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“AI+大数据”点亮医疗更多可能


让聋哑人发声?让盲人看到图像?今年上半年,两项最新研究成果吸引了天津国际生物医药联合研究院党委书记黄亚楼的关注,促使他对智慧医疗的前景十分看好。

4月24日,《自然》杂志发表了加州大学旧金山分校的最新成果,该校科学家设计出一种可以将大脑信号转化为语音的设备。这套人类语音合成系统,通过解码与人类下颌、喉头、嘴唇和舌头动作相关的脑信号,合成出受试者想要表达的语音。

5月2日,《细胞》杂志又发表了一篇哈佛大学的研究成果。科学家把猴子的大脑与传感器和神经网络连接起来,刺激猴子大脑中负责识别面部的单个神经元,并向猴子播放人工智能(AI)系统生成的图像,最终成功地激活特定的神经元,而不影响其他神经元。

也就是说,电影《盗梦空间》中的“造梦师”或许将成为现实,它可以还原猴子眼中的世界,同样意味着也能让盲人“看到”图像,让正常人体验“梦境”。而通过大数据和机器学习,不久的将来,聋哑人可以发出声音,正常人也可以把意念转换成声音传递出去。

“智能是一种赋能技术,可以为包括医药产业在内的各行各业提供发展助力,从这个角度来看,智慧医疗将是未来的大趋势。” 日前,在天津滨海新区召开的第二届京津智慧医疗创新论坛上,黄亚楼感叹道。

赋能智慧医疗

近年来,“AI+大数据”已经跨越了医疗方面的许多核心领域,从诊断到健康治疗,再到智能设备,从改善患者就医体验到提高医疗流程效率,“AI+大数据”已经成为医疗健康行业的有力辅助和支撑。

2017年,斯坦福大学开发出一种全新的人工智能成像软件,该软件本质上是卷积神经网络,在检测肺炎方面甚至优于放射科医生。2018年,美国食品药品监督管理局(FDA)批准了首个无需临床医生即可给出筛查决定的设备IDx-DR,该设备可以在几分钟内告诉受检者是否患有糖尿病视网膜病变。

更具魔幻色彩的是,AI还可以实现“听音诊病”。以色列声音分析公司Beyond Verbal将智能手机和便携式麦克风设备转换成心理健康传感器,通过声音就可以识别出是否患有冠状动脉疾病;一款名为SkinVision的App,使用智能手机的摄像头拍摄皮肤病变,通过图片就能侦测出73%的黑色素瘤,并确定癌症的风险。

天津国际生物医药联合研究院副院长尹占春通过梳理近年来不断涌现的智能医疗产品发现,从手术的未来到病人的未来,从医疗保健运营到医学研发、精密医学的未来,“AI+大数据”将从方方面面重塑医疗行业。

尹占春称,在手术方面,AI、机器学习和大数据为医生、科学家和患者提供最新、最准确的实时临床理解、建议及修正;对于病人,可穿戴医疗设备、网络、传感器和虚拟现实技术促进患者及家属参与诊断、康复和互利方面的协调,从而改变疾病管理;基因组学、精密医学及个性化治疗为医疗保健人员提供扩展的工具包,通过对疾病基因层面的了解,提供更精准的治疗和更主动的风险管理。

而在医药研发方面,“AI+大数据”所起到的作用甚至可能是颠覆性的。天云大数据副总裁李从武表示,在新药研发方面,用深度学习、神经网络模型可以分析化合物的构效关系;另外,通过深度学习和自然语言处理,分析大量的生物科学信息,还可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。

“以前,试剂作为新药研发的核心产品,而现在的核心在于数据。”李从武说,在新药研发中,以往针对适应症或副作用的研究方式是通过实验检测药物晶型,而现在则可以通过数据模拟快速检测药物晶型。

聪明但并不完美

人工智能拥有超强的学习能力,只要有大量的数据做支撑,它就可以被训练成“永不疲倦的机器人”,协助医生判断疾病,让病症“无处遁形”。新药研发的关键也已从实验检测转向数据分析,“AI+大数据”在药物靶点预测、药物筛选、药物适应症预测方面都大有可为。

但是,在黄亚楼看来,智慧医疗还面临很多的问题和困难。首先就是知识的缺乏,目前可用于机器的知识不足,而不只是算法的问题。另外,人类已有知识的工程化也欠缺。“人工智能即使看上去再灵巧、聪明,如不能学习、进化,就只是一台自动化机器。”

不仅如此,具有AI功能的医疗器械或诊断软件还面临审批障碍,黄亚楼称,机器学习的最大优点之一就是持续学习和改进的能力,那么,是否允许公司对其设备进行一些小的更改,而不必每次都提交申请?已经审批的具有机器学习能力的技术、产品,在后续应用中是否允许机器学习?是否还需要再次审批?这些都是目前亟待解决的问题。

尹占春则表示,在网络安全方面,怎样对付黑客的恶意攻击;在医学伦理方面,如果AI手术出错,谁该负责任;另外,患者可能会对AI诊断或治疗产生不信任,医疗保健工作者有可能对AI过度依赖而产生技能退化,这些都是未来必须要思考的问题。

“人工智能要改变的是人与机器的关系,人与机器不是相互排斥,而是在交互中互相提高。”黄亚楼表示,AI用于医疗健康更具前景,也更具挑战。“机器会替代人做很多事,包括学习,但它无法代替人类,而使用智能技术的人一定会取代不使用智能技术的人。”

《中国科学报》 (2019-11-04 第6版 医药健康)


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