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大數據将會對AI智能醫療帶來什麼?

2019-06-19   浏覽量:  文章來源: 世界醫療網

核心提示:大數據與人工智能是當下熱門話題,許多人都知其然不知所以然,那麼大數據與人工智能到底是什麼,有怎樣的聯系?
  2019年6月14日,“2019年全國結核病學術大會”在蘇州凱賓斯基大酒店召開,2300餘位結核領域業内人士參會。大會邀請了中國科學院院士陳潤生作主題為《健康大數據與人工智能》的專題講座。會上精彩紛呈,引人入勝。
  中國科學院院士陳潤生在《世界醫療網》專訪中指出,如果從腦科學研究當中、大數據當中會挖掘出一些東西,也許這些東西提供的線索是現在的AI還不具備的,所以這兩者是相輔相成的。
  大數據時代推動精準醫學的出現
  據陳潤生院士介紹,最近30年,随着生物醫學有非常重要的進展,破譯了人的遺傳密碼,這在生物醫學界裡,過去是不可能的,因為人類遺傳密碼非常長,大約30億,如果打印成冊的話,那就是100萬頁的一摞書。這雖然對整個生命醫學研究是非常基礎、至關重要的,但是信息也非常大,這就導緻了生物醫學從過去更多的是比方說定性的、表述的,過渡到一個定量的大數據的時代。
  因為遺傳密碼稱作基因組,除了基因組之外,還要制作,由于它的信息發放,那麼就導緻轉錄組出現蛋白組,所以就導緻了非常多的大數據。因此整個生物醫學,因為遺傳密碼破譯就進入了一個大數據時代,也導緻了精準醫學的出現。
  值得注意的是,精準醫學本身方向是明确的,就是把通過遺傳密碼破譯來的新的信息,用來解決生物醫學當中的問題,提高生物醫學研究的水平,但是是否最終的實現這樣一個方向,要看對整個大數據的知識和對它的了解。
  從目前看來,從本質上來講,這個方向是對的,是沒有問題的。但是由于本身的遺傳密碼當中存在很多關鍵問題,知識挖掘當中也存在很多問題,所以其實說遺傳密碼什麼問題都能解決的觀點,實際上是不确切的。遺傳密碼當中,多年的積累隻是了解一小部分,還有太多的事要做,而這些太多的事兒,正是精準醫學要做到精準,必須要這樣做的事。
  大數據與人工智能:互相啟發,相輔相成,互相相通
  AI技術的不完善,讓AI系統和真正的生物腦相比,其結構複雜度、連接度等方面還落後很多,也就是說AI技術需要像真實的腦系統,通過學習來逐漸豐富改進自己。而此過程中怎麼學習,會産生相應的數據,而腦是個複雜系統,所以它顯示未來功能的時候,也是以大數據的形式,所以這兩者是相輔相成的,整個自然科學應當說是互相啟發,相輔相成,互相相通。
  但是大數據和人工智能作為普遍的方法,那麼凡是用人工智能技術來加工數據的,都要遵循以下三個非常重要的原則:一是基于知識,人工智能也是有前提的,它不會無中生有。其次,人工智能目前被廣泛的應用,要考慮到人工智能現在的結構,跟高等生物、跟人的具體腦的功能、腦的結構相比,還有相當大的差距,即從人工智能本身來講,跟真正的生物的腦的結構來比,它還是簡單了,它之間的相互關聯,相互的網絡連接還差得很遠。三是,技術問題,如何能夠更好地發揮AI系統的作用,如何能讓它掌握更多的知識,這也是要解決的技術問題。
  科學一小步,人類一大步
  因為過去沒有遺傳密碼,所以很多疾病,實際上病因不明,那麼治療也就不能有的放矢。随着很多的遺傳密碼被破譯,許多疾病找到了緣由,如身體發生某一突變或遺傳密碼自身的缺陷造成,也就可以從分子水平上得以修複,這是非常重要的進展。由于遺傳密碼破譯給整個生物醫學帶來了新的信息,也一定會提高整個疾病診斷治療,包括用藥的準确度,但是正因為這樣,所以整個大數據會很快的滲入到整個人類生産生活當中來,而将來,生物醫學大數據深入到生活當中也是指日可待的事。
  但正因為這樣,所以需要整個社會提高對它這方面的認識,才能夠避免某些不實的概念,引起人們的某些不必要的這樣的影響。
  所以如何科普新的真實的科學知識并向廣大社會介紹,讓全民更加了解這方面知識,這也是一個非常重要的任務,所以科普、科學教育一定是重要的。隻有這樣才能夠使得新的科學發展,更好的服務大衆,更好發揮效果。
  專家簡介:
  陳潤生
  中國科學院院士,中科院生物物理所,中國科學院核酸生物學重點實驗室學術委員會主任,創新課題組組長。是我國最早從事理論生物學、生物信息學以及非編碼RNA研究的科研人員之一。二十多年來在生物信息學領域進行了系統的研究,曾參加我國第一個完整基因組泉生熱袍菌B4基因組序列的組裝和基因标識,曾參加人類基因組1%和水稻基因組工作草圖的研究。構建了收錄非編碼RNA及其基因的數據庫NONCODE,以及收錄非編碼RNA與其它生物大分子相互作用的數據庫NPInter,這兩個數據庫也已成為了國際在非編碼RNA領域非常有影響力的數據庫。
文/葛明月
攝影/王俊入
值班編輯.宜宜

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