你还记得
最后一次使用纸质地图
是在什么时候吗？
你一定不记得了
因为，就在不知不觉间
GPS定位、智能导航
自动路线、增强现实技术……
已经取代了纸质地图
让我们进入了全新的出行时代
其实在生物医药领域
也正在悄悄发生着这样的变革
AI医生、模型科研、智能“算”药……
一起跟着小编来看看！
AI“医生”已上线
疑难杂症“门儿清”
在医学界，随着对疾病理解的深入，学科划分越来越细致。即使是经验丰富的主任医师也难以全面掌握所有相关知识，但计算机技术的发展提供了这一问题的解决方案。
近日，上海市东方医院正式发布了人工智能医学大模型“Med-Go”。它能有效辅助医生分析复杂疑难和罕见病例，提供精准且透明的临床诊疗建议。医生只需填写患者的主诉、现病史、体格检查等信息，随后“Med-Go”就能从内外妇儿全方位“思考”，给出诊断、鉴别诊断和下一步处理的辅助建议。这不仅提高了诊疗质量和效率，还减少了漏诊和误诊的可能性，尤其对于提升疑难罕见病例的诊断效率和准确性有显著作用。
“Med-Go”创始人，东方医院急诊、重症医学科主任张海涛在发布会上展示了一个来自北京某著名三甲医院儿科的真实案例。患儿两次住院，经过近一年的时间才确诊为一种罕见的自身免疫性疾病；而张海涛将患儿病历输入“Med-Go”，几分钟就给出了正确诊断。
除东方医院外，东方医院医联体内的15家浦东新区社区卫生服务中心也都安装了“Med-Go”。此外，“Med-Go”还“进驻”了江苏省射阳县人民医院及其下属社区卫生服务中心、山西省忻州市人民医院及其下属社区卫生服务中心。
“Med-Go”是由东方医院专家团队和中国科学院软件研究所联合成立的生物医学人工智能联合实验室研发的。目前，它以200亿高质量医学数据为基础，用了6000多本教材来训练。除了协助医生看诊，它还能辅助医学生和住院医师学习知识，帮助医疗科研寻找创新点、优化科研方案，加强医院的智能管理等等。
智能医学大模型
数据“富矿”正堪采
随着医学领域数据量的爆炸性增长，如何有效利用这些数据成为关键问题。在这一背景下，大模型技术的应用成为了解决之道。通过其强大的数据处理能力，大模型技术能够从海量的、不同格式的医疗数据中提取有价值的信息。
今年10月，复旦大学智能医学研究院与张江生命科学国际创新峰会联合主办的第一届国际智能医学会议在上海召开。会议围绕医学大模型与临床应用、智能微生物与人类健康、健康医疗大数据的价值挖掘与应用、智能医学影像和智能药学等前沿领域，分享了最新研究成果与发展趋势，令人目不暇接：
德国科学院院士Roland Eils阐述了在疾病风险预测中使用的多模态数据，包括基因组学、健康记录和视网膜眼底照片，展示了通过这些数据模型在预测心血管疾病、代谢疾病等多疾病结果中的应用成果；
美国纽约布朗克斯阿尔伯特•爱因斯坦医学院医学、遗传学和分子药理学教授Sridhar Mani从微生物组与大数据的角度，展示了机器学习预测疾病状态和亚型的模型成果，并讨论了如何将这些技术应用于精准医学和个性化营养领域；
复旦大学人类表型组研究院执行院长田梅介绍了在肿瘤学、神经学和表型组学等多个领域中，分析分子靶标和生物化学过程的算法和数据模型；
德国柏林夏里特大学医学院柏林健康研究所分子流行病学系主任Irina Lehmann重点阐述了在呼吸道疾病和囊性纤维化研究中，单细胞RNA测序的应用和数据分析的挑战；
……
以往，相关临床数据只能闲置“落灰”。但有了大模型，在它的分析下，这些研究就能为个体化医疗和全球健康提供新的视角，从无假设的大规模数据分析中发现疾病机制，特别是在疾病早期检测和预防领域。大模型能够“看出”人类研究者难以觉察的规律，这种转变不仅标志着医疗数据分析的革命性进步，而且对于提升全球健康水平具有深远影响。大模型技术的应用，使得以往被束之高阁的临床数据得以焕发新生，转化为推动医学进步的强大动力。
新药不是“造”出来的
是“算”出来的
相较传统药物研发，AI技术能大幅提高药物发现、临床前研究的效率。
近日，全球首个AI药物概念验证案例出现：英矽智能科技（上海）有限公司发布治疗特发性肺纤维化创新候选药物ISM001-055在临床2a期实验中的积极顶线数据。该药物由生成式AI驱动药物发现与设计过程。
据相关调查数据，全球当前有102条获批临床的AI药物管线。在93家中国AI药企中，有14家成功将管线推进至临床阶段，截至目前，进入临床阶段的AI药物研发管线数量有30余条，医药领域国家级智能制造示范工厂累计建成23家。
由DeepMind公司推出的人工智能系统AlphaFold通过深度学习技术，能够高效预测未知蛋白质的三维结构，这不仅仅是学术上的创新，更带来了实际应用的巨大潜力。蛋白质结构的快速、准确预测为药物研发、基因治疗、疾病诊断等生物医学领域带来了巨大推动力。例如，研究人员可以通过预测致病蛋白的结构，设计出针对性的药物；也可以在新冠病毒等流行病暴发时，迅速找到病毒蛋白的靶点，以加速疫苗或治疗方案的开发。
不同的蛋白质结构
2024年诺贝尔化学奖表彰了科学家们将AI与计算化学相结合，推动蛋白质结构研究取得革命性进展，极大地加速生物医学研究和药物开发的进程。通过计算方法，特别是人工智能驱动的计算工具，科技为蛋白质结构预测提供了全新的解决方案，使得以往困难重重的任务能够更加快速、精确和高效地去完成。
有话说
在医疗领域应用日益深入的人工智能技术，不仅成为推动行业变革的重要力量，其影响也正在悄然渗透到我们生活的方方面面。随着技术的不断迭代升级，人工智能与医疗的深度融合将更加全面、深入地服务人类的健康福祉。
文字丨梦得
