本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)

2020年圣誕節(jié)前，已有多種候選新冠疫苗獲批使用或進(jìn)入三期試驗(yàn)階段。與疫情初期相比，我們檢測(cè)和治療新冠病毒的能力也大大提高。

人工智能在對(duì)抗新冠疫情中發(fā)揮了重大作用。雖然人工智能不是萬能藥，但可以幫助研究人員更快地從醫(yī)療數(shù)據(jù)中提取更有用的信息，從而加快疫苗研發(fā)進(jìn)程，也有助于進(jìn)行更有效的治療。

后疫情時(shí)代中人工智能和醫(yī)療又會(huì)如何發(fā)展呢?人工智能在本次疫情中的應(yīng)用證明其在分析醫(yī)療和臨床數(shù)據(jù)中大有可為。

人工智能在新冠疫情中的應(yīng)用

人工智能在抗擊新冠中的貢獻(xiàn)

在新冠疫情下，每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)百萬個(gè)十億字節(jié)的數(shù)據(jù)，包括病人數(shù)據(jù)、胸部X光、CT掃描、驗(yàn)血結(jié)果、基因數(shù)據(jù)等等，人類研究員幾乎無從下手。幸運(yùn)的是，人工智能可以大批量處理數(shù)據(jù)，挖掘其中的規(guī)律，為研究員提供支持，加快病情診斷和治療以及疫苗研發(fā)。

• 人工智能在新冠病毒確診中的應(yīng)用

麻省理工大學(xué)的研發(fā)人員開發(fā)出了一款機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以通過病人的咳嗽聲來確診其是否感染新冠，即便對(duì)無癥狀感染者也同樣適用。鑒于無癥狀感染者可能傳播病毒，該模型(可能會(huì)開發(fā)成一款A(yù)PP)可能會(huì)減緩病毒傳播。

從亞洲到北美，許多醫(yī)療專家也利用了機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析胸部X光和CT掃描結(jié)果，以此來診斷新冠。西北大學(xué)(NorthwesternUniversity)的研究員開發(fā)了一款名為DeepCOVID-XR的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以通過分析患者的胸部X光片進(jìn)行確診，其速度比放射科醫(yī)生快十倍，正確率也高6%。該模型基于17，002分胸部X光片進(jìn)行訓(xùn)練，可快速篩查非新冠感染入院的患者。

• 疫苗研發(fā)

2020年12月，莫德納(Moderna)公司的mRNA疫苗獲批使用，為了更好地進(jìn)行測(cè)試，公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)來優(yōu)化mRNA序列將其轉(zhuǎn)化為分子。

據(jù)報(bào)道，莫德納公司在其藥物設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)室中設(shè)計(jì)出了多種mRNA序列，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)這些序列進(jìn)行優(yōu)化。這些序列進(jìn)行優(yōu)化后成為高質(zhì)量的候選疫苗，并可能縮短疫苗研發(fā)的時(shí)間。

機(jī)器學(xué)習(xí)同樣可能展現(xiàn)出疫苗需要改進(jìn)的地方。麻省理工大學(xué)初步研究發(fā)現(xiàn)，類似于輝瑞(Pfizer)和莫德納公司的疫苗在亞裔群體中的有效率可能會(huì)偏低。雖然在此方面還需要進(jìn)行大量的研究，但利用機(jī)器學(xué)習(xí)能初步發(fā)現(xiàn)問題，給我們提供解決問題的時(shí)間。

• 分發(fā)經(jīng)濟(jì)援助

許多發(fā)展中國家利用人工智能向最需要救助的公民分發(fā)救助金。多哥訓(xùn)練了一個(gè)能夠分析衛(wèi)星圖片和電話數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以此來確定極度貧困的地區(qū)，領(lǐng)導(dǎo)人會(huì)優(yōu)先向這些地區(qū)進(jìn)行財(cái)政援助。

• 開發(fā)藥品，治療新冠

世界上有四分之一的人口在2022年以前都無法接種新冠疫苗。在此期間，人工智能在推動(dòng)藥品研發(fā)治療新冠中大有可為。非營(yíng)利項(xiàng)目Covid Moonshot利用一個(gè)半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型從14,000種抗病毒藥品中進(jìn)行篩選。經(jīng)過篩查，已有四種藥物進(jìn)入動(dòng)物試驗(yàn)階段。

后疫情時(shí)代：人工智能改變醫(yī)療

新型疾病早期預(yù)警系統(tǒng)僅僅是人工智能的一項(xiàng)應(yīng)用。

• 疾病早期預(yù)警系統(tǒng)

對(duì)各國而言，盡早發(fā)現(xiàn)下一種重大疾病暴發(fā)是當(dāng)務(wù)之急。若機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以通過分析傳統(tǒng)和替代數(shù)據(jù)源發(fā)現(xiàn)頭緒，那我們就能在疾病爆發(fā)初期收到預(yù)警。

新冠疫情并沒有打所有人一個(gè)措手不及。由人工智能驅(qū)動(dòng)的健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)BlueDot于2019年12月31日就提醒過其用戶武漢爆發(fā)了傳染病，比世界衛(wèi)生組織發(fā)布通知早了整整9天。

BlueDot將機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理應(yīng)用于65種語言的新聞報(bào)道、動(dòng)植物疾病數(shù)據(jù)以及提示新冠疫情可能爆發(fā)的官方發(fā)布。BlueDot甚至通過分析機(jī)票數(shù)據(jù)正確預(yù)測(cè)除了病毒首次從武漢傳播到曼谷、首爾、臺(tái)北和東京的時(shí)間。

預(yù)計(jì)將來會(huì)出現(xiàn)更多基于人工智能的風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)平臺(tái)，公司、投資者和政府都愿意為此類技術(shù)掏腰包。像谷歌和彭博社這樣的公司也很有可能會(huì)提供類似服務(wù)。

• 遠(yuǎn)程診斷

新冠疫情使醫(yī)療資源幾近崩潰，因此醫(yī)院和診所應(yīng)大力支持基于人工智能的遠(yuǎn)程診斷工具，以此來減輕醫(yī)生的壓力。本質(zhì)上來看，醫(yī)院將依靠計(jì)算機(jī)分析磁共振成像(MRI)、X射線、CT掃描甚至手機(jī)照片，以此進(jìn)行診斷。

麻省理工研發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型可以通過分析乳房X光片來預(yù)測(cè)乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。該模型依據(jù)9萬張乳房X光片進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)的篩選方法更高。

遠(yuǎn)程診斷適用于大多數(shù)可以通過醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行診斷的情況。更重要的是，遠(yuǎn)程診斷工具可以讓農(nóng)村和低收入地區(qū)更多的人民進(jìn)行高質(zhì)量問診。在新疾病殃及城鎮(zhèn)和村莊之前，農(nóng)村小型檢測(cè)中心可以以更低的價(jià)格進(jìn)行更快的診斷，收集數(shù)據(jù)。

• 依據(jù)臨床數(shù)據(jù)提供建議

美國醫(yī)療系統(tǒng)每年產(chǎn)生約12億份臨床文件。其中大多數(shù)是非結(jié)構(gòu)化文檔(例如醫(yī)生的手寫筆記、圖像)，其余則是半結(jié)構(gòu)化文檔(例如實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果、過程以及患者死亡時(shí)間)。

即使醫(yī)生和護(hù)士采用電子格式，也有太多數(shù)據(jù)無法分類。初級(jí)護(hù)理醫(yī)師每天最多可以花費(fèi)6個(gè)小時(shí)處理電子健康記錄。國際商用機(jī)器公司(IBM)中的華生團(tuán)隊(duì)(Watsonteam)研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)師在每位患者的記錄可能會(huì)都遺漏一個(gè)重要的問題。

人工智能可以幫助醫(yī)生和護(hù)士提取重要的患者數(shù)據(jù)以及分析患者未來面對(duì)的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)。若深度學(xué)習(xí)模型具備光學(xué)字符識(shí)別功能，那還可以對(duì)醫(yī)生手寫的便箋和醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行數(shù)字化和標(biāo)記，便于檢索。自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以生成對(duì)患者情況的總結(jié)，突出患者問題并預(yù)測(cè)未來的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)，如糖尿病或腎病。

但這做起來很難。依靠現(xiàn)成可靠數(shù)據(jù)，人工智能才能使給醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供臨床決策支持。而不幸的是，臨床數(shù)據(jù)可能是無組織的、孤立的或不完整的。在人工智能應(yīng)用于醫(yī)療決策之前，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、清洗和預(yù)處理。

• 加快藥品研發(fā)

機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助設(shè)計(jì)具有目標(biāo)療效的化合物，以此減少藥品研發(fā)成本并加快藥物上市。研發(fā)新藥品既困難又昂貴。研發(fā)一種藥品可能需要10億美元或更多的投資，卻只有15%的上市可能。藥物初期通常要分析多達(dá)1萬種化合物，整個(gè)過程可能超過10年。

人工智能，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以縮短藥物開發(fā)時(shí)間并降低成本。有一種特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)，可用于設(shè)計(jì)具有新藥所需療效的化合物。

谷歌的DeepMind開發(fā)了一個(gè)名為AlphaFold的深度學(xué)習(xí)程序，用于確定蛋白質(zhì)的3D形狀。預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)可以了解特定疾病。比如，若研究人員知道蛋白質(zhì)如何相互作用，那也就能明白藥物化合物應(yīng)具備什么樣的特性，如此可以加快藥品研發(fā)時(shí)間。

利用人工智能加快藥物研發(fā)對(duì)挽救生命，增加企業(yè)利潤(rùn)具有重大意義。但是，這些技術(shù)中有許多是新技術(shù)，仍需要進(jìn)一步研究，所以實(shí)驗(yàn)室關(guān)閉、科學(xué)家們失業(yè)還遙不可及。

• 改善醫(yī)院運(yùn)營(yíng)

新冠疫情帶來的深刻教訓(xùn)的教訓(xùn)之一是醫(yī)療資源可能崩潰。在新冠疫情的最初幾個(gè)月中，主要城市的醫(yī)院用盡了個(gè)人防護(hù)設(shè)備(包括口罩、手術(shù)衣)、呼吸機(jī)、甚至醫(yī)院的病床也供不應(yīng)求。

如果這一切都可以避免呢?具有基于人工智能的趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)工具可以對(duì)新型疾病爆發(fā)發(fā)出提示，提醒醫(yī)院準(zhǔn)備病床。上文中的BlueDot示例對(duì)此進(jìn)行了討論。遠(yuǎn)程診斷可以更快發(fā)現(xiàn)疾病并提醒醫(yī)院儲(chǔ)備個(gè)人防護(hù)設(shè)備和人員。通過分析有關(guān)醫(yī)療物資使用情況的數(shù)據(jù)，庫存預(yù)測(cè)模型可以訂購物資，防止短缺。

即便在后疫情時(shí)代，人工智能也能改善醫(yī)院運(yùn)營(yíng)、節(jié)省資金、減輕管理負(fù)擔(dān)并加強(qiáng)患者護(hù)理。其中一種應(yīng)用是利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化病床分配。醫(yī)院可以通過預(yù)測(cè)當(dāng)前患者何時(shí)出院來更加合理地分配床位。這有助于確保床位容量，使醫(yī)院能夠更加確定地安排手術(shù)時(shí)間，減少不確定性和患者等待時(shí)間。

借助人工智能改善醫(yī)院運(yùn)營(yíng)對(duì)各方來說都是共贏。在人工智能的輔助下，醫(yī)院資源能得到更好的利用，保障工作人員數(shù)量，并降低由于床位不足而取消手術(shù)的比例。這樣既可以提高患者體驗(yàn)，又可以增加醫(yī)院收入。

人類和人工智

人工智能在改善患者護(hù)理、藥品研發(fā)、醫(yī)院運(yùn)營(yíng)和疾病追蹤方面都有巨大的的潛力。利用人工智能相關(guān)工具的制藥公司、醫(yī)院和醫(yī)療技術(shù)提供商會(huì)獲得更高的利潤(rùn)和更大的市場(chǎng)份額。

然而，這其中許多技術(shù)都是新技術(shù)，仍然需要進(jìn)行研究以確保其可用性和安全性。技術(shù)應(yīng)用也需要時(shí)間。醫(yī)院、診所和制藥公司應(yīng)確保數(shù)據(jù)夠多，質(zhì)量更好，這樣才能使用人工智能工具。

在人工智能工具廣泛應(yīng)用的背景下，醫(yī)療人士和科學(xué)家仍也不能缺席。人工智能工具可能會(huì)基于醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行診斷，但醫(yī)生仍須給出治療方案，讓患者放心。深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目可能會(huì)加快藥品研發(fā)速度，但科學(xué)家仍須對(duì)結(jié)果進(jìn)行再度審核。一旦出錯(cuò)，將會(huì)付出天大的代價(jià)。

最終，人工智能會(huì)加快處理速度并給人類提供靈感，但這必須與人類判斷相結(jié)合，才能提升患者的治療效果。醫(yī)療領(lǐng)域的未來是人類加人工智能，而不僅僅是人工智能。