醫學研究從現象驅動轉向數據驅動
2024-07-29 17:01
來源：科技日報
“不學習、不了解人工智慧大模型，將被社會發展所拋棄。”近日，在第二十六屆中國科協年會多組學大數據與醫學發展論壇上，中國科學院院士、生物資訊學家陳潤生在作主旨報告時説。
科技部新一代人工智慧發展研究中心等機構2023年發佈的《中國人工智慧大模型地圖研究報告》顯示，我國研發的大模型數量位居全球第二。越來越多企業正涌入人工智慧大模型開發這一賽道。
人工智慧大模型正開啟一場技術革命，醫學研究是大模型應用的一個重要領域。
陳潤生提到我國開發的“天河·靈樞”大模型，這是一款面向中醫針灸領域的專業大模型，基於中醫經典名著和針灸臨床循證證據庫以及中醫循證知識圖譜等專業數據開發。
國際上也有人工智慧大模型在醫療領域落地的案例。
例如，谷歌旗下人工智慧公司“深層思維”（DeepMind）通過處理大量視網膜掃描圖像，訓練出一種人工智慧演算法。相比人類醫生，該演算法能更高效準確檢測出眼底疾病。
陳潤生説，精準醫學研究已成為新一輪國家科技競爭的戰略制高點，而其基礎就是生物醫學數據。有文獻報道，以“臨床＋多組學”為主的生物醫學數據基礎設施支援了2/3以上美國食品藥品監督管理局批准的原研藥研發工作，每年獲得鉅額産業回報。
在業內專家看來，從現象驅動轉向數據驅動是醫療研究的一大趨勢。
首都醫科大學附屬北京天壇醫院院長王擁軍説，基於大規模人群的大隊列研究將為生物醫藥大模型提供重要數據支撐。除了用於發現新藥靶點，大數據還可用來開展模擬實驗。
中國科學院遺傳與發育生物學研究所研究員王秀傑認為，大量數據不斷涌現為醫學研究提供了獲得新發現的機會。與此同時，臨床數據缺失、個人隱私保護、數據監管方面的問題，也給科學合理利用醫學數據帶來挑戰。她建議，實驗生物學家和臨床醫學家要掌握數據分析技能，確保充分溝通，更好發揮大數據的驅動作用。
