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专访《新英格兰医学杂志》主编、哈佛大学教授 Eric Rubin：AI 超乎人类所能，也

时间: 2021年08月30日 11:24 | 作者：朗依制药 | 来源: 医药资讯| 阅读: 167次

近年来，AI 与其他领域的结合正在越来越多地影响着其他领域，医学领域就是一个典型的例子，医学与 AI 的结合可以说正在彻底颠覆传统医学。

近日，DeepTech 采访了哈佛大学公共卫生学院教授、NEJM（《新英格兰医学杂志》）主编艾瑞克 · 鲁滨（Eric Rubin），听取了其关于 AI 与医学领域结合的见解和畅想。

图 | 哈佛大学公共卫生学院教授、NEJM（《新英格兰医学杂志》）主编艾瑞克 · 鲁滨（Eric Rubin）（来源：受访者个人主页）

AI 在医学领域的四类应用

目前，AI 在医学领域已产生一些应用案例，鲁滨举了几个例子，并表示 AI 可以四种不同的方式被使用。

其一，AI 可通过向医护人员提供额外信息来帮助照顾患者。

其二，AI 可以辅助医生，尤其在医生繁忙时或缺乏医生时。鲁滨举了一个眼科例子，当病人进入门诊时，检查他们的眼睛后部是非常有用的，因为眼睛后部的视网膜可以提供很多信息。但是并不是每个医生都擅长检查眼睛，尤其是在繁忙的门诊部门。

尽管在实践中医院希望有足够多的、受过训练的眼科医生去检查每位病人，但这是不可能的，因为没有那么多眼科医生。不光如此，在全球许多地方尤其是医疗资源不发达的地方，掌握这种技术的眼科医生极其稀少、而且较为分散。

在这种情况下，AI 就可以派上用场，我们可以用相机来拍摄眼睛的照片，然后用 AI 来分析诊断结果。尽管 AI 分析结果很可能无法做到和专业眼科医生一样好，但在医生资源匮乏的地区，总好过什么也没有。

其三，AI 或者机器学习的第三种用途，是获取大型数据集并尝试找到人们事先无法猜到的东西。这和科学家在流行病学领域寻找之前没有怀疑过的关联有点相似，该领域内的大数据分析研究正在进行，并很有可能得出有效结果。

其四，也是让鲁滨最兴奋的，是 AI 和机器学习能做一些永远无法通过人类做到的、并且人类永远无法想象的事。

鲁滨教授举了一个例子，NEJM 最近发表了一项通过 AI 技术让无法说话的语言障碍者实现用声音交流的研究，而仅靠人类自身是无法学习和了解语言障碍者内心想要表达的内容的。

但是有了 AI，可将电极放在语言障碍者的大脑皮层上，并使用非常复杂的机器学习算法进行相应时间的训练，在训练期间与语言障碍者进行大量练习，AI 就可渐渐得出电极拾取特定单词的特定模式的规律。

这样，当患者试图 " 讲出 " 某事时，AI 就可以渐渐读懂他想表达的内容，并以单词和完整句子给语言障碍者以回应，目前这一研究已经可以读懂并表达出相对复杂的想法。

这个例子是个十分神奇并令人激动的例子，它告诉我们 AI 能以人类永远无法实现的方式，来创造一种新能力。

AI 在诊疗领域和医药研发领域带来的帮助

鲁滨还分享了 AI 在诊疗领域和医药研发领域进行助力的方式。他表示，AI 在诊断和治疗领域，可通过算法来帮助医生识别他们可能没有想到的问题。例如 AI 可以帮助医生来在电子健康记录中，寻找潜藏在其中的诊断结果，并提供潜在的治疗方法。

而在医疗的研发领域，鲁滨认为的 AI 最有趣的应用之一，是在计算机药物发现领域的研究。在这里，AI 可以被用来寻找发现药物靶标，尤其是虚拟筛选已经存在或可能存在的分子。用 AI 比进行实际的药物筛查要快得多，而且便宜得多。

专访《新英格兰医学杂志》主编、哈佛大学教授 Eric Rubin：AI 超乎人类所能，也

（来源：Pixabay）

尽管这一领域刚刚起步，但是在目前已经得到的结果中，已经发现某些算法的命中率非常高。此外，在研发领域，AI 还能够帮助改进新发现的分子，使这些分子更像药物、或成为构成潜在新药物的化合物。

说到医学 AI 在疫情防控、疫苗研发或抗病毒药物研发方面的作用，鲁滨认为有两种方式，第一种方式是 AI 可被用于进行有关新冠的药物研发，AI 还可以被用于进行所谓的模拟试验。目前，科学家们已从新冠疫情中收集了大量数据，包括数以亿计的疫苗接种数据和数以百万计的感染者数据。

而 AI 将可以对这些数据进行学习，并代替传统的试验来进行模拟试验。例如，将患者按特征进行匹配，用 AI 进行分析来预测可能的结果，或者分析具备某个特征的患者群体发生了什么。利用传统试验得到的真实世界的数据相对缓慢而昂贵，模拟试验在必要的情况下替代传统试验。

AI 在未来五年可以带来的改变

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