计算机人工神经网络在医学领域的应用现状与展

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1、计算机人工神经网络在医学领域的应用现状与展毕业计算机人工神经网络是1门应用广泛，涉及多学科交叉、综合的前沿学科。人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的1大飞跃。近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。由于人体与疾病的复杂性，不可预测性，非常适合人工神经网络的应用。目前的研究几乎涉及从基础医

2、学到临床医学的所有方面，主要应用于生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。在麻醉与危重医学相关领域的研究涉及到多生理变量的分析与预测，从临床数据中发现1些尚未发现或尚无确切证据的关系与现象，信号处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测，单独或结合其他人工智能技术进行麻醉闭环控制等。在围术期和重症监护与治疗阶段，需要获取大量的信息，将可能在信号处理、基于动态数据驱动的辅助决策专家系统、数据挖掘、各种临床状况的预测、智能化床旁监护、远程医疗与教学、医疗机器人等各方面广泛运用到人工神经网络技术和

3、其他人工智能技术。1、概述人工神经网络（ArtificialNeuralNete)上的成绩。正确分类率为84%,超过了现今所用的统计方法的60%～70%的分类率。台湾DEU科技（德亚科技）开发的计算机辅助检测系统RapidScreenTMRS-2000为全世界最先通过美国ＦＤＡ认证的早期肺癌辅助诊测系统。该产品采用人工智能神经网络ANN，自动标识数字胸片中可疑结节区。经台湾和美国的临床实验，可使放射专家检测T1期肺癌的能力明显提高(潜在提升约15%以上)。DeGroff等使用电子听诊器和人工神经网络

4、制造了1种仪器，它可正确地区分儿童生理性和病理性杂音。用电子听诊器记录的儿童心音，输入能识别复杂参数的ANN，分析的敏感性和特异性均达100%。3、其他：生物信息学中的研究中可应用于基因组序列分析、蛋白质的结构预测和分类、网络智能查询等方面。药学领域广泛应用于定量药物设计、药物分析、药动/药效学等方面。例如：用于预测药物效应。Veng-Pederson用神经网络预测阿芬太尼对兔心率的影响，对用药后180-300分钟的药物效应取得了较好的预测结果（平均相对预测准确度达78%）。分析群体药动学数据，以获

5、知群体药动学特征和不同人口统计因子对药物行为的影响，对临床用药具有指导意义。4、麻醉与危重医学相关领域的研究手术室和ICU内是病人信息富集的地方，而且大量的信息处在动态变化中，随着医学技术的飞速进步，所能获取的信息越来越多，医护人员面临着信息轰炸。神经网络技术可以很好地帮助我们应对这些问题。例如：1）可以用于分析多个生理变量之间的关系，帮助研究其内在的关系，或预测1些变量之间的关系：Perchiazzi在肺损伤和正常的猪容量控制机械通气中，用ANN估计肺顺应性的变化，不需要中断呼吸，与标准方法相比误

6、差很小。2）结合数据挖掘技术，可能从海量数据库例如电子病历系统中，发现1些尚未发现或尚无确切证据的关系与现象：Buchman研究了神经网络和多元线形回归两种方法，用病人的基本资料、药物治疗差异和生理指标的变化预测在ICU延迟（>7天）。3）信号处理：Ortolani等利用EEG的13个参数输入ANN，自行设计的麻醉深度指数NED0-100作为输出，比较NED与BIS之间有很好的相关性；4）干扰信号的自动区分检测：JeleazcovC等利用BP神经网络区分麻醉中和后检测到的EEG信号中的假信号，

7、是传统EEG噪音检测方法的1.39-1.89倍。5）各种临床状况的预测：Laffey用ANN预测肌肉松弛药的残留，发现明显优于医生的评估，还有用于预测propfol剂量个体差异的，预测术后恶心、呕吐，预测全麻后PACU停留时间，预测ICU死亡率等较多的研究。6）单独或结合其他人工智能技术进行麻醉闭环控制：Huang等在全凭异丙酚静脉麻醉中，利用听觉诱发电位确定麻醉深度，结合异丙酚靶控输注效应室浓度训练ANN区分有反应和无反应者，对ANN判断的麻醉水平再用基于心率、血压的模糊逻辑控制调整，结合应对意外

8、干扰的安全机制。