数据驱动医学的发展有哪些优势？

Question

如题所述

Answer 1

在日本科学家们首次报道了他们利用人工智能来挽救患者的生命，人工智能能够成功实现并且完成医生技术团队无法完成的任务，其能够准确诊断出女性患者所患的罕见类型的白血病，更值得注意的是，人工智能仅需要花费10分钟时间就能够对来自2000万个临床肿瘤研究所提供的女性遗传信息进行对比分析，从而做出挽救生命的诊断工作。

那么这是否意味着机器人或许未来会取代医生呢？也并不完全是，但这会增加医学数据的容量，以及强大计算机和智能算法的规模，从而就能使得医生未来在人工智能的帮助下对疾病进行更为快速的诊疗。

数据驱动的医学研究往往会不断驱动基因组数据库、临床数据、成像数据以及分子数据的扩张，同时先进算法的使用也能够帮助研究者不断获取一些有价值的信息，这样科学家们就能够通过筛选数以十亿计的记录来寻找出最终的答案，从而在几分钟内做出人类可能需要花费数年时间才能够得出的结果。



人类基因组计划

数据驱动医学的发展始于人类基因组计划，而人类基因组计划旨在通过收集来自全世界各国人群的DNA来帮助绘制并且理解人类机体中所有基因的功能；而这一计划同时又催生了全世界多项分拆计划的诞生，致使很多研究团队开始对DNA测序进行探索，而又有别的团队开始对疾病发生的遗传背景进行深入剖析。

在人类基因组计划开始的13年里，其所产生的计算能力和数据量明显促进并且为数据驱动的医学发展奠定了坚实的基础，比如，如今桑格研究院就能够在一小时内产生大量的DNA测序数据，而这远比过去10年所得出的测序数据要多。这无疑就可以帮助科学家们同时进行5项或6项新的测序计划，目前桑格研究院已经将其所得的可用结果传到了国际联合研究团队中，据报道显示，该网站每周能达到2000万的点击量。



个体化医疗

在医学数据连续数据的另一端，我们有着丰富的个人健康数据，能够同步到手机上的设备可以帮助监测个体的心率、所走距离、燃烧的热量等等，这就好像我们有了自己的一个掌上医生，当我们需要时它就会为我们提供健康建议以及风险提醒，比如，这些设备就会在我们机体血糖异常高的情况下为我们做出预警，提示需要注射胰岛素的时间等。