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      张飞软硬开源基于STM32 BLDC直流无刷电机驱动器开发视频套件,??戳此立抢??

      蹭着电影的热度,看看AI医疗是怎么回事?

      ?#24230;?#24335;资讯精选 ? 2018-07-17 08:52 ? 次阅读

      价格高昂的正版药,让患者们退无可退。不容否认,一种新药,尤其是“特效药“的研发,需要过亿的研发成本和研发周期,其能够面市,已经是诸多患者的“福音”。然而,面对高昂的售价,如何给“特效药”及疾病治疗“?#21040;?#28201;?#20445;?a href='http://www.62903315.com/tags/ai/' target='_blank'>AI也许能够一步步成为你的“药神”。

      第一步:AI预测白血病,让白血病不再成为“突然之灾”

      近期,《自然》上发表了一项研究成果——由全国多家科研机构白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习,以达到预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病(AML)的风险。

      这意味着我们今后对AML的出现有预警,并能够提早发现AML的高风险人群并进行监测,同时可以进行研发,寻?#21307;?#20302;该疾病患病几率的方案。

      AML名为“急性骨髓性白血病?#20445;?#20197;骨髓与外周血?#24615;?#22987;和幼稚髓性细胞异常增生为主要特征,AML患者的癌细胞在骨髓中迅速增?#24120;?#24182;妨碍正常血液细胞的产生,导致出现出血和感染症状,甚至危及生命。

      因此研究人员开发了一种基因测序工具,针?#38405;?#20123;与AML相关的已知基因,对124名AML患者的血液DNA进行了测序,并与676名未患有AML或相关癌症的人进行了对比。

      通过大数据监测,他们发?#20013;?#22810;患有AML的人基因中出现了遗传变化,未患有此病的人则没有出现这?#30452;?#21270;。那些后来患上AML的患者基因中的突变数量更多,且这些突变在他们血液细胞中出现的比例也更高。

      随着进一步研究,研究人员通过机器人学习模型,在大数据变量的支撑下,构建了AML预测模型,其可以在诊断前6-12个月内,就能够实现对AML预测,其灵敏度和特异性?#30452;?#36798;到25.7%和98.2%。

      AML预测模型(图来源:Nature)

      早在此前,Watson也诊断过一个60女性的罕见白血病,Watson 通过比对 2000 万份癌症数据报告中不同患者的基因变化,仅用了 10 分钟时间便得出了结果——不仅有精确的病症诊断,Watson 还提供了?#23454;?#30340;治疗方案。

      AI预测的出现,让人欣喜的同时也许多人对其存疑。确实,?#28909;鏏I预测死亡时间的出现,这让AI的应用不再是一个技术问题,更是一个伦理问题。当你?#20998;?#33258;己何时生病、何时辞世时,这似乎并不是一件多好的事情。

      第二步:AI制药,改变药物研发模式

      《我不是药神》电影中,矛盾的聚焦点就在于天价的“格?#24515;保?#26032;药贵,贵在研发,研发的“?#28304;懟被方冢珹I也许能够帮上大忙。

      从目前智慧医疗的发?#39592;?#20917;来看,擅长模式识别的人工智能可以从海量已有的和新的基因、代?#24739;?#20020;床信息中筛查筛选,以破解各种疾病背后的复杂网络。反过来,这也有助于发现适用于特定病人群体的药物,同时引?#23478;?#20225;规避可能会失败的药物。

      此外,借助人工智能的生物意义,可以帮助药企根据病人情况,并参与对他们最可能见效的创新疗法的临床试验,这也许能够成为提升新药获批的可能性,?#28909;?#33719;得美国FDA的批准。

      ?#23548;?#19978;,医药研发的核心在于知识?#35745;祝?#23601;是将实验信息、数据、临床实验结果和数据的结合起来,将零散的数据整?#26174;?#19968;起,从而为决策提供有价值的数据支持。

      从目前来看,人工智能主要作用于药物研发主要有七个场景:靶点药物研发、候选药物挖掘、化合物筛选、预测ADMET性质、药物晶型预测、辅助病理生物学研究,以及发掘药物新适应症。

      工智能作用于的制药场景

      根据tech Emergence的研究报告,AI可以将新药研发的成功率从12%提升至14%,这2%意味着能够为生物制药行业省下数十亿美元的研发成本和大量的?#28304;?#26102;间。

      但是,不容否认的是:AI药物研发一定是一场持久?#20581;?#30446;前世界上并没有AI药物研发的成功案例,人工智能研发的药物也并没有被批准上?#23567;?/p>

      目前发展较好的国外企业应用AI研发的新药已进入二期临床,但是二期到三期的失败率高达70-80%。AI技术应用前景广阔,目前依然任重道远。辉瑞、罗氏、GSK?#26579;?#22836;纷纷“下注”AI公司,目前发?#22815;?#38656;要时间检验

      但这并不意味着AI制药并无可能。如果技术能够有效缩短药物研发的效率,提高研发上市成功率,那么药物研发的成本就会大幅度降低,这样可以大幅度减轻国家医保负担,“平价药”也将成为可能。

      第三步:药物数据成为AI制药关键

      其实,我们也可以看到,AI在智慧医疗领域的每一步,其中?#35745;?#19981;开一个重要因素:药物数据。

      ?#28909;紓?#22312;新药研发领域,AI可以帮助科学家从巨大体量的化合物数据库中完成文献搜索,许多公司也在研究如何利用机器模拟化合物跟特定靶标的结合效果,从而大大加快新药筛选的过程。全球每年都有数千亿美元用于新药研发,AI技术的运用能够在一定程度上提高研发效率。

      AI通过机器学习,不但可以加速时间,还可以提高到达后期试验阶?#25105;?#29289;的成功概率。如果AI可以减少药物试验的风险,就可以为大型制药公司节约大量成本,使其能够腾出资源集中于寻找更有潜力的机会。

      类似的人工智能应用在流行病统计、临床试验数据分析和精准医疗基因检测方面也大有可为。在人工智能精准医疗项目方面,IBM也继“Waston肿瘤医生”推出了“Waston for GenoMIcs”

      除了药物数据,医疗数据也成为医生诊断及后续药物研发的重要依据。随着健康智能硬件的?#20284;穡?#21307;疗数据的边界不?#31995;?#34987;拓展。

      2016年4月,一款健康智能硬件记录的数据拯救了一个新泽西州男人的生命。这个男人在工作当中突发心脏病,医生通过其智能手机提取其日常的心率数据,这些数据帮助了医生排除了不必要的诊断,并配合医生迅速找到合适的医疗方法,进而拯救了一个生命。

      医疗数据可不仅仅是医学期刊和医生输入电脑的医疗记录,我们的身体无时无刻不在产生海量的潜在医疗数据。但是目前来说,绝大部分的数据?#21363;?#20110;“丢失”的状态——我们每天走了多少?#20581;?#20170;天的心率怎么样、皮肤的温度是高还是低、今天都吃什么了等等这些数据,都只保存在本地、孤零零的几个设备和App里。

      对AI医疗来说,数据的重要性不言而喻。不论是应用于药物研发还是诊?#29616;?#30103;方面,都有着相当大的前景,但是AI在小样本集上做的诊断或推定,被认为是不可持久的模式,因为一旦再扩大一点?#27573;В?#25442;一个病种、换一个地方,结果可能?#32479;魷制?#24046;,正确率下降。

      总的来说,AI医疗发展至今已经有了长足的进步,虽然许多AI医疗产品暂未落地,但是不是病人的“药神?#20445;?#25105;们走着瞧。

      原文标题:AI是如何一步步成为“药神”的?

      文章出处:【微信号:mcuworld,微信公众号:?#24230;?#24335;资讯精选】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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      发表于 05-17 17:07 ? 70次 阅读
      芯片重要性不容忽视 安防成为必争之地

      人工智能让机器也会“感情用事”

      近年来,“人工智能可以有理智,但不可能有真正的情?#23567;?#30340;传统观念开始受到挑?#20581;?#30446;前的工作至少已经展示了....
      的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-17 17:04 ? 299次 阅读
      人工智能让机器也会“感情用事”

      人工智能落地之路 从概念验证到产品

      只有不到20%的机器学习PoC(概念验证)项目能够顺利投产,而这其中的大部分也可能会止?#25509;?#20854;方案的“....
      的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-17 16:55 ? 176次 阅读
      人工智能落地之路 从概念验证到产品

      日本加快AI芯片开发的创新推进 避开中美竞争开辟新战场

      近年来,人工智能已经成为发达国家和地区抢占未来发展先机的重要抓手。在此背景下,尽管?#21040;?#36824;没有为人工智....
      发表于 05-17 16:42 ? 111次 阅读
      日本加快AI芯片开发的创新推进 避开中美竞争开辟新战场

      AI应用于交通和物流行业 ?#35272;?#20110;充分的容量使用来实现最大价值

      随着物联网覆盖?#27573;?#30340;不断扩大,传感器产生的数据量在不断的增加,对数据实时分析的需求也在?#25214;?#22686;长,这些....
      发表于 05-17 16:39 ? 67次 阅读
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      商汤“变法”:AI 下半场求变,核心为落地、落地、落地

      AI 要想改变生活的点点滴?#21361;?#20063;需要大幅降低价格,也就是说现在的 AI 还是太贵了。
      的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-17 16:24 ? 309次 阅读
      商汤“变法”:AI 下半场求变,核心为落地、落地、落地

      Watson应用?#24230;?#24037;智能融入到的医疗领域 为肿瘤科医生提供支持

      人工智能一直都在各个行业中成为最热门的话题,尤其是在医疗领域可以有效发挥其优势。例如人类研究人员可能....
      发表于 05-17 16:22 ? 94次 阅读
      Watson应用?#24230;?#24037;智能融入到的医疗领域 为肿瘤科医生提供支持

      深度学习和机器学习有什么区别

      01 面向就业的人工智能学习概述
      发表于 05-17 13:25 ? 48次 阅读
      深度学习和机器学习有什么区别

      机器学习的朴素贝?#31471;菇步?/a>

      秦刚刚的机器学习成长之?#20998;?#26420;素贝?#31471;?#27861;
      发表于 05-15 14:41 ? 22次 阅读
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      【专辑精选】机器学习之算法?#22363;?#19982;资料

      电子发烧友总结了以“算法”为主题的精选干货,今后每天一个主题为一期,希望对各位有所帮助!(点击标题即可进入页面下载相关资...
      发表于 05-09 17:06 ? 275次 阅读
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      机器学习新?#30452;?#23398;的三种优化算法(牛顿法、梯度下降法、最速下降法)

                                 &nb...
      发表于 05-07 08:30 ? 178次 阅读
      机器学习新?#30452;?#23398;的三种优化算法(牛顿法、梯度下降法、最速下降法)

      机器学习分类算法之支持向量机SVM

      统计学习方法C++实现之六 支持向量机(SVM)
      发表于 04-29 10:47 ? 59次 阅读
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      机器学习xfBLAS和Caffee库没有找到?#21019;?#30721;

      嘿, ?#20197;?#35835;了机器学习库的公告。 我对xfBLAS和Caffee库以及所有网络都特别感兴趣。 但是,我没有找到?#21019;?#30721;,示例下载(...
      发表于 04-26 13:41 ? 72次 阅读
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      使用泰坦尼克号乘客数据预测生存死亡

      用随机森林解决泰坦尼克号沉没问题
      发表于 04-25 07:13 ? 84次 阅读
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      利用机器学习和大数据何建立信用评分的模型

      利用Logistic回归拟合信用评分卡模型
      发表于 04-19 16:27 ? 157次 阅读
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      机器学习的推荐系统运作假设

      吴恩达机器学习?#22987;恰?#25512;荐系统
      发表于 04-12 07:09 ? 79次 阅读
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      机器学习随机森林相关知识

      机器学习之随机森林(三)
      发表于 04-02 10:06 ? 98次 阅读
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      上海快3开奖走势图
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