǔ)：人工智能技術(shù)在慢性病管理的應(yīng)用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：隨著新一輪的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能（AI）技術(shù)在康復(fù)和慢性病管理及輔助診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了大量的研究成果，有望進(jìn)一步提高醫(yī)護(hù)工作人員的工作效率。本文聚焦康復(fù)和慢性病領(lǐng)域的管理及輔助診斷技術(shù)，系統(tǒng)性地介紹以康復(fù)機(jī)器人和慢性病管理系統(tǒng)為代表的智能化應(yīng)用，為一線醫(yī)護(hù)科研人員提供了一種新的發(fā)展方向，最后展望未來AI技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；康復(fù)機(jī)器人；慢性病管理系統(tǒng)；健康大數(shù)據(jù)

隨著新一代人工智能（artificialintelligence,AI）技術(shù)的迅速發(fā)展，以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的前沿信息技術(shù)受到了康復(fù)和慢性病管理研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。AI的本質(zhì)是對(duì)人的思維信息進(jìn)行模擬的過程，其主要分為結(jié)構(gòu)模擬和功能模擬，其中結(jié)構(gòu)模擬是指仿照人腦結(jié)構(gòu)的機(jī)制，研制出類人腦的機(jī)器。功能模擬指暫時(shí)撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，根據(jù)其功能過程進(jìn)行模擬。當(dāng)前，AI技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到新階段，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、群智開放等新特征，其在醫(yī)療輔助診斷領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，極大提高了公共服務(wù)精準(zhǔn)化水平。特別是隨著我國(guó)人口老齡化的趨勢(shì)日益嚴(yán)重，腦卒中發(fā)病率也在不斷提升，臨床常見的功能性障礙為偏癱，通常會(huì)導(dǎo)致患者出現(xiàn)肢體運(yùn)動(dòng)模式異常、身體關(guān)節(jié)攣縮僵硬等癥狀，極大降低了患者的生活質(zhì)量和體驗(yàn)。在腦卒中患者上肢（下肢）偏癱康復(fù)過程中，基于AI技術(shù)的康復(fù)機(jī)器人，有效地改善了患者的肢體肌力和平衡能力。此外在慢性病管理及輔助診斷方面，以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)也表現(xiàn)出獨(dú)特的性能優(yōu)勢(shì)。研究人員基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，將AI技術(shù)與移動(dòng)計(jì)算和生物醫(yī)療設(shè)備等技術(shù)相結(jié)合，通過對(duì)慢性病患者的健康大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)收集、分析和處理，及時(shí)評(píng)估患者的疾病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，給出患者精準(zhǔn)化和個(gè)性化的治療方案。我國(guó)研究人員提出慢性病輔助管理和診斷的自動(dòng)化管理系統(tǒng)，為慢性病患者提供精準(zhǔn)數(shù)字化的移動(dòng)服務(wù)，提高了患者的生存率［1］。如何創(chuàng)新性的將人工智能技術(shù)與康復(fù)和慢性病管理及輔助診斷有機(jī)結(jié)合，提高患者的生活質(zhì)量體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)智能化和個(gè)性化的服務(wù)，成為當(dāng)前醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題之一?；诖?，本文對(duì)近年來國(guó)內(nèi)外研究人員的相關(guān)研究成果進(jìn)行系統(tǒng)性綜述。

1AI技術(shù)概述

AI起源于20世紀(jì)50年代，是研究和開發(fā)用于進(jìn)行模擬、延伸和擴(kuò)展人智能化的關(guān)鍵理論和方法技術(shù)，其企圖了解智能的本質(zhì)含義，并生產(chǎn)出能夠以AI相似的方式、做出反應(yīng)的智能化機(jī)器［2］。AI包括弱AI、通用AI和強(qiáng)AI。當(dāng)前，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究人員使用的AI技術(shù)主要聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等可計(jì)算的智能模型。其中機(jī)器學(xué)習(xí)是指機(jī)器可以自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法，從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)化分析并得出規(guī)律，最后利用規(guī)律對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法［3］。深度學(xué)習(xí)是一種基于數(shù)據(jù)進(jìn)行表征的學(xué)習(xí)方法，通過使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)化或非線性變換構(gòu)成的多個(gè)處理層，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層抽象的算法［4］。

2AI在康復(fù)管理中的應(yīng)用

隨著康復(fù)管理技術(shù)的快速發(fā)展，以康復(fù)機(jī)器人為代表的AI技術(shù)受到了醫(yī)學(xué)研究人員的廣泛關(guān)注。下肢康復(fù)機(jī)器人作為康復(fù)機(jī)器人的一種，在缺血性腦卒中患者的康復(fù)管理中起到了重要作用。研究人員主要針對(duì)下肢康復(fù)智能機(jī)器人對(duì)腦卒中患者下肢偏癱康復(fù)的影響展開了系統(tǒng)研究［5-9］，康復(fù)智能機(jī)器人對(duì)腦卒中患者下肢偏癱康復(fù)的影響對(duì)比見表1。有研究文獻(xiàn)報(bào)道，通過選取60例腦卒中偏癱患者隨機(jī)劃分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，每組30例，對(duì)照組采用常規(guī)的康復(fù)治療方法，實(shí)驗(yàn)組采用下肢康復(fù)智能機(jī)器人訓(xùn)練和鏡像療法，比較兩組患者的下肢肌力與平衡的功能［5］。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，鏡像療法聯(lián)合下肢康復(fù)機(jī)器人能夠有效地改善腦卒中患者的肌力水平和身體平衡的功能。有研究文獻(xiàn)報(bào)道，將腦卒中患者隨機(jī)劃分為A組、B組和C組，其中A組采用常規(guī)康復(fù)與下肢康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練相結(jié)合方法，B組采用常規(guī)康復(fù)與下肢等速肌力訓(xùn)練相結(jié)合方法，C組采用常規(guī)康復(fù)與下肢康復(fù)機(jī)器人聯(lián)合等速肌力訓(xùn)練相結(jié)合的方法［6］。C組采用下肢的康復(fù)機(jī)器人聯(lián)合等速肌力訓(xùn)練，能夠改善患者的下肢肌力和平衡功能及步行能力。此外我國(guó)研究學(xué)者樂琳［8］通過選取簡(jiǎn)式Fugl-Meyer下肢運(yùn)動(dòng)量表評(píng)分、改良Barthel指數(shù)和Holden步行功能分級(jí)3種指標(biāo)，分別對(duì)實(shí)驗(yàn)組和觀察組患者的下肢運(yùn)動(dòng)能力、平衡能力以及步行能力和生活自理能力進(jìn)行評(píng)判。

3AI在慢性病管理及輔助診斷中的應(yīng)用

隨著我國(guó)糖尿病、高血壓和心血管病等慢性疾病的發(fā)病率不斷升高，慢性病的診斷和管理成為醫(yī)學(xué)工作人員一項(xiàng)重要的任務(wù)。研究人員通過運(yùn)用信息技術(shù)和新一代AI技術(shù)，為患者提供智能化和個(gè)性化的慢性病管理系統(tǒng)，使其成為AI與慢性病管理相結(jié)合的典范［10-12］。筆者對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)，基于深度學(xué)習(xí)的不同分割方法性能比較見表2。文獻(xiàn)［1］采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建了一套完整的醫(yī)院診治和社區(qū)管理慢性病管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)為慢性病患者提供了數(shù)字化的移動(dòng)服務(wù)，同時(shí)也為醫(yī)院公共衛(wèi)生服務(wù)項(xiàng)目（績(jī)效考核、資金分配）提供了科學(xué)的管理模式和途徑。文獻(xiàn)［12］以全民健康信息化建設(shè)為目標(biāo)，根據(jù)全民健康與慢性病防控間的關(guān)系，通過整合重構(gòu)國(guó)家疾病預(yù)防控制信息的系統(tǒng)架構(gòu)，提出了一套完整的慢性病健康事件監(jiān)測(cè)和信息管理方案。文獻(xiàn)［13］首先分析我國(guó)慢性病健康知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)需求，闡述了將AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域知識(shí)表示的優(yōu)越性，最后構(gòu)建了一套慢性病健康教育本體知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。此外，以深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)，在慢性病的疾病診斷方面也表現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)［14-16］。研究人員通過利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的方法，進(jìn)行腫瘤分割和分類。2017年，深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院研究人員提出了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在腫瘤分割和分類等方面，其較傳統(tǒng)分類方法表現(xiàn)出更好的效果。陳彤［15］通過選取核磁共振乳腺圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLACT網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測(cè)乳腺癌，其在測(cè)試數(shù)據(jù)集中的平均精度達(dá)到82.92%~85.75%。

4總結(jié)與展望

本文系統(tǒng)性地介紹了AI技術(shù)在康復(fù)和慢性病管理及輔助診斷中的應(yīng)用和研究進(jìn)展，其中以康復(fù)機(jī)器人為代表智能化機(jī)器人在缺血性腦卒中患者的康復(fù)管理中起到了重要的作用，其能夠及時(shí)有效地提高患者的肢體肌力和平衡能力。此外在慢性病管理和輔助診斷領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能化和信息化的慢性病管理系統(tǒng)，能夠及時(shí)有效地采集患者的各項(xiàng)指標(biāo)，達(dá)到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)慢性病的動(dòng)態(tài)變化過程。但是在輔助診斷領(lǐng)域，AI技術(shù)仍存在誤診和漏診等現(xiàn)象，因此基于患者生成的病例大數(shù)據(jù)，選取更有效的特征進(jìn)行智能化模型構(gòu)建成為未來科研人員關(guān)注的焦點(diǎn)，以期實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)化診斷和治療?？偠灾珹I在慢性病管理及輔助診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了一些研究成果，自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等新一輪的信息技術(shù)，必將成為AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的新引擎。

作者：劉瑞 單位：河南科技大學(xué)第一附屬醫(yī)院