马斯克、米哈游轮番注资，AI医疗会是下一个风口吗？

医疗健康一直都是老生常谈的话题，如今这个领域正面临着诸多挑战，如成本不断攀升或是全球性流行病等，而脑机接口等AI技术的出现有望为医疗领域提供新的解决方案。

如果你是科幻迷，你可能对脑机接口这个概念并不陌生，简单来说，它就是一种能够实现人脑与外部设备或系统之间直接通信的技术。这听起来很神奇，也很遥远，但其实它已经不再是科幻中的桥段，而是正在走向现实。

从治疗癫痫、帕金森等神经系统疾病，到提升警觉性等认知能力，脑机接口技术已经在医疗领域展现出了广阔的应用前景。但这种技术其实只是“AI+医疗”领域的冰山一角，诸如此类的AI技术正在给医疗行业带来翻天覆地的变化。

应用分支

◉ 基因科学

“AI+医疗”的其中一个重要方向就是基因科学。基因科学是研究生命的基本单元——基因的结构、功能和变异的科学。AI与基因科学的结合，将可以在多个方面发挥作用。

一方面，AI可以通过大数据分析和机器学习，帮助基因科学家发现新的基因变异和功能、设计新的基因编辑工具和方法、预测基因编辑的效果和风险、优化基因治疗的方案和效果等。

另一方面，如果基因科学取得突破，人类就有可能捕捉到动植物的非公式性变量波动（即情感波动），将这些波动作为数据库植入AI中，或许能够解决我们在日常生活中因动物语料库不足、语义不明确而面临的问题。

目前已出现诸如PrimateAI-3D的人工智能神经网络，它可以从233种灵长类动物的基因变异中学习，从而准确地预测患者的致病基因突变。

◉ 临床诊疗

在临床诊疗方面，人类或许也可以利用AI技术来应对此前出现的挑战。OpenAI的创始人奥尔特曼表示，“在医疗行业前线工作的人们不会等待——他们将在现今的临床环境中使用GPT-4，甚至很可能已经在使用了。”

的确，GPT-4等技术能够充分发挥其语言模型的优势，将医学文献、临床病历等文字信息进行高效准确的分析和处理。基于GPT-4的临床数据分析，可以为医生提供更有据可依的诊断结论，并在患者治疗中减少临床恶化的风险。

而在未来，GPT-4等AI技术将会给临床医学研究提供更加丰富的数据资料，并进一步促进整个医疗行业的发展。

◉ 医疗器械

目前，人工智能最有前途的角色之一是在患者护理点的临床决策支持。人工智能算法分析了大量的患者数据，以帮助医疗专业人员做出更明智的护理决策。其性能优于修改早期预警评分(MEWS)等传统工具，医院通常使用MEWS来计算患者在未来几个小时内临床恶化的风险。

除此之外，人工智能在诊断领域的最大应用是成像。由于人工智能能够识别和处理大量结构化和非结构化数据，美国食品和药物管理局已经批准了近400项用于放射学领域的人工智能算法。

如今，医院每年进行36亿次成像手术，产生大量数据，大约97%的这些数据没有被使用。机器学习允许医疗保健专业人员构建、索引和利用这些信息来进行更准确的诊断。

人工智能在帮助医疗保健提供者获得洞察力和改善健康结果方面前景广阔，旨在加强而不是取代传统的医疗服务，经过深思熟虑的人工智能实施为改善临床护理提供了无限的机会。

尽管在安全性、监管和影响方面仍存在许多问题，但人工智能在临床护理中的应用已不再处于起步阶段，未来五年人工智能最大的潜力在于以人为本的人工智能设计。

◉ 医药研发

为了让一种药物进入临床试验，需要访问大量的数据，这包括从不同分子的化学成分到研究论文和患者数据的所有数据。伴随着AI大模型引领的创新浪潮席卷全球，生物医药产业正面临新一轮的机遇期。随着技术的升级迭代，以及资本不断加码，AI制药行业也迎来新的发展机会。

2022年，辉瑞扩大了与以色列一家人工智能公司的合作；阿斯利康扩大与benevolentai的合作；赛诺菲宣布与Exscientia开展新合作，并与Insilico Medicine达成协议等等。咨询公司麦肯锡(McKinsey)估计，有近270家公司正在从事人工智能驱动的药物研发。虽然大多数都在美国，但西欧和东南亚也出现了一些中心。