隨著世界范圍內(nèi)的人口老齡化情況不斷加重，對醫(yī)療水平提升的訴求等級也不斷提升。而精確的診斷技術(shù)，能夠提早疾病的發(fā)現(xiàn)，從而及時遏制病情的惡化，節(jié)省后續(xù)的開支，分子診斷無疑為精確診斷的需求提供了可能。但目前的分子診斷的市場普及速率還受限于資金、技術(shù)、與人才的投入，人工智能技術(shù)的引入能夠有效服務(wù)于分子診斷上、中、下游三級市場中不同場景的需求，并有效緩解其各級市場的壓力。

一、分子診斷市場現(xiàn)狀簡述

分子診斷因其精確性和強(qiáng)因果性，近年來其市場份額逐漸增大。分子診斷的上游市場關(guān)注于診斷原材料的提供，包括各種生物酶、多肽、生物指針等；而中游市場囊括了大部分的試劑和儀器的提供方；下游市場集中于教育機(jī)構(gòu)及醫(yī)療機(jī)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)室分析服務(wù)。雖然中游市場（試劑、儀器）占據(jù)了大部分的市場份額，但下游市場的研究與分析卻是這個行業(yè)創(chuàng)新能力的主要產(chǎn)出。來自于實(shí)驗(yàn)室的研究結(jié)果，既能豐富上游市場的產(chǎn)出，同時也能夠?yàn)橹杏问袌霎a(chǎn)品的優(yōu)化提供建議，從而活化整個市場。

長久以來，分子診斷的實(shí)驗(yàn)階段其實(shí)驗(yàn)人員往往面臨著巨大的工作壓力，人口老齡化和生活方式病更是加重了這種壓力，而壓力之下，其工作結(jié)果的精確性和準(zhǔn)確率也會收到影響。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)為緩解這種壓力提供了可能，并為診斷的準(zhǔn)確性和高效率提供了保證。

二、分子診斷中的人工智能技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：典型的監(jiān)督性機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過層層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建來完成反向傳播算法應(yīng)用梯度下降訓(xùn)練。在分子診斷領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠服務(wù)于更深層的蛋白質(zhì)組學(xué)研究，以及蛋白序列關(guān)聯(lián)性研究。

數(shù)據(jù)可視化：適用統(tǒng)計(jì)圖形、圖表、信息圖和其他工具，數(shù)據(jù)可視化可以清晰有效的以視覺傳遞定量信息。分子診斷中產(chǎn)生的海量信息，往往需要著從實(shí)驗(yàn)人員到其他受眾的信息傳遞，可通過數(shù)據(jù)可視化來實(shí)現(xiàn)這種有效傳遞。

虛擬現(xiàn)實(shí)：簡稱虛擬技術(shù)或虛擬環(huán)境，利用電腦模擬產(chǎn)生一個三維空間的虛擬世界，提供數(shù)據(jù)或其他信息的模擬。分子診斷可利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)大批量的虛擬篩選，節(jié)省實(shí)驗(yàn)成本，提升實(shí)驗(yàn)效率。

三、人工智能在分子診斷領(lǐng)域的應(yīng)用分布

四、人工智能技術(shù)在分子診斷領(lǐng)域應(yīng)用案例

富士通： 與島津制作所，以及FUJITSU Human Centric AIZinrai共同進(jìn)行致力于提高質(zhì)譜儀測量波形峰值提取相關(guān)的人工智能活用方面的研究，建立自動生成深度學(xué)習(xí)專用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)圖像化對波形輪廓進(jìn)行解析。 最終完成的人工智能自動峰值提取技術(shù)已經(jīng)可在數(shù)秒之內(nèi)完成實(shí)驗(yàn)人員需耗費(fèi)兩小時才能完成的操作，誤檢率7%、漏檢率9%，并消除了不同操作人員帶來的分析精度差異；

E PFL工程學(xué)院 ： 編寫人工智能程序，通過針對結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中分子結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)超短時間內(nèi)預(yù)測原子對外加磁場的反應(yīng)，助力核磁共振光譜來確定有機(jī)分子中原子的確切位置。 技術(shù)的最大優(yōu)勢在于其能夠在短時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度極高的量子化學(xué)運(yùn)算，比現(xiàn)有的方法計(jì)算速度快近10000倍。 針對同樣的問題，其計(jì)算時間能夠從16年縮短到6分鐘。

Cyclica ： 在IBM和安大略省卓越中心的技術(shù)支持下，Cyclica將在其Ligand Express添加預(yù)測性ADMET預(yù)測模型，這一系列使用專用人工智能深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建ADMET預(yù)測模型可將多向藥理學(xué)結(jié)合，并輔助實(shí)驗(yàn)人員作出明智的決策。

晶泰科技（XtalPi）： 通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有效的提取結(jié)構(gòu)特征，高效地動態(tài)配置藥物晶形，完整的預(yù)測一個小分子的所有可能晶形，縮短晶形開發(fā)周期，提升ADMET性質(zhì)預(yù)測的準(zhǔn)確度。

五、人工智能在分子診斷領(lǐng)域的應(yīng)用局限

高端人工智能人才缺口：數(shù)據(jù)顯示，未來中國人工智能人才缺口高達(dá)500萬，而為實(shí)現(xiàn)學(xué)科結(jié)合，跨學(xué)科人才更是難得，目前缺少成體系的分子診斷人工智能人才培養(yǎng)方案。

缺乏完善的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系及共享機(jī)制：分子診斷專業(yè)門檻高，產(chǎn)業(yè)鏈條復(fù)雜，這造就來自不同分子診斷市場層級的數(shù)據(jù)割裂嚴(yán)重、標(biāo)準(zhǔn)不一。另外，由于監(jiān)管政策和機(jī)構(gòu)改制頻繁，數(shù)據(jù)銜接難度更大，完整度和精準(zhǔn)度都很難適應(yīng)復(fù)雜模型的訓(xùn)練。

“黑盒子”特性使普及困難：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖能實(shí)現(xiàn)高精度的計(jì)算結(jié)果，但其推理計(jì)算過程難以回溯，導(dǎo)致難以對病人解釋具體原理，造成普及困難。

六、人工智能在分子診斷領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展趨勢

第三方分子診斷獨(dú)立病例機(jī)構(gòu)建立：為了彌補(bǔ)人才缺口，如今越來越多的第三方獨(dú)立診斷機(jī)構(gòu)紛紛建立，通過與大型醫(yī)院及研發(fā)機(jī)構(gòu)合作，可接手其數(shù)據(jù)信息，利用開發(fā)的人工智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將結(jié)果反饋給客戶，同時完成自己本身的數(shù)據(jù)積累。

線上線下協(xié)同發(fā)展：高速互聯(lián)網(wǎng)和分子診斷技術(shù)逐步結(jié)合，特別是5G技術(shù)出現(xiàn)后，高維度的數(shù)據(jù)共享成為可能，眾多針對分子診斷實(shí)驗(yàn)分析的開源軟件、程序開始流通；

大型集團(tuán)公司加入市場競技：越來越多的以信息技術(shù)為主導(dǎo)的科技公司開始參與醫(yī)療市場、分子診斷市場的競技，依賴其本身的資金技術(shù)及數(shù)據(jù)優(yōu)勢，開始搶占市場份額。

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核心版濃縮精華分析內(nèi)容至2頁內(nèi)，覆蓋重要數(shù)據(jù)、分析結(jié)論及案例簡述，以供使用者高效系統(tǒng)地了解人工智能技術(shù)在自身所關(guān)注產(chǎn)業(yè)內(nèi)的潛在機(jī)會。

深度版在核心版的基礎(chǔ)上，包含詳盡的行業(yè)或場景痛點(diǎn)分析、技術(shù)解讀、落地案例詳解及資料附錄等，以供有深度研究需求的使用者進(jìn)行深入探究。