1.人工智能已上升為國(guó)家戰(zhàn)略

人工智能是指在理解智能的基礎(chǔ)上，用人工方法所實(shí)現(xiàn)的智能。1956年，美國(guó)達(dá)特茅斯(Dartmouth)會(huì)議首次提出“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。研究者們隨后發(fā)展了眾多理論和原理：阿蘭·圖靈提出圖靈測(cè)試和圖靈機(jī)的思想，影響了整個(gè)世界人工智能發(fā)展的軌跡;深度學(xué)習(xí)之父Geoffrey Hinton提出深度學(xué)習(xí)的概念和方法，人工智能因此得到復(fù)興和現(xiàn)在的繁榮;AlphaGo之父哈薩比斯對(duì)推動(dòng)人工智能發(fā)展的影響顯而易見，AlphaGo不是簡(jiǎn)單編程后按照既定步驟下棋，而是給予一定規(guī)則，依靠增強(qiáng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，學(xué)習(xí)人類棋手的比賽，開創(chuàng)自己的打法。這是人工智能質(zhì)的飛躍，開啟了人工智能在社會(huì)方方面面的應(yīng)用之門。

十九大報(bào)告中提出：要建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)據(jù)中國(guó)、智慧社會(huì)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，將大數(shù)據(jù)、人工智能等上升為國(guó)家的最高戰(zhàn)略。2017年11月，科技部在京召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)，并宣布首批國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單：百度公司負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛，阿里云公司負(fù)責(zé)城市大腦，騰訊公司負(fù)責(zé)醫(yī)療影像，科大訊飛公司負(fù)責(zé)智能語音。會(huì)議的召開標(biāo)志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項(xiàng)目進(jìn)入全面啟動(dòng)實(shí)施階段。

2.人工智能在神經(jīng)外科領(lǐng)域的作用

人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用包含三大方向：臨床決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)挖掘。如何在此三方面發(fā)揮人工智能的作用，促進(jìn)神經(jīng)外科學(xué)科發(fā)展，是本文的論述要點(diǎn)。

2.1臨床決策支持系統(tǒng)(clinical decision support system)

臨床決策支持系統(tǒng)是將醫(yī)學(xué)診斷知識(shí)大批量導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，機(jī)器利用算法模擬醫(yī)學(xué)專家的臨床診療思路，獨(dú)立或輔助醫(yī)學(xué)專家對(duì)病人進(jìn)行診療。最早可追溯至上世紀(jì)70年代，美國(guó)斯坦福大學(xué)開發(fā)MYCIN系統(tǒng)，可以對(duì)感染性疾病病人進(jìn)行分析診斷，并給出詳細(xì)的治療方案，并且該系統(tǒng)在菌血癥、肺部感染、顱內(nèi)感染等方面的診療水平已經(jīng)超過該領(lǐng)域的專家水平。近年來，美國(guó)紀(jì)念斯隆-凱瑟琳醫(yī)院與IBM合作開發(fā)的“Watson系統(tǒng)”以150萬份病歷和診斷圖像，200萬頁(yè)的文字記錄、文獻(xiàn)等為語料，構(gòu)建腫瘤識(shí)別模型，提升篩查的準(zhǔn)確率。Google用深度學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變，對(duì)糖尿病并發(fā)癥進(jìn)行早期干預(yù)，顯著改善糖尿病病人的預(yù)后。由此可見，臨床決策支持系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)上大有可為。

在神經(jīng)外科領(lǐng)域，目前尚無已報(bào)道的臨床決策支持系統(tǒng)。神經(jīng)系統(tǒng)疾病包含神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤、感染、外傷、血管病、神經(jīng)退行性疾病等，種類復(fù)雜多樣，病情變化迅速，需要臨床決策支持系統(tǒng)的輔助。且神經(jīng)外科醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)、成本高，各地醫(yī)療水平參差不齊，誤診率高，比其他?？聘枰R床決策支持系統(tǒng)。因此，如何利用好知識(shí)庫(kù)、電子病歷和文獻(xiàn)為語料，以人機(jī)交互接口、推理規(guī)則引擎等為組件的信息系統(tǒng)，提升醫(yī)療決策水平和服務(wù)能力，有效降低誤診和漏診率，優(yōu)化診治方案，應(yīng)該是目前神經(jīng)外科的研究重點(diǎn)。

這既需要綜合電子病歷、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、醫(yī)學(xué)影像、生理監(jiān)測(cè)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，亦需要與專家知識(shí)相融合，利用人工智能方法進(jìn)行整合，形成輔助分診、輔助問診、輔助診斷和輔助決策模型，建立覆蓋病人全就醫(yī)閉環(huán)流程的新型服務(wù)模式解決方案。如果將此付諸實(shí)施，形成基于人工智能診斷和輔助決策系統(tǒng)，相信將在基層醫(yī)院得到極大推廣，大受歡迎，在提供臨床效率的同時(shí)，節(jié)約國(guó)家醫(yī)療投入，產(chǎn)生良好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)

ANN是一種通過模仿人類腦神經(jīng)回路，將生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)、功能等方面的理論高度抽象、概括、融合而構(gòu)成的信息處理系統(tǒng)，其特點(diǎn)就是機(jī)器模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和分析。ANN克服知識(shí)輸入的“有限性”，通過“自主學(xué)習(xí)”，具備自學(xué)習(xí)、自組織、泛化及訓(xùn)練的能力。因此，ANN可以將自主學(xué)習(xí)帶入臨床決策支持系統(tǒng)，大大擴(kuò)展臨床決策支持系統(tǒng)應(yīng)用的深度和廣度，使之具備自主學(xué)習(xí)和融合分析的功能。

目前，在神經(jīng)外科領(lǐng)域，美國(guó)Emory大學(xué)研究人員利用ANN模型構(gòu)建神經(jīng)外科危重癥病人死亡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過將病人的心律、呼吸節(jié)律、血壓、血氧飽和度、顱內(nèi)壓監(jiān)測(cè)等大量生理參數(shù)與病人危險(xiǎn)評(píng)分及治療預(yù)后結(jié)合起來，ANN可以建立死亡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和預(yù)測(cè)系統(tǒng)，為重癥病人提供個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，降低虛警率，并提高醫(yī)生的工作效率。

由于ANN能產(chǎn)生非常強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型，ANN越來越多地用于手術(shù)結(jié)果的預(yù)測(cè)模型。2016年3月，北京協(xié)和醫(yī)院神經(jīng)外科啟動(dòng)利用面部特征識(shí)別庫(kù)欣綜合征的課題，課題利用到的人臉識(shí)別技術(shù)主要構(gòu)成要素即是ANN。

人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。人臉作為人體上特征性最明顯的器官，具備不易偽造、可被動(dòng)采集等特征。人臉識(shí)別技術(shù)能夠基于人臉這一非侵犯性的生物信息，進(jìn)行毫秒級(jí)大數(shù)據(jù)計(jì)算，使人臉成為智能社會(huì)的“入口”。而庫(kù)欣綜合征病人的人臉具備多種典型的特殊表現(xiàn)，如：滿月臉(面部增寬、飽滿)、多血質(zhì)面容(以顴部皮膚發(fā)紅為著)、面部痤瘡和胡須生長(zhǎng)等。

研究采集既往北京協(xié)和醫(yī)院1000例庫(kù)欣綜合征病人典型面部正面照片，5000例泌乳素腺瘤及無功能腺瘤病人面部正面照片，并從FERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)收集正常人面部正面照片4000張，利用ANN原理，以在Imagenet上訓(xùn)練收斂的Google Inception-v3網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，作出一定修改，建立協(xié)和庫(kù)欣綜合征人臉識(shí)別系統(tǒng)1.0，具有良好的診斷價(jià)值，特別是篩查價(jià)值。本項(xiàng)技術(shù)目前已經(jīng)申報(bào)國(guó)家專利，并希望最終以手機(jī)APP、網(wǎng)站等形式向公眾開放，既可以提高庫(kù)欣綜合征病人的早期診斷率，做到早發(fā)現(xiàn)、早治療;又可以提高基層醫(yī)生及公眾對(duì)庫(kù)欣綜合征的認(rèn)識(shí)和了解。

由此可見，ANN距離神經(jīng)外科醫(yī)生并不遙遠(yuǎn)，理解其原理和價(jià)值，可以幫助醫(yī)生解決很多臨床診療中的難題。

2.3大數(shù)據(jù)挖掘(big data mining)

醫(yī)院信息化的發(fā)展產(chǎn)生海量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，如何利用這些紛繁蕪雜的醫(yī)療信息進(jìn)行高效數(shù)據(jù)清洗，并對(duì)有效數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析，成為目前研究的熱點(diǎn)。做好醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析，不僅能協(xié)助制定疾病的臨床診療指南，更能為國(guó)家衛(wèi)生策略提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。庫(kù)欣病作為一種內(nèi)分泌腫瘤，其診斷、治療相對(duì)其他腫瘤困難，愈后差、復(fù)發(fā)率高，對(duì)病人生活、家庭影響大。北京協(xié)和醫(yī)院神經(jīng)外科是目前全國(guó)最大的庫(kù)欣病診療中心，手術(shù)達(dá)120例/年，穩(wěn)居全國(guó)第一，與世界主要國(guó)家的大型垂體中心相比，也名列前茅。但歐洲和美國(guó)內(nèi)分泌協(xié)會(huì)制定的庫(kù)欣病診療指南，所引用的證據(jù)無一例出自國(guó)人之手。

究其原因，主要因?yàn)樵卺t(yī)院信息化發(fā)展的同時(shí)，未能注意收集和保留重要的臨床數(shù)據(jù)，特別是隨訪資料丟失嚴(yán)重，導(dǎo)致整份病例資料無法利用，造成臨床病例資源的浪費(fèi);另外，未能建立起高標(biāo)準(zhǔn)的生物樣本庫(kù)。為改變這種現(xiàn)狀，2015年由北京協(xié)和醫(yī)院神經(jīng)外科牽頭建立、以中國(guó)垂體腺瘤協(xié)作組為依托、在國(guó)家人口與健康科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)下成長(zhǎng)起來的國(guó)內(nèi)首個(gè)有關(guān)垂體疾病的多中心數(shù)據(jù)庫(kù)———中國(guó)垂體疾病注冊(cè)中心(http://www.cpdrn.cn)正式投入使用。

截至目前為止，已經(jīng)覆蓋全國(guó)30多家醫(yī)院，病例數(shù)突破12000。中心各單位依托各醫(yī)院生物標(biāo)本庫(kù)，保存血標(biāo)本20000余份，組織標(biāo)本2000余份。為垂體腺瘤的科學(xué)研究提供很好的平臺(tái)，可以保證課題的順利開展。目前，中心已開展多項(xiàng)多中心臨床研究。在Pituitary、Endocrinology、Neurosurgery、EJE等國(guó)外主流雜志發(fā)表多篇研究論文，包括難治性庫(kù)欣病的藥物治療，庫(kù)欣病的術(shù)前診斷、術(shù)后療效分析及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。更重要的是，注冊(cè)中心數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)家衛(wèi)生政策的制定，有良好的參考作用。另外，“推進(jìn)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃”，簡(jiǎn)稱“腦計(jì)劃”，于2013年4月2日由奧巴馬政府公布，該計(jì)劃旨在探索人類大腦工作機(jī)制、繪制腦活動(dòng)全圖，并最終開發(fā)出針對(duì)大腦疾病的療法。

腦計(jì)劃中涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，人工智能也必將在腦計(jì)劃的實(shí)施過程中發(fā)揮重大作用。在神經(jīng)外科手術(shù)領(lǐng)域，與人工智能相關(guān)的包括機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(augmented reality，AR)技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)(virtual reality，VR)技術(shù)和混合現(xiàn)實(shí)(mix reality，MR)技術(shù)等，這些技術(shù)正在日新月異地飛速發(fā)展，給我們帶來全新理念。

3.結(jié)語

隨著人工智能的發(fā)展，臨床決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在醫(yī)療領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)。但是人工智能的主導(dǎo)者仍是包括臨床醫(yī)師、數(shù)據(jù)及計(jì)算專家等多專業(yè)的人工智能團(tuán)隊(duì)，人工智能系統(tǒng)本身并不能替代臨床醫(yī)師。臨床醫(yī)師應(yīng)該借助人工智能的技術(shù)平臺(tái)，加強(qiáng)與平臺(tái)研究人員、相關(guān)企業(yè)的合作，借助人工智能蓬勃發(fā)展之勢(shì)，加速神經(jīng)外科的學(xué)科發(fā)展。