该文阐述了人工智能的概念，介绍了医学专家系统的工作机制、主要结构以及国内外医学专家系统的发展历程及临床应用；简要阐述了机器学习的概念，常用算法及其在医学诊断中的临床应用；重点介绍了人工智能在神经病学中的应用，并对人工智能系统在医疗领域应用中的优势与不足进行了分析；最后对人工智能在医疗领域的未来发展作了展望。
引用本文： 黄欢, 赵钢. 人工智能在医疗及神经病学领域的应用. 华西医学, 2018, 33(6): 639-643. doi: 10.7507/1002-0179.201805154 复制
人工智能是在计算机科学、语言学、哲学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的前沿学科[1]，它是研究和开发用于模拟人类的某些智能行为（如推理、思考、学习等）和思维过程的方法、技术和应用的学科。自人工智能诞生之日起，其理论和技术等不断获得飞速发展，在多个领域都取得了不菲的成绩。如今，人工智能已广泛应用于多个领域如自动驾驶、语音识别、机器人、图像识别、医学诊断等众多领域[2]。从 20 世纪 50 年代起，人工智能、专家系统等技术就开始被用于医学诊断。事实上，人工智能辅助医疗诊断系统凭借现代化的技术和手段模拟医学专家的临床诊病思维和推理判断过程，自动化分析计算数据，提供临床决策支持，已逐渐成为临床诊断、治疗、预防和管理的有效辅助工具[3]。将人工智能与医疗相结合，开发用于辅助临床医生科学合理决策的医疗人工智能系统还有助于缓解医疗资源分配不均和专业医疗人员配备不足等问题。现就人工智能技术及其在医疗领域尤其是神经病学中的应用进行简单综述，主要讨论专家系统和机器学习。
1 医学专家系统及其在医疗领域的应用
1.1 医学专家系统概述
专家系统诞生于 20 世纪中期，本质上是一种智能计算机程序系统，它把大量的专家知识和经验存储在计算机中，利用人工智能相关技术进行知识推理和表示，模拟人类某个领域专家的决策过程。而医学专家系统则是运用专家系统的一般设计原理与方法，将大量医学知识导入计算机，然后通过模拟医学专家临床诊病、辨病的思维过程和推理判断，根据输入的资料从知识库中提取有价值的诊断线索，进而得出像医学专家相同的结论，辅助临床医生进行科学合理的医疗决策，解决复杂的医学问题[4]。
1.2 专家系统组成
医学专家系统通常由 6 个部分组成，包括：① 知识库：用来存放领域专家提供的所有专业知识，包括指南、共识、临床经验等；② 推理机：就是专家系统运行的规则，它用计算机记忆所采用的规则和控制策略的程序，针对当前问题，匹配知识库中的规则，进行推理并导出结论；③ 综合数据库：用来存储计算机推理过程中所需的各种数据；④ 解释器：能够向用户解释专家系统的推理结论、求解过程；⑤ 知识获取：通过获取相关知识，可以更新补充知识库的内容，也可以实现自我学习；⑥ 人机交互界面：即用户与系统进行交流的平台，在此平台上，用户输入信息，系统给出相应的推理结果等。其中，知识库及推理机是专家系统的关键部分。
1.3 专家系统在医疗领域的应用
20 世纪 70 年代中期，美国斯坦福大学成功研制了用于协助临床医生诊断和治疗细菌感染性疾病的医学专家系统——MYCIN[5]，它采用 if-then 规则推理的方法，内部存储了 400 多种体现医学专家判断知识的规则，根据患者的临床表现和实验室检查结果，模仿医学专家诊病、辨病的思维过程和推理方式，得到和医学专家一样的结论，进而辅助临床医生判断感染细菌的种类，并给出相应的处理意见。到 20 世纪 90 年代开始，国外学者先后研制出了用于眩晕和前庭系统疾病诊断相关的专家系统[6]。例如“Carnisel”系统采用 PROLOG 逻辑程序语言，分析患者的病史，然后给出可能的前庭疾病的诊断，最后通过输入临床检查结果来验证诊断结论[7]。Dong 等[8]建立的眩晕病因鉴别诊断模型，其在信息不完备和完备情况下眩晕诊断准确率分别为 81.7% 和 88.3%。
国内最早的医学专家系统出现于 20 世纪 80 年代初，由中医专家关幼波教授与中医医院电子计算机室的科研人员合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，该系统是我国第一个医疗专家系统[9]。“关幼波肝病诊疗程序”系统以关幼波教授的中医辨证治疗理论为主，为肝病患者提供中医治疗方案，提高了临床治愈率[10]。此后，国内的专家系统发展迅速，出现了应用于骨科的“林如高骨伤计算机诊疗系统”，用于中医诊断的“中国中医治疗专家系统”“中医计算机辅助诊疗系统”，以及“心血管药物治疗专家系统”[11]、“职业病诊断专家系统”[12]、“中枢神经系统 CT 影像诊断的专家系统”[13]等。
经过数十年的发展，国内外相继出现了各类医学专家系统，包括用于阿尔茨海默病[14]、脑血管疾病[15]、眩晕[6, 16]、淋巴结疾病[17]、心脏病[18]、肝病[19-20]、心房颤动[21]等多个医学领域的医学专家系统。早期的专家系统主要是基于规则的专家系统，之后随着面向对象技术、框架、模糊逻辑、决策树、案例推理、大数据等技术的逐渐成熟，这些技术也开始应用到专家系统中来，促进了专家系统的进一步发展。医学专家系统根据设计需要有的以指南为框架[12, 22]，有的以大数据为指导[23]，有的则以决策树为基础[24]。
但目前所出现的这些医学专家系统真正在临床获得推广并实际应用于临床、解决临床实际问题的并不多见。究其原因可能是因为临床医疗问题十分复杂，能够准确拟合疾病规律、囊括所有可能的病例样本十分困难。而专家系统模型多采用“黑箱”的方式进行推理，难以解释规则的合理性，难以辅助临床医生对复杂病情进行分析和思考。因此，如何将专家系统广泛应用于临床，使其发挥更大的作用，仍是目前研究的热点和难点。
2 机器学习及其在医疗领域的应用
2.1 机器学习概述
机器学习是人工智能的核心。机器学习就是通过计算机运用各种算法从大量历史数据中学习特征和规律，从而对新输入的样本作出智能识别或预测[25]。机器学习的主体是对算法的研究，其常用的算法包括：人工神经网络（artificial neural network，ANN）[26]、随机森林[27]、支持向量机[14]、贝叶斯神经网络[28]、邻分类算法等。其中 ANN 算法是一种通过模仿人类脑神经回路，进行分布式并行信息处理的数学算法模型。ANN 算法也可以起到类似专家系统的作用，并且 ANN 专家系统在诊断和基于分类的智能控制和优化求解方面比传统的专家系统（指用数学模型、概率统计法等建立的专家系统）有更优越的性能[29]。
2.2 机器学习在医疗领域的应用
机器学习算法在医学图像分析、义肢控制、疾病诊断等方面有着广泛的应用。如在医学图像分析方面，Esteva 等[30]使用深度卷积神经网络来分类皮肤损伤的图像，分类角化细胞癌与良性脂溢性角化病、恶性黑素瘤与良性痣等。该模型使用了约 12 万张皮肤图片进行训练，达到了与皮肤科专家相当的精确度。Gulshan 等[31]利用深度学习算法自动诊断糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿，经过 12 万张视网膜病变照片作为训练数据库，其识别灵敏度达到 98.1%，特异度达到 90.3%，其体现了深度学习在大数据应用中的优势。Acharya 等[32]运用模糊 K-均值聚类算法和 ANN 算法通过学习 140 张正常人、白内障患者、白内障术后患者的光学图像来发现这三者的特征性改变，最后发现 ANN 算法识别正常人、白内障患者、白内障术后患者的光学图像的平均正确率达 93.3%。
人工智能系统还可以恢复患者对于瘫痪肢体的运动控制能力[33-34]。如 Bouton 等[34]利用机器学习算法通过一个定制的高分辨率神经肌肉电刺激系统来解码神经活动、控制参与者前臂的肌肉活动。该系统能够实现独立的手指运动，使参与者实现皮质连续控制腕和手 6 个不同的动作。此外，患者可以使用这个系统来完成与日常生活相关的任务。临床评估显示，当使用该系统时，患者受控制侧上肢的运动障碍得到明显改善，可以实现抓取、操作和释放物体等动作。疾病诊断方面，斯坦福大学吴恩达团队构建的 CheXNet（121 层的卷积神经网络算法）模型可以通过胸部 X 线片诊断肺炎，且诊断准确率超过了专业的放射科医师。机器学习还可以用来诊断心血管疾病[35]和精神疾病[36]等。
3 人工智能在神经病学中的应用
人工智能在神经病学中的应用也是显而易见的，例如，Abedi 等[37]应用 ANN 算法智能识别卒中和类卒中，在使用了 260 例患者（130 例卒中，130 例类卒中）的 19 项指标资料进行训练后，最终 ANN 诊断卒中的灵敏度达到 80%，特异度达到 86.2%。对于儿童自闭症的诊断，以往常采用行为问卷的方式进行判断，但由于儿童认知功能低下，判断准确性较低。Hazlett 等[38]通过对儿童脑部进行扫描，并持续监测 3 个常见要素：大脑的表面积、体积和儿童的性别；与此同时，利用深度学习算法不断“学习”脑部数据，自动判断婴儿的大脑生长速度是否异常，以此来获得自闭症的早期线索，其预测儿童自闭症的准确率可达 81%。随着现代社会人口老龄化的不断加重，阿尔茨海默病作为一种常见的严重影响中老年人生活水平及认知的神经系统变性疾病引起了社会各界的广泛重视。如今，阿尔茨海默病的病因仍不太清楚，且在临床上尚没有任何一种单一的检查可以诊断阿尔茨海默病。但应用人工智能技术分析患者的各种数据，可以实现对阿尔茨海默病的早期诊断。来自韩国科学技术学院的团队利用深度学习技术学习大脑正电子发射计算机断层显像不同脑区在轻度认知功能障碍、阿尔茨海默病及同等年龄正常人群中的不同影像特征，识别 3 组个体的准确率可达 88.4%[39]。此外，人工智能技术还可用于脑出血的预后判断[40]、帕金森病的诊断[41]等。
4 人工智能系统在医疗领域应用中的优势和不足
4.1 优势
人工智能系统虽然不能完全替代临床医生，但却可以辅助临床医生作出更好的临床决策或在某些方面（如影像图片、病理切片等）替代临床医生作出判断[42-43]。如目前已在北京同济医院放射科工作的 CT“阿尔法狗”，通过学习近 10 万张专业医师标记的胸部 X 线片和胸部 CT 阅片信息，其读一张胸部 X 线片只需 0.1 s，读一套 CT 片只需 5 s，而医生常常需要十几分钟到半个小时。对于 3 mm 以内的小病灶，人肉眼很容易遗漏掉，而它识别准确率达到 90% 以上，接近主治医师以上水平。因此，也许在不久的将来，对于像影像学诊断、眼底照相、化验单等重复性高且繁琐的工作，人工智能系统甚至可以完全替代临床医生，独立进行诊断。
此外，人工智能技术在处理繁杂的重复劳动、数据计算及大量知识记忆方面，比人脑更能胜任。人工智能能够使用复杂的算法从大量的医疗数据资料中学习特征，并且能够存储记忆大量的医学文献、教科书、临床研究文章、影像资料，基因报告等，然后运用学习获得的知识辅助临床决策。其通过反馈机制来进行自我学习和自我更正以提高自身准确率。人工智能系统还可以通过搜索相关的医学文献、教科书和临床试验为临床医生提供最新的医疗信息，辅助临床医生为患者提供最佳的治疗方案。而且人工智能系统还可以减少医疗错误，降低人类在医疗工作中难以避免的诊断和治疗失误[43-44]。
随着人工智能技术的不断发展，未来医生们可能从繁重的医疗工作中解脱出来，有更多的时间和精力研究疑难疾病的预防、发病机制、治疗手段等，从而加速医学科学的发展。
4.2 不足
人工智能系统持续有效的运行，需要成千上万的临床研究数据不断对其进行操作训练。然而，一旦人工智能系统经过最初的历史临床数据训练上线后，后续发展和提高系统性能的数据供给却成了难题。在我国目前的医疗环境下，暂时还做不到临床医疗数据共享，因此获取足够的医疗数据进行人工智能系统持续优化还是一个需要解决的难题。并且人工智能系统所需要的医疗数据必须是经过专家标记好的，往往需要耗费大量的时间、精力和财力。研制一个有效的人工智能系统是非常昂贵的，例如 Watson 人工智能系统，有研究机构估计其开发成本在 9 亿～18 亿美元，如果要普及推广其在医疗机构中的应用，则需要更多的投入。因此，要想人工智能系统获得广泛的临床应用，不仅需要临床医生、患者等多方不断地为其输入大量的信息，还要持续地进行操作训练，这些都需要长久的人力物力支持才能做到。
人工智能系统是通过学习人类预先输入计算机中的知识来进行自我判断，因此对于未曾学习的知识领域，以及完全未知的东西它是不具备分析能力的。所以，就医疗水平而言，人工智能系统不可能超越现有的最高医疗水平。此外，人工智能系统对于临床信息缺乏辨别能力，它只能根据输入的信息进行判断，如果中间出现输入错误，它可能会得到错误的诊断，而医生却可以根据患者的问诊情况，甄别临床信息的真假，诊断灵活性比较高。人工智能系统在给出疾病治疗方案时，往往是根据现有的治疗指南、相关共识、最新临床研究等给出比较客观、最优化的治疗建议，但却不会根据患者具体情况与意愿作出合适的调整，而临床医生却可以通过与患者及其家属进行深入沟通、交流后作出最适合患者的治疗方案。另外，对于外科精细复杂的手术操作，人工智能系统也难以替代医生进行操作。因为每个患者的个体差异，临床实际中遇到的问题也是千差万别的，这时候需要的现场分析判断能力是人工智能系统不可能具备的，而医生却可以根据手术过程中的变化及时调整手术操作。总的来说，人工智能并不能完全替代临床医生，它只可能是医生的助手。
此外，随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用，医疗监管方面缺乏一定的制度来确保人工智能系统的安全性和有效性，势必会引发一系列社会伦理学问题，如医疗过失纠责问题、医患矛盾加剧以及因为医生过度依赖人工智能而导致的医疗水平降低问题等。
5 展望
综上所述，人工智能技术在医疗领域及神经病学的应用已取得了很大的突破。随着计算机技术、人工智能、机器学习等技术的不断发展与日益成熟，“AI+医疗”将成为人类未来医疗发展的一个重要趋势。未来的人工智能医疗系统将会应用于各种疾病的诊断，为医生提供更精准、更有效的决策方案，提高医疗服务质量，缓解医疗压力，促进医学的不断发展与进步。
人工智能是在计算机科学、语言学、哲学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的前沿学科[1]，它是研究和开发用于模拟人类的某些智能行为（如推理、思考、学习等）和思维过程的方法、技术和应用的学科。自人工智能诞生之日起，其理论和技术等不断获得飞速发展，在多个领域都取得了不菲的成绩。如今，人工智能已广泛应用于多个领域如自动驾驶、语音识别、机器人、图像识别、医学诊断等众多领域[2]。从 20 世纪 50 年代起，人工智能、专家系统等技术就开始被用于医学诊断。事实上，人工智能辅助医疗诊断系统凭借现代化的技术和手段模拟医学专家的临床诊病思维和推理判断过程，自动化分析计算数据，提供临床决策支持，已逐渐成为临床诊断、治疗、预防和管理的有效辅助工具[3]。将人工智能与医疗相结合，开发用于辅助临床医生科学合理决策的医疗人工智能系统还有助于缓解医疗资源分配不均和专业医疗人员配备不足等问题。现就人工智能技术及其在医疗领域尤其是神经病学中的应用进行简单综述，主要讨论专家系统和机器学习。
1 医学专家系统及其在医疗领域的应用
1.1 医学专家系统概述
专家系统诞生于 20 世纪中期，本质上是一种智能计算机程序系统，它把大量的专家知识和经验存储在计算机中，利用人工智能相关技术进行知识推理和表示，模拟人类某个领域专家的决策过程。而医学专家系统则是运用专家系统的一般设计原理与方法，将大量医学知识导入计算机，然后通过模拟医学专家临床诊病、辨病的思维过程和推理判断，根据输入的资料从知识库中提取有价值的诊断线索，进而得出像医学专家相同的结论，辅助临床医生进行科学合理的医疗决策，解决复杂的医学问题[4]。
1.2 专家系统组成
医学专家系统通常由 6 个部分组成，包括：① 知识库：用来存放领域专家提供的所有专业知识，包括指南、共识、临床经验等；② 推理机：就是专家系统运行的规则，它用计算机记忆所采用的规则和控制策略的程序，针对当前问题，匹配知识库中的规则，进行推理并导出结论；③ 综合数据库：用来存储计算机推理过程中所需的各种数据；④ 解释器：能够向用户解释专家系统的推理结论、求解过程；⑤ 知识获取：通过获取相关知识，可以更新补充知识库的内容，也可以实现自我学习；⑥ 人机交互界面：即用户与系统进行交流的平台，在此平台上，用户输入信息，系统给出相应的推理结果等。其中，知识库及推理机是专家系统的关键部分。
1.3 专家系统在医疗领域的应用
20 世纪 70 年代中期，美国斯坦福大学成功研制了用于协助临床医生诊断和治疗细菌感染性疾病的医学专家系统——MYCIN[5]，它采用 if-then 规则推理的方法，内部存储了 400 多种体现医学专家判断知识的规则，根据患者的临床表现和实验室检查结果，模仿医学专家诊病、辨病的思维过程和推理方式，得到和医学专家一样的结论，进而辅助临床医生判断感染细菌的种类，并给出相应的处理意见。到 20 世纪 90 年代开始，国外学者先后研制出了用于眩晕和前庭系统疾病诊断相关的专家系统[6]。例如“Carnisel”系统采用 PROLOG 逻辑程序语言，分析患者的病史，然后给出可能的前庭疾病的诊断，最后通过输入临床检查结果来验证诊断结论[7]。Dong 等[8]建立的眩晕病因鉴别诊断模型，其在信息不完备和完备情况下眩晕诊断准确率分别为 81.7% 和 88.3%。
国内最早的医学专家系统出现于 20 世纪 80 年代初，由中医专家关幼波教授与中医医院电子计算机室的科研人员合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，该系统是我国第一个医疗专家系统[9]。“关幼波肝病诊疗程序”系统以关幼波教授的中医辨证治疗理论为主，为肝病患者提供中医治疗方案，提高了临床治愈率[10]。此后，国内的专家系统发展迅速，出现了应用于骨科的“林如高骨伤计算机诊疗系统”，用于中医诊断的“中国中医治疗专家系统”“中医计算机辅助诊疗系统”，以及“心血管药物治疗专家系统”[11]、“职业病诊断专家系统”[12]、“中枢神经系统 CT 影像诊断的专家系统”[13]等。
经过数十年的发展，国内外相继出现了各类医学专家系统，包括用于阿尔茨海默病[14]、脑血管疾病[15]、眩晕[6, 16]、淋巴结疾病[17]、心脏病[18]、肝病[19-20]、心房颤动[21]等多个医学领域的医学专家系统。早期的专家系统主要是基于规则的专家系统，之后随着面向对象技术、框架、模糊逻辑、决策树、案例推理、大数据等技术的逐渐成熟，这些技术也开始应用到专家系统中来，促进了专家系统的进一步发展。医学专家系统根据设计需要有的以指南为框架[12, 22]，有的以大数据为指导[23]，有的则以决策树为基础[24]。
但目前所出现的这些医学专家系统真正在临床获得推广并实际应用于临床、解决临床实际问题的并不多见。究其原因可能是因为临床医疗问题十分复杂，能够准确拟合疾病规律、囊括所有可能的病例样本十分困难。而专家系统模型多采用“黑箱”的方式进行推理，难以解释规则的合理性，难以辅助临床医生对复杂病情进行分析和思考。因此，如何将专家系统广泛应用于临床，使其发挥更大的作用，仍是目前研究的热点和难点。
2 机器学习及其在医疗领域的应用
2.1 机器学习概述
机器学习是人工智能的核心。机器学习就是通过计算机运用各种算法从大量历史数据中学习特征和规律，从而对新输入的样本作出智能识别或预测[25]。机器学习的主体是对算法的研究，其常用的算法包括：人工神经网络（artificial neural network，ANN）[26]、随机森林[27]、支持向量机[14]、贝叶斯神经网络[28]、邻分类算法等。其中 ANN 算法是一种通过模仿人类脑神经回路，进行分布式并行信息处理的数学算法模型。ANN 算法也可以起到类似专家系统的作用，并且 ANN 专家系统在诊断和基于分类的智能控制和优化求解方面比传统的专家系统（指用数学模型、概率统计法等建立的专家系统）有更优越的性能[29]。
2.2 机器学习在医疗领域的应用
机器学习算法在医学图像分析、义肢控制、疾病诊断等方面有着广泛的应用。如在医学图像分析方面，Esteva 等[30]使用深度卷积神经网络来分类皮肤损伤的图像，分类角化细胞癌与良性脂溢性角化病、恶性黑素瘤与良性痣等。该模型使用了约 12 万张皮肤图片进行训练，达到了与皮肤科专家相当的精确度。Gulshan 等[31]利用深度学习算法自动诊断糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿，经过 12 万张视网膜病变照片作为训练数据库，其识别灵敏度达到 98.1%，特异度达到 90.3%，其体现了深度学习在大数据应用中的优势。Acharya 等[32]运用模糊 K-均值聚类算法和 ANN 算法通过学习 140 张正常人、白内障患者、白内障术后患者的光学图像来发现这三者的特征性改变，最后发现 ANN 算法识别正常人、白内障患者、白内障术后患者的光学图像的平均正确率达 93.3%。
人工智能系统还可以恢复患者对于瘫痪肢体的运动控制能力[33-34]。如 Bouton 等[34]利用机器学习算法通过一个定制的高分辨率神经肌肉电刺激系统来解码神经活动、控制参与者前臂的肌肉活动。该系统能够实现独立的手指运动，使参与者实现皮质连续控制腕和手 6 个不同的动作。此外，患者可以使用这个系统来完成与日常生活相关的任务。临床评估显示，当使用该系统时，患者受控制侧上肢的运动障碍得到明显改善，可以实现抓取、操作和释放物体等动作。疾病诊断方面，斯坦福大学吴恩达团队构建的 CheXNet（121 层的卷积神经网络算法）模型可以通过胸部 X 线片诊断肺炎，且诊断准确率超过了专业的放射科医师。机器学习还可以用来诊断心血管疾病[35]和精神疾病[36]等。
3 人工智能在神经病学中的应用
人工智能在神经病学中的应用也是显而易见的，例如，Abedi 等[37]应用 ANN 算法智能识别卒中和类卒中，在使用了 260 例患者（130 例卒中，130 例类卒中）的 19 项指标资料进行训练后，最终 ANN 诊断卒中的灵敏度达到 80%，特异度达到 86.2%。对于儿童自闭症的诊断，以往常采用行为问卷的方式进行判断，但由于儿童认知功能低下，判断准确性较低。Hazlett 等[38]通过对儿童脑部进行扫描，并持续监测 3 个常见要素：大脑的表面积、体积和儿童的性别；与此同时，利用深度学习算法不断“学习”脑部数据，自动判断婴儿的大脑生长速度是否异常，以此来获得自闭症的早期线索，其预测儿童自闭症的准确率可达 81%。随着现代社会人口老龄化的不断加重，阿尔茨海默病作为一种常见的严重影响中老年人生活水平及认知的神经系统变性疾病引起了社会各界的广泛重视。如今，阿尔茨海默病的病因仍不太清楚，且在临床上尚没有任何一种单一的检查可以诊断阿尔茨海默病。但应用人工智能技术分析患者的各种数据，可以实现对阿尔茨海默病的早期诊断。来自韩国科学技术学院的团队利用深度学习技术学习大脑正电子发射计算机断层显像不同脑区在轻度认知功能障碍、阿尔茨海默病及同等年龄正常人群中的不同影像特征，识别 3 组个体的准确率可达 88.4%[39]。此外，人工智能技术还可用于脑出血的预后判断[40]、帕金森病的诊断[41]等。
4 人工智能系统在医疗领域应用中的优势和不足
4.1 优势
人工智能系统虽然不能完全替代临床医生，但却可以辅助临床医生作出更好的临床决策或在某些方面（如影像图片、病理切片等）替代临床医生作出判断[42-43]。如目前已在北京同济医院放射科工作的 CT“阿尔法狗”，通过学习近 10 万张专业医师标记的胸部 X 线片和胸部 CT 阅片信息，其读一张胸部 X 线片只需 0.1 s，读一套 CT 片只需 5 s，而医生常常需要十几分钟到半个小时。对于 3 mm 以内的小病灶，人肉眼很容易遗漏掉，而它识别准确率达到 90% 以上，接近主治医师以上水平。因此，也许在不久的将来，对于像影像学诊断、眼底照相、化验单等重复性高且繁琐的工作，人工智能系统甚至可以完全替代临床医生，独立进行诊断。
此外，人工智能技术在处理繁杂的重复劳动、数据计算及大量知识记忆方面，比人脑更能胜任。人工智能能够使用复杂的算法从大量的医疗数据资料中学习特征，并且能够存储记忆大量的医学文献、教科书、临床研究文章、影像资料，基因报告等，然后运用学习获得的知识辅助临床决策。其通过反馈机制来进行自我学习和自我更正以提高自身准确率。人工智能系统还可以通过搜索相关的医学文献、教科书和临床试验为临床医生提供最新的医疗信息，辅助临床医生为患者提供最佳的治疗方案。而且人工智能系统还可以减少医疗错误，降低人类在医疗工作中难以避免的诊断和治疗失误[43-44]。
随着人工智能技术的不断发展，未来医生们可能从繁重的医疗工作中解脱出来，有更多的时间和精力研究疑难疾病的预防、发病机制、治疗手段等，从而加速医学科学的发展。
4.2 不足
人工智能系统持续有效的运行，需要成千上万的临床研究数据不断对其进行操作训练。然而，一旦人工智能系统经过最初的历史临床数据训练上线后，后续发展和提高系统性能的数据供给却成了难题。在我国目前的医疗环境下，暂时还做不到临床医疗数据共享，因此获取足够的医疗数据进行人工智能系统持续优化还是一个需要解决的难题。并且人工智能系统所需要的医疗数据必须是经过专家标记好的，往往需要耗费大量的时间、精力和财力。研制一个有效的人工智能系统是非常昂贵的，例如 Watson 人工智能系统，有研究机构估计其开发成本在 9 亿～18 亿美元，如果要普及推广其在医疗机构中的应用，则需要更多的投入。因此，要想人工智能系统获得广泛的临床应用，不仅需要临床医生、患者等多方不断地为其输入大量的信息，还要持续地进行操作训练，这些都需要长久的人力物力支持才能做到。
人工智能系统是通过学习人类预先输入计算机中的知识来进行自我判断，因此对于未曾学习的知识领域，以及完全未知的东西它是不具备分析能力的。所以，就医疗水平而言，人工智能系统不可能超越现有的最高医疗水平。此外，人工智能系统对于临床信息缺乏辨别能力，它只能根据输入的信息进行判断，如果中间出现输入错误，它可能会得到错误的诊断，而医生却可以根据患者的问诊情况，甄别临床信息的真假，诊断灵活性比较高。人工智能系统在给出疾病治疗方案时，往往是根据现有的治疗指南、相关共识、最新临床研究等给出比较客观、最优化的治疗建议，但却不会根据患者具体情况与意愿作出合适的调整，而临床医生却可以通过与患者及其家属进行深入沟通、交流后作出最适合患者的治疗方案。另外，对于外科精细复杂的手术操作，人工智能系统也难以替代医生进行操作。因为每个患者的个体差异，临床实际中遇到的问题也是千差万别的，这时候需要的现场分析判断能力是人工智能系统不可能具备的，而医生却可以根据手术过程中的变化及时调整手术操作。总的来说，人工智能并不能完全替代临床医生，它只可能是医生的助手。
此外，随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用，医疗监管方面缺乏一定的制度来确保人工智能系统的安全性和有效性，势必会引发一系列社会伦理学问题，如医疗过失纠责问题、医患矛盾加剧以及因为医生过度依赖人工智能而导致的医疗水平降低问题等。
5 展望
综上所述，人工智能技术在医疗领域及神经病学的应用已取得了很大的突破。随着计算机技术、人工智能、机器学习等技术的不断发展与日益成熟，“AI+医疗”将成为人类未来医疗发展的一个重要趋势。未来的人工智能医疗系统将会应用于各种疾病的诊断，为医生提供更精准、更有效的决策方案，提高医疗服务质量，缓解医疗压力，促进医学的不断发展与进步。