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从“看病”到“算病” 看AI如何重塑医疗体验

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发表于 2024-4-19 15:02:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

**从“看病”到“算病”**

**让患者少做手术、诊断更精准**

临床上,病理诊断是绝大多数疾病尤其是肿瘤的最终诊断方式。当AI(人工智能)与病理诊断融合,会迸出怎样火花?

在西南医院,金凤实验室与医院共同开发的影像与病理学的人工智能辅助诊断技术及产品(iPAID),横空出世!

以往肺癌患者,按照传统病理诊断方式,医生除了看CT影像外,还要对患者进行有创手术——肺穿刺,才能给出病理诊断。有创手术,对病人的心理、生理、看病成本,均造成一定负担。

如今,AI通过大数据学习,无需患者再进行有创手术检查,就能实现其病理的辅助诊断,帮助患者避免手术创伤,减轻诊疗费用。

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工作人员在实验室做实验。华龙网首席记者 李文科 摄

“患者在做完CT后,不用做手术,只需要医生直接将该患者影像上传至iPAID系统。”金凤实验室入驻团队,联合研发该系统的重庆知见生命科技有限公司总经理、博士崔洪亮说,AI算法会根据患者肺部CT影像进行诊断,不到5秒,就能得到患者的肺部病变分析标准化报告,为临床医生综合评估肺部损伤、病理改变提供可视化、针对性参考。

同时,系统还能智能化预测病情发展,评估预警患者是否会转化为轻症普通型或者重症患者。

目前,崔洪亮带领团队已将智慧诊断、数字医疗等相关技术及衍生产品推广至全国近百家三甲医院,并积极探索更多诊断难或需求大的肿瘤AI辅助诊断解决方案,诸如脑肿瘤、甲状腺肿瘤、乳腺肿瘤等。

**02**

**“AI制药”新赛道**

**开发世界首款全参数AI成药性预测平台**

AI不仅仅可以“算病”,还能与新药研发融合,大幅降低医药成本。

一种新药物的研发,单靠人工一次次做实验,研发成本至少10亿美元,耗时10年以上,成功率还不到10%。期间,研发人员需对药物中数万个小分子进行测试筛选,然后进一步合成和测试数百个分子,以便得到少数几个适合临床前研究的候选药物。

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全参数AI成药性预测平台。华龙网首席记者 李文科 摄

新药研发为何如此艰难?是药三分毒!金凤实验室智慧医药平台研发团队负责人雷皇书介绍,研发人员要对药物进入人体后,发生的各种变量进行实验验证和预测,需要验证的成药性指标多达160多项。

如今,金凤实验室打破这一现状。入驻的洪亮团队利用AI技术,成功开发世界首款全参数AI成药性预测平台。通过AI大数据模型,在系统中输入药物分子式,几秒之内就能测出160多项指标,能够极大缩短药物研发时间。

据介绍,该平台通过构建的多种AI模型,学习了数千万条关于药物分子成药性指标数据,并用全球已批准药物的真实数据进行了验证。目前,平台在国内已经进入试用阶段。

此外,洪亮团队还将AI技术,用于国家急需的抗耐药结核病仿制药贝达喹啉的创新技术开发,成功筛选出优秀的双金属催化剂,产品收率显著提高,成本降低十倍以上。该项技术已累计申请6项发明专利,实现1000余万元的产业技术转化。

**03**

**“领跑”全球疾病诊断**

**建设生命科学“新星”产业集群**

AI“算病”、AI“制药”……曾经的愿景,正一步步照进现实生活。作为全市打造的生命健康科创高地,金凤实验室用一项项科研成果,为全市打造现代制造业集群体系源源不断注入新动力,成为重庆发展新质生产力的重要支撑。

目前,金凤实验室已经引进科研团队40个、科研人员401人,其中院士团队5个、国家级人才33名,硕博比例超过70%;建成时空组学平台、纳米合成平台、智慧病理平台等具有世界领先水平的科研平台8个;正在加快建设金凤干细胞中心,筹备建设标准化病理资源数据库。

高层次人才的加盟、高水平科研平台的加持,让金凤实验室领跑疾病诊断行业有了更足的底气。

金凤实验室已研究制定疾病诊断细分领域的科研任务清单6项,组织跨学科跨领域的科技人才进行“大兵团”作战。

以“脑胶质瘤病理表型组与个体智能诊疗”为例,组织16个团队协同攻关。其中:8个基础研究团队,负责探索肿瘤发生与演进、解码肿瘤免疫微环境和肿瘤侵袭与转移;4个应用基础研究团队,负责研究数字融合诊断体系和精准诊断新技术;4个转化研究团队,负责开发智慧诊断器械和创新治疗产品。

未来可期,接下来,金凤实验室将在诊断技术、科研仪器设备等多个方面,推出多款重大“黑科技”。比如,手持式在体病理成像系统,主要应用于术中肿瘤切缘判断,甚至可逐步替代手术冰冻切片快速病理检查,将近1个小时的术中等待时间,缩短到5分钟内。

金凤实验室成果转化中心主任徐忆表示,接下来,金凤实验室将聚焦“重大疾病下一代诊断”,促进生物、大数据、人工智能等技术跨界融合,利用数字技术重新定义疾病和诊断,力争成为全球疾病分型标准的制定者和领跑者,推动疾病诊断由“看病”向“算病”转变。

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