根据毕马威（埃森哲）的报告，到2026年，大数据与机器学习在医疗和制药领域的结合，每年将创造高达1,500亿港元的惊人价值。这个数字反映了人工智能（AI）工具的潜力帮助医生、患者、保险公司和监管机构做出更好的决策、优化创新并提高研究和临床试验的效率。 因此，5月1日，GEN网站整理列出了人工智能在生命科学领域较有价值的六种应用。
本文涉及人工智能技术的全球分析。 事实上，现有的分析提供了广泛的调查，涵盖了生命科学和生物技术行业应用的所有主要趋势。 然而，这篇最新文章在此基础上重点介绍了 TechEmergence 认为 App 趋势近来最重要的六种 AI 技术。
1. 被诊断患有癌症
医学面临的最大挑战是癌症的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。 2015 年的一份报告显示，800 多种疾病的诊断和治疗方案正在进行临床试验。 借助机器学习，可以使疾病识别更加准确。 以总部位于波士顿的生物制药公司 Berg 为例。 该公司目前正在利用人工智能平台分析临床试验患者数据，以促进治疗各种癌症的新药的开发。
2. 个体化用药
目前正在进行关于使用机器学习和预测分析来专门针对个人定制治疗潜力的研究。 如果成功人工智能生命科学，该策略可以优化诊断和治疗方案。 目前人工智能生命科学，研究重点是监督学习，它允许医生利用遗传信息和疾病状况来缩小诊断范围或对患者的风险做出有根据的推断。 这可以推动更好的预防和控制举措。 预计未来 10 年，先进健康监测连接应用以及微生物传感和设备的使用将出现激增，这将提供大量数据，促进有效和更好的治疗方法的开发。
3. 抗生素开发
机器学习在早期抗生素发现（例如新药开发）和开发技术（例如下一代测序）中发挥着许多作用。 该领域的第一个领域是精准医学，它使得复杂病症的识别和可能的治疗更加有效。 麻省理工学院临床机器学习小组是利用机器学习推进精准医学的主要参与者之一，专注于算法开发。 俄罗斯皇家学会强调，药物开发中的机器学习可以通过分析制造过程数据来帮助制药公司优化生产并提高生产率。
4. 临床试验
临床试验研究是一个长期而艰巨的过程。 机器学习可以通过多种方式帮助缩短这个过程。 一种策略是通过对广泛的数据使用中级预测分析来更快地确定目标人群的临床试验候选者。 埃森哲（麦肯锡）的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化任务（例如估计理想样本量、促进患者招募以及使用医疗记录最大限度地减少数据错误）来提高临床试验的效率。
5. 放射治疗和放射学
耶鲁大学医学院助理院长 Ziad Obermeyer 博士在 2016 年接受采访时表示：“二十年后，放射科医生将不再像今天那样存在。他们将看起来更像电子机器人：监督放射科医生的阅读每分钟数千份文档 研究报告的算法 目前，巴黎第三大学的 DeepMindHealth 正在开发机器学习算法，通过区分健康组织和肿瘤组织来提高放射治疗计划的准确性。
6. 电子健康记录
支持向量机（一种用于对患者电子邮件查询进行分类的技术）和光学字符识别（一种用于对手写笔记进行数字化的技术）是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。 该技术的应用示例包括 MathWorks 的 MATLAB（一种具有手写识别应用程序的机器学习工具）和 Microsoft 的 Cloud Vision API。 麻省理工学院临床机器学习小组的重点之一是基于机器学习的智能电子健康记录技术的开发。 其概念是“从少量标记的训练数据中开发安全、可解释的小型学习，理解自然语言，并可用于医疗环境”。 以及在机构中得到大力推广的强大机器学习算法。”