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撰(zhuan)文(wen)：Kristin Houser

來(lai)源(yuan)：FreeThink

圖(tu)片(pian)来源：由(you)無(wu)界(jie) AI工具(ju)生(sheng)成(cheng)

人工智能可(ke)能是(shi)下(xia)壹(yi)個(ge)改(gai)變(bian)世(shi)界的(de)医學(xue)突(tu)破(po)。

從(cong)自(zi)主(zhu)手(shou)術(shu)機(ji)器(qi)人到(dao)能發(fa)現(xian)医生可能錯(cuo)過(guo)的疾(ji)病(bing)跡(ji)象(xiang)的軟(ruan)件(jian)，先(xian)進(jin)的人工智能正(zheng)在(zai)證(zheng)明(ming)它(ta)們(men)可以(yi)對(dui)医疗保(bao)健(jian)產(chan)生強(qiang)大(da)的影(ying)響(xiang) -- 但病人会接受 Dr. AI 吗？

診(zhen)斷(duan)

医生需(xu)要(yao)知(zhi)道(dao)病人的病癥(zheng)才(cai)能进行(xing)治(zhi)疗，這(zhe)使(shi)得(de)成為(wei)医疗保健中(zhong)最(zui)重(zhong)要的部(bu)分(fen)之(zhi)一。而(er)这也(ye)可能是人工智能可以产生最大影响的部分。

通(tong)过对现有(you)數(shu)據(ju)的訓(xun)練(lian)，如(ru)病人記(ji)錄(lu)和(he)医疗掃(sao)描(miao)，研(yan)究(jiu)人員(yuan)已经創(chuang)建(jian)了(le)能夠(gou)分析(xi)新(xin)病例(li)和預(yu)測(ce)問(wen)題(ti)的系(xi)統(tong) -- 通常(chang)比(bi)人類(lei)專(zhuan)家(jia)、。

最近(jin)的一个例子(zi)是，经过训练的人工智能可以識(shi)別(bie)小(xiao)骨(gu)折(zhe)，表(biao)明患者患有骨質(zhi)疏(shu)松(song)症。如果(guo)及(ji)早(zao)发现，患者可以采(cai)取(qu)措(cuo)施(shi)加(jia)强骨骼(ge)。通常，这種(zhong)疾病要在痛(tong)苦(ku)的、可能致(zhi)殘(can)的骨折後(hou)才能被(bei)诊断出(chu)来。

这种由德(de)國(guo)研究人员开发的新人工智能，可以在出於(yu)其(qi)他(ta)原(yuan)因(yin)（如檢(jian)查(zha)患者肺(fei)部）而进行的計(ji)算(suan)机断層(ceng)扫描（CT）中尋(xun)找(zhao)表明骨质疏松症的小骨折，並(bing)对其嚴(yan)重程(cheng)度(du)进行分級(ji)。

“我(wo)们的程序(xu)可以在这樣(yang)的检查中在后臺(tai)運(yun)行，”主要研究者 Eren Yilmaz 說(shuo)。“它自動(dong)检查脊(ji)柱(zhu)，并对任(ren)何(he)可能在其他情(qing)況(kuang)下未(wei)被发现的椎(zhui)體(ti)骨折給(gei)出指(zhi)示(shi)。”

該(gai)團(tuan)隊(dui)在 159 張(zhang)脊柱的 CT 扫描上(shang)对该 AI 进行了测試(shi)，该 AI 總(zong)共(gong)发现 170 處(chu)骨折，并正確(que)分类了 90% 的骨折扫描和 87% 的无骨折扫描。这种人工智能仍(reng)在开发中，但 Yilmaz 说，如果它能进入(ru)常規(gui)放(fang)射(she)学，它可能是“预防(fang)骨质疏松症严重后果的早期(qi)预警(jing)系统”。

藥(yao)物(wu)发现

药物发现通常从确定(ding)靶(ba)標(biao)开始，这通常是一种蛋(dan)白(bai)质，能在妳(ni)想(xiang)要治疗的任何疾病中起(qi)作(zuo)用(yong)。如果该靶标是“可药用的”-- 即(ji)它具有允(yun)許(xu)另(ling)一种分子與(yu)之結(jie)合(he)的结構(gou) -- 下一步(bu)就(jiu)是找到一种以有利(li)方(fang)式(shi)作用于该靶标的药物（并且(qie)不(bu)会在其他地(di)方引(yin)起任何重大问题）。

例如，蛋白质環(huan)氧(yang)化(hua)酶(mei)是止(zhi)痛药的一个很(hen)好(hao)靶标，因为它产生的化学物质会引发疼(teng)痛的感(gan)覺(jiao)。阿(e)司(si)匹(pi)林(lin)与环氧化酶结合的方式可以阻(zu)止这些(xie)化学物质的产生，从而緩(huan)解(jie)疼痛。

据估(gu)计，我们体內(nei)有 种可药用的蛋白质，而可能影响它们的潛(qian)在药物幾(ji)乎(hu)是无窮(qiong)无盡(jin)的，因此(ci)，找到一种能安(an)全(quan)地滿(man)足(zu)我们需求(qiu)的蛋白质組(zu)合是一个缓慢(man)而昂(ang)貴(gui)的过程 -- 而人工智能现在正在顛(dian)覆(fu)这种过程。

2022 年(nian) 10 月(yue)，生物技(ji)术公(gong)司 Verge Genomics 开始对一种人工智能发现的进行首(shou)批(pi)臨(lin)床(chuang)试驗(yan)，该药物旨(zhi)在治疗 ALS，也被稱(cheng)为盧(lu)伽(jia)雷(lei)氏(shi)症。

Verge 公司在向(xiang)人工智能提(ti)供(gong)了来自遺(yi)傳(chuan)学数据庫(ku)和 ALS 患者组織(zhi)样本(ben)的 1100 多(duo)萬(wan)个数据點(dian)后，确定了这种药物，一种名(ming)为 VRG50635 的分子。该系统隨(sui)后确定了一种名为 PIKfyve 的蛋白质可能在该疾病中起作用，并建議(yi) VRG50635 應(ying)该能够抑(yi)制(zhi)它。

Verge 首席(xi)執(zhi)行官(guan) Alice Zhang 表示：“我们很自豪(hao)，我们不僅(jin)是为数不多的人工智能驅(qu)动的生物技术公司之一，而且也是第(di)一批針(zhen)对一个新的靶标提出新的临床化合物的公司之一，这个化合物完(wan)全是在我们平(ping)台内部发现和开发的。”

最近，生物技术公司 Integrated Biosciences 宣(xuan)布(bu)，它已经训练了一种人工智能来寻找可能清(qing)除(chu)衰(shuai)老(lao)細(xi)胞(bao)的药物。衰老细胞是一种“僵(jiang)屍(shi)”细胞，它们已经停(ting)止繁(fan)殖(zhi)，但沒(mei)有死(si)亡(wang)，与许多与年齡(ling)有關(guan)的疾病相(xiang)关。

一些科(ke)学家猜(cai)测，能够擺(bai)脫(tuo)衰老细胞的药物，即所(suo)謂(wei)的“”，可以幫(bang)助(zhu)我们活(huo)得更(geng)長(chang)久(jiu)、更健康(kang)。然(ran)而，这一領(ling)域(yu)仍然，只(zhi)有少(shao)数候(hou)選(xuan)药物进入了临床试验。

从 80 多万个分子的集(ji)合中，Integrated 公司的人工智能能够识别出三(san)种具有理(li)想特(te)性(xing)的新抗(kang)衰老药物（例如的迹象，这意(yi)味(wei)著(zhe)你可以把(ba)它當(dang)作药片来服(fu)用）。在对老年小鼠(shu)的實(shi)验中，其中一种药物被证明能够如願(yuan)清除衰老细胞。

Integrated Biosciences 聯(lian)合创始人 表示：“这項(xiang)研究成果对于长壽(shou)研究和人工智能在药物发现中的应用都(dou)是一个重要的裏(li)程碑(bei)。”

他繼(ji)續(xu)说道：“这些数据表明，我们可以在计算机上探(tan)索(suo)化学空(kong)間(jian)，并出现多种候选抗衰老化合物，与今(jin)天(tian)正在研究的同(tong)类化合物中最有希(xi)望(wang)的例子相比，这些化合物更有可能在临床上取得成功(gong)。”

机器人技术

如今，许多外(wai)科医生不再(zai)弓(gong)着腰(yao)在病人身(shen)上揮(hui)舞(wu)手术刀(dao)，而是站(zhan)在電(dian)腦(nao)顯(xian)示器后面(mian)，用操(cao)縱(zong)桿(gan)精(jing)确地引導(dao)他们在屏(ping)幕(mu)上看(kan)到的穿(chuan)过病人身体的机械(xie)手臂(bi)。

这些机器人可以使医生更容(rong)易(yi)进行復(fu)雜(za)、精细的手术，同時(shi)將(jiang)風(feng)險(xian)和痛苦降(jiang)到最低(di)，但它们目(mu)前(qian)仍然依(yi)賴(lai)于操纵杆后面的医生的知识和技能。

2022 年 1 月，約(yue)翰(han)霍(huo)普(pu)金(jin)斯(si)大学（JHU）報(bao)告(gao)说，其由人工智能驱动的智能组织自主机器人（STAR）对活豬(zhu)进行了一次(ci)精细的手术，将兩(liang)端(duan)的腸(chang)子縫(feng)合在一起。

这不仅是机器人进行的第一个例子，而且该机器人還(hai)比人类外科医生更精确、更快(kuai)速(su)地完成了这项工作。

高(gao)级开发者 表示：“通过整(zheng)合新型(xing)缝合工具、成像(xiang)系统、机器学習(xi)算法(fa)和机器人控(kong)制，STAR 系统有能力(li)克(ke)服软组织中自主腹(fu)腔(qiang)鏡(jing)手术的挑(tiao)戰(zhan)。”

从大局(ju)出发

JHU 团队表示，STAR 可以使手术更可预测、更可負(fu)擔(dan)，手术的结果将不再与他们当地医院(yuan)的外科医生的技术掛(gua)鉤(gou)，但他们还指出，他们的机器人面临着与其他 AI 在医疗保健中的相同障(zhang)礙(ai)：公眾(zhong)对讓(rang) AI 为他们进行医疗服務(wu)持(chi)謹(jin)慎(shen)態(tai)度。

2023 年 2 月，皮(pi)尤(you)研究中心(xin)报告了一项衡(heng)量(liang)美(mei)国人对人工智能在医学中的接受程度的结果，60% 的受訪(fang)者表示，如果他们的医生依靠(kao)人工智能来诊断疾病或(huo)決(jue)定治疗方法，他们会感到不舒(shu)服。只有 38% 的人認(ren)为这将帶(dai)来更好的健康结果。

同时，耶(ye)魯(lu)大学癌(ai)症中心在 2022 年进行的一项类似(si)中，超(chao)过 70% 的受访者表示，他们在接受人工智能的诊断时至(zhi)少会感到有些不舒服，因为人工智能无法解釋(shi)它是如何得出某(mou)个结論(lun)的 -- 即使它有 90% 的準(zhun)确性。

耶鲁大学的調(tiao)查还发现，患者的舒適(shi)度因人工智能所做(zuo)的事(shi)情而不同 --55% 的受访者说他们至少在某种程度上不会对人工智能閱(yue)讀(du)胸(xiong)部 X 光(guang)片感到不适，但如果人工智能是在诊断癌症，这一数字(zi)下降到了 31.2%。

为了最大限(xian)度地发挥人工智能在医学中的潜在優(you)勢(shi)，开发者不仅需要专註(zhu)于训练人工智能，还需要思(si)考(kao)患者希望从人工智能中獲(huo)得什(shen)麽(me)，以及如何最好地減(jian)輕(qing)他们的担憂(you)。

耶鲁大学的 Sanjay Aneja 表示：“在许多方面，我们的工作突出了人工智能研究人员的一个潜在盲(mang)点，随着这些技术在临床实踐(jian)中变得越(yue)来越普遍(bian)，这个问题需要得到解决。”返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

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