目前，人工智能與醫學的結合以影像學最為密切，已經陸續產出針對肺、眼和皮膚等器官疾病輔助診斷的產品。而在藥物研究領域，人工智能也大有潛力。

提質增效 助推藥物研發

眾所周知，新藥研發有“兩高一長”之說：高投入、高風險、長周期。一款新藥從開始研發到獲批上市，通常需要經過10—15年的時間。據統計，利用傳統方式開發新藥的費用已接近25億美元，而且每9年會增加1倍，近九成的藥物在Ⅰ期臨床階段就會被淘汰。能夠在藥性、安全性等方面達標，最終走向市場的藥物可謂是千里挑一。

人工智能的介入，能夠為馬拉松式的藥物研發找到新的突破點。“計算機可以讀遍所有的藥物專利和相關數據庫，對藥物結構和作用病癥及對應靶點胸有成竹，再去設計治療某種疾病的藥物時，便可以有目的性地去篩選，從而大大節省藥物研發成本、縮短研發周期。”徐波說。

“雖然人工智能在該領域的推廣還在初級階段，部分藥企已經開始推進與人工智能公司的合作。”徐波告訴記者，已有不少制藥公司已經將這些技術投入使用。例如，制藥巨頭默克公司正在開展相關項目，旨在利用深度學習技術發現新型小分子;輝瑞公司已開始與IBM Watson合作研發免疫腫瘤藥物;生物技術公司Berg的研究人員開發了一種模型，通過對1000多種癌細胞和健康人類細胞樣本的測試，來識別以前未知的癌癥機制等。

國際上風起云涌，很多決策者都愿意用新的方法和角度去啃藥物研發這塊硬骨頭。“另外，由于臨床時間和樣本量的限制，全新藥物在推行之初還是會有一定風險。實際上，很多時候我們并不完全需要一個全新的藥物。”徐波表示，一藥兩用、三用甚至多用的情況并不少見，如二甲雙胍本以治療糖尿病的藥物身份被研發出來，但后來也有研究證實它在治療腫瘤和心血管疾病等方面也有明顯作用。“我們如果能夠找出成熟藥物的其他功效，也可減少研發成本和臨床風險，人工智能在這方面可以幫上大忙。”

私人訂制 保障合理用藥

合理用藥在全世界都是一個重大問題。據世界衛生組織估計，在醫生所有開出的藥物中，一半以上配藥或銷售不當，而且有半數患者沒有正確用藥。過度用藥、用藥不足和錯誤用藥導致稀缺資源的浪費和廣泛的衛生危害。

例如，慶大霉素、鏈霉素等是常見的廣譜抗生素，常用作消炎、殺菌。1981年，上海紅十字會等單位組織耳科專家對1742名聾啞人進行檢查，發現78%的人為后天聾啞，其中應用鏈霉素、慶大霉素等耳毒性藥物引起聾啞者足有500余名。不合理用藥導致的嚴重后果可見一斑。

“人工智能可依托于基因組學大數據，對每位病人的用藥‘私人訂制’，無論是基因突變導致的藥物敏感性差異，還是體重等個體差異帶來的用藥劑量微調，都可以通過人工智能的‘火眼金睛’精準判斷。”徐波說。

與藥物研發一樣，現階段人工智能在合理用藥領域也剛剛起步。“如果數據量、數據質量跟不上，即便醫學人工智能有再好的前景，也會陷入‘巧婦難為無米之炊’的尷尬境地，對于藥物研發和合理用藥更是如此。”中科院分子影像重點實驗室主任田捷表示，目前以研發和應用為目的的數據收集正在全國范圍內穩步推進，下一步學界還將瞄準數據標準化、高質化發展。

據悉，今年8月份，中國抗癌協會將正式成立腫瘤人工智能專業委員會，搭建以人工智能技術解決腫瘤診療臨床問題的學術平臺。屆時，將聯合臨床醫學、生物信息學和計算機科學等多學科專業人才，合眾之力在腫瘤學領域建立醫工結合的示范模式，同時推進行業相關政策和標準制定，共同推動醫學人工智能的快速、健康發展。