如何推动精准医疗设备的发展

人工智能和精准医疗设备是医疗器械行业的发展方向。目前，人工智能和精准医疗都处在起步阶段，如何推动精准医疗设备的发展？乐康医疗器械认为：人工智能和精准医疗设备的发展，目前是很有形势的，全球都在此阶段，国内大力发展很有优势。发展不仅仅是市场的需求，同时也需要国家政策的大力支持。

人工智能与机器学习在医疗保健领域已经拥有多年实践历程，凭借着对医学及发现技术的重大贡献，二者的业务规模每年都在以惊人的速度增长。‘影像+基因’精准医学技术平台的打造，是世界范围内的崭新话题，是还未被系统化尝试的领域。随着该模式在全国甚至世界范围内复制，中国人将重新定义‘精准医疗’的内涵。

“精准医学”有时也被称为“个性化医学”，在医疗保健领域仍是一个相对较新的概念，但其基本思路多年之前就早已存在。根据美国国家医学图书馆的资料，精准医学是指“一种新兴的疾病治疗与预防方法，其考虑到每个人在基因、环境以及生活方式等方面的个体差异。”在精准医学领域，相关仪器设备仍是发达国家处于优势，希冀国家加快国产化设备的应用和推广步伐。

精准医学能够帮助医生考量并采用更加个性化的治疗方法，而不再面向所有患者实施统一的治疗方法，从而确保治疗流程确切匹配病患的具体情况。在确定治疗方案的过程中，医生往往需要查看患者的遗传史、生活地区、环境因素、生活方式以及习惯等等。

借助人工智能技术，精准医学也迈入了新的阶段与高度，能够为患者提供更准确的预测性结论。同时，还有人认为，如果没有机器学习算法支持整个流程，精准医学根本不可能完全实现。

在由Chilmark Research发布一的份报告中，研究人员指出要充分发挥精准医学的潜力，除了以远超人类的速度读取并分析大量医学数据之外，AI技术还能够更准确地给出判结果，包括适用于患者的治疗选项以及可能的治疗结果等重要论断。

在AI的帮助下，我们不仅能够预测治疗效果，甚至有望预测患者未来患病的可能性，这也正是精准医学的一大核心优势。通过更透彻地理解为何发生疾病以及在哪些环境之下更可能产生疾病，人工智能得以帮助并引导医学从业者了解可以根据哪些发病前迹象实现疾病预判。对于医疗行业以及每一位普通人而言，这种提前评估疾病风险的能力无疑是革命性的。

此外，机器学习还有助于改善美国食品药物管理局（FDA）制定的关于测试、药物与药物合成合作关系的法规，进而支撑起更完善的治疗体系。更具体地讲，要全面实现精准医学，我们首先需要在各制药企业、生物技术公司、学术界、诊断机构等参与方之间建立起紧密的协作体系，从而推动创新工作的快速进步。

目前，全球精准医疗更多地集中在人类对恶性肿瘤的早期诊断和治疗上，基于个体基因检测的肿瘤个体差异化治疗成为重要趋势。传统的药物治疗由于没有考虑到个体基因的差异性，在用药效果上会产生很大的差异。基因检测可以帮助医生基于基因分析选择潜在的靶向治疗药物。据介绍，精准医疗是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防效益。

业内专家告诉记者，精准医疗主要包括三个层次，层次间逐级提高，难度呈几何级数加大。基础层次方面，基因测序是精准医疗的基础。无论是细胞治疗还是基因治疗，首先要通过基因测序诊断病情才能设计方案。在实施精准医疗方案过程中，需要大量的细胞和分子级别的检测。基因测序工具分为测序仪和试剂，医疗器械公司可以顺势介入测序设备生产领域。中等层次方面，主要涉及细胞免疫治疗。通过对免疫细胞的功能强化和缺损修复，提高免疫细胞的战斗力。这种技术治疗癌症效果好，但操作难度大，对患者身体素质要求较高，难以大面积推广。最高层次方面是基因编辑。癌症本质上是人体基因变异导致的细胞分裂失控。基因剪辑就是对患者癌变细胞的变异基因进行批量改造，使之成为正常细胞。

精准医学有望真正改善民众的生活质量，甚至挽救更多生命。而人工智能的应用则能够显著放大这种积极效果。对于众多因目前诊疗费用及医疗保险额度而无法承担高复杂度治疗方法的患者，精准医学与AI技术的结合还能显著降低治疗的成本与享用门槛。诚然，精准医学仍然面临着诸多挑战，但我们相信人工智能的介入将帮助我们不断探索、最终实现这一伟大目标。

中国推动精准医疗的发展，将惠及普通百姓，所以降低成本、完善医疗保险体制显得尤为重要。我们完全有能力根据我们自己的想法、自己的基础来建立精准医学，找寻中国自己的方向。中国在制定“十三五”规划过程中，专家形成了７个共识，包括基因组技术的大规模应用已经趋向成熟，蛋白质组学将会取得重大突破，干细胞和再生医学已经进入临床应用和产业化阶段，疫苗和抗体将成为生物医药重点突破的领域，生物治疗、个性化诊疗技术成为现代医学重要方向，医疗器械成为与药物齐头并进的新型产业，最后是生物信息学向海量数据产出和广泛应用两个方向发展。