美國、歐盟相繼發布人工智慧計劃，「AI+醫療」前景廣闊

無疑，人工智慧已然成為我們這個時代的一個決定性議題，它影響著國家安全、經濟發展、人權和社會媒體。「AI+醫療」正成為熱門領域，為醫療健康行業帶來一場全新的革命。

「AI+醫療」指的是人工智慧通過機器學習、表徵學習、深度學習和自然語言處理等各種技術，利用計算機演算法從數據中獲取信息，以協助制定臨床決策為目的，實現輔助診斷、療法選擇、風險預測、疾病分診、減少醫療事故和提高效率等一系列功能。

2月12日，一項發表在Nature Mdecine雜誌上的關於人工智慧（AI）最新成果刷屏朋友圈。在這項最新科研成果中，人工智慧不僅能夠「看圖」識別影像，還能「識字」讀懂病歷中的文本信息。

近年來人工智慧技術迅猛發展，但還局限於相對標準化的靜態圖像數據。而最新研究表明，人工智慧在識別影像的基礎上，能更進一步讀懂、分析複雜的病歷文本數據（醫生的知識和語言），意味著人工智慧或將能像醫生一樣「思考」。

該項研究結果是AI技術實施應用於醫療方面取得的又一個重要里程碑，它標誌AI模擬人類醫生進行疾病診斷時代的到來。

特朗普啟動美國人工智慧計劃

就在同一天，美國總統唐納德?特朗普(Donald Trump)簽署了一項行政命令，啟動美國人工智慧計劃(American AI Initiative)，指示聯邦機構專註於這項技術。預計未來6個月內公布更多信息。

繼至少18個國家宣布了國家人工智慧戰略之後，美國的人工智慧計劃將擁有五個「關鍵支柱」，包括：

1）研發。政府將要求各機構在支出中「優先考慮人工智慧投資」，但沒有詳細說明白宮將要求多少資金來支持這一計劃。該倡議還呼籲各機構更好地報告人工智慧研發支出，以便對整個政府的研發支出進行概述。

2）基礎設施。各機構將幫助研究人員獲取聯邦數據、演算法和計算機處理。

3）標準。白宮科技政策辦公室和其他組織將共同起草管理人工智慧的總體指導方針，以確保其安全和合乎道德的使用。這名官員沒有說將解決哪些具體問題，但他指出，這項工作將涉及美國食品和藥物管理局(Food and Drug Administration)、國防部(Department of Defense)和其他機構的專家。

4）人才配備。白宮的人工智慧諮詢委員會和就業培訓委員會將尋找繼續工人教育的方法。此外，各機構將被要求設立計算機科學方面的研究金和培訓項目。

5）國際事務。政府希望在人工智慧領域實現微妙的平衡：在不損害美國利益或放棄任何技術優勢的情況下，與其他國家在人工智慧領域展開合作。這名官員迴避了這項計劃是否會解決科學家、工程師和學生的移民和簽證問題。

歐盟旗艦型科學計劃之一：人工智慧

無獨有偶，據Nature報道，歐盟委員會也在當天公布了歐盟「旗艦」科學計劃的6個新入圍的候選研究項目，當中就包括人工智慧。

六個新入圍的項目包括：探索人工智慧如何增強人類能力,加快細胞和基因療法的臨床應用,個性化醫療計劃,兩個旨在提高太陽能效率的項目、還有一個名為「時間機器」(Time Machine)的人文項目——旨在開發一種方法，使歐洲城市的歷史記錄能夠進行數字化搜索。

其中，德國主導的兩個健康項目之一LifeTime將為個性化醫療創建創新平台。這些平台將測量個體細胞和組織的分子功能在人的疾病及其治療過程中如何變化，並且使用人工智慧和機器學習將揭示可能具有生物學意義的數據中的重要模式。 LifeTime還建議開發定製的類器官 - 由活細胞製成的小器官樣培養物 - 可以模擬個體患者的疾病。

另一個由柏林大學醫院Charité領導的健康項目RESTORE，提出了加快將高級細胞和基因療法轉化為臨床所需的多個步驟。這些治療方法對於癌症和糖尿病等常見疾病具有很大的希望，但是眾所周知，其進入市場是非常複雜和昂貴的。

同樣位於萊頓的Humane AI團隊與新成立的歐洲範圍內的人工智慧研究實驗室網路CLAIRE合作。該團隊設想建立一個資助機構，為人工智慧開發選擇應用程序，以增強而不是取代任何領域的人力資源 - 包括地球觀測、醫學、社會科學和交通。

寫在最後

此前，《麻省理工科技評論》曾收集了1993年到2018年11月18日這25年間的16625篇人工智慧領域的論文。報告分析說，在人工智慧領域，基本上每十年都會看到不同技術的統治：80年代的知識型系統、90年代的貝葉斯網路、00年代的矢量機器以及10年代的神經網路。下一個10年會出現怎樣的變革？AI+醫療會碰撞出怎樣的火花？我們一起拭目以待。

責編：探索君

End

參考資料：

1）Europe』s next €1-billion science projects: six teams make it to final round

2）Trump to launch artificial intelligence initiative, but many details lacking

3）Nature子刊深度綜述：「人工智慧+醫療」的實施現狀與未來發展

4）深度學習時代即將結束？

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