AI助力疾病早筛：仅需几滴血即可预测上百种疾病风险

您能预测仅几滴血液提前数百种疾病的潜在风险吗？ AI做到了！

目前，人工智能正在以前所未有的速度穿透科学研究的所有领域。人工智能将被深入融合到科学研究中什么样的变化？将打开哪些新的探索空间？

AI×早期疾病筛查技术

几滴血液可以预测数百种疾病

2024年，富丹大学的科学研究团队与“人类健康和疾病蛋白质组图”的突破性研究结果 - 借助人工智能算法，医生只能通过简单地通过简单的血浆蛋白质组检测来预先诊断和预测。疾病。

据了解，该研究最初仅针对阿尔茨海默氏病和其他类型的痴呆症。以前，科学研究团队使用了大数据和人工智能算法来筛选和分析近1,500个血浆蛋白，并发现了11种可以预测未来痴呆症风险的血浆蛋白。

Fudan大学神经病学系副主任Yu Jintai，隶属于Fudan University的Huashan医院神经病学系副主任，他说，使用血液检查来查找蛋白质的变化，并使用AI来计算疾病迹象，早在提前15年之前，就可以检测到阿尔茨海默氏病和其他疾病。符号。

如果可以更全面地绘制蛋白质图，我们可以分析更多疾病和蛋白质之间的关系吗？

有了这个想法，科学研究团队分析了超过50,000人的血液样本和医疗和健康数据，这些数据涵盖了14年的随访，成功地吸引了世界上第一个“人类健康和疾病蛋白质组图”，并开发了A集人工智能算法模型。

专家说，这项技术的最大特征是“早期发现和更少的钱”。通过检测人类血液中近3,000种蛋白质的变化，并结合人工智能技术，医生可以提前十多年预测心脏病和糖尿病。患有数百种疾病（例如阿尔茨海默氏病）的风险。

Yujintai说，该团队正在开发快速测试套件。将来，常规的体格检查仅需要几十个元素测试，以筛查主要疾病风险。就像现在一样，它与测量血糖和血压一样方便，它特别适合需要定期体格检查的中年和老年人。

AI×药物开发

提高各个方面的效率和质量

在吉根（Zhejiang）的杭州（Hangzhou）的Liangzhu实验室中，研究员Shen Ning和他的团队使用AI算法来设计和开发一种新药物来治疗儿童过早衰老，这在实验中取得了很好的良好结果。目前，该团队正在积极寻求合作，并努力促进临床转型。

Zhejiang University Liangzhu实验室的研究人员Shen Ning说，AI算法使药物设计更快，更有效。如果使用传统的大规模筛查，则大约需要15到20年的研发周期，并且失败的可能性很高。在AI算法的支持下，药物开发周期可以缩短为3至5年。

早在2021年，Liangzhu实验室就组成了一个跨学科学科的团队，例如临床医学，生物学，数学，计算机科学，统计等。他们依次开发了七个或八种深度学习算法，专门针对遗传疾病。 ，准确诊断和治疗罕见疾病。

沉宁希望对不同疾病，甚至不同的患者进行数据分析，并使用AI工具为每个患者提供更多个性化的治疗计划。

目前，中国科学研究界正在以“跑步者”的态度拥抱人工智能技术，并促进了从传统经验驱动到数据驱动的科学研究的跨越转变。从实验室到行业的前线，从基本理论到应用程序场景，AI在科学家手中成为“加速器”，帮助多个领域的科学研究突破。

AI×医疗

协助医生诊断和治疗

最近，许多医院宣布将在医院诊断和治疗方案中实施AI医疗服务。 AI技术将带来什么变化？ “ AI医生”可以对待人吗？

最近，该国的第一位“ AI儿科医生”在国家儿童医疗中心的北京儿童医院正式启动。这个存在于虚拟世界中的“儿科医生”主要扮演两个角色：

一个是专家临床研究助理，帮助医生迅速获得最新的科学研究结果和权威指南。

另一个是帮助医生诊断和治疗困难和罕见疾病。

本月20日，黑色工作服的几位著名专家和“ AI儿科医生”共同开展了有关10名儿童困难疾病的多学科咨询。

当专家讨论桌子的这一侧时，工程师将患者的病历输入了大型模型，而“ AI儿科医生”也提供了治疗计划：手术和化学疗法。

记者观察到，在10名儿童的诊断中，AI儿科医生给出的建议与专家组的咨询结果高度一致。有时，AI儿科医生还会通过患者病例报告中的单个指标来增加治疗计划。特别提示。

与一般AI大型模型不同，医学专业人员领域的大型模型需要更多的准确数据。为此，国家儿童医疗中心将300多名专家和数十年高质量的医疗记录数据的临床经验整合到一个大型模型中，以便更专业，准确地培训“ AI儿科医生”。

北京儿童医院国家儿童医疗中心主任尼新（Ni Xin）：我们是开发儿科AI医生的最初意图，当时我们提出了“双医生系统”。我们所有的结果都提醒对方AI，这是整个医生团队的助手和朋友。

人工智能在医学领域的另一个功能是预测，这相当于医疗测试的其他“规则”。在北京联合医学院医院，工作人员正在为陈女士进行三维步态评估。自去年以来，陈的左肢颤抖和僵硬，走路变得越来越困难。医生怀疑她是一种神经系统疾病。高速相机记录了陈的运动过程，然后将其移交给人工智能系统进行评估。

不同医生的神经系统疾病的临床评估结果一直存在差异，误诊很容易诊断和误诊。 “神经疾病预警的智能人类计算相互作用的关键技术”有助于通过多维评估系统的早期诊断神经疾病的早期诊断，例如阿尔茨海默氏病和帕金森氏病。

Suning是北京联合医学院医院的神经科医生：患者的得分为63分，可能处于认知障碍的早期阶段。

到目前为止，该系统已经完成了100,000多个神经系统测试，为临床精确诊断和治疗提供了参考。

北北京联合医学院医院神经病学系主任朱·Yicheng：例如，我一年前看到了帕金森氏病的病人。我不记得他一年前在我面前的样子。我没有定量价值，但是机器已经记录了全部。它作为长期后续测量工具非常有用。

去年11月，国家卫生委员会和其他三个部门发布了“卫生和卫生行业中人工智能申请方案的参考指南”，提供了84个典型的应用程序场景。高频单词是“智能”和“辅助”。 “智能”反映了AI在技术层面上的价值，而“辅助”强调了AI在医疗领域中的工具作用。

一些医生说，AI确实可以在某些情况和链接中协助医疗，但是AI不能用全面的判断和复杂疾病和面对面的人文护理中的经验来取代它。

霍南钦州儿童医院儿童健康研究所执行董事Xiao Neng：它可以总结所有当前出版的文献，因此我们可以为患者提供适当的诊断解决方案。

Sichuan人民医院医学科学院四川人民医院副主任Fu Qihua：患者只需要开设我们医院的微信官方帐户，然后问“如果您患有胃痛，该怎么办”或“您应该头痛的哪个部门？ “在语音或文字中，AI可以迅速提供周到的建议和医疗建议。

亨南华沙市第二人口医院脊柱促进术康复医学系的校长康·丹（Kang Dan）康南：一些自动化任务，例如智能诊断和药物分配，正在由自动化系统代替。但是，我们还需要特别警惕护理道德，护理数据安全和患者隐私保护等问题。

北京联合医学院医院稀有医学系主任沉敏：有一个叫做“ AI幻觉”的词，这是您获得的信息是真的还是错误？我们需要识别它，因为它也通过大量数据进行了分析。这些大量数据中可能有一些假新闻。而且我们不是冷机，我们需要反映更多的人文决定。