陳穎志博士  香港理工大學   醫療科技及資訊學系

2019-10-10

人工智能(AI)和大數據分析於臨床和醫學研究領域中,特別是醫學成像輔助診斷及臨床決策支持,近年受到了前所未有的關注。人工智能是一個非常常見和廣泛的詞語,它代表任何形式的智能技術,不限於應用在哪個特定的領域。機器學習是一種非常適合用於可數字化領域的人工智能技術。臨床和醫學研究正是可數字化領域,理所當然亦成為機器學習的重要應用場景。機器學習本身也包括許多技術,其中之一是深度學習。深度學習是一種採用深度神經網絡的機器學習技術。由於醫學大數據信息的高通量和高複雜性,一般機器學習技術的性能非常有限。相反,包含兩個或多個隱藏層的深度神經網絡是現今最合適和最高性能的人工智能學習模型。

人類大腦是由神經元組成的巨大網絡,而神經網絡是由節點組成的網絡。神經網絡的第一層是輸入層,其節點僅充當將輸入信號(即特徵)傳輸到下一層的節點。最後一層的節點組稱為輸出層。輸出層節點的輸出成為神經網絡的最終結果。輸入和輸出層之間的層稱為隱藏層,因為它們無法從神經網絡的外部訪問。

隱藏層和輸出層中的每個節點獨立地計算輸入信號的加權總和,再輸入至激活函數。節點的操作模擬了人類神經元的激活。加權總和即模擬了樹狀突收集其他神經元輸出的信號,調製接收到的信號後,將信號整合到細胞體。激活函數即模擬了細胞體處理經整合的信號,並將信號傳送到下一個神經元。訓練深層神經網絡是要調整其所有權重(w),以獲得預期的輸出。

「健康及醫療人工智能」系列共十篇文章,將使我們認識到人工智能的以下應用:

電子病歷搜索引擎,搜索引擎輔助製定放射治療計劃,製定神經元連接模型,及放射組學。為了理解人工智能的能力,在討論這些應用之前,將介紹深度學習的基礎知識,健康及醫療人工智能的當前狀態和未來前景。

圖片來自以下期刊論文:
1. Lawrence W. C. Chan*, S. C. Cesar Wong, Choo Chiap Chiau, et al., “Association Patterns of Ontological Features Signify Electronic Health Records in Liver Cancer,” Journal of Healthcare Engineering, vol. 2017, Article ID 6493016, 9 pages, 2017. doi:10.1155/2017/6493016. Please refer for details:
https://www.hindawi.com/journals/jhe/2017/6493016/

2. Liu ES, Wu VW, Harris B, Foote M, Lehman M, Chan LW*. Vector-model-supported optimization in volumetric-modulated arc stereotactic radiotherapy planning for brain metastasis. Med Dosim. 2017 Mar 17. pii: S0958-3947(17)30002-X. doi:10.1016/j.meddos.2017.01.002. Please refer for details:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28318935

3. Lawrence Wing Chi Chan*, Bin Pang, Chi-Ren Shyu, Tao Chan and Pek-Lan Khong. Genetic Algorithm Supported by Graphical Processing Unit Improves the Exploration of Effective Connectivity in Functional Brain Imaging. Front. Comput. Neurosci., 2015, 9:50. doi:10.3389/fncom.2015.00050. Please refer for details:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25999846

陳穎志博士
香港理工大學醫療科技及資訊學系副教授
浙江大學核醫學與分子影像研究所客席教授
港澳抗癌協會常務理事

「健康及醫療人工智能」系列:

延伸閱讀  「健康及醫療人工智能」系列(6):
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1.「健康及醫療人工智能」系列(1):人工智能於臨床和研究應用中的卓越特性

2.「健康及醫療人工智能」系列(2):人工智能基礎知識及醫學分析模型

3.「健康及醫療人工智能」系列(3):電子病歷搜索引擎

4.「健康及醫療人工智能」系列(4):醫學文件搜索算法

5.「健康及醫療人工智能」系列(5):搜索引擎輔助製定放射治療計劃

6.「健康及醫療人工智能」系列(6): 搜索類似放射治療計劃的算法

7.「健康及醫療人工智能」系列(7): 基於功能性磁力共振數據的神經元連接模型

8.「健康及醫療人工智能」系列(8): 使用遺傳算法和GPU改善神經元連接模型

9.「健康及醫療人工智能」系列(9): 放射組學:醫學圖像的高通量測序

10.「健康及醫療人工智能」系列(10): 輔助醫學圖像分析的計算機視覺