AI 要搶醫生的飯碗？先看看這6點！

人工智慧

要說到時下的熱詞，「人工智慧（AI）」是絕對繞不開的話題。AI已經全面入侵了各行各業，醫學也不能例外，小編就在此為大家盤點了AI在醫療行業的6大進展。

利用 AI 研發流感疫苗

賽諾菲巴斯德（Sanofi Pasteur）是全球知名的研發企業。它與一家名為BERG的生物醫藥公司達成合作，利用人工智慧進行流感疫苗研發。

根據合作協議，BERG將利用其專有的研發平台獲得數據並進行建模，以數據驅動的方式評估與季節性流感疫苗接種效果相關的潛在生物標誌物。

BERG的平台利用其開發的人工技能技術，可以對高通量的分子和臨床信息進行數據驅動分析。它能從分散、龐大的數據裡頭提取出可執行的洞見，這一方法也已得到了驗證。利用這一人工智慧平台，賽諾菲巴斯德將尋找能評估季節性流感疫苗效果的潛在生物標誌物。如果一切順利，這些標誌物能預測流感疫苗引起的免疫反應的廣度和持久性，這有助於未來的疫苗研發，造福患者。

1秒診斷結直腸癌，準確率達86%

來自日本的一群科學家利用人工智慧的方法，能在不到1秒鐘的時間裡對結直腸癌做出診斷，準確率高達86%。令人讚歎的是，它甚至能在良性腫瘤惡化前，就做出診斷。

在這項研究里，科學家們讓人工智慧對結直腸中的息肉進行了深度觀察。他們將息肉放大了500倍，讓人工智慧可以仔細看清這些組織的變化。

隨後，他們又提供了30000張癌變前和癌變後的細胞照片，用機器學習的方法來訓練人工智慧。最終，這套系統可以在短短1秒內做出診斷，準確率高達86%。這也是人工智慧首次被用於結直腸癌的診斷。

利用 AI研發新葯

葛蘭素史克公司(GSK)與一家蘇格蘭的初創公司Exscientia達成合作，涉及金額約為4300萬美元。Exscientia的主要業務是利用人工智慧進行藥物研髮指導，雙方合作之後，Exscientia將利用其AI藥物研發平台為GSK進行10個創新小分子藥物疾病的靶點開發。

Exscientia公司的藥物研發平台可同時利用大數據和機器學習方法，根據已有的藥物研發數據自動設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，並根據藥效、選擇性、ADME等其他條件對化合物進行篩選。而後篩選出來的化合物會被合成並且進行實驗檢測，然後實驗數據會被反饋到AI系統中用於改善下一輪化合物的選擇。

診斷乳腺癌準確率高達97%

科學家們開發了一款能用來診斷乳腺癌的人工智慧，它的準確率比專業的病理學家花30個小時做的病理分析，還要高出15個百分點！

哈佛醫學院和麻省總醫院的研究人員們開發的這款系統能從一系列數據點中做出診斷。除了活檢結果和病理報告，這款人工智慧還會分析患者的家族病史，以及種族信息。這樣一來，診斷的正確率大大提高。

在335項高風險的病理中，該人工智慧的診斷正確率為97%。研究人員說，由於它的準確率，患者接受不必要的手術的概率下降了30%！對於患者來說，這不啻於一個巨大福音。

A I 發現帕金森病進展標誌物

位於麻省劍橋地區的GNS Healthcare宣布，利用人工智慧技術找到了帕金森病的一個進展標誌物，這項研究發表在了《柳葉刀》的子刊《The Lancet Neurology》。

利用其機器學習技術，GNS從312名帕金森病患者和117名對照組志願者中收集到了遺傳學和臨床的數據，並將遺傳學上的變異於疾病的進展聯繫了起來。這一系統找到了一個叫做LINGO2的基因。與另一個遺傳變異一起，它們能用來預測患者運動能力衰退的進展情況。此外，研究人員們也發現了一些和疾病進展有關的人口因素。

利用演算法預測阿茲海默病

義大利巴里大學（University of Bari）的研究人員用MRI掃描了67名志願者的大腦，其中一些罹患阿茲海默病，一些輕度認知障礙患者，以及一些普通健康人。利用演算法，他們能準確地鑒定出患有阿茲海默病的患者，準確率達86%。此外，他們也能將健康人與輕度認知障礙患者進行區分。

輕度認知障礙一般被認為是阿茲海默病的前兆。在項研究中，科學家人也發現，實驗中的輕度認知障礙患者最終都發展成了阿茲海默病。也就是說，利用他們開發的演算法，我們能在阿茲海默病出現前的幾年，就發現患有認知障礙的大腦，預知阿茲海默病的發生。

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