全部商品分類
在醫(yī)療健康領域，個性化治療正逐漸成為新的趨勢。隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，尤其是生成式ＡＩ的興起，精準醫(yī)療迎來了前所未有的發(fā)展機遇。
精準醫(yī)療代表著醫(yī)療健康和生命科學領域業(yè)務模式的范式轉變，旨在為個體患者提供量身定制的防治策略。這種個性化的醫(yī)療方法，通過考慮個體的遺傳信息、生活方式和環(huán)境因素，能夠提供更為有效的治療方案。
畢馬威近日發(fā)布的《精準醫(yī)療新時代：生成式人工智能將產(chǎn)生顛覆性影響》報告認為，人工智能，尤其是生成式人工智能，很可能將成為精準醫(yī)療的創(chuàng)新基石和推進動力。通過深入分析ＡＩ在精準醫(yī)療領域的應用現(xiàn)狀和未來潛力，探尋這一領域內(nèi)的創(chuàng)新突破和面臨的挑戰(zhàn)。
ＡＩ如何應用于精準醫(yī)療全過程？
報告指出，生成式ＡＩ模型在數(shù)據(jù)增強、醫(yī)學研究、視頻和圖像處理、數(shù)據(jù)匿名化等方面具有顯著的優(yōu)勢。目前，人工智能已經(jīng)在精準醫(yī)療領域落地，包括較常見的基于監(jiān)督學習的機器學習模型、以及最近的生成式模型等，ＡＩ的應用幫助提升了精準醫(yī)療的效率，使醫(yī)生能進一步利用預測性建模和決策輔助工具協(xié)助制定個性化治療策略。
精準醫(yī)療過程可分解為一系列步驟，這些步驟對應于患者旅程中的關鍵節(jié)點，各節(jié)點均可能通過ＡＩ加以優(yōu)化。具體如下圖：
在患者風險評估方面，ＡＩ的應用正取得前所未有的進展。例如，通過統(tǒng)計基因組學和機器學習模型，研究人員能夠在復雜數(shù)據(jù)中挖掘特征，將某些基因與表明癌癥風險增加的特定體細胞突變聯(lián)系起來。這不僅提高了風險評估的準確性，還有助于早期疾病的識別和預防。
在篩查方面，ＡＩ算法，尤其是深度學習技術，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，在分析醫(yī)學圖像方面顯示出巨大的潛力。例如，麻省理工學院和馬薩諸塞州總醫(yī)院聯(lián)合開發(fā)的“Ｍｉｒａｉ”深度學習模型，能夠使用乳房Ｘ光檢查數(shù)據(jù)提前五年預測潛在的乳腺癌患者。
在診斷領域，通過從電子健康檔案數(shù)據(jù)、臨床筆記等提取相關信息，ＡＩ有助于臨床醫(yī)生做出更準確和及時的診斷。例如，Ｆａｂｒｉｃ ＧＥＭ算法，由猶他大學醫(yī)院、Ｆａｂｒｉｃ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ和雷迪兒童醫(yī)院共同開發(fā)，用于新生兒遺傳病診斷，顯著提高了診斷的準確性和速度。
在預后方面，ＡＩ通過分析預后生物標志物、疾病影像等數(shù)據(jù)，增強了對疾病進展、嚴重程度的評估。例如，Ｒｅｎａｌｙｔｉｘ的ＫｉｄｎｅｙＩｎｔｅｌＸ?平臺，基于ＡＩ算法，幫助醫(yī)生了解慢性糖尿病腎病早期患者五年內(nèi)腎功能衰竭的速度。
在治療選擇方面，通過ＡＩ預測患者對特定治療的反應、確定潛在的藥物靶點，優(yōu)化治療方案。ＡｒｔｅｒａＡＩ前列腺測試就是一個例子，它通過多模態(tài)人工智能架構，結合臨床和組織病理學影像數(shù)據(jù)，識別可能可以進行強化治療的局部前列腺癌患者。
在監(jiān)測方面，ＡＩ幫助醫(yī)生監(jiān)測治療效果和安全性，預測副作用變化。例如，佛羅里達大學的研究人員開發(fā)的基于ＡＩ的工具，能夠預測急性淋巴細胞白血病患者產(chǎn)生化療藥物毒性的風險。
醫(yī)療機構、企業(yè)如何破局？
盡管ＡＩ在精準醫(yī)療中的應用前景廣闊，但也面臨著一些有待解決的挑戰(zhàn)，從而對ＡＩ大范圍應用形成不同程度的阻礙。包括監(jiān)管合規(guī)、基礎設施保障、數(shù)據(jù)隱私、倫理道德等等。
首先是監(jiān)管與合規(guī)。隨著精準醫(yī)療的日益普及，數(shù)據(jù)管理和應用變得越發(fā)復雜，醫(yī)療機構、企業(yè)等不同主體可能面臨更多的違規(guī)和處罰。應提前做好準備，全面了解政策、標準與法律法規(guī)，遵守與患者數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)隱私相關的合規(guī)要求。
第二，實現(xiàn)機構間數(shù)據(jù)共享，一方面依賴于政策引導和支持，另一方面，在數(shù)字化基礎設施和平臺建設方面加大投資也至關重要。同時，生成式ＡＩ需要強大的算力，在高性能計算以及數(shù)據(jù)存儲和開發(fā)工具等領域的投資或將成為熱點。
第三，數(shù)據(jù)隱私與道德考量是在醫(yī)療的任何環(huán)節(jié)都不斷強調(diào)的話題。在精準醫(yī)療中，患者的隱私和知情同意權必須得到尊重，并且有助于確保訓練數(shù)據(jù)集不會進一步導致ＡＩ偏見。透明的數(shù)據(jù)處理和分析方案，對于維護個人對數(shù)據(jù)自主性和機密性至關重要。同時，數(shù)據(jù)必須用于預期目的，避免被不當使用。
第四，在精準醫(yī)療生態(tài)中，企業(yè)、醫(yī)療機構、科研人員等在內(nèi)的各利益相關方需密切合作，以共同開發(fā)利用必要的數(shù)據(jù)，從而輔助臨床實施，不斷擴大ＡＩ應用規(guī)模。
結語
精準醫(yī)療與ＡＩ的結合，預示著個性化醫(yī)療健康新時代的到來。通過深入分析個體的遺傳信息和生活方式，結合ＡＩ的強大數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，能夠為患者提供更為精準和個性化的治療方案。然而，要實現(xiàn)這一目標，必須克服上述多方面的挑戰(zhàn)。通過跨學科合作、政策制定和技術革新，從而推進更快速、以患者為中心的個性化醫(yī)療。
注：文章來源于網(wǎng)絡，如有侵權，請聯(lián)系刪除
