看看AI在医学健康领域如何大显身手

医生和护士在临床前沿抗击疾病保障我们的健康，但与此同时研究领域的科学家们在进行着疾病和生物机理研究、新工具和药物的开发，对于我们健康的保驾护航也至关重要。这些研究人员在致力于攻关目前棘手的不治之症、模拟生物系统和组织来更好地理解机理、深度基因层面探索解开疾病的钥匙。

而AI的出现为这些重要的研究带来了有力的工具和高效的方案，大大加快了研究的进程。下面就让我们一起来看看AI在医学健康领域如何大显身手。

AI助力新药发现

在人类的知识领域中有庞大数量的分子有成为药物的潜力，制药公司和药学家每年花费着无数的努力和金钱来探索这些可能的药物，期待发现治愈疾病的新药。科学家们常常根据自身的经验来创造新药，他们常常集中于一种疾病研究数年数十年，以便尝试尽可能多的分子。

但在AI的帮助下，他们现在可以基于数百万中分子的虚拟模型在计算机中进行探索研究，并能同时观察上百种疾病对于特定药物的反应。深度学习可以基于生物医学定律建立起药物分子与组织细胞的反应过程，帮助研究人员理解药物分子潜在的副作用，并捕捉那些可以针对特定疾病有效的分子合成新药。来自匹兹堡大学的研究人员就利用了深度学习来研究备选药物对于靶向蛋白质的疗效，通过研究和分析目前可以将预测精度从过去的50%提高到目前的70%。很多公司还训练了庞大的神经网络到不同临床领域中探索新的药物方案，同时研究中还包括多种缺乏研究的罕见病。深度学习模型通过分析显微镜图像，来判断药物是否对于疾病细胞有疗效。基于这套方案，每周可以观察和处理一千万个细胞的上百种特征，极大的加快了药物研发过程中的数据收集和处理过程。

AI深入基因研究

另一个复杂的生物研究领域便是基因，尽管基因领域的历史不长，但近年来的飞速发展使得这一领域的数据集几乎每八个月就能翻倍。

随着全球范围内基因测序的普及，为科研人员提供了丰富的基因数据库，并不断提高医学研究、免疫疗法和人群研究的精度。但对于收集到的海量数据，最重要的分析却需要庞大的算力支持！

研究人员基于深度学习开发出了一系列成本低廉的基因测序方式，能够更有效的检测出基因数据中的编变异信息。同时一系列初创公司也将GPU强大的并行计算能力用于处理复杂的基因分析问题，他们将基因数据切分成一系列小段独立处理，并最终对信息进行汇总分析，极大地提高了基因数据测处理效率。此外还将深度学习用于检测基因片段中的关键标志物和异常位点，将曾经需要耗费几天的分析过程缩减到一小时以内。

AI提供了医学研究的新范式

来自世界各地的研究人员将AI算法与GPU的算力结合模拟一些目前研究暂不透彻的生物结构和疾病，通过这样的手段为医学研究提供了新的方法。来自莫纳什大学的研究人员利用冷冻电镜技术开发出了一套高分辨率的三维分子建模系统，基于GPU组成超算的强大算力来实现精确快速的建模。这一研究将有效促进新药研发和抗药性细菌的研究。

而在美国，科罗拉多大学的研究人员利用模拟系统研究了致命登革病毒中各种酶的机理，这种病毒每年感染了数百万人。基于利用超算中心的算力，研究人员得以发现这些酶新的活动过程 。随着精度的提升，研究人员得以更清晰的了解病毒传播的过程，并利用有效手段来阻止这些病毒的扩散。深度学习同时还可以帮助研究人员积累数量可观的数据，并在应用研究上实现突破。一系列研究已经开始利用生成对抗网络来生成一系列脑部异常核磁共振图像，用于训练医学图像分析神经网络，实现前沿医学领域的研究。

这些合成数据可以解决深度学习在医学领域面对的数据不均衡、以及缺乏可靠数据源的困难。从新药的探索到分子动力学的研究，从基因表达到详尽的分析和检测，从基础医学到医学影像，深度学习和人工智能正在为医学和健康领域的研究提供着完全不同于传统的研究方法和实验手段、将不断加速我们对于生物、化学和自身的理解，为人类健康保驾护航！