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大數據促進醫療模式變革 創新機遇無處不在

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近日,中國科學院院士陳潤生出席了在南京舉辦的首屆藍星球科幻電影周。他在活動間隙接受媒體採訪時表示,自己進行科研很大程度上源于啟發興趣和追求。這種興趣推動他能投入精力去了解、去追求、去挖掘某些科學問題的真諦,探索自然科學,促使自己有解決問題的原動力,把握住機會,真正解決一些科學問題。
精彩觀點
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陳潤生

大數據將推動以全民健康保證為主的精準醫學時代到來

大數據將推動以全民健康保證為主的精準醫學時代到來
我現在的研究通俗一點説就是“破譯遺傳密碼”領域,其中主要研究破譯人的遺傳。在近30年的時間裏,人類通過努力,可以破譯自身的遺傳密碼,這是生物醫學領域跨時代的進展。這推動了生物醫學進入了大數據時代,同時也促進了精準醫學的産生,包括人工智能的應用。
我認為,遺傳密碼的破譯,使得整個生物醫學進入到大數據時代,這樣一個時代一定會發生非常多的根本性變革。實際上,大數據的介入,在過去的生物醫學界是沒有的,從本質上來講,它可以推動“精準醫學”的出現,“精準醫學”的含義就是推動整個醫學從現在的以診斷治療為主,深刻的變化到精準醫學時代的以健康保證為主。
現在的醫學基本上是面對病人,我們生病了才到醫院找醫生,嚴重的會住院治療。所以現在的醫療范疇是病人、醫生和醫院。未來,有了組學大數據的測量,它可以監測任何人的大數據,了解你當前的健康狀況以及未來健康的走向,隨時做出幹預方案。
因此,大數據促進根本性改變醫療模式的變革,或者説它是使得從當前的以診斷治療為主,過渡到全民健康保證為主的一個變革,這會影響到相關政策、法律法規,甚至影響到保健醫療保健的體制,藥物管理的體制最終會落實到新興産業的發展。
比如,“遺傳密碼測定”産業、大型數據庫産業、新藥物設計産業等,這都帶來了一係列變革。當然,這些新的東西更多是展現在年輕人面前,所以年輕人會在新事物中獲得全新的機會。當然,對已經做過一些研究工作的人,也是一個全新的機會。所以,不管是年輕人,還是已經有一定工作經驗的人,大數據對他們來講都是新事物,都展現了新的創新機遇。
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陳潤生

人類遺傳密碼未知的97%對嚴重疾病的治療意義重大

人類遺傳密碼未知的97%對嚴重疾病的治療意義重大
我國從開始就參與了人類遺傳密碼的破譯,也就是“人類基因組計劃”。當時有6個國家參加,其中中國同時完成了水稻遺傳密碼的破譯。所以在大規模的遺傳病破譯當中,我們在測序上已經具備了走到國際的潛力,我們的測序份額也已經走在國際前列。
目前,測量任何一個人的遺傳密碼已經變成可行的,而且越來越便宜。以至于我相信在不就的將來就可以做到任何人都能測量自己的遺傳密碼。但真正的難題是,我們是要讀懂遺傳密碼,在疾病的診斷、治療中發揮它的實際作用。遺憾的是,集全世界科學家的智慧,才能夠完整解讀遺傳密碼這本“天書”的3%,這3%就是遺傳密碼中的編碼蛋白質。所以我們還有大量的工作要做。
另外的97%並不用來制造蛋白質,我們稱作遺傳密碼當中的非編碼序列。進入21世紀,人們就在有意識地尋找那97%不造蛋白質的遺傳密碼有什麼作用?後來發現這些東西雖然是不造蛋白質,但是造核酸。
有些典型的核酸,我們已經知道,它具有非常重要的生物學功能,有些例子也可證明它的變化可導致腫瘤。因此,腫瘤的形成不僅僅是因為蛋白質病變産生的,也有可能來自97%造的核酸變了。遺憾的是這項指標世界上所有的醫院都沒有,所以,核酸的突變在醫院裏檢查不出來,未知的97%需要我們做更多的工作。在將這些都了解後,我們對嚴重疾病包括腫瘤的治療才更準確、完備,但我們確實有很長的路要走。
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陳潤生

無限拓展人工智能應用疆界是不科學的

無限拓展人工智能應用疆界是不科學的
我們知道了解數據的功能,可以通過做實驗。做實驗是漫長的過程,所以人們希望不止通過實驗,也通過理論的方法來了解它。但是,通過一般的數學、物理去了解它,建立所謂的數學、物理模型是非常困難的。在這種情況下,人們就想到了有沒有可以借助的理論工具——人工智能(Artificial Intelligence)。人工智能60年前就存在,上世紀80年代,我就利用人工神經網絡,幫助破譯遺傳密碼。
人工智能為什麼能夠很快地被接受呢?因為人工智能實際上是模倣生物的神經學習記憶過程去處理要解決的問題。這個過程首先要尋找一個沒有知識的腦的模型,腦的模型是有很多神經元,需要把這些神經元連接起來。其次,將一個知識教給這個腦的模型,讓它能夠幫助我們工作。等到學習熟練後,就説明神經網絡從沒有知識到有知識,這個時候,網絡裏面的每一個神經元就有了一個固定的值,這個值就是通過學習而獲得的知識,就是一個神經網絡處理一個科學問題的過程。因此人工智能技術是現在大數據時代以及未來一段時間裏,人們應用來解析復雜數據傳達知識的一個有效工具。
對于A.I.技術,我有幾點體會很樂意跟大家談談。第一點,人工智能一定要學習。A.I.技術是通過你給它數據,給它知識,從而變成一個可以替你解決科學問題的工具。因此沒有知識,無中生有地幫助解決科學問題是不可能的。第二點,有人企圖建立一個A.I.,去解決所有問題,去無限拓展它應用的疆界不科學。實際上,目前的A.I.跟人腦相比,還是處于一個非常簡單、非常低能的狀態,所以我們叫低智能的網絡,它比起高智能的人腦還差得很遠,所以我們應當不斷的發展。新的人工神經網絡的原理、方法、技術,應該向高級的、真正的高等生物,特別是人腦學習,也許隨著人工神經網絡理論技術的提高,我們可以通過人工智能解決更加重要、更加本質的一些科學問題。
陳潤生
中國科學院院士
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