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陳根：AI+醫(yī)療，助力醫(yī)學進步

 陳根談科技 2022-06-21 發(fā)布于陜西

文|陳根

目前，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應用已經(jīng)成為全球共識，人工智能在以獨特的方式捍衛(wèi)著人類健康。
人工智能的概念早在上世紀 50 年代就被提出，誕生之初便與醫(yī)療緊密相連。70 年代初，由美國斯坦福大學開發(fā)的 MYCIN 系統(tǒng)，可協(xié)助醫(yī)生對血液感染患者進行診斷，并具備推測斷致病菌、輔助患者藥物治療等功能。

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進入二十一世紀以來，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域受到了更為廣泛的關(guān)注與應用。其中，一個重大的突破是Google的人工智能團隊DeepMind宣布其算法AlphaFold解決了蛋白質(zhì)折疊問題。
自20世紀50年代DNA被發(fā)現(xiàn)以來，生物學家一直試圖將基因序列的長度與一系列細胞成分以及蛋白質(zhì)合成過程聯(lián)系起來。盡管知道構(gòu)成每種蛋白質(zhì)的氨基酸的DNA編碼長度，但解決蛋白質(zhì)折疊問題仍是一個巨大工程。而AlphaFold的出現(xiàn)無疑在一定程度上解決了這一難題。在之后僅根據(jù)蛋白質(zhì)的基因序列猜測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)競賽中，AlphaFold也遠遠超過了人類競爭對手。
除此以外，人工智能在病毒確認和醫(yī)藥研發(fā)方面也貢獻了不可或缺的力量。新冠的暴發(fā)，為社會生產(chǎn)生活帶來了巨大調(diào)整，也成為了人工智能的試金石。新冠病毒的重要確認手段之一，是通過核酸檢測的方式。通過提取疑似病例血液中核酸序列，并與目標病毒比對，確定有無病原體感染。
然而，與疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對費時費力，而通過人工智能的手段，可以代替人力完成初篩工作，大幅提高檢測效率。在藥物發(fā)現(xiàn)階段，人工智能也能夠在靶點篩選和化合物合成與篩選兩個場景下有效發(fā)揮作用。
人工智能的另一個升級功能是在光場顯微鏡中，它可以拍攝高清晰度的3D運動圖像?？茖W家通常需要幾天的時間來重建視頻，但有了AI后，處理這些運動中的高分辨率數(shù)據(jù)所需的時間縮短到幾秒鐘，而且分辨率極高。

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據(jù)中研普華研究院相關(guān)報告顯示，2020年，醫(yī)療AI行業(yè)的市場規(guī)模為265億元，預計到2027年，中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模將達到1400億元。可以說，人工智能正在引領(lǐng)一場新的醫(yī)療革命，作為合作伙伴，其將會與科學家共同探索更多無止境的科學前沿。

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