韩德民李彦如张晓晴
首都医科医院耳鼻咽喉头颈外科耳鼻咽喉头颈科学教育部重点实验室
简介
人工智能(artificialntelligence,AI)是一项以数学大数据算法为基础的模拟、延伸和扩展人类智能的新技术，它由计算机科学理论、方法、技术及应用等主要部分组成。
大数据(bigdata)高容量(volumeofdata)、高速度(velocityofdatastreaming)和多类型(varietyofdata)的“3V”特点是互联网时代的标志”。
人工智能在互联网大数据时代应运而生，并蓬勃兴起，在各个领域推动复杂海量数据的快速分析，其准确性不断提升。
在医学领域，医疗数据电子化、信息互联性不断增强、生理信号采集终端设备不断普及，这些都为医疗AI的训练及应用奠定了良好的基础。近年AI医疗图像识别取得了令人振奋的进展。
尤其是在肿瘤的影像识别、皮肤肿瘤图片识别等领域，AI技术展现出了优于人类专家会诊的“成绩”以及对海量数据的超强处理速度。或许未来在区块链、5G技术的支持下，
我们可以开展远程直面性无时差的快速辅助智能诊疗,甚至辅助机器人手术等复杂操作，从而可以进一步推进和实现全时态健康管理。
毋庸置疑,AI技术将推动高效利用有限的医疗资源,大规模延伸医疗健康服务供给，颠覆性地促进新的健康管理和医疗服务模式的诞生,这一切值得期待。
01
近年来，随着数据结构理论的不断深化研究，大数据、互联网、物联网及区块链等技术日趋成熟，人们开始有能力对事物发生发展的自然规律进行超越既往的深入研究，开始新的整合判定。
我国的智能医疗健康服务领域也将在全球博弈的竞争中步入新的纪元。
比对人工神经网络脑机接口这一梦寐以求的目标与现实,我们在医学AI应用研究领域尚处于蹒跚起步价段。
主要功课有以下几个方面:
(1)替代影像科、物理诊断科以及病理科医师识别数字化影像和生理数据，进行疾病识别与诊断;
(2)为选择治疗护理方案建立疾病预后模型，包括识别大样本患者组群的精确分析;
(3)为难以形成诊断标准的各类疑难疾病建立单独的识别验证模型，建立AI诊断模型，包括中医药大数据脉象诊疗学等研究领域;
(4)尝试在大数据网络中进行医疗信息的智能无障碍链接等。
02
回望耳鼻咽喉头颈外科领域，我们的有识之士早已进行了一些开拓性研究。
在听觉电生理的临床应用研究中，AI已助力于人工听觉设备自动功能检测以及参数调试系统，在助听器选配、人工耳蜗术后功能调试等技术应用方面大幅度减轻了人工复杂的操作程序,误差率明显下降。
通过对患者听力损失特征、助听器特性以及声音频率特征的深度学习，AI技术还可有效地改善听觉检测设备的效能，为开发小型、全自动、便携式听觉功能检测设备提供重要技术支撑。
针对听力下降、眩晕、耳鸣、耳硬化症以及胆脂瘤等相对复杂的疾病，AI在病史及鉴别诊断等大量临床资料识别处理中也展示出了强大的综合分析和运算管理能力。
03
鼻科学的AI研究，目前主要集中在鼻腔、鼻窦疾病的影像学诊断方面。
出现了更多的AI分析方案，供临床医生参考判断诊疗预后等。
当前AI在鼻息肉的诊断上也取得了一定进展,在今后的研究中，鼻科学应该更多