該文闡述了人工智能的概念，介紹了醫學專家系統的工作機制、主要結構以及國內外醫學專家系統的發展歷程及臨床應用；簡要闡述了機器學習的概念，常用算法及其在醫學診斷中的臨床應用；重點介紹了人工智能在神經病學中的應用，并對人工智能系統在醫療領域應用中的優勢與不足進行了分析；最后對人工智能在醫療領域的未來發展作了展望。
引用本文： 黃歡, 趙鋼. 人工智能在醫療及神經病學領域的應用. 華西醫學, 2018, 33(6): 639-643. doi: 10.7507/1002-0179.201805154 復制
人工智能是在計算機科學、語言學、哲學等多種學科研究的基礎上發展起來的一門綜合性很強的前沿學科[1]，它是研究和開發用于模擬人類的某些智能行為（如推理、思考、學習等）和思維過程的方法、技術和應用的學科。自人工智能誕生之日起，其理論和技術等不斷獲得飛速發展，在多個領域都取得了不菲的成績。如今，人工智能已廣泛應用于多個領域如自動駕駛、語音識別、機器人、圖像識別、醫學診斷等眾多領域[2]。從 20 世紀 50 年代起，人工智能、專家系統等技術就開始被用于醫學診斷。事實上，人工智能輔助醫療診斷系統憑借現代化的技術和手段模擬醫學專家的臨床診病思維和推理判斷過程，自動化分析計算數據，提供臨床決策支持，已逐漸成為臨床診斷、治療、預防和管理的有效輔助工具[3]。將人工智能與醫療相結合，開發用于輔助臨床醫生科學合理決策的醫療人工智能系統還有助于緩解醫療資源分配不均和專業醫療人員配備不足等問題。現就人工智能技術及其在醫療領域尤其是神經病學中的應用進行簡單綜述，主要討論專家系統和機器學習。
1 醫學專家系統及其在醫療領域的應用
1.1 醫學專家系統概述
專家系統誕生于 20 世紀中期，本質上是一種智能計算機程序系統，它把大量的專家知識和經驗存儲在計算機中，利用人工智能相關技術進行知識推理和表示，模擬人類某個領域專家的決策過程。而醫學專家系統則是運用專家系統的一般設計原理與方法，將大量醫學知識導入計算機，然后通過模擬醫學專家臨床診病、辨病的思維過程和推理判斷，根據輸入的資料從知識庫中提取有價值的診斷線索，進而得出像醫學專家相同的結論，輔助臨床醫生進行科學合理的醫療決策，解決復雜的醫學問題[4]。
1.2 專家系統組成
醫學專家系統通常由 6 個部分組成，包括：① 知識庫：用來存放領域專家提供的所有專業知識，包括指南、共識、臨床經驗等；② 推理機：就是專家系統運行的規則，它用計算機記憶所采用的規則和控制策略的程序，針對當前問題，匹配知識庫中的規則，進行推理并導出結論；③ 綜合數據庫：用來存儲計算機推理過程中所需的各種數據；④ 解釋器：能夠向用戶解釋專家系統的推理結論、求解過程；⑤ 知識獲取：通過獲取相關知識，可以更新補充知識庫的內容，也可以實現自我學習；⑥ 人機交互界面：即用戶與系統進行交流的平臺，在此平臺上，用戶輸入信息，系統給出相應的推理結果等。其中，知識庫及推理機是專家系統的關鍵部分。
1.3 專家系統在醫療領域的應用
20 世紀 70 年代中期，美國斯坦福大學成功研制了用于協助臨床醫生診斷和治療細菌感染性疾病的醫學專家系統——MYCIN[5]，它采用 if-then 規則推理的方法，內部存儲了 400 多種體現醫學專家判斷知識的規則，根據患者的臨床表現和實驗室檢查結果，模仿醫學專家診病、辨病的思維過程和推理方式，得到和醫學專家一樣的結論，進而輔助臨床醫生判斷感染細菌的種類，并給出相應的處理意見。到 20 世紀 90 年代開始，國外學者先后研制出了用于眩暈和前庭系統疾病診斷相關的專家系統[6]。例如“Carnisel”系統采用 PROLOG 邏輯程序語言，分析患者的病史，然后給出可能的前庭疾病的診斷，最后通過輸入臨床檢查結果來驗證診斷結論[7]。Dong 等[8]建立的眩暈病因鑒別診斷模型，其在信息不完備和完備情況下眩暈診斷準確率分別為 81.7% 和 88.3%。
國內最早的醫學專家系統出現于 20 世紀 80 年代初，由中醫專家關幼波教授與中醫醫院電子計算機室的科研人員合作開發了“關幼波肝病診療程序”，該系統是我國第一個醫療專家系統[9]。“關幼波肝病診療程序”系統以關幼波教授的中醫辨證治療理論為主，為肝病患者提供中醫治療方案，提高了臨床治愈率[10]。此后，國內的專家系統發展迅速，出現了應用于骨科的“林如高骨傷計算機診療系統”，用于中醫診斷的“中國中醫治療專家系統”“中醫計算機輔助診療系統”，以及“心血管藥物治療專家系統”[11]、“職業病診斷專家系統”[12]、“中樞神經系統 CT 影像診斷的專家系統”[13]等。
經過數十年的發展，國內外相繼出現了各類醫學專家系統，包括用于阿爾茨海默病[14]、腦血管疾病[15]、眩暈[6, 16]、淋巴結疾病[17]、心臟病[18]、肝病[19-20]、心房顫動[21]等多個醫學領域的醫學專家系統。早期的專家系統主要是基于規則的專家系統，之后隨著面向對象技術、框架、模糊邏輯、決策樹、案例推理、大數據等技術的逐漸成熟，這些技術也開始應用到專家系統中來，促進了專家系統的進一步發展。醫學專家系統根據設計需要有的以指南為框架[12, 22]，有的以大數據為指導[23]，有的則以決策樹為基礎[24]。
但目前所出現的這些醫學專家系統真正在臨床獲得推廣并實際應用于臨床、解決臨床實際問題的并不多見。究其原因可能是因為臨床醫療問題十分復雜，能夠準確擬合疾病規律、囊括所有可能的病例樣本十分困難。而專家系統模型多采用“黑箱”的方式進行推理，難以解釋規則的合理性，難以輔助臨床醫生對復雜病情進行分析和思考。因此，如何將專家系統廣泛應用于臨床，使其發揮更大的作用，仍是目前研究的熱點和難點。
2 機器學習及其在醫療領域的應用
2.1 機器學習概述
機器學習是人工智能的核心。機器學習就是通過計算機運用各種算法從大量歷史數據中學習特征和規律，從而對新輸入的樣本作出智能識別或預測[25]。機器學習的主體是對算法的研究，其常用的算法包括：人工神經網絡（artificial neural network，ANN）[26]、隨機森林[27]、支持向量機[14]、貝葉斯神經網絡[28]、鄰分類算法等。其中 ANN 算法是一種通過模仿人類腦神經回路，進行分布式并行信息處理的數學算法模型。ANN 算法也可以起到類似專家系統的作用，并且 ANN 專家系統在診斷和基于分類的智能控制和優化求解方面比傳統的專家系統（指用數學模型、概率統計法等建立的專家系統）有更優越的性能[29]。
2.2 機器學習在醫療領域的應用
機器學習算法在醫學圖像分析、義肢控制、疾病診斷等方面有著廣泛的應用。如在醫學圖像分析方面，Esteva 等[30]使用深度卷積神經網絡來分類皮膚損傷的圖像，分類角化細胞癌與良性脂溢性角化病、惡性黑素瘤與良性痣等。該模型使用了約 12 萬張皮膚圖片進行訓練，達到了與皮膚科專家相當的精確度。Gulshan 等[31]利用深度學習算法自動診斷糖尿病視網膜病變和視網膜黃斑水腫，經過 12 萬張視網膜病變照片作為訓練數據庫，其識別靈敏度達到 98.1%，特異度達到 90.3%，其體現了深度學習在大數據應用中的優勢。Acharya 等[32]運用模糊 K-均值聚類算法和 ANN 算法通過學習 140 張正常人、白內障患者、白內障術后患者的光學圖像來發現這三者的特征性改變，最后發現 ANN 算法識別正常人、白內障患者、白內障術后患者的光學圖像的平均正確率達 93.3%。
人工智能系統還可以恢復患者對于癱瘓肢體的運動控制能力[33-34]。如 Bouton 等[34]利用機器學習算法通過一個定制的高分辨率神經肌肉電刺激系統來解碼神經活動、控制參與者前臂的肌肉活動。該系統能夠實現獨立的手指運動，使參與者實現皮質連續控制腕和手 6 個不同的動作。此外，患者可以使用這個系統來完成與日常生活相關的任務。臨床評估顯示，當使用該系統時，患者受控制側上肢的運動障礙得到明顯改善，可以實現抓取、操作和釋放物體等動作。疾病診斷方面，斯坦福大學吳恩達團隊構建的 CheXNet（121 層的卷積神經網絡算法）模型可以通過胸部 X 線片診斷肺炎，且診斷準確率超過了專業的放射科醫師。機器學習還可以用來診斷心血管疾病[35]和精神疾病[36]等。
3 人工智能在神經病學中的應用
人工智能在神經病學中的應用也是顯而易見的，例如，Abedi 等[37]應用 ANN 算法智能識別卒中和類卒中，在使用了 260 例患者（130 例卒中，130 例類卒中）的 19 項指標資料進行訓練后，最終 ANN 診斷卒中的靈敏度達到 80%，特異度達到 86.2%。對于兒童自閉癥的診斷，以往常采用行為問卷的方式進行判斷，但由于兒童認知功能低下，判斷準確性較低。Hazlett 等[38]通過對兒童腦部進行掃描，并持續監測 3 個常見要素：大腦的表面積、體積和兒童的性別；與此同時，利用深度學習算法不斷“學習”腦部數據，自動判斷嬰兒的大腦生長速度是否異常，以此來獲得自閉癥的早期線索，其預測兒童自閉癥的準確率可達 81%。隨著現代社會人口老齡化的不斷加重，阿爾茨海默病作為一種常見的嚴重影響中老年人生活水平及認知的神經系統變性疾病引起了社會各界的廣泛重視。如今，阿爾茨海默病的病因仍不太清楚，且在臨床上尚沒有任何一種單一的檢查可以診斷阿爾茨海默病。但應用人工智能技術分析患者的各種數據，可以實現對阿爾茨海默病的早期診斷。來自韓國科學技術學院的團隊利用深度學習技術學習大腦正電子發射計算機斷層顯像不同腦區在輕度認知功能障礙、阿爾茨海默病及同等年齡正常人群中的不同影像特征，識別 3 組個體的準確率可達 88.4%[39]。此外，人工智能技術還可用于腦出血的預后判斷[40]、帕金森病的診斷[41]等。
4 人工智能系統在醫療領域應用中的優勢和不足
4.1 優勢
人工智能系統雖然不能完全替代臨床醫生，但卻可以輔助臨床醫生作出更好的臨床決策或在某些方面（如影像圖片、病理切片等）替代臨床醫生作出判斷[42-43]。如目前已在北京同濟醫院放射科工作的 CT“阿爾法狗”，通過學習近 10 萬張專業醫師標記的胸部 X 線片和胸部 CT 閱片信息，其讀一張胸部 X 線片只需 0.1 s，讀一套 CT 片只需 5 s，而醫生常常需要十幾分鐘到半個小時。對于 3 mm 以內的小病灶，人肉眼很容易遺漏掉，而它識別準確率達到 90% 以上，接近主治醫師以上水平。因此，也許在不久的將來，對于像影像學診斷、眼底照相、化驗單等重復性高且繁瑣的工作，人工智能系統甚至可以完全替代臨床醫生，獨立進行診斷。
此外，人工智能技術在處理繁雜的重復勞動、數據計算及大量知識記憶方面，比人腦更能勝任。人工智能能夠使用復雜的算法從大量的醫療數據資料中學習特征，并且能夠存儲記憶大量的醫學文獻、教科書、臨床研究文章、影像資料，基因報告等，然后運用學習獲得的知識輔助臨床決策。其通過反饋機制來進行自我學習和自我更正以提高自身準確率。人工智能系統還可以通過搜索相關的醫學文獻、教科書和臨床試驗為臨床醫生提供最新的醫療信息，輔助臨床醫生為患者提供最佳的治療方案。而且人工智能系統還可以減少醫療錯誤，降低人類在醫療工作中難以避免的診斷和治療失誤[43-44]。
隨著人工智能技術的不斷發展，未來醫生們可能從繁重的醫療工作中解脫出來，有更多的時間和精力研究疑難疾病的預防、發病機制、治療手段等，從而加速醫學科學的發展。
4.2 不足
人工智能系統持續有效的運行，需要成千上萬的臨床研究數據不斷對其進行操作訓練。然而，一旦人工智能系統經過最初的歷史臨床數據訓練上線后，后續發展和提高系統性能的數據供給卻成了難題。在我國目前的醫療環境下，暫時還做不到臨床醫療數據共享，因此獲取足夠的醫療數據進行人工智能系統持續優化還是一個需要解決的難題。并且人工智能系統所需要的醫療數據必須是經過專家標記好的，往往需要耗費大量的時間、精力和財力。研制一個有效的人工智能系統是非常昂貴的，例如 Watson 人工智能系統，有研究機構估計其開發成本在 9 億～18 億美元，如果要普及推廣其在醫療機構中的應用，則需要更多的投入。因此，要想人工智能系統獲得廣泛的臨床應用，不僅需要臨床醫生、患者等多方不斷地為其輸入大量的信息，還要持續地進行操作訓練，這些都需要長久的人力物力支持才能做到。
人工智能系統是通過學習人類預先輸入計算機中的知識來進行自我判斷，因此對于未曾學習的知識領域，以及完全未知的東西它是不具備分析能力的。所以，就醫療水平而言，人工智能系統不可能超越現有的最高醫療水平。此外，人工智能系統對于臨床信息缺乏辨別能力，它只能根據輸入的信息進行判斷，如果中間出現輸入錯誤，它可能會得到錯誤的診斷，而醫生卻可以根據患者的問診情況，甄別臨床信息的真假，診斷靈活性比較高。人工智能系統在給出疾病治療方案時，往往是根據現有的治療指南、相關共識、最新臨床研究等給出比較客觀、最優化的治療建議，但卻不會根據患者具體情況與意愿作出合適的調整，而臨床醫生卻可以通過與患者及其家屬進行深入溝通、交流后作出最適合患者的治療方案。另外，對于外科精細復雜的手術操作，人工智能系統也難以替代醫生進行操作。因為每個患者的個體差異，臨床實際中遇到的問題也是千差萬別的，這時候需要的現場分析判斷能力是人工智能系統不可能具備的，而醫生卻可以根據手術過程中的變化及時調整手術操作。總的來說，人工智能并不能完全替代臨床醫生，它只可能是醫生的助手。
此外，隨著人工智能技術在醫療領域的廣泛應用，醫療監管方面缺乏一定的制度來確保人工智能系統的安全性和有效性，勢必會引發一系列社會倫理學問題，如醫療過失糾責問題、醫患矛盾加劇以及因為醫生過度依賴人工智能而導致的醫療水平降低問題等。
5 展望
綜上所述，人工智能技術在醫療領域及神經病學的應用已取得了很大的突破。隨著計算機技術、人工智能、機器學習等技術的不斷發展與日益成熟，“AI+醫療”將成為人類未來醫療發展的一個重要趨勢。未來的人工智能醫療系統將會應用于各種疾病的診斷，為醫生提供更精準、更有效的決策方案，提高醫療服務質量，緩解醫療壓力，促進醫學的不斷發展與進步。
人工智能是在計算機科學、語言學、哲學等多種學科研究的基礎上發展起來的一門綜合性很強的前沿學科[1]，它是研究和開發用于模擬人類的某些智能行為（如推理、思考、學習等）和思維過程的方法、技術和應用的學科。自人工智能誕生之日起，其理論和技術等不斷獲得飛速發展，在多個領域都取得了不菲的成績。如今，人工智能已廣泛應用于多個領域如自動駕駛、語音識別、機器人、圖像識別、醫學診斷等眾多領域[2]。從 20 世紀 50 年代起，人工智能、專家系統等技術就開始被用于醫學診斷。事實上，人工智能輔助醫療診斷系統憑借現代化的技術和手段模擬醫學專家的臨床診病思維和推理判斷過程，自動化分析計算數據，提供臨床決策支持，已逐漸成為臨床診斷、治療、預防和管理的有效輔助工具[3]。將人工智能與醫療相結合，開發用于輔助臨床醫生科學合理決策的醫療人工智能系統還有助于緩解醫療資源分配不均和專業醫療人員配備不足等問題。現就人工智能技術及其在醫療領域尤其是神經病學中的應用進行簡單綜述，主要討論專家系統和機器學習。
1 醫學專家系統及其在醫療領域的應用
1.1 醫學專家系統概述
專家系統誕生于 20 世紀中期，本質上是一種智能計算機程序系統，它把大量的專家知識和經驗存儲在計算機中，利用人工智能相關技術進行知識推理和表示，模擬人類某個領域專家的決策過程。而醫學專家系統則是運用專家系統的一般設計原理與方法，將大量醫學知識導入計算機，然后通過模擬醫學專家臨床診病、辨病的思維過程和推理判斷，根據輸入的資料從知識庫中提取有價值的診斷線索，進而得出像醫學專家相同的結論，輔助臨床醫生進行科學合理的醫療決策，解決復雜的醫學問題[4]。
1.2 專家系統組成
醫學專家系統通常由 6 個部分組成，包括：① 知識庫：用來存放領域專家提供的所有專業知識，包括指南、共識、臨床經驗等；② 推理機：就是專家系統運行的規則，它用計算機記憶所采用的規則和控制策略的程序，針對當前問題，匹配知識庫中的規則，進行推理并導出結論；③ 綜合數據庫：用來存儲計算機推理過程中所需的各種數據；④ 解釋器：能夠向用戶解釋專家系統的推理結論、求解過程；⑤ 知識獲取：通過獲取相關知識，可以更新補充知識庫的內容，也可以實現自我學習；⑥ 人機交互界面：即用戶與系統進行交流的平臺，在此平臺上，用戶輸入信息，系統給出相應的推理結果等。其中，知識庫及推理機是專家系統的關鍵部分。
1.3 專家系統在醫療領域的應用
20 世紀 70 年代中期，美國斯坦福大學成功研制了用于協助臨床醫生診斷和治療細菌感染性疾病的醫學專家系統——MYCIN[5]，它采用 if-then 規則推理的方法，內部存儲了 400 多種體現醫學專家判斷知識的規則，根據患者的臨床表現和實驗室檢查結果，模仿醫學專家診病、辨病的思維過程和推理方式，得到和醫學專家一樣的結論，進而輔助臨床醫生判斷感染細菌的種類，并給出相應的處理意見。到 20 世紀 90 年代開始，國外學者先后研制出了用于眩暈和前庭系統疾病診斷相關的專家系統[6]。例如“Carnisel”系統采用 PROLOG 邏輯程序語言，分析患者的病史，然后給出可能的前庭疾病的診斷，最后通過輸入臨床檢查結果來驗證診斷結論[7]。Dong 等[8]建立的眩暈病因鑒別診斷模型，其在信息不完備和完備情況下眩暈診斷準確率分別為 81.7% 和 88.3%。
國內最早的醫學專家系統出現于 20 世紀 80 年代初，由中醫專家關幼波教授與中醫醫院電子計算機室的科研人員合作開發了“關幼波肝病診療程序”，該系統是我國第一個醫療專家系統[9]。“關幼波肝病診療程序”系統以關幼波教授的中醫辨證治療理論為主，為肝病患者提供中醫治療方案，提高了臨床治愈率[10]。此后，國內的專家系統發展迅速，出現了應用于骨科的“林如高骨傷計算機診療系統”，用于中醫診斷的“中國中醫治療專家系統”“中醫計算機輔助診療系統”，以及“心血管藥物治療專家系統”[11]、“職業病診斷專家系統”[12]、“中樞神經系統 CT 影像診斷的專家系統”[13]等。
經過數十年的發展，國內外相繼出現了各類醫學專家系統，包括用于阿爾茨海默病[14]、腦血管疾病[15]、眩暈[6, 16]、淋巴結疾病[17]、心臟病[18]、肝病[19-20]、心房顫動[21]等多個醫學領域的醫學專家系統。早期的專家系統主要是基于規則的專家系統，之后隨著面向對象技術、框架、模糊邏輯、決策樹、案例推理、大數據等技術的逐漸成熟，這些技術也開始應用到專家系統中來，促進了專家系統的進一步發展。醫學專家系統根據設計需要有的以指南為框架[12, 22]，有的以大數據為指導[23]，有的則以決策樹為基礎[24]。
但目前所出現的這些醫學專家系統真正在臨床獲得推廣并實際應用于臨床、解決臨床實際問題的并不多見。究其原因可能是因為臨床醫療問題十分復雜，能夠準確擬合疾病規律、囊括所有可能的病例樣本十分困難。而專家系統模型多采用“黑箱”的方式進行推理，難以解釋規則的合理性，難以輔助臨床醫生對復雜病情進行分析和思考。因此，如何將專家系統廣泛應用于臨床，使其發揮更大的作用，仍是目前研究的熱點和難點。
2 機器學習及其在醫療領域的應用
2.1 機器學習概述
機器學習是人工智能的核心。機器學習就是通過計算機運用各種算法從大量歷史數據中學習特征和規律，從而對新輸入的樣本作出智能識別或預測[25]。機器學習的主體是對算法的研究，其常用的算法包括：人工神經網絡（artificial neural network，ANN）[26]、隨機森林[27]、支持向量機[14]、貝葉斯神經網絡[28]、鄰分類算法等。其中 ANN 算法是一種通過模仿人類腦神經回路，進行分布式并行信息處理的數學算法模型。ANN 算法也可以起到類似專家系統的作用，并且 ANN 專家系統在診斷和基于分類的智能控制和優化求解方面比傳統的專家系統（指用數學模型、概率統計法等建立的專家系統）有更優越的性能[29]。
2.2 機器學習在醫療領域的應用
機器學習算法在醫學圖像分析、義肢控制、疾病診斷等方面有著廣泛的應用。如在醫學圖像分析方面，Esteva 等[30]使用深度卷積神經網絡來分類皮膚損傷的圖像，分類角化細胞癌與良性脂溢性角化病、惡性黑素瘤與良性痣等。該模型使用了約 12 萬張皮膚圖片進行訓練，達到了與皮膚科專家相當的精確度。Gulshan 等[31]利用深度學習算法自動診斷糖尿病視網膜病變和視網膜黃斑水腫，經過 12 萬張視網膜病變照片作為訓練數據庫，其識別靈敏度達到 98.1%，特異度達到 90.3%，其體現了深度學習在大數據應用中的優勢。Acharya 等[32]運用模糊 K-均值聚類算法和 ANN 算法通過學習 140 張正常人、白內障患者、白內障術后患者的光學圖像來發現這三者的特征性改變，最后發現 ANN 算法識別正常人、白內障患者、白內障術后患者的光學圖像的平均正確率達 93.3%。
人工智能系統還可以恢復患者對于癱瘓肢體的運動控制能力[33-34]。如 Bouton 等[34]利用機器學習算法通過一個定制的高分辨率神經肌肉電刺激系統來解碼神經活動、控制參與者前臂的肌肉活動。該系統能夠實現獨立的手指運動，使參與者實現皮質連續控制腕和手 6 個不同的動作。此外，患者可以使用這個系統來完成與日常生活相關的任務。臨床評估顯示，當使用該系統時，患者受控制側上肢的運動障礙得到明顯改善，可以實現抓取、操作和釋放物體等動作。疾病診斷方面，斯坦福大學吳恩達團隊構建的 CheXNet（121 層的卷積神經網絡算法）模型可以通過胸部 X 線片診斷肺炎，且診斷準確率超過了專業的放射科醫師。機器學習還可以用來診斷心血管疾病[35]和精神疾病[36]等。
3 人工智能在神經病學中的應用
人工智能在神經病學中的應用也是顯而易見的，例如，Abedi 等[37]應用 ANN 算法智能識別卒中和類卒中，在使用了 260 例患者（130 例卒中，130 例類卒中）的 19 項指標資料進行訓練后，最終 ANN 診斷卒中的靈敏度達到 80%，特異度達到 86.2%。對于兒童自閉癥的診斷，以往常采用行為問卷的方式進行判斷，但由于兒童認知功能低下，判斷準確性較低。Hazlett 等[38]通過對兒童腦部進行掃描，并持續監測 3 個常見要素：大腦的表面積、體積和兒童的性別；與此同時，利用深度學習算法不斷“學習”腦部數據，自動判斷嬰兒的大腦生長速度是否異常，以此來獲得自閉癥的早期線索，其預測兒童自閉癥的準確率可達 81%。隨著現代社會人口老齡化的不斷加重，阿爾茨海默病作為一種常見的嚴重影響中老年人生活水平及認知的神經系統變性疾病引起了社會各界的廣泛重視。如今，阿爾茨海默病的病因仍不太清楚，且在臨床上尚沒有任何一種單一的檢查可以診斷阿爾茨海默病。但應用人工智能技術分析患者的各種數據，可以實現對阿爾茨海默病的早期診斷。來自韓國科學技術學院的團隊利用深度學習技術學習大腦正電子發射計算機斷層顯像不同腦區在輕度認知功能障礙、阿爾茨海默病及同等年齡正常人群中的不同影像特征，識別 3 組個體的準確率可達 88.4%[39]。此外，人工智能技術還可用于腦出血的預后判斷[40]、帕金森病的診斷[41]等。
4 人工智能系統在醫療領域應用中的優勢和不足
4.1 優勢
人工智能系統雖然不能完全替代臨床醫生，但卻可以輔助臨床醫生作出更好的臨床決策或在某些方面（如影像圖片、病理切片等）替代臨床醫生作出判斷[42-43]。如目前已在北京同濟醫院放射科工作的 CT“阿爾法狗”，通過學習近 10 萬張專業醫師標記的胸部 X 線片和胸部 CT 閱片信息，其讀一張胸部 X 線片只需 0.1 s，讀一套 CT 片只需 5 s，而醫生常常需要十幾分鐘到半個小時。對于 3 mm 以內的小病灶，人肉眼很容易遺漏掉，而它識別準確率達到 90% 以上，接近主治醫師以上水平。因此，也許在不久的將來，對于像影像學診斷、眼底照相、化驗單等重復性高且繁瑣的工作，人工智能系統甚至可以完全替代臨床醫生，獨立進行診斷。
此外，人工智能技術在處理繁雜的重復勞動、數據計算及大量知識記憶方面，比人腦更能勝任。人工智能能夠使用復雜的算法從大量的醫療數據資料中學習特征，并且能夠存儲記憶大量的醫學文獻、教科書、臨床研究文章、影像資料，基因報告等，然后運用學習獲得的知識輔助臨床決策。其通過反饋機制來進行自我學習和自我更正以提高自身準確率。人工智能系統還可以通過搜索相關的醫學文獻、教科書和臨床試驗為臨床醫生提供最新的醫療信息，輔助臨床醫生為患者提供最佳的治療方案。而且人工智能系統還可以減少醫療錯誤，降低人類在醫療工作中難以避免的診斷和治療失誤[43-44]。
隨著人工智能技術的不斷發展，未來醫生們可能從繁重的醫療工作中解脫出來，有更多的時間和精力研究疑難疾病的預防、發病機制、治療手段等，從而加速醫學科學的發展。
4.2 不足
人工智能系統持續有效的運行，需要成千上萬的臨床研究數據不斷對其進行操作訓練。然而，一旦人工智能系統經過最初的歷史臨床數據訓練上線后，后續發展和提高系統性能的數據供給卻成了難題。在我國目前的醫療環境下，暫時還做不到臨床醫療數據共享，因此獲取足夠的醫療數據進行人工智能系統持續優化還是一個需要解決的難題。并且人工智能系統所需要的醫療數據必須是經過專家標記好的，往往需要耗費大量的時間、精力和財力。研制一個有效的人工智能系統是非常昂貴的，例如 Watson 人工智能系統，有研究機構估計其開發成本在 9 億～18 億美元，如果要普及推廣其在醫療機構中的應用，則需要更多的投入。因此，要想人工智能系統獲得廣泛的臨床應用，不僅需要臨床醫生、患者等多方不斷地為其輸入大量的信息，還要持續地進行操作訓練，這些都需要長久的人力物力支持才能做到。
人工智能系統是通過學習人類預先輸入計算機中的知識來進行自我判斷，因此對于未曾學習的知識領域，以及完全未知的東西它是不具備分析能力的。所以，就醫療水平而言，人工智能系統不可能超越現有的最高醫療水平。此外，人工智能系統對于臨床信息缺乏辨別能力，它只能根據輸入的信息進行判斷，如果中間出現輸入錯誤，它可能會得到錯誤的診斷，而醫生卻可以根據患者的問診情況，甄別臨床信息的真假，診斷靈活性比較高。人工智能系統在給出疾病治療方案時，往往是根據現有的治療指南、相關共識、最新臨床研究等給出比較客觀、最優化的治療建議，但卻不會根據患者具體情況與意愿作出合適的調整，而臨床醫生卻可以通過與患者及其家屬進行深入溝通、交流后作出最適合患者的治療方案。另外，對于外科精細復雜的手術操作，人工智能系統也難以替代醫生進行操作。因為每個患者的個體差異，臨床實際中遇到的問題也是千差萬別的，這時候需要的現場分析判斷能力是人工智能系統不可能具備的，而醫生卻可以根據手術過程中的變化及時調整手術操作。總的來說，人工智能并不能完全替代臨床醫生，它只可能是醫生的助手。
此外，隨著人工智能技術在醫療領域的廣泛應用，醫療監管方面缺乏一定的制度來確保人工智能系統的安全性和有效性，勢必會引發一系列社會倫理學問題，如醫療過失糾責問題、醫患矛盾加劇以及因為醫生過度依賴人工智能而導致的醫療水平降低問題等。
5 展望
綜上所述，人工智能技術在醫療領域及神經病學的應用已取得了很大的突破。隨著計算機技術、人工智能、機器學習等技術的不斷發展與日益成熟，“AI+醫療”將成為人類未來醫療發展的一個重要趨勢。未來的人工智能醫療系統將會應用于各種疾病的診斷，為醫生提供更精準、更有效的決策方案，提高醫療服務質量，緩解醫療壓力，促進醫學的不斷發展與進步。