人工智能在生物醫(yī)療中的發(fā)展應(yīng)用及前景思考

朱何靜 馮圓圓

關(guān)鍵詞：人工智能;生物醫(yī)療;發(fā)展應(yīng)用;前景;

1引言

生物醫(yī)療是與工程技術(shù)密切相關(guān)的學(xué)科，它是將工程學(xué)的方法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以提高醫(yī)療水平，使患者得到更好的治療。隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識(shí)的增強(qiáng)，迫切需要提升醫(yī)療技術(shù)及水平。然而現(xiàn)實(shí)卻存在醫(yī)療資源不充分和不平衡眭、新的藥物研發(fā)周期漫長(zhǎng)以及醫(yī)務(wù)人員缺乏等問題。

人工智能（AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。從其誕生至現(xiàn)在，經(jīng)無(wú)數(shù)多研究人員的努力，不僅成就了MphaGo，而且其在很多領(lǐng)域都有讓人驚奇的表現(xiàn)，其強(qiáng)大的智能也為生物醫(yī)療提供了新的生機(jī)和可能。如在新藥研發(fā)、輔助疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像、輔助治療、健康管理、臨床決策支持等領(lǐng)域，都有實(shí)操案例。本文將重點(diǎn)介紹AI在生物醫(yī)療的三種應(yīng)用：即AI與新藥研發(fā)、AI與輔助疾病診斷以及AI與精準(zhǔn)治療，并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)和前景進(jìn)行了相關(guān)思考。

2人工智能在生物醫(yī)療中的應(yīng)用實(shí)例

2.1AI與新藥研發(fā)

新藥研發(fā)的痛點(diǎn)是周期長(zhǎng)、費(fèi)用高和成功率低等特點(diǎn)，結(jié)合AI技術(shù)的藥物研發(fā)將在提高效率和降低成本方面大顯身手。AI研發(fā)新藥是指通過AI的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析等手段，在眾多的化合物中準(zhǔn)確、快速挖掘和篩選合適的化合物，用于新藥的研究，這樣就使新藥的研發(fā)成本降低、研發(fā)周期大為縮短，較大程度地提高了新藥研發(fā)的成功率。

以Berg Health公司為例說明AI在新藥研發(fā)中的應(yīng)用。Berg Health是一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型生物研究公司，其特色是使用大數(shù)據(jù)創(chuàng)建新模式進(jìn)行前沿領(lǐng)域的藥物研發(fā)。與傳統(tǒng)的依靠生物假設(shè)不同，這種模式是依靠生物數(shù)據(jù)提供可操作的方法，研究疾病發(fā)生時(shí)新陳代謝的變化機(jī)制，其在代謝性疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病方面積累了豐厚的經(jīng)驗(yàn)。在藥物研發(fā)平臺(tái)，如何創(chuàng)建病人“圖譜”，是一個(gè)關(guān)鍵難題。該公司平臺(tái)將AI、大數(shù)據(jù)分析、基因組學(xué)、蛋白組學(xué)和代謝組學(xué)以及生物模型元素結(jié)合的方式，挖掘有用數(shù)據(jù)進(jìn)而推進(jìn)藥物的研發(fā)效率。

在極為關(guān)注的藥物活性、安全性和毒副作用方面，AI可以通過計(jì)算機(jī)模擬進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前，AI借助深度學(xué)習(xí)，不僅在抗腫瘤藥、心血管藥和常見傳染病治療藥等領(lǐng)域取得了新進(jìn)展和突破。

2.2 AI與輔助疾病診斷

臨床上進(jìn)行高質(zhì)量的疾病病理診斷是有效治療的重要前提。然而當(dāng)前的狀況是，常規(guī)的病例診斷需要投入大量的人力成本，即使這樣，質(zhì)量保障也難盡人意。而基于AI開發(fā)的病理診斷，主要是通過計(jì)算機(jī)不斷“學(xué)習(xí)”醫(yī)生專家的醫(yī)療知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)，并進(jìn)一步模擬醫(yī)生對(duì)病理的思維認(rèn)識(shí)、診斷過程推理模式，達(dá)到智能輔助診療的目的，這類方法可大大提供診療的精確性。

IBMWatson是目前全球醫(yī)療領(lǐng)域最先進(jìn)的AI工具。臨床醫(yī)生在Watson輸入患者的關(guān)鍵指標(biāo)，僅需幾十秒，Watson就可以在龐大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，對(duì)比超過幾百種醫(yī)學(xué)專業(yè)期刊、腫瘤專著，以及成千上萬(wàn)的論文研究檔案，快速匹配最佳治療方案。該系統(tǒng)的實(shí)質(zhì)是將自然語(yǔ)言處理、認(rèn)知技術(shù)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù)進(jìn)行深度融合，并能夠給予假設(shè)認(rèn)知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析和評(píng)價(jià)。2012年Watson通過了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，為美國(guó)多家醫(yī)院提供輔助診療服務(wù)。目前Watson能夠提供包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、卵巢癌等多種癌癥的診斷服務(wù)。

在其他方面，也有類似AI為人類診斷的事例。美國(guó)研究人員編制的AI軟件能夠?qū)⒉∪说膱D像結(jié)果直觀地翻譯成診斷信息，速度快，準(zhǔn)確率高，能夠準(zhǔn)確解讀乳腺x線影像結(jié)果，幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)，該項(xiàng)成果發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Cancer上。

由上所述，AI疾病診斷上的應(yīng)用，主要還是依賴于其對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與處理，這也是它能夠在科學(xué)家們眾多探索嘗試中脫穎而出的原因所在。

3人工智能應(yīng)用于生物醫(yī)療的發(fā)展前景

目前已有不少科研團(tuán)隊(duì)在這方面有了一些成果：韓國(guó)高科技科學(xué)院等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過深度學(xué)習(xí)開發(fā)出一項(xiàng)技術(shù)，能以超過84%的準(zhǔn)確度識(shí)別未來三年可能發(fā)展成為阿茲海默病的潛在病人;斯坦福大學(xué)聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了皮膚癌診斷準(zhǔn)確率媲美人類醫(yī)生的AI，其診斷準(zhǔn)確率在91%以上;我國(guó)第三軍軍醫(yī)大學(xué)研發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)，可以在30s內(nèi)檢測(cè)出ABO血型和Rh血型，僅用一滴血在2min內(nèi)完成包括罕見血型在內(nèi)的正向和反向同時(shí)定型，同時(shí)團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)出一套智能算法，能夠根據(jù)試紙的顏色變化讀出血型，定型準(zhǔn)確率超過99.9%……這些科研成果，無(wú)一不是展示了AI應(yīng)用于生命科學(xué)的宏遠(yuǎn)前景。盡管AI已經(jīng)能夠解決很多醫(yī)學(xué)上的難題，但是實(shí)施的時(shí)候依然會(huì)面臨很多問題。

（1）如何獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前，AI獲得的數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量有一定的限度，其數(shù)量和質(zhì)量應(yīng)該如何進(jìn)行合理分選，以保證機(jī)器學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)的有效性，這直接關(guān)系到機(jī)器學(xué)習(xí)的效果，如何獲取高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)，更有利于AI在在醫(yī)療行也的應(yīng)用是一個(gè)重要的前提。

（2）如何更大限度的保護(hù)病人的個(gè)人隱私。從一開始建立病人的檔案、制定病人的醫(yī)療和保健計(jì)劃時(shí)，就要考慮病人的隱私，在后續(xù)的各種環(huán)節(jié)，如文件儲(chǔ)存、文件傳輸、文件訪問和開放研討時(shí)，按照何種方式進(jìn)行更為有效的保密處理，既能保護(hù)病人隱私，又不影響數(shù)據(jù)的應(yīng)用和模型的開發(fā)，這是目前智能醫(yī)療在建庫(kù)之初就必須考慮的問題。

即便面臨諸多挑戰(zhàn)，但AI發(fā)展的趨勢(shì)已經(jīng)勢(shì)不可擋，“路漫漫其修遠(yuǎn)兮，吾將上下而求索”。隨著AI、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、可穿戴式設(shè)備等創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展，國(guó)家對(duì)A1愈加重視的情況下，醫(yī)療健康全流程管理的各個(gè)環(huán)節(jié)將會(huì)越來越智能化，相應(yīng)的新藥研發(fā)、精準(zhǔn)醫(yī)療等將會(huì)越來越有針對(duì)眭，再伴隨著醫(yī)療機(jī)器人的發(fā)展，相信在未來的醫(yī)療愿景里，許多基礎(chǔ)性服務(wù)將能由AI來完成，醫(yī)生將能夠有更多的時(shí)間與精力來做好患者的服務(wù)、溝通和從事創(chuàng)造性的醫(yī)療工作。國(guó)外的智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有了較為蓬勃的發(fā)展，我國(guó)的AI與醫(yī)療應(yīng)用的結(jié)合尚處于起步階段，雖然現(xiàn)在已有多家智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司，但是在數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)和開發(fā)、算法以及通用技術(shù)等方面還要加強(qiáng)投資力度和研發(fā)強(qiáng)度，使AI在生物醫(yī)療的領(lǐng)域不僅有堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，還要有更為寬闊的應(yīng)用領(lǐng)域。