卡耐基梅隆大学邢波给精准医疗泼冷水:没那么神
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卡耐基梅隆大学邢波给精准医疗泼冷水:没那么神


  网易科技讯1月14日消息,未来论坛2017年会暨首届未来科学大奖颁奖典礼在北京举行。卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授,卡耐基梅隆大学机器学习系副系主任在主题演讲中指出,精准医疗目前并不像想象中那么有用。他坦言:“实际上我们并不是很能肯定在面对大数据的情况下医生是不是真的可以从海量数据中实时地做正确决策,这也是我们在技术研究和应用研究里面面临的极大挑战。”他指出,目前比癌症和艾滋病更可怕的,是“不可靠的医学研究和很多不复杂的商业炒作”。
 
  邢波指出,很多基因突变的发现,真正有统计意义致病的风险并不会高于50%,而且很多基因对于预测疾病的风险也很少有帮助。更坏的是,即使你发现了有基因上面的缺陷,它对于你的生活习惯或生活形态的影响,也没有发现有显著影响,而且有很多数据显示,DNA的变异,原来说几个DNA变异可以解释一个疾病,但这种论调正在破产,因为发现疾病是很复杂的,致病因素通常达到几千上万个不同的突变。
 
  他认为精准医疗和智慧医疗真正能起到作用的是以下五个方面:电子医生、基因健康、智能医院、移动医疗和隐私。
 
  电脑医生,实际上就是一个基于大数据的决策机制或决策原理。这样一个工作实际上是一个相当复杂的技术研究和产业研究并行的东西,以他在参与开发的PetuumMed系统为例,当你需要做这样一个决策服务器设计的时候,你实际上首先需要倚仗自然源处理、图像识别或数据库记录,来把原始数据变成可以使用的形式化,而且是可以使用的特征,然后你还要去开发非常高端、复杂的计算引擎和人工智能引擎来做计算和推测,*后你需要开发人机界面来把这些结果和医生进行交流。
 
  基因健康,基因组的研究其实远远不只是来做一个测序中心,把每个人测序了事,实际上更重要的工作是要开发基础的病理机制、数据模型或计算机模拟模型,来预测当基因产生变化以后它到底能产生什么样的下游影响,能给病人什么样的建议,这实际上也是以后研发的重点。
 
  医院的自动化,并不只是买各种设备或装各种各样的摄像头,其实它还包括怎样部署一个算法或人工智能引擎,能够使得医院的管理或运营自动化、高效化,能够使资源更好的利用,能够使病人的需要能够及时得到发现和反馈。
 
  移动医疗,穿戴式设备、各种各样的移动设备产生了大量数据,但它到底能不能对人的健康或是对医疗费用产生良好的互动是个问题。实际上这里面还缺少一个基于这个移动平台和背后算法引擎、医生直接干预中间的闭环,所以研究可以往这上面走,甚至可以把移动医疗或是远程医疗的日程也放到同一个框架下来做比较深入的思考。
 
  医疗数据,所有应用和服务都是能够产生和获取大量非常敏感的数据,这些数据如果不当使用,也会对个人或用户的安全、利益造成很大的损害,所以研究这些数据安全,研究怎么来防止它被误用或非法应用,也是一个很好的题目,这里面包括加密、防火墙,各种各样的保护方法,诸如此类。