浅谈计算机在医学中的应用论文
近年来,计算机科学技术发展十分迅速,在各个领域得到了广泛的应用,在医学领域中的应用对医学发展起到了至关重要的作用。下面是小编为大家整理的计算机在医学中的应用论文，供大家参考。
计算机在医学中的应用论文范文一：计算机人工神经网络在医学领域的应用现状与展望
计算机人工神经网络是一门应用广泛，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一大飞跃。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，从临床数据中发现一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其他人工智能技术。
一、概述
人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)学科的重要分支。经过50多年的发展，已成为一门应用广泛，涉及神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学等多学科交叉、综合的前沿学科。
现代计算机的计算构成单元的速度为纳秒级，人脑中单个神经细胞的反应时间为毫秒级，计算机的运算能力为人脑的几百万倍。可是，迄今为止，计算机在解决一些人可以轻而易举完成的简单任务时，例如视觉、听觉、嗅觉，或如人脸识别、骑自行车、打球等涉及联想或经验的问题时却十分迟钝。也不具备人脑的记忆与联想能力，学习与认知能力，信息的逻辑和非逻辑加工能力，信息综合判断能力，快速的高度复杂信息处理速度等。
造成这种问题的根本原因在于，计算机与人脑采取的信息处理机制完全不同。迄今为止的各代计算机都是基于冯*纽曼工作原理：其信息存储与处理是分开的;处理的信息必须是形式化信息，即用二进制编码定义;而信息处理的方式必须是串行的。这就决定了它只擅长于数值和逻辑运算。而构成脑组织的基本单元是神经元，每个神经元有数以千计的通道同其他神经元广泛相互连接,形成复杂的生物神经网络。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元, 对信息进行分布式存储与加工, 这种信息加工与存储相结合的群体协同工作方式使得人脑呈现出目前计算机无法模拟的神奇智能。
人工神经网络就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。一个人工神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络,用以模拟人类进行知识的表示与存储以及利用知识进行推理的行为。一个基于人工神经网络的智能系统是通过学习获取知识后建立的,它通过对大量实例的反复学习,由内部自适应机制使神经网络的互连结构及各连接权值稳定分布，这就表示了经过学习获得的知识。
人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它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一大飞跃。
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。1987年在圣地亚哥召开了首届国际神经网络大会，国际神经网络联合会(INNS)宣告成立。这标志着世界范围内掀起神经网络开发研究热潮的开始。
二、医学领域应用现状与前景
由于人体与疾病的复杂性，不可预测性，在生物信号与信息的表现形式、变化规律(自身变化与医学干预后变化)，对其检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面均存在大量复杂的非线性关系，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。
1、信号处理：
在生物医学信号的检测和分析处理中主要集中对心电、脑电、肌电、胃肠电等信号的识别，脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取，医学图像的识别和数据压缩处理等。
2、医学专家系统
医学专家系统就是运用专家系统的设计原理与方法, 模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程编制的计算机程序, 它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。 “传统”的专家系统，通过把专家的经验和知识以规则的形式存入计算机中，建立知识库，用逻辑推理的方式进行医疗诊断。但一些疑难病症的复杂形式使其很难用一些规则来描述，甚至难以用简单的语言来表达;专家们常常难以精确分析自己的智能诊断过程。另一方面，基于规则的专家系统，随着数据库规模的增大，可能导致组合爆炸，推理效率很低。由于人工神经网络能够解决知识获取途径中出现的“瓶颈”现象、知识“组合爆炸”问题以及提高知识的推理能力和自组织、自学习能力等等, 从而加速了神经网络在医学专家系统中的应用和发展。
Sordo比较了采用不同网络结构和学习算法的神经网络在诊断胎儿唐氏综合征(Down’s Syndrome) 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Rapid ScreenTM RS-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制造了一种仪器，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，或预测一些变量之间的关系：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，发现一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：Jeleazcov C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，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，结合应对意外干扰的安全机制。
随着ANN新的理论、技术、方法的不断涌现，其模仿人智能的程度不断提升，已经在诸如专家系统、植入系统(embedded systems)、数据挖掘、多智能体系统、财金工程、生物信息学、无线通讯、制造业等领域得到了很多商业化的应用。在医学特别是麻醉、危重医学的应用研究尚不多，商业化应用更是鲜见。但在围术期和重症监护与治疗阶段，需要获取大量的信息，既有纯数据、又有生物信号、图像、文字等，既有数字化确定的信息，又有不确定和模糊的表诉，既有静态的，又有动态的，既有具有共性的征象，又有个体差异，客观上为新技术的应用提供了宽阔的舞台。将可以在信号处理、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运用人工神经网络技术和其他人工智能技术，帮助忙碌的医护人员更有效、安全、经济地为病人服务。
计算机在医学中的应用论文范文二：计算机辅助教学在医学形态学科中的应用
摘要：就计算机辅助教学在解剖学、组织学、病理学、微生物学中的教学应用进行探讨，论述了计算机辅助教学在医学形态学科中理论教学、实验教学及考试中的应用。
关键词：医学;形态学科;CAI
计算机辅助教学(CAI)系统是以计算机系统作为媒体，以人机交互方式向学生传播相应的教学内容以达到预期教学目标的一种教学手段。这项技术为传统教学注入了新的生机，为教学改革和跨世纪医学人才的培养提供了一个全新的思想和理念，开创了教育、教学新格局[1]。
医学基础课程中诸多的形态学科，如解剖学、组织学、病理学、微生物学等，在传统的教学中需用挂图、标本、光学显微镜等工具进行辅助教学，但这些工具占有空间大，难以保管，易耗损，且教学效果是平面的。随着计算机技术的迅猛发展，CAI应运而生，已被越来越多地应用于医学形态学科的各种教学活动中。与传统的课堂教学相比，CAI有如下的优势：①利用视听等媒体，可将传统的课堂教学中难以表达的抽象过程、抽象概念和大型实验通过图形、图像技术直观、形象、立体、动态地表现出来，尤其对一些动态过程的演示，有助于学生对教学内容的理解。②CAI课件在程序的控制下具有对学生反应作出反馈的能力，教师能根据学生掌握知识的情况，随时调整进度，重复或跳过某段内容，根据学生的学习情况，选择学习的起点，按学生认为最适当的方式和进度进行学习。学生在操作中通过人机对话进行自我学习、自我检查、自我评价、复习补漏、安排学习进度，从而使不同水平、不同层次的学生都可得到帮助和提高，真正做到因材施教[2]。③变“满堂灌”为一人一机直接交流。通过计算机提出问题，分析问题，引导学生遵循教学规律，循序渐进掌握所学内容，通过举一反三使学生建立清晰、完整的概念，变被动学习为主动学习。利用CAI充分调动学生学习的主动性和灵活性，对培养学生的自学能力，改进学习方法，掌握获取知识的技能有着积极的意义。④ CAI的引入，学生可以根据自身爱好、个人的兴趣与特长进行个性化学习。学生通过计算机做习题，达到巩固知识的目的，同时也减轻了教师课后辅导答疑和批改作业的压力，还能使黑板上无法实施的某些教学内容得以顺利完成，从而为高质量教学提供保证一。⑤CAI可以存储大量信息，可实现随时调用和查找有关文献，从而提高学生的综合能力[4]。
l CAI在理论教学中的应用
1.1 在组织胚胎学教学中的应用
传统的组织学与胚胎学教学内容具有结构微细、平面图像、状态静止和局部显示等特点，教师讲解起来费劲，而CAI课件的引入，使得教学内容生动形象，动态的文本、图像、动画、图表、图示等通过人机对话向学生传输知识，从而达到传统课堂教学达不到的效果。CAI将各种适合于组织胚胎学教学的图片、光电镜照片、模式图等等，整理成图片资料，然后将文字稿与图片稿进行有机串联、编排。按教学各章节制作成形象生动的计算机教学课件，从而可节省课堂教学时间，使教师有更多的精力用于讲清、讲透重点难点，提高课堂教学效果[5]。
1.2 在医学寄生虫学教学中的应用
传统的医学寄生虫学教学模式，主要是教师根据教材内容用图表、标本来讲授寄生虫的形态、生活史、致病作用、实验诊断、流行与防治等知识，这些抽象的基础理论往往使学生感到枯燥乏味，特别是讲到各论时，学生更容易将生活史相似的寄生虫互相混淆，复习时倍感难记，在很大程度上影响了学习效果。而利用多媒体课件进行教学，让学生在接受文字、图像、声音等多种信号刺激的同时，又动用各种感官，做到眼到、耳到、手到、心到，从而提高学生的学习积极性。由于使用CAI课件教学，课堂信息量大，重点突出，教师既能方便地调用各种素材有效地组织教学，又能很方便地帮助学生进行归纳比较。通过CAI教学，学生很容易把握寄生虫学的框架，并能将知识体系进行横向和纵向联系，理顺学习思路_6j。
1.3 在病理学教学中的应用
在以往的教学中，病理学只能采用挂图、录像、幻灯、标本等方法辅助教学。而利用CAI，则可以采用简要的文字、色彩鲜艳清晰规范的图片，栩栩如生的图像照片，各种真实的运动图像等方式，使病理学中许多枯燥的、单调的、抽象的内容转变为引人人胜的、生动形象的、易学易记的信息，从而有效提高了教学效率，改善了教学环境，节约了教育资源[7]。
1.4 在解剖学教学中的应用
解剖学是一门重要的形态学科，教学上对形象化要求很高。CAI能解决解剖学教学中内容抽象、复杂，实验标本少，易损坏，标本缺乏整体观等方面的不足。CAI的应用调动了学生的多器官学习，使其学习效率得以提高[8]。应用CAI，将静态的传统教学变为动态直观教学，通过提供交互式的学习环境，而优化教学环境，充分发挥学生学习解剖学的主动性、积极性和创造性，为解剖学教师提供了形象的丰富多彩的表达方式，从而利于解剖教学中的重点和难点突破，提高教学质量[9-10]。
2 在医学形态学科实验教学中的应用
医学基础课程中有许多形态学科需用光学显微镜观察，如组织学、病理学、微生物学等。通过光学显微镜观察微细结构，要求学生掌握人体IE常组织结构，病理状态的改变，病原体形态特征。这些实验内容繁多，结构微细，肉眼看不到、摸不着，学生在理论学习中感到十分抽象，难以理解，教师教学时也费时费力。通过实验课形象化的教学，可使学生加强理解，深化记忆。但在实验教学中，受到条件限制，形象化一直是一个难点。传统的实验教学，教师利用挂图、幻灯等教具进行讲解，往往在图形上显得生硬、呆板，与学生镜下观察的切片不完全一致，产生两像分离，教学指导性差，使得大多数学生在学习中存在着一定的障碍，往往在显微镜下找不到需要观察的东西，几乎都需要在教师的帮助下才能准确地找到结构。学生实验效率不高，花费很多时间，常常为不能观察到典型结构而感叹——理论与实际相差太远[11]。将CAI引入实验教学，学生在彩色电视机中观察到的图像，均取景于需学生独立观察的切片，不仅直观、逼真、清晰，而且伴有相应的文字说明及详细的讲解录音，从而提高了实验效果。
CAI将图像、文字、声音融为一体，使学生通过多种感官获取相关信息，并能独立、准确地找到需要观察的结构。另外，在实验指导过程中，教师要寻找结构、更换物镜、切片等将不可避免地耗费一些时间。采用计算机技术可使操作简单快捷，省去了寻找结构，更换物镜等操作，使实验中的指导时间大大缩短;同时切片图像储存在计算机中，可以随时调用、查看，反复观察、辨析。计算机技术还可丰富实验教学内容，将那些结构相似、容易混淆的器官如输尿管、输精管与输卵管等结构拼放在同一屏幕上，进行图像对比，比较它们的异同，这是传统实验教学手段无法比拟的。这种授课方式表现力强，学生思想集中，兴趣提高，大大强化了学生对知识的理解和记忆[12]。CAI可解决传统医学教育解剖学实习过程中学生多、尸体标本少的矛盾，并且通过循序渐进、层层展开的方法，最大限度地调动学生积极思维，从而提高学生分析问题、解决问题的能力[13]。
3 在医学形态学科考试、考核中的应用
在解剖标本考试中采用多媒体技术的优点：进行考前辅导时，教师利用课件中形象生动、信息量大的内容，使学生在短时间内能够复习到各大系统的主要和重点内容，从而加深学生对课本上理论知识的理解和记忆，提高学生的学习效果和学习成绩;号试用的标本和模型是经过精心挑选的，减少了标本之间的差异，从而统一了考试标准，因而对每个考生来说，条件都是相同的;节省了标本模型，减少了破损浪费，增强了试题的保密性，便于建立试题库;减轻了劳动强度，提高了工作效率。由于多媒体具有面清晰、色彩逼真、易于剪辑、检索方便等特点，采用此方法进行考试，可以明显地提高考试的可信度和有效度。它出题标准统一，考试时间相等，答案明确一致，避免了评分上的主观因素。同时还可以增减考题数，扩大取样范围，拓宽覆盖面，便于教师多层次、多角度提出问题，从而全面体现教学大纲和教材的要求。
在组织胚胎学考试中的应用。多媒体技术能明确表达主考者的意图，可使考核内容更广泛，并可考查一些细微的结构。
传统考试中所考的内容仅能用嵌在目镜上的指针指出，指针只能标出方位，而不能标出范围，所以传统考试方法往往不能考查学生必须掌握的一些较精细的结构。而采用计算机技术后，用虚线把所考的部分圈出，这样学生就能明确考题的目标，避免误答，因而能实际反映出学生的知识水平。利用多媒体技术亦可使考核内容更广泛，考试结果更准确。在传统考试进程中如果有学生不小心移动了指针，就可能造成后面的学生误答，从而影响了答题的准确性。采用计算机技术进行组胚实验考试可杜绝这种误差，使考试结果更准确，可比性更强。利用计算机进行组胚实验考试，还可按难易程度进行分类、归档，使考试难易程度易于控制;使各批学生分数可比性更强，考试结果更客观、更准确。
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