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    AI走進醫(yī)療,幫助醫(yī)生決策

    2021-04-16 16:32:26
    科研成果與傳播 2021年3期
    關(guān)鍵詞:暗帶機器驅(qū)動

    人工智能(AI)技術(shù)已經(jīng)深入到我們的生活中,出行、消費、娛樂、科研都離不開它。你或許沒有注意到,AI技術(shù)也走進了醫(yī)療,它可以幫助醫(yī)生快速決策,甚至可以讓新藥研發(fā)的速度提升一倍。首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院院長王擁軍詳細介紹了AI技術(shù)在臨床的應(yīng)用。

    AI與醫(yī)學的淵源

    1956年,在美國達特茅斯學院由約翰· 麥卡錫、馬文·李閔斯基、克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)、納撒尼爾·羅徹斯特4位學者發(fā)起舉行的“AI夏季研討會”,指出AI研究目標是實現(xiàn)能模擬人類的機器,該機器能使用語言,有理解能力,能夠完成人類才能完成的任務(wù),并不斷提高機器自身。這一概念發(fā)展至今已有65年的時間。

    “看到對AI的定義就不難發(fā)現(xiàn),AI與腦科學、臨床神經(jīng)科學是緊密聯(lián)系在一起的,AI網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計也在模仿人類的大腦,終極AI是實現(xiàn)類腦計算?!蓖鯎碥娬f。

    在AI剛剛出現(xiàn)時,它就已經(jīng)被應(yīng)用于醫(yī)學領(lǐng)域,最早的應(yīng)用方式是電子病歷。到2010年后,AI被用來處理基因組大數(shù)據(jù),并能夠在電子病歷上實現(xiàn)自然語言識別。

    王擁軍介紹,從2019年開始,AI技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用更上一層樓,用來尋找新藥靶點和藥物研發(fā)。

    2020年,Nature Medicine雜志發(fā)表了兩個重要指南,旨在讓AI進入臨床應(yīng)用有依據(jù),是推動AI應(yīng)用于臨床的兩個重要的綱領(lǐng)性文件。

    AI讓腦卒中病人不再受搶救黃金期限制

    AI是醫(yī)生的好幫手,它的出現(xiàn),改變了腦卒中患者的救助模式。

    眾所周知,腦卒中發(fā)生時,需在黃金時間內(nèi)實施救助——4.5小時內(nèi)靜脈溶栓和6小時內(nèi)機械取栓,一旦超過這個時間,很容易發(fā)生致殘甚至死亡。

    王擁軍說:“腦卒中發(fā)生之后,大腦中動脈主干閉塞后中間有個核心壞死區(qū),外面有一圈缺血,但是還沒有壞死,這個時候是醫(yī)生救治的窗口期。正常情況下,每100克腦組織每分鐘流經(jīng)血液約100毫升,當降到20毫升時,細胞膜里鈉鉀離子的內(nèi)外交換就會停止,低于10毫升時細胞膜開始破裂,我們將10至20毫升血流量期稱為半暗帶,為醫(yī)生施救提供了窗口?!?/p>

    早在20世紀80年代,識別半暗帶是個難題,沒有智能手段,只能靠醫(yī)生看片子識別,影響了急救的速度。有了AI技術(shù),徹底改變了這種傳統(tǒng)方式,不僅能更好識別半暗帶,也無需考慮搶救時間窗口了。

    “現(xiàn)在有了智能識別方式,無論發(fā)病多長時間,只要發(fā)現(xiàn)有半暗帶,都是可以治療的,所以說,AI改變了臨床的決策方式?!蓖鯎碥娬f,“目前,這些設(shè)備大多是國外的技術(shù),考慮到數(shù)據(jù)安全問題,我們?nèi)ツ晖瓿闪酥袊瓌?chuàng)的開發(fā)iStroke CTP,將這套設(shè)備安裝在CT機器上,使其擁有了AI末端。有了它,不僅改變了整個醫(yī)療流程,也不用一定要搞清楚病人的發(fā)病時間了?!?/p>

    藥物研發(fā)從知識驅(qū)動走向數(shù)據(jù)驅(qū)動

    藥物研發(fā)是一項難度系數(shù)非常高的科研攻關(guān),每個新藥從開始研發(fā)到上市應(yīng)用都要歷經(jīng)十幾年甚至幾十年的歷程,而AI的出現(xiàn)加快了這一進程。

    “2015年之前,我們的藥物研發(fā)模式是傳統(tǒng)模式,大致流程是識別疾病靶點之后再在動物的細胞模型、器官模型、動物模型上展開實驗,進而開展臨床試驗,這個過程要經(jīng)歷十幾年的時間。2015年后,AI開始應(yīng)用到藥物研發(fā),顛覆了整個研發(fā)流程。我們將影像數(shù)據(jù)、組學數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)交互在一起,形成大數(shù)據(jù),利用AI來尋找這些數(shù)據(jù)之間的數(shù)學關(guān)系,進而來制造創(chuàng)新藥物、創(chuàng)新試劑。”

    這一流程的轉(zhuǎn)變,也說明了藥物研發(fā)模式從知識驅(qū)動轉(zhuǎn)換成為數(shù)據(jù)驅(qū)動。王擁軍說:“臨床大數(shù)據(jù)和多組學的逆向藥物研發(fā)模式簡稱BBB模式,其將知識驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合在一起,成藥性能提高100倍,研發(fā)時間將縮短一半,這就是AI帶給我們的新變化?!?/p>

    除此之外,AI還被應(yīng)用在醫(yī)學領(lǐng)域的多個方面,比如達芬奇手術(shù)機器人的使用,在日本還有AI陪護設(shè)備、查房機器人等,通過機器工作提高效率,減少對醫(yī)生的潛在依賴。

    王擁軍說:“AI在臨床神經(jīng)科學方面發(fā)展很快,原因之一就是我們把AI做成了我們的伙伴,讓臨床醫(yī)生能更早、更順利地使用AI技術(shù),也為病人帶來利好。”

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