Page 151 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第五章 人工智能技术的应用与发展

等问题。结合人工智能技术对患者进行个性化分析，有助于推动个性化诊疗，实
现精准医学。人工智能技术尤其是深度学习算法也促进了计算机辅助药物设计的
发展。各类药物相关预测模型的不断更新，增强模型内部性能，改善了传统计算
机辅助药物设计带来的设计速度缓慢、逆合成等问题。临床试验一直面临着过程

缓慢、耗费时间精力、患者的选择以及伦理等困难，人工智能通过对海量临床数
据进行处理验证、利用算法模型匹配患者等方法也为临床试验及其决策提供了辅
助与优化。然而，人工智能技术在生物医药领域快速发展的背后依然存在一些问
题。大多数人工智能技术严重依赖大量的计算资源，一定程度上限制了人工智能

方法的发展及应用。如何在保持模型预测准确率的前提下，降低对计算资源的依
赖已成为人工智能在生物医药领域的一个研究热点。面对海量的生物医药大数据，
如何提取相关原始数据、构建特征以整合多源、复杂、未标准化的数据集也是人
工智能技术在生物医药领域面临的重要任务。此外，人工智能模型中超参数搜索、

内部机制的不可解释性也在一定程度上阻碍了人工智能在生物医药领域的发展。
例如，由于模型如卷积核的可变性、训练数据的过拟合或欠拟合等，都会造成不
可重复性和不可再现性等。通过人工智能干预临床试验决策时，不能直接套用现
有指南，需要结合临床实际设计合理有效的决策方案。随着人工智能技术的不断

发展以及不同研究背景人员的加入，利用传统生物医药领域的研究方法，结合多
样高效的人工智能技术，将进一步推动生物医药领域迈向人工智能时代，为人类
健康作出重要贡献。

三、未来社区的公共智能医疗服务

未来社区是相关技术进步的缩影，社区人民的生活必然会受到影响，例如，
越来越多的无人超市、无人快递站、快递箱的出现，不断丰富和改变社区人们的
生活方式。然而在快速发展的社区，商家们大多数是提供了偏娱乐、社交行业的
服务，很少会提供相应的医疗服务。当社区居民需要医疗帮助时，社区无法立刻

找到一个可以提供医疗服务的地方，从而让居民的生活质量和体验得到一定的医
疗服务保障，随着移动 4G、5G 的推广，越来越多的运营商参与了线上医疗，如：
腾讯、百度、阿里巴巴等医疗应用程序。在中国第五届互联网大会中，推出了首

个小型版的无人诊所，让虚拟智能诊所成为现实。但现今社区的公共服务总的来
说有以下几点：社区医疗政府投入资金少、相应的制度配套不健全，以及基础医

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