將你的命交給我:人工智慧如何幫助我們戰勝疾病？
AI 可不僅僅是用來下象棋或者圍棋的，如果用在醫療中，它還能檢測基因組、判斷認知障礙、檢測寄生蟲、簡化製藥流程，甚至能做出臨床治療診斷。問題在於，你願意相信它們嗎？
家住華盛頓今年 67 歲的 Lon Coleman 越來越感覺自己的記憶籠罩在一片迷茫的大霧中。他走進了卧室，卻忘記了自己進來要做些什麼，有的時候還會莫名其妙地撥打一個空號。Coleman 寫過三本書，曾經一天可以寫五首詩，而現在他的創作靈感經常在他剛剛拿起紙筆的時候就已經悄悄溜走。有時候大霧散了，他的記憶又回重新回來。「這讓人很吃驚，有時候我確實就記不住事情了，這是必須承認的事實。」
在全世界約有 4680 萬人與 Coleman 一樣遭遇某種形式的老年痴呆症的困擾，其中也包括了阿爾茨海默症。每天 Coleman 要吃兩次葯，這可以延緩他的病情發作速度，但是並不能完全治癒，病情依然在不斷發展。於此同時，科學家也依然如何治療老年痴呆所困擾。但是也有一些人認為人工智慧，或者說 AI 可以加速針對老年痴呆藥物開發的進程，就像它們已經在很多其他藥物開發領域所做的那樣。在與疾病的抗爭中，人工智慧可以分析基因組來作為治癒疾病的基礎工作，或者是掃描數以百萬計的分子結構識別出那些最有可能運用到製藥中。AI 還能夠可以對於病情做出更快的診斷，它自帶的軟體可以從語音記錄中辨別一個人是否認知衰退，迅速從顯微鏡玻片中分辨出瘧疾。基因組的增殖以及其他醫療相關數據的不斷增加，人類將要更多地依靠計算機對信息進行儲存與分析。
考慮到開發一種藥物可能需要十年甚至更長的時間，且可能要花費數十億美元，人工智慧在製藥開發這方面的影響力將是巨大的。尤其是針對那些罕見病與熱帶疾病的藥物開發，由於製藥公司沒有什麼從中盈利的激勵，也就不願意投入太多的人力物力去開發新葯。人工智慧還可以成為醫生判斷如何用藥的強有力工具，它可以用於為病人進行診斷或者治療。製藥公司也可以通過人工智慧技術分析基因檔案，去預測一個病人或者一類病人將對藥物有何反應，這有助於減少藥物的副作用。所有的這些可能性都意味著更快、更準確的診斷，這不僅能降低醫療保健成本，還通過減輕處理醫療數據的繁重工作壓力，使科學家與臨床醫生在這方面少花精力，讓他們能從事更多其他類型的工作，比如花時間與病人溝通交流。
人工智慧將如何為我們治病？
如今的 AI 技術包含了機器學習與深度學習，這兩者都涉及到如何使用大量的案例訓練計算機建立一個模式去識別一個未知的對象。Winterlight 實驗室已經訓練其基於機器學習的軟體去通過 1-5 分鐘的演講片段檢測一個人是否具有認知障礙，這其中就涉及到識別正常人與阿爾茨海默症患者在說話中不同的音高與所用語法的複雜性。其創始人 Frank Rudzicz 讓用戶回想他們從互聯網上看到的一幅畫或者讀到的一個故事，再用自己的語言組織起來。軟體會將分析結果發送給醫生。分析一個音頻樣本大約需要 5 分鐘，相比傳統的長達 3 小時的分析其速度已經大大提高，其分析結果可以用於阿爾茨海默症的早期診斷，讓患者能夠更及時地得到服務，並且減少醫療成本。
當人工智慧被用於分析基因組來理解疾病的時候，它還能幫助醫生得到更精確的診斷，進而讓患者得到更好的治療。多倫多的 Deep Genomics 公司已經開發出了一個可以判斷基因變異的軟體系統，這將解開基因變異如何引發疾病的謎團。這家公司在一項針對一個擁有免疫障礙孩子的研究中測試他們的技術，這個病童具有罕見的基因突變情況。公司 CEO Brendan Frey 希望他們的技術可以「改變製藥研究的方式」。從某種程度上說，通過確定藥物靶向，可以預測出病人對於一種藥物有何反應。
除了上述公司之外，Intellectual Ventures 實驗室開發的 Autoscope 檢測系統也依賴深度學習網路來從顯微鏡玻片中檢測血液中的瘧疾原蟲。直到今天，訓練有素的顯微鏡化驗員用的標準方式依然是通過用肉眼從玻片的微小孔隙中找出那些難以識別的寄生蟲。但是在很多瘧疾肆虐的地區根本沒有那麼多的顯微鏡化驗員，更別提熟練的操作人員了。在最近一次於泰國的現場評估中，預計將在 2017 年推向市場的 Autoscope 已經能夠通過分辨形狀和紋理等特徵正確識別 170 個玻片中的寄生蟲。但是由於該系統需要電力支持，且成本高達 1500 美元，Autoscope 更有可能被那些可以提供足夠資源的診所使用，而不是窮困的邊遠地區。
現在也已經有了專門為簡化藥物而設計出的人工智慧。Atomwise 公司的 AtomNet 建立在深度學習系統之上，它能夠基於早期研究數據教會自己如何識別藥物化學的構建模塊。當它面對一個蛋白質結構目標時（將其考慮為一把鎖），它一天就能夠考慮到上百萬種可能的「鑰匙」，進而預測出那一把「鑰匙」會最有效率地「開鎖」。這家位於舊金山的公司與研究人員合作去找出那些潛在的能夠治療癌症、神經系統的藥物分子。
不過 Atomwise 公司的首席運營官 Alexander Levy 提到了 AtomNet 還需要進行測試，「人工智慧並不能解決所有醫學發展的問題」。Coleman 也指出任何醫學上的新發現都將面臨十分滯後的審批流程。「在初期也許其中會存在一些噱頭，但是最終人工智慧會被證明是能真正起到作用的，找不到其他方法來解決的問題都可以讓人工智慧試一試。」弗吉尼亞大學的計算機科學教授 Yanjun Qi 如此說道。關於人工智慧的使用還存在一些別的擔憂，比如擔心它們可能導致更多的錯誤，或是在推廣使用後引起製藥公司與醫療機構的裁員。
有些病人對於機器做出的臨床決策會感到不安，但是今年 57 歲的平滑肌肉瘤患者 Suzie Siegel 則十分樂觀，「人工智慧可以讓醫生在決定治療方案的時候得到更充分的信息，因此使用機器看病一點也不會嚇到我。」
文章來源：OZY，TECH2IPO / 創見 陳錚 編譯，首發於創見科技（http://tech2ipo.com/），轉載請註明出處
※當你愛的人得了精神疾病，該怎麼幫助他？腦康君為你解惑
※疾病究竟是什麼？它真是我們的敵人嗎？
※當你愛的人得了精神疾病，該怎麼幫助他？安仔醫生為你解惑
※養寵物的同時，你了解它們可能帶給你什麼疾病嗎？
※道伴：疾病相扶，你死我埋，我死你埋
※怎麼樣去幫助心裡疾病人群
※盤點NBA最讓人敬佩的抗病鬥士，他們讓我知道疾病癌症並不可怕，是可以戰勝的。
※你造嗎？你家寵物會傳染這些疾病給你！
※別人沖著我打噴嚏，我會被傳染什麼疾病嗎？
※如何讓我們遠離疾病，健康長壽？
※誰是人類與疾病鬥爭的好戰友？
※腎臟疾病如何用藥？這個思路很有幫助
※如何斷母乳才能不給寶寶留下心理疾病？
※膽固醇的好壞會讓你動脈硬化，心臟衰竭和其他心臟疾病！你知道嗎？
※我們如何才能終結心血管代謝疾病的流行？
※小心你的衛生間，它可能會給你帶來疾病！
※有些疾病為何總是纏著你？可能和你出生的月份有關！我四月你呢？
※心理問題究竟是不是精神疾病呢？他們之間又有著怎樣的聯繫呢？
※營養與疾病是生活大事，如何預防？聽聽他們怎麼說