人工智能将使医疗个性化。 但它不会取代医生

Łukasz Hak 博士向 PAP 讲述了利用人工智能开发医学的情况。 在他看来，人工智能可以给医学带来很多好处，但不会让医生变得不必要。 然而，它可以显着加快诊断速度并实现个性化诊断。

Łukasz Hak博士表示，目前人工智能算法已经应用于医学的各个领域，例如加速各种疾病的诊断、开发新药、预测患者治疗结果或大流行风险。 一个例子是根据照片评估痣并指示它们是否需要紧急咨询医生的应用程序。

另一个例子是加拿大初创公司BlueDot开发的算法，它能够跟踪150种不同传染病的数据，并根据官方报告、在线资源和专业论坛的分析来预测大流行的爆发。

Hak 博士指出，人工智能的最大希望在于显着加速医疗个性化的可能性。 这样，患者将能够尽快得到最充分的治疗。 个性化医疗是其未来，但要实现这一目标，需要大规模开发诊断技术，而人工智能将对此提供帮助。

文章的其余部分位于视频下方

Hak博士强调，在选择个性化治疗时，应考虑各种因素，例如导致疾病发展的基因突变、患者的生活方式、临床结果和合并症。 借助人工智能，无需检查每个患者的基因组。 基于对各种数据库中收集的大量数据的分析 – 有关 DNA、发生的疾病、临床症状、行为、服用的药物等。 – AI很可能会选择可能具有相同基因突变和相同疾病的患者。

Hak 博士解释说，根据这些数据，我们将能够更早地发现有癌症风险的人，并通过实施适当的预防措施来预防其发展进行干预，或者在疾病发生时迅速采取适当的治疗。 在遗传确定的疾病的情况下，可以使用基因疗法。

如果AI选择患者，就需要确认患者的基因突变情况。 不过，专家表示，这将减少检测数量，并加快对最需要的人的诊断速度。

Hak 博士指出，人工智能为开发最个性化的治疗方法带来了希望，例如细胞疗法或基因疗法。 哈克博士表示，医生现在能够阻止患者因遗传原因丧失视力，甚至可以使丧失视力的患者恢复视力。 人工智能还有望缩短开发新药所需的时间。

他回忆说，在传统方法中，从预先选定的 1,000 分子在细胞测试中被选择——有机会接受临床前测试（在动物身上）和三个阶段的人体临床试验，然后作为药物进入市场。 将药物推向市场的成本约为 10 亿欧元。

人工智能算法能够根据大量数据选择哪种分子应该在临床试验中进一步进行。 因此，我们可以省去大量测试，从而节省时间和金钱。

在他看来，得益于人工智能，新药上市的时间现在缩短了三年。 “但是，应该指出的是，这适用于肿瘤学，但不适用于神经学。人工智能算法目前无法帮助加速神经系统疾病新药的发现，”Hak 博士强调。

他认为，肿瘤学领域的巨大进步与科学家和制药公司积累的有关癌症发展过程的大量数据有关。 “相反，在神经学领域，我们的知识太少，可用的数据不允许人工智能得出适当的结论，”专家说。 他补充说，人工智能表明目前最大的医疗需求涉及神经病学，研究应该朝这个方向发展。

Hak 博士指出，人工智能会对患者的资料进行平均，因此当我们寻找患有一种非常罕见的疾病或我们从未遇到过的疾病的人时，人工智能可能无法检测到它。 这是最大的挑战 – 专家解释道。

在他看来，医学界永远不会停止被需要。 人工智能将指示“非典型”患者，并且必须由合格的专家对人工智能类型进行彻底的分析和验证。 他指出，人工智能在获得更多数据时效果会更好，因此为了能够诊断罕见疾病患者，需要拥有“不是一个人，而是一亿人”的数据。 Hak博士强调，就人工智能和机器人技术而言，有必要了解这些技术的操作原理和局限性。