10 遇见智能时代的你（第9/10页）

智能手机解决了数据获取的问题。美国一位研究者想要收集有关心血管的数据，于是上传了一个名叫“我的心脏计数器”的App到苹果商城，结果短短两周内他手上就有了超过6000人的测试结果。现在他面对的问题不再是样本不足，而是缺少面对庞大数据进行更精确分析的能力。

我们一旦有能力把生物大数据抽丝剥茧，获得想要的结论，整个医学行业将受益无穷。以糖尿病为例，仅在中国就预计有超过1亿人受此病困扰。糖尿病诊断过程中有一个令医学界十分头疼的问题，就是不容易对病人做到糖尿病亚型的精确细分，这对前期预防和后期治疗都极为不利。而大数据分析可以在这一点上发挥优势，如果最终能对每个病人做出具体的病型确认，就能真正做到“对症下药”。

基因测序是发现致病原因的一个前沿方法。在这方面，我赞助了一个食管癌项目。过去在基因测序与疾病相关性的研究上，限于技术基本只能够做到单基因致病研究，比如发现某种基因突变会导致唐氏综合征之类的罕见病。而常见病很多是由多个基因组合的突变导致。过去由于计算能力达不到现在的水平，人们根本算不出来到底是哪些基因的组合导致了一些常见病。但是未来是可以算出来的。

大数据与智能分析对药物市场也会有明显改善。现代医疗中的药物品种已经变得越来越多、越来越复杂，有时病人会发现，光是治疗感冒的药物就多达几百种。大数据的出现，将为我们带来个人定制的药物使用方案，精准使用每一种最适合我们的药物。

这也就是“精准医疗”（Precision Medicine）的概念。美国前总统奥巴马2015年在国情咨文中提出“精准医学计划”，打算通过分析100多万名美国志愿者的基因信息，以便掌握疾病形成机理，开发相应药物，实现“精准施药”。通过互联网、人工智能与生物大数据的引领，精准医疗将成为一种把个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置的新方法。我国也在2015年由科技部召开精准医学战略专家会议，计划在2030年前向精准医疗领域投入600亿元。

多伦多大学的Brendan Frey（布兰登·弗雷）教授称，现代科技下我们已经能源源不断地获取基因生物学的数据，但是人类却难以破解和掌控这些海量数据，无法“理解”基因。我们可以想到，深度学习将扬其所长，寻找人类无法发现的基因关联。当人工智能找出健康的基因序列模式，人类就能够通过基因来诊断甚至预测疾病，优化用药靶向。

精准医疗的概念引起了不少争议。美国女星安吉丽娜·朱莉通过基因检测获知自己有80%的概率患上乳腺癌和50%的概率患上卵巢癌，于是毅然切除了双侧乳腺和卵巢。这一举动引发了媒体的大讨论。仅因为一个数字概率就去做切除手术，会使很多人迟疑。更有人担忧预测技术会被滥用，成为引导病人“无病呻吟”以便谋取利益的一种手段。

预测性治疗正如人工智能在警事安全领域促成的预测性防范——在一个人还没有实施犯罪之前就采取预防措施。无论如何，未来的人类要更频繁地面对此类抉择。

相比进行基因检测进而提前手术这类较为奢侈的项目，人工智能在更多普适医疗项目上也具有重大利用价值。

在中国大城市中，超过70%的人处于身体亚健康状态，而由于看病难、工作忙碌等因素，真正去医院的人数不到5%。人们需要一个身边的“私人医生”。未来的医疗大脑会成为这个“私人医生”。所有人随时随地可以通过手机、智能系统“看医生”。远离大城市和三甲医院的人群也将拥有更多的医疗选择。