综述：人工智能基础

本文系统梳理了人工智能（AI）在医疗领域的应用与挑战，重点阐释了机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（如GPT和GANs）等技术原理，并探讨了数据隐私、算法偏见等伦理议题，为AI在药物研发和精准医疗等场景的负责任发展提供了前瞻视角。

　　

人工智能（AI）正以前所未有的力量重塑各行各业，其中医疗健康领域受到的影响尤为深远。这项技术通过模拟人类智能，使机器能够执行复杂的认知任务，其核心在于从数据中学习、识别模式并自主做出决策。

人工智能

医学专业知识的获取依赖于临床病例的长期积累，医生借此提升疾病诊断与治疗能力。与之相似，机器通过“学习”数据和经验来识别模式并提升预测准确性。随着计算机科学领域的技术突破，人类智能与机器智能之间的差距正在迅速缩小。

机器学习

大约20年前，机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能的首个子领域出现。其算法不再依赖确定性编程规则，而是鼓励机器从数据样本中学习并随时间推移提升性能。机器学习模型擅长从海量数据中识别模式，并进行知识泛化与提取。这些模型需要大量高质量数据进行训练，通过统计方法发现数据内在规律，从而实现对未知数据的预测。

深度学习

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习的子集，它采用深层人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）。这些网络由多层人工神经元构成，使模型能够从不同复杂度层次解析数据（图2）。以图像识别为例，深度神经网络通过多层结构逐步处理信息：浅层识别边缘和轮廓等基础特征（如水平、垂直或对角线线条），深层则整合这些特征以识别更复杂的模式（如器官形状或病变区域）。

人工神经网络（ANNs）

人工神经网络试图复现人脑的结构与功能。人脑中神经元通过突触互联，以分布式并行方式处理信息；类似地，ANN由分层互联的节点（人工神经元）组成，每个节点执行简单计算并将信息传递至下一层。生物神经元主要包含三部分：接收输入的树突、处理信息的细胞体以及传递输出的轴突。人工神经元对应设计了输入层（接收数据）、隐藏层（进行复杂计算）和输出层（生成最终结果）。

卷积神经网络（CNNs）

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是专为处理图像和视频等视觉数据设计的神经网络，在计算机视觉任务中表现出极高效率。它能自动检测图像中的关键特征（如边缘、形状和纹理），尤其擅长图像识别与分类。其结构包含两大顺序工作的核心层：卷积层（提取局部特征）和池化层（降低数据维度，提升计算效率与模型泛化能力）。

生成式AI（Generative AI）

生成式AI（Generative AI）是深度学习的最新突破，它不仅能够分析与分类现有数据，更能基于所学模式创造全新原创内容。该技术的爆发得益于生成对抗网络（GANs）和GPT等语言模型的发展。生成式AI已展现出在医学影像合成、药物分子设计等领域的变革潜力。

生成预训练变换器（GPTs）

GPTs是一类专为处理与生成类人文本而设计的AI模型，它们基于名为Transformer²的深度学习架构构建。与传统模型不同，GPTs无需为每项任务单独标注数据，而是通过海量无标注文本进行预训练，学习语法、语境和语义等语言细微差别。这种架构使其能够执行翻译、摘要和问答等多种语言任务。

生成对抗网络（GANs）

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是生成式AI中最先进且广泛使用的技术之一。GANs包含两个相互竞争的神经网络：

• •

  生成器：从随机输入生成合成数据（如模拟真实人脸特征的图像）。

• •

  判别器：评估生成数据的真实性，区分其与真实数据的差异。

  通过迭代对抗，生成器持续优化输出质量，直至生成高度逼真的数据。

人工智能应用领域

人工智能技术适用于众多领域，使机器能够执行以往需要人类干预的复杂任务。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）专注于计算机与人类语言的交互，目标是让机器有效理解、解释和回应语言。其常见应用包括情感分析（识别文本情感倾向）和聊天机器人（提供自动化客户服务）。

在医疗领域，AI应用涵盖医学影像分析（如X光、MRI的病灶识别）、药物研发（加速新药发现与药效模拟）以及个性化医疗（根据患者基因、生活方式等数据定制治疗方案）。

伦理考量

人工智能（AI）的应用引发诸多伦理挑战，需确保其公平、安全、有效地实施。核心问题包括：

• •

  数据隐私与安全：AI系统需要大量训练和操作数据，必须遵循《通用数据保护条例》（GDPR）等法规妥善处理信息。

• •

  算法偏见：训练数据若存在偏差，可能导致算法歧视特定群体，需通过多样化数据和公平算法设计予以缓解。

• •

  公平访问：需确保AI技术惠及所有人，避免因经济或地理因素加剧不平等。

• •

  透明度与可解释性：尤其在医疗等高风险领域，AI决策过程应透明易懂，建立责任追溯机制。

结论

人工智能（AI）已成为现代最具创新性与变革性的技术之一，其应用横跨所有行业。它通过自动化复杂流程、自主生成内容及实时分析海量数据，正在重塑世界，为解决复杂问题和优化决策提供全新路径。

在医学领域，AI在提升诊断准确性、加速新药研发和实现个性化治疗等方面展现出巨大潜力。然而，全面推广仍需应对技术、伦理和监管挑战。未来研究应聚焦于开发更可靠、透明且公平的AI系统，确保其发展符合人类价值观并服务于社会福祉。

生成式AI和AI辅助技术使用声明

在本文撰写过程中，作者使用了ChatGPT和Google Gemini进行翻译、内容构思与结构组织。使用后作者对内容进行了必要的审阅与编辑，并对出版物内容负全部责任。

资金

无。

伦理声明

无。

利益冲突

无。