人工智能和機器學習正在如何重塑當今的醫療產業？
人工智能和機器學習正在如何重塑當今的醫療產業？
在醫療健康領域活躍著世界上創新性的初創公司，他們致力于為人類帶來更高質量的生活和更長的生命。軟件和信息技術刺激了這些創新的產生和發展，數字化的健康和醫療數據使得醫療的研究和應用進程不斷加速。
近年來，以人工智能和機器學習為首的*技術讓軟件變得越來越智能和獨立，不斷加速著健康領域的創新步伐，也使得業界得以在以下這些領域展開一系列變革：
個人基因
藥物研發
新疾病的診斷和控制
這些技術為醫療健康領域帶了巨大的發展機會，在某一個細分領域擁有差異化和高附加值產品的企業，將會收獲巨大的回報。
個人基因時代的開啟
人工智能和機器學習在遺傳學方面zui重要的應用就是理解dna如何影響生命的進程。盡管我們已經能夠繪制出人類完整的基因圖譜，但是我們依然不清楚大多數基因的作用和影響。基因會和外部環境、食物氣候等因素發生協同作用并對生命產生影響。
如果我們想要了解什么在影響生命和生物進程，我們必須首先學會理解dna的語言。*的機器學習算法和google deepmind和ibm watson這樣的系統應運而生。如今利用機器學習系統和*的技術可以在很短的時間內，處理以前可能一生都的海量數據（病歷、診斷記錄、醫學影象和治療方案），從中學習和識別出疾病的模式和規律。
像deep genomics這樣的公司已經開始在這一領進行革命性的研究。這家公司正在研發一套可以解讀dna的系統并在分子層面預測每一個基因變量的影響。他們的數據庫可以解讀上億個基因變量對基因編碼的影響。
一旦對人類dna信息有了更好的理解，我們就有機會更深入地研究每個個體地遺傳信息。這將會使得“個人基因時代”的到來，每個人將有機會利用的基因信息，控制自身的健康和生命過程。
基因領域的消費公司23andme和rthm代表了這個領域的*波浪潮。他們研發出了便捷的基因診斷工具來幫助客戶理解自己的基因構成。rthm還進一步地利用這些數據幫助顧客改變他們地日常行為習慣，實實在在地管理自己的健康。
機器學習和人工智能在應用中，必須能夠接入海量的數據進行分析，才能夠為用戶提供更好的建議來改善個人的生活習慣。目前初創公司致力于在基因信息的交付過程中進行更多的思考，就如同日本學者takashi kido強調的：
獲取可靠的個人基因數據和基因風險預測；
通過用戶數據和基因信息指導用戶行為模式的分析，以得到對用戶有用的信息，拋棄無用信息；
基于數據挖掘的科學研究。
其中第二點是值得注意的，并不是所有的數據對于用戶來說都是有用的，心理學在數據信息的控制和分析中起到了重要作用。
的藥物研發
人工智能和機器學習另一個激動人心的應用在于*地減少了新藥研發的時間和金錢。一款新藥從研發到投入臨床使用通常需要耗費12-14年的時間，并花費高達26億美元的預算。在研發的過程中，復雜的化學成分需要于每一種可能結合的細胞進行測試，并需要綜合考慮基因變異和治療情況的不同。
這樣的工作極為耗時，同時也大大限制了實驗的廣泛性。而機器學習算法可以教會計算機基于先前的實驗數據學會預測哪些實驗需要進行，藥物的化學成分會有什么樣的副作用。這*的加快了研發的進程。
舊金山的初創公司atomwise就致力于利用超級計算機來代替新藥研發中的試管實驗。他們利用機器學習和三維的神經網絡篩查一個分子結構的數據庫，為疾病找到可能的藥物解決方案，幫助人們發現*疾病的新藥物，或者將已經存在的治療方法創造性的應用到其他病癥的治療中去。
2015年這家公司就曾幫助研發出兩種新藥，并在很大程度上緩解了埃博拉疫情。不想傳統方法耗費幾年的時間，新方法只用了一天的時間就完成了新藥研發的分析。zui近的一項研究也證實了atomwise的研究結果，表明深度神經網絡是可以用于預測藥物的藥理學特性并實現藥物的重新應用的。
berg health是波士頓的一家生物制藥公司，從一個*的角度進行新藥研發。他們通過ai挖掘患者的生物數據來理解某些患者能從疾病中*的原因，并基于此來改進現有的療法和新藥的研發。
benevolentai 是一家倫敦的初創公司，致力于利用ai從科研文獻中發掘信息來加速新藥的研發過程。目前在世界范圍內只有一小部分基因科學信息被用于研究，而每30秒就會有新的健康相關的信息產生。benevolentai可以分析研究人員提供的海量數據，并大幅度地提升藥物地研發進程。zui近公司發現了兩種可以用于老年癡呆的藥物，*地吸引了藥企的注意。
隨著機器學習和人工智能的發展，藥物研發的未來越來越明朗。zui近一篇研究論文表示利用不同地方獲取的數據可以更好的確定哪一種化學成分對于疾病更有用，并且機器學習還能夠通過大規模的實驗來驗證幾百萬中復雜的藥物以節省大量的時間金錢。
新型疾病的發現和控制
大多數疾病并不僅僅是因為簡單基因變異產生的，我們還需要分析很多因素才能更加了解。盡管醫療系統積累了豐富的巨量數據，但之前我們一直沒有足夠強大的軟硬件來從中發掘出其中的寶藏。
疾病診斷是一個需要綜合考慮許多因素的復雜過程，從患者的皮膚質地到每天他/她的糖分攝入量，需要廣泛的綜合信息來做出判斷。過去的兩千多年來，醫學一直是由癥狀診斷和對應的治療來完成的（如果你發燒流鼻涕了，那你八成是感冒了）。
但對于患者來說，待到有明顯癥狀時已經太晚了，特別對于癌癥患者和阿爾茨海默患者來說，早期發現尤為重要。如今，我們利用機器學習有希望在疾病發于腠理之時就進行診斷和預測，*地提高患者生存和*的概論。
舊金山的初創公司freenome創造了一臺自適應的基因引擎，可以動態地檢測血液中地疾病特征。這家公司動態地收集血液中地freenome檢測用戶的基因信息，例如你的年齡、和生長過程。
在疾病診斷和療程管理等方面，像enlitic這樣的公司致力于改善患者治療費用的支出情況，利用深度學習分析醫療數據來從百億計的臨床案例中尋求幫助。ibm的沃森與紐約癌癥治療中心合作，分析了過去幾十年來的癌癥患者及其治療方案數據，為醫生提供對于特殊病例的有效治療方案。
在倫敦，google的deepmind正從moorfields眼科醫院的眼底掃描數據中挖掘分析，幫助醫生在治療眼部疾病時有更好的理解和處理。同時deepmind還在進行一個幫助頸部和頭部癌癥患者進行*的治療方案，*的減少了醫生治療計劃的時間，讓他們可以集中精力處理更多患者。
這意味著什么？
人工智能和機器學習在醫療健康領域的應用正在重塑著整個行業的形貌，并將曾經的不可能變成可能。
人工智能如今無處不在，在醫療行業中，持續的數據輸入是成功的關鍵。一個系統能擁有越多的數據，這個系統便會變得越聰明。所以很多公司都不斷增加對于數據獲取的關注（匿名數據）。去年2月ibm就以26億美元收購了一家健康分析公司truven health，目的是獲取這家公司海量的數據。zui近又與medtronic合作，通過接入真實的胰島素數據不斷拓展watson在糖尿病方面的分析能力。
數據越來越豐富，技術越來越*，醫療健康領域的機會也在不斷涌現，不斷激勵著從業者們為人類的健康和福祉實現更多的可能。
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一體化污水處理設備的應用范圍
地下水對變化的指示作用
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在醫療健康領域活躍著世界上創新性的初創公司，他們致力于為人類帶來更高質量的生活和更長的生命。軟件和信息技術刺激了這些創新的產生和發展，數字化的健康和醫療數據使得醫療的研究和應用進程不斷加速。
近年來，以人工智能和機器學習為首的*技術讓軟件變得越來越智能和獨立，不斷加速著健康領域的創新步伐，也使得業界得以在以下這些領域展開一系列變革：
個人基因
藥物研發
新疾病的診斷和控制
這些技術為醫療健康領域帶了巨大的發展機會，在某一個細分領域擁有差異化和高附加值產品的企業，將會收獲巨大的回報。
個人基因時代的開啟
人工智能和機器學習在遺傳學方面zui重要的應用就是理解dna如何影響生命的進程。盡管我們已經能夠繪制出人類完整的基因圖譜，但是我們依然不清楚大多數基因的作用和影響。基因會和外部環境、食物氣候等因素發生協同作用并對生命產生影響。
如果我們想要了解什么在影響生命和生物進程，我們必須首先學會理解dna的語言。*的機器學習算法和google deepmind和ibm watson這樣的系統應運而生。如今利用機器學習系統和*的技術可以在很短的時間內，處理以前可能一生都的海量數據（病歷、診斷記錄、醫學影象和治療方案），從中學習和識別出疾病的模式和規律。
像deep genomics這樣的公司已經開始在這一領進行革命性的研究。這家公司正在研發一套可以解讀dna的系統并在分子層面預測每一個基因變量的影響。他們的數據庫可以解讀上億個基因變量對基因編碼的影響。
一旦對人類dna信息有了更好的理解，我們就有機會更深入地研究每個個體地遺傳信息。這將會使得“個人基因時代”的到來，每個人將有機會利用的基因信息，控制自身的健康和生命過程。
基因領域的消費公司23andme和rthm代表了這個領域的*波浪潮。他們研發出了便捷的基因診斷工具來幫助客戶理解自己的基因構成。rthm還進一步地利用這些數據幫助顧客改變他們地日常行為習慣，實實在在地管理自己的健康。
機器學習和人工智能在應用中，必須能夠接入海量的數據進行分析，才能夠為用戶提供更好的建議來改善個人的生活習慣。目前初創公司致力于在基因信息的交付過程中進行更多的思考，就如同日本學者takashi kido強調的：
獲取可靠的個人基因數據和基因風險預測；
通過用戶數據和基因信息指導用戶行為模式的分析，以得到對用戶有用的信息，拋棄無用信息；
基于數據挖掘的科學研究。
其中第二點是值得注意的，并不是所有的數據對于用戶來說都是有用的，心理學在數據信息的控制和分析中起到了重要作用。
的藥物研發
人工智能和機器學習另一個激動人心的應用在于*地減少了新藥研發的時間和金錢。一款新藥從研發到投入臨床使用通常需要耗費12-14年的時間，并花費高達26億美元的預算。在研發的過程中，復雜的化學成分需要于每一種可能結合的細胞進行測試，并需要綜合考慮基因變異和治療情況的不同。
這樣的工作極為耗時，同時也大大限制了實驗的廣泛性。而機器學習算法可以教會計算機基于先前的實驗數據學會預測哪些實驗需要進行，藥物的化學成分會有什么樣的副作用。這*的加快了研發的進程。
舊金山的初創公司atomwise就致力于利用超級計算機來代替新藥研發中的試管實驗。他們利用機器學習和三維的神經網絡篩查一個分子結構的數據庫，為疾病找到可能的藥物解決方案，幫助人們發現*疾病的新藥物，或者將已經存在的治療方法創造性的應用到其他病癥的治療中去。
2015年這家公司就曾幫助研發出兩種新藥，并在很大程度上緩解了埃博拉疫情。不想傳統方法耗費幾年的時間，新方法只用了一天的時間就完成了新藥研發的分析。zui近的一項研究也證實了atomwise的研究結果，表明深度神經網絡是可以用于預測藥物的藥理學特性并實現藥物的重新應用的。
berg health是波士頓的一家生物制藥公司，從一個*的角度進行新藥研發。他們通過ai挖掘患者的生物數據來理解某些患者能從疾病中*的原因，并基于此來改進現有的療法和新藥的研發。
benevolentai 是一家倫敦的初創公司，致力于利用ai從科研文獻中發掘信息來加速新藥的研發過程。目前在世界范圍內只有一小部分基因科學信息被用于研究，而每30秒就會有新的健康相關的信息產生。benevolentai可以分析研究人員提供的海量數據，并大幅度地提升藥物地研發進程。zui近公司發現了兩種可以用于老年癡呆的藥物，*地吸引了藥企的注意。
隨著機器學習和人工智能的發展，藥物研發的未來越來越明朗。zui近一篇研究論文表示利用不同地方獲取的數據可以更好的確定哪一種化學成分對于疾病更有用，并且機器學習還能夠通過大規模的實驗來驗證幾百萬中復雜的藥物以節省大量的時間金錢。
新型疾病的發現和控制
大多數疾病并不僅僅是因為簡單基因變異產生的，我們還需要分析很多因素才能更加了解。盡管醫療系統積累了豐富的巨量數據，但之前我們一直沒有足夠強大的軟硬件來從中發掘出其中的寶藏。
疾病診斷是一個需要綜合考慮許多因素的復雜過程，從患者的皮膚質地到每天他/她的糖分攝入量，需要廣泛的綜合信息來做出判斷。過去的兩千多年來，醫學一直是由癥狀診斷和對應的治療來完成的（如果你發燒流鼻涕了，那你八成是感冒了）。
但對于患者來說，待到有明顯癥狀時已經太晚了，特別對于癌癥患者和阿爾茨海默患者來說，早期發現尤為重要。如今，我們利用機器學習有希望在疾病發于腠理之時就進行診斷和預測，*地提高患者生存和*的概論。
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在倫敦，google的deepmind正從moorfields眼科醫院的眼底掃描數據中挖掘分析，幫助醫生在治療眼部疾病時有更好的理解和處理。同時deepmind還在進行一個幫助頸部和頭部癌癥患者進行*的治療方案，*的減少了醫生治療計劃的時間，讓他們可以集中精力處理更多患者。
這意味著什么？
人工智能和機器學習在醫療健康領域的應用正在重塑著整個行業的形貌，并將曾經的不可能變成可能。
人工智能如今無處不在，在醫療行業中，持續的數據輸入是成功的關鍵。一個系統能擁有越多的數據，這個系統便會變得越聰明。所以很多公司都不斷增加對于數據獲取的關注（匿名數據）。去年2月ibm就以26億美元收購了一家健康分析公司truven health，目的是獲取這家公司海量的數據。zui近又與medtronic合作，通過接入真實的胰島素數據不斷拓展watson在糖尿病方面的分析能力。
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