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尼克·西羅醫生終于找 到了將他的孩子們 從幾十年殘疾疼痛 中拯救出來的方法。
西羅 醫生的兩個兒子出生時 就患有黑尿癥 ，也稱為黑骨 病，這是一種非常罕見的基因 突變，全球僅有200人患有該 病。如果不進行治療，他們可 能會患上嚴重的早發性骨關節 炎，骨質疏松和心臟病的風險 會顯著增加。
但市場上沒有任何現成的醫學 治療方法，于是他就去尋找。 經過長期且花費巨大的尋找， 他終于找到了治療方法。
但是西羅醫生的故事并不少 見。目前已知的罕見病有7000 種，影響了全球約4億人。然 而，這些疾病中有95%仍沒有 得到認可的治療方法，而且不是每個人都有時間和資源自己 去尋找治療方法。
人工智能在此可以發揮作用。
數字化衛生技術的蓬勃發展
據預測，在人工智能和機器學 習(AI/ML)的推動下，醫療 行業的格局將將在未來10年中 徹底改變。通過匯總和分析來 自聯網家庭設備和醫療記錄的 數據，醫療保健系統將能夠根 據預測主動提供醫療護理。
“醫療保健已經變得太復雜 了，人類很難把它做好。疾 病種類太多了，治療方法也太 多了。如果你把遺傳學、蛋 白質組學、生物醫學等因素都 考慮進去，那么對于人類來 說需要理解的數據就實在太多 了。”美國韋爾斯利巴布森學 院(Babson College)校長特 聘教授信息技術與管理專業湯 姆·達文波特教授在接受國際電 聯采訪時如是說。
他說:“人工智能，特別是機 器學習，能夠以相對比較簡單 的形式處理所有這些數據，并能對人們可能患什么疾病以及 什么治療方法可能最有效進行 預測。”
2018年，衛生技術領域的投 資超過了81億美元，其中超 過四分之一的資金與人工智能 和機器學習相關。從發現藥物 到進行診斷，企業正在試驗大 量的人工智能醫療保健解決方 案——結果令人振奮。
發現治療罕見病的藥物
西羅醫生的故事激發了 Healx 這家醫療保健初創企業的靈 感。Healx使用人工智能利用 已有的和已批準的醫療方法大 規模地預測和尋找罕見病的治 療方法。
為了分析一種疾病，Healx會 通過算法分析現有的數據，如 臨床試驗信息、可用于測試治 療方法的模型、患者群體的數 量和質量，以及他們的主動性 如何等。在藥物匹配方面，也 是同樣的道理，算法會搜索并 預測哪種現有的藥物最適合停 止或逆轉疾病的進程。
12年與24個月的對比
該公司的目的是使用這種方法 發現針對罕見病的新療法，并 推動其在24個月內進入臨床試 驗。這比傳統的新藥研發和臨 床開發模式要快得多，傳統模 式平均需要12年而且 估計耗 資26億美元。此外，完成醫學 試驗的新藥只有12%能通過審 批。
“我們可以找到那些還沒有治 療方法的疾病，然后分析數據 并做出預測，” 吉利亞姆說，“ 到目前為止，我們的成功率是 100%，這是我們都沒有預料 到的。”
對已經通過審批的藥物進行研 究，減少了監管障礙，加快了 試驗時間，有可能在幾年內可 以開展治療，而不是需要幾十 年。
“對于脆性X綜合癥，我們花了 18個月的時間進行預測，然后 測試這些預測，為臨床試驗IIa 期進行準備，所花費的成本非 常低，”吉利亞姆說。
這家初創企業的目標是在2025 年前幫助100種罕見病的治療 方法走向臨床試驗。目前，他 們正專注于兩個疾病群，即罕 見神經-邏輯疾病和罕見癌癥， 并計劃在未來兩年內擴展到另 外兩種疾病群。
家中診斷
根據世界衛生組織的數據，到 2030年，全球衛生工作者的短 缺數量將達到1800萬人。人工 智能可以通過幫助醫生快速有 效地診斷和評估癌癥和帕金森 病等退行性疾病的患者，從而 幫助應對這一挑戰。
例如，人工智能初創企業 Medopad公司(后改名為 Huma)與中國互聯網公司騰 訊公司合作，開發了一項名 為“在家”的人工智能驅動監 測解決方案，用于評估在真實 環境下帕金森病患者的運動功 能。
“人工智能在醫療保健領域的 應用非常重要，因為我們的醫 療系統無法應對增長的需求。 我們必須走向‘預防而不是治 療’的模式，這個模式的核心是 預防醫學，”Medopad的發言 人在接受采訪時如是說。
帕金森病影響了全球約一千萬 人。它的癥狀范圍很廣，因 此，隨著病情的發展，診斷和 監測都變得很困難。
Medopad的 "在家 "解決方案 使用可穿戴設備和智能手機應 用程序監測患者，然后用機器 學習來發現數據中的模式。
Medopad的發言人說:“人工 智能將減輕臨床醫生和過度緊 張的醫療系統的負擔，還能改 善帕金森病患者的生活。”
“隨著我們開始積累更大的數 據池，更好地了解疾病進程 和風險的可能性變得無窮無 盡。移動技術無處不在，每個 人都在成為自己健康的數據中 心。”
對于患者來說，該技術意味著 可以在家中與護理人員或家 人一起進行測試。對于醫生來 說，它可以減少評估病人所需 的時間，從而提高工作效率， 降低成本。
國際電聯的作用
對于醫生和醫療專業人員來 說，接下來的一個大挑戰將是 如何采用這些新系統并將其整 合到日常臨床實踐中。
國際電聯與世界衛生組織 (WHO)合作的人工智能醫療 焦點組，正在用人工智能解決 方案為醫護人員賦能，以期實 現全民醫保覆蓋。
該焦點組的主要目標之一是建 立一個標準化的評估框架，以 評估哪些基于人工智能的決策 方法可以用于醫療、診斷、分 診或治療。
國際電聯人工智能惠及人類 2020年全球峰會將探討人工智 能如何幫助實現聯合國可持續 發展目標。
