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噱头还是未来,AI怎样做到加速药品研发和提前预测疾病?

2018-08-09
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当我们或身边人生病的时候,最关注的无非是两样东西——药物和医疗,这两样直接关乎于生命,往往最让人揪心。



说到药物,如果能提高药物研发成功率和减少药物研发时间,那样就能大大的加快药物上市,给病人更多的希望。而医疗,如果能够及早的预测突发性疾病,就能够更及时的挽救生命。话是这样说,但如何实现确实是难题。

 

新药研发漫长,选择正确的分析工具至关重要


每一次流行疾病的爆发,新的特效药品研发,决定着流行疾病爆发的时间,其牵动不少人的心。一款新药的面世,研发过程十分复杂,包含了前期的建模分析和后期繁重的临床试验。所以一款新药如果能尽快的研发,不但能及时控制病情,还能挽救更多病人的生命。


对于药物研发,特别是治疗癌症药物,如果前期不能很好的建模复制肿瘤的组织复杂性和遗传异质性,即使得到新药分子,也很可能会在最终的临床试验中折戟沉沙。因此对研究人员而言,前期选择正确的分析工具至关重要。



近年来,细胞表型的高内涵筛选已成为支持早期药品研发的关键工具。伴随着高内涵筛选如火如荼的进行,高内涵筛选成像系统的使用也日益普及。受限计算机的算力,以往的高内涵筛选,需要逐个筛选鉴别细胞,这种模式速度慢,一旦受细胞染色的影响造成图像不清晰,极大的可能就辨别不出来,但人工智能运用到药品研发,通过深度卷积神经网络模型,加速高内涵筛选的速度,可大大减少药品研发时间,为病人带来曙光。


(“高内涵”一词是指利用传统图像处理技术从图像中提取的丰富数据集,这些数据集由数千个预定义特性(如大小、形状、肌理等)构成。通过高内涵筛选可以分析显微镜图像,进而研究数千种基因或化学治疗方法对不同细胞的培养效果。)



突发性疾病难以及时预测,怎么办?


不少人知道突发性疾病来的突然,如果没有及时的处理,死亡率往往高达100%。肯定有人会说,如果设立机制,让医生与病人一对一的关注就好了。可是现实非常骨感,由于医院的人手有限,而病人众多,一个医生要负责多个病人,就算每一个病人都建立数字档案,但大量数据的管理成本极高,依靠医生在电脑前监控,也很有可能疏忽。



人工智能与大数据的协助,就能够解决这一部分的问题,例如:蒙蒂菲奥里医疗系统通过使用惯例模型来识别有呼吸衰竭风险的患者,医护人员可以根据警报提示及时采取相应措施挽救生命,同时还能节省医护资源。

 

除了运用数据分析来加快关键决策制定和进行预测性分析,基于数据分析的人工智能还可以为医生和护士的实际工作助一臂之力。例如,人工智能可以实现分析自动化,最终减少每次扫描和检测的整体误差,提高诊断准确度。同时,这将在病理学、放射学等领域缓解专家短缺问题。

 

强大的计算机算力,能够更快的改变医疗

 

人工智能的到来,对于在药物研发与医疗上的作用明显,其加快了药物研发的速度,还能够及时的预防与预测突发疾病,为未来的医疗提供新的方向。作为人工智能的核心,强大的计算机算力拥有着举足轻重的地位。


在药物研发上,英特尔与诺华合作,针对高内涵筛选,使用英特尔®至强® 6148处理器加持的8插槽集群节点配置,可以把训练图片分析模型的时间从11个小时缩短到了31分钟,跟之前相比快了20多倍。



这是因为,深度卷积神经网络模型在分析显微镜图像时可同时分析一张图像中的几百万个像素或者一个模型中的几百万个参数,甚至还能同时分析数千个训练图像,大大提高分析速率。


而医疗方面,与英特尔合作的强生公司,其副总裁兼首席技术官Daniel Zelem表示,英特尔至强处理器提供了纵向扩充和横向扩展能力,这些新的云功能和机器学习等新技术相结合,将配置时间从三个月缩短为不到一个小时,从而加速获取洞察,提升业务价值,改善医疗成果,这是颠覆性的改变。



随着硬件的升级和先进深度学习框架的优化,英特尔至强可扩展处理器与前几代相比,性能已经提高了198倍,训练性能提高了127倍。因此,至强平台是目前很多人工智能平台的工作核心,所以它非常适合医疗中需要大量机器和深度学习应用的行业领域。

 

“我相信今后会越来越好的,希望这一天早点到吧”


借用前段时间火爆电影《我不是药神》程勇在法庭上说出的期盼,生而为人,才是苦与难的肇始,我们不能选择出身环境,不能控制病魔侵袭,甚至不能决定何时离开。但在绝望之下却总迸发去“生”的渴望。这个浩瀚的宇宙,渺小又伟大的人类就像一束光,微弱却长久不息。科技就是未来,就如强生公司的愿景“一个没有疾病的世界”或许会早一天到来。





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