醫(yī)生和護士在臨床前沿抗擊疾病保障我們的健康，但與此同時研究領域的科學家們在進行著疾病和生物機理研究、新工具和藥物的開發(fā)，對于我們健康的保駕護航也至關重要。這些研究人員在致力于攻關目前棘手的不治之癥、模擬生物系統(tǒng)和組織來更好地理解機理、深度基因層面探索解開疾病的鑰匙。

而AI的出現(xiàn)為這些重要的研究帶來了有力的工具和高效的方案，大大加快了研究的進程。下面就讓我們一起來看看AI在醫(yī)學健康領域如何大顯身手。

AI助力新藥發(fā)現(xiàn)

在人類的知識領域中有龐大數(shù)量的分子有成為藥物的潛力，制藥公司和藥學家每年花費著無數(shù)的努力和金錢來探索這些可能的藥物，期待發(fā)現(xiàn)治愈疾病的新藥。科學家們常常根據(jù)自身的經(jīng)驗來創(chuàng)造新藥，他們常常集中于一種疾病研究數(shù)年數(shù)十年，以便嘗試盡可能多的分子。

但在AI的幫助下，他們現(xiàn)在可以基于數(shù)百萬中分子的虛擬模型在計算機中進行探索研究，并能同時觀察上百種疾病對于特定藥物的反應。深度學習可以基于生物醫(yī)學定律建立起藥物分子與組織細胞的反應過程，幫助研究人員理解藥物分子潛在的副作用，并捕捉那些可以針對特定疾病有效的分子合成新藥。來自匹茲堡大學的研究人員就利用了深度學習來研究備選藥物對于靶向蛋白質的療效，通過研究和分析目前可以將預測精度從過去的50%提高到目前的70%。很多公司還訓練了龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡到不同臨床領域中探索新的藥物方案，同時研究中還包括多種缺乏研究的罕見病。深度學習模型通過分析顯微鏡圖像，來判斷藥物是否對于疾病細胞有療效?；谶@套方案，每周可以觀察和處理一千萬個細胞的上百種特征，極大的加快了藥物研發(fā)過程中的數(shù)據(jù)收集和處理過程。

AI深入基因研究

另一個復雜的生物研究領域便是基因，盡管基因領域的歷史不長，但近年來的飛速發(fā)展使得這一領域的數(shù)據(jù)集幾乎每八個月就能翻倍。

隨著全球范圍內基因測序的普及，為科研人員提供了豐富的基因數(shù)據(jù)庫，并不斷提高醫(yī)學研究、免疫療法和人群研究的精度。但對于收集到的海量數(shù)據(jù)，最重要的分析卻需要龐大的算力支持！

研究人員基于深度學習開發(fā)出了一系列成本低廉的基因測序方式，能夠更有效的檢測出基因數(shù)據(jù)中的編變異信息。同時一系列初創(chuàng)公司也將GPU強大的并行計算能力用于處理復雜的基因分析問題，他們將基因數(shù)據(jù)切分成一系列小段獨立處理，并最終對信息進行匯總分析，極大地提高了基因數(shù)據(jù)測處理效率。此外還將深度學習用于檢測基因片段中的關鍵標志物和異常位點，將曾經(jīng)需要耗費幾天的分析過程縮減到一小時以內。

AI提供了醫(yī)學研究的新范式

來自世界各地的研究人員將AI算法與GPU的算力結合模擬一些目前研究暫不透徹的生物結構和疾病，通過這樣的手段為醫(yī)學研究提供了新的方法。來自莫納什大學的研究人員利用冷凍電鏡技術開發(fā)出了一套高分辨率的三維分子建模系統(tǒng)，基于GPU組成超算的強大算力來實現(xiàn)精確快速的建模。這一研究將有效促進新藥研發(fā)和抗藥性細菌的研究。

而在美國，科羅拉多大學的研究人員利用模擬系統(tǒng)研究了致命登革病毒中各種酶的機理，這種病毒每年感染了數(shù)百萬人?；诶贸?a target="_blank">中心的算力，研究人員得以發(fā)現(xiàn)這些酶新的活動過程 。隨著精度的提升，研究人員得以更清晰的了解病毒傳播的過程，并利用有效手段來阻止這些病毒的擴散。深度學習同時還可以幫助研究人員積累數(shù)量可觀的數(shù)據(jù)，并在應用研究上實現(xiàn)突破。一系列研究已經(jīng)開始利用生成對抗網(wǎng)絡來生成一系列腦部異常核磁共振圖像，用于訓練醫(yī)學圖像分析神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)前沿醫(yī)學領域的研究。

這些合成數(shù)據(jù)可以解決深度學習在醫(yī)學領域面對的數(shù)據(jù)不均衡、以及缺乏可靠數(shù)據(jù)源的困難。從新藥的探索到分子動力學的研究，從基因表達到詳盡的分析和檢測，從基礎醫(yī)學到醫(yī)學影像，深度學習和人工智能正在為醫(yī)學和健康領域的研究提供著完全不同于傳統(tǒng)的研究方法和實驗手段、將不斷加速我們對于生物、化學和自身的理解，為人類健康保駕護航！