人工智能助力检验医学发展
《新一代人工智能发展规划》中提出，要发展智能医疗，我们的首要任务就是推广应用人工智能治疗的新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系［1-2］。临床检验主要是运用物理学、化学和生物学等实验方法对各种标本进行定性或定量分析，为医生临床诊断提供可靠依据［3］。近年来，人工智能（AI）在医疗检验领域大放异彩，人工智能在样本处理，形态学检验，检验结果审查等过程中发挥着重要作用，有效减少了检验工作人员因主观性导致的误差，提高了检验人员的工作效率，人工智能与检验的结合满足了临床对检验专业日益增高的质量要求［4］。人工智能大潮汹涌而来，我们作为工作在临床一线的检验人更应该顺应潮流，担当使命，积极接受新事物并将其转化为更先进的检验手段，更好地服务于医疗事业。
1 人工智能技术
1.1 人工智能的概念
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学［5］。人工智能由计算机科学衍生而来，尝试利用计算机模拟人脑做出智能反应，目前人工智能的研究涵盖机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等多个领域。
1.2 人工智能发展历程
1945年世界上第1台通用电子计算机ENIAC出现，尽管该计算机计算速度有限，操作过程繁琐，但依然为人工智能的出现奠定了条件基础。1950年，图灵发出疑问“机器会思考吗？”，并且提出著名的图灵测试，该测试至今仍被视为人工智能水平测试标准之一，而图灵也被誉为人工智能之父。1956年，科学家们在达特茅斯会议中正式提出人工智能一词，并且将人工智能作为一个新概念划分为一个独立学科，故1956年被视为人工智能元年。由于当时计算机计算能力的局限性，人工智能黄金时期持续不久便遭遇寒冬，直到1980年卡耐基梅隆大学（CMU）研发的专家系统XCON正式投入使用，人工智能再一次复苏，随着机器学习的出现，人工智能进入繁盛时期［6,7］。工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，而人工智能的出现标志着第四次工业革命的开始，我们迎来了工业4.0，即利用信息化技术促进产业变革的智能化时代。2016年，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发的人工智能软件Alpha Go与国际围棋冠军李世石五番棋大战，李世石以1:4的比分惨败，向人们昭告人工智能技术已然成熟，人工智能已经走下神坛进入我们的生活。
1.3 智能化的理论基础
1.3.1 机器学习 机器学习是人工智能的核心研究领域，是实现人工智能的一种手段，其目的在于使计算机具有智能化学习能力。机器学习的定义为利用经验来改善计算机系统自身的性能，简而言之就是计算机利用已有的数据进行学习得出规律以便对未知的新数据进行预测［8］。机器学习又分为监督学习和无监督学习，监督学习中所有数据都有对应的人为给定的特征标签，然后在这些特征中寻找数据之间的规律。而无监督学习则是要求计算机通过寻找数据间的规律主动确定数据特征。监督学习主要面向分类及回归问题，而无监督学习主要面向聚类分析以及数据降维等问题，机器学习概念如图1所示。
1.3.2 深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，深度学习用无监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代传统特征提取算法［9］。深度学习引入了感知器这一概念并且将神经元视作一个功能逻辑器，同时将神经元活动简化为了3个过程：输入信号线性加权，求和，非线性激活。神经元构成的神经网络由3部分组成：输入层，隐藏层，输出层，3者均由权值连接，输入层接收外界信息，隐藏层和输出层的神经元对信息进行函数处理，最后神经网络模拟人类大脑做出决策［10］。深度学习依赖数据来提升算法准确率，数据集质量越高，深度学习对特征的学习效果就越好，深度学习概念如图2所示。
图1 机器学习概念图Fig.1 Machine learning concept diagram.
1.3.3 强化学习 强化学习也是机器学习的一个分支，强化学习有两个关键概念：策略和奖励。强化学习就是智能系统通过反复的执行某些策略并且得到反馈，然后朝奖励信号最大的方向学习，强化学习的自我学习通过实践来实现并且通过实践找到最好的结果。深度学习和强化学习首先都是自主学习系统。深度学习从训练集数据中学习是一种静态学习，但强化学习是通过不断犯错再得到反馈来调整自身的策略以获得最优结果，是一种动态学习［11-12］。事实上，深度学习与强化学习并不是相互排斥的概念，深度学习作为运作机制，强化学习进行算法优化，两者结合形成了一个更接近人类级别的通用智能。
