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《自然通訊》最近發(fā)表的一項(xiàng)研究,揭示了一個(gè)用于發(fā)現(xiàn)疾病細(xì)胞特征的新平臺(tái)。NYSCF(紐約干細(xì)胞基金會(huì))與谷歌合作,通過(guò)創(chuàng)建和分析來(lái)自91名患者和健康對(duì)照組的超過(guò)一百萬(wàn)張皮膚細(xì)胞圖像,成功識(shí)別帕金森病的新細(xì)胞特征。
對(duì)于像帕金森氏癥這樣的復(fù)雜疾病,傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)效果不是很好,NYSCF建立的機(jī)器人使得研究人員能夠從大量患者中生成大量數(shù)據(jù),并發(fā)現(xiàn)新的疾病特征。研究人員希望他們的平臺(tái)能夠?yàn)樵S多傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)不成功的疾病開(kāi)辟新的治療途徑。
NYSCF發(fā)現(xiàn)和平臺(tái)開(kāi)發(fā)高級(jí)副總裁Daniel Paull博士表示,這是第一個(gè)以如此高的精度和靈敏度成功識(shí)別疾病特征的工具,它識(shí)別患者亞組的能力對(duì)許多難治性疾病的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)和藥物開(kāi)發(fā)具有重要意義。
醫(yī)療領(lǐng)域是人工智能一個(gè)重要的應(yīng)用方向,與互聯(lián)網(wǎng)不同,人工智能對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的改造是顛覆性的,過(guò)去五年是人工智能醫(yī)療發(fā)展的加速期,人工智能對(duì)于醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛。人工智能在醫(yī)療方面的應(yīng)用場(chǎng)景主要有哪些呢?
1、智能藥物研發(fā)
智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物研究,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物,達(dá)到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。
新藥研發(fā)是一個(gè)時(shí)間長(zhǎng)、耗費(fèi)大、風(fēng)險(xiǎn)大的漫長(zhǎng)過(guò)程。塔夫茨大學(xué)藥品研發(fā)研究中心通過(guò)既往獲批的藥物數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),研發(fā)一個(gè)新藥至少需要10年、26億美元的巨大投入。而人工智能技術(shù)在新藥研發(fā)中可以發(fā)揮非常重要的作用。
人工智能藥物研發(fā)企業(yè)英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov博士此前表示,與傳統(tǒng)研發(fā)模式相比,人工智能不僅能加速新藥開(kāi)發(fā),同時(shí)也會(huì)提升藥物研發(fā)的成功率,制藥公司可以享受更長(zhǎng)的上市后專(zhuān)利保護(hù)周期,更為關(guān)鍵的是,研發(fā)出來(lái)的藥物也會(huì)更便宜。
2、智能診療
什么是智能診療?就是將人工智能應(yīng)用到醫(yī)學(xué)診療中,讓機(jī)器“學(xué)習(xí)”專(zhuān)家級(jí)醫(yī)師的醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)知識(shí),模擬診療時(shí)的思維邏輯,并在實(shí)際應(yīng)用時(shí)給出方案?,F(xiàn)在,智能診療的概念進(jìn)一步擴(kuò)大,一些診療時(shí)的準(zhǔn)備工作也可由機(jī)器承擔(dān),進(jìn)一步減輕醫(yī)生的壓力。
智能診療貫穿醫(yī)生面診的前中后整個(gè)流程,目前主流的開(kāi)發(fā)方向包括:語(yǔ)音病歷、輔助決策、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等領(lǐng)域。比如智能語(yǔ)音病歷,就是通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),幫助醫(yī)生快速錄入病歷,德信數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)50%以上的住院醫(yī)生平均每天有4小時(shí)以上在寫(xiě)病歷,而應(yīng)用語(yǔ)音病歷后,醫(yī)生的主訴內(nèi)容可以實(shí)時(shí)地轉(zhuǎn)換成文字,效率大大提升。
再比如輔助治療決策,輔助治療決策是很多科技公司目前重點(diǎn)研究的方向,通過(guò)先進(jìn)算法,以臨床指南知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ),結(jié)合醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),對(duì)海量真實(shí)的臨床診療數(shù)據(jù)和離院隨訪數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,能夠挖掘治療方案和結(jié)局的關(guān)聯(lián),對(duì)比不同治療方案的效果。從而協(xié)助醫(yī)生為患者提供更精準(zhǔn)優(yōu)質(zhì)的診療方案。
3、醫(yī)學(xué)影像智能識(shí)別
AI醫(yī)學(xué)影像是指利用AI在感覺(jué)認(rèn)知和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)優(yōu)勢(shì),將其應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷,是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具,幫助醫(yī)生更快獲取影像信息,進(jìn)行定量分析,提升醫(yī)生看圖、讀圖的效率,協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶,從而達(dá)到提高診斷效率和準(zhǔn)確率的目的。
人工智能在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用主要分為兩部分:一是圖像識(shí)別,應(yīng)用于感知環(huán)節(jié),其主要目的是將影像進(jìn)行分析,獲取一些有意義的信息;二是深度學(xué)習(xí),應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié),通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù),不斷對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,促使其掌握診斷能力。
4、醫(yī)療機(jī)器人
醫(yī)療機(jī)器人是一種智能型服務(wù)機(jī)器人,它具有廣泛的感覺(jué)系統(tǒng)、智能和精密執(zhí)行機(jī)構(gòu),從事醫(yī)療或輔助醫(yī)療工作。醫(yī)療機(jī)器人的目的并不是代替手術(shù)醫(yī)生,而是作為一種輔助工具來(lái)拓展醫(yī)生的手術(shù)能力、提高手術(shù)質(zhì)量、減輕醫(yī)生的工作強(qiáng)度。
醫(yī)療機(jī)器人具有較為廣泛的概念,包括外科手術(shù)機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人、醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人和微型檢測(cè)與治療機(jī)器人等。外科手術(shù)機(jī)器人根據(jù)手術(shù)類(lèi)型不同可分為顯微外科手術(shù)機(jī)器人、神經(jīng)外科手術(shù)機(jī)器人、耳鼻喉外殼手術(shù)機(jī)器人、整形外科與骨科手術(shù)機(jī)器人等。
近年來(lái),我國(guó)明確提出要發(fā)展“醫(yī)用機(jī)器人等高性能診療設(shè)備”,醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示,2020年我國(guó)醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模達(dá)59.4億元,預(yù)計(jì)2022年中國(guó)醫(yī)療機(jī)器人將進(jìn)一步達(dá)到97.1億元。
5、智能健康管理
根據(jù)人工智能而建造的智能設(shè)備可以監(jiān)測(cè)到人們的一些基本身體特征,如飲食、身體健康指數(shù)、睡眠等,對(duì)身體素質(zhì)進(jìn)行評(píng)估,提供個(gè)性的健康管理方案,及時(shí)識(shí)別疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn),提醒用戶注意自己的身體健康安全。目前人工智能在健康管理方面的應(yīng)用主要在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。
健康管理行業(yè)因其預(yù)防、調(diào)養(yǎng)的基調(diào)和個(gè)體化管理的特性,正在成為預(yù)防醫(yī)學(xué)的主流?!笆奈濉逼陂g我國(guó)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展的新階段,我國(guó)健康管理也將進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段。面臨機(jī)遇和挑戰(zhàn),健康管理服務(wù)將向著更加廣泛、深入和個(gè)性化轉(zhuǎn)變,利用AI技術(shù)對(duì)健康管理進(jìn)行智能升級(jí)的智能健康管理是目前適合我國(guó)國(guó)情的一種健康管理方式。
小結(jié)
雖然目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的多個(gè)場(chǎng)景中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,不過(guò)未來(lái)還需要持續(xù)探索和研究,比如支持健康計(jì)算的多模態(tài)AI、面向健康計(jì)算的知識(shí)圖譜與推理、個(gè)性化推薦引擎、面向隱私保護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)等等,期待人工智能在生命健康和醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)造更多價(jià)值。
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