發(fā)布日期：2018-01-16
有人預言人工智能（AI）將從根本上改變未來的醫(yī)療保健。話說的沒錯，但忽略了一個重要細節(jié)：AI已經在引起醫(yī)療和健康領域的重大變革。
IBM沃森發(fā)言人DiSanzo在今年的J.P.摩根醫(yī)療健康大會上透露：通過對IBM沃森AI程序的升級，幾年前在智力游戲中沃森AI擊敗Jeopardy獲得冠軍而一戰(zhàn)成名，現(xiàn)在正在引爆醫(yī)療和健康領域的變革。具體體現(xiàn)在以下四個方面：
1、醫(yī)療管理
DiSanzo指出，眾所周知，20%的慢病患者耗費了80%的總醫(yī)療費用。這些高需患者需要更好的醫(yī)療和健康管理。IBM沃森健康管理AI助手主要是用于協(xié)助有效的醫(yī)療和健康管理。
該沃森AI系統(tǒng)通過篩選結構化和非結構化病人數(shù)據(jù)，以及最新循證醫(yī)學、質量標準和法規(guī)要求，協(xié)助完成醫(yī)療健康管理，包括創(chuàng)建個體化治療計劃和推薦最佳治療方案等。
DiSanzo還透露，使用AI輔助醫(yī)療健康管理越來越普遍，大約有14.7萬患者擁有由IBM Watson健康管理AI助手協(xié)助指導個體化醫(yī)健計劃。
2、加速新藥研發(fā)
據(jù)美國藥品研究與制造商協(xié)會統(tǒng)計，生物制藥企業(yè)研發(fā)一種新藥上市通常耗費時間平均為10年。大多數(shù)研究性藥物從未進入市場。DiSanzo指出，用于輔助藥物研發(fā)的IBM沃森AI系統(tǒng)可以加速上述進程，而爭取時間。
沃森與輝瑞公司合作，共同開發(fā)抗腫瘤免疫藥物（簡稱I-O藥物）。他們使用IBM沃森AI預測1500種蛋白與肌萎縮性側索硬化癥（ALS）的關聯(lián)性，并進行排序。在排名前10位的蛋白質中，有8種被證明與ALS疾病密切有關。值得一提的是：其中5種蛋白從未被證實過與該病相關。
那么，沃森AI系統(tǒng)是如何做到的？DiSanzo解釋到，沃森AI系統(tǒng)是通過不斷更新增長的研究數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的。這項技術具有巨大潛力，使研發(fā)新藥進入市場的速度比以往任何時候都快。
3、確定癌癥最佳治療方案
Disanzo引用一項在印度Manipal醫(yī)院開展研究項目，說明IBM沃森AI系統(tǒng)對638例乳腺癌推薦治療方案，其中93%的治療方案與腫瘤多學科委員會專家們推薦的治療方案一致。人工智能在提高癌癥治療一致性和整體質量方面潛力無限，這能讓醫(yī)生有更多時間為更多患者提供精準治療。
AI在輔助腫瘤治療方面的應用范圍越來越廣泛。2015年，只有一家醫(yī)療機構使用IBM沃森輔助系統(tǒng)；第二年，合作機構就上升至8家。現(xiàn)在，沃森AI系統(tǒng)在全球155家醫(yī)療服務機構試用。IBM沃森AI輔助治療癌癥的腫瘤也在不斷擴展。
DiSanzo介紹的另一項目是在UNC Lineberger Comprehensive Care Center開展的。該項目在使用IBM沃森進行基因組學分析腫瘤測序數(shù)據(jù)。AI在確定治療方案時，準確率超過99%。此外，IBM沃森在三分之一的患者中發(fā)現(xiàn)了可操作的臨床信息，這些均被醫(yī)生所忽視了。
4、臨床試驗與患者的匹配性
在藥物臨床試驗中，值得關注的問題是，如何確定不同患者滿足不同要求的臨床試驗入組標準。這是癌癥藥物臨床試驗面臨的一個艱巨任務。
目前已有近1000種研發(fā)的癌癥免疫新藥，許多進入了臨床試驗階段，解決這個困難是當務之急。
這正是IBM臨床試驗匹配（CTM）系統(tǒng)發(fā)揮作用的地方。該系統(tǒng)減少了人工比較臨床試驗入組標準和病人疾病診療數(shù)據(jù)信息。相反，使用AI系統(tǒng)讀取所有相關數(shù)據(jù)，自動實現(xiàn)病人最佳匹配臨床試驗要求。
DiSanzo展示了CTM系統(tǒng)一些令人印象深刻的成果。在16周臨床試驗周期內，使用AI技術縮短78%的預檢等待時間。IBM沃森自動排除了94%不符合臨床試驗要求的參與者。有效地提高了臨床試驗招募效率，最終加速了新藥上市進程。
據(jù)分析師們估計，2021年之前，AI醫(yī)療保健市場的復合年增長率將達42%。顛覆醫(yī)療和保健產業(yè)的時機以然成熟，而且正在進行中。
來源：華博瑞特（微信號 TheChinaBright）
