從基礎(chǔ)和臨床應(yīng)用角度出發(fā)的分類則是將共性的基礎(chǔ)性問(wèn)題進(jìn)行獨(dú)立的研究，主要是技術(shù)層面的內(nèi)容，包括算法研究、數(shù)學(xué)建模等；臨床應(yīng)用則與醫(yī)學(xué)視角的方法分類相似，但精細(xì)度上稍弱于前者。

本文結(jié)合兩個(gè)維度，并依據(jù)時(shí)間發(fā)展順序，將計(jì)算醫(yī)學(xué)的研究?jī)?nèi)容歸納為以下四類：

計(jì)算醫(yī)學(xué)主要研究?jī)?nèi)容

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以模型構(gòu)建為核心的計(jì)算醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究

以模型構(gòu)建為核心的計(jì)算醫(yī)學(xué)主要分為計(jì)算解剖學(xué)－人體數(shù)學(xué)建模和計(jì)算生理醫(yī)學(xué)－系統(tǒng)機(jī)制模型定量分析兩大類。

計(jì)算解剖學(xué)－人體數(shù)學(xué)建模

精確識(shí)別健康個(gè)體和患病個(gè)體之間的解剖結(jié)構(gòu)差異制約著醫(yī)療水平的發(fā)展。想要了解這兩種結(jié)構(gòu)的演變與差異需要將人體解剖學(xué)和計(jì)算技術(shù)以及數(shù)學(xué)理論方法相結(jié)合，計(jì)算解剖學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。

計(jì)算解剖學(xué)涉及圖像處理、數(shù)字集合處理、數(shù)學(xué)建模等技術(shù)，通過(guò)將人體解剖學(xué)數(shù)字化加快了解剖學(xué)的發(fā)展腳步。它將個(gè)體解剖學(xué)數(shù)據(jù)與人群解剖學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)和功能的比較分析，從解剖學(xué)的角度實(shí)現(xiàn)疾病的診斷、治療評(píng)估以及預(yù)后判斷，是后續(xù)診斷治療的基礎(chǔ)工作。

上世紀(jì)八十年代提出的“可視人計(jì)劃”便是計(jì)算解剖學(xué)的典型�？梢暼说闹饕�研究?jī)?nèi)容是將人體的二維橫斷面切片圖像，經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)的數(shù)字化處理形成人體解剖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)資料。利用三維重建技術(shù)，這些數(shù)據(jù)還可以構(gòu)建出更為直觀的人體結(jié)構(gòu)三維立體形態(tài)。

1986年，美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書館（National Library of Medicine，簡(jiǎn)稱NLM）開展了可視人計(jì)劃（The Visible Human Project，VHP），基于MRI、CT和解剖圖像創(chuàng)建了公開、完整、詳細(xì)的人體3D解剖學(xué)圖像數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)多年采集，可視人男性、女性數(shù)據(jù)集分別于1994年和1995年公布。截至2019年7月，NLM面向66個(gè)國(guó)家和地區(qū)發(fā)放了大約4000個(gè)數(shù)據(jù)集的訪問(wèn)許可。自2019年起，VHP數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)完全公開，不再需要許可也可直接訪問(wèn)。

這些數(shù)據(jù)集主要用在人體解剖學(xué)研究的參考、測(cè)試醫(yī)學(xué)成像算法的公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)，以及用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)可訪問(wèn)圖像圖書館的試驗(yàn)臺(tái)和模型等用途，被廣泛應(yīng)用于教育、診斷、治療計(jì)劃、虛擬現(xiàn)實(shí)、藝術(shù)、數(shù)學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域。

首例中國(guó)可視人（Chinese Visible Human，CVH）則由第三軍醫(yī)大學(xué)（現(xiàn)陸軍軍醫(yī)大學(xué)）歷時(shí)3年完成，課題組于2002年8月完成首例男性數(shù)據(jù)集采集工作，并于同年10月完成計(jì)算機(jī)三維可視化研究工作。2003年2月，我國(guó)完成了第一例中國(guó)女性數(shù)字化可視人的數(shù)據(jù)采集和研究。

目前，在張紹祥教授帶領(lǐng)下，陸軍軍醫(yī)大學(xué)數(shù)字醫(yī)學(xué)研究所已獲取了8例完整的數(shù)字化人體全身數(shù)據(jù)集和心臟、肝臟、大腦以及膝關(guān)節(jié)等臟器的數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了男性、女性全身臟器的分割數(shù)據(jù)集和三維重建模型。這些數(shù)據(jù)集將用于基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究?jī)煞矫妗?/p>

計(jì)算生理醫(yī)學(xué)－系統(tǒng)機(jī)制模型定量分析

計(jì)算生理醫(yī)學(xué)通常將人體作為一個(gè)單一的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行多層次建模研究，使用患者數(shù)據(jù)個(gè)性化這些模型，并將其應(yīng)用于改善疾病診斷和治療。當(dāng)前，計(jì)算模型通常由疾病動(dòng)物實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭蝎@得的數(shù)據(jù)開發(fā)，然后使用有限的人類數(shù)據(jù)集進(jìn)行專門化。

基于不同的方法學(xué)，計(jì)算生理學(xué)在建模方式上存在著力學(xué)建模和機(jī)械網(wǎng)絡(luò)模型兩大研究方向。通過(guò)多層次建模方法可應(yīng)用于癌癥、糖尿病、心臟和腦部疾病等的診療和疾病預(yù)測(cè)。心血管模擬開源軟件SimVascular、美國(guó)密西西比大學(xué)醫(yī)學(xué)中心開發(fā)的基于Windows的綜合人體生理學(xué)模型HumMod是計(jì)算生理學(xué)的典型代表。

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海量基因組學(xué)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算基因組學(xué)研究

基因組學(xué)是一門將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作為主要研究手段的學(xué)科。處理大規(guī)模的基因組學(xué)數(shù)據(jù)天然地需要借助計(jì)算機(jī)技術(shù)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在基因組學(xué)中的應(yīng)用一直都比較廣泛。

人類基因組計(jì)劃（Human Genome Project，HGP）于1990年正式啟動(dòng)，其宗旨在于測(cè)定組成人類染色體（指單倍體）中所包含的30億個(gè)堿基對(duì)的核苷酸序列，從而繪制人類基因組圖譜。通過(guò)全球協(xié)作，人類基因組草圖在2001年發(fā)布，覆蓋了大約94％的人類基因組。

然而，人和機(jī)器都無(wú)法直接讀懂人類基因組這一龐大的數(shù)據(jù)。為解碼人類基因組，計(jì)算基因組學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。早期的計(jì)算基因組學(xué)研究重點(diǎn)在應(yīng)用相應(yīng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)基因的注釋與理解方面。此外，計(jì)算基因組學(xué)研究也從對(duì)基因的注釋向表觀基因組、轉(zhuǎn)錄組等領(lǐng)域發(fā)展，以便理解人體這樣一個(gè)由多種細(xì)胞組成的生物體的復(fù)雜的生命活動(dòng)。

基因組、表觀基因組、轉(zhuǎn)錄組等組學(xué)測(cè)量方法的涌現(xiàn)帶來(lái)了組學(xué)數(shù)據(jù)的激增，并進(jìn)一步對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)處理方法提出了挑戰(zhàn)。隨著2015年的開創(chuàng)性研究展示了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)DNA序列數(shù)據(jù)的適用性，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理組學(xué)數(shù)據(jù)成為趨勢(shì)。

基于人工智能技術(shù)的計(jì)算醫(yī)療應(yīng)用研究

人工智能（Artificial Intelligent，AI）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用是計(jì)算醫(yī)學(xué)領(lǐng)域近年來(lái)發(fā)展最快的一個(gè)方向。AI可廣泛應(yīng)用于疾病輔助診斷與診斷、提高醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量、減低電離輻射、提供精準(zhǔn)醫(yī)療建議以及減少醫(yī)療成本，顯著推動(dòng)了醫(yī)療模式的進(jìn)步與革新。

醫(yī)療數(shù)據(jù)尤其是醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，如X射線、計(jì)算機(jī)斷層成像（CT）、磁共振（MRI）、分子影像PET等產(chǎn)生的海量信息為依賴海量大數(shù)據(jù)的AI的發(fā)展提供有價(jià)值的科研及臨床數(shù)據(jù)。

2012年以來(lái)，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速興起推動(dòng)了AI突破性的進(jìn)展。大致上，AI在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用可以分為計(jì)算機(jī)輔助診斷、患者個(gè)性化治療和改善人類福祉三個(gè)方面。

以計(jì)算醫(yī)學(xué)研究最為廣泛的腫瘤學(xué)為例，人工智能技術(shù)在臨床腫瘤學(xué)中可應(yīng)用于癌癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、篩查、診斷和治療。算法的復(fù)雜性通常由此類數(shù)據(jù)的數(shù)量、異質(zhì)性和維數(shù)決定，不同環(huán)節(jié)中主要使用的數(shù)據(jù)各有側(cè)重。

基于AI技術(shù)的計(jì)算腫瘤學(xué)研究路徑

比較經(jīng)典的應(yīng)用中，關(guān)于在診斷神經(jīng)放射學(xué)中使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)腦腫瘤或繼發(fā)性病變進(jìn)行分割，已經(jīng)發(fā)表了許多相關(guān)文獻(xiàn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在腫瘤學(xué)中另一個(gè)非常重要的應(yīng)用價(jià)值點(diǎn)是預(yù)測(cè)毒性、治療反應(yīng)和預(yù)后，為臨床醫(yī)生提供有價(jià)值的決策支持系統(tǒng)。

面向精準(zhǔn)醫(yī)療的計(jì)算醫(yī)學(xué)研究

精準(zhǔn)醫(yī)療是以個(gè)體化醫(yī)療為核心的醫(yī)學(xué)概念與模式。其關(guān)鍵是以患者為中心，綜合運(yùn)用基因組技術(shù)、生物信息技術(shù)等前沿技術(shù)手段，精確定位患者的疾病發(fā)生發(fā)展原因，并明確疾病治療靶點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的精確治療。

鼻科精準(zhǔn)手術(shù)設(shè)計(jì)是精準(zhǔn)醫(yī)療的一個(gè)應(yīng)用例子。中山大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)便利用計(jì)算機(jī)對(duì)鼻腔鼻竇精細(xì)化建模，并將其應(yīng)用于精準(zhǔn)手術(shù)設(shè)計(jì)。計(jì)算醫(yī)學(xué)的建模技術(shù)以及計(jì)算流體力學(xué)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)患者病灶部位的三維可視化，幫助醫(yī)生充分分析患者的患病情況，模擬手術(shù)過(guò)程，推演手術(shù)預(yù)后，最終為患者篩選出最佳的手術(shù)方案。從而制定出最大限度切除病灶，同時(shí)最大程度保留患者鼻腔生理功能的手術(shù)方案。

在利用精準(zhǔn)醫(yī)療手段治療惡性腫瘤時(shí)，計(jì)算醫(yī)學(xué)的方法也起到了至關(guān)重要的作用。將患者的基因型數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)抗癌藥物作用效果的計(jì)算模型中，模型可輸出該患者對(duì)單種或多種藥物的敏感性，從而幫助醫(yī)生篩選出最適合于該腫瘤患者的治療藥物，實(shí)現(xiàn)腫瘤患者的精準(zhǔn)治療。

計(jì)算醫(yī)學(xué)學(xué)科建設(shè)如何設(shè)計(jì)？

為了應(yīng)對(duì)醫(yī)學(xué)范式向計(jì)算醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)變帶來(lái)的挑戰(zhàn)，更好地推動(dòng)計(jì)算醫(yī)學(xué)研究，世界各國(guó)的大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)紛紛成立計(jì)算醫(yī)學(xué)相關(guān)的機(jī)構(gòu)。比如，美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校幾年前把原有的生物數(shù)學(xué)系更名為計(jì)算醫(yī)學(xué)系；約翰霍普金斯大學(xué)、斯坦福大學(xué)、牛津大學(xué)等高校也都開設(shè)了相關(guān)課程。在這些大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)中，計(jì)算醫(yī)學(xué)或作為一個(gè)獨(dú)立的院系，或作為院系下的一個(gè)部門而存在。

在我國(guó)，除了山東大學(xué)研究生專業(yè)出現(xiàn)計(jì)算醫(yī)學(xué)專業(yè)名稱外，其他大學(xué)并沒(méi)有開設(shè)明確的計(jì)算醫(yī)學(xué)院系或?qū)�業(yè)。計(jì)算醫(yī)學(xué)研究的相關(guān)內(nèi)容仍然主要?jiǎng)潥w在生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息學(xué)等專業(yè)或院系中。當(dāng)然，近兩年新出現(xiàn)的智能醫(yī)學(xué)工程則是聚焦于人工智能技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的醫(yī)學(xué)研究，可以算作計(jì)算醫(yī)學(xué)的一個(gè)子類。

約翰霍普金斯大學(xué)是目前該領(lǐng)域的頭部院校，其計(jì)算醫(yī)學(xué)研究所隸屬于生物醫(yī)學(xué)工程系，主要目標(biāo)是開發(fā)人類疾病相關(guān)的定量計(jì)算模型，并讓這些模型能夠個(gè)體化應(yīng)用，以改進(jìn)疾病的診斷和治療。

計(jì)算醫(yī)學(xué)研究所制定了一套體系性的計(jì)算醫(yī)學(xué)本科的授課課程。主要涉及大量計(jì)算機(jī)，應(yīng)用數(shù)學(xué)，以及工程等專業(yè)內(nèi)容。整個(gè)課程設(shè)計(jì)是順應(yīng)了計(jì)算醫(yī)學(xué)“醫(yī)、工、信”交叉的特色，在培養(yǎng)過(guò)程中突出強(qiáng)調(diào)打牢學(xué)生的數(shù)學(xué)、信息學(xué)和工程學(xué)基礎(chǔ)。

值得一提的是，約翰霍普金斯計(jì)算醫(yī)學(xué)只是其生物醫(yī)學(xué)工程系中的一個(gè)研究方向，主要集中于研究各個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域下的模型的構(gòu)建。而機(jī)器學(xué)習(xí)與云計(jì)算、基因組學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像信息處理等相關(guān)內(nèi)容則在生物醫(yī)學(xué)工程系的其他研究方向中涉及。

約翰霍普金斯計(jì)算醫(yī)學(xué)研究所主要研究方向

約翰霍普金斯其他生物醫(yī)學(xué)工程院系相關(guān)研究方向

作為約翰霍普金斯生物醫(yī)學(xué)工程教授，Raimond L． Winslow也是公認(rèn)的計(jì)算醫(yī)學(xué)新領(lǐng)域創(chuàng)始人。該領(lǐng)域使用分子生物學(xué)、生理學(xué)和疾病解剖學(xué)的創(chuàng)新計(jì)算模型來(lái)理解、診斷，治療疾病并改善病人護(hù)理。他對(duì)從定量模型的角度理解心臟病的興趣導(dǎo)致了計(jì)算醫(yī)學(xué)作為一門學(xué)科的發(fā)展。

在研究方向上，他開發(fā)了基于實(shí)驗(yàn)的計(jì)算模型，并將其應(yīng)用于深入了解心律失常的分子基礎(chǔ)。其研究團(tuán)隊(duì)的眾多成就之一是率先使用彌散張量磁共振成像（DTMRI）重建心室的幾何結(jié)構(gòu)和纖維結(jié)構(gòu)。目前，DTMRI已成為以高空間分辨率測(cè)量心臟纖維結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)方法。

盡管各個(gè)學(xué)校將建立的院系或開設(shè)的專業(yè)冠以“計(jì)算醫(yī)學(xué)”之名，但其研究的內(nèi)容和側(cè)重點(diǎn)各不相同。綜合來(lái)看，目前各高校計(jì)算醫(yī)學(xué)的學(xué)科建設(shè)主要涵蓋了三個(gè)方向：

第一，基于生物學(xué)背景知識(shí)開發(fā)計(jì)算工具，揭示疾病的分子機(jī)制，輔助疾病的診斷、治療以及新藥的開發(fā)。第二，在醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)快速積累的情況下，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法加速疾病的診斷和治療。第三，對(duì)人體或者生物系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。

讓個(gè)性化醫(yī)療照進(jìn)現(xiàn)實(shí)，計(jì)算醫(yī)學(xué)發(fā)展展望

計(jì)算醫(yī)學(xué)的發(fā)展有望實(shí)現(xiàn)關(guān)于健康和疾病的量化理解，帶來(lái)醫(yī)學(xué)發(fā)展范式的變革，但與主流學(xué)術(shù)領(lǐng)域相比，它仍處于邊緣的位置�，F(xiàn)有的模型對(duì)現(xiàn)實(shí)情況的模擬仍然是不充分的，找到能夠定義虛擬世界與經(jīng)驗(yàn)世界之間聯(lián)系的工具，尤其是計(jì)算機(jī)仿真模型的有效性仍然比較困難。

基因組學(xué)、醫(yī)學(xué)成像、診斷技術(shù)和轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)方面的不斷發(fā)展，人工智能的深度融合，以及共性服務(wù)、共性平臺(tái)、公共設(shè)施的不斷完善將為我們開發(fā)癌癥、遺傳疾病和傳染性疾病的診斷工具和新療法提供可能性。計(jì)算醫(yī)學(xué)作為關(guān)鍵的融合手段，將構(gòu)建人體“數(shù)字孿生”，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)健康維護(hù)，讓個(gè)性化醫(yī)療照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。