在「人工智慧 精準醫療」上，英特爾能做的只有販賣計算力？

或許提到人工智慧，更被大家熟知的是戰勝圍棋世界冠軍李世石的 Alpha Go，但在深度學習的應用上，走的最遠的實際上是將人工智慧和醫療領域結合的 IBM Waston。

而除了 IBM，另一家傳統科技巨頭一直深耕於醫療領域並積極布局，那就是英特爾。

我們知道，大部分的醫療設備裡面都有英特爾的足跡，但這家公司並不僅僅滿足於只做幕後英雄。早在 2006 年，英特爾啟動一項帕金森病臨床研究，以此方式直接地進入醫療研究和產品開發領域。

當人工智慧的浪潮湧向醫療領域，英特爾同樣在加快高性能計算的研發和落地腳步。9 月 12 日，浪潮發布的新一代基因一體機就是基於英特爾的基因領域的集成解決方案 BIGstack 1.0, 並融合了英特爾最新的至強可擴展處理器與 FPGA 協處理器。根據他們的實測數據，以全基因組分析為例，性能較上一代最大提升到 3 倍以上。

英特爾在長達數十年間統治著微處理器市場，催生了改變世界的計算機和互聯網革命。基於不斷升級的底層計算能力，這家公司也一直間接推動著醫療信息化和以基因測序為開端的精準醫療技術的發展。

更早之前，在 9 月初的 2017 人工智慧計算大會上，英特爾醫療與生命科學集團首席架構師丁華和我們分享了英特爾人工智慧+醫療戰略的部分細節。該大會由中國工程院信息與電子工程學部主辦，浪潮集團承辦。

「在 2015 年的時候，我們部門代表英特爾提出來一個概念，希望能夠在 2020 年實現『 All in one day 』，從基因測序、樣本的採集到診斷在 24 小時內完成」，丁華說，對於這個宏偉的計劃，他也承認，英特爾現在依然在路上。

現在，精準醫療發展的主要成本和難度正在由測序領域轉向信息技術領域，作為信息技術領域的領軍企業，目前英特爾的醫療布局仍然以提供最好的底層技術「計算力」（以處理器為代表）為核心，希望以此構建一種開放的生態系統。

而據丁華透露，英特爾目前關注的重點主要有四個，一是基因數據分析，二是如何加速精準醫療，第三是從技術的角度創新，以更好地支持業務，最後是如何安全可靠地進行數據分享與交換，這些都是精準醫療面臨的跟計算相關的主要問題。

「談到精準醫療不可迴避的一點，它事實上是把組學的這部分內容跟傳統的臨床能夠更好的結合，然後共同來實現這樣一個精準醫療的目標。談到組學這部分，最基本的就是基因行業的機遇和挑戰的問題，我們目前還處在怎麼樣把基因的數據變成有意義的、有價值的數據，使這個數據能夠在臨床上應用的這個階段，我們依然面臨很多的機遇和挑戰」，丁華說。

而對於丁華所提到的問題，業界也已經將目光投向了人工智慧。因為人工智慧最大的優勢就在於其碾壓性的計算能力，可以實現對海量生命數據的計算與分析，進而得到能精準治療的策略。

可以預想到的是，與互聯網不同，人工智慧對醫療領域的改造是巨大的：從改造的領域來講，人工智慧瞄準的是醫療領域的供給端；而從驅動力來講，人工智慧屬於技術驅動，特別是底層技術的驅動。毫無疑問，這種改造也將是一個十分漫長的過程。

「精準醫療任重道遠，跟 AI 相關的這部分坦白說現在還處於相對來說比較早期的階段」，丁華說。

他也提到，不管是 CPU 也好，GPU 也好，或者說更多的網路和存儲的方案，它們正在不斷的演進，計算技術的飛速發展同樣推進了英特爾實現目標的進度。英特爾也收購了一些做前端的晶元公司，以期在機器學習和深度學習上能有更多進展。

英特爾正在逐漸從晶元製造和 PC 企業逐漸過渡到數據公司。相信隨著大數據、雲計算、人工智慧等技術和產品等逐漸應用於醫院臨床業務，這場由科技界發起的精準醫療的探索運動帶給我們新的啟發。

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