AI賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。
編者按：本文來自微信公眾號 元宇宙之心MetaverseHub（ID：MetaverseHub），作者：MetaverseHub，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
醫(yī)療健康一直都是老生常談的話題，如今這個領(lǐng)域正面臨著諸多挑戰(zhàn)，如成本不斷攀升或是全球性流行病等，而腦機接口等AI技術(shù)的出現(xiàn)有望為醫(yī)療領(lǐng)域提供新的解決方案。
(資料圖片)
如果你是科幻迷，你可能對腦機接口這個概念并不陌生，簡單來說，它就是一種能夠?qū)崿F(xiàn)人腦與外部設(shè)備或系統(tǒng)之間直接通信的技術(shù)。這聽起來很神奇，也很遙遠，但其實它已經(jīng)不再是科幻中的橋段，而是正在走向現(xiàn)實。
從治療癲癇、帕金森等神經(jīng)系統(tǒng)疾病，到提升警覺性等認知能力，腦機接口技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出了廣闊的應用前景。但這種技術(shù)其實只是“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的冰山一角，諸如此類的AI技術(shù)正在給醫(yī)療行業(yè)帶來翻天覆地的變化。
應用分支? 基因科學
“AI+醫(yī)療”的其中一個重要方向就是基因科學。基因科學是研究生命的基本單元——基因的結(jié)構(gòu)、功能和變異的科學。AI與基因科學的結(jié)合，將可以在多個方面發(fā)揮作用。
一方面，AI可以通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習，幫助基因科學家發(fā)現(xiàn)新的基因變異和功能、設(shè)計新的基因編輯工具和方法、預測基因編輯的效果和風險、優(yōu)化基因治療的方案和效果等。
另一方面，如果基因科學取得突破，人類就有可能捕捉到動植物的非公式性變量波動（即情感波動），將這些波動作為數(shù)據(jù)庫植入AI中，或許能夠解決我們在日常生活中因動物語料庫不足、語義不明確而面臨的問題。
目前已出現(xiàn)諸如PrimateAI-3D的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以從233種靈長類動物的基因變異中學習，從而準確地預測患者的致病基因突變。
? 臨床診療
在臨床診療方面，人類或許也可以利用AI技術(shù)來應對此前出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。OpenAI的創(chuàng)始人奧爾特曼表示，“在醫(yī)療行業(yè)前線工作的人們不會等待——他們將在現(xiàn)今的臨床環(huán)境中使用GPT-4，甚至很可能已經(jīng)在使用了。”
的確，GPT-4等技術(shù)能夠充分發(fā)揮其語言模型的優(yōu)勢，將醫(yī)學文獻、臨床病歷等文字信息進行高效準確的分析和處理。基于GPT-4的臨床數(shù)據(jù)分析，可以為醫(yī)生提供更有據(jù)可依的診斷結(jié)論，并在患者治療中減少臨床惡化的風險。
而在未來，GPT-4等AI技術(shù)將會給臨床醫(yī)學研究提供更加豐富的數(shù)據(jù)資料，并進一步促進整個醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。
? 醫(yī)療器械
目前，人工智能最有前途的角色之一是在患者護理點的臨床決策支持。人工智能算法分析了大量的患者數(shù)據(jù)，以幫助醫(yī)療專業(yè)人員做出更明智的護理決策。其性能優(yōu)于修改早期預警評分(MEWS)等傳統(tǒng)工具，醫(yī)院通常使用MEWS來計算患者在未來幾個小時內(nèi)臨床惡化的風險。
除此之外，人工智能在診斷領(lǐng)域的最大應用是成像。由于人工智能能夠識別和處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，美國食品和藥物管理局已經(jīng)批準了近400項用于放射學領(lǐng)域的人工智能算法。
如今，醫(yī)院每年進行36億次成像手術(shù)，產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，大約97%的這些數(shù)據(jù)沒有被使用。機器學習允許醫(yī)療保健專業(yè)人員構(gòu)建、索引和利用這些信息來進行更準確的診斷。
人工智能在幫助醫(yī)療保健提供者獲得洞察力和改善健康結(jié)果方面前景廣闊，旨在加強而不是取代傳統(tǒng)的醫(yī)療服務，經(jīng)過深思熟慮的人工智能實施為改善臨床護理提供了無限的機會。
盡管在安全性、監(jiān)管和影響方面仍存在許多問題，但人工智能在臨床護理中的應用已不再處于起步階段，未來五年人工智能最大的潛力在于以人為本的人工智能設(shè)計。
? 醫(yī)藥研發(fā)
為了讓一種藥物進入臨床試驗，需要訪問大量的數(shù)據(jù)，這包括從不同分子的化學成分到研究論文和患者數(shù)據(jù)的所有數(shù)據(jù)。伴隨著AI大模型引領(lǐng)的創(chuàng)新浪潮席卷全球，生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正面臨新一輪的機遇期。隨著技術(shù)的升級迭代，以及資本不斷加碼，AI制藥行業(yè)也迎來新的發(fā)展機會。
2022年，輝瑞擴大了與以色列一家人工智能公司的合作；阿斯利康擴大與benevolentai的合作；賽諾菲宣布與Exscientia開展新合作，并與Insilico Medicine達成協(xié)議等等。咨詢公司麥肯錫(McKinsey)估計，有近270家公司正在從事人工智能驅(qū)動的藥物研發(fā)。雖然大多數(shù)都在美國，但西歐和東南亞也出現(xiàn)了一些中心。
截至目前，將人工智能引入藥物開發(fā)過程已經(jīng)投入了數(shù)十億美元，并且得到了一些可觀的回報。人工智能為淋巴癌、炎癥性疾病和運動神經(jīng)元疾病等疾病設(shè)計的藥物正在進行人體試驗。對很多人來說，它們在藥店上架只是時間問題。
如今，人工智能有望給制藥業(yè)帶來一場革命：它可以大大縮短開發(fā)新藥所需的時間，并有助于識別迄今為止科學家們一直無法識別的新藥物分子。制藥商將獲得很多資金收入，但這也意味著患者可以以前所未有的速度獲得更多新的創(chuàng)新藥物。
關(guān)注焦點? 腦機接口
上個月，埃隆·馬斯克的腦機接口初創(chuàng)公司慶祝了一個重要的里程碑——美國聯(lián)邦藥物和食品管理局(FDA)于5月25日批準了Neuralink的首次人體臨床研究。美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)前神經(jīng)工程項目主任基普·路德維希(Kip Ludwig)估計，Neuralink可能還需要10年時間才能將其腦機接口(BMI)設(shè)備商業(yè)化。
腦機接口是一種將人的大腦活動與計算機或其他設(shè)備相結(jié)合的技術(shù)，可以通過電極等傳感器，監(jiān)測大腦產(chǎn)生的神經(jīng)信號，然后轉(zhuǎn)化為命令來控制外部設(shè)備。
其主要用途包括輔助醫(yī)療、交互式娛樂、通信和控制系統(tǒng)等領(lǐng)域。而在醫(yī)療領(lǐng)域，它可以用于幫助殘疾人士控制假肢、輪椅和其他設(shè)備，恢復行動能力等。
腦機接口的工作原理是將腦部神經(jīng)信號采集并分析轉(zhuǎn)換成特定的指令。這個過程涉及到多種技術(shù)，包括非侵入性的無線方式和侵入性的植入設(shè)備。
其中，非侵入性的方式是通過在頭皮上放置電極來采集腦電圖（EEG）信號，然后使用算法對信號進行處理和解碼。而侵入性的方式則會將電極或芯片植入到大腦中，直接采集神經(jīng)元活動并轉(zhuǎn)化成指令。簡單來說，就是直接用意念來控制機器。
而此前米哈游宣布投資上海交大附屬瑞金醫(yī)院腦病中心，合作內(nèi)容主要就是腦機接口技術(shù)的開發(fā)與臨床應用，可以說腦機接口是國內(nèi)外科技行業(yè)的關(guān)注重點，而醫(yī)療領(lǐng)域則是部署重心。
腦機接口的前路雖然很長，但是其他地方的研究人員已經(jīng)在使用這種非侵入性方法改善患者健康方面取得了進展，這種方法不會帶來手術(shù)并發(fā)癥、感染或修復故障植入物的額外手術(shù)的風險，并且現(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)了一種將BMI設(shè)備植入大腦的機器人，在未來也可能在人體試驗中得到檢驗。
? 重大疾病
腦機接口的一個有效用例便是利用“腦-脊接口”實現(xiàn)讓癱瘓病人重新站起來。不久前，洛桑聯(lián)邦理工學院研究人員測試了一種“腦-脊髓”接口（BSI），這項技術(shù)能夠?qū)⒋竽X與癱瘓者脊髓中控制運動的區(qū)域連接，并有助于神經(jīng)恢復。
Oskam是此類手術(shù)第一個成功的病例，他表示自己不僅能在傳感器的脈沖刺激下實現(xiàn)獨立行走，甚至關(guān)閉傳感器后，他也能拄著拐杖行走。這項技術(shù)依賴的就是人工智能將患者的運動意圖從大腦記錄中提取后實現(xiàn)實時解碼。
得克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員開發(fā)了一種名為語義解碼器的“讀心術(shù)”系統(tǒng)，系統(tǒng)部分依賴于一個類似于OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard的變壓器模型，可以將大腦活動轉(zhuǎn)化為連續(xù)文本，為因中風等疾病而無法說話的人開辟了溝通和互動的可能性。
雖然該系統(tǒng)還處于早期研究階段，但其展示了跨學科研究在改善溝通障礙患者生活方面的力量。
AI“相面”技術(shù)也不容小覷。面部特征識別與基因檢測技術(shù)結(jié)合能加速遺傳罕見疾病的識別。此外，通過評估語音樣本，AI能將其與輕度認知障礙或早期阿爾茨海默病相關(guān)聯(lián)。
人工智能系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)集中微觀檢測的能力是強勁的，將人工智能用于疾病的早期診斷，哪怕只是為了提高診斷的準確性，也具有巨大的潛力。
? 歧視與不信任
隨著醫(yī)療行業(yè)人員與普通人對人工智能的關(guān)注，種族主義、性別歧視等不公平現(xiàn)象也似乎進一步滲透醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)。研究表明，美國的臨床醫(yī)生經(jīng)常為白人患者和有色人種患者提供不同的護理。
算法訓練本身是從過去的數(shù)據(jù)學習、復制與鞏固，無疑會強化既往的偏見，而目前國外也逐漸出臺專門的法規(guī)政策來約束人工智能在醫(yī)療系統(tǒng)可能會產(chǎn)生的歧視。
但過多的干預引發(fā)了新的不信任，一些醫(yī)生表示擔心缺乏法律指導，從而引發(fā)執(zhí)業(yè)風險，于是選擇徹底放棄人工智能。GE HealthCare的一項新調(diào)查就顯示，人們對人工智能在醫(yī)療環(huán)境中的使用存在很大程度的不信任和懷疑。除了算法歧視與法律風險，臨床醫(yī)生還對實踐中缺少AI技術(shù)培訓存在疑難需求。
結(jié)語通常我們討論到人工智能，會談到它的正向效用與負面作用。過猶不及與兩面性在任何事物身上都存在，最終的落腳點仍在于人類本身如何去使用與規(guī)訓。
世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)顯示，到2030年，全世界可能會有1000萬醫(yī)療衛(wèi)生工作者缺口，屆時14億人將達到60歲或以上。人口老齡化與醫(yī)患矛盾是老生常談的話題，而AI能夠消除重復性的工作，讓醫(yī)生免于倦怠，專注病人的護理，同時提高患者的就醫(yī)效率，減少治療成本。
最近幾年，AI對人類社會的影響慢慢波及各行各業(yè)，有源源不斷的掘金者聞風而來。我們的確不能在這里比較AI到底對哪種行業(yè)影響最大，但當身處每一個城市的急診室與重癥病房時，一切的財富與虛名也比不過健康的價值。也許，這才是科技對人文的最大意義。