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“因AI生爱”的传统医疗行业巨变
人工智能能为精准医疗做些什么?
2017-09-29 00:00:00      中国经济导报


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。

【期号:3149】【版面:B03】【作者:中国经济导报记者|蔡若愚 见习记者|王乐如】打印本页
 
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