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仅仅通过几滴血，就能提(ti)前预知数百种疾(ji)病的潜在风险？AI做到了！
当前，人(ren)工智能正以前所未有的速度，全面渗透到科学研究的各个领域(yu)。当人(ren)工智能深度融入科学研究，会带来怎(zen)样的变(bian)革？又会开启(qi)哪(na)些新的探索空(kong)间？
AI × 疾(ji)病早筛技术
几滴血就可预测上百种病
2024年，复旦大学科研团队凭借“人(ren)类健康(kang)与(yu)疾(ji)病蛋白质组图(tu)谱”的突(tu)破性研究成果——在人(ren)工智能算法(fa)的助力下，医生只需通过简单的血浆蛋白组检测，就能提(ti)前诊断和(he)预测疾(ji)病。
据了解，这项研究最初只是针对阿尔茨海默病及其他类型痴呆。此前科研团队利用大数据和(he)人(ren)工智能算法(fa)，对近1500种血浆蛋白质进行(xing)筛选分析(xi)，发(fa)现了11种可预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。
复旦大学科研院副(fu)院长(chang)、复旦大学附属华(hua)山医院神经内科副(fu)主任郁金泰表示，通过验血发(fa)现蛋白质的变(bian)化，用AI算出来疾(ji)病苗头，最早能提(ti)前15年发(fa)现阿尔茨海默病等(deng)疾(ji)病的迹象(xiang)。
如果能把蛋白质图(tu)谱绘制得更加全面，是不是能分析(xi)出更多疾(ji)病和(he)蛋白质之间的关系呢？
带着这个想法(fa)，科研团队又对5万(wan)多人(ren)的血液样本和(he)跨(kua)越14年随(sui)访的医疗健康(kang)数据进行(xing)了分析(xi)，成功绘制出全球首张“人(ren)类健康(kang)与(yu)疾(ji)病蛋白质组图(tu)谱”，同(tong)时还开发(fa)出一套人(ren)工智能算法(fa)模型。
专家介(jie)绍，这项技术最大的特点(dian)就是"早发(fa)现、少花钱"，医生通过检测人(ren)体血液中近3000种蛋白质的变(bian)化，再结合人(ren)工智能技术，就可以提(ti)前十(shi)余年预测心脏(zang)病、糖尿病、阿尔茨海默病等(deng)上百种疾(ji)病的患病风险。
郁金泰表示，团队正在研发(fa)快速检测试剂盒，未来常规体检只需加做几十(shi)元的蛋白质检测，就能筛查重(zhong)大疾(ji)病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别适合需要定期(qi)体检的中老(lao)年人(ren)。
AI × 药(yao)物(wu)研发(fa)
效率和(he)质量全方位提(ti)升
在浙江杭州的良(liang)渚实(shi)验室，研究员沈宁(ning)和(he)他的团队利用AI算法(fa)，设(she)计开发(fa)出一种用于治疗儿童早衰症的新药(yao)物(wu)，在实(shi)验中取得非常好的疗效。目前，团队正在积极寻求合作，努(nu)力推进临床(chuang)转化。
浙江大学良(liang)渚实(shi)验室研究员沈宁(ning)表示，AI算法(fa)让(rang)药(yao)物(wu)设(she)计变(bian)得快速高效。如果用传统的大规模筛选，大概要15～20年的研发(fa)周(zhou)期(qi)，而且有非常大的失败概率。有了AI算法(fa)的加持，药(yao)物(wu)研发(fa)周(zhou)期(qi)可以缩短到3～5年。
早在2021年，良(liang)渚实(shi)验室就组建了一支由临床(chuang)医学、生物(wu)学、数学、计算机、统计学等(deng)多学科交叉的团队，他们(men)陆续开发(fa)七(qi)、八种深度学习的算法(fa)，致力于遗传病、罕见病的精准诊疗。
沈宁(ning)希望针对不同(tong)的疾(ji)病，甚至不同(tong)的患者，进行(xing)数据分析(xi)，借助AI的工具，为每个病人(ren)提(ti)供更加个性化的治疗方案(an)。
当前，中国科研界正以“奔(ben)跑者”的姿态拥抱人(ren)工智能技术，推动科学研究从传统经验驱动向数据驱动跨(kua)越式转型。从实(shi)验室到产业一线，从基础理论到应用场景，AI正成为科学家手中的“加速器”，助力多领域(yu)科研突(tu)破。
AI × 医疗
辅助医生诊断和(he)治疗
近日(ri)，多家医院宣布，将AI医疗落地(di)到医院诊疗场景中。AI技术将为医疗领域(yu)带来哪(na)些变(bian)化？“AI医生”能给人(ren)看病治病吗？
日(ri)前，全国首个“AI儿科医生”在国家儿童医学中心北京儿童医院正式上线应用，这名存在于虚拟世界里的“儿科医生”，承担的角色主要有两个：
一个是专家的临床(chuang)科研助理，帮助医生快速获取最新科研成果和(he)权威(wei)指南；
另外一个是辅助医生进行(xing)疑难罕见病的诊断和(he)治疗。
就在本月20日(ri)，多位身穿白大褂的知名专家，和(he)身穿黑色工装服操作下的“AI儿科医生”，共同(tong)为10名患儿进行(xing)疑难病多学科会诊。
就在专家们(men)讨论的同(tong)时，桌子(zi)的这一边，工程师将患者的病历资(zi)料输入大模型中，“AI儿科医生”也给出了治疗方案(an)：手术加化疗。
记者观察到，10名患儿的诊断中，AI儿科医生给出的建议与(yu)专家组会诊结果吻合度较高，有时AI儿科医生还会通过患者病例报告里的某个单项指标，给治疗方案(an)增加特别提(ti)示。
不同(tong)于通用AI大模型，医学专业领域(yu)的大模型需要更多维度的精准数据。为此，国家儿童医学中心将300多位专家的临床(chuang)经验及数十(shi)年高质量病历数据，整合进大模型中，从而把“AI儿科医生”训练得更专业、准确。
国家儿童医学中心主任 北京儿童医院院长(chang) 倪鑫：我们(men)在研发(fa)儿科AI医生初衷，当时提(ti)出“双医生制”。我们(men)所有的结果跟AI相互提(ti)醒，AI对于整个医生团队就是辅助和(he)朋友。
人(ren)工智能在医疗领域(yu)还有一个功能是预判，相当于医学检测多了一把“尺(chi)子(zi)”。在北京协和(he)医院，工作人(ren)员正在为陈(chen)女士做三维步(bu)态评估。去年以来，陈(chen)女士左侧肢体发(fa)抖、发(fa)僵，走路(lu)越来越困难，医生怀疑她是神经系统疾(ji)病。高速摄像机记录下了陈(chen)女士的运动过程，然后交给人(ren)工智能系统去评估。
一直以来，神经系统疾(ji)病在临床(chuang)上不同(tong)医生的评估结果存在差异，容(rong)易出现误诊、漏诊。“面向神经系统疾(ji)病预警的智能人(ren)机交互关键技术”，通过多维评估体系，助力阿尔茨海默病、帕金森等(deng)神经系统疾(ji)病的早期(qi)诊断。
北京协和(he)医院神经科医生 苏宁(ning)：这个病人(ren)的评分是63分，有可能是在认知障(zhang)碍的早期(qi)。
截(jie)至目前，这套系统已完成10多万(wan)例神经功能检测，为临床(chuang)精准诊疗提(ti)供参考(kao)依据。
北京协和(he)医院神经科主任 朱(zhu)以诚：比如说我一年前看了一个帕金森的病人(ren)，我不记得他一年前在我面前是什么样子(zi)了，我没有一个量化值，但机器都记下来了。它作为一个长(chang)程随(sui)访的测量工具是非常有用的。
去年11月，国家卫生健康(kang)委等(deng)三部(bu)门发(fa)布《卫生健康(kang)行(xing)业人(ren)工智能应用场景参考(kao)指引》，给出了84个典型应用场景。高频词为“智能”和(he)“辅助”。“智能”体现出AI在技术层面的价值，而“辅助”则(ze)强调了AI在医疗领域(yu)承担的工具性角色。
有医生表示，AI的确可以在一些场景、一些环节辅助医疗，但医生面对复杂病情的综合判断和(he)经验积累以及面对面的人(ren)文关怀，是AI无法(fa)替代的。
湖南郴州市儿童医院儿童健康(kang)研究所执行(xing)所长(chang) 肖能：它可以总结所有目前已发(fa)表的文献，所以我们(men)可以给患者提(ti)供适合的诊断方案(an)。
