在醫(yī)藥和醫(yī)療人工智能的應用可以幫助慢性病患者的護理軌跡的優(yōu)化;它可以建議對復雜疾病的精確治療。此外，算法可以提高受試者進入臨床試驗的人數，從而導致產生更有效的藥物。

為了展示該技術，研究了應用于醫(yī)療領域的三個人工智能示例。

AI用于肺癌檢測

科學公司德雷珀(Draper)已啟動一項旨在使人工智能系統更好地檢測肺癌警告信號的程序。這是通過評估醫(yī)學圖像。引起這一關注的原因是由于與肺癌相關的高死亡率，以及及早發(fā)現該疾病的復雜性?；加蟹伟┑拇蠖鄶蛋Y狀只有在疾病發(fā)展時才會顯現出來，從而使治療變得困難。

正如PharmaceuticalPhorum所討論的那樣，Draper研究涉及通過評估CT掃描的二維圖像，應用人工智能和機器學習來改善臨床決策。這是為了幫助放射科醫(yī)生檢查圖像上的可疑區(qū)域。

開發(fā)中的技術使用三維卷積神經網絡對看起來可疑的掃描區(qū)域進行分類，并計算決策的統計置信度。

該技術已提交給《IEEE Transactions on Medical Imaging》雜志，該論文的標題為“用于通過低劑量CT掃描檢測和診斷肺癌的3D概率深度學習系統”。

該應用程序是證明人工智能在診斷方面與人類醫(yī)師一樣可靠的最新步驟。

世界上第一個使用AI生產的藥物

英國藥物發(fā)現公司Exscientia生產了第一批借助人工智能生產的精密工程藥物。該藥現在準備開始臨床試驗。

開發(fā)新藥的典型時間是五年;就Exscientia項目而言，該過程僅用了12個月。通過對350種合成化合物的分析，通過專門開發(fā)的算法從2500種化合物中分離出了檢測出的用于該藥物的化合物。

Exscientia首席執(zhí)行官安德魯·霍普金斯(Andrew Hopkins)在一份聲明中說：“這與使用AI改變藥物用途非常不同。這樣的成功故事將為我們提供確鑿的證據，證明AI確實將發(fā)揮其變革潛力。”

霍普金斯補充說：“我們相信使用AI創(chuàng)建的DSP-1181進入臨床研究是藥物發(fā)現的關鍵里程碑。”

這是新聞報道，這是研發(fā)組織Deep Genomics首次部署人工智能來選擇治療藥物候選者。

評估血糖水平

一個研究小組已經建立了一個人工智能系統，以通過心電圖讀數(用于低血糖檢測)檢測低血糖水平。這種方法消除了對血液測試的需要。該方法對于糖尿病的檢測是有效的。

心電圖讀數是從可穿戴傳感器獲得的。試驗顯示該方法具有82%的可靠性，并且有可能完全消除有創(chuàng)手指刺測試。

人工智能掃描一個明顯的心電圖波形，該波形表明出現了降血糖反應。通過針對每個患者自己的讀數進行訓練的算法來內置有效性。因此系統尋找獨特的模式。

這項研究已經發(fā)表在《科學報告》雜志上，該論文的標題為“精確醫(yī)學和人工智能：基于ECG的用于降血糖事件檢測的深度學習的初步研究”。

基礎科學

本文是《數字雜志》常規(guī)“基本科學”專欄的一部分。蒂姆·桑德勒(Tim Sandle)每周都會探討一個主題性且重要的科學問題。