根據(jù)埃森哲的一份報告，到2026年，醫(yī)學和制藥領域的大數(shù)據(jù)和機器學習相結(jié)合將帶來驚人的每年1500億美元的價值。這一數(shù)字反映了人工智能（AI）工具的潛力，可幫助醫(yī)生，患者，保險公司和監(jiān)管機構(gòu)做出更好的決策，優(yōu)化創(chuàng)新并提高研究和臨床試驗的效率。出于這個原因，5月1日，GEN網(wǎng)站列出了人工智能在生命科學領域最有價值的六個應用。

本文參考了全球五大制藥公司對人工智能技術(shù)的分析。雖然現(xiàn)有的分析提供了涵蓋生命科學和生物技術(shù)行業(yè)應用的所有主要趨勢的廣泛調(diào)查，但這篇最新文章突出強調(diào)了TechEmergence認為最相關(guān)的六項最新認證。應用趨勢。

1.診斷疾病

醫(yī)學面臨的最大挑戰(zhàn)是疾病的正確診斷和鑒別，這也是機器學習發(fā)展的重中之重。 2015年的一份報告顯示，超過800種癌癥的治療方案正在臨床試驗中。使用機器學習可以使癌癥識別更加準確。是的，一個波士頓的學生例如，制藥公司Berg正在使用AI平臺來分析臨床試驗患者數(shù)據(jù)，以促進開發(fā)用于治療各種疾病的新藥。

2.個性化的藥物

目前正在研究使用機器學習和預測分析來定制個體的特定治療潛力。如果成功，該策略可以優(yōu)化診斷和治療選擇。目前，該研究的重點是監(jiān)督式學習，醫(yī)生可以利用遺傳信息和癥狀縮小診斷范圍或?qū)颊叩娘L險作出明智的猜測。這可以促進更好的預防措施。預計未來10年內(nèi)，先進的健康測量移動應用以及微生物傳感器和設備的使用將爆發(fā)，這將提供豐富的數(shù)據(jù)，從而有助于有效的研發(fā)和更好的治療選擇。

3.藥物開發(fā)

機器學習在早期藥物發(fā)現(xiàn)（例如新藥開發(fā)）和研發(fā)技術(shù)（下一代測序）中扮演著許多角色。這一領域的第一項是精準醫(yī)學，這使得識別復雜疾病和可能的治療更加有效。麻省理工學院臨床機器學習小組是使用機器學習促進精密醫(yī)學的主要參與者之一，專注于算法開發(fā)。英國皇家學會指出機器學習在醫(yī)學發(fā)展中可以通過分析制造過程數(shù)據(jù)并加快生產(chǎn)，幫助制藥公司優(yōu)化生產(chǎn)。

4.臨床試驗

臨床試驗研究是一個漫長而艱難的過程。機器學習有助于以各種方式縮短這一過程。一種策略是對廣泛的數(shù)據(jù)使用高級預測分析，以更快地確定目標人群的臨床試驗候選人。麥肯錫分析師描述了其他機器學習應用，可以通過簡化任務來提高臨床試驗的效率，例如計算理想的樣本量，促進患者招募以及使用醫(yī)療記錄來最大限度地減少數(shù)據(jù)錯誤。

5.放射治療和放射學

在2016年的一次采訪中，哈佛醫(yī)學院助理教授Ziad Obermeyer博士說：“二十年后，放射科醫(yī)師將不會以他們目前的形式存在。它們看起來更像電子機器人：每分鐘監(jiān)控數(shù)千個讀數(shù)。該研究報告的算法。目前，倫敦大學學院深層心理健康研究機構(gòu)正在開發(fā)機器學習算法，以通過區(qū)分健康組織和癌癥組織來提高放射治療計劃的準確性。

6.電子健康記錄

支持矢量機器（用于分類患者電子郵件查詢的支持向量機）和光學字符識別（用于數(shù)字化手寫筆記的技術(shù)）是用于文檔分類的機器學習系統(tǒng)的基本組件。 這些技術(shù)的應用包括MathWorks的MATLAB（一種帶有手寫識別應用的機器學習工具）和Google的Cloud Vision API。 麻省理工學院臨床機器學習小組的關(guān)鍵之一是開發(fā)基于機器學習的智能電子健康檔案技術(shù)。 這個想法是開發(fā)“安全，可解釋，能夠從少量標記的培訓數(shù)據(jù)中學習，理解自然語言，并能夠在醫(yī)療環(huán)境中工作。 功能強大的機器學習算法在機構(gòu)中得到了很好的推廣。