中国经济导报记者|蔡若愚 见习记者|王乐如

    新兴信息和网络技术日新月异，促进了社会变革和经济发展，也为精准医疗带来了新的突破。而人工智能技术的进入，将成为精准医疗的关键一环，为其带来新的发展机遇。在日前“因AI生爱”英特尔人工智能分享会“AI+精准医疗”专场上，中国经济导报记者有幸聆听了业内小伙伴们的介绍，了解到精准医疗为传统医疗行业带来的深刻变革，以及人工智能为精准医疗带来的革命性创新。

一个真实的故事

    Olson偶然得知自己罹患了前列腺癌。由于年纪轻，之前疏于筛查，等发现时癌症已到晚期。当医生告诉他只有5年存活率时，Olson心灰意冷。
    之后，Olson尝试了多种治疗方法，包括外科治疗、激素疗法以及最后的化学疗法，但这些治疗方法只是在短时间内抑制住了病情的发展，再次来袭时，癌症甚至更为凶猛，并对这些常规疗法产生了抵抗。
    Olson需要个性化的疗法！但没想到，希望不是来自医院，而是来自他已供职15年的英特尔公司。英特尔与俄勒冈健康与科学大学（OHSU）开展合作，用高性能计算云解决方案推动基因组测序技术的发展。OHSU的医生对Olson的肿瘤进行了基因组测序，发现癌细胞正在以一种独特的方式发展。他们甚至了解到，相比一般情况，Olson的癌症将以更快的速度对传统疗法产生抵抗。
    基于这一新信息，医生调整了对Olson的治疗方法，并取得了较好的效果。但他们还需要采取更多措施：随着癌细胞的扩散与突变，他们需要了解世界上是否有相同的患者，以及哪些疗法对这些患者更有效。
    为让所有癌症患者都能获得这类信息，全球各地的癌症研究机构将需要使用基因测序技术加强合作，同时保护患者信息安全。得到安全分析和比较的数据越多，每位癌症患者的治疗方案将会越个性化、越精准、越有效。
    这是来自精准医疗领域的一个真实故事。所谓“精准医疗”，是指将病人个体特性，包括基因、环境以及生活方式等各个方面综合考虑应用于个体化疾病的预测、预防、诊断和治疗。如今，一个基本事实是，伴随着技术的到位，它正在变得更容易实现。
    
基因测序成本下降速度远超摩尔定律

    在产前检测、罕见病、肿瘤诊断等领域广泛应用的基因测序技术越来越为人们所熟知。基因测序是指通过测序设备对基因全序列进行测定，预测罹患多种疾病的可能性、个体的行为特征及行为合理性。用基因测序技术能锁定个人病变基因，提前预防和治疗。
    一个振奋人心的消息是：基因测序成本正在以远超摩尔定律的速度下降。所谓“摩尔定律”，由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出，其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18～24个月便会增加1倍，性能也将提升1倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。
    在基因测序技术发展过程中，伴随着技术的更新换代，基因测序的成本下降更快。据公开数据显示，2001年平均每兆数据量基因测序成本为5292.4美元，单人类基因组测序成本为9526.3万美元，至2006年新一代测序技术推出，平均每兆数据量基因测序成本下降至581.9美元，单人类基因组测序成本下降至1047.5万美元，此后基因测序成本以超“摩尔定律”的速度不断下降，从单个人类基因组1000万美元下降至2013年的5000美元；2014年单人类基因组测序成本更是降至1000美元以下。相关专业人士预期，未来几年完成一个人类基因组可能只需要100美金。
    一方面资金成本在下降，另一方面时间成本也在降低。随着大规模生物数据库的建立以及计算的创新，全基因组的分析时间已经从几周、几天缩短到现在的几个小时，也就是说，未来疾病的诊断，透过基因组测序，可以缩短检测时间，提高效率，而且通过引入人工智能可以更好地完成诊断。

人工智能可以为精准医疗做什么

    除此之外，随着健康大数据、云计算等逐渐应用于医疗临床业务，人工智能也在为医疗行业带来革命性的改变。
    过去针对甲状腺结节这种常见病，如何做出良性还是恶性的判断，一般的医生准确率在60%～70%之间，而经过打造算法和部署，人工智能的诊断准确率可以达到85%以上。
    据爱尔眼科董事长助理、极视互联CEO徐鸣介绍，他们希望通过一种远程化的方式，把一些基础眼病的诊断和判断工作做到前端和基层，通过互联网的形式和后续的医院资源进行连接。而人工智能就提供了这种可能——大部分糖尿病病人会并发DR糖尿病视网膜病变的疾病，在DR糖尿病视网膜病变的检测中，基于大数据、大样本量的积累，通过人工智能3个阶段的学习，对于DR和AMD糖网病这两种眼科疾病的诊断率，均已经达到90%以上。
    具体来说，人工智能可以通过分布于基层的检查设备收集的图片，先由机器学习的方式进行诊断和判别。这个环节中正常人的图片就可以直接过滤，对于部分有病灶或者疑似病灶的病例，再借由远程方式交给医生进行处理。
    总的来说，人工智能技术的加入，正使得整个分析诊断的结果越来越准确，对医生的帮助越来越多，对病人健康的提升也越来越大。相信在未来，借助人工智能的更多介入，将会有更多像Olson一样的患者在精准医疗中受益。