尼克·西罗医生终于找 到了将他的孩子们 从几十年残疾疼痛 中拯救出来的方法。

西罗 医生的两个儿子出生时 就患有黑尿症 ，也称为黑骨 病，这是一种非常罕见的基因 突变，全球仅有200人患有该 病。如果不进行治疗，他们可 能会患上严重的早发性骨关节 炎，骨质疏松和心脏病的风险 会显著增加。

但市场上没有任何现成的医学 治疗方法，于是他就去寻找。 经过长期且花费巨大的寻找， 他终于找到了治疗方法。

但是西罗医生的故事并不少 见。目前已知的罕见病有7000 种，影响了全球约4亿人。然 而，这些疾病中有95%仍没有 得到认可的治疗方法，而且不是每个人都有时间和资源自己 去寻找治疗方法。

人工智能在此可以发挥作用。

数字化卫生技术的蓬勃发展

据预测，在人工智能和机器学 习(AI/ML)的推动下，医疗 行业的格局将将在未来10年中 彻底改变。通过汇总和分析来 自联网家庭设备和医疗记录的 数据，医疗保健系统将能够根 据预测主动提供医疗护理。

“医疗保健已经变得太复杂 了，人类很难把它做好。疾 病种类太多了，治疗方法也太 多了。如果你把遗传学、蛋 白质组学、生物医学等因素都 考虑进去，那么对于人类来 说需要理解的数据就实在太多 了。”美国韦尔斯利巴布森学 院(Babson College)校长特 聘教授信息技术与管理专业汤 姆·达文波特教授在接受国际电 联采访时如是说。

他说:“人工智能，特别是机 器学习，能够以相对比较简单 的形式处理所有这些数据，并能对人们可能患什么疾病以及 什么治疗方法可能最有效进行 预测。”

2018年，卫生技术领域的投 资超过了81亿美元，其中超 过四分之一的资金与人工智能 和机器学习相关。从发现药物 到进行诊断，企业正在试验大 量的人工智能医疗保健解决方 案——结果令人振奋。

发现治疗罕见病的药物

西罗医生的故事激发了 Healx 这家医疗保健初创企业的灵 感。Healx使用人工智能利用 已有的和已批准的医疗方法大 规模地预测和寻找罕见病的治 疗方法。

为了分析一种疾病，Healx会 通过算法分析现有的数据，如 临床试验信息、可用于测试治 疗方法的模型、患者群体的数 量和质量，以及他们的主动性 如何等。在药物匹配方面，也 是同样的道理，算法会搜索并 预测哪种现有的药物最适合停 止或逆转疾病的进程。

12年与24个月的对比

该公司的目的是使用这种方法 发现针对罕见病的新疗法，并 推动其在24个月内进入临床试 验。这比传统的新药研发和临 床开发模式要快得多，传统模 式平均需要12年而且 估计耗 资26亿美元。此外，完成医学 试验的新药只有12%能通过审 批。

“我们可以找到那些还没有治 疗方法的疾病，然后分析数据 并做出预测，” 吉利亚姆说，“ 到目前为止，我们的成功率是 100%，这是我们都没有预料 到的。”

对已经通过审批的药物进行研 究，减少了监管障碍，加快了 试验时间，有可能在几年内可 以开展治疗，而不是需要几十 年。

“对于脆性X综合症，我们花了 18个月的时间进行预测，然后 测试这些预测，为临床试验IIa 期进行准备，所花费的成本非 常低，”吉利亚姆说。

这家初创企业的目标是在2025 年前帮助100种罕见病的治疗 方法走向临床试验。目前，他 们正专注于两个疾病群，即罕 见神经-逻辑疾病和罕见癌症， 并计划在未来两年内扩展到另 外两种疾病群。

家中诊断

根据世界卫生组织的数据，到 2030年，全球卫生工作者的短 缺数量将达到1800万人。人工 智能可以通过帮助医生快速有 效地诊断和评估癌症和帕金森 病等退行性疾病的患者，从而 帮助应对这一挑战。

例如，人工智能初创企业 Medopad公司(后改名为 Huma)与中国互联网公司腾 讯公司合作，开发了一项名 为“在家”的人工智能驱动监 测解决方案，用于评估在真实 环境下帕金森病患者的运动功 能。

“人工智能在医疗保健领域的 应用非常重要，因为我们的医 疗系统无法应对增长的需求。 我们必须走向‘预防而不是治 疗’的模式，这个模式的核心是 预防医学，”Medopad的发言 人在接受采访时如是说。

帕金森病影响了全球约一千万 人。它的症状范围很广，因 此，随着病情的发展，诊断和 监测都变得很困难。

Medopad的 "在家 "解决方案 使用可穿戴设备和智能手机应 用程序监测患者，然后用机器 学习来发现数据中的模式。

Medopad的发言人说:“人工 智能将减轻临床医生和过度紧 张的医疗系统的负担，还能改 善帕金森病患者的生活。”

“随着我们开始积累更大的数 据池，更好地了解疾病进程 和风险的可能性变得无穷无 尽。移动技术无处不在，每个 人都在成为自己健康的数据中 心。”

对于患者来说，该技术意味着 可以在家中与护理人员或家 人一起进行测试。对于医生来 说，它可以减少评估病人所需 的时间，从而提高工作效率， 降低成本。

国际电联的作用

对于医生和医疗专业人员来 说，接下来的一个大挑战将是 如何采用这些新系统并将其整 合到日常临床实践中。

国际电联与世界卫生组织 (WHO)合作的人工智能医疗 焦点组，正在用人工智能解决 方案为医护人员赋能，以期实 现全民医保覆盖。

该焦点组的主要目标之一是建 立一个标准化的评估框架，以 评估哪些基于人工智能的决策 方法可以用于医疗、诊断、分 诊或治疗。

国际电联人工智能惠及人类 2020年全球峰会将探讨人工智 能如何帮助实现联合国可持续 发展目标。