傳統(tǒng)中醫(yī)藥診斷依賴醫(yī)生的“望、聞、問、切”，這需要醫(yī)生具備豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)和深厚的中醫(yī)理論功底。然而，中醫(yī)人才的培養(yǎng)周期長(zhǎng)，且優(yōu)秀中醫(yī)資源分布不均，這在一定程度上限制了中醫(yī)藥服務(wù)的普及和質(zhì)量提升。人工智能的介入，為解決這一問題提供了新思路。
借助人工智能的圖象識(shí)別技術(shù)，能夠?qū)θ梭w舌象、脈象、面色等進(jìn)行精準(zhǔn)分析。通過(guò)大量臨床數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，人工智能系統(tǒng)可以識(shí)別出細(xì)微的舌象變化、脈象特征，并與特定的病癥建立關(guān)聯(lián)。例如，在舌診中，人工智能可以快速準(zhǔn)確地判斷舌質(zhì)的顏色、舌苔的厚薄和顏色等，為醫(yī)生提供更客觀的診斷依據(jù)。同時(shí)，結(jié)合患者的癥狀描述、病史等信息，人工智能能夠運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行綜合分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行更精準(zhǔn)的辨證論治，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療。
以某中醫(yī)醫(yī)院引入的人工智能輔助診斷系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)收集了海量的中醫(yī)臨床病例數(shù)據(jù)，涵蓋了各種常見病癥和疑難雜癥。在實(shí)際應(yīng)用中，醫(yī)生將患者的基本信息和檢查數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)能在短時(shí)間內(nèi)給出診斷建議和治療方案參考。這不僅提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率，還為年輕醫(yī)生提供了學(xué)習(xí)和借鑒的機(jī)會(huì)，有助于提升整體醫(yī)療水平。
中醫(yī)藥藥物研發(fā)是一個(gè)漫長(zhǎng)而復(fù)雜的過(guò)程，從藥材的篩選、配方的優(yōu)化到臨床試驗(yàn)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。人工智能的應(yīng)用，為中醫(yī)藥藥物研發(fā)帶來(lái)了新的突破點(diǎn)。
在藥材篩選方面，人工智能可以通過(guò)分析藥材的化學(xué)成分、藥理作用和臨床療效等數(shù)據(jù)，快速篩選出具有潛在藥用價(jià)值的藥材。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)大量的中藥數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行挖掘和分析，能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)中藥中未被充分認(rèn)識(shí)的有效成分和作用機(jī)制。例如，通過(guò)對(duì)多種中藥材的化學(xué)成分和生物活性數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，研究人員發(fā)現(xiàn)了一些具有抗腫瘤、抗炎等作用的新成分，為新藥研發(fā)提供了新的方向。
在配方優(yōu)化方面，人工智能可以根據(jù)疾病的病理特點(diǎn)和藥物的作用機(jī)制，對(duì)傳統(tǒng)中藥配方進(jìn)行智能優(yōu)化。通過(guò)模擬藥物在體內(nèi)的代謝過(guò)程和相互作用，預(yù)測(cè)不同配方組合的療效和安全性，從而篩選出最優(yōu)的配方方案。這種智能化的配方優(yōu)化方法，大大縮短了研發(fā)周期，提高了研發(fā)效率。
此外，人工智能還可以在臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮重要作用。通過(guò)分析大量的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，人工智能能夠預(yù)測(cè)藥物的療效和不良反應(yīng)，為臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，在試驗(yàn)過(guò)程中，人工智能可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的病情變化和藥物反應(yīng)，及時(shí)調(diào)整治療方案，提高試驗(yàn)的成功率。
隨著人們健康意識(shí)的提高，對(duì)健康管理的需求日益增長(zhǎng)。中醫(yī)藥強(qiáng)調(diào)“治未病”，注重預(yù)防和養(yǎng)生，與現(xiàn)代健康管理的理念高度契合。人工智能與中醫(yī)藥的結(jié)合，為構(gòu)建全方位的健康管理體系提供了有力支持。
借助可穿戴設(shè)備和移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)，人工智能可以實(shí)時(shí)收集個(gè)人的生理數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠質(zhì)量等，并結(jié)合中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)理論，對(duì)個(gè)人的健康狀況進(jìn)行評(píng)估和分類。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，為不同體質(zhì)的人群提供個(gè)性化的養(yǎng)生建議，包括飲食調(diào)理、運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)、情志調(diào)節(jié)等方面。例如，對(duì)于氣虛體質(zhì)的人群，系統(tǒng)會(huì)建議其多吃一些具有補(bǔ)氣作用的食物，如黃芪、山藥等，并推薦適合的運(yùn)動(dòng)方式，如太極拳、八段錦等。
同時(shí)，人工智能還可以通過(guò)建立健康管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)患之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)和遠(yuǎn)程醫(yī)療。患者可以通過(guò)平臺(tái)隨時(shí)向醫(yī)生咨詢健康問題，醫(yī)生可以根據(jù)患者的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和癥狀描述，及時(shí)給予診斷和治療建議。對(duì)于慢性病患者，系統(tǒng)可以定期提醒患者服藥、復(fù)查，并對(duì)患者的病情進(jìn)行跟蹤管理，提高患者的治療依從性和健康水平。
盡管人工智能為中醫(yī)藥的發(fā)展帶來(lái)了諸多機(jī)遇，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)的質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化問題、人工智能算法的可解釋性問題、中醫(yī)藥專業(yè)人才與人工智能技術(shù)融合的問題等。解決這些問題需要政府、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和中醫(yī)藥從業(yè)者等各方共同努力，加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，推動(dòng)人工智能算法的優(yōu)化和改進(jìn)，培養(yǎng)既懂中醫(yī)藥又懂人工智能的復(fù)合型人才。
展望未來(lái)，人工智能與中醫(yī)藥的深度融合將不斷拓展中醫(yī)藥的服務(wù)領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)中醫(yī)藥事業(yè)的現(xiàn)代化和國(guó)際化發(fā)展。我們有理由相信，在人工智能的助力下，中醫(yī)藥這一古老的智慧瑰寶將煥發(fā)出新的生機(jī)與活力，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻(xiàn)。讓我們張開雙臂，擁抱人工智能，共同見證中醫(yī)藥“智煥”新生的輝煌時(shí)刻！
]]>人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)給社會(huì)生產(chǎn)生活帶來(lái)了便利。與此同時(shí)，這些技術(shù)也有力地促進(jìn)了中醫(yī)藥的現(xiàn)代化發(fā)展。
近年來(lái)，中國(guó)工程院院士、國(guó)醫(yī)大師張伯禮帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)遵循中醫(yī)藥自身發(fā)展規(guī)律，充分利用現(xiàn)代科學(xué)成果和技術(shù)方法，鞏固和發(fā)揚(yáng)中醫(yī)藥特色優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)中醫(yī)藥現(xiàn)代化、產(chǎn)業(yè)化并走向世界，推動(dòng)中醫(yī)藥高質(zhì)量發(fā)展。
近日，張伯禮在接受科技日?qǐng)?bào)記者獨(dú)家專訪時(shí)表示，要始終堅(jiān)持走中醫(yī)藥理論精髓和現(xiàn)代技術(shù)深度融合的中醫(yī)藥守正創(chuàng)新和傳承發(fā)展之路，這也是中醫(yī)藥應(yīng)走的現(xiàn)代化之路。
先進(jìn)科學(xué)技術(shù)為我所用
記者：您在前不久召開的數(shù)智賦能大健康產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力暨第四屆中醫(yī)藥國(guó)際發(fā)展大會(huì)上表示，中醫(yī)藥現(xiàn)代化是時(shí)代使命，中醫(yī)藥與人工智能的結(jié)合是必然的發(fā)展趨勢(shì)。您認(rèn)為，以人工智能為主的現(xiàn)代信息技術(shù)在中醫(yī)藥現(xiàn)代化發(fā)展中扮演著什么樣的角色？
張伯禮：中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展，離不開數(shù)字化賦能?，F(xiàn)代科技是中醫(yī)藥發(fā)展的“翅膀”，“翅膀”越硬，就飛得越高越遠(yuǎn)。當(dāng)前中醫(yī)藥發(fā)展具有高科技、高效能、高質(zhì)量的特征，符合新發(fā)展理念，也將成為重要的先進(jìn)生產(chǎn)力。
近年來(lái)，人工智能、區(qū)塊鏈大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展，有力地促進(jìn)了中醫(yī)藥現(xiàn)代化。人工智能也為中醫(yī)藥帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。我總說(shuō)，要將當(dāng)前先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)為我所用。在先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的幫助下，中醫(yī)藥領(lǐng)域現(xiàn)代化的成果會(huì)源源不斷出現(xiàn)。大模型、云計(jì)算等技術(shù)將促進(jìn)中醫(yī)藥在疾病防治、健康管理、藥物研發(fā)等方面取得更大的成果，為人類健康事業(yè)作出更突出的貢獻(xiàn)。
記者：您可否舉例介紹，在推進(jìn)中醫(yī)藥現(xiàn)代化的過(guò)程中，您帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)都做了哪些具體工作？
張伯禮：自20世紀(jì)90年代起，我先后承擔(dān)了3個(gè)973計(jì)劃項(xiàng)目，其中的一項(xiàng)重要研究就是把中藥從傳統(tǒng)的樹根、草皮變成可量化的、功效物質(zhì)清楚的組分中藥。
近年來(lái)，現(xiàn)代中藥創(chuàng)制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和國(guó)家超級(jí)計(jì)算天津中心、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所等單位緊密合作，產(chǎn)出了一系列成果。比如，在2020年新冠疫情暴發(fā)初期，我們團(tuán)隊(duì)用一個(gè)星期時(shí)間，收集了來(lái)自20余家醫(yī)院1000余個(gè)患者的信息，并依托天津超算中心對(duì)這些信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和運(yùn)算。在進(jìn)行數(shù)據(jù)歸類和專家研討后，我們判斷此次疫情為“濕毒疫”。中醫(yī)講究辨證論治，明確了證候，治療方法也就明確了?；诖宋覀冎贫ǖ闹委煼桨?，被寫進(jìn)國(guó)家版診療指南中。
在經(jīng)典名方、抗疫經(jīng)驗(yàn)及大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的支持下，我們篩選出60余種可能對(duì)新冠有效的中成藥，進(jìn)而研制出具有確切療效的宣肺敗毒顆粒，其入選“三藥三方”；還研制出對(duì)新冠后遺癥有治療作用的“清金益氣顆?！敝苿?，其廣泛應(yīng)用取得非常好的效益。
智能科技成果推動(dòng)中醫(yī)藥現(xiàn)代化
記者：近期有不少與中醫(yī)藥行業(yè)深度融合的智能科技成果發(fā)布。這些成果是如何深度融合中醫(yī)藥理論的精髓和現(xiàn)代信息技術(shù)的？
張伯禮：現(xiàn)在很多先進(jìn)設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)智能化診斷和個(gè)性化治療。通過(guò)對(duì)大量中醫(yī)病案數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)運(yùn)算，這些設(shè)備可以輔助中醫(yī)師對(duì)患者進(jìn)行病證診斷，提高診斷準(zhǔn)確性。中醫(yī)師結(jié)合中醫(yī)智能穿戴設(shè)備，可為患者提供全方位的健康管理服務(wù)，包括飲食建議、運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)等。大模型也可以幫助研究人員更好地理解中藥多靶點(diǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作用機(jī)制，助力新藥研發(fā)。
記者：這些智能科技成果對(duì)推動(dòng)中醫(yī)藥現(xiàn)代化有何意義？
張伯禮：舉例來(lái)說(shuō)，“數(shù)智本草”大模型，是基于華為澎湃算力與向量庫(kù)等先進(jìn)工具，由天士力與華為云在華為盤古大語(yǔ)言模型和盤古藥物分子大模型的基礎(chǔ)上，聯(lián)合開發(fā)的中醫(yī)藥語(yǔ)言大模型和計(jì)算大模型。它擁有380億個(gè)參數(shù)，基于中醫(yī)藥海量文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，結(jié)合向量庫(kù)檢索強(qiáng)化，以及中藥研發(fā)多場(chǎng)景的微調(diào)，能夠更好地幫助研究者完成中醫(yī)藥理論證據(jù)的挖掘和總結(jié)。
此外，“天河靈樞”大模型是面向中醫(yī)針灸領(lǐng)域的專業(yè)大模型。它創(chuàng)新性地對(duì)人體全部穴位進(jìn)行了專業(yè)的三維建模，成功構(gòu)建了栩栩如生的三維針灸數(shù)字人。這一大模型將加強(qiáng)對(duì)中醫(yī)循證證據(jù)數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，為中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展提供新動(dòng)力。
記者：數(shù)智技術(shù)為中醫(yī)藥現(xiàn)代化的發(fā)展帶來(lái)哪些轉(zhuǎn)變？
張伯禮：采用人工智能技術(shù)及先進(jìn)制造技術(shù)，推動(dòng)信息化和工業(yè)化的深度結(jié)合，能夠?yàn)橹扑幤髽I(yè)帶來(lái)從研發(fā)、生產(chǎn)到流通鏈條的質(zhì)量提升，起到節(jié)能降耗、提質(zhì)增效作用，服務(wù)中藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
以“數(shù)智中藥”研發(fā)新范式為例。現(xiàn)代中藥創(chuàng)制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任、天士力醫(yī)藥集團(tuán)董事長(zhǎng)閆凱境博士曾指出，該研發(fā)新范式以人工智能等顛覆性科學(xué)技術(shù)為突破，創(chuàng)新性配置包含中醫(yī)藥海量數(shù)據(jù)的新型生產(chǎn)要素，結(jié)合云計(jì)算、大模型等新型技術(shù)手段，通過(guò)中藥產(chǎn)品的組方配伍數(shù)智化、物質(zhì)基礎(chǔ)數(shù)智化、量時(shí)毒效數(shù)智化、生產(chǎn)質(zhì)控?cái)?shù)智化、臨床應(yīng)用數(shù)智化、消費(fèi)認(rèn)知數(shù)智化，引領(lǐng)現(xiàn)代中藥達(dá)到用藥精準(zhǔn)、生產(chǎn)精智、療效精確的新高度。通過(guò)建設(shè)中醫(yī)藥“數(shù)智本草”大模型的智能一體化平臺(tái)，打造“數(shù)智中藥”資源、研發(fā)、制造、供應(yīng)、臨床應(yīng)用、消費(fèi)者認(rèn)知新范式，可實(shí)現(xiàn)中藥產(chǎn)業(yè)全鏈條飛躍性轉(zhuǎn)型升級(jí)。
中醫(yī)藥擁抱數(shù)智還需多方面發(fā)力
記者：總體來(lái)看，目前我國(guó)中醫(yī)藥應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)的情況如何？
張伯禮：在人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代，中醫(yī)藥與這些先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了相互融合。比如，現(xiàn)代中藥創(chuàng)制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研制的“海河一號(hào)”“海河二號(hào)”，實(shí)現(xiàn)了中藥有效組分高效快速篩選制備。天津中醫(yī)藥大學(xué)循證醫(yī)學(xué)中心建立的中醫(yī)藥循證研究證據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（EVDS），可基于已發(fā)表的研究成果自動(dòng)進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，并可結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)形成證據(jù)報(bào)告。此外，中醫(yī)遠(yuǎn)程會(huì)診系統(tǒng)等也得到普遍應(yīng)用，大大方便了異地就診等。
但還有一些方面仍處于起步階段。例如數(shù)字制藥和智慧制藥。此外，把人工智能技術(shù)和中藥制造結(jié)合起來(lái)，也是當(dāng)前的一項(xiàng)重要任務(wù)。我們相信，以中醫(yī)藥為代表的一系列傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)即將迎來(lái)蛻變。
記者：現(xiàn)代科技賦能中醫(yī)藥面臨哪些問題和挑戰(zhàn)？
張伯禮：例如在制藥方面，我國(guó)絕大部分中藥企業(yè)已實(shí)現(xiàn)機(jī)械化制藥，但制藥總體自動(dòng)化水平不高，精益管理水平和理念也有待提高，數(shù)字化的制藥生產(chǎn)線尚未完全覆蓋。
此外，中醫(yī)藥的基礎(chǔ)研究相對(duì)薄弱，尤其是在中藥的作用機(jī)理、物質(zhì)基礎(chǔ)、應(yīng)用理論等方面的研究不夠深入。這限制了對(duì)中藥有效成分的精確識(shí)別和對(duì)作用機(jī)制的科學(xué)闡釋，阻礙了中醫(yī)藥的現(xiàn)代化進(jìn)程。
雖然包括信息技術(shù)、生物技術(shù)等在內(nèi)的現(xiàn)代科技為中醫(yī)藥發(fā)展提供了新的工具和平臺(tái)，但如何有效地將這些現(xiàn)代科技與傳統(tǒng)中醫(yī)藥理論和實(shí)踐相結(jié)合，仍是一個(gè)挑戰(zhàn)。
記者：您認(rèn)為針對(duì)這些問題和挑戰(zhàn)有哪些解決辦法？
張伯禮：我認(rèn)為可以出臺(tái)藥品優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)等相關(guān)政策，引導(dǎo)企業(yè)在生產(chǎn)設(shè)計(jì)、制造過(guò)程管控和產(chǎn)品流通等各環(huán)節(jié)應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)，提高精益管理和質(zhì)量控制水平?？梢怨膭?lì)有條件的企業(yè)建設(shè)智能工廠，推動(dòng)中藥工業(yè)向高端邁進(jìn)?？赏ㄟ^(guò)設(shè)立科技專項(xiàng)，支持智能制藥關(guān)鍵技術(shù)與裝備研發(fā)，加速提升中藥制藥裝備的研究水平，促進(jìn)中藥制藥裝備實(shí)現(xiàn)自主化、現(xiàn)代化。
另外，中醫(yī)藥科研要在中醫(yī)原創(chuàng)思維指導(dǎo)下，多學(xué)科交叉融合，協(xié)同創(chuàng)新，開辟新賽道、培育新動(dòng)能。
熱點(diǎn)聚焦
中醫(yī)藥與大健康理念的結(jié)合，是當(dāng)前健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)。我國(guó)大健康產(chǎn)業(yè)已經(jīng)達(dá)到十萬(wàn)億元的規(guī)模，可以說(shuō)已經(jīng)成為支柱產(chǎn)業(yè)。數(shù)字化、智能化技術(shù)不僅在中醫(yī)藥領(lǐng)域，在公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、康復(fù)養(yǎng)老、健康食品等領(lǐng)域也展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。甚至酒、茶等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，也都在積極擁抱數(shù)字化技術(shù)，依托數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)現(xiàn)了降本增效?？梢哉f(shuō)，在數(shù)智技術(shù)與創(chuàng)新實(shí)踐的驅(qū)動(dòng)下，大健康產(chǎn)業(yè)正加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力，努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展?！獜埐Y（來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)? 記者 陳 曦）
]]>【點(diǎn)評(píng)】人工智能自誕生之日起，就與醫(yī)學(xué)密不可分。以神經(jīng)生理和神經(jīng)解剖學(xué)研究成果為基礎(chǔ)，“實(shí)現(xiàn)人類水平的智能”，可說(shuō)是人工智能領(lǐng)域研究者最初的夢(mèng)想。現(xiàn)實(shí)中，醫(yī)學(xué)研究的不斷深入，為人工智能發(fā)展開啟了新的維度；人工智能的技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用拓展，也對(duì)醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生著深刻影響。
如今，AI技術(shù)已經(jīng)深入臨床輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像、腦科學(xué)乃至中醫(yī)學(xué)等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的各個(gè)方面。以醫(yī)學(xué)影像為例，目前人工智能已經(jīng)成功應(yīng)用于肺部疾病、乳腺疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、心血管系統(tǒng)疾病等方面。借助植根于大數(shù)據(jù)的人工智能算法，醫(yī)生能夠顯著提升疾病篩查和診斷的效率，為科學(xué)制定治療方案提供可靠的輔助。
此外，在新藥研發(fā)過(guò)程中，利用深度學(xué)習(xí)，也可大大縮短研發(fā)周期、控制研發(fā)成本，更好造福患者。在一些大醫(yī)院，新型醫(yī)療機(jī)器人常駐病房，對(duì)病情監(jiān)測(cè)、病患護(hù)理等發(fā)揮了獨(dú)特作用?？梢哉f(shuō)，人工智能的快速發(fā)展，極大提高了醫(yī)療生產(chǎn)力。
大數(shù)據(jù)、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，還促進(jìn)了醫(yī)療服務(wù)模式、健康管理理念的改變。如今，人們無(wú)需常往醫(yī)院跑，就能對(duì)自身進(jìn)行日常健康管理。通過(guò)智能可穿戴設(shè)備、家庭智能健康檢測(cè)監(jiān)測(cè)設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)健康數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)把握個(gè)人健康情況。尤其在血糖管理、血壓管理、用藥提醒、健康要素監(jiān)測(cè)等方面，人工智能可以提供常態(tài)化、精細(xì)化的指導(dǎo)，為特定群體提供全方位、全周期的健康服務(wù)。這些，不僅有利于加強(qiáng)疾病預(yù)防、提高慢病管理效率，也能提升公眾的健康觀念，從根本上節(jié)省全社會(huì)的醫(yī)療成本。
人工智能的蓬勃發(fā)展，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究的進(jìn)步，為精準(zhǔn)醫(yī)療開拓了廣闊空間，增強(qiáng)了人類戰(zhàn)勝各種疾病的信心。但同時(shí)也應(yīng)認(rèn)識(shí)到，盡管人們正在步入一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，但疾病的發(fā)生并不是一個(gè)概率過(guò)程，而是存在著特定的病因。對(duì)于醫(yī)生而言，如果一味相信新技術(shù)和普遍化方案，就可能被大數(shù)據(jù)所誤導(dǎo)，忽略了具體患者的特定情況。這也啟示我們，醫(yī)學(xué)在認(rèn)知和應(yīng)用上是難以截然分開的。
從某種意義上說(shuō)，治療應(yīng)當(dāng)成為針對(duì)具體患者的一門藝術(shù)。人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，日漸吸引著更多產(chǎn)業(yè)投資。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的背景下，只有立足于臨床防治，充分運(yùn)用各方面的有利條件，積極發(fā)展因人而異的個(gè)性療法，才能讓精準(zhǔn)醫(yī)療造福更多的人。（李浩燃）
]]>【1】Com Biol Med：人工智能幫助治療糖尿病引發(fā)的眼疾
doi：10.1016/j.compbiomed.2018.10.031
根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，研究人員已經(jīng)使用人工智能診斷早期階段的糖尿病引發(fā)的失明癥狀。
糖尿病視網(wǎng)膜病變是成人視力喪失的主要原因，其影響正在全球范圍內(nèi)擴(kuò)大，到2030年將有1.91億人受到影響。在疾病早期，雖然沒有明顯癥狀，但疾病可能已經(jīng)發(fā)展。早期診斷和治療可以對(duì)患者保持多少視力產(chǎn)生顯著影響。
研究人員開發(fā)了一種圖像處理算法，可以自動(dòng)檢測(cè)疾病的一個(gè)關(guān)鍵癥狀，即視網(wǎng)膜上的液體，準(zhǔn)確率為98％。該研究的首席研究員，墨爾本皇家理工大學(xué)Dinesh Kant Kumar教授表示，這種方法是即時(shí)且具有成本效益的。
【2】PLoS ONE：科學(xué)家有望利用人工智能技術(shù)更好地管理癌癥患者
doi：10.1371/journal.pone.0208808
近日，一項(xiàng)刊登在國(guó)際雜志PLOS ONE上的研究報(bào)告中，來(lái)自薩里大學(xué)等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過(guò)研究開發(fā)出了一種新型的人工智能系統(tǒng)（AI），其有望預(yù)測(cè)癌癥患者在整個(gè)治療過(guò)程中的疾病癥狀和嚴(yán)重程度。
文章中，研究人員詳細(xì)描述了他們開發(fā)的兩種機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)癌癥患者所面臨的三種疾病癥狀的嚴(yán)重性，這三種癥狀包括抑郁、焦慮和睡眠障礙，這些癥狀均與癌癥患者生活質(zhì)量的明顯下降直接相關(guān)。研究者分析了癌癥患者在接受計(jì)算機(jī)斷層掃描x射線治療過(guò)程中所經(jīng)歷的癥狀和相關(guān)數(shù)據(jù)，隨后在不同的時(shí)間段來(lái)檢測(cè)是否機(jī)器學(xué)習(xí)算法能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的疾病癥狀表現(xiàn)。
【3】Cancer Res：開發(fā)出可高效識(shí)別不同類型癌細(xì)胞的人工智能系統(tǒng)
doi：10.1158/0008-5472.CAN-18-0653
在癌癥患者中，癌細(xì)胞的類型在不同患者之間存在很大差異，甚至在同一種疾病中也是如此；識(shí)別癌癥患者機(jī)體中存在的特殊細(xì)胞類型對(duì)于選擇最佳的療法來(lái)有效治療患者至關(guān)重要，但能夠完成這項(xiàng)任務(wù)的方法卻是非常費(fèi)時(shí)的，而且常常會(huì)因人為錯(cuò)誤和人類視野的局限性而被阻礙。
近日，一項(xiàng)刊登在國(guó)際雜志Cancer Research上的研究報(bào)告中，來(lái)自日本大阪大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)研究揭示了如何通過(guò)一種基于人工智能的系統(tǒng)來(lái)克服上述問題，研究者指出，這種基于人工智能的系統(tǒng)能通過(guò)掃描顯微圖像并獲得比人類判斷更高的準(zhǔn)確率，來(lái)有效識(shí)別不同類型的癌細(xì)胞，這種方法或能給腫瘤學(xué)領(lǐng)域的研究帶來(lái)革命性的突破。
【4】Bioinformatics：新型人工智能系統(tǒng)有望加速科學(xué)家們?cè)诎┌Y領(lǐng)域的研究
doi：10.1093/bioinformatics/bty845
近日，一項(xiàng)刊登在國(guó)際雜志Bioinformatics上的研究報(bào)告中，來(lái)自劍橋大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)研究開發(fā)了一種名為“LION LBD”的新型AI系統(tǒng)(人工智能系統(tǒng))，其能幫助幫助研究人員進(jìn)行癌癥相關(guān)的研究。
目前癌癥研究在全球范圍內(nèi)吸引了大量的資金，而且相關(guān)研究報(bào)告的數(shù)量也非常龐大，因此研究人員正在奮力進(jìn)行癌癥領(lǐng)域相關(guān)的研究，而他們常常會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多批判性假設(shè)的證據(jù)往往是在文章發(fā)表之后才會(huì)被發(fā)現(xiàn)。
癌癥是一種非常復(fù)雜的疾病，其在全球是誘發(fā)人群死亡的第二大原因，目前研究人員并沒有完全對(duì)癌癥進(jìn)行深入剖析；癌癥的發(fā)生包括多種化學(xué)和生物化學(xué)分子、反應(yīng)以及多種通路的改變，研究人員在多個(gè)廣泛的學(xué)科中進(jìn)行癌癥研究，而其在描述相似概念的方式上也各不相同。
【5】Science：利用人工智能預(yù)測(cè)RNA病毒的動(dòng)物宿主和傳播媒介
doi：10.1126/science.aap9072
諸如埃博拉病毒和寨卡病毒之類的許多致命性的和新出現(xiàn)的病毒傳播給人類并導(dǎo)致嚴(yán)重疾病之前早就在野生動(dòng)物和昆蟲群落中傳播。從基因組序列中尋找不同病毒的動(dòng)物和昆蟲宿主可能需要多年的密集的實(shí)地研究和實(shí)驗(yàn)室工作。由此引起的延遲意味著難以實(shí)施預(yù)防措施，比如給疾病的動(dòng)物來(lái)源接種疫苗，或者阻止物種之間的危險(xiǎn)接觸。因此，在當(dāng)前，及時(shí)地找到這些天然病毒宿主—這可能有助于阻止向人類傳播—對(duì)科學(xué)家們構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。
如今，在一項(xiàng)新的研究中，來(lái)自蘇格蘭格拉斯哥大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)的研究人員設(shè)計(jì)出一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它利用病毒基因組序列預(yù)測(cè)一系列RNA病毒的可能的自然宿主，其中RNA病毒是最常見的從病毒跳躍到人類中的病毒群體。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在2018年11月2日的Science期刊上。
【6】Adv Therap：人工智能助力轉(zhuǎn)移性前列腺癌治療，療效顯著
doi：10.1002/adtp.201800104
聯(lián)合化療是癌癥治療之路上的一塊里程碑，但是優(yōu)化其療效需要對(duì)藥物的協(xié)同作用進(jìn)行劑量和時(shí)間相關(guān)的調(diào)整，傳統(tǒng)的基于實(shí)驗(yàn)的調(diào)整方法耗時(shí)又耗力，效率極低，阻礙了最佳聯(lián)合療法的發(fā)展。
為此，研究人員近日開發(fā)出了一種基于人工智能（AI）的平臺(tái)——CURATE AI來(lái)完善并加速這個(gè)過(guò)程。在他們的研究中，研究人員使用了溴結(jié)構(gòu)域抑制劑ZEN-3694和雄激素受體拮抗劑恩雜魯胺（enzalutamide）這兩個(gè)藥物作為模式藥物，利用這種新的AI平臺(tái)對(duì)聯(lián)合它們治療一名轉(zhuǎn)移性去勢(shì)抵抗性前列腺癌病人的用藥方針進(jìn)行了指導(dǎo)，目的在于降低病人血清中的前列腺特異性抗原（PSA）。
【7】Lancet Oncol：人工智能幫助預(yù)測(cè)癌癥患者接受免疫治療的效果
doi：10.1016/S1470-2045(18)30413-3
發(fā)表在《Lancet Oncology》上的一項(xiàng)研究首次證實(shí)，人工智能可以處理醫(yī)學(xué)圖像以提取生物學(xué)和臨床信息。通過(guò)設(shè)計(jì)算法并將其開發(fā)用于分析CT掃描圖像作者等人創(chuàng)建了一個(gè)所謂的放射學(xué)特征。該特征定義了腫瘤的淋巴細(xì)胞浸潤(rùn)水平，并提供了患者免疫治療功效的預(yù)測(cè)評(píng)分。
將來(lái)，醫(yī)生可能因此能夠使用成像來(lái)識(shí)別位于身體任何部位的腫瘤中的生物現(xiàn)象，而無(wú)需進(jìn)行活組織檢查。到目前為止，沒有標(biāo)記可以準(zhǔn)確地識(shí)別那些對(duì)PD-1 / PD-L1免疫治療有反應(yīng)的患者，在這種情況下，只有15％至30％的患者對(duì)此類治療有反應(yīng)。眾所周知，腫瘤環(huán)境中免疫細(xì)胞更豐富（淋巴細(xì)胞的存在），免疫療法有效的可能性越大，因此研究人員試圖通過(guò)成像來(lái)表征這種環(huán)境并將其與患者的臨床反應(yīng)相關(guān)聯(lián)。
【8】Nat Commun：人工智能助攻前列腺癌診斷和治療
doi：10.1038/s41467-018-04724-5
來(lái)自瑞典的科學(xué)家們的最新研究成果表明數(shù)據(jù)驅(qū)使的AI可以幫助我們更深入了解前列腺癌如何發(fā)展，最終可以幫助提高這種疾病的臨床診斷和治療結(jié)果。每種癌癥都是獨(dú)特的，它的特點(diǎn)隨著時(shí)間變化而變化，這種所謂的腫瘤異質(zhì)性是由于腫瘤內(nèi)細(xì)胞的競(jìng)爭(zhēng)性克隆以及可能增加轉(zhuǎn)移概率的獲得性基因突變。
來(lái)自瑞典生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)了一種數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI方法可以幫助我們更好地了解前列腺癌及其周圍微環(huán)境異質(zhì)性相關(guān)的主要事件。這個(gè)來(lái)自瑞典皇家理工學(xué)院（KTH）和卡羅林斯卡研究所的研究團(tuán)隊(duì)在KTH分子生物學(xué)教授Joakim Lundeberg的領(lǐng)導(dǎo)下獲得了來(lái)自6750個(gè)腫瘤組織樣品的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)（一種定量分析基因的組織學(xué)方法，由KTH和卡羅林斯卡研究所的研究人員共同開發(fā)）分析數(shù)據(jù)。
【9】Cell：利用人工智能繪制衰老大腦的基因表達(dá)圖譜
doi：10.1016/j.cell.2018.05.057
在一項(xiàng)新的研究中，來(lái)自比利時(shí)魯汶大學(xué)（VIB-KU Leuven）Stein Aerts教授及其團(tuán)隊(duì)首次在果蠅衰老過(guò)程中繪制出每個(gè)腦細(xì)胞的基因表達(dá)圖譜。由此產(chǎn)生的“細(xì)胞圖譜”為大腦在衰老過(guò)程中的運(yùn)作提供了前所未有的見解。這種細(xì)胞圖譜被認(rèn)為是開發(fā)有助于更好地理解人類疾病發(fā)展的技術(shù)而邁出重要的第一步。相關(guān)研究結(jié)果于2018年6月14日在線發(fā)表在Cell期刊上。
果蠅的大腦由大約10萬(wàn)個(gè)細(xì)胞組成，盡管它比人腦小得多，但它包含數(shù)百種不同類型的神經(jīng)元和其他形成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞，非常像人類大腦。研究者解釋道，“為了真正理解大腦的運(yùn)作，即使對(duì)像果蠅一樣小的有機(jī)體，我們也需要放大觀察每個(gè)細(xì)胞。所有的器官和組織都由許多不同的細(xì)胞組成，這些細(xì)胞彼此之間進(jìn)行溝通來(lái)執(zhí)行它們的特定功能。盡管它們具有相同的DNA，但它們都表達(dá)一組不同的基因，因此為了理解真正發(fā)生了什么，我們需要知道哪些細(xì)胞在做什么和什么時(shí)候做。”
【10】Science：開發(fā)出人工智能驅(qū)動(dòng)的鬼影細(xì)胞測(cè)定儀，不用產(chǎn)生圖像就可高通量識(shí)別和分選細(xì)胞
doi：10.1126/science.aan0096
在一項(xiàng)新的研究中，日本研究人員發(fā)明了一種新的細(xì)胞識(shí)別和分選系統(tǒng)，并稱之為鬼影細(xì)胞測(cè)定儀（Ghost Cytometry）。這種系統(tǒng)將一種新的成像技術(shù)與人工智能（AI）結(jié)合在一起以史無(wú)前例地高通量速度識(shí)別和分選細(xì)胞。他們希望他們的方法將用于識(shí)別和分選在患者血液中的循環(huán)癌細(xì)胞、能夠加速藥物發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)基于細(xì)胞的醫(yī)學(xué)療法的療效。
在這項(xiàng)研究中，這些研究人員證實(shí)鬼影細(xì)胞測(cè)定儀能夠分選至少兩種不同類型的具有相似大小和結(jié)構(gòu)的細(xì)胞，而且很少發(fā)生分選錯(cuò)誤。鬼影細(xì)胞測(cè)定儀能夠以每秒1萬(wàn)多個(gè)細(xì)胞的速度識(shí)別細(xì)胞，并且以每秒數(shù)千個(gè)細(xì)胞的速度對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類?，F(xiàn)存的細(xì)胞分選機(jī)器不能夠區(qū)分具有相類似形狀的細(xì)胞類型。人類專家借助顯微鏡通常以每秒少于10個(gè)細(xì)胞的速度識(shí)別和分選細(xì)胞，而且有時(shí)還具有較差的準(zhǔn)確度。
]]>由盆塘首爾大醫(yī)院腎臟內(nèi)科金世中、陳浩俊(音)教授領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)，2014年6月與醫(yī)院醫(yī)療情報(bào)小組一起，開發(fā)了“急性腎臟損傷監(jiān)控人工智能系統(tǒng)”。21日，對(duì)兩名教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)在引進(jìn)該系統(tǒng)前治療的1884名和引進(jìn)后治療的1309名急性腎臟損傷患者的主要指標(biāo)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)引進(jìn)系統(tǒng)后接受快速治療的患者是之前的6.13倍，而且急性腎臟損傷康復(fù)的可能性也提高了70%。相反，出現(xiàn)相當(dāng)程度的急性腎臟損傷而需要透析、引發(fā)重癥急性腎臟損傷的危險(xiǎn)，在引進(jìn)該系統(tǒng)后減少了25%。
這一人工智能系統(tǒng)對(duì)患者最近6個(gè)月的血檢數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，能在早期發(fā)現(xiàn)急性腎臟，把腎臟損傷的程度分為3個(gè)階段，及時(shí)告知主治醫(yī)生。急性腎臟損傷作為腎臟細(xì)胞受損導(dǎo)致腎臟功能減弱的疾病，如果不盡早發(fā)現(xiàn)，就必須進(jìn)行透析，否則會(huì)面臨死亡。重癥室里急性腎臟損傷患者的死亡率高達(dá)50%。
金世中表示，目前只是在初期階段診斷后實(shí)時(shí)告知結(jié)果的水平，今后將繼續(xù)開發(fā)人工智能，使之能夠提前預(yù)測(cè)入院患者的腎臟損傷情況，自動(dòng)把訂制型治療方案告訴主治醫(yī)先。
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