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|“AI+医疗”时代已来？张文宏一句话道出真相( 二 )


数据之外 ， 算法也是一道坎 。哪种算法或者哪些算法更合适？ 跨越人工智能技术与医学专业难以逾越的知识壁垒也是当前阶段AI+医疗面临的难题 。
依图科技朱珑举例说：“在儿科领域 ， 今天AI能够基于几百万份病例 ， 学习近百万的医学同义词 ， 近千万关联关系 。目前 ， AI在儿科的智能辅助诊断能够接近初级医生的水平 ， 但是距离高水平专家还有一定差距 。”
AI+医疗的道路还且阻且长 。
AI加速“神药”的诞生？
中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所陈凯先提到 ， 药物研究有两个核心问题 ， 一个是寻找靶点 ， 另一个就是对药物结构进行优化 ，人工智能在寻找靶点上更快捷 。
人工智能运用强大的发现能力与计算能力 ， 发现药物与疾病、疾病与基因的连接关系 ， 构建药物、疾病和基因之间的深层次关系 ， 虚拟筛选出具有较高活性的化合物 ， 为后期临床试验做准备 。目前 ， AI在新药研发领域主要应用于靶点发现、化合物合成、化合物筛选等场景 。
|“AI+医疗”时代已来？张文宏一句话道出真相
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图片来源：视觉中国
据了解 ， 在药物研发领域 ， 已经出现了人工智能的身影 。上海的一家生物制药公司利用人工智能方法基于蛋白晶体学数据进行药物设计 ， 打造数据驱动的智能药物开发云计算平台 ， 将药物研发时间从原来的3-5年缩短至1-3年 。这样具有领先技术的企业目前被“雪藏”保护起来 。
据悉 ， 阿斯利康的新药研发进程中 ， 包括新药开发阶段、研究阶段、临床研发阶段、研发后期 ， 人工智能已在扮演相当重要的角色 。例如 ， 将人工智能技术与化工自动化相结合 ， 使得原本需要数月才能研制完成的先导分子现在只需数周即可完成 ， 而且无需人工干预；人工智能和大数据助力获取隐藏在临床前和临床组织样本中的生物学新洞察；利用人工智能技术辅助患者分类；通过“真实世界证据数据计划”拓宽对患者的洞察 ， 依靠机器学习方法 ， 更加准确、高效地获取患者治疗效果等 。
“虽然AI还没有直接创造新的药物 ， 但在很多新药发明的背后都有AI的身影 ， 它已经成为了我们研发过程中不可缺少的部分 。”王磊说 。
2017年以来 ， AI在制药领域的应用可谓如火如荼 ， 国际制药巨头纷纷入局AI开发 ， 用于提高新药的研发效率 。据统计 ， 有100多家初创企业在探索用AI 发现药物 ， 传统的大型制药企业更倾向于采用合作的方式 ， 如阿斯利康与Berg ， 强生与、Benevolent AI ， 默沙东与Atomwise ， 赛诺菲和葛兰素史克与Exscientia ， 辉瑞与IBM Watson等 。
然而 ， 专家认为 ，AI应用于新药研发与医疗AI落地面临同样的问题 ， 如人才短缺、数据标准化与共享机制、商业模式创新等诸多问题 。人工智能在医学领域的应用需要生物医学、生物信息与临床医学、数据统计分析、医学管理等学科背景的跨界人才 。
青山隐隐水迢迢 ， AI成为未来的“药神”已迈开了第一步 。
来源：科技日报
终审：冷文生


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