人工智能在生物医学方面的应用发展迅速

人工智能（AI）在众多领域取得了重大进展，从金融和交通到娱乐和教育。然而，人工智能最直接和最具变革性的影响可以说是在生物和医疗保健行业感受到的。该领域正处于人工智能服务的第一个成功商业模式的边缘，因为其与现实世界更加密切的互动关系，带来的影响可能比生成虚拟文本、图像和视频内容的领域更大。

人工智能研究的最新发展显示出有希望的结果。例如，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了BioAutoMATED，这是一种用于生物学研究的自动化机器学习系统。该系统可以为给定的数据集选择和构建适当的模型，并处理数据预处理，将长达数月的流程减少到几个小时。另一方面，BioAutoMATED甚至能够帮助确定适当训练所选模型需要多少数据。该工具探索了更适合更小、更稀疏的生物数据集以及更复杂的神经网络的模型。这特别适合拥有新数据的研究小组，这些数据可能不能使用简单的机器学习方法进行分析。BioAutoMATED使研究人员能够快速有效地分析复杂的生物数据，加快了生物领域科学发现的步伐，并可能导致新的治疗方法和疗法。

而哈佛医学院的科学家开发了一个名为CHARM（Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine）的人工智能工具，可以在手术期间快速解码脑肿瘤的DNA。该工具实时提供关键的分子信息，这个过程以前需要几天或几周的时间。在手术期间识别肿瘤的分子是非常有价值的，因为某些肿瘤可以通过在手术期间直接放入大脑的药物涂层晶圆来治疗。这项技术使得神经外科医生能够立即就组织切除和定向药物输送做出决定，改善患者预后并可能挽救生命。

与此同时，谷歌的人工智能工具Med-PaLM  2旨在回答有关医疗信息的问题，最近一直在梅奥诊所研究医院进行测试。Med-PaLM 2是PaLM 2的变体，PaLM 2是谷歌Bard的语言模型。谷歌认为，其更新的模型在医生资源有限的国家可能特别有帮助。该工具使用了一组精心设计的医疗专家案例进行了训练，谷歌认为这将使其在医疗相关对话中比Bard、Bing和ChatGPT等通用聊天机器人提供更好的响应。特别是，在显示推理证据、共识支持的答案，或没有错误理解的迹象等方面，Med-PaLM 2的表现基本上与实际医生一样好。

这些进步不仅仅是理论上的；它们具有实际的、现实世界的影响，可以拯救生命并改善患者的预后。人工智能可以帮助医生做出更准确的诊断，提出有效的治疗计划，甚至预测患者的健康趋势。它还可以自动执行管理任务，让医疗保健专业人员专注于患者护理。

医疗中的人工智能商业模式也很有前途。与生成虚拟内容的人工智能应用程序不同，医疗人工智能服务提供了客户愿意支付的有形价值。医院、诊所和其他医疗提供商愿意投资于能够改善患者预后和运营效率的人工智能工具。此外，保险公司和政府也可能支持人工智能应用程序，这些应用程序可以降低医疗成本并改善人口健康。