引用本文： 趙紀春, 曾國軍, 王家嶸. 人工智能在血管外科的應用前景. 中國普外基礎與臨床雜志, 2018, 25(5): 515-518. doi: 10.7507/1007-9424.201804011 復制
人工智能（artificial intelligence）是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。隨著技術的不斷成熟，人工智能技術逐漸向“人工智能+”過渡，其開始在人們生活的各個領域延伸。醫療作為人們生活的重要部分，“人工智能+”醫療也逐漸走進人們的視野。由于影像識別、深度學習、神經網絡、快速輔助決策等關鍵技術的突破，帶動了人工智能的不斷發展，醫療健康成為其中應用最熱的領域[1]。血管外科，作為新興的學科之一，伴隨著血管外科專業水平、影像學技術和材料的進步，血管外科診療技術突飛猛進，人工智能與其結合，具有更大的發展潛力。
1 人工智能應用于醫療領域
目前，人工智能在醫療領域的應用主要集中在醫療機器人、輔助診療、醫學影像、藥物挖掘、健康管理、基因組學、臨床決策支持、醫院管理、精準醫療、可穿戴設備、康復醫療、生物醫學研究等方面。人工智能的加入，可以顯著地提高疾病的判斷速度和診斷的準確度，降低人力成本；提升藥品開發進度，降低研發成本。2017 年 5 月，隨著我國《“十三五”衛生與健康科技創新專項規劃》將醫學人工智能技術作為重點任務推動，其發展越來越快速，能夠有效地彌補我國醫療資源尤其是醫生資源和基層醫療機構醫療水平的不足，提高醫學診斷的水平和效率，甚至對國計民生都產生極大的積極影響。
1.1 醫療機器人方面
機器人技術應用于醫療領域并不少見[2]，包括智能假肢、骨科外骨骼、輔助設備等技術用于修復受損組織。醫療保健機器人輔助醫護工作等，已成熟地應用于臨床實踐的主要是智能外骨骼和手術機器人。智能外骨骼是可穿戴型機器人，能夠讀取人體神經信號；手術機器人能夠承擔部分手術或醫療功能，目前 Da Vinci（達芬奇）機器人已經廣泛應用于臨床[3]。
1.2 輔助診療方面
采用計算機構建專家或教授的醫療知識庫，模擬醫學思維和診斷，并通過大數據分析，給出可靠的診斷和治療方案。人工智能輔助診療是目前醫療領域最重要的應用[4]。據 IDC Digital 預計，2020 年醫療數據量將達到 35 萬億 GB[5]，不管是數據的生成還是共享的速度，都將迅速增長，尤其是非結構化數據。
全球“人工智能+”輔助診療應用較為成熟的案例是 IBM Watson[6-7]。Watson 可以在 17 s 內閱讀 3 469 本醫學專著、24.8 萬篇論文，69 種治療方案、61 540 次實驗數據、10.6 萬份臨床報告，其通過將基礎能力與人類醫生的醫療診斷模型融合，進而提供輔助診療的處理邏輯能力[8]。Watson 僅用 10 min 就為 1 例 60 歲女性患者診斷出白血病，并提出了適當的治療方案。目前 Watson 提供診治的病種已經包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌、膀胱癌、結腸癌、子宮癌、卵巢癌等多種腫瘤，并且 Watson 已經通過了美國的執業醫師資格考試，并且部署在多家醫院，為醫生和患者提供輔助診療服務。浙江中醫院與思創醫惠、杭州認知網絡科技有限公司共同成立的沃森聯合會診中心是 IBM Watson 在我國醫療領域應用的案例。
除了 IBM，谷歌（Google）、微軟、百度、騰訊等都在開始積極探索人工智能在醫療領域的應用[9-12]。Google 表明，人工智能診斷糖尿病視網膜病變達到的精度可以應用于臨床[13]；斯坦福大學報道，人工智能在對皮膚癌鑒定中的精度水平可以達到專家級[14]。美國哈佛醫學院和麻省總醫院研究團隊利用人工智能從一系列數據中診斷乳腺癌，包括病理活檢結果和術后病理報告，正確率達 97%[15]。Aretex 公司的人工智能技術在美國 ICU 得到應用，基于患者使用呼吸機的數據識別出不同類型的人機數據，并將信號及時發送給醫護人員，進而使患者獲益。
在靜脈輸液中，通常是護士手動改變輸液速度，醫生可能幾個小時評估一次，患者可能因液體過多或過少而出現嚴重的并發癥。通過人工智能，可以學習個體患者身上持續發生的對液體流量控制的反應，進而隨時調整輸液速度和流量，使患者病情保持穩定，減少并發癥的發生率。
Google 建立健康風險警告系統，借助移動終端推送健康風險警告并及時通知醫生。荷蘭應用人工智能為特定人群尋找最有效的治療方案，并分析數字化檔案減少醫療中的失誤。四川大學華西醫院的唐承薇教授團隊在消化內鏡人工智能領域也取得了階段性進展，人工智能通過對靜態圖片和動態視頻做出實時的提示和判定，對消化內鏡下的多種疾病進行識別，幫助各級醫生尤其是基層醫生做出高水平、高質量的診斷。隨著人工智能與消化內鏡技術結合的推進，未來消化內鏡的人工智能技術將給臨床帶來極大的便利。
1.3 在新藥研發方面
美國每年有 10%～20% 的人口感染流感，對于流感最佳的控制手段是進行流感疫苗接種。然而不同人群對流感疫苗反應不同，有的人效果良好，有的人效果一般。賽諾菲巴斯德與 BERG 生物醫藥公司合作利用人工智能進行流感疫苗研發，尋找能評估季節性流感疫苗效果的潛在生物標志物，以期預測流感疫苗引起的免疫反應的廣度和持久性，有助于未來流感疫苗的研發。
Insilico Medicine 開發的兩種計算機網絡，一種用于尋找具有抗癌活性的新分子，一種用于剔除那些基于現有療法的建議，二者相輔相成，第二種網絡發現問題的新藥，會在第一種網絡得到錘煉；經過提升的新藥分子，有問題的新藥被第二種網絡找出來剔除。這兩種網絡在公開數據庫中的 7 200 個化學分子里找到了不少潛在的抗癌新藥。葛蘭素史克與已其合作尋找新藥，開始了人工智能的研究，在新藥研發領域備受關注。
1.4 在影像識別方面
隨著高精準電子膠片的發展和放射科經驗豐富醫師的缺乏，人工智能在醫學影像方面發展具有巨大的前景。在醫學影像領域，讀片需要較長時間的經驗積累，同時即使是經驗豐富的高年資醫師，在面對海量的數據時也可能判斷失誤。人工智能在圖像識別速度和精度上都優于人，其在醫學影像的應用主要包括圖像識別和深度學習兩個方面，前者屬于人工智能感知環節，分析醫學影像數據，獲取信息；后者進行學習和分析，通過對影像數據和診斷數據進行深度學習，不斷增強識別能力。
1.5 在健康管理方面
人工智能在健康管理方面主要包括風險識別、虛擬護士、心理健康、在線咨詢、健康干預、精準醫學健康管理等。
人工智能通過獲取數據進行智能分析，識別疾病發生的風險和提供降低風險的措施。
人工智能技術從語言、表情、聲音等數據識別個體的情感，從而關注心理健康。
在線咨詢和健康管理更是應用廣泛，目前常見的如好大夫在線、春雨、微醫、杏仁等。
華西醫院的華醫通 APP 基于華西醫院并與醫院信息系統（HIS）銜接緊密，并提供在線預約掛號、繳費、圖文咨詢、網絡門診、檢查、排隊等功能，是做得比較好的應用。
英國利物浦 Alder Hey 兒童醫院與英國科技設備委員會（STFC）哈特里中心合作研發醫患溝通軟件，患兒和父母將會被醫患溝通軟件問及一系列問題，包括餐飲、停車、最喜歡的電影、游戲、顏色、臥室環境等，還會被問及診療程序、麻醉、手術等相關問題，這些信息都將被應用于人工智能，以完成患兒及家屬入院前的溝通環節[16]。
獵豹移動（NYSE: CMCM）聯合旗下人工智能公司獵戶星空研發的獵戶機器人平臺 Orion OS，并推出接待機器人豹小秘，擁有前臺接待、智能引領、自動巡邏等豐富的實用功能，丟失自動找回、靈活避障的細節打磨讓它可以像人一樣，為用戶提供五星級的接待服務。豹小秘可以應用在醫院等高頻的接待場景中。
荷福研究院將無線通訊協議技術、人臉生物識別技術、物聯網技術、智能機器人技術、傳感器技術、指靜脈生物識別技術、語音交互技術等先進技術與大數據和云計算技術進行整合，形成荷福智能家居系統，實現智能家電、智能養老、智能教育、智能健身、智能安防及智能便捷生活六大功能。
2 人工智能在血管外科的應用前景
人工智能通常由認知、預測、決策和集成解決方案 4 個主要部分構成。目前應用于血管外科專科的人工智能報道較少。隨著人工智能及其相關技術的不斷發展，機器人不斷應用于眾多領域，而人工智能對于機器人的領域重要性不言而喻，尤其是在對理解自然語言、人工神經網絡、機器學習、機器視覺、智能調度等方面[17]。隨著人工智能的發展，開始出現全自動機器人并應用于各個領域，比如故障全自動檢測、倉儲智能管理等[18]。全自動機器人系統在最近 30 年的發展中逐漸應用于血管外科、神經外科、普外科、胸外科、骨科等，應用較成熟的是美國的達芬奇機器人。
目前，在人工智能應用的輔助診療、醫學影像、藥物挖掘、健康管理、基因組學、臨床決策支持、醫院管理、精準醫療、可穿戴設備、康復醫療、生物醫學研究等各個方面都可以在血管外科領域得到深度開發和應用，部分應用已經開始在實施和探索中，如輔助診療、新藥和新器械的研究、影像識別等。
2.1 在輔助診療方面
騰訊醫學影像人工智能產品覓影已致力于實現對早期食管癌、宮頸癌、早期肺癌、乳腺癌、糖尿病性視網膜病變等多個病種的篩查研發，可以根據癥狀建議可能是哪幾種病。當未來人工智能能夠測量 CT 數據，比如血管最大直徑、動脈瘤瘤頸夾角、瘤頸長度、鈣化程度、腎動脈平面到髂動脈長度等數據時，血管外科醫生在手術前就可以快速決定是否需要手術、手術策略、支架型號等，尤其是動脈瘤先兆破裂或已經破裂時，人工智能的快速輔助決策及影像數據支持將會為醫療帶來高效，提高患者的救治成功率，降低患者的死亡率。
目前，人工智能更具體、更多的是見于機器人。只要數據量足夠，人工智能與機器人的組合可以勝任人類的所有工作。在血管外科，主要是全自動機器人系統，其以助手的身份協助醫生，讓血管外科醫生在緊張繁重的臨床工作中得到喘息和休整。有研究[19]報道，血管介入機器人應用于血管介入手術，使醫生接受的輻射減少，并通過圖像導航方便介入操作，縮短手術時間。
對于血管外科多數患者來說，入院注意事項及一般的術前溝通均可以由接待智能機器人完成，這樣血管外科專科醫生就可以集中精力僅針對血管外科專科并發癥方面進行針對性溝通，提高溝通的效率，減少時間和精力的浪費。
血管外科中動脈瘤先兆破裂、動脈瘤破裂、動脈夾層等都是危急重癥，多伴有明顯的高血壓，有的收縮壓甚至高達 200 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），這部分患者需要快速、穩定地控制血壓，在通過靜脈泵泵入降壓藥物的過程中，人工智能能夠根據血壓變化情況調控藥物輸入的速度和流量，實現精準控制血壓的效果，極大程度降低因血壓控制不佳而出現的動脈瘤再發破裂、夾層破裂或者逆撕危及患者的生命風險。
對于血管外科靜脈血栓患者，使用人工智能可以減少抗凝治療患者的不依從風險。Labovitz 等[20]報道，對于腦卒中患者，在評估移動設備上通過人工智能測量和提高患者抗凝治療依從性情況，這點通過常規的實驗室檢查很難發現欠佳的依從性，通過對比觀察患者、藥物和確認服用，最后發現一些使用智能手機很少的患者成功地使用該技術，依從性提高了 50%，對于服用口服抗凝藥物的患者，絕對改善率提高到了 67%。對于血管外科靜脈血栓栓塞癥的患者，不管是深靜脈血栓形成還是肺栓塞患者，人工智能也許都能有效提高患者的依從性。
2.2 新藥、新器械研究領域
通過人工智能技術，可以研究更好的抗凝、溶栓藥物以及擴血管、血管活性藥物，尋找理想的抗凝、溶栓藥物，更好地溶解血栓及更加安全。
2.3 影像識別領域
人工智能技術強大的識別能力和學習能力，將對血管外科腹膜后腫瘤、動脈瘤和動脈夾層血管的三維成像進行識別和分析，進而輔助手術決策和方案的制訂，為血管外科醫生快速判斷腔內治療手術是否可行、支架的優化選擇及并發癥如內漏等的處理提供幫助。
3 小結
隨著人工智能在醫療領域的不斷發展，其在血管外科必然能夠得到廣泛應用。
人工智能（artificial intelligence）是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。隨著技術的不斷成熟，人工智能技術逐漸向“人工智能+”過渡，其開始在人們生活的各個領域延伸。醫療作為人們生活的重要部分，“人工智能+”醫療也逐漸走進人們的視野。由于影像識別、深度學習、神經網絡、快速輔助決策等關鍵技術的突破，帶動了人工智能的不斷發展，醫療健康成為其中應用最熱的領域[1]。血管外科，作為新興的學科之一，伴隨著血管外科專業水平、影像學技術和材料的進步，血管外科診療技術突飛猛進，人工智能與其結合，具有更大的發展潛力。
1 人工智能應用于醫療領域
目前，人工智能在醫療領域的應用主要集中在醫療機器人、輔助診療、醫學影像、藥物挖掘、健康管理、基因組學、臨床決策支持、醫院管理、精準醫療、可穿戴設備、康復醫療、生物醫學研究等方面。人工智能的加入，可以顯著地提高疾病的判斷速度和診斷的準確度，降低人力成本；提升藥品開發進度，降低研發成本。2017 年 5 月，隨著我國《“十三五”衛生與健康科技創新專項規劃》將醫學人工智能技術作為重點任務推動，其發展越來越快速，能夠有效地彌補我國醫療資源尤其是醫生資源和基層醫療機構醫療水平的不足，提高醫學診斷的水平和效率，甚至對國計民生都產生極大的積極影響。
1.1 醫療機器人方面
機器人技術應用于醫療領域并不少見[2]，包括智能假肢、骨科外骨骼、輔助設備等技術用于修復受損組織。醫療保健機器人輔助醫護工作等，已成熟地應用于臨床實踐的主要是智能外骨骼和手術機器人。智能外骨骼是可穿戴型機器人，能夠讀取人體神經信號；手術機器人能夠承擔部分手術或醫療功能，目前 Da Vinci（達芬奇）機器人已經廣泛應用于臨床[3]。
1.2 輔助診療方面
采用計算機構建專家或教授的醫療知識庫，模擬醫學思維和診斷，并通過大數據分析，給出可靠的診斷和治療方案。人工智能輔助診療是目前醫療領域最重要的應用[4]。據 IDC Digital 預計，2020 年醫療數據量將達到 35 萬億 GB[5]，不管是數據的生成還是共享的速度，都將迅速增長，尤其是非結構化數據。
全球“人工智能+”輔助診療應用較為成熟的案例是 IBM Watson[6-7]。Watson 可以在 17 s 內閱讀 3 469 本醫學專著、24.8 萬篇論文，69 種治療方案、61 540 次實驗數據、10.6 萬份臨床報告，其通過將基礎能力與人類醫生的醫療診斷模型融合，進而提供輔助診療的處理邏輯能力[8]。Watson 僅用 10 min 就為 1 例 60 歲女性患者診斷出白血病，并提出了適當的治療方案。目前 Watson 提供診治的病種已經包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌、膀胱癌、結腸癌、子宮癌、卵巢癌等多種腫瘤，并且 Watson 已經通過了美國的執業醫師資格考試，并且部署在多家醫院，為醫生和患者提供輔助診療服務。浙江中醫院與思創醫惠、杭州認知網絡科技有限公司共同成立的沃森聯合會診中心是 IBM Watson 在我國醫療領域應用的案例。
除了 IBM，谷歌（Google）、微軟、百度、騰訊等都在開始積極探索人工智能在醫療領域的應用[9-12]。Google 表明，人工智能診斷糖尿病視網膜病變達到的精度可以應用于臨床[13]；斯坦福大學報道，人工智能在對皮膚癌鑒定中的精度水平可以達到專家級[14]。美國哈佛醫學院和麻省總醫院研究團隊利用人工智能從一系列數據中診斷乳腺癌，包括病理活檢結果和術后病理報告，正確率達 97%[15]。Aretex 公司的人工智能技術在美國 ICU 得到應用，基于患者使用呼吸機的數據識別出不同類型的人機數據，并將信號及時發送給醫護人員，進而使患者獲益。
在靜脈輸液中，通常是護士手動改變輸液速度，醫生可能幾個小時評估一次，患者可能因液體過多或過少而出現嚴重的并發癥。通過人工智能，可以學習個體患者身上持續發生的對液體流量控制的反應，進而隨時調整輸液速度和流量，使患者病情保持穩定，減少并發癥的發生率。
Google 建立健康風險警告系統，借助移動終端推送健康風險警告并及時通知醫生。荷蘭應用人工智能為特定人群尋找最有效的治療方案，并分析數字化檔案減少醫療中的失誤。四川大學華西醫院的唐承薇教授團隊在消化內鏡人工智能領域也取得了階段性進展，人工智能通過對靜態圖片和動態視頻做出實時的提示和判定，對消化內鏡下的多種疾病進行識別，幫助各級醫生尤其是基層醫生做出高水平、高質量的診斷。隨著人工智能與消化內鏡技術結合的推進，未來消化內鏡的人工智能技術將給臨床帶來極大的便利。
1.3 在新藥研發方面
美國每年有 10%～20% 的人口感染流感，對于流感最佳的控制手段是進行流感疫苗接種。然而不同人群對流感疫苗反應不同，有的人效果良好，有的人效果一般。賽諾菲巴斯德與 BERG 生物醫藥公司合作利用人工智能進行流感疫苗研發，尋找能評估季節性流感疫苗效果的潛在生物標志物，以期預測流感疫苗引起的免疫反應的廣度和持久性，有助于未來流感疫苗的研發。
Insilico Medicine 開發的兩種計算機網絡，一種用于尋找具有抗癌活性的新分子，一種用于剔除那些基于現有療法的建議，二者相輔相成，第二種網絡發現問題的新藥，會在第一種網絡得到錘煉；經過提升的新藥分子，有問題的新藥被第二種網絡找出來剔除。這兩種網絡在公開數據庫中的 7 200 個化學分子里找到了不少潛在的抗癌新藥。葛蘭素史克與已其合作尋找新藥，開始了人工智能的研究，在新藥研發領域備受關注。
1.4 在影像識別方面
隨著高精準電子膠片的發展和放射科經驗豐富醫師的缺乏，人工智能在醫學影像方面發展具有巨大的前景。在醫學影像領域，讀片需要較長時間的經驗積累，同時即使是經驗豐富的高年資醫師，在面對海量的數據時也可能判斷失誤。人工智能在圖像識別速度和精度上都優于人，其在醫學影像的應用主要包括圖像識別和深度學習兩個方面，前者屬于人工智能感知環節，分析醫學影像數據，獲取信息；后者進行學習和分析，通過對影像數據和診斷數據進行深度學習，不斷增強識別能力。
1.5 在健康管理方面
人工智能在健康管理方面主要包括風險識別、虛擬護士、心理健康、在線咨詢、健康干預、精準醫學健康管理等。
人工智能通過獲取數據進行智能分析，識別疾病發生的風險和提供降低風險的措施。
人工智能技術從語言、表情、聲音等數據識別個體的情感，從而關注心理健康。
在線咨詢和健康管理更是應用廣泛，目前常見的如好大夫在線、春雨、微醫、杏仁等。
華西醫院的華醫通 APP 基于華西醫院并與醫院信息系統（HIS）銜接緊密，并提供在線預約掛號、繳費、圖文咨詢、網絡門診、檢查、排隊等功能，是做得比較好的應用。
英國利物浦 Alder Hey 兒童醫院與英國科技設備委員會（STFC）哈特里中心合作研發醫患溝通軟件，患兒和父母將會被醫患溝通軟件問及一系列問題，包括餐飲、停車、最喜歡的電影、游戲、顏色、臥室環境等，還會被問及診療程序、麻醉、手術等相關問題，這些信息都將被應用于人工智能，以完成患兒及家屬入院前的溝通環節[16]。
獵豹移動（NYSE: CMCM）聯合旗下人工智能公司獵戶星空研發的獵戶機器人平臺 Orion OS，并推出接待機器人豹小秘，擁有前臺接待、智能引領、自動巡邏等豐富的實用功能，丟失自動找回、靈活避障的細節打磨讓它可以像人一樣，為用戶提供五星級的接待服務。豹小秘可以應用在醫院等高頻的接待場景中。
荷福研究院將無線通訊協議技術、人臉生物識別技術、物聯網技術、智能機器人技術、傳感器技術、指靜脈生物識別技術、語音交互技術等先進技術與大數據和云計算技術進行整合，形成荷福智能家居系統，實現智能家電、智能養老、智能教育、智能健身、智能安防及智能便捷生活六大功能。
2 人工智能在血管外科的應用前景
人工智能通常由認知、預測、決策和集成解決方案 4 個主要部分構成。目前應用于血管外科專科的人工智能報道較少。隨著人工智能及其相關技術的不斷發展，機器人不斷應用于眾多領域，而人工智能對于機器人的領域重要性不言而喻，尤其是在對理解自然語言、人工神經網絡、機器學習、機器視覺、智能調度等方面[17]。隨著人工智能的發展，開始出現全自動機器人并應用于各個領域，比如故障全自動檢測、倉儲智能管理等[18]。全自動機器人系統在最近 30 年的發展中逐漸應用于血管外科、神經外科、普外科、胸外科、骨科等，應用較成熟的是美國的達芬奇機器人。
目前，在人工智能應用的輔助診療、醫學影像、藥物挖掘、健康管理、基因組學、臨床決策支持、醫院管理、精準醫療、可穿戴設備、康復醫療、生物醫學研究等各個方面都可以在血管外科領域得到深度開發和應用，部分應用已經開始在實施和探索中，如輔助診療、新藥和新器械的研究、影像識別等。
2.1 在輔助診療方面
騰訊醫學影像人工智能產品覓影已致力于實現對早期食管癌、宮頸癌、早期肺癌、乳腺癌、糖尿病性視網膜病變等多個病種的篩查研發，可以根據癥狀建議可能是哪幾種病。當未來人工智能能夠測量 CT 數據，比如血管最大直徑、動脈瘤瘤頸夾角、瘤頸長度、鈣化程度、腎動脈平面到髂動脈長度等數據時，血管外科醫生在手術前就可以快速決定是否需要手術、手術策略、支架型號等，尤其是動脈瘤先兆破裂或已經破裂時，人工智能的快速輔助決策及影像數據支持將會為醫療帶來高效，提高患者的救治成功率，降低患者的死亡率。
目前，人工智能更具體、更多的是見于機器人。只要數據量足夠，人工智能與機器人的組合可以勝任人類的所有工作。在血管外科，主要是全自動機器人系統，其以助手的身份協助醫生，讓血管外科醫生在緊張繁重的臨床工作中得到喘息和休整。有研究[19]報道，血管介入機器人應用于血管介入手術，使醫生接受的輻射減少，并通過圖像導航方便介入操作，縮短手術時間。
對于血管外科多數患者來說，入院注意事項及一般的術前溝通均可以由接待智能機器人完成，這樣血管外科專科醫生就可以集中精力僅針對血管外科專科并發癥方面進行針對性溝通，提高溝通的效率，減少時間和精力的浪費。
血管外科中動脈瘤先兆破裂、動脈瘤破裂、動脈夾層等都是危急重癥，多伴有明顯的高血壓，有的收縮壓甚至高達 200 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），這部分患者需要快速、穩定地控制血壓，在通過靜脈泵泵入降壓藥物的過程中，人工智能能夠根據血壓變化情況調控藥物輸入的速度和流量，實現精準控制血壓的效果，極大程度降低因血壓控制不佳而出現的動脈瘤再發破裂、夾層破裂或者逆撕危及患者的生命風險。
對于血管外科靜脈血栓患者，使用人工智能可以減少抗凝治療患者的不依從風險。Labovitz 等[20]報道，對于腦卒中患者，在評估移動設備上通過人工智能測量和提高患者抗凝治療依從性情況，這點通過常規的實驗室檢查很難發現欠佳的依從性，通過對比觀察患者、藥物和確認服用，最后發現一些使用智能手機很少的患者成功地使用該技術，依從性提高了 50%，對于服用口服抗凝藥物的患者，絕對改善率提高到了 67%。對于血管外科靜脈血栓栓塞癥的患者，不管是深靜脈血栓形成還是肺栓塞患者，人工智能也許都能有效提高患者的依從性。
2.2 新藥、新器械研究領域
通過人工智能技術，可以研究更好的抗凝、溶栓藥物以及擴血管、血管活性藥物，尋找理想的抗凝、溶栓藥物，更好地溶解血栓及更加安全。
2.3 影像識別領域
人工智能技術強大的識別能力和學習能力，將對血管外科腹膜后腫瘤、動脈瘤和動脈夾層血管的三維成像進行識別和分析，進而輔助手術決策和方案的制訂，為血管外科醫生快速判斷腔內治療手術是否可行、支架的優化選擇及并發癥如內漏等的處理提供幫助。
3 小結
隨著人工智能在醫療領域的不斷發展，其在血管外科必然能夠得到廣泛應用。