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，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)漫長而復(fù)雜的過程，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)帶來了新的突破點(diǎn)。
在藥材篩選方面，人工智能可以通過分析藥材的化學(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。通過模擬藥物在體內(nèi)的代謝過程和相互作用，預(yù)測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。通過分析大量的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，人工智能能夠預(yù)測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)過程中，人工智能可以實(shí)時(shí)監(jiān)測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。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?；颊呖梢酝ㄟ^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，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)用場景，推動(dòng)中醫(yī)藥事業(yè)的現(xiàn)代化和國際化發(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，中國工程院院士、國醫(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，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。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，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)藥帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。我總說，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，現(xiàn)代中藥創(chuàng)制全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和國家超級(jí)計(jì)算天津中心、中國科學(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。基于此我們制定的治療方案，被寫進(jìn)國家版診療指南中。
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：舉例來說，“數(shù)智本草”大模型，是基于華為澎湃算力與向量庫等先進(jìn)工具，由天士力與華為云在華為盤古大語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)合向量庫檢索強(qiáng)化，以及中藥研發(fā)多場景的微調(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：總體來看，目前我國中醫(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，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^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。
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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。我國大健康產(chǎn)業(yè)已經(jīng)達(dá)到十萬億元的規(guī)模，可以說已經(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，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”，可說是人工智能領(lǐng)域研究者最初的夢想?，F(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?；颊?。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、病患護(hù)理等發(fā)揮了獨(dú)特作用?？梢哉f，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，人們無需常往醫(yī)院跑，就能對(duì)自身進(jìn)行日常健康管理。通過智能可穿戴設(shè)備、家庭智能健康檢測監(jiān)測設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測健康數(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，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)刊登在國際雜志PLOS ONE上的研究報(bào)告中，來自薩里大學(xué)等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過研究開發(fā)出了一種新型的人工智能系統(tǒng)（AI），其有望預(yù)測癌癥患者在整個(gè)治療過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)間段來檢測是否機(jī)器學(xué)習(xí)算法能準(zhǔn)確預(yù)測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)刊登在國際雜志Cancer Research上的研究報(bào)告中，來自日本大阪大學(xué)的科學(xué)家們通過研究揭示了如何通過一種基于人工智能的系統(tǒng)來克服上述問題，研究者指出，這種基于人工智能的系統(tǒng)能通過掃描顯微圖像并獲得比人類判斷更高的準(zhǔn)確率，來有效識(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)刊登在國際雜志Bioinformatics上的研究報(bào)告中，來自劍橋大學(xué)的科學(xué)家們通過研究開發(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來完善并加速這個(gè)過程。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)胞浸潤水平，并提供了患者免疫治療功效的預(yù)測評(píng)分。
將來，醫(yī)生可能因此能夠使用成像來識(shí)別位于身體任何部位的腫瘤中的生物現(xiàn)象，而無需進(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成像來表征這種環(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)胞的競爭性克隆以及可能增加轉(zhuǎn)移概率的獲得性基因突變。
來自瑞典生命科學(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?！?/p>
【10】Science：開發(fā)出人工智能驅(qū)動(dòng)的鬼影細(xì)胞測定儀，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)胞測定儀能夠以每秒1萬多個(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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