導讀：
癌癥是全世界共同面臨的公共健康問題。美國藥物研究與制造商協會最新報告顯示,在目前正在研究的800種治療癌癥的藥物中,73%有潛力成為“個性化藥物”。個性化治療,
癌癥是全世界共同面臨的公共健康問題。美國藥物研究與制造商協會最新報告顯示,在目前正在研究的 800種治療癌癥的藥物中, 73%有潛力成為“個性化藥物”。個性化治療,又叫“精準醫療”,是一種以基因數據為基礎的新興治療手段,未來可能會讓癌癥這樣的“大病”轉化為像高血壓一樣的慢性病。
從去年開始,我國迎來了精準醫療多項國家政策的發布。不過,伴隨人口老齡化,癌癥的防治之路依然任重道遠。在這一點上,科技公司通過 ABC技術手段(人工智能 AI、大數據 Big Data和云計算 Cloud Computing)來優化精準醫療的數據處理流程、提高數據化程度,正在引發越來越多的關注。
前有政策催化后有資本推動,精準醫療難的根本在于“數據化”
2016 年是全球精準醫療“多重奏”的一年。美國“癌癥登月”加碼,英國十萬基因組計劃加速推進。 3月份,中國也正式發布了精準醫療的國家指南,精準醫療(基因組學)入選了“十三五” 100個重大項目。
相關國家政策的提出為精準醫學的技術開發、應用實踐和商業規劃指出了可循的路徑,迎來了資本市場的看好。 2016年中國精準醫療產業規模達 400億元,并且在未來將保持 20%以上的年均增長率。基因測序作為精準醫療產業基礎占據了最大份額,達到 63.7%。
看似順利的產業發展形勢下,精準醫療事業的難點究竟在哪里?
所謂精準醫療,衛生部原副部長何界生的說法最為通俗易懂。她認為精準醫療如同“量體裁衣”,制定個性化的治療方案。個體基因不同、環境與生活習慣差異,都關系著疾病防治。
理想狀態下,基于基因數據分析的精準醫療能夠提供一個較為全面的健康管理方案,從預測到治療,都能較精準地對患者病情進行較為準確地把握。不過,正是這種“精準”對基因數據提出了高要求。
除卻有些人不愿意透露關乎個人健康的隱私因素外,我國還面臨著人口龐大、社會環境復雜的現狀,基因數據的收集、分析和匹配是一項名副其實的“技術活”。在這一點上,具備人工智能、大數據和云計算技術優勢的公司擁有“用武之地”。
百度云聯合多家醫療企業,要讓基因數據分析更“智能”
對基因數據的研究,是疾病防治需要面對的第一道關卡。在這個過程中,科技公司的優勢基本可以體現為三方面:數據庫的搭建,基因數據處理,基因數據的智能化解讀。
數據庫的搭建可以理解為醫療數據的云化。基因研究的數據一直是以指數級增長,但“數據多卻不能用”是傳統基因研究的問題所在。數據分析領域有一個說法“垃圾放進去,出來的也還是垃圾”,講的正是數據的收集和標準化問題。尤其是像癌癥這樣的“大病”,其防治是全球面臨的共同課題。如果各國、各機構提交的大數據都是零散、碎片的,那么即便擁有海量數據也很難挖掘它的價值。
云計算給基因數據帶來的新思路是通過海量可彈性調度的計算與存儲資源,幫助測序中心、科研與臨床用戶以及 SaaS服務提供商便捷地在云端部署基因數據分析乃至整個精準醫療與健康管理數據分析的全流程,從而推動精準醫療知識庫的開發和應用,讓醫學數據分析成為全球協作的事業。
百度云為知名基因研發機構華大基因部署了 BGI BRCA Online平臺,通過先進的計算能力為乳腺癌、卵巢癌的科研與應用提供基因測序數據分析服務。百度云還為博奧晶典部署了“晶典云”系統,為遺傳病、罕見病的科研以及臨床診斷提供更快捷、精準的基因測序數據分析服務,加快全球精準醫學的發展。
當前,人工智能、機器學習等技術已經進入應用化階段。今年兩會的政府工作報告首次提出“加快人工智能等技術的研發和轉化”,對于人工智能新產業表示重視。那么在基因數據智能化處理方面, AI究竟能夠被應用到怎樣的程度?
在與青梧桐健康基因等多家精準醫療企業的合作中,百度云將為其設計相應的機器學習算法,探索食道癌、糖尿病等多種疾病的基因突變意義,以期實現基因數據解讀的智能化進程。
據悉,百度云目前正在積極引領人工智能、大數據和云計算技術在醫療行業的落地。在疾病防治這項關乎生命質量的事業上,科技企業所能發揮的作用還有更多。正如百度創始人李彥宏所說,在基因數據分析、制藥研發、智能診療等方面,人工智能可以參與其中。
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