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摘要：近年來，人工智能（AI）技術(shù)和由其引發(fā)的大數(shù)據(jù)時(shí)代自社會(huì)的各個(gè)層面包括我們的思維、生活方式和工作模式產(chǎn)生了巨大的變革；從互聯(lián)網(wǎng)到云計(jì)算，再到由大數(shù)據(jù)集合而成的人工智能，不斷更新的處理手段使醫(yī)療行業(yè)也開始嘗試新的轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的人工診療、教學(xué)模式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐罁?jù)機(jī)器學(xué)習(xí)來獲取更高效的信息，這一過程對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的影響并且有效的促進(jìn)了醫(yī)學(xué)思維模式和科研研究方式的轉(zhuǎn)變，因此本文主要通過總結(jié)人工智能在醫(yī)學(xué)中的發(fā)展歷程，并對其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中各學(xué)科的的應(yīng)用進(jìn)行分析，從而對人工智能的前景和發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。

關(guān)鍵詞：人工智能；醫(yī)學(xué)領(lǐng)域；醫(yī)學(xué)診療；智能技術(shù)

人工智能（artificialIntelligence，AI）是一門新興的技術(shù)學(xué)科，可以對現(xiàn)有的理論、方法和技術(shù)進(jìn)行整合并能進(jìn)一步開發(fā)新的系統(tǒng)，進(jìn)行相關(guān)的科學(xué)研究；自人工智能產(chǎn)生以來，其理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大[1]?？偟膩碚f，AI是一種新的、能以與人類職能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，包括機(jī)器人、圖像和語言識(shí)別、處理自然語言等；通過了解AI的實(shí)質(zhì)，能夠讓我們更好的應(yīng)用這門技術(shù)。由此來看，AI所執(zhí)行的主要任務(wù)就是要使其能夠勝任一部分通常需要人類才能完成的復(fù)雜工作。AI通過不斷的完善和發(fā)展改變了人們的工作和生活方式，也促使醫(yī)療行業(yè)工作者對其價(jià)值進(jìn)行了思考和探索。從現(xiàn)有的成果可以預(yù)見，AI功能的擴(kuò)展和創(chuàng)新，將為臨床醫(yī)生以及科研人員開辟全新的領(lǐng)域，為基因組學(xué)探索、醫(yī)藥研發(fā)以及疾病診斷提供新的思路和途徑。

1醫(yī)療領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)概述

自20世紀(jì)開始，我們開始致力于開發(fā)出機(jī)器學(xué)習(xí)方法，期待解決一些人工無法解決的問題，這便是最初的人工智能技術(shù)來源。目前研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，已經(jīng)可以處理大量的數(shù)據(jù)和知識(shí)如計(jì)算方法、混合智能系統(tǒng)等[2]。然而，人工智能不僅涉及一門技術(shù)或是一門學(xué)科，而是多種學(xué)科技術(shù)的融合。通過人工智能系統(tǒng)，我們可以查找、學(xué)習(xí)、設(shè)定計(jì)劃；另一方面，我們還可以通過人工智能系統(tǒng)模擬出具體的智能行為，也包括各類醫(yī)學(xué)科研研究過程。這項(xiàng)技術(shù)打破了限制醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的障礙，即如何有效的探索和分析一些需要應(yīng)用大量知識(shí)來解決的復(fù)雜性診療問題?，F(xiàn)在，醫(yī)學(xué)AI通過發(fā)展和完善使這些問題能被很好的解決，并且為我們提供了精準(zhǔn)的治療方案。

2人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用及其影響

2.1人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用

醫(yī)療是醫(yī)生圍繞患者的生命狀態(tài)和病情進(jìn)展形成思辨，并進(jìn)行干涉性操作和觀察性總結(jié)的過程[3]。然而在臨床上僅憑醫(yī)療工作者的能力完成一系列診治過程和步驟并不現(xiàn)實(shí)。隨著新興的技術(shù)日趨增多，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛，包括大數(shù)據(jù)技術(shù)，主要通過在數(shù)據(jù)中制定一系列規(guī)則，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類，再與臨床醫(yī)生的醫(yī)囑相結(jié)合，充分體現(xiàn)了具有可靠性和精確性的智能診療模式[4]。在這一智能系統(tǒng)的輔助下，醫(yī)療工作人員可檢查系統(tǒng)舉出的病癥和推論是否合理，然后將更多的信息加入，對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行整理總結(jié)，得出最佳治療建議。這種新型的方式可以更好的處理信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行診療。對于我們獲得的大量信息，人工智能系統(tǒng)可通過“深度學(xué)習(xí)”將其進(jìn)行分類和歸納，還可進(jìn)行直接提取和輸出，減少了不必要的人工勞動(dòng)[5]。另外人工智能在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用還涉及藥物挖掘、健康管理、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等[6]，通過人工智能將各學(xué)科和各平臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合使醫(yī)療行業(yè)得到了更快的發(fā)展，這一發(fā)展體現(xiàn)在三個(gè)層面：對于臨床醫(yī)生而言，能夠通過便捷的手段對患者的病情進(jìn)行準(zhǔn)確的解釋和判斷；通過簡化工作流程和減少醫(yī)療失誤的潛力來改善醫(yī)療系統(tǒng)；對于患者而言，智能系統(tǒng)使他們能安心其處理自身的健康數(shù)據(jù)，更好的促進(jìn)人類健康[7]。

2.2人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的影響

人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用具有廣闊的前景，包括機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、生物識(shí)別等[8]。但在前期，由于系統(tǒng)性不完善、參與人員不足，造成相關(guān)研究往往只能取其中一個(gè)非常具體的層面切入[9]，主要是限于背景、實(shí)力等因素，無法做到面面俱到，造成人工智能出現(xiàn)緩慢發(fā)展的狀態(tài)。而在后期，計(jì)算機(jī)編寫的程序是主要根據(jù)專家的設(shè)計(jì)原理和方法來模擬醫(yī)生的思維過程來進(jìn)行診斷的[10]。其中醫(yī)療專家系統(tǒng)就是人工智能的體現(xiàn)，對于醫(yī)生個(gè)人技術(shù)及水平問題導(dǎo)致的誤診、漏診等情況，可以通過人工智能來彌補(bǔ)，經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)師也能從人工智能系統(tǒng)中得到學(xué)習(xí)和提高[11]。由此來看，人工智能是醫(yī)生診斷疾病的理想工具，能夠輔助醫(yī)生處理較為復(fù)雜的醫(yī)療問題，獲得更好的治療效果。目前對于各種疾病的診療及手術(shù)均已形成規(guī)范和指南，但畢竟診療過程由人來完成，這導(dǎo)致不同醫(yī)生之間的方法、水平存在較大差異，使用人工智能設(shè)定這一標(biāo)準(zhǔn)可大大提高操作的精確性和標(biāo)準(zhǔn)化程度[12]。在臨床中各類患者的情況并不相同，因此個(gè)體化的醫(yī)療設(shè)計(jì)方案可以提高醫(yī)療質(zhì)量，即在證據(jù)充分的基礎(chǔ)上，根據(jù)患者情況選擇最適合的治療方法，這種智能醫(yī)療方案能夠給患者帶來更好的診療體驗(yàn)。此外，我國人口眾多，各級醫(yī)院每年診治數(shù)目龐大的患者，積累了世界上最多的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)[13]，針對我們的醫(yī)療數(shù)據(jù)分散、不標(biāo)準(zhǔn)、非結(jié)構(gòu)化的缺陷，我們采用了醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)化電子病歷，建立安全有效的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，將人工智能系統(tǒng)的價(jià)值充分的發(fā)揮出來。另外，現(xiàn)有的和即將產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)知識(shí)可能會(huì)逐漸超出人類思維的組織能力，但醫(yī)學(xué)教育可以充分利用這一技術(shù)不斷進(jìn)行信息的獲取和傳遞[14]，有利于教育信息的不間斷傳播。

3人工智能在臨床醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)教育中的發(fā)展和應(yīng)用

3.1醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)的發(fā)展

醫(yī)學(xué)人工智能致力于基礎(chǔ)研究，輔助醫(yī)生完成診療工作、恢復(fù)患者心理和精神健康已有幾十余年。自1970年以來，醫(yī)學(xué)人工智能相關(guān)技術(shù)就開始產(chǎn)生，并逐漸應(yīng)用于分子生物學(xué)、臨床醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。在這一階段人工智能取得了很好的效果，奠定了其日后的應(yīng)用基礎(chǔ)；直到上個(gè)世紀(jì)80~90年代，人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，基于知識(shí)處理的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)得到了迅猛的發(fā)展，在實(shí)際應(yīng)用中也具有很強(qiáng)的實(shí)用性，在這一階段人工智能已經(jīng)在醫(yī)學(xué)中得到了初步的實(shí)際應(yīng)用。進(jìn)入21世紀(jì)后，人工智能的地位越來越高，醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)也得以發(fā)展，例如眼科學(xué)中的光學(xué)相干斷層掃描、角膜地形圖；影像學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)以及智能化算法等。在診療領(lǐng)域通過建立模型、形成方法，創(chuàng)造更先進(jìn)的系統(tǒng)，使醫(yī)生的診治方案更加精確，甚至有智能機(jī)器人可以輔助醫(yī)生進(jìn)行臨床診療，例如達(dá)芬奇機(jī)器人輔助手術(shù)的新興應(yīng)用，已經(jīng)開始用于復(fù)雜的泌尿科、婦科手術(shù)等[15]。目前專家和學(xué)者們正在探索將更多人工智能方法應(yīng)用于不同的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，并且運(yùn)用于實(shí)際操作中。

3.2人工智能與醫(yī)學(xué)教育

醫(yī)學(xué)生的教育包括理論教學(xué)和實(shí)踐操作教學(xué)，其核心是培養(yǎng)具有醫(yī)學(xué)思維和醫(yī)學(xué)道德的醫(yī)學(xué)生，教育方式的變革使針對醫(yī)學(xué)生的教育手段也產(chǎn)生了新的變化。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)促進(jìn)了醫(yī)學(xué)教育信息化發(fā)展，其中得以應(yīng)用的包括人工智能程序“Wat-son”、虛擬病人學(xué)習(xí)系統(tǒng)、增強(qiáng)型眾包輔導(dǎo)平臺(tái)Brainly、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)機(jī)器Hanover等[16]，這些人工智能系統(tǒng)可以幫助學(xué)生掌握基本知識(shí)和臨床實(shí)踐技能，使他們更好的成長和發(fā)展。另外，人工智能可用于醫(yī)學(xué)生臨床問診能力的培養(yǎng)和訓(xùn)練[17]，人工智能可以通過在問診過程中收集、匯總、分類、整理患者的描述，提醒學(xué)生在問診過程中的遺漏和不足。人工智能通過加強(qiáng)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化臨床實(shí)踐能力，將不斷促進(jìn)醫(yī)學(xué)生提高診療能力，將所學(xué)技能更有效地應(yīng)用于臨床；另外，將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)生教學(xué)中，可以建立提供輔助學(xué)習(xí)的云平臺(tái)[18]，將數(shù)字圖書館、試題庫等開放資源融合在一起，為醫(yī)學(xué)生提供了學(xué)習(xí)內(nèi)容的支持平臺(tái)，形成了醫(yī)學(xué)教學(xué)中的新型模式。

4人工智能在未來對臨床醫(yī)學(xué)產(chǎn)生的影響

4.1轉(zhuǎn)變醫(yī)學(xué)服務(wù)模式

在醫(yī)生的診療過程中，不斷產(chǎn)生的大量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和臨床資料將通過人工智能技術(shù)得到可靠的處理；醫(yī)生書寫病歷、對病人進(jìn)行隨訪觀察等諸多消耗精力的工作將通過人工智能技術(shù)中的語言處理等方式得以實(shí)現(xiàn)。因此，人工智能技術(shù)最大的影響在于可以取代醫(yī)學(xué)工作中大量機(jī)械性、重復(fù)性的消耗人力的工作，使醫(yī)生有更充裕的時(shí)間將更多的精力投入到科研研究中，這是人工智能技術(shù)無法被其他手段取代之處。同時(shí)要注重智能技術(shù)的使用要以人為本，也就是要充分關(guān)注患者的精神與心理健康，而不是依靠單一的計(jì)算機(jī)處理。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，新的醫(yī)療診療技術(shù)、分析處理手段和協(xié)作方式將被創(chuàng)造出來，為更多患者帶來福音。

4.2轉(zhuǎn)變醫(yī)學(xué)思維模式

醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，受到各類醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、環(huán)境和精神等因素的影響[19]，各部分相互影響和關(guān)聯(lián)，只有通過專業(yè)數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的結(jié)合和分析，才能獲得最可靠的醫(yī)療決策結(jié)果。我們以往所使用的數(shù)據(jù)收集方法很難保證數(shù)據(jù)的精確性，因此為避免推導(dǎo)結(jié)果過程中產(chǎn)生的誤差，我們一直以來優(yōu)先考慮使用大數(shù)據(jù)樣本分析方法來探究數(shù)據(jù)背后所體現(xiàn)的疾病特征。通過人工智能將思維方式進(jìn)行轉(zhuǎn)變有助于解除以往進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的思維定式。但利用人工智能技術(shù)并非將傳統(tǒng)手段完全拋棄，無論利用何種方式，只有結(jié)合數(shù)據(jù)，從大量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中找出其相關(guān)性在進(jìn)行求證，才能得到真實(shí)可靠的結(jié)論。例如在眼科專業(yè)中，隨著大量眼底相關(guān)疾病患者數(shù)據(jù)的積累，光學(xué)相干斷層掃描（OCT）成像技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，同時(shí)許多國內(nèi)外的團(tuán)體正在開發(fā)和評估新的人工智能程序，通過從診斷模式（如OCT）中收集數(shù)據(jù)，從而幫助眼科醫(yī)生對患者的疾病進(jìn)行診斷和管理[20]。

4.3促進(jìn)醫(yī)學(xué)科學(xué)研究

醫(yī)學(xué)研究是促進(jìn)醫(yī)學(xué)發(fā)展的重要手段，對于理解基礎(chǔ)理論知識(shí)、引進(jìn)新技術(shù)和新方法具有重要作用，多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)表明人工智能技術(shù)可以通過合理分析、精準(zhǔn)計(jì)算產(chǎn)生更準(zhǔn)確的、更具針對性的治療方案[21，22]。例如基于動(dòng)物模型的藥效評估和基于人體病理樣本的免疫組織化學(xué)分析在結(jié)合人工智能技術(shù)后，可以很好的避免醫(yī)師觀察存在主觀性和偏向性的缺點(diǎn)。人工智能技術(shù)以及最能體現(xiàn)其優(yōu)勢的大數(shù)據(jù)模式可以通過宏觀結(jié)論讓我們更好的認(rèn)清事物的本質(zhì)，認(rèn)識(shí)生命的現(xiàn)象以及疾病發(fā)生、發(fā)展的規(guī)律，掌握事物發(fā)展的進(jìn)程。關(guān)于人工智能對醫(yī)學(xué)的影響，從一方面來講，無論哪一領(lǐng)域，都要通過大數(shù)據(jù)來積累材料，積累材料的過程就是認(rèn)識(shí)事物的過程，另一方面，我們要正確應(yīng)用數(shù)據(jù)和人工智能，其優(yōu)勢只有在醫(yī)生的掌控之下，才能發(fā)揮其更大的效能。例如在眼部疾病中，OCT、眼底照相、視野檢查等已廣泛應(yīng)用于青光眼、年齡相關(guān)性黃斑變性（AMD）、糖尿病性視網(wǎng)膜病變（DR）等嚴(yán)重危害視力的眼病，體現(xiàn)了其較高的準(zhǔn)確性和精確度。有研究創(chuàng)新性的開發(fā)了一種DRAI篩查系統(tǒng)，并通過對二維圖像對其效果進(jìn)行了驗(yàn)證。但這種結(jié)果缺乏立體感，很難識(shí)別類似視網(wǎng)膜牽引樣的病變。將來自多模式成像的信息納入人工智能程序的算法可能會(huì)解決這一挑戰(zhàn)[23]。

5小結(jié)

人工智能從簡單的計(jì)算機(jī)程序，演變到發(fā)展出不同的智能算法并應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，大大改變了醫(yī)學(xué)診療和科學(xué)研究的狀態(tài)，這一技術(shù)的蓬勃發(fā)展將改變既往的醫(yī)學(xué)模式，提高醫(yī)療水平。然而，人工智能是由數(shù)據(jù)與技術(shù)累積所產(chǎn)生，代表了多維的思路，但最終對于患者的診療依然需要醫(yī)生的思維進(jìn)行專業(yè)的判斷，無論是醫(yī)學(xué)、數(shù)據(jù)或是人工智能，并不是絕對的依據(jù)，更重要的是要結(jié)合人的思維與判斷力，才能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)揮更大的優(yōu)勢。醫(yī)學(xué)人工智能診療技術(shù)將是未來人類醫(yī)療的發(fā)展方向和趨勢，通過輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行精準(zhǔn)的決策，可以自多方面緩解醫(yī)療壓力，提高醫(yī)療行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，促進(jìn)醫(yī)學(xué)不斷發(fā)展進(jìn)步。由于人工智能與其他傳統(tǒng)學(xué)科相比，存在相似之處，但也有差異，因此具有很大的不確定性，這種不確定性是由于人工智能是人為控制的，需要人為的設(shè)置，其研究過程中所建立的模型與傳統(tǒng)學(xué)科的原理有所不同，依然還處在變化發(fā)展階段。未來人工智能將會(huì)更廣泛的應(yīng)用到醫(yī)學(xué)中，我們要關(guān)注算法的改進(jìn)與研究，發(fā)展更精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)人工技能，未來人工智能技術(shù)的應(yīng)用將更加多樣化，更具精準(zhǔn)性，為患者及臨床工作者帶來更多的便利。

參考文獻(xiàn)

[1]郎景和.大數(shù)據(jù)及人工智能時(shí)代的醫(yī)學(xué)[J].中國婦幼健康研究，2019；30（1）：1-3

[2]張曉曉，龐婷.淺談人工智能特點(diǎn)及在醫(yī)學(xué)中應(yīng)用的幾個(gè)階段[J].福建電腦，2017；（3）：15

[3]李科威.大系統(tǒng)人工智能的醫(yī)學(xué)路線[J].湖南中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào)，2016；36（8）：80-81

[4]朱善邦，王婷，徐衛(wèi)東.人工智能診療平臺(tái)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].中國醫(yī)療設(shè)備，2019；34（1）：152-155

[5]曲利軍，劉萬陽，楊倩，等.人工智能技術(shù)溯源、醫(yī)學(xué)應(yīng)用及其在眼科前節(jié)疾病的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J].中華眼科醫(yī)學(xué)雜志（電子版），2018；8（6）：270

[6]羅鳳，陳金鷹，李果村.人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用分析[J].通信與信息技術(shù)，2018；236（06）：27-28

[7]TopolEJ.High-performancemedicine:theconvergenceofhumanandartificialintelligence.NatMed，2019；25（1）：44-56

[8]張雄，胡珺，朱福.智慧醫(yī)療框架下的醫(yī)學(xué)人工智能及其應(yīng)用[J].上海醫(yī)藥，2019；40（3）：6-8

[9]黃柳.兩會(huì)代表看醫(yī)改[N].中國醫(yī)院院長，2017：60

[10]張琪.人工智能的發(fā)展及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2016；（20）：259-259

[11]楊明，王錫山.未來醫(yī)學(xué)時(shí)代—人工智能診療[J].中華結(jié)直腸疾病電子雜志，2017；6（4）：349

[12]劉榮.智能醫(yī)學(xué)時(shí)代醫(yī)生的轉(zhuǎn)型[J].腹腔鏡外科雜志，2018；23（1）：1-3

[13]張遜.現(xiàn)代醫(yī)學(xué)事業(yè)發(fā)展的新理念—充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能[J].中國肺癌雜志，2018；21（3）：141-142

[14]WartmanSA，CombsCD.ReimaginingMedicalEducationintheAgeofAI[J].AMAjournalofethics，2019；21（2）：146-152

[15]HametP，TremblayJ.Artificialintelligenceinmedicine.Metabolism，2017；69：S36-S40

[16]衛(wèi)榮，馬鋒，侯夢薇，等.人工智能在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J].醫(yī)學(xué)教育研究與實(shí)踐，2017；（25）：838

[17]李熠，匡雙玉，桂慶軍，等.人工智能在醫(yī)學(xué)生臨床技能培養(yǎng)中的應(yīng)用探討[J].醫(yī)學(xué)教育研究與實(shí)踐，2018；26（06）：14-16，98

[18]萬莉，貢麗英，吳清，等.人工智能在高等醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用前景[J].中國醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2018；32（06）：11-14

[19]劉博罕，何昆侖，智光.大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)對未來醫(yī)學(xué)模式的影響[J].醫(yī)學(xué)與哲學(xué)，2018；39（11B）：1-4

[20]KapoorR，WhighamBT，Al-AswadLA.ArtificialIntelligenceandOpticalCoherenceTomographyImaging.AsiaPacJOphthalmol（Phila）.2019；8（2）：187-194

[21]于觀貞，劉西洋，張彥春，等.人工智能在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用與思考[J].第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018；344（04）：16-23

[22]SchorkNJ.ArtificialIntelligenceandPersonalizedMedicine.CancerTreatRes，2019；178：265-283

[23]TingDSW，PasqualeLR，PengL，etal.Artificialintelligenceanddeeplearninginophthalmology[J].BrJOphthalmol，2019；103（2）：167-175

作者：邰雪，趙天祺，孫亞茹，趙海霞  單位：內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院 近視眼激光治療中心