大数据将会对AI智能医疗带来什么？

　　2019年6月14日，“2019年全国结核病学术大会”在苏州凯宾斯基大酒店召开，2300余位结核领域业内人士参会。大会邀请了中国科学院院士陈润生作主题为《健康大数据与人工智能》的专题讲座。会上精彩纷呈，引人入胜。

　　中国科学院院士陈润生在《世界医疗网》专访中指出，如果从脑科学研究当中、大数据当中会挖掘出一些东西，也许这些东西提供的线索是现在的AI还不具备的，所以这两者是相辅相成的。

　　大数据时代推动精准医学的出现

　　据陈润生院士介绍，最近30年，随着生物医学有非常重要的进展，破译了人的遗传密码，这在生物医学界里，过去是不可能的，因为人类遗传密码非常长，大约30亿，如果打印成册的话，那就是100万页的一摞书。这虽然对整个生命医学研究是非常基础、至关重要的，但是信息也非常大，这就导致了生物医学从过去更多的是比方说定性的、表述的，过渡到一个定量的大数据的时代。

　　因为遗传密码称作基因组，除了基因组之外，还要制作，由于它的信息发放，那么就导致转录组出现蛋白组，所以就导致了非常多的大数据。因此整个生物医学，因为遗传密码破译就进入了一个大数据时代，也导致了精准医学的出现。

　　值得注意的是，精准医学本身方向是明确的，就是把通过遗传密码破译来的新的信息，用来解决生物医学当中的问题，提高生物医学研究的水平，但是是否最终的实现这样一个方向，要看对整个大数据的知识和对它的了解。

　　从目前看来，从本质上来讲，这个方向是对的，是没有问题的。但是由于本身的遗传密码当中存在很多关键问题，知识挖掘当中也存在很多问题，所以其实说遗传密码什么问题都能解决的观点，实际上是不确切的。遗传密码当中，多年的积累只是了解一小部分，还有太多的事要做，而这些太多的事儿，正是精准医学要做到精准，必须要这样做的事。

　　大数据与人工智能：互相启发，相辅相成，互相相通

　　AI技术的不完善，让AI系统和真正的生物脑相比，其结构复杂度、连接度等方面还落后很多，也就是说AI技术需要像真实的脑系统，通过学习来逐渐丰富改进自己。而此过程中怎么学习，会产生相应的数据，而脑是个复杂系统，所以它显示未来功能的时候，也是以大数据的形式，所以这两者是相辅相成的，整个自然科学应当说是互相启发，相辅相成，互相相通。

　　但是大数据和人工智能作为普遍的方法，那么凡是用人工智能技术来加工数据的，都要遵循以下三个非常重要的原则：一是基于知识，人工智能也是有前提的，它不会无中生有。其次，人工智能目前被广泛的应用，要考虑到人工智能现在的结构，跟高等生物、跟人的具体脑的功能、脑的结构相比，还有相当大的差距，即从人工智能本身来讲，跟真正的生物的脑的结构来比，它还是简单了，它之间的相互关联，相互的网络连接还差得很远。三是，技术问题，如何能够更好地发挥AI系统的作用，如何能让它掌握更多的知识，这也是要解决的技术问题。

　　科学一小步，人类一大步

　　因为过去没有遗传密码，所以很多疾病，实际上病因不明，那么治疗也就不能有的放矢。随着很多的遗传密码被破译，许多疾病找到了缘由，如身体发生某一突变或遗传密码自身的缺陷造成，也就可以从分子水平上得以修复，这是非常重要的进展。由于遗传密码破译给整个生物医学带来了新的信息，也一定会提高整个疾病诊断治疗，包括用药的准确度，但是正因为这样，所以整个大数据会很快的渗入到整个人类生产生活当中来，而将来，生物医学大数据深入到生活当中也是指日可待的事。

　　但正因为这样，所以需要整个社会提高对它这方面的认识，才能够避免某些不实的概念，引起人们的某些不必要的这样的影响。

　　所以如何科普新的真实的科学知识并向广大社会介绍，让全民更加了解这方面知识，这也是一个非常重要的任务，所以科普、科学教育一定是重要的。只有这样才能够使得新的科学发展，更好的服务大众，更好发挥效果。

　　专家简介：

　　陈润生

　　中国科学院院士，中科院生物物理所，中国科学院核酸生物学重点实验室学术委员会主任，创新课题组组长。是我国最早从事理论生物学、生物信息学以及非编码RNA研究的科研人员之一。二十多年来在生物信息学领域进行了系统的研究，曾参加我国第一个完整基因组泉生热袍菌B4基因组序列的组装和基因标识，曾参加人类基因组1%和水稻基因组工作草图的研究。构建了收录非编码RNA及其基因的数据库NONCODE，以及收录非编码RNA与其它生物大分子相互作用的数据库NPInter，这两个数据库也已成为了国际在非编码RNA领域非常有影响力的数据库。

文/葛明月
摄影/王俊入
值班编辑.宜宜