谷歌腦科學(xué)團隊近日宣布，他們已經(jīng)開發(fā)出電腦視覺系統(tǒng)，用于識別藥物中的蛋白質(zhì)晶體。團隊宣稱其準確率約為94％。蛋白質(zhì)晶體決定了細胞的形狀，并且對于發(fā)現(xiàn)可有針對性地治療各種疾病的藥物有作用。

谷歌腦科學(xué)團隊的首席科學(xué)家Vincent Vanhoucke今天在博文中談?wù)摰剑?ldquo;每種蛋白質(zhì)的識別都會進行數(shù)百次的實驗。雖然在設(shè)置和成像上是自動化的，但是通過視覺識別系統(tǒng)識別的蛋白質(zhì)晶體仍然在很大程度上存在錯誤的可能性，也容易出現(xiàn)人為錯誤。”他還說：“最重要的是，一旦錯過識別出這些蛋白質(zhì)晶體，將會導(dǎo)致生物醫(yī)學(xué)推進和改善藥物使用的現(xiàn)狀，而失去寶貴的機會。”

為了訓(xùn)練人工智能模型，谷歌研究人員將和晶體結(jié)果識別公司MARCO進行合作。

谷歌腦科學(xué)團隊和MARCO的合作成果已經(jīng)進行了開源，在GitHub上發(fā)布了，且在PLOS One期刊上發(fā)表的一篇論文中進行了詳細介紹。

現(xiàn)在我們可以發(fā)現(xiàn)一個趨勢，越來越多的大型科技公司和創(chuàng)企進入到醫(yī)療保健領(lǐng)域，尤其是在提供影響服務(wù)上。

百度研究院在上個月宣布，他們已經(jīng)創(chuàng)建了一種比人類病理學(xué)家更準確、更好的識別乳腺腫瘤的算法。早期結(jié)果還表明，人工智能在監(jiān)測皮膚癌方面比人更為準確。

同樣，在上個月，谷歌研究人員在NPJ數(shù)字醫(yī)學(xué)雜志上發(fā)表了預(yù)測深度學(xué)習模型的結(jié)果。該模型能夠確定患者是否需要重新入院進行治療，以及他們住院時間的長短，還有他們在住院期間的死亡可能性。

在今年早期的時候，谷歌共享了一個計算機視覺模型。該模型可以監(jiān)測糖尿病視網(wǎng)膜病變的情況，而這是心血管疾病的關(guān)鍵指標。

Verily Life Sciences——就像Google一樣，是Alphabet的附屬公司，也對藥物識別／挖掘領(lǐng)域感興趣。此外，Verily周三宣布，它將與ResMed合作探索睡眠呼吸驟停，這可能是體重增加或心力衰竭的致病原因。