人工智能于医疗康健范畴怎样才气倏地成长？

当前，应用人工智能（artificial intelligence， AI）从医疗康健数据，出格是基因组学以及医学影像数据中获取新见解是一个风头正劲的立异范畴。

�����APP作者： 年夜康健派编纂 来历： 本站原创 2017-09-19 17:21:06

当前，应用人工智能（artificial intelligence， AI）从医疗康健数据，出格是基因组学以及医学影像数据中获取新见解是一个风头正劲的立异范畴。科技的前进以及立异的呈现虽然使人很是高兴，可是这一范畴的草创公司仍旧需要面临 怎样经由过程AI赚钱 这个基本的贸易问题。

医疗康健公司如何使用AI降低医疗康健成本？终极它们怎样得到当局羁系机构、安全公司、大夫以及患者的承认？日前，美国圣地亚哥科技与生命科学届的精英们堆积于一路，对于AI于医疗科技范畴的机缘以及应战举行了会商。

预会者的共鸣是于医疗康健范畴使用呆板进修（machine learning）以及相干技能还处在低级阶段，此刻还很难猜测这些立异的将来走向。不外无可置疑的是，一场医疗康健范畴的革命性厘革行将到临，从包孕小型草创公司到如IBM以及GE如许的巨头于内的多家科技公司都比赛于这一新兴范畴中的一席之地。

圣地亚哥是全美生物技能中央之一，天然对于AI于医疗康健范畴的运用也有着稠密的乐趣。该地域拥有成熟的生命科学财产，而且是Illumina 以及塞默飞世尔科技 （Thermo Fisher Scientific）公司两年夜测序巨头的年夜本营。圣地亚哥的HNC软件公司于神经收集 （neural networking））技能方面也拥有专长。它为金融行业开发的阐发软件被FICO公司用在猜测信用卡做弊等功用。

对于想要于生命科学范畴运用呆板进修技能立异的草创公司来讲，有无一个成熟的贸易模式可以接纳？ 这个问题是预会专家们会商的第一个问题。

对于在加州电信与信息技能研究所（California Institute for Teleco妹妹unications and Information Technology）主任Larry Smarr传授来讲，第一个进入他脑海的贸易模式是Illumina公司的贸易模式。Illumina公司是DNA测序技能的前驱。如今，该公司于阐发基因组数据方面也盘踞了领先的位置。

它们应用云计较来阐发人类基因组数据的贸易模式已经经颇具范围， Smarr 玻士说： 于如今数据量指数性上升的环境下，假如你不使用特定算法，底子没法从中获取任何对于医疗康健有效的信息，于基因组学以及微生物组学方面尤为云云。

Illumina可以从基因组研究中央、临床研究构造、科研单元、生物技能以及制药公司中发明需要测序以及数据阐发办事的客户。可是这类贸易模式可以或许被复制么？假如有一个草创公司的贸易模式是基在阐发微生物组学的数据，那末这个公司应该是个甚么样子呢？

对于在加州年夜学圣地亚哥分校（UCSD）的Rob Knight玻士来讲，纯真帮忙人们相识微生物组学数据很难成为一种乐成的贸易模式。Rob Knight玻士是UCSD微生物组立异中央主任以及美国肠道工程（American Gut Project）的结合首创人之一。这一工程已经经网络了1万6千个粪便样本，力求经由过程阐发微生物组信息来帮忙科学家们更好地相识微生物于人类康健方面的作用。

他说： 我以为咱们需要的是将微生物组数据阐发推进到及时状况，而且开发出一种基在微生物组信息的用户界面，它可以或许让用户于转瞬之间就可以知道你适才吃的那单方面包对于你的康健有利益照旧有坏处。

总部于以色列特拉维夫（Tel Aviv）的Nutrino公司正于接纳与Knight玻士描写的贸易模式近似的计谋。该公司致力在开发一种挪动App以及数据平台，它可以或许帮忙用户相识他们吃下的食品对于小我私家新陈代谢的影响。

咱们还可以或许及时给你关在食品对于血糖程度影响的引导， 圣地亚哥的DexCom公司数据部的高级副总裁Annika Jimenez女士说。DexCom公司专精在使用连续血糖监测技能来帮忙节制糖尿病。

AI于医疗康健范畴可以或许提供的最要害上风是它可以从艾字节（exabytes）以及泽字节（zettabytes）数目级的数据中提取有效信息。这类范围的数据量远远跨越人类的理解规模。

圣地亚哥Analytics Ventures的履行合股人Navid Aliour师长教师说它的公司投资的CureMatch公司接纳的是间接面临消费者的体式格局。癌症患者可以付费让CureMatch保举针对于每一个患者肿瘤的最好三种组合疗法。这些基在患者病例中的信息推衍出的疗法提议可以帮忙肿瘤专家们选择最佳的医治方案。CureMatch使用超等计较机来从上百万种可能的药物组合中，基在药物之间的彼此作用，和患者的基因组数据等信息来摆列针对于特定患者的最好药物组合。

Analytics Ventures 投资的另外一家名为CureMetrix的公司接纳的则是一种 软件即办事 （software as a service） 的贸易模式。该公司开发的软件哄骗呆板进修来阐发乳腺癌患者的乳房X光查抄图象。 咱们有一个墨西哥的机构投资者帮忙咱们与当局高层打交道。乳腺癌于墨西哥是个很是庞大的问题，并且那里没有充足具备乳房X光查抄专长的放射科大夫。由于墨西哥接纳的是国度医疗保健体系，咱们可以向天下征收软件的使用许可证用度。 Alipour师长教师说。

CureMetrix只是多家年夜巨细小的使用呆板进修来发明诊断图象中异样状态的公司之一。基在图象的模式辨认好像是呆板进修技能的一项 最终运用 。那末何时AI体系可以或许代替放射科大夫呢？

Smarr玻士以为人工智能不太可能彻底代替放射科大夫，更有可能的是这一技能可以或许加强人类的威力，让最差的放射科大夫于技能的帮忙下比最佳的放射科大夫自力事情可以或许做出更切确的判定。 你所做的是经由过程年夜量放射科大夫们本身没法体验到的数据来提高人类审查诊断图象的技能程度， Smarr玻士说： 我以为短时间来说，这多是更有成效的体式格局。

对于在像DexCom如许专一在糖尿病风行的公司来讲，Jimenez女士以为最终方针是转变患者的举动。这象征着将血糖监控、胰岛素丈量、患者勾当以及饮食等数据综合起来，应用呆板进修发明有效信息，然后软件可以将警报以及提议反馈给患者以及他们的大夫。

今朝咱们的行业很成熟的技能是报告请示数值， Jimenez女士注释道： 咱们只是告诉患者他们的血糖指数是几多。这对于1型糖尿病患者来讲很是主要。可是2型糖尿病患者需要与App更慎密的接洽，迫使他们与新见解互动。这需要经由过程App的设计以及开发来实现。

终极的方针是开发一种用户界面来使用从呆板进修中得到的见解督促糖尿病患者转变他们的举动。这一不雅点也获得了Jean Balgrosky玻士的认同。她有20年于像圣地亚哥Scripps Health如许年夜型、繁杂医疗康健构造中担当首席信息官（chief information officer）的事情经验。她说： 终极，所有这些呆板进修所提供的信息照旧需要被人类接收以及消化，这才气于医疗康健范畴帮忙赐顾帮衬大好人类。

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