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917tyc.com: 大数据“看病”离我们还有多远?

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随着大数据和人工智能的快速发展,917tyc.com:各行各业正不断颠覆或创造出新的行业。那么,大数据和人工智能与医疗行业的融合将带来什么惊喜?在2019(第五届)江西省互联网大会期间,新华网专访中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所核酸重点实验室研究员陈润生,解密“精准医疗”距离我们有多远?
精彩观点
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陈润生

生物医学大数据为疾病治疗提供全新的方向

生物医学大数据为疾病治疗提供全新的方向
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大数据主要是以人的遗传密码破译这一划时代进展,促使了生物医学大数据的出现,包括遗传密码、各种组学大数据。大数据的进入使得在经典的临床手段当中多了一个很新的信息,而这个信息是个大数据,所以信息本身虽然是一个组学数据,但是量很大,它为疾病的诊断治疗,为药物使用的准确提供了全新的依据。这样就使得有些严重的疾病可以比较早地预测,用药可以做得非常准确,大大地提高一些疾病的诊断、治疗的效率。它必然会为人类健康特别是一些疾病治疗提供全新的方向,因此它对人类健康的意义是深远、重大的。
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陈润生

组学大数据的应用正逐渐进入到医疗的实践当中

组学大数据的应用正逐渐进入到医疗的实践当中
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现在人们已经意识到组学大数据对于整个人类健康的意义了,但是具体真正应用,还在逐渐深入、逐渐进入到医疗实践中。但主要的困难是两个方面,因为这些大数据是全新的,一些信息过去没有用过。所以一是对于这些大数据跟疾病关系的认识,还需要不断地加强。实际上大数据可以测了,但测完大数据,很多我们还不知道它的意义,它对疾病会产生什么影响。我们现在真正对人的遗传密码解读只有3%,需要把另外的97%也都解读以后,才可以比较精准地去预测每一个遗传密码的变化会导致什么疾病。这是一方面,就是对遗传密码的解析、解读,现在才是初级阶段,所以我们要不断地加深。第二个就是组学大数据。这个量很大,除了遗传密码的数据之外,其实人的疾病还跟环境有关,还跟很多的生理、生化指标,跟各种各样的影像学指标都有关系。所以这些大数据,如何精确地去计算、去处理,依然是一个很难解决的问题。在这种情况下,目前看来,几十年人们发展的一个人工智能机器学习的办法,就是现在可用的一个理性的办法。因为数学建模变量太多,而上述讲的那些困难,用一个AI技术就能够帮助我们处理。AI技术在目前看来是生物医学大数据出现的初期阶段一个非常有效的工具,这个工具还会在很长一段时间里,帮助我们去研究、挖掘、解析生物医学大数据中跟人类健康有关的那些信息。当然,目前的人工智能应当说是人工智能的一个相对早期的阶段,和真正的人脑比,它的能力还差很远。所以在应用的同时,更应当从挖掘生物的脑功能角度来改进现在AI技术的原理、算法。也许会得到一个比现在能力更强的、功能更优秀的一个AI系统,帮助我们更深刻地挖掘蕴含在生物大数据当中的知识。
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陈润生

AI技术的挖掘会使得我们逐渐走向精准医疗

AI技术的挖掘会使得我们逐渐走向精准医疗
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随着AI技术的挖掘会使得我们逐渐走向精准。但是要真正做到精准,一方面要真正地能够挖掘出所有生物医学大数据的内涵。当然不只是用现在的AI,可能也要改进现在的AI系统,同时要不断增加对整个遗传密码生物大数据的理解,增加它的知识。所以这还是有非常非常多的工作、有非常非常多的困难需要克服,但是这也为我们进一步做一些原创性的工作提供了很多可能。我们不仅仅看到组学大数据分析当中要克服的困难,其实更应看到它会给我们带来的光明,带来原创的机会,所以它也是一个非常重要的宝库。
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