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仅仅通过几(ji)滴血，就(jiu)能提前预知数百(bai)种疾病的潜在风险？AI做到(dao)了！
当前，人(ren)工智能正以前所未有的速度，全面(mian)渗透到(dao)科学研究(jiu)的各个领域。当人(ren)工智能深度融入科学研究(jiu)，会带来怎样的变(bian)革？又会开启哪些新(xin)的探索空间？
AI × 疾病早筛技(ji)术
几(ji)滴血就(jiu)可预测上百(bai)种病
2024年，复旦大学科研团队凭借“人(ren)类(lei)健康(kang)与疾病蛋白质组图(tu)谱”的突破性(xing)研究(jiu)成果——在人(ren)工智能算法的助力下，医生(sheng)只需通过简单的血浆蛋白组检测，就(jiu)能提前诊断和预测疾病。
据了解(jie)，这项(xiang)研究(jiu)最初(chu)只是针(zhen)对(dui)阿尔茨海默病及(ji)其他类(lei)型痴呆(dai)。此(ci)前科研团队利用(yong)大数据和人(ren)工智能算法，对(dui)近1500种血浆蛋白质进(jin)行筛选分析，发现(xian)了11种可预测未来痴呆(dai)风险的血浆蛋白质。
复旦大学科研院副院长、复旦大学附(fu)属华山医院神经内科副主任(ren)郁金泰表(biao)示，通过验(yan)血发现(xian)蛋白质的变(bian)化，用(yong)AI算出(chu)来疾病苗头，最早能提前15年发现(xian)阿尔茨海默病等疾病的迹象。
如果能把蛋白质图(tu)谱绘制得更加全面(mian)，是不(bu)是能分析出(chu)更多疾病和蛋白质之间的关系呢？
带着这个想(xiang)法，科研团队又对(dui)5万多人(ren)的血液样本和跨(kua)越14年随访(fang)的医疗健康(kang)数据进(jin)行了分析，成功绘制出(chu)全球首张(zhang)“人(ren)类(lei)健康(kang)与疾病蛋白质组图(tu)谱”，同时还(hai)开发出(chu)一套人(ren)工智能算法模型。
专家介绍，这项(xiang)技(ji)术最大的特点(dian)就(jiu)是"早发现(xian)、少(shao)花钱"，医生(sheng)通过检测人(ren)体血液中近3000种蛋白质的变(bian)化，再结合人(ren)工智能技(ji)术，就(jiu)可以提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百(bai)种疾病的患病风险。
郁金泰表(biao)示，团队正在研发快速检测试剂盒(he)，未来常规体检只需加做几(ji)十元(yuan)的蛋白质检测，就(jiu)能筛查重大疾病风险。就(jiu)像现(xian)在测血糖血压一样方(fang)便，特别适合需要定期体检的中老年人(ren)。
AI × 药物研发
效率和质量全方(fang)位提升
在浙(zhe)江杭州的良(liang)渚实验(yan)室，研究(jiu)员沈宁和他的团队利用(yong)AI算法，设计(ji)开发出(chu)一种用(yong)于治疗儿童早衰症的新(xin)药物，在实验(yan)中取得非常好的疗效。目前，团队正在积(ji)极寻求合作，努力推进(jin)临床转化。
浙(zhe)江大学良(liang)渚实验(yan)室研究(jiu)员沈宁表(biao)示，AI算法让药物设计(ji)变(bian)得快速高效。如果用(yong)传统(tong)的大规模筛选，大概要15～20年的研发周期，而且有非常大的失败概率。有了AI算法的加持，药物研发周期可以缩短到(dao)3～5年。
早在2021年，良(liang)渚实验(yan)室就(jiu)组建了一支由临床医学、生(sheng)物学、数学、计(ji)算机、统(tong)计(ji)学等多学科交(jiao)叉的团队，他们陆续开发七(qi)、八种深度学习的算法，致力于遗传病、罕见病的精准(zhun)诊疗。
沈宁希望针(zhen)对(dui)不(bu)同的疾病，甚至不(bu)同的患者，进(jin)行数据分析，借助AI的工具，为每个病人(ren)提供(gong)更加个性(xing)化的治疗方(fang)案(an)。
当前，中国科研界正以“奔跑者”的姿态拥抱人(ren)工智能技(ji)术，推动科学研究(jiu)从传统(tong)经验(yan)驱动向数据驱动跨(kua)越式转型。从实验(yan)室到(dao)产业一线，从基础(chu)理论到(dao)应用(yong)场景，AI正成为科学家手中的“加速器”，助力多领域科研突破。
AI × 医疗
辅助医生(sheng)诊断和治疗
近日，多家医院宣(xuan)布，将AI医疗落地(di)到(dao)医院诊疗场景中。AI技(ji)术将为医疗领域带来哪些变(bian)化？“AI医生(sheng)”能给人(ren)看病治病吗？
日前，全国首个“AI儿科医生(sheng)”在国家儿童医学中心北京儿童医院正式上线应用(yong)，这名存(cun)在于虚拟世界里的“儿科医生(sheng)”，承担的角色主要有两个：
一个是专家的临床科研助理，帮助医生(sheng)快速获取最新(xin)科研成果和权威指南；
另外一个是辅助医生(sheng)进(jin)行疑难罕见病的诊断和治疗。
就(jiu)在本月20日，多位身穿白大褂的知名专家，和身穿黑(hei)色工装服操(cao)作下的“AI儿科医生(sheng)”，共同为10名患儿进(jin)行疑难病多学科会诊。
就(jiu)在专家们讨论的同时，桌子的这一边，工程师将患者的病历资料输入大模型中，“AI儿科医生(sheng)”也给出(chu)了治疗方(fang)案(an)：手术加化疗。
记者观察到(dao)，10名患儿的诊断中，AI儿科医生(sheng)给出(chu)的建议与专家组会诊结果吻合度较高，有时AI儿科医生(sheng)还(hai)会通过患者病例(li)报告里的某个单项(xiang)指标，给治疗方(fang)案(an)增加特别提示。
不(bu)同于通用(yong)AI大模型，医学专业领域的大模型需要更多维度的精准(zhun)数据。为此(ci)，国家儿童医学中心将300多位专家的临床经验(yan)及(ji)数十年高质量病历数据，整合进(jin)大模型中，从而把“AI儿科医生(sheng)”训练得更专业、准(zhun)确。
国家儿童医学中心主任(ren) 北京儿童医院院长 倪(ni)鑫：我们在研发儿科AI医生(sheng)初(chu)衷，当时提出(chu)“双医生(sheng)制”。我们所有的结果跟(gen)AI相互提醒，AI对(dui)于整个医生(sheng)团队就(jiu)是辅助和朋友。
人(ren)工智能在医疗领域还(hai)有一个功能是预判，相当于医学检测多了一把“尺子”。在北京协和医院，工作人(ren)员正在为陈(chen)女士做三维步态评(ping)估。去年以来，陈(chen)女士左侧肢体发抖、发僵(jiang)，走路越来越困难，医生(sheng)怀疑她是神经系统(tong)疾病。高速摄像机记录下了陈(chen)女士的运动过程，然后交(jiao)给人(ren)工智能系统(tong)去评(ping)估。
一直以来，神经系统(tong)疾病在临床上不(bu)同医生(sheng)的评(ping)估结果存(cun)在差异，容易出(chu)现(xian)误诊、漏诊。“面(mian)向神经系统(tong)疾病预警(jing)的智能人(ren)机交(jiao)互关键技(ji)术”，通过多维评(ping)估体系，助力阿尔茨海默病、帕金森等神经系统(tong)疾病的早期诊断。
北京协和医院神经科医生(sheng) 苏宁：这个病人(ren)的评(ping)分是63分，有可能是在认知障碍的早期。
截至目前，这套系统(tong)已(yi)完成10多万例(li)神经功能检测，为临床精准(zhun)诊疗提供(gong)参(can)考依(yi)据。
北京协和医院神经科主任(ren) 朱以诚：比如说我一年前看了一个帕金森的病人(ren)，我不(bu)记得他一年前在我面(mian)前是什么样子了，我没有一个量化值，但(dan)机器都记下来了。它作为一个长程随访(fang)的测量工具是非常有用(yong)的。
去年11月，国家卫生(sheng)健康(kang)委(wei)等三部门发布《卫生(sheng)健康(kang)行业人(ren)工智能应用(yong)场景参(can)考指引》，给出(chu)了84个典型应用(yong)场景。高频词为“智能”和“辅助”。“智能”体现(xian)出(chu)AI在技(ji)术层面(mian)的价值，而“辅助”则强调了AI在医疗领域承担的工具性(xing)角色。
有医生(sheng)表(biao)示，AI的确可以在一些场景、一些环节辅助医疗，但(dan)医生(sheng)面(mian)对(dui)复杂病情(qing)的综合判断和经验(yan)积(ji)累以及(ji)面(mian)对(dui)面(mian)的人(ren)文关怀，是AI无法替代的。
湖南郴州市(shi)儿童医院儿童健康(kang)研究(jiu)所执行所长 肖能：它可以总结所有目前已(yi)发表(biao)的文献，所以我们可以给患者提供(gong)适合的诊断方(fang)案(an)。
