深度学习在医疗领域的应用

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@小白创作中心

深度学习在医疗领域的应用

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https://www.pianshen.com/article/9498308513/

深度学习作为人工智能领域的重要分支，正在深刻改变医疗行业的面貌。从医学影像分析到电子病历处理，从机器人手术到基因组学研究，深度学习技术正为医疗健康领域带来前所未有的机遇。本文将为您详细介绍深度学习在医疗领域的四大主要应用方向：计算机视觉、自然语言处理、强化学习和通用方法，并探讨这些技术如何推动医疗行业的进步。

深度学习概述

深度学习是机器学习的子领域，近年来随着计算能力和数据量的显著增长而快速发展。它通过多层次的神经网络结构，能够自动从原始数据中学习复杂的特征表示，从而在图像识别、语音处理和自然语言理解等领域取得了突破性进展。

医疗行业从深度学习中受益良多，因为该行业生成海量数据（仅美国就有 150 艾字节（10^18 字节）的数据，每年增长 48%），且医疗设备和数据记录系统不断增多。深度学习模型能够处理这些复杂数据，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。

图 1：深度学习。a. 一个简单的多层深度神经网络，输入为两个类别的数据（分别用不同颜色来标注），数据在各层中传播时网络不断使其变形，从而使数据线性可分。最终输出层作为分类器，输出的是某个类别的概率。该示例介绍了大型网络使用的基本概念。b. 接受多种数据类型输入的大型网络示例，数据类型包括图像、时序数据等，网络处理每种数据类型时在其低级塔（tower）中学习有用的特征。然后融合每个塔中的数据，输入高层，使深度神经网络对不同数据类型执行推断，这种能力在医疗行业中的重要性与日俱增。

计算机视觉

深度学习在计算机视觉领域的成就尤为突出，特别是在医疗成像方面。卷积神经网络（CNN）是这一领域的重要技术，它能够处理具备空间不变性的数据，如图像。

在医疗成像中，CNN 已在多个领域取得显著成果，包括皮肤科、放射科、眼科和病理科的复杂诊断。这些系统不仅能辅助医生进行诊断，还能标注出图像中有问题的区域。

图 2：医疗成像。CNN 可以在多种医疗影像上训练，包括放射科、病理科、皮肤科和眼科。信息从左到右传播。输入图像馈入 CNN 后，网络会使用卷积、池化、全连接层等简单操作按顺序将数据转换成扁平向量。输出向量的元素表示疾病出现的概率。在训练过程中，网络层的内部参数会迭代调整，以提高准确率。通常，较低的层（左）学习简单的图像特征——边和基本的形状，这对右侧的高级表征有所影响。预测任务包括图像分类（即恶性 vs 良性）和医疗特征定位（如肿瘤）。

自然语言处理

自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用主要集中在电子健康档案（EHR）的处理上。EHR 数据量庞大，包含大量结构化和非结构化信息，深度学习技术能够有效处理这些数据。

通过将 EHR 数据标准化并解析为患者的时序数据，深度学习系统能够回答诸如"患者病史中的哪些信息与当前疾病相关？"等问题。此外，基于 RNN 的语言翻译模型能够直接将患者和医生的对话转化为转录文本记录，有望大幅减轻医生的工作负担。

图 3：使用 EHR 进行预测。其中 a 所示的非结构化 EHR 数据是使用不同数据格式存储的，因此基于一所医院的病例构建的模型无法用于其他医院的数据。那么通过步骤 b 可以将不同格式的数据映射为基于 FHIR 的相同格式，它们都标准化为同质数据。接下来，c 根据用户的时间线序列化数据，因此基于时序的深度学习技术能直接应用到整个 EHR 数据集上，并为单个病人做出预测。

强化学习

强化学习在机器人辅助手术（RAS）领域展现出巨大潜力。通过使用计算机视觉模型观察手术环境，并结合强化学习方法学习外科医生的动作，深度学习能够提高机器人辅助手术的稳健性和适应性。

这些技术特别适用于高度重复和时间敏感的手术任务，如缝合和打结。然而，数据收集仍然是一个挑战，因为深度模仿学习需要大量包含每个手术动作的训练数据集。

深度学习的推广

除了传统的 CV、NLP 和 RL 任务，深度学习在基因组学等需要处理独特数据表征的领域也展现出巨大潜力。基因组数据包含多种度量，从个人 DNA 序列到血液中蛋白质的数量，深度学习能够帮助临床医生提高诊断和治疗的准确率。

图 4：基因组学中的机器学习。a：输入数据。基因组数据由实验测量数据组成，从中可以预测某些特性或有趣的结果。这些数据通常丰富多样，可能包含排序、基因表现型、功能性数据以及其他形式的分子数据。b：示例数据张量。原始的实验度量需要转化为适合深度学习算法使用的形式，一般深度学习算法将多维数据张量和相关目标标签作为输入。c：DNN。使用带有标注的张量来训练 DNN，以从输入数据张量中预测标签。d：生物医学应用。经过训练的 DNN 可以应用于生物医学，如预测以前未见过数据的标签或检查输入数据和输出标签之间的关系。示例应用包含解释实验数据（如从序列工具的输出中推断 DNA 序列或推断 DNA 突变对基因剪切的影响）、分子诊断学（如预测基因突变对疾病风险或药物反应的影响）等。