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          蹭著電影的熱度,看看AI醫療是怎么回事?

          嵌入式資訊精選 ? 2018-07-17 08:52 ? 次閱讀

          價格高昂的正版藥,讓患者們退無可退。不容否認,一種新藥,尤其是“特效藥“的研發,需要過億的研發成本和研發周期,其能夠面市,已經是諸多患者的“福音”。然而,面對高昂的售價,如何給“特效藥”及疾病治療“降降溫”,AI也許能夠一步步成為你的“藥神”。

          第一步:AI預測白血病,讓白血病不再成為“突然之災”

          近期,《自然》上發表了一項研究成果——由全國多家科研機構白血病科學家組成的研究小組使用血液檢測和機器學習,以達到預測健康個體是否有患急性骨髓性白血病(AML)的風險。

          這意味著我們今后對AML的出現有預警,并能夠提早發現AML的高風險人群并進行監測,同時可以進行研發,尋找降低該疾病患病幾率的方案。

          AML名為“急性骨髓性白血病”,以骨髓與外周血中原始和幼稚髓性細胞異常增生為主要特征,AML患者的癌細胞在骨髓中迅速增殖,并妨礙正常血液細胞的產生,導致出現出血和感染癥狀,甚至危及生命。

          因此研究人員開發了一種基因測序工具,針對那些與AML相關的已知基因,對124名AML患者的血液DNA進行了測序,并與676名未患有AML或相關癌癥的人進行了對比。

          通過大數據監測,他們發現許多患有AML的人基因中出現了遺傳變化,未患有此病的人則沒有出現這種變化。那些后來患上AML的患者基因中的突變數量更多,且這些突變在他們血液細胞中出現的比例也更高。

          隨著進一步研究,研究人員通過機器人學習模型,在大數據變量的支撐下,構建了AML預測模型,其可以在診斷前6-12個月內,就能夠實現對AML預測,其靈敏度和特異性分別達到25.7%和98.2%。

          AML預測模型(圖來源:Nature)

          早在此前,Watson也診斷過一個60女性的罕見白血病,Watson 通過比對 2000 萬份癌癥數據報告中不同患者的基因變化,僅用了 10 分鐘時間便得出了結果——不僅有精確的病癥診斷,Watson 還提供了適當的治療方案。

          AI預測的出現,讓人欣喜的同時也許多人對其存疑。確實,比如AI預測死亡時間的出現,這讓AI的應用不再是一個技術問題,更是一個倫理問題。當你確知自己何時生病、何時辭世時,這似乎并不是一件多好的事情。

          第二步:AI制藥,改變藥物研發模式

          《我不是藥神》電影中,矛盾的聚焦點就在于天價的“格列寧”,新藥貴,貴在研發,研發的“試錯”環節,AI也許能夠幫上大忙。

          從目前智慧醫療的發展情況來看,擅長模式識別的人工智能可以從海量已有的和新的基因、代謝及臨床信息中篩查篩選,以破解各種疾病背后的復雜網絡。反過來,這也有助于發現適用于特定病人群體的藥物,同時引導藥企規避可能會失敗的藥物。

          此外,借助人工智能的生物意義,可以幫助藥企根據病人情況,并參與對他們最可能見效的創新療法的臨床試驗,這也許能夠成為提升新藥獲批的可能性,比如獲得美國FDA的批準。

          實際上,醫藥研發的核心在于知識圖譜,就是將實驗信息、數據、臨床實驗結果和數據的結合起來,將零散的數據整合在一起,從而為決策提供有價值的數據支持。

          從目前來看,人工智能主要作用于藥物研發主要有七個場景:靶點藥物研發、候選藥物挖掘、化合物篩選、預測ADMET性質、藥物晶型預測、輔助病理生物學研究,以及發掘藥物新適應癥。

          工智能作用于的制藥場景

          根據Tech Emergence的研究報告,AI可以將新藥研發的成功率從12%提升至14%,這2%意味著能夠為生物制藥行業省下數十億美元的研發成本和大量的試錯時間。

          但是,不容否認的是:AI藥物研發一定是一場持久戰。目前世界上并沒有AI藥物研發的成功案例,人工智能研發的藥物也并沒有被批準上市。

          目前發展較好的國外企業應用AI研發的新藥已進入二期臨床,但是二期到三期的失敗率高達70-80%。AI技術應用前景廣闊,目前依然任重道遠。輝瑞、羅氏、GSK等巨頭紛紛“下注”AI公司,目前發展還需要時間檢驗。

          但這并不意味著AI制藥并無可能。如果技術能夠有效縮短藥物研發的效率,提高研發上市成功率,那么藥物研發的成本就會大幅度降低,這樣可以大幅度減輕國家醫保負擔,“平價藥”也將成為可能。

          第三步:藥物數據成為AI制藥關鍵

          其實,我們也可以看到,AI在智慧醫療領域的每一步,其中都撇不開一個重要因素:藥物數據。

          比如,在新藥研發領域,AI可以幫助科學家從巨大體量的化合物數據庫中完成文獻搜索,許多公司也在研究如何利用機器模擬化合物跟特定靶標的結合效果,從而大大加快新藥篩選的過程。全球每年都有數千億美元用于新藥研發,AI技術的運用能夠在一定程度上提高研發效率。

          AI通過機器學習,不但可以加速時間,還可以提高到達后期試驗階段藥物的成功概率。如果AI可以減少藥物試驗的風險,就可以為大型制藥公司節約大量成本,使其能夠騰出資源集中于尋找更有潛力的機會。

          類似的人工智能應用在流行病統計、臨床試驗數據分析和精準醫療基因檢測方面也大有可為。在人工智能精準醫療項目方面,IBM也繼“Waston腫瘤醫生”推出了“Waston for Genomics”

          除了藥物數據,醫療數據也成為醫生診斷及后續藥物研發的重要依據。隨著健康智能硬件的興起,醫療數據的邊界不斷地被拓展。

          2016年4月,一款健康智能硬件記錄的數據拯救了一個新澤西州男人的生命。這個男人在工作當中突發心臟病,醫生通過其智能手機提取其日常的心率數據,這些數據幫助了醫生排除了不必要的診斷,并配合醫生迅速找到合適的醫療方法,進而拯救了一個生命。

          醫療數據可不僅僅是醫學期刊和醫生輸入電腦的醫療記錄,我們的身體無時無刻不在產生海量的潛在醫療數據。但是目前來說,絕大部分的數據都處于“丟失”的狀態——我們每天走了多少步、今天的心率怎么樣、皮膚的溫度是高還是低、今天都吃什么了等等這些數據,都只保存在本地、孤零零的幾個設備和App里。

          對AI醫療來說,數據的重要性不言而喻。不論是應用于藥物研發還是診斷治療方面,都有著相當大的前景,但是AI在小樣本集上做的診斷或推定,被認為是不可持久的模式,因為一旦再擴大一點范圍,換一個病種、換一個地方,結果可能就出現偏差,正確率下降。

          總的來說,AI醫療發展至今已經有了長足的進步,雖然許多AI醫療產品暫未落地,但是不是病人的“藥神”,我們走著瞧。

          原文標題:AI是如何一步步成為“藥神”的?

          文章出處:【微信號:mcuworld,微信公眾號:嵌入式資訊精選】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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          Pre-A輪-爬壁機器人研發商史河科技獲2000萬元融資

          爬壁機器人研發商史河科技(Robot++),已完成2000萬元Pre-A輪投資,BV百度風投領投、智....

          的頭像 騰訊創業 發表于 12-11 14:59 ? 485次 閱讀
          Pre-A輪-爬壁機器人研發商史河科技獲2000萬元融資

          2018年全球可穿戴AI市場規模預計為115億美元

          全球第二大市場研究機構MarketsandMarkets近日發布的報告顯示,2018年全球可穿戴AI....

          發表于 12-11 14:42 ? 97次 閱讀
          2018年全球可穿戴AI市場規模預計為115億美元

          2019年值得關注的五大AI趨勢淺析

          2019年,預計AI技術仍會繼續發展,AI五大發展趨勢分別是定制AI芯片、物聯網(IoT)與AI在邊....

          發表于 12-11 14:37 ? 72次 閱讀
          2019年值得關注的五大AI趨勢淺析

          2018年AI Now報告發布 以下是關鍵要點

          紐約大學AI Now研究所發布了第三份關于人工智能現狀的年度報告。 2018年AI Now報告重點關....

          發表于 12-11 13:40 ? 387次 閱讀
          2018年AI Now報告發布 以下是關鍵要點

          圖靈的新想法:讓計算機來冒充人!

          這項”富有成果“的對話充分揭示了圖靈測試的漏洞,只要掌握了”回避“這一手段,越來越多的機器都能輕而易....

          的頭像 IBM中國 發表于 12-11 11:33 ? 338次 閱讀
          圖靈的新想法:讓計算機來冒充人!

          隨著AI的爆發 建設智慧城市已成為當今城市發展的趨勢

          城市是人類文明發展的產物,隨著物聯網、AI等科技技術的發展,我國正處于城鎮化加速發展的時期,部分地區....

          發表于 12-11 11:17 ? 126次 閱讀
          隨著AI的爆發 建設智慧城市已成為當今城市發展的趨勢

          AI生態建設 是機遇也是挑戰

          人工智能技術“場景化”、“落地”正成為當前AI產業的關鍵詞,AI的落地應用,涉及到算法、芯片、數據、....

          發表于 12-11 11:13 ? 228次 閱讀
          AI生態建設 是機遇也是挑戰

          美國高校用AI招生 上學先過機器人考驗

          現在正是美國申請上大學的關鍵時刻,無數滿懷希望的高中畢業生正努力說服招生委員會,爭取在自己選擇的學校....

          的頭像 1號機器人網 發表于 12-11 10:51 ? 264次 閱讀
          美國高校用AI招生 上學先過機器人考驗

          智芯原動聚焦AI技術在機器視覺領域的應用

          智芯原動的核心技術算力已經發展至第三代,通過AI+安防實現差異化競爭,目前全球70%智能監控攝像頭都....

          的頭像 半導體投融資 發表于 12-11 10:08 ? 441次 閱讀
          智芯原動聚焦AI技術在機器視覺領域的應用

          作為智慧安防落地的首要攻占領地 AI在提升安檢效率方面發揮了重大作用

          近日,深圳交委發布一則《縮減安檢時間!以后在深圳機場,旅客安檢有變化!》的消息。文中提到,12月1日....

          發表于 12-11 10:05 ? 398次 閱讀
          作為智慧安防落地的首要攻占領地 AI在提升安檢效率方面發揮了重大作用

          生物智能或成為解決AI瓶頸的關鍵鑰匙

          李飛飛帶領的斯坦福“以人為本AI研究院”發表文章,探討人工智能、神經科學、心理學和認知科學,以及數學....

          的頭像 人間煙火123 發表于 12-11 09:30 ? 402次 閱讀
          生物智能或成為解決AI瓶頸的關鍵鑰匙

          開發集和測試集應該有多大?

          開發集的規模應該盡可能的大,至少要能夠區分出你所嘗試的不同算法之間的性能差異。例如,如果分類器 A 的準確率為 90.0% ,而分...

          發表于 12-10 10:23 ? 136次 閱讀
          開發集和測試集應該有多大?

          開發集和測試集應該服從同一分布

          根據公司的核心市場分布情況,你將貓咪app的圖像數據劃分為“美國”、“中國”、“印度”和“其它地區”四個區域。在設立開發集和...

          發表于 12-10 10:15 ? 125次 閱讀
          開發集和測試集應該服從同一分布

          深度學習中開發集和測試集的定義

          繼續分析我們之前提到的貓咪圖片的案例:現在你負責運營一個移動端 app,用戶會向這個app 上傳許多不同內容的圖片。而你希望這個...

          發表于 11-30 16:58 ? 315次 閱讀
          深度學習中開發集和測試集的定義

          機器學習訓練秘籍——吳恩達

          1 機器學習為什么需要策略? 機器學習(machine learning)已然成為無數重要應用的基石——如今,在網絡搜索、垃圾郵件檢測、語音...

          發表于 11-30 16:45 ? 146次 閱讀
          機器學習訓練秘籍——吳恩達

          物聯網中機器學習的挑戰和機遇

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          發表于 11-27 09:33 ? 161次 閱讀
          物聯網中機器學習的挑戰和機遇

          大規模特征構建實踐總結

          背景 一般大公司的機器學習團隊,才會嘗試構建大規模機器學習模型,如果去看百度、頭條、阿里等分享,都有提到過這類模型。當...

          發表于 11-19 09:35 ? 351次 閱讀
          大規模特征構建實踐總結

          人工智能機器學習程序可分析患者肺癌腫瘤影像

          美國紐約大學醫學院研究者報告的一種新的美國紐約大學醫學院研究者報告的一種新的人工智能/機器學習程序可分析患者肺癌腫瘤影像...

          發表于 11-08 06:45 ? 358次 閱讀
          人工智能機器學習程序可分析患者肺癌腫瘤影像

          學習必看,新書熱推 —《機器學習訓練秘籍》

          《機器學習訓練秘籍》(Machine Learning Yearning)是人工智能和深度學習大佬吳恩達新出的一本書,該書著重介紹如何讓機器學...

          發表于 10-23 17:14 ? 436次 閱讀
          學習必看,新書熱推 —《機器學習訓練秘籍》
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