人工智能和機器學習在醫(yī)療保健領域已經使用了多年，并且憑借其推動醫(yī)學和發(fā)現(xiàn)技術發(fā)展的能力，每年都在以驚人的速度增長。

術語“精密醫(yī)學”，有時也稱為“個性化醫(yī)學”，在醫(yī)療保健領域是一個相對較新的術語，但是這個想法在業(yè)界已經存在了很多年。根據美國國家醫(yī)學圖書館的說法，精密醫(yī)學是“一種新興的疾病治療和預防方法，它考慮了每個人在基因，環(huán)境和生活方式方面的個體差異”。

精密醫(yī)學可以幫助醫(yī)生考慮采用個體化治療方法，而不是針對所有患者的全面治療方法，為患者確定更多個性化治療方案。他們通過查看患者的遺傳史，位置，環(huán)境因素，生活方式和習慣來確定治療的行動計劃。

借助人工智能，它將精確醫(yī)學提升到一個新的水平，并提高患者的準確性和預測結果。實際上，有些人認為，如果不添加機器學習算法來輔助這一過程，精確醫(yī)學是不可能完全實現(xiàn)的。

在Chilmark Research的一份報告中，該報告指出，要充分發(fā)揮精準醫(yī)學的潛力，由于深度學習技術和分析大型數據集的能力比臨床醫(yī)生和醫(yī)學研究人員更快，因此必須伴隨機器學習和人工智能。

AI不僅可以比人類更快地讀取和分析大量醫(yī)學數據，還可以更準確地確定結果，以得出有關患者的治療選擇和治療可能結果的結論。

借助AI，不僅可以預測結果，而且還可以預測未來患者患病的可能性，這是精密醫(yī)學的主要優(yōu)勢。通過更好地理解為什么會發(fā)生疾病以及在什么環(huán)境下更可能發(fā)生疾病，人工智能可以幫助教育醫(yī)學從業(yè)人員了解在疾病出現(xiàn)癥狀之前要尋找的內容。能夠評估患者人群中疾病的風險對于醫(yī)療保健和許多人的生活來說是革命性的。

機器學習還可以幫助改善FDA關于測試，藥物和藥物合作伙伴關系的法規(guī)，以幫助支持治療。有效地完全實現(xiàn)精準醫(yī)學需要制藥公司，生物技術公司，學術界，診斷公司和其他公司的合作，以推動創(chuàng)新向前發(fā)展。

領先的精密醫(yī)學情報公司Amplion最近發(fā)布了Dx：Revenue，這是一個軟件情報平臺，它使用機器學習來提供有關制藥合作伙伴關系的見解。

該平臺使用了來自臨床試驗，科學出版物，會議摘要，F(xiàn)DA批準的測試，實驗室測試和其他信息的3400萬個數據源，以使測試提供者的能力與制藥公司的特定需求相匹配。

“這在癌癥中尤為重要，因為我們正在從一種千篇一律的方法轉變?yōu)獒槍π愿鼜姷姆椒?，并根據每個患者的生物學特性進行治療，” Amplion首席執(zhí)行官Chris Capdevlia表示。“以這種方式個性化我們的醫(yī)療保健方法，不僅可以為患者帶來更好的結果，還可以通過更短，更成功的試驗來降低藥物開發(fā)成本，并縮短有價值藥物的上市時間，所有這些都是提高患者預后的好消息。”

精密醫(yī)學可以真正改善許多人的生活，甚至挽救生命，而人工智能的使用可以大大增加這些結果。對于目前由于費用和健康保險而無法接受這些治療的人，它還可以使治療更實惠和更容易獲得。要使精確醫(yī)學達到完美還面臨著許多挑戰(zhàn)，但是人工智能可以幫助我們進一步實現(xiàn)這些目標。