CMEF作为全球知名的医疗健康科技平台，依托行业高端平台资源，诠释科技的力量。医渡云医学总监何新军博士受邀参加CMEF 2020英特尔在线论坛，并在生命科学专场上围绕“人工智能为精准医学研究提效”展开主题演讲。以下为何新军博士深度访谈，期待他的分享能为医疗AI发展带来深层启示。
医渡云医学总监何新军博士
1当前的医疗发展现状还有哪些未被满足的临床科研需求？
对于这个问题，我个人理解有以下几个方面：
一方面是我们对疾病发生发展规律的理解，在现阶段距离人们的预期还有一定的差距。临床科研一个重要的目的就是去发现疾病是如何发生和发展的，也就是说，研究者可以通过临床科研来研究正常人和患者在何种环境下会得哪些疾病，在何种用药情况下疾病会如何发展等基本问题，并最终通过积累的临床科研经验和信息来辅助诊疗服务。然而，在临床实践过程中，不是所有的临床科研得到的信息都可以转化为知识，即便有了知识以后，也不会很快地转化为实际应用。随着临床技术发展突飞猛进，我们已经并持续快速地积累大量的经验和信息，如何通过技术手段快速地将信息沉淀为知识，需要更好地通过规范化、规模化的手段来进行临床科研，并快速地将以服务临床为目的而进行的临床科研所产生的知识及时转化来为临床应用。
另一方面，则是现阶段应对公共卫生突发事件中临床科研的准备能力有待进一步提升。特别是这次新冠肺炎疫情发生之后，我们看到很多国家在应对大规模突发疫情时的准备不足，在公共卫生方面的基础建设投入不足，对疫情的研判出现偏差。因此，应对公共卫生突发事件的医疗资源储备能力，对疫情进行实时仿真，通过临床科研对疾病充分认识，这些仍然是现阶段未被满足的临床需求之一。
2如何高效地从大量医学和科研信息中发掘人工智能价值，并将其与实践结合？
从效率角度出发，对于不同类型的信息，在取得授权前提下，我们会有不同的处理方式和流程的选择，不同的处理方式和流程都有很大的提升空间。以授权的临床数据价值挖掘为例，我们现在已经可以很好地利用人工智能机器学习根据授权将临床数据进行结构化处理，并通过对这些结构化的数据进行实时数据处理，总结并找出其中的疾病规律。
对于基因数据价值的挖掘，一个巨大的挑战就是这个类型数据的数据量一般比较庞大，对其分析处理的过程需要耗费大量时间和算力，因此迫切需要更快、更有效的像Humming Bird这类数据分析算法和工具来提升计算效率，降低成本。
我们可以基于不同的数据类型，有针对性地开发一些数据处理的算法，综合相关软硬件优势，将总体的处理能力进一步提高，从而满足临床上需要快速出结果的需求。当然，这也需要我们对所需数据信息和所要达到的目的有较深的理解，避免南辕北辙，缘木求鱼。
3如Humming Bird这样的基因分析技术，在医疗新基建方面将有哪些应用？
开发Humming Bird基因数据分析工作流的初衷是因为现在通用的基因基础分析过程花费的时间较长，比如说应用于临床的基因检测，有的需要较长的时间。我们希望基于包括Humming Bird这样的分析系统在内的基于一系列方法学的软硬件的系统性提升，从底层上把数据分析的时间缩短。这些工具需要在不牺牲数据处理准确性的前提下，显着减少用于测序数据一级分析的运行时间，也将加速精准医疗产品的研发与应用场景的扩展。
当未来Humming Bird系统运用到临床上，释放的时间将可以帮助用户通过基因数据分析了解更多复杂疾病的致病机理，研究和应用更适合的药物，将新的基因数据分析方法从研究项目逐渐转化到日常的临床应用之中，这无论是对于临床还是科研都有非常重要的现实意义。
未来Humming bird将成为医疗新基建场景中的重要应用，这个技术也可以更好地助力实现公共卫生系统对大规模传染性疾病的早发现。基因分析系统能够帮助疾控专家更快地确定新发传染病的病原体，并对病毒进行更快地变异分析和溯源，在追踪变异趋势等过程中都发挥重要作用。
4在疫情期间通过医渡云技术所做的新冠病毒基因组分析，有哪些成果？
早在今年2月初的时候，我们就自发地通过对公开数据库提交的新冠病毒基因组序列开展研究，研究了早期病毒株的突变状态。病毒基因组的快速变异是病毒特别是RNA病毒的基本属性，绝大多数变异并不会对病毒的感染力造成影响，但变异点就像在一个交叉路口的路标，我们可以利用病毒突变的研究对病毒的进化过程进行标记，发现了新冠病毒L84S的显着分化和基于基因组学的社区传播证据。
之后我们继续分析了国内和国际多个城市和地区对外公布的病毒株，了解了这些病毒株的时空分布和发展趋势，以及一些病毒株关键突变的可能的毒性变化，并将部分研究成果及时公布。
5站在您的角度看，您认为医渡云的医疗新基建有哪些重要意义？
我认为在疫情常态化防控的场景下，医疗新基建需要将AI技术充分地运用到科技抗疫中，帮助公共卫生领域搭建智能的监测预警平台，助力立体疫情研判决策等，同时支持科研机构利用人工智能技术对新冠肺炎疾病进行更深入的探索。当疫情过去，社会生活回归正轨后，医渡云会将一如既往地将医疗人工智能技术应用到临床科研、公共卫生、新药研发、健康管理中，帮助人们理解疾病的发生发展规律，提升患者就诊过程的便利程度、降低患者的医疗负担。
6精准医疗主要的优势有哪些？
精准医疗就是把每个人看做一个独立的个体去因病施治。精准医疗更注重对于患者画像的描绘，从而理解患者之前的疾病、环境和基因背景，以及预测患者未来可能会发生的疾病，再根据这些信息设计更全面的诊疗和健康管理方案，但现阶段由于疾病的复杂性和人体的复杂性，实现精准医疗还是一个很大的挑战。
不过在精准医疗的实践过程中，我们已经总结出来很多经验，特别是在一些类型的肿瘤诊疗上，通过对肿瘤基因背景的理解分析，可以很有效地为肿瘤患者提供靶向药物，真正的让患者受益。但在更大范围实现精准医疗，我们还需要继续基于基础研究，来提升对于疾病的理解，提升分析效率，最终使每个人都因精准医疗而受益。
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