在醫(yī)療健康領(lǐng)域,個性化治療正逐漸成為新的趨勢。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是生成式人工智能的興起,精準醫(yī)療迎來了前所未有的發(fā)展機遇。


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(shù),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(lǐng)域,通過從電子健康檔案數(shù)據(jù)、臨床筆記等提取相關(guān)信息,AI有助于臨床醫(yī)生做出更準確和及時的診斷。例如,F(xiàn)abric 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(gòu),結(jié)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。
3. 在精準醫(yī)療中使用人工智能的關(guān)鍵考慮因素
圖3:聯(lián)邦學習模型應用(資料來源:“挖掘用于機器學習的分布式健康數(shù)據(jù)”(Unlocking Distributed Health Data for Machine Learning),《白皮書》,integrate.ai)隨著人工智能在精準醫(yī)療中應用的不斷深化,企業(yè)應對自學人工智能、生成式人工智能以及(可能最關(guān)鍵)聯(lián)邦學習加以考慮。

4. 醫(yī)療機構(gòu)、企業(yè)如何破局?
盡管人工智能在精準醫(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),從而對人工智能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(gòu)、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(guān)的合規(guī)要求。
第二,實現(xiàn)機構(gòu)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(guān)重要。同時,生成式人工智能需要強大的算力,在高性能計算以及數(shù)據(jù)存儲和開發(fā)工具等領(lǐng)域的投資或?qū)⒊蔀闊狳c。
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(quán)必須得到尊重,并且有助于確保訓練數(shù)據(jù)集不會進一步導致人工智能偏見。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(guān)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(gòu)、科研人員等在內(nèi)的各利益相關(guān)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,不斷擴大人工智能應用規(guī)模。
結(jié)語
精準醫(yī)療與人工智能的結(jié)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(jié)合人工智能的強大數(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(shù)革新,從而推進更快速、以患者為中心的個性化醫(yī)療。
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