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  来源:大河网   
    2019-11-22

      新华社电美国斯坦福大学一个研究团队开发出一种新的人工智能系统可预测两种药物联合使用的潜在副作用。这项研究成果不仅可帮助医生更好地开出用药处方也能帮助研究人员寻找更佳的用药组合。

      该研究团队7月10日在芝加哥举办的国际计算生物学学会会议上报告说目前美国药物市场上大约有5000种药物已知副作用大约1000种。系统研究各种药物组合使用可能出现的副作用工作量巨大而人工智能技术能够大大提高这项工作的效率。

      据研究人员介绍他们使用了模拟人类大脑工作的深度学习技术把目前已知的药物及副作用作为基础数据基于蛋白质在人体内的相互作用以及不同药物对不同人体蛋白质的已知影响设计出一种名为“十角形”的人工智能系统自主识别潜在的药物组合副作用。

      实际验证结果显示该系统预测的10种联合用药副作用中有一半已在医疗系统的记录中找到实例。比如某种降血脂药物与某种降压药同时服用系统预测患者可能会出现肌肉发炎。2017年的一例案例报告显示某患者服用这两种药物后确实出现了严重的肌肉发炎问题。

      目前“十角形”还只能预测两种药物组合使用的副作用接下来研究团队希望能扩展预测更多种药物组合的副作用情况。

      〖中国科学报〗 (2018-07-12 第2版 国际)

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    正如金字塔的科技巨头们所预言的:下一次的伟大飞跃将发生在AI、软件与硬件的交叉路口。尤其是对于大局已定的行业而言人工智能带来的不只是新思维还有新机会互联网医疗恰是其中之一。

    相比于两年前的高潮互联网医疗已然步入了平静期融资事件趋于停滞在一连串的市场选择之后仅有微医、平安、阿里健康等几家头部公司成为资本眼中的“独角兽”。而人工智能的到来对于渴望突破的巨头以及急于立住脚跟的创业团队而言似乎看到了新的风口。

    互联网+医疗的成绩与天花板

    在“互联网+”所涉及的行业中医疗大概是最难啃的一个一是线下医疗体系错乱复杂的利益关系二是信息不对称、用户信任与就医习惯等先天瓶颈。正如很多人所说的互联网医疗是一个大的趋势但互联网医疗企业却经历了一次次的试错与模式创新。

    就目前来看在互联网医疗阵营中能够称得上巨头的几家公司无不形成了自身的差异化优势。

    拥有平安好医生与平安医疗科技的平安集团走向了保险+健康管理的模式更偏向于泛医疗市场在医疗服务领域不过多的深入而是更好的利用现有医疗健康服务体系资源如平安万家诊所认证、平安好医生在线问诊;

    微医在近几年通过互联网医院、医联体建设与优质医疗资源实现了深度捆绑偏向于进行技术系统盈利。另一个维度就是着手建立自有医疗服务体系(全科)向外界传递出深度布局智能医疗的信号;

    几经徘徊周折的阿里健康最终的定位仍然是承接阿里巴巴的医疗健康战略借助阿里云、AI技术等服务传统医疗机构最为公众熟知的是“天猫医药馆”等药品电商业务与智慧医院。

    而在其他阵营中好大夫在线、春雨医生、快速问医生等几家互联网医疗老兵要么选择低调发展要么开始调整商业模式以寻求变现。

    诚然互联网+医疗以往的发展方向核心仍在于提高医疗服务的效率包括医疗服务流程的互联网化、在线问诊、健康管理、移动支付等等。不仅面临着同行业的激烈竞争在盈利模式与发展方向上也未能彻底打破常规。换而言之互联网医疗面临的瓶颈仍然是技术上的可上提升效率的天花板就在那里;在模式上仍然有一些与传统医疗机构争利的因素缺少对传统医疗机构的吸引力。在这些背景下正在崛起的人工智能势必会成为新的选择。

    人工智能风口下的向心力

    从某种程度上来说AlphaGo的出现改变了外界对于人工智能的认知或许其中不乏炒作与炫技的成分但对于互联网医疗创业者而言却很可能是一个发展的转折点。

    举个直接的例子互联网医疗提及最多的词汇恐怕少不了“信息孤岛”不同医院的医疗数据互不开放形成了一个个信息孤岛。从互联网的角度来看信息的不开放共享直接掣肘了医疗行业的发展特别是用户医疗数据的缺失直接导致了整个医疗服务链条的断裂保险公司看不到用户完整的就医档案健康管理、远程协作等也无从谈起。

    不过人工智能技术的引入或将为互联网医疗创造一片新蓝海。

    早在今年3月份的时候微医就向浙江大学捐赠一亿元成立睿医人工智能研究中心致力于通过“产学研”一体化的模式构建中国首个开放式医学人工智能平台微医也因此成为医疗行业在人工智能领域的破荒者。无独有偶平安、阿里等也相继发布了自家的人工智能战略。

    原因不难理解互联网医疗帮助行业巨头们完成了基础数据的积累比如说微医目前已经连接了17000个基层医疗机构每天有大量的影像数据上传到云平台使得结构化的深度学习成为可能。而在未来规模与的应用场景将成为智能医疗的核心竞争力微医等互联网医疗领跑者长达七年的深厚积累也将作为下一赛段竞争的分水岭。

    更重要的是人工智能为互联网医疗与传统医疗机构提供了更多的合作空间。在医学人工智能应用场景下图像数据、病例首先通过机器进行初审再由专家进行复核效率将提升70%以上。早期的互联网医疗做的是缩短就医的空间差距在线挂号、远程诊疗等莫不是如此。但在人工智能技术的场景下在本质上解决了就医的效率这显然也是医疗机构乐于看到的。

    资本的态度恰如其分的表现了人工智能医疗的前景仅在今年8月初11家AI相关智能医疗公司获得约3.6亿美元的投资覆盖医疗机器人、智能药物研发、智能影像识别技术等。

    人工智能为医疗行业提供了新的向心力也为互联网医疗、传统医疗机构、医疗周边产业、投资者等带来了协作的新基础。

    智能化+终端才是最好的出路

    图像识别、深度学习、神经网络等前沿技术正在驱动人工智能不断向前发展而医疗产业因为其经验密集、数据密集、知识密集乃至人类脑力劳动密集等特征正在成为最需要人工智能解救的对象。

    互联网医疗的探索者们显然意识到了这一点既是突围的需要也是产业协作的结果使然。但人工智能在医疗的布局上谷歌在产品发布会上传递出的观点似乎值得借鉴医疗的智能化不是AI、软件亦或是硬件的各自为战而是智能化与终端缺一不可。

    一个现实的问题中国目前有超过100万的基层医生受学习路径、精力等因素制约全科医生制度的推行并不顺利。

    单从技术层面的输出来看AI的使命在于在不同专科间实现突破辅助医生诊断特别是以技术输出的形式向医疗机构输出技术成果。但医疗在本质上仍然属于服务纯粹的技术布局很难向基层医疗机构渗透这样的人工智能医疗注定是缺少普世价值的。

    这也注定了作为医疗服务的输出必须采取线下基地+终端的方式。在成熟的人工智能+终端的协助下约80%的常见病治疗与治疗方案可以按照标准诊疗路径完成剩下约20%的复杂病例则可通过互联网平台请专家进行远程会诊协助进行诊断及诊疗方案制定。按照这样的设想可以让老百姓在家、在家附近就能便捷的接受医疗健康服务。

    当然驱动这一发展趋势的还是商业上的巨大前景。人工智能通过大数据深入学习医疗经验扮演了随身医生的角色成为用户自助健康管理的工具。并通过智能穿戴式设备等终端来采集用户的体征数据再根据所有的数据、电子病例与健康档案形成整体健康画像为用户进行健康状态分析、给出建议保健方案。同时也撬开了连接“医药险”的商业缺口。

    也就是说“智能化+终端”将是互联网医疗下半场争夺的焦点谁能抢占这一机会无疑会形成巨大的市场优势。从人工智能的发展趋势来看谷歌、苹果、亚马逊等已经开始发力硬件也将成为互联网医疗企业的新赛点。

    值得一提的是11月15号在杭州举办的智能医疗大会充分释放出了聚焦人工智能与智能医疗终端的消息政府、产业界、企业、资本界等机构齐发力以浙江大学为牵头、全国10家三甲医院与微医云发起的医学人工智能联盟也在大会上成立国际首个专注智能医疗的云平台也亮相大会中国在智能医疗战场已经发起了与美国的激烈竞赛而依靠巨大场景优势积累下的医疗数据将让中国在这场竞争中掌握更大的胜算。

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