人工智能與機器學習在醫(yī)療保健領域已經(jīng)擁有多年實踐歷程，憑借著對醫(yī)學及發(fā)現(xiàn)技術的重大貢獻，二者的業(yè)務規(guī)模每年都在以驚人的速度增長。

“精準醫(yī)學”有時也被稱為“個性化醫(yī)學”，在醫(yī)療保健領域仍是一個相對較新的概念，但其基本思路多年之前就早已存在。根據(jù)美國國家醫(yī)學圖書館的資料，精準醫(yī)學是指“一種新興的疾病治療與預防方法，其考慮到每個人在基因、環(huán)境以及生活方式等方面的個體差異。”

精準醫(yī)學能夠幫助醫(yī)生考量并采用更加個性化的治療方法，而不再面向所有患者實施統(tǒng)一的治療方法，從而確保治療流程確切匹配病患的具體情況。在確定治療方案的過程中，醫(yī)生往往需要查看患者的遺傳史、生活地區(qū)、環(huán)境因素、生活方式以及習慣等等。

借助人工智能技術，精準醫(yī)學也邁入了新的階段與高度，能夠為患者提供更準確的預測性結論。同時，還有人認為，如果沒有機器學習算法支持整個流程，精準醫(yī)學根本不可能完全實現(xiàn)。

在由Chilmark Research發(fā)布一的份報告中，研究人員指出要充分發(fā)揮精準醫(yī)學的潛力，除了以遠超人類的速度讀取并分析大量醫(yī)學數(shù)據(jù)之外，AI技術還能夠更準確地給出判結果，包括適用于患者的治療選項以及可能的治療結果等重要論斷。

在AI的幫助下，我們不僅能夠預測治療效果，甚至有望預測患者未來患病的可能性，這也正是精準醫(yī)學的一大核心優(yōu)勢。通過更透徹地理解為何發(fā)生疾病以及在哪些環(huán)境之下更可能產(chǎn)生疾病，人工智能得以幫助并引導醫(yī)學從業(yè)者了解可以根據(jù)哪些發(fā)病前跡象實現(xiàn)疾病預判。對于醫(yī)療行業(yè)以及每一位普通人而言，這種提前評估疾病風險的能力無疑是革命性的。

此外，機器學習還有助于改善美國食品藥物管理局（FDA）制定的關于測試、藥物與藥物合成合作關系的法規(guī)，進而支撐起更完善的治療體系。更具體地講，要全面實現(xiàn)精準醫(yī)學，我們首先需要在各制藥企業(yè)、生物技術公司、學術界、診斷機構等參與方之間建立起緊密的協(xié)作體系，從而推動創(chuàng)新工作的快速進步。

行業(yè)領先的精準醫(yī)學情報公司Amplion最近發(fā)布了Dx： Revenue。這是一套軟件情報平臺，利用機器學習技術提供與各制藥合作方相關的洞察見解。

這套平臺覆蓋包括臨床試驗、科學出版物、會議摘要、FDA批準測試、實驗室測試以及其他信息的總計3400萬個數(shù)據(jù)源，旨在確保測試服務供應商的能力與制藥企業(yè)的特定需求相匹配。

Amplion公司CEO Chris Capdevlia表示，“這種能力在癌癥領域尤其重要，因為我們正努力將以往千篇一律的匹配方法轉(zhuǎn)化為更具針對性的個性化實施方向，從而根據(jù)每一位患者的生物學特征進行治療。通過這種醫(yī)療保健個性化方法，我們不僅能夠為患者帶來更好的治療結果，還能夠通過降低周期與提高成功率的方式壓縮藥物開發(fā)成本，推動有價值藥物的上市速度——這一切都將為患者帶來更好的診療體驗與治愈效果。”

精準醫(yī)學有望真正改善民眾的生活質(zhì)量，甚至挽救更多生命。而人工智能的應用則能夠顯著放大這種積極效果。對于眾多因目前診療費用及醫(yī)療保險額度而無法承擔高復雜度治療方法的患者，精準醫(yī)學與AI技術的結合還能顯著降低治療的成本與享用門檻。誠然，精準醫(yī)學仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，但我們相信人工智能的介入將幫助我們不斷探索、最終實現(xiàn)這一偉大目標。