人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域都做了什么？

人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域都做了什么？

隨著科技發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在推進(jìn)人工智能的進(jìn)程，人工智能用來(lái)提高健康醫(yī)療服務(wù)的效率和自動(dòng)化程度。人工智能技術(shù)的發(fā)展在過(guò)去備受質(zhì)疑，然后如今我們發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)正在推進(jìn)人工智能的進(jìn)程，在醫(yī)療健康領(lǐng)域也是如此。不妨隨動(dòng)脈網(wǎng)一起看看以下幾個(gè)推進(jìn)中的人工智能應(yīng)用。

一 分析患者行為，制定個(gè)性化腫瘤治療方案

例如，兩位乳腺癌患者可能會(huì)得到相同的治療方案，但其實(shí)兩者的身體情況可能完全不同。

其中一個(gè)可能是馬拉松長(zhǎng)跑者，另外一個(gè)是喜歡安靜的讀書(shū)的人；一個(gè)可能是吸煙者，另一個(gè)也許是個(gè)注重養(yǎng)生的人；一個(gè)可能都60多歲了，另一個(gè)也就剛剛40。這樣的情況在我們身邊是常見(jiàn)的。

所以考慮到方方面面的不同，這兩位患者需要兩種不同的治療方案。

而對(duì)于科學(xué)家和醫(yī)生來(lái)說(shuō)，難度在于掌握特定患者的個(gè)人信息。重要的關(guān)鍵信息常常淹沒(méi)于大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中，醫(yī)生根本沒(méi)有時(shí)間（可能要一年）在茫茫信息中篩選出他們想要的。

于是許多研究者想方設(shè)法利用人工智能的方式來(lái)跨越這個(gè)難度。

比如，卡耐基梅隆大學(xué)和匹茲堡大學(xué)的科學(xué)家，正在用人工智能從電子病歷、診斷影像、處方、基因組資料、保險(xiǎn)記錄，甚至是可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)中挑選出有用信息，為特殊疾病和特殊人群設(shè)立醫(yī)療保健方案。

研究者們利用大數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建特定的醫(yī)療方案、控制傳染病，并尋找致命性疾病的治療方法。

“現(xiàn)在遇到的最大問(wèn)題就是，系統(tǒng)并不智能?！笨突仿〈髮W(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系的教授Eric Xing說(shuō)道。“存儲(chǔ)在系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)基本上是死數(shù)據(jù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能可以把有用的信息從海量數(shù)據(jù)中分離出來(lái)。你可以這樣理解，就像是有一個(gè)人工的大腦在代替一個(gè)‘死’的存儲(chǔ)系統(tǒng)在工作?！?/p>

他表示，卡耐基梅隆大學(xué)和匹茲堡大學(xué)正在與匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心合作一個(gè)“匹茲堡健康數(shù)據(jù)聯(lián)盟”的項(xiàng)目。醫(yī)療中心在接下來(lái)的6年中，會(huì)每年資助研究者1000～2000萬(wàn)美元用于這項(xiàng)研究。

科學(xué)家正在用從醫(yī)療中心獲得的健康數(shù)據(jù)（剔除了患者身份信息），來(lái)研究如何能夠更快速有效的分析大數(shù)據(jù)，去創(chuàng)造一個(gè)與健康醫(yī)療相關(guān)的技術(shù)和服務(wù)，能針對(duì)不同患者更好的做診斷、治療和溝通。

“每個(gè)患者都是不同的個(gè)體?！盭ing補(bǔ)充道，“一個(gè)非常簡(jiǎn)單的觀點(diǎn)，比如說(shuō)乳腺癌應(yīng)該用藥物A或者B來(lái)治療。但是由于生活方式、生活環(huán)境和其他相關(guān)健康因素的獨(dú)特性，使得每個(gè)人都是一個(gè)不同的獨(dú)立個(gè)體。而人工智能不單單是從一位醫(yī)生那里提取信息，而是來(lái)自大量有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生，這樣，它就能從不同患者那里梳理出有共性的信息?！?/p>

此外，人工智能軟件工作效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人腦，能夠更快速的找到數(shù)據(jù)的模式和相似性，幫助醫(yī)生和科學(xué)家發(fā)現(xiàn)最關(guān)鍵的信息。

舉例來(lái)說(shuō)，一名50歲的糖尿病患者，生活方式很積極，某一種治療方法可能對(duì)他很有效果。那么醫(yī)生就可以用同一種治療方法，來(lái)醫(yī)治其他患有相同特性的糖尿病患者。

Xing表示，他們的團(tuán)隊(duì)就正在研究一款A(yù)PP，可以為用戶(hù)提供一些健康生活建議，規(guī)避一些疾病。此款A(yù)PP可能會(huì)在一年內(nèi)上線(xiàn)。

Philip Lehman，卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副院長(zhǎng)告訴筆者，這款A(yù)PP應(yīng)用了人工智能，可以告訴人們什么時(shí)候該去看醫(yī)生，咨詢(xún)什么樣的醫(yī)生以及怎樣保持身體健康。

“比如，現(xiàn)在大家一般會(huì)通過(guò)手機(jī)來(lái)搜索，‘我怎么到某個(gè)地方’。”Lehman在采訪(fǎng)中表示?！捌鋵?shí)，你把它搬到醫(yī)療上是一樣的?！以趺醋霾拍芨杏X(jué)好點(diǎn)或者活的久一點(diǎn)’？”

Lehman和Xing希望，從App到機(jī)器學(xué)習(xí)工具和服務(wù)，他們都能延展出不同產(chǎn)品的原型，在未來(lái)的5-6年內(nèi)，開(kāi)發(fā)出十幾個(gè)新產(chǎn)品。

這方面比較出名的公司，是獲得IBM投資的Welltok，它借助IBM的“沃森”超級(jí)電腦，來(lái)構(gòu)建通過(guò)個(gè)性化活動(dòng)與用戶(hù)溝通的愿景。其APP Cafewell Concierge利用沃森系統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理能力，來(lái)更好的了解用戶(hù)的需求，平衡對(duì)用戶(hù)的激勵(lì)和警告，以此達(dá)到預(yù)期目標(biāo)來(lái)回饋用戶(hù)。

二 虛擬醫(yī)療助手，改善藥物依從性

比如，Aicure，利用移動(dòng)技術(shù)和面部識(shí)別技術(shù)來(lái)判斷患者是否按時(shí)服藥，再通過(guò)APP來(lái)獲取患者數(shù)據(jù)，用自動(dòng)算法來(lái)識(shí)別藥物和藥物攝取。患者數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)與HIPAA（健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案）兼容網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)的反饋給臨床醫(yī)生，這樣醫(yī)生就可以確認(rèn)他的患者是否在按照他們的囑咐按時(shí)服藥。當(dāng)然，這項(xiàng)技術(shù)也可以被用來(lái)標(biāo)識(shí)不良事件。

還有一個(gè)是，Next IT開(kāi)發(fā)的一款A(yù)PP Alme Health Coach，去深掘人們?yōu)槭裁床话磿r(shí)服藥。對(duì)于健康服務(wù)業(yè)來(lái)說(shuō)，Next IT雖然還是個(gè)新手。但是它曾經(jīng)開(kāi)發(fā)了一款A(yù)PP“虛擬助手”來(lái)幫助消費(fèi)者解決在銀行、零售、財(cái)產(chǎn)管理等方面遇到的問(wèn)題。

一般，一些人工智能的組件會(huì)重復(fù)用戶(hù)話(huà)語(yǔ)來(lái)明確用戶(hù)想法。而Alme Health Coach是專(zhuān)為特定疾病、藥物和治療設(shè)計(jì)配置。它可以與用戶(hù)的鬧鐘同步，來(lái)觸發(fā)例如‘睡得怎么樣’的問(wèn)題，還可以提示用戶(hù)按時(shí)服藥。這種思路是收集醫(yī)生可用的可行動(dòng)化數(shù)據(jù)，來(lái)更好的與病人對(duì)接（前提是患者愿意共享他們的數(shù)據(jù)）。

三 跟蹤狀態(tài)，自動(dòng)匯報(bào)支持智能看護(hù)

人工智能技術(shù)公司Automated Insights把它的自然語(yǔ)言生成平臺(tái)Wordsmith與Great Call（移動(dòng)APP開(kāi)發(fā)者）合作。家人和朋友可以通過(guò)與APP連接的Great Call設(shè)備，來(lái)獲取設(shè)備攜帶者的信息。它主要用于老年人看護(hù)，當(dāng)攜帶者需要幫助的時(shí)候，APP可以收到消息提醒。此外，該APP還有GPS定位專(zhuān)利技術(shù)，可以獲取用戶(hù)的位置信息。

目 前， 該 公 司 已 經(jīng) 被Vista Equity Partners和STATS（體育信息技術(shù)公司）收購(gòu)。利用Wordsmith的自動(dòng)書(shū)寫(xiě)功能，將對(duì)看護(hù)者的情況，包括所在地點(diǎn)、活動(dòng)路線(xiàn)、電池狀態(tài)、設(shè)備使用情況等信息自動(dòng)生成文字報(bào)告給看護(hù)人。

四 智能化藥物研發(fā)

生物科技公司也正在把人工智能和大數(shù)據(jù)結(jié)合到一起，來(lái)識(shí)別新的藥物化合物，比如Cloud制藥和Berg。

Berg通過(guò)開(kāi)發(fā)的Interrogative Biology人工智能平臺(tái)，來(lái)研究人體健康組織，探究人體分子和細(xì)胞自身防御組織，以及發(fā)病原理機(jī)制，利用人工智能和大數(shù)據(jù)來(lái)推算人體自身分子潛在的藥物化合物。

這種方法有很多優(yōu)點(diǎn)，不但使得靶向治療成為今天醫(yī)學(xué)治療的趨勢(shì)，而且利用人體自身的分子來(lái)醫(yī)治類(lèi)似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時(shí)間成本與資金少一半。

當(dāng)然，Berg不是這個(gè)領(lǐng)域的唯一公司。Cloud制藥就在專(zhuān)注于這個(gè)領(lǐng)域的研發(fā)，并已融資2000萬(wàn)美元。

還有，強(qiáng)生和賽諾菲，也正在用“沃森”超級(jí)系統(tǒng)（一個(gè)可迅速在海量數(shù)據(jù)中識(shí)別相關(guān)模式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)）來(lái)支持藥物研發(fā)。

強(qiáng)生用“沃森“來(lái)快速分析詳細(xì)的臨床試驗(yàn)結(jié)果的科技論文，加快對(duì)不同治療方法的對(duì)比效果研究，以求獲得藥物在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用，而這些用普通的方法，需要3個(gè)人花費(fèi)10個(gè)月的時(shí)間來(lái)完成這些工作。

“沃森”現(xiàn)在能識(shí)別化學(xué)、生物學(xué)、法律和知識(shí)產(chǎn)權(quán)語(yǔ)言，讓科學(xué)家擁有別人無(wú)法擁有的與數(shù)據(jù)“交流”的能力，這將加快實(shí)現(xiàn)科學(xué)和醫(yī)療研究領(lǐng)域的突破。

賽諾菲則利用Watson來(lái)鑒別現(xiàn)有藥物的其他用途，沃森會(huì)組織篩選毒理學(xué)信息，來(lái)幫助研究者們判斷哪種藥物比較適合應(yīng)用在新的領(lǐng)域。