一個(gè)在醫(yī)學(xué)界普遍的理解是：醫(yī)學(xué)和技術(shù)的進(jìn)步顯著延長(zhǎng)了人類(lèi)平均壽命，但壽命的延長(zhǎng)也帶來(lái)了許多新的疾病，包括衰老所導(dǎo)致的，以及疑難雜癥。一個(gè)最簡(jiǎn)單的例子就是：相當(dāng)大比例的癌癥都是由器官組織衰老所導(dǎo)致的。

　　這是一個(gè)有趣的悖論，也是人類(lèi)不希望出現(xiàn)的情況。為什么人類(lèi)擁有先進(jìn)的科技，卻反而被迫罹患更多的疾??？會(huì)不會(huì)有一種技術(shù)將人類(lèi)帶入一個(gè)“奇點(diǎn)”的時(shí)代，讓人類(lèi)能夠徹底根治的疾病隨著技術(shù)的進(jìn)步而同比增長(zhǎng)，讓當(dāng)下疑難雜癥病人的最大頭疼——研發(fā)時(shí)間太久導(dǎo)致藥物太貴——得到解決？

　　在PingWest品玩于8月5日在硅谷舉辦的 SYNC 2018 科技峰會(huì)上，我有幸邀請(qǐng)到幾位奮斗在醫(yī)療技術(shù)前沿的專(zhuān)家一起探討這些話(huà)題。

　　Subaruna Sinha 來(lái)自斯坦福大學(xué)關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu) Stanford Research Institute International (SRI)，是該機(jī)構(gòu)生物信息學(xué)相關(guān)項(xiàng)目組長(zhǎng)。Sinha 指出現(xiàn)在醫(yī)藥界的一個(gè)現(xiàn)狀：某些極其罕見(jiàn)的病，由于病人太少?zèng)]有市場(chǎng)效益導(dǎo)致沒(méi)有人開(kāi)發(fā)新藥。因?yàn)殚_(kāi)發(fā)一款新藥的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本實(shí)在太高了。

　　Subarna Sinha

　　而新的 AI 技術(shù)的出現(xiàn)，將有可能幫助解決這一問(wèn)題。陳-扎克伯格基金會(huì)旗下生物學(xué)院博士后研究員、斯坦福研究學(xué)者 Marinka Zitnik 表示，AI 能夠以更高的效率對(duì)病毒進(jìn)行解析，預(yù)測(cè)分析其 RNA 結(jié)構(gòu)，找到病原所在的某幾條基因范圍，不必在上百萬(wàn)條基因里大海撈針。藥企更快開(kāi)發(fā)出到能夠根治這種病的藥。針對(duì)罕見(jiàn)病，這種思路不僅顯著降低病人獲得定制化治療方案的門(mén)檻，還能帶來(lái)更好的治療效果。

　　Marinka Zitnik

　　谷歌大腦團(tuán)隊(duì)主任軟件工程師 Yi Zhang 表示，在過(guò)去美國(guó)的很多醫(yī)院、院校和科研機(jī)構(gòu)都擁有自己的電子醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)，但機(jī)構(gòu)之間缺乏有效的溝通，數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)法連起來(lái)使用，放在那變成電子廢物。

　　在谷歌大腦，Zhang 的團(tuán)隊(duì)正在實(shí)現(xiàn)將這些數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)系起來(lái)的方式，而這樣做有著可預(yù)期的極大好處。舉例來(lái)說(shuō)，比如機(jī)構(gòu) A 的數(shù)據(jù)庫(kù)里很詳盡地收集了病人的病理，機(jī)構(gòu) B 的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)病人所在的地理位置有很好的體現(xiàn)，機(jī)構(gòu) C 對(duì)同一批病人的個(gè)人信息進(jìn)行了連續(xù)十年的追蹤。

　　Yi Zhang

　　將三者結(jié)合起來(lái)，實(shí)際上對(duì)病人有了一個(gè)立體化的理解，他們?nèi)ミ^(guò)哪里，病情發(fā)生了怎樣的變化，接觸到哪些外界因素，十年內(nèi)的病情變化方向是怎樣的——這對(duì)于從技術(shù)上開(kāi)發(fā)有效的治療方案，從行政上對(duì)病人進(jìn)行管理都很有幫助。

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