深度学习技术在医疗领域中的应用探讨

　　文/周志远 万隆 马利亚通信作者 宁夏医科大学总医院

　　摘要：近年来，随着大数据分析和深度学习技术的快速发展，医疗行业逐步进入大数据和人工智能时代，利用医院信息系统所积累的医疗大数据进行汇集、建模、分析，可以预测和判定未知数据的已知类型。同时，医疗大数据的应用也深刻改变了一些疾病诊疗模式，采用深度学习模型和统计学习方法，从医学研究、临床决策等方面推动了诊疗模式的转变，使疾病的预测、诊断、治疗、监测发生了巨大的变革。本文从深度学习模型的发展及应用现状出发，通过分析其原理及应用场景，旨在为医疗领域如何有效地结合深度学习模型提供一些思路。

　　关键词：深度学习；健康预测；医疗大数据；个性化治疗

　　引言

　　作为机器学习领域的一个重要分支，一方面，深度学习是在模拟人脑复杂神经网络的结构和工作原理，通过前向传播的学习过程和反向传播的训练过程，可以实现对复杂的、大规模数据的有效分析和建模。另一方面，深度学习又是一种将待处理的问题映射为线性或非线性函数的过程。通过训练次数的迭代，不断地更新所得映射函数的参数，直到映射函数满足问题的条件，能够输出期望值。

　　传统的机器学习算法包括SVM、逻辑回归、随机森林等，这些算法有着可解释性强、计算速度快、模型内存占用少等优点。但是当面对大规模数据、多分类问题以及更为复杂的非线性问题时，传统方法就会存在欠拟合、表征能力弱等方面的限制，导致其难以扩大应用场景和范围。由于传统机器学习算法的弊端逐渐显露，深度学习技术顺势而起，其凭借着强大的自适应能力和泛化能力，可以在大规模、复杂数据中获取知识和经验，从而发现更多的规律。因此，深度学习在图像处理、目标识别及自然语言处理（NLP）等多个领域得到了广泛的应用。例如，在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）颇受欢迎，特别是2015年何恺明等人提出的深度残差网络（ResNets）[1]，使得深度学习的热潮又上升了一个高度，在图像分割、目标识别、三维重建等方向得到了广泛应用。残差网络的主要思想是将目标对象的空间信息转化为高维的通道信息，通过学习通道信息提取目标对象的特征。此外，残差模块中还引入了跳跃连接，以此来缓解网络深度增加所带来的梯度消失问题。

　　在自然语言处理任务中，由于其输入是具有序列特性的数据，循环神经网络（RNN）相比CNN（通常只能处理单输入）更具有优势，因此，RNN在NLP领域被广泛应用。最初，在NLP领域只是使用普通的循环神经网络去学习序列数据的非线性特征，然而面对长序列数据，RNN逐渐显露出其短板——长期依赖问题。RNN在处理间隔较大的序列时，短期记忆的影响较大，在训练时容易出现梯度爆炸或梯度消失的情况，导致其无法有效地学习长序列。因此，为了解决RNN的缺陷，长短时记忆网络（LSTM）被提出，该方法通过引入“门控”机制，使得信息可以有选择性地影响网络当前的状态，从而达到有效学习的目的。

　　目前，随着深度学习技术的发展，借助信息选择的思想，一种基于自注意力机制（self-attention）的时序模型Transformer被提出[2]，该模型在NLP各个任务中都取得了较为优异的性能，是预训练语言模型的核心网络。Transformer融合了多头注意力机制、残差连接、位置编码、掩码等方法，有效解决了NLP领域中的痛点问题。

　　1. 深度学习技术在医疗领域中的优势

　　在面对规模较大、复杂性较高的数据时，深度学习有着自适应能力和泛化能力等优势。深度学习可以从输入数据中自主地学习规律，总结经验，而不需要额外的人工干预，其模仿的是人脑中神经元的工作机制。

　　在医疗领域中，数据维度较广，包括患者的基本信息、医学影像信息、动态的生命体征监测数据等多种数据来源。这些数据相对较为复杂，并且含有时间序列，因此，传统的机器学习算法无法满足模型（预测模型、图像分割模型等）的需要，存在欠拟合、表征能力弱等缺点。深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理中应用广泛，包括自动驾驶、增强现实、目标识别、图像分割等领域。在这些领域中，以深度学习为基础的方法产生了显著的成效。因此，面对医疗领域中庞大复杂的数据，深度学习彰显了得天独厚的优势。卷积神经网络、强化学习、Transformer等现有的深度学习技术可以通过分析多维度的医疗数据，自适应地获取有效信息，提高模型的性能，为临床研究提供高效精准的医疗诊断和治疗方案。

　　2. 深度学习技术在医疗领域中的应用

　　2.1 医学影像分割

　　在图像处理领域，深度学习技术已发展较为成熟，在三维重建、目标识别、图像分割等研究方向上取得了显著的成效。随着人工智能的不断发展，越来越多的深度学习模型应用于医疗领域，特别是在医学影像分割领域[3-4]，各种前沿的模型助力医学影像诊断的发展。为使医学影像能够匹配深度学习模型的数据格式，首先需要对医学影像进行标注，形成具有真实标签的数据集。值得注意的是，数据集标注的质量将直接影响模型训练的效果。模型的输出结果是从输入的数据集中推理得出，错误的数据必然会导致输出结果的偏差，进而影响模型的性能。因此，医学影像数据标注是医学影像分割领域中至关重要的工作。

　　当然，对数据集的预处理也是不可或缺的。原始数据中会存在很多冗余信息，这会大幅增加网络学习的难度，降低效率。因此，在网络提取特征之前，需要对数据进行归一化处理，使数据集趋于均匀分布，缩小样本数据的取值范围，减少计算量，提高网络学习效率。在这里，对影像数据进行学习时，可以借鉴现有的较为成熟的网络模型来构建网络架构，如全卷积神经网络、ResNet、胶囊网络等。利用这些模型，通过不断地迭代训练，可以从医学影像中提取有用的临床相关信息。例如，放射学家可以使用深度学习技术来增强分析，通过将放射图像分割成不同的器官、组织类型或疾病症状，有效诊断和识别疾病类型，提高诊断效率。

　　2.2 医疗健康预测

　　医疗健康预测是指从患者的历史电子医疗记录（EHR）中预测患者未来的健康信息，从而帮助临床医生进行诊断和治疗[5]。目前，患者的健康数据如基本信息、生命体征等，一般来自电子病历系统，该系统的广泛应用为临床预测提供了丰富的海量数据。这些数据具有复杂性高、规模庞大的特点，患者的健康状况就可以从这些数据中推理得出，如何使这些数据发挥真正的作用是一个亟待解决的问题。

　　一方面，这些数据庞杂，简单直接的应用很难达到预期结果。因此，需要对这些数据进行预处理，数据清洗、缺失值填充和标准化都是必要的步骤。

　　另一方面，深度学习模型的选择也至关重要。可以将健康数据作为具有序列特性的数据输入到序列模型中进行学习，如RNN、LSTM和Transformer等，利用序列模型的优势挖掘出原始健康数据中所包含的有用信息。也可以将健康数据转换为张量的形式，采用卷积神经网络、自监督模型和注意力机制等方法进行特征提取，通过不断地迭代训练，帮助模型实现更准确的健康预测。

　　总的来说，考虑到患者健康数据的特点，一些传统的方法无法从这些海量数据中获取到有效的信息。深度学习技术具有处理海量庞杂数据的优势，将医疗健康预测和深度学习有机结合，可以帮助临床进行更精准的疾病预测和医疗诊断。

　　2.3 基因组学研究

　　现代基因组技术会产生各种各样的测量数据，从个人的DNA序列到血液中各种蛋白质含量，这些数据有着独特的表示形式。深度学习凭借自适应能力和泛化能力，能够有效地分析基因组学数据，为特定的生物医学应用提供支撑。此外，像深度学习中大多数任务一样，基因组学数据存在不平衡的问题。例如，相比于致病的变异，有更多的变异是不致病的，或者只有一小部分人可能会因为这些变异发展出一种特定的疾病。在这种情况下，网络模型的预测结果是不准确的。因此，在建立训练数据集时，需要适当平衡影响模型性能的不利因素。与此同时，要选择合适的评价指标，如精准率和召回率，这些指标可以有效评估数据集中类不平衡的问题。用于构建基因组深度学习模型的主要流程包括：获取原始数据（如基因表达数据），将原始数据转换为张量的形式，然后通过深度神经网络训练这些张量，最终达到期望值。

　　深度学习可以应用在基因组学的很多方向，如预测DNA和RNA结合蛋白、单细胞调控、基因表达等方向。在调控基因组学中，深度学习应用在计算机视觉和自然语言处理领域中的网络架构是比较有优势的，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）就非常适用于对调节元件进行建模的工作。此外，深度学习还可以应用在全基因组关联研究领域。全基因组关联研究的目标是寻找与复杂疾病相关的遗传因素，全面揭示疾病发生、发展与治疗相关的遗传基因。因此，全基因组关联研究需要算法能够处理大规模的患者数据，并挖掘隐式因素的影响。这些问题可以依靠深度学习模型的鲁棒性和强大的表征能力来解决。

　　3. 深度学习技术的应用成效

　　3.1 疾病诊断和预测能力提升

　　在医疗领域，深度学习的飞速发展已经改变了医生对疾病的诊断和预测方式。通过训练大量的医学影像数据，深度学习模型能够在影像数据中较为精准地标识出肿瘤、病变等异常区域，可以帮助医生分析疾病影像标记，从而极大地提高了医生的诊断准确率。例如，在放射学领域，深度学习算法通过分析CT、核磁等医学影像，自动识别出病变的位置和性质，具有较高的准确率。这样不仅可以减轻医师的工作负担，提高诊断效率，还能减少因人为因素导致的误诊和漏诊。

　　除此之外，深度学习在疾病预测领域中也取得了显著成效。通过分析海量患者数据，如生理指标、遗传信息和饮食习惯等，深度学习可以建立预测模型，帮助医生预测出某些慢性疾病的患病风险，从而进行早期干预和预防。例如，通过分析糖尿病患者相关数据，深度学习可以建立糖尿病风险预测模型。医生可以根据该模型，及时发现高风险的患者，采取有效的健康管理措施，减少患者的糖尿病发病率。

　　3.2 提供更精准的个性化治疗

　　深度学习算法可以根据患者的生命体征、基因、历史病历等信息，为患者提供更加个性化和精确的治疗方案。例如，对于心脏病患者，深度学习模型可以根据患者的病史和药物使用情况，预测患者对不同药物的反应，为患者定制最佳治疗策略。每个患者的疾病特征和生理状况都是不同的，传统的医疗方式难以提供个性化的治疗方案。通过深度学习技术，医生可以根据患者的个体差异，精确调整药物剂量和治疗周期，提高治疗效果并减少副作用。此外，深度学习还可以用于临床决策支持系统的开发，帮助医生实时获取和解释大量的临床数据，并提供个性化的治疗建议。这将极大地提高医疗决策的准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务。

　　结语

　　深度学习算法在医疗领域的深层应用已经成为未来发展的趋势，也正改变着目前传统医疗的模式。通过深度学习技术的深入应用，预测模型可以为医生进行医疗管理和决策提供更加准确和可靠的依据。同时，可以帮助医生更准确地诊断疾病、预测患病风险，并为患者提供个性化的治疗方案。在整个医疗领域的发展道路上，深度学习技术的作用不容小觑。要在时代的洪流中抓住机遇，借助深度学习独特的优势和特点，将其和医疗相关领域有机结合，创造更多的可能性。

　　目前来看，在医疗领域中，深度学习的应用还面临一些挑战，如数据安全性和模型泛化能力等问题，需要进一步研究和探索，对现有方法的一些模型进行持续改进。相信随着技术的进一步发展与完善，深度学习将为医疗领域带来更多的突破和进步，使疾病的预测、诊断、治疗、监测更智能化、人性化。

　　参考文献：

　　[1]He K,Zhang X,Ren S,et al.Deep Residual Learning for Image Recognition[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2016).Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2016:770-778.

　　[2]Vaswani A,Shazeer N,Parmar N,et al.Attention is all you need[EB/OL].(2017-06-12)[2024-02-10].https://arxiv.org/abs/1706.03762.

　　[3]姜灏天,王琦智,黄扬林,等.基于边缘引导的多尺度医学影像分割方法[J].计算机科学,2023,50(S2):1038-1044.

　　[4]谷辛稼,陈一民.基于U-Net的COVID-19病灶医学影像ZMINet分割模型[J].计算机应用与软件,2023,40(8):235-243.

　　[5]戴明锋,孟群.医疗健康大数据挖掘和分析面临的机遇与挑战[J].中国卫生信息管理杂志,2017,14(2):126-130.

　　作者简介：周志远，硕士研究生，工程师，研究方向：计算机视觉、深度学习；通讯作者：马利亚，硕士研究生，高级工程师，研究方向：医疗信息化。

　　基金项目：宁夏回族自治区重点研发计划项目——基于乳腺癌、胃癌、冠心病等疾病的医疗大数据管理与服务关键技术研发与应用示范（编号：2022BEG02025）；基于人工智能的早期肺癌组织病理表型识别及关联分子判读系统的研发及应用（编号：2023BEG02023）。

关注读览天下微信， 100万篇深度好文， 等你来看……