科技巨头正利用AI加速癌症研究

Part 1

AI的医学应用已有突破

根据《柳叶刀·肿瘤学》（The Lancet Oncology）期刊8月发表的一项分析，最近在瑞典对8万名女性进行的一项试验发现，人工智能对乳腺癌筛检的阅读能力，超过了两位经验丰富的放射科医生的标准阅读能力。

这是首次研究人工智能和乳腺癌筛查的随机试验，显示了该技术如何在不增加假阳性的情况下提高筛查项目的准确性。

但是《内科学年鉴》（Annals of Internal Medicine）上的另外两项研究发现，人工智能并不能提高对结肠直肠癌晚期腺瘤或前兆的检测率，也不清楚其是否能降低结肠癌的发病率。

截至2022年10月，美国食品和药物管理局（FDA）已批准了 500 多款人工智能和机器学习医疗设备，包括成像软件、计算机辅助分诊系统、基于摄像头的生命体征测量系统和远程心脏监测设备。

Part 2

科技巨头瞄准AI医学

科技巨头们在医疗领域的角逐已经持续多年。自从去年秋天OpenAI发布了ChatGPT以来，这场竞争已经扩展到了生成性AI模型。

近日，微软（Microsoft）研究部门宣布，将与美国纪念斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）的医疗科技子公司Paige合作，共同构建全球最大的基于图像的AI模型，用于数字病理学和肿瘤学研究。这一合作有可能让病理学达到一个临界点，释放AI在精准诊断难以察觉的癌症方面的巨大潜力。

“我们正在创建全新的AI模型，这将为癌症病理学带来前所未有的洞见。”微软健康未来部门（Microsoft Health Futures）的管理总监Desney Tan表示。Paige的首席执行官Andy Moye也表示：“我们是这个领域的专家，而微软则是有兴趣推动这一领域发展的科技巨头，不仅在医疗领域，而且在整个AI领域都是如此。”

而谷歌（Google）据报道也正在开发一款医疗聊天机器人。谷歌已经在妙佑医疗国际（Mayo Clinic）和其他医院测试其 Med-PaLM 2 人工智能聊天技术。

该技术基于该公司的 PaLM 2 大型语言模型（LLM），几个月前刚刚在Google I/O 大会上发布的Bard。与基本模型不同的是，Med-PaLM-2 是根据医学执照考试中的问题和答案，以及经过编辑的医学专家演示集进行训练的。报告称，这使它具备了回答健康相关问题的专业知识，而且还能完成摘要文档和整理研究数据等劳动密集型任务。

此外，医疗设备公司 iCAD 宣布与谷歌达成一项全球商业化协议，扩大其人工智能的应用，以增强乳腺癌筛检。

亚马逊（Amazon）今年夏天推出了一款生成性AI工具HealthScribe，用于医生的文档记录。最近，亚马逊网络服务（Amazon Web Services）宣布将为总部位于西雅图的初创公司Hurone AI提供技术支持，该公司致力于解决癌症治疗中针对代表性不足人群的医疗差距。

Hurone正在将亚马逊的生成性AI技术Bedrock整合到其个性化癌症治疗软件中，以供尼日利亚、肯尼亚和卢旺达的医疗系统使用。“全球的肿瘤专家相对于每年被诊断出癌症的患者数量是非常不足的，因此我们可以通过使用人工智能来放大他们的工作，确保患者可以得到远程医疗，” Hurone的首席执行官Kingsley Ndoh表示。

Part 3

制药公司也不甘落后

不仅仅是科技巨头，像莫德纳（Moderna）这样的制药公司也对AI在癌症药物开发方面充满信心。今年初，莫德纳与 IBM宣布达成一项合作协议，莫德纳将探索包括量子计算和人工智能在内的下一代技术，以推进和加速 mRNA 研究和科学发展。

量子计算是一项迅速崛起的变革性技术，可利用量子力学原理来解决对于经典计算机来说过于复杂的问题。莫德纳将了解如何将量子技术应用于经典计算机以前难以解决的问题，与IBM共同探索将量子方法应用于科学挑战的可能性。

莫德纳将参与 IBM 量子加速器计划和 IBM 量子网络。根据协议，IBM 将提供量子计算系统以及专业知识，协助莫德纳探索由量子技术驱动的尖端生命科学应用案例。

双方将应用人工智能基础模型MoLFormer，可以帮助科学家预测分子的特性，并帮助了解潜在mRNA药物的特性。莫德纳的目标是利用MoLFormer帮助优化脂质纳米粒子和mRNA，脂质纳米粒子可以在mRNA和mRNA在体内流动时对其进行包裹和保护，而mRNA则是细胞对抗疾病的指令。根据这项计划，双方将把最先进的配方发现与生成式人工智能相结合，设计出具有最佳安全性和性能的 mRNA 药物。

除了制药巨头，AI医学新创公司热度也不小。上周，以AI为驱动的药物公司Generate:Biomedicines宣布完成了一轮2.73亿美元的融资，用于包括癌症的多种疾病的研究，投资方包括安进（Amgen）和英伟达（Nvidia）。

Generate:Biomedicines由风险投资公司Flagship Pioneering创建，Flagship Pioneering创建曾孵化过多家生物技术公司，莫德纳就是其中最出名的。

Generate:Biomedicines利用人工智能取代试错式药物发现方法，创造出基于蛋白质的新型疗法。目前正在测试一种针对 COVID-19 的单克隆抗体疗法，这是该公司首次进行人体试验。

Part 4

AI医学的挑战

尽管AI在医疗领域的应用前景广阔，但仍然面临诸多挑战。其中，计算资源或许就是一个大问题。

标准普尔全球（S&P Global）最近发布的《2023 年全球人工智能趋势》报告发现，数据管理、安全和获取足够的计算资源是部署新人工智能项目的首要挑战。

例如在病理学领域，Paige正在推动该领域向数字化切片发展，而这需要大量的数据和计算能力。

科技巨头们的介入无疑为癌症研究和治疗带来了新的活力和可能性。如何安全、有效地利用AI，以及如何解决数据管理、安全性和计算资源等问题，仍是需要深入探讨的课题。