人工智能虽然是现代的技术，但其作为概念早在20世纪50年代便已被提出。根据斯坦福大学研究人员的定义，人工智能就是通过计算机等机械，模拟人类的行为，并进行学习和理解的过程。在20世纪50-70年代，人工智能的研究是基于机械的逻辑推理；而20世纪90年代左右，人工智能的研究已经进行到了知识总结、知识问答和知识网络的建立；而进入21世纪，机器学习、数据挖掘、神经网络等新兴技术开始登上人工智能研究的舞台。人工智能技术在越来越先进的同时用途也变得越来越广泛。
1人工智能技术在医疗领域中应用的契机
1.1人工智能技术的进步
人工智能技术经过长时间的发展，目前已经有了非常大的进步，类似于机器学习、神经网络、智能影像识别、精密控制等技术的完善使得人工智能技术具备了进入医疗领域中的条件。在医疗领域中，人工智能的影像识别技术可以提升医疗的准确率、精密控制可实现高精度的手术、专家应答系统可以代替医生解决患者的疑问等。可以肯定的是，在未来人工智能技术变得更加先进时，在医疗领域中的应用也将更为广泛。
1.2医疗数据的支撑
人工智能的机器学习和数据分析依赖于庞大的数据集作为材料，随着互联网技术的发展，数据的共享和传输已经不再成为限制，拥有了庞大数据的人工智能系统也得到了快速的发展，在医疗领域中的应用也日渐完善。
1.3国家的重视和支持
2016年国务院的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中便积极支持医疗行业研发人工智能设备；而在2017年的《新一代人工智能发展规划》则明确要求推广人工智能技术在医疗领域中的应用。国家对此的重视也吸引了大量的资本进入到人工智能医疗设备的开发，这使得我国的人工智能技术在医疗领域中的应用取得的突飞猛进的进展。
2人工智能在医疗领域中的应用
2.1医疗机器人
医疗机器人的研发动机是用于缓解医疗人员的劳动负担和为有行动不便的患者提供辅助技术，从这两种角度来说，人工智能技术在医疗机器人中的应用主要有两种：
2.1.1外用骨骼
外用骨骼是用于代替行动不便的患者的骨骼以辅助其行动的装置。将人工智能技术应用到外用骨骼上，可以使外部骨骼装置感应到患者的肢体动作和重心变化，从而辅助其行动。同时，外用骨骼上可搭载机器学习系统和专家应答系统，通过对患者行为模式的学习，外用骨骼可以根据患者当前的状态推测其接下来的行为，从而方便患者的活动。
2.1.2手术机器人
手术机器人的最大优势在于帮助外科医生减轻劳动强度，即在外科医生进行手术时给予必要辅助，同时可以利用机械的优势弥补人类的不足，使得一些难度较高或危险性较大的外科手术顺利进行。手术机器人可搭载智能影像分析系统和机器学习系统以及专家应答系统，在进行手术时，手术机器人可根据数据库中现有的数据，对手术区域进行分析，从而为外科医生提供更准确的手术建议，或是根据数据库中现有的手术方案直接代替医生进行手术。目前最具代表性的手术机器人就是麻省理工学院研发的达芬奇手术机器人。
2.2药物研发
通过人工智能技术，利用计算机深度学习能力和数据挖掘能力对药物合成过程进行模拟，并对药物试验效果和副作用等进行预测，从而缩短药物研发所用时间，减少进行试验次数，助于提升研发效率，降低药物研发成本与售价。目前人工智能在药物研发领域主要应用有心血管疾病控制药物、肿瘤控制药物和某些传染病的预防药物。
2.3精准医疗
相比于人类，计算机具有更强大的运算能力，且运算结果更加精确，出错几率更低。因此，将数据分析、机器学习等人工智能技术应用于医疗领域中，可以提升对检查结果判断的准确率，从而促进精确医疗的发展。目前国内将人工智能技术应用于精确医疗领域的有阿里云的医疗大脑。医疗大脑中存储了大量人类甲状腺病灶区的片源，通过医疗大脑搭载的机器学习系统，以大量的甲状腺片源进行学习，医疗大脑具备了非常强大的甲状腺病灶的诊断能力，可将甲状腺病灶诊断的准确率由人工诊断的70%提升至85%，可见搭载人工智能的精确医疗系统对于提升医疗诊断的准确率方面的帮助非常大，在很多领域可以起到辅佐医生进行诊断的作用。
2.4健康管家
在当前人民的生活水平越来越高的时代，人民对于身体健康也更为重视，而搭载人工智能技术的健康管家则可以从多方面对个人的健康状况进行诊断，及时的发现可能诱发疾病的潜在隐患，并通过互联网技术完成远程挂号，远程诊断等医疗流程。一般来说，健康管家可以在以下环节发挥作用：
2.4.1运动检测
通过搭载专家应答系统的可穿戴设备，可以将用户的运动状态记录下来，并通过算法计算出用户所消耗的热量，再根据数据库中存储的建议数据向用户提供合理的饮食和运动建议，对于需要减肥或健身的用户来说帮助非常大。
2.4.2体质检测
搭载数据分析系统的体质检测设备可以通过传感器对用户的身体状态进行检测，如心率、呼吸状态、睡眠状态等，通过将检测的数据与数据库中的数据进行分析比对，可以对用户当前的健康状态进行评估，从而及时的找出可能诱发疾病的潜在隐患，使用户能够更好的了解自己的健康状态，甚至可以代替一部分医院的检查。
2.4.3远程医疗
传统地方医疗和诊断过程均在医院进行，因此类似于“挂号难”、“看病难”等现象也一直困扰着患者和医疗人员。而通过搭载网络通信和远程应答系统的健康管家，可以实现远程挂号和远程诊断。医生通过分析健康管家提供的数据，通过与用户进行视频交流的方式实现足不出户即可完成看病的流程，使用户免除了在医院奔波的劳累，对于医生来说诊断流程也变得更加高效。
3人工智能在医疗领域中应用的问题
3.1信息化水平较低
目前我国大部分医院，特别是三甲以下医院信息化水平较低，而人工智能应用对信息化技术有着很高的要求，这种医院信息化水平普遍较低的现象阻碍了我国医疗领域中人工智能技术的应用。根据卫计委对我国医院的调查报告，我国的三甲医院中，诸如电子病历这种信息化技术的应用水平尚可，但在大量的二甲和民营医院中，信息化水平则非常低下，很多医院没有电子病历，我国大部分医院的信息化技术处于缺失状态，自然无法应用人工智能技术。此外，使用人工智能技术最重要的就是对数据的采集，以此完成机器学习和数据挖掘工作。但我国很多医院并没有建立起统一的数据管理系统，各部门和科室间的数据都处于相互独立的状态。这种状态不利于对数据的统一分析，对人工智能的应用也造成了影响。
3.2技术安全与法律责任
人工智能技术虽然先进，但终归由机器构成，因此也存在一些机器的固有缺陷，例如机器在运行时的可靠性就明显不如人类。特别是在外科手术或外科检查这种危险性较高的工作过程中，如果人工智能设备在运行时出现问题，很可能会对患者的生命造成威胁。此外，在使用机器手术的过程中，如果出现意外，如何划分责任也是一个大问题，是由负责手术的医生还是生产人工智能设备的生产厂家；人工智能设备出现问题导致的手术意外和人工智能设备未出现问题时导致的手术意外应当如何区别，并进行责任判定，这也是一个困扰医疗行业的问题。
3.3过度依赖人工智能
在当前的医疗行业中，该技术的应用越来越广泛，但人工智能在给医疗人员带来方便的同时也可能会造成其医疗技能的退化，就像长期使用计算器的人的心算能力退化一样。即便是有人工智能技术的加持，医疗技能的退化对于医生来说也绝不是好事。此外，医疗行业中不仅仅涉及到医疗技术的问题，还可能涉及到一些人文关怀问题。很多患者更愿意见到的是真正关怀自己的医生，而非冷冰冰的机器人。在人工智能技术应用越来越广泛的现代，如何在进一步发挥人工智能作用的同时尽可能不形成对其的依赖，不仅是医疗行业，也是各个行业的人员所要面临的问题。
4结论
人工智能技术对于提升医疗水平和诊断效率有着非常大的应用。本文对人工智能技术在医疗领域中的应用进行了研究，当前人工智能技术的不断进步、大量数据集的支撑以及国家和民间对人工智能技术的重视使得人工智能技术得以在医疗领域中快速应用。人工智能在医疗领域中的应用有医疗机器人、药物研发、精确医疗和个人健康管家等方面。但目前人工智能技术的应用仍存在信息化水平低、技术安全和法律责任难以界定以及过度依赖的问题，期待本文的内容能够为提升人工智能在医疗领域中的应用水平提供参考。
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作者:张光华 潘婧 单位:太原学院