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人工智能+醫(yī)療為何如此受資本青睞,人工智能能否攻克醫(yī)療難題?

人工智能 機器學(xué)習(xí)
在 2018 年,僅前十大制藥公司將創(chuàng)造超過三千億美元的收入。與此同時,目前需要 10 年時間才能將新藥推向市場,同時花費超過 25 億美元(有時高達 120 億美元)。即使進入 I 期臨床試驗的 10 種藥物中,有 9 種不會進入市場。

在 2018 年,僅前十大制藥公司將創(chuàng)造超過三千億美元的收入。與此同時,目前需要 10 年時間才能將新藥推向市場,同時花費超過 25 億美元(有時高達 120 億美元)。即使進入 I 期臨床試驗的 10 種藥物中,有 9 種不會進入市場。

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隨著人口老齡化,我們無法依賴這種低成功率、高成本的方式。到 2030 年,世界人口中約有 12% 的人口年齡在 65 歲及以上,像老年癡呆這樣的「衰老疾病」將對社會構(gòu)成越來越大的挑戰(zhàn)。

隨著人工智能與大量醫(yī)療數(shù)據(jù)結(jié)合使用,新藥的研發(fā)將更加便宜和迅速,同時更加智能化。我所了解的該領(lǐng)域最熱門的創(chuàng)業(yè)公司之一是 Insilico Medicine,利用人工智能在其端到端的藥物管道中,通過對藥物的研究,從而討論未來長壽與健康的秘訣。

案例研究:利用 AI 進行藥物探索

你可能已經(jīng)了解過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):人造神經(jīng)元的多層網(wǎng)絡(luò),能夠從大量數(shù)據(jù)中「學(xué)習(xí)」并且能夠為自己做基本的編程。

建立在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,將生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),這是支持 Insilico 藥物發(fā)現(xiàn)渠道的革命性技術(shù)。

什么是 GAN?「GAN 技術(shù)本質(zhì)上是兩個深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的敵對博弈,」Alex 解釋說。

Alex 的最終目標(biāo)是開發(fā)一個全自動的健康即服務(wù)(HaaS)/長壽服務(wù)(LaaS)引擎。一旦插入阿里巴巴公司到 Alphabet 公司的服務(wù),這種引擎將為在線用戶提供個性化解決方案,幫助他們預(yù)防疾病并保持***健康。

Insilico 的端到端管道

首先,Insilico 利用 AI(以 GAN 的形式)來確定目標(biāo)(如下面的管道的***階段所示)。為此,Insilico 使用來自健康組織樣本和受疾病影響者的基因表達數(shù)據(jù)。(目標(biāo)是藥物打算作用的特定病理學(xué)中涉及的細胞或分子結(jié)構(gòu)。)

僅此一項就可以實現(xiàn)醫(yī)療保健和醫(yī)學(xué)研究的突破。但真正作用并不止于此。

在了解衰老過程中潛在的機制和因果關(guān)系之后,Insilico 使用 GAN 來「想象」新的分子結(jié)構(gòu)。通過強化學(xué)習(xí),Insilico 的系統(tǒng)以***的方式識別目標(biāo),然后從頭生成自定義分子,從而達到這些特定目標(biāo)。

在規(guī)模上,這也將涉及藥物的副作用最小化,這是 Insilico 科學(xué)家 Polina Mamoshina 與牛津大學(xué)計算心血管團隊合作開展的一項研究。

雖然仍處于發(fā)展的早期階段,但準(zhǔn)確的臨床試驗預(yù)測指標(biāo)將使研究人員能夠確定理想的臨床前候選人。

從今天的情況來看,這是對于行業(yè)效率 10 倍的改善。

目前,通過傳統(tǒng)技術(shù)發(fā)現(xiàn)并在小鼠身上測試的超過 90%的分子最終在人類臨床試驗中失敗。準(zhǔn)確的臨床試驗預(yù)測結(jié)果將導(dǎo)致藥物測試成本,時間和開銷大大削減。

藥物發(fā)現(xiàn)

藥物發(fā)現(xiàn)的數(shù)字化和非物質(zhì)化變革已經(jīng)發(fā)生。機器學(xué)習(xí)推動藥物發(fā)現(xiàn)和分子生物學(xué)方面產(chǎn)生突破性進展,隨著計算能力的提高,將以更低的成本,更驚人的速度向市場推出新的治療方案,并且不需要大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和投資。

除量子計算的預(yù)期突破之外,我們將很快見證可預(yù)測分子數(shù)量的爆炸式增長,同時準(zhǔn)確性大幅提升。

總結(jié)

人工智能技術(shù)的發(fā)展將在未來改變醫(yī)療行業(yè)效率低下、創(chuàng)新遲緩的問題。無論處于何種行業(yè)的人,大制藥都是一個值得關(guān)注的領(lǐng)域。融合技術(shù)很快能夠在長壽和疾病預(yù)防方面取得長足的進步,像 Insilico 這樣的創(chuàng)業(yè)公司領(lǐng)導(dǎo)著行業(yè)變革。

在大規(guī)模數(shù)據(jù)集、不斷提升的計算能力、量子計算、區(qū)塊鏈及人工智能的等創(chuàng)新因素推動下,人類的健康狀況及長壽的未來確實值得期待。

技術(shù)將比人類想象力更快的實現(xiàn)商業(yè)化,當(dāng)詢問 Alex 對行業(yè)的預(yù)期時,他的時間安排是二十年。

可能他的預(yù)測是保守的。

我的朋友 Ray Kurzweil 經(jīng)常討論「長壽逃逸速度」這個概念,即在你活著的每一年,科學(xué)都能夠延長你的壽命超過一年。

Ray 的預(yù)測準(zhǔn)確率達到了 86%,「這可能僅僅是大眾還需要 10 到 12 年才能達到長壽逃跑速度?!?/p>

你將怎樣使用生活中額外的 20 年或更多的健康年?

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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