还在做智能问诊？李彦宏说新药研发才是AI用于医疗的最高层次

人工智能可以做些医生不太擅长的东西。

医疗健康是如今已知的人工智能应用行业之一，押注人工智能的百度也在今年10月正式推出百度医疗大脑。当时，百度医疗事业部总经理李政还表示，百度医疗大脑的对标产品是Google和IBM的同类产品。

而在今天乌镇世界互联网大会的互联网+智慧医疗论坛上，李彦宏就分享了他认为人工智能将如何从四个层次变革医疗领域。

我在昨天的大会发言中说在人工智能时代我们需要重新想象每个行业，今天我就试着站在互联网的角度重新想象一下医疗行业。

首先，李彦宏先从人工智能的角度看，正如其此前曾经介绍，如今的人工智能具备了语音识别、图像识别、用户画像和自然语言理解的思想能力。具体而言，图像识别可以处理大量的医学影像，一个医生一生当中只能看几万个片子，但对于电脑来说，看几十万几百万的片子可能都算是很小的数据；语音识别、用户的画像、自然语言的理解则可以应用在智能问诊等领域。

然后，李彦宏提出，从互联网角度来看，互联网+医疗基本上可以分为四个层次，在每一个层次人工智能会发挥不同程度的作用。

照片出处/摄影：浙江在线 倪雁强

第一个层次是O2O服务，通过线上把用户引流到线下，并分发到那些适合处理用户疾病的地方去。

第二个层次是智能问诊，像IBM Watson对于癌症的诊疗，计算机可能在很多时候也能够超越人类医生。再常见疾病下，人工智能可以达到一定的准确率（李彦宏表示百度医生目前的准确率是80%），但在罕见情况下，人工智能的可能在表现更好。比如说同样的症状，有99.99%是某个疾病，但是可能有万分之一，甚至十万分之一的概率是另外一种罕见病，在这种情况下，作为一个电脑，它可以辅助医生做一些相应的判断。这些技术不仅仅需要对大量的医疗知识进行机器学习，也需要对病人表述的理解能力不断地提升，实际上这就是自然语言理解的方向。

第三个层次是基因分析和精准医疗，李彦宏认为，这是这些年做计算机科学最觉得兴奋的方向。

因为在IT领域我们讲摩尔定律，在IT领域以外唯一符合摩尔定律的就是基因测序的成本，所以我们觉得这方面很有可能会不断地出现一些革命性的东西。

李彦宏指出，目前用基因来治病目前最大的问题是：大多数已知的基因导致的疾病都是单基因导致的，而这些病又大多是罕见病。至于大多常见病，业界猜测是多个基因的共同作用导致的，要分析清楚某个疾病是由哪些基因共同作用导致的，则需要大量的计算。

这样的情况跟36氪此前介绍过的IBM Waston与美国布罗德研究所合作的癌症基因组计划有相似之处。研究员们认为，基因的不同也许可以解释为什么有的肿瘤有抗药性。而百度也曾经跟协和有过类似的项目，就是对中国的食管癌病人进行基因测序，试图找到是哪些基因的共同作用能够导致癌症的发生。一旦回答了这个问题，未来像基因编辑等这些治疗方法就可以用在更多常见病上。

目前基因编辑主要是应用在一些罕见病的治疗上，比如美国Spark Therapeutics它能治疗一种导致人视力下降、失明的病毒造成的罕见病，但是这些病都太罕见了。

正如前文所述，需要计算出常见病是由哪些基因共同作用导致的，需要大量计算。在科技公司看来很深奥的医学知识，在医学人员看来其实很简单。反之，在科技公司看来很简单的计算，在他们看来这就是大数据、人工智能，有点难，因此强大的计算能力、深度学习的先进算法，可以帮忙解决医疗健康领域的相应痛点。

第四个层次是新药研发，李彦宏觉得这是大数据和人工智能真正能够起到决定性作用的一个领域，但现在在国内受到的关注还不够。

他解释，今天已知的有可能能够形成药的小分子化合物，大概有10的33次方这么多，可能全宇宙所有的原子加起来都没这么多。如此巨量的小分子化合物，怎样用其分子式跟产生疾病的蛋白结合，用来治病？在未知的那些分子式中，要怎样进行大量的筛选，找到有效的新药？这些都需要极其强大的计算能力和最先进的算法，这方面美国的有些创业公司，比如atomwise已经在做这个事情。因此李彦宏觉得计算机科学、人工智能在这方面起作用。

注：题图出处来自浙江在线，倪雁强摄