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尼克·西羅醫(yī)生終于找 到了將他的孩子們 從幾十年殘疾疼痛 中拯救出來的方法。
西羅 醫(yī)生的兩個(gè)兒子出生時(shí) 就患有黑尿癥 ，也稱為黑骨 病，這是一種非常罕見的基因 突變，全球僅有200人患有該 病。如果不進(jìn)行治療，他們可 能會(huì)患上嚴(yán)重的早發(fā)性骨關(guān)節(jié) 炎，骨質(zhì)疏松和心臟病的風(fēng)險(xiǎn) 會(huì)顯著增加。
但市場上沒有任何現(xiàn)成的醫(yī)學(xué) 治療方法，于是他就去尋找。 經(jīng)過長期且花費(fèi)巨大的尋找， 他終于找到了治療方法。
但是西羅醫(yī)生的故事并不少 見。目前已知的罕見病有7000 種，影響了全球約4億人。然 而，這些疾病中有95%仍沒有 得到認(rèn)可的治療方法，而且不是每個(gè)人都有時(shí)間和資源自己 去尋找治療方法。
人工智能在此可以發(fā)揮作用。
數(shù)字化衛(wèi)生技術(shù)的蓬勃發(fā)展
據(jù)預(yù)測，在人工智能和機(jī)器學(xué) 習(xí)(AI/ML)的推動(dòng)下，醫(yī)療 行業(yè)的格局將將在未來10年中 徹底改變。通過匯總和分析來 自聯(lián)網(wǎng)家庭設(shè)備和醫(yī)療記錄的 數(shù)據(jù)，醫(yī)療保健系統(tǒng)將能夠根 據(jù)預(yù)測主動(dòng)提供醫(yī)療護(hù)理。
“醫(yī)療保健已經(jīng)變得太復(fù)雜 了，人類很難把它做好。疾 病種類太多了，治療方法也太 多了。如果你把遺傳學(xué)、蛋 白質(zhì)組學(xué)、生物醫(yī)學(xué)等因素都 考慮進(jìn)去，那么對(duì)于人類來 說需要理解的數(shù)據(jù)就實(shí)在太多 了?！泵绹f爾斯利巴布森學(xué) 院(Babson College)校長特 聘教授信息技術(shù)與管理專業(yè)湯 姆·達(dá)文波特教授在接受國際電 聯(lián)采訪時(shí)如是說。
他說:“人工智能，特別是機(jī) 器學(xué)習(xí)，能夠以相對(duì)比較簡單 的形式處理所有這些數(shù)據(jù)，并能對(duì)人們可能患什么疾病以及 什么治療方法可能最有效進(jìn)行 預(yù)測?！?/span>
2018年，衛(wèi)生技術(shù)領(lǐng)域的投 資超過了81億美元，其中超 過四分之一的資金與人工智能 和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)。從發(fā)現(xiàn)藥物 到進(jìn)行診斷，企業(yè)正在試驗(yàn)大 量的人工智能醫(yī)療保健解決方 案——結(jié)果令人振奮。
發(fā)現(xiàn)治療罕見病的藥物
西羅醫(yī)生的故事激發(fā)了 Healx 這家醫(yī)療保健初創(chuàng)企業(yè)的靈 感。Healx使用人工智能利用 已有的和已批準(zhǔn)的醫(yī)療方法大 規(guī)模地預(yù)測和尋找罕見病的治 療方法。
為了分析一種疾病，Healx會(huì) 通過算法分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，如 臨床試驗(yàn)信息、可用于測試治 療方法的模型、患者群體的數(shù) 量和質(zhì)量，以及他們的主動(dòng)性 如何等。在藥物匹配方面，也 是同樣的道理，算法會(huì)搜索并 預(yù)測哪種現(xiàn)有的藥物最適合停 止或逆轉(zhuǎn)疾病的進(jìn)程。
12年與24個(gè)月的對(duì)比
該公司的目的是使用這種方法 發(fā)現(xiàn)針對(duì)罕見病的新療法，并 推動(dòng)其在24個(gè)月內(nèi)進(jìn)入臨床試 驗(yàn)。這比傳統(tǒng)的新藥研發(fā)和臨 床開發(fā)模式要快得多，傳統(tǒng)模 式平均需要12年而且 估計(jì)耗 資26億美元。此外，完成醫(yī)學(xué) 試驗(yàn)的新藥只有12%能通過審 批。
“我們可以找到那些還沒有治 療方法的疾病，然后分析數(shù)據(jù) 并做出預(yù)測，” 吉利亞姆說，“ 到目前為止，我們的成功率是 100%，這是我們都沒有預(yù)料 到的?！?/span>
對(duì)已經(jīng)通過審批的藥物進(jìn)行研 究，減少了監(jiān)管障礙，加快了 試驗(yàn)時(shí)間，有可能在幾年內(nèi)可 以開展治療，而不是需要幾十 年。
“對(duì)于脆性X綜合癥，我們花了 18個(gè)月的時(shí)間進(jìn)行預(yù)測，然后 測試這些預(yù)測，為臨床試驗(yàn)IIa 期進(jìn)行準(zhǔn)備，所花費(fèi)的成本非 常低，”吉利亞姆說。
這家初創(chuàng)企業(yè)的目標(biāo)是在2025 年前幫助100種罕見病的治療 方法走向臨床試驗(yàn)。目前，他 們正專注于兩個(gè)疾病群，即罕 見神經(jīng)-邏輯疾病和罕見癌癥， 并計(jì)劃在未來兩年內(nèi)擴(kuò)展到另 外兩種疾病群。
家中診斷
根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，到 2030年，全球衛(wèi)生工作者的短 缺數(shù)量將達(dá)到1800萬人。人工 智能可以通過幫助醫(yī)生快速有 效地診斷和評(píng)估癌癥和帕金森 病等退行性疾病的患者，從而 幫助應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。
例如，人工智能初創(chuàng)企業(yè) Medopad公司(后改名為 Huma)與中國互聯(lián)網(wǎng)公司騰 訊公司合作，開發(fā)了一項(xiàng)名 為“在家”的人工智能驅(qū)動(dòng)監(jiān) 測解決方案，用于評(píng)估在真實(shí) 環(huán)境下帕金森病患者的運(yùn)動(dòng)功 能。
“人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的 應(yīng)用非常重要，因?yàn)槲覀兊尼t(yī) 療系統(tǒng)無法應(yīng)對(duì)增長的需求。 我們必須走向‘預(yù)防而不是治 療’的模式，這個(gè)模式的核心是 預(yù)防醫(yī)學(xué)，”Medopad的發(fā)言 人在接受采訪時(shí)如是說。
帕金森病影響了全球約一千萬 人。它的癥狀范圍很廣，因 此，隨著病情的發(fā)展，診斷和 監(jiān)測都變得很困難。
Medopad的 "在家 "解決方案 使用可穿戴設(shè)備和智能手機(jī)應(yīng) 用程序監(jiān)測患者，然后用機(jī)器 學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。
Medopad的發(fā)言人說:“人工 智能將減輕臨床醫(yī)生和過度緊 張的醫(yī)療系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，還能改 善帕金森病患者的生活?！?/span>
“隨著我們開始積累更大的數(shù) 據(jù)池，更好地了解疾病進(jìn)程 和風(fēng)險(xiǎn)的可能性變得無窮無 盡。移動(dòng)技術(shù)無處不在，每個(gè) 人都在成為自己健康的數(shù)據(jù)中 心?！?/span>
對(duì)于患者來說，該技術(shù)意味著 可以在家中與護(hù)理人員或家 人一起進(jìn)行測試。對(duì)于醫(yī)生來 說，它可以減少評(píng)估病人所需 的時(shí)間，從而提高工作效率， 降低成本。
國際電聯(lián)的作用
對(duì)于醫(yī)生和醫(yī)療專業(yè)人員來 說，接下來的一個(gè)大挑戰(zhàn)將是 如何采用這些新系統(tǒng)并將其整 合到日常臨床實(shí)踐中。
國際電聯(lián)與世界衛(wèi)生組織 (WHO)合作的人工智能醫(yī)療 焦點(diǎn)組，正在用人工智能解決 方案為醫(yī)護(hù)人員賦能，以期實(shí) 現(xiàn)全民醫(yī)保覆蓋。
該焦點(diǎn)組的主要目標(biāo)之一是建 立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估框架，以 評(píng)估哪些基于人工智能的決策 方法可以用于醫(yī)療、診斷、分 診或治療。
國際電聯(lián)人工智能惠及人類 2020年全球峰會(huì)將探討人工智 能如何幫助實(shí)現(xiàn)聯(lián)合國可持續(xù) 發(fā)展目標(biāo)。
