從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)與人工智能漸漸滲透到各行各業(yè)與各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,，生物醫(yī)藥領(lǐng)域也不例外,。在這個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的名稱豐富多彩：“生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)”,、“健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)”,、“醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)”、“生物大數(shù)據(jù)”……而既然有了大數(shù)據(jù),，便更加離不開(kāi)人工智能（AI）在這個(gè)領(lǐng)域中的豐富應(yīng)用,。

所有人都說(shuō)：我們正進(jìn)入全新的精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)代。

所謂“精準(zhǔn)”,，是指每一位患者——患者A,、患者B,、患者C、患者D即便罹患同樣的疾病,，也可能不再接受同一種藥物或者采取同一種治療方式進(jìn)行治療，所有的患者將獲得一種基于“個(gè)人”的定制醫(yī)療方案,。

這需要數(shù)據(jù)的輔助：患者的基因組學(xué)和遺傳信息,，患者的生存環(huán)境如何、生活方式怎樣,、數(shù)據(jù)庫(kù)里記錄了患者的哪些疾病史,，曾經(jīng)經(jīng)歷過(guò)哪些治療，AI會(huì)挖掘出最有價(jià)值的信息,，并給出針對(duì)每個(gè)患者的最優(yōu)解決方案——可以想見(jiàn),，這當(dāng)然是一種醫(yī)療方式的全新變革。

患者也許會(huì)有困惑：常常走進(jìn)醫(yī)院,，疾病的診斷是否準(zhǔn)確,，似乎有賴于醫(yī)生的年資、經(jīng)驗(yàn)…

而未來(lái)可并不是這樣,，通過(guò)人工智能的輔助,，電腦將可能集成所有最高明的醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與最豐富的臨床數(shù)據(jù)，幫助進(jìn)行精準(zhǔn)的疾病診斷,。

通過(guò)大量高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的積累,，并且經(jīng)過(guò)臨床經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，電腦也能學(xué)會(huì)精準(zhǔn)地“診療疾病”?，F(xiàn)在,，人工智能漸漸在朝著實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的高準(zhǔn)確率診斷的方向前進(jìn)。

與現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)分析方案（中）相比,，新型人工智能（右）能更準(zhǔn)確地找到腫瘤（圖片來(lái)源：谷歌）

基因檢測(cè)日漸風(fēng)靡,，大數(shù)據(jù)與基因測(cè)序的關(guān)系，甚至被認(rèn)為是“下一個(gè)改變世界的技術(shù)”,。

通過(guò)基因測(cè)序,，建立“組學(xué)”大數(shù)據(jù)庫(kù)，海量的人類的基因數(shù)據(jù)庫(kù)能帶給人類什么,？

從現(xiàn)在已經(jīng)有的孕前,、產(chǎn)前基因檢測(cè)降低先天性疾病發(fā)生率、腫瘤的基因檢測(cè)實(shí)現(xiàn)疾病的精確診斷與發(fā)現(xiàn),，到關(guān)系到人類發(fā)展方向的疾病,、衰老…這一切從每個(gè)人的個(gè)體開(kāi)始，卻又是涉及到全人類的變革性的浩大工程,。

為什么患者一直覺(jué)得自己在苦苦等待,？為什么大眾總覺(jué)得細(xì)胞治療藥物上市的節(jié)奏如此緩慢,？

每個(gè)新藥的研發(fā)，都需要耗費(fèi)大量的人力物力成本,、一次又一次地試錯(cuò),，從實(shí)驗(yàn)室研究、到動(dòng)物研究,、到人體試驗(yàn)……成本以億計(jì),，時(shí)間上十年，許多企業(yè)因此撐不過(guò)研發(fā)階段便垮掉,。

怎樣改善,？大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能成為了曙光——現(xiàn)在，默克,、諾華,、羅氏、輝瑞,、強(qiáng)生各大巨頭紛紛建立自己的AI系統(tǒng),，分析數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)云計(jì)算,，以提高研發(fā)效率,、降低研發(fā)成本。

在干細(xì)胞領(lǐng)域也有一個(gè)知名的案例是,，2017年,，艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所（The Allen Institute for Cell Science）宣布推出了“Allen Cell Explorer”，整合了大量的干細(xì)胞和其它細(xì)胞的3D成像數(shù)據(jù),，通過(guò)人工智能創(chuàng)建出可視化的細(xì)胞組織預(yù)測(cè)模型,，通過(guò)這些細(xì)胞組織的3D模型，研究人員可能通過(guò)這個(gè)平臺(tái)預(yù)示癌癥和其他疾病的細(xì)胞布局變化,，促進(jìn)癌癥等其它疾病的攻克,。

總之，大數(shù)據(jù)可以減少臨床研究中的試錯(cuò)成本,、大大加快臨床試驗(yàn)的成功效率,；也可以集成患者的信息，形成無(wú)數(shù)的生物數(shù)據(jù)模型,，幫助人類理解生命,，實(shí)現(xiàn)疾病的精準(zhǔn)判斷與精準(zhǔn)治療。

人工智能（AI）可能用人類無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式整合或解開(kāi)復(fù)雜的基因組數(shù)據(jù),、或是幫助研究者尋找紛繁復(fù)雜實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律,、理解疾病的表達(dá)模式…必將為新藥研發(fā)、臨床研究、治療模式等各個(gè)方面帶來(lái)革命,。

這一切,，可能將促成人類的兩個(gè)里程碑式目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)——技術(shù)得到飛速發(fā)展并攻克更多絕癥，并且藥物價(jià)格降低,，最終造福更多患者,。