美国、欧盟相继发布人工智能计划，“AI+医疗”前景广阔

无疑，人工智能已然成为我们这个时代的一个决定性议题，它影响着国家安全、经济发展、人权和社会媒体。“AI+医疗”正成为热门领域，为医疗健康行业带来一场全新的革命。

“AI+医疗”指的是人工智能通过机器学习、表征学习、深度学习和自然语言处理等各种技术，利用计算机算法从数据中获取信息，以协助制定临床决策为目的，实现辅助诊断、疗法选择、风险预测、疾病分诊、减少医疗事故和提高效率等一系列功能。

2月12日，一项发表在Nature Mdecine杂志上的关于人工智能（AI）最新成果刷屏朋友圈。在这项最新科研成果中，人工智能不仅能够“看图”识别影像，还能“识字”读懂病历中的文本信息。

近年来人工智能技术迅猛发展，但还局限于相对标准化的静态图像数据。而最新研究表明，人工智能在识别影像的基础上，能更进一步读懂、分析复杂的病历文本数据（医生的知识和语言），意味着人工智能或将能像医生一样“思考”。

该项研究结果是AI技术实施应用于医疗方面取得的又一个重要里程碑，它标志AI模拟人类医生进行疾病诊断时代的到来。

特朗普启动美国人工智能计划

就在同一天，美国总统唐纳德•特朗普(Donald Trump)签署了一项行政命令，启动美国人工智能计划(American AI Initiative)，指示联邦机构专注于这项技术。预计未来6个月内公布更多信息。

继至少18个国家宣布了国家人工智能战略之后，美国的人工智能计划将拥有五个“关键支柱”，包括：

1）研发。政府将要求各机构在支出中“优先考虑人工智能投资”，但没有详细说明白宫将要求多少资金来支持这一计划。该倡议还呼吁各机构更好地报告人工智能研发支出，以便对整个政府的研发支出进行概述。

2）基础设施。各机构将帮助研究人员获取联邦数据、算法和计算机处理。

3）标准。白宫科技政策办公室和其他组织将共同起草管理人工智能的总体指导方针，以确保其安全和合乎道德的使用。这名官员没有说将解决哪些具体问题，但他指出，这项工作将涉及美国食品和药物管理局(Food and Drug Administration)、国防部(Department of Defense)和其他机构的专家。

4）人才配备。白宫的人工智能咨询委员会和就业培训委员会将寻找继续工人教育的方法。此外，各机构将被要求设立计算机科学方面的研究金和培训项目。

5）国际事务。政府希望在人工智能领域实现微妙的平衡：在不损害美国利益或放弃任何技术优势的情况下，与其他国家在人工智能领域展开合作。这名官员回避了这项计划是否会解决科学家、工程师和学生的移民和签证问题。

欧盟旗舰型科学计划之一：人工智能

无独有偶，据Nature报道，欧盟委员会也在当天公布了欧盟“旗舰”科学计划的6个新入围的候选研究项目，当中就包括人工智能。

六个新入围的项目包括：探索人工智能如何增强人类能力,加快细胞和基因疗法的临床应用,个性化医疗计划,两个旨在提高太阳能效率的项目、还有一个名为“时间机器”(Time Machine)的人文项目——旨在开发一种方法，使欧洲城市的历史记录能够进行数字化搜索。

其中，德国主导的两个健康项目之一LifeTime将为个性化医疗创建创新平台。这些平台将测量个体细胞和组织的分子功能在人的疾病及其治疗过程中如何变化，并且使用人工智能和机器学习将揭示可能具有生物学意义的数据中的重要模式。 LifeTime还建议开发定制的类器官 - 由活细胞制成的小器官样培养物 - 可以模拟个体患者的疾病。

另一个由柏林大学医院Charité领导的健康项目RESTORE，提出了加快将高级细胞和基因疗法转化为临床所需的多个步骤。这些治疗方法对于癌症和糖尿病等常见疾病具有很大的希望，但是众所周知，其进入市场是非常复杂和昂贵的。

同样位于莱顿的Humane AI团队与新成立的欧洲范围内的人工智能研究实验室网络CLAIRE合作。该团队设想建立一个资助机构，为人工智能开发选择应用程序，以增强而不是取代任何领域的人力资源 - 包括地球观测、医学、社会科学和交通。

写在最后

此前，《麻省理工科技评论》曾收集了1993年到2018年11月18日这25年间的16625篇人工智能领域的论文。报告分析说，在人工智能领域，基本上每十年都会看到不同技术的统治：80年代的知识型系统、90年代的贝叶斯网络、00年代的矢量机器以及10年代的神经网络。下一个10年会出现怎样的变革？AI+医疗会碰撞出怎样的火花？我们一起拭目以待。

End

参考资料：

1）Europe’s next €1-billion science projects: six teams make it to final round

2）Trump to launch artificial intelligence initiative, but many details lacking

3）Nature子刊深度综述：“人工智能+医疗”的实施现状与未来发展

4）深度学习时代即将结束？

来源生物探索

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