1.人工智能已上升为国家战略
人工智能是指在理解智能的基础上，用人工方法所实现的智能。1956年，美国达特茅斯(Dartmouth)会议首次提出“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。研究者们随后发展了众多理论和原理：阿兰·图灵提出图灵测试和图灵机的思想，影响了整个世界人工智能发展的轨迹;深度学习之父Geoffrey Hinton提出深度学习的概念和方法，人工智能因此得到复兴和现在的繁荣;AlphaGo之父哈萨比斯对推动人工智能发展的影响显而易见，AlphaGo不是简单编程后按照既定步骤下棋，而是给予一定规则，依靠增强学习系统，学习人类棋手的比赛，开创自己的打法。这是人工智能质的飞跃，开启了人工智能在社会方方面面的应用之门。
十九大报告中提出：要建设网络强国、数据中国、智慧社会，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，将大数据、人工智能等上升为国家的最高战略。2017年11月，科技部在京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，并宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：百度公司负责自动驾驶，阿里云公司负责城市大脑，腾讯公司负责医疗影像，科大讯飞公司负责智能语音。会议的召开标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。
2.人工智能在神经外科领域的作用
人工智能在医学上的应用包含三大方向：临床决策支持系统、人工神经网络和大数据挖掘。如何在此三方面发挥人工智能的作用，促进神经外科学科发展，是本文的论述要点。
2.1临床决策支持系统(clinical decision support system)
临床决策支持系统是将医学诊断知识大批量导入计算机，机器利用算法模拟医学专家的临床诊疗思路，独立或辅助医学专家对病人进行诊疗。最早可追溯至上世纪70年代，美国斯坦福大学开发MYCIN系统，可以对感染性疾病病人进行分析诊断，并给出详细的治疗方案，并且该系统在菌血症、肺部感染、颅内感染等方面的诊疗水平已经超过该领域的专家水平。近年来，美国纪念斯隆-凯瑟琳医院与IBM合作开发的“Watson系统”以150万份病历和诊断图像，200万页的文字记录、文献等为语料，构建肿瘤识别模型，提升筛查的准确率。Google用深度学习的方法检测糖尿病性视网膜病变，对糖尿病并发症进行早期干预，显著改善糖尿病病人的预后。由此可见，临床决策支持系统在医学上大有可为。
在神经外科领域，目前尚无已报道的临床决策支持系统。神经系统疾病包含神经系统肿瘤、感染、外伤、血管病、神经退行性疾病等，种类复杂多样，病情变化迅速，需要临床决策支持系统的辅助。且神经外科医生培养周期长、成本高，各地医疗水平参差不齐，误诊率高，比其他专科更需要临床决策支持系统。因此，如何利用好知识库、电子病历和文献为语料，以人机交互接口、推理规则引擎等为组件的信息系统，提升医疗决策水平和服务能力，有效降低误诊和漏诊率，优化诊治方案，应该是目前神经外科的研究重点。
这既需要综合电子病历、学术文献、医学影像、生理监测等多模态数据，亦需要与专家知识相融合，利用人工智能方法进行整合，形成辅助分诊、辅助问诊、辅助诊断和辅助决策模型，建立覆盖病人全就医闭环流程的新型服务模式解决方案。如果将此付诸实施，形成基于人工智能诊断和辅助决策系统，相信将在基层医院得到极大推广，大受欢迎，在提供临床效率的同时，节约国家医疗投入，产生良好的社会和经济效益。
2.2人工神经网络(artificial neural network，ANN)
ANN是一种通过模仿人类脑神经回路，将生物神经网络在结构、功能等方面的理论高度抽象、概括、融合而构成的信息处理系统，其特点就是机器模拟神经网络进行自主学习和分析。ANN克服知识输入的“有限性”，通过“自主学习”，具备自学习、自组织、泛化及训练的能力。因此，ANN可以将自主学习带入临床决策支持系统，大大扩展临床决策支持系统应用的深度和广度，使之具备自主学习和融合分析的功能。
目前，在神经外科领域，美国Emory大学研究人员利用ANN模型构建神经外科危重症病人死亡风险评估和预测系统，通过将病人的心律、呼吸节律、血压、血氧饱和度、颅内压监测等大量生理参数与病人危险评分及治疗预后结合起来，ANN可以建立死亡风险评估模型和预测系统，为重症病人提供个性化的风险评估，降低虚警率，并提高医生的工作效率。
由于ANN能产生非常强大的预测模型，ANN越来越多地用于手术结果的预测模型。2016年3月，北京协和医院神经外科启动利用面部特征识别库欣综合征的课题，课题利用到的人脸识别技术主要构成要素即是ANN。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸作为人体上特征性最明显的器官，具备不易伪造、可被动采集等特征。人脸识别技术能够基于人脸这一非侵犯性的生物信息，进行毫秒级大数据计算，使人脸成为智能社会的“入口”。而库欣综合征病人的人脸具备多种典型的特殊表现，如：满月脸(面部增宽、饱满)、多血质面容(以颧部皮肤发红为著)、面部痤疮和胡须生长等。
研究采集既往北京协和医院1000例库欣综合征病人典型面部正面照片，5000例泌乳素腺瘤及无功能腺瘤病人面部正面照片，并从FERET人脸数据库收集正常人面部正面照片4000张，利用ANN原理，以在Imagenet上训练收敛的Google Inception-v3网络为基础，作出一定修改，建立协和库欣综合征人脸识别系统1.0，具有良好的诊断价值，特别是筛查价值。本项技术目前已经申报国家专利，并希望最终以手机APP、网站等形式向公众开放，既可以提高库欣综合征病人的早期诊断率，做到早发现、早治疗;又可以提高基层医生及公众对库欣综合征的认识和了解。
由此可见，ANN距离神经外科医生并不遥远，理解其原理和价值，可以帮助医生解决很多临床诊疗中的难题。
2.3大数据挖掘(big data mining)
医院信息化的发展产生海量的医疗大数据，如何利用这些纷繁芜杂的医疗信息进行高效数据清洗，并对有效数据进行深度挖掘分析，成为目前研究的热点。做好医疗大数据分析，不仅能协助制定疾病的临床诊疗指南，更能为国家卫生策略提供更好的数据基础。库欣病作为一种内分泌肿瘤，其诊断、治疗相对其他肿瘤困难，愈后差、复发率高，对病人生活、家庭影响大。北京协和医院神经外科是目前全国最大的库欣病诊疗中心，手术达120例/年，稳居全国第一，与世界主要国家的大型垂体中心相比，也名列前茅。但欧洲和美国内分泌协会制定的库欣病诊疗指南，所引用的证据无一例出自国人之手。
究其原因，主要因为在医院信息化发展的同时，未能注意收集和保留重要的临床数据，特别是随访资料丢失严重，导致整份病例资料无法利用，造成临床病例资源的浪费;另外，未能建立起高标准的生物样本库。为改变这种现状，2015年由北京协和医院神经外科牵头建立、以中国垂体腺瘤协作组为依托、在国家人口与健康科学数据共享平台下成长起来的国内首个有关垂体疾病的多中心数据库———中国垂体疾病注册中心(http://www.cpdrn.cn)正式投入使用。
截至目前为止，已经覆盖全国30多家医院，病例数突破12000。中心各单位依托各医院生物标本库，保存血标本20000余份，组织标本2000余份。为垂体腺瘤的科学研究提供很好的平台，可以保证课题的顺利开展。目前，中心已开展多项多中心临床研究。在Pituitary、Endocrinology、Neurosurgery、EJE等国外主流杂志发表多篇研究论文，包括难治性库欣病的药物治疗，库欣病的术前诊断、术后疗效分析及评价标准。更重要的是，注册中心数据对国家卫生政策的制定，有良好的参考作用。另外，“推进创新神经技术脑研究计划”，简称“脑计划”，于2013年4月2日由奥巴马政府公布，该计划旨在探索人类大脑工作机制、绘制脑活动全图，并最终开发出针对大脑疾病的疗法。
脑计划中涉及到神经网络的研究，人工智能也必将在脑计划的实施过程中发挥重大作用。在神经外科手术领域，与人工智能相关的包括机器人、增强现实(augmented reality，AR)技术、虚拟现实(virtual reality，VR)技术和混合现实(mix reality，MR)技术等，这些技术正在日新月异地飞速发展，给我们带来全新理念。
3.结语
随着人工智能的发展，临床决策支持系统、人工神经网络等在医疗领域大规模应用成为现实。但是人工智能的主导者仍是包括临床医师、数据及计算专家等多专业的人工智能团队，人工智能系统本身并不能替代临床医师。临床医师应该借助人工智能的技术平台，加强与平台研究人员、相关企业的合作，借助人工智能蓬勃发展之势，加速神经外科的学科发展。
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