本文摘要：人工智能与机器学习在医疗保健领域早已享有多年实践中历程，凭借着对医学及找到技术的重大贡献，二者的业务规模每年都在以难以置信的速度快速增长。

人工智能与机器学习在医疗保健领域早已享有多年实践中历程，凭借着对医学及找到技术的重大贡献，二者的业务规模每年都在以难以置信的速度快速增长。“精准医学”有时也被称作“个性化医学”，在医疗保健领域仍是一个比较较新的概念，但其基本思路多年之前就早就不存在。

根据美国国家医学图书馆的资料，精准医学是指“一种新兴的疾病化疗与防治方法，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。”精准医学需要协助医生考量并使用更为个性化的化疗方法，而仍然面向所有患者实行统一的化疗方法，从而保证化疗流程清楚给定病患的具体情况。在确认化疗方案的过程中，医生往往必须查阅患者的遗传史、生活地区、环境因素、生活方式以及习惯等等。利用人工智能技术，精准医学也踏入了新的阶段与高度，需要为患者获取更加精确的预测性结论。

同时，还有人指出，如果没机器学习算法反对整个流程，精准医学显然不有可能几乎构建。在由ChilmarkResearch公布一的份报告中，研究人员认为要充分发挥精准医学的潜力，除了以远超强人类的速度加载并分析大量医学数据之外，AI技术还需要更加精确地得出判结果，还包括限于于患者的化疗选项以及有可能的化疗结果等最重要论点。在AI的协助下，我们不仅需要预测化疗效果，甚至未来将会预测患者未来患病的可能性，这也正是精准医学的众多核心优势。

通过更加明了地解读为何再次发生疾病以及在哪些环境之下更加有可能产生疾病，人工智能以求协助并引领医学从业者理解可以根据哪些发作前迹象构建疾病预判。对于医疗行业以及每一位普通人而言，这种提早评估疾病风险的能力毫无疑问是革命性的。

此外，机器学习还有助提高美国食品药物管理局（FDA）制订的关于测试、药物与药物制备合作关系的法规，进而承托起更加完备的化疗体系。更加明确地谈，要全面实现精准医学，我们首先必须在各制药企业、生物技术公司、学术界、临床机构等参与方之间创建起密切的协作体系，从而推展创意工作的较慢变革。

行业领先的精准医学情报公司Amplion最近公布了Dx：Revenue。这是一套软件情报平台，利用机器学习技术获取与各制药合作方涉及的洞察看法。这套平台覆盖面积还包括临床试验、科学出版物、会议概要、FDA批准后测试、实验室测试以及其他信息的总计3400万个数据源，目的保证测试服务供应商的能力与制药企业的特定市场需求相匹配。Amplion公司CEOChrisCapdevlia回应，“这种能力在癌症领域特别是在最重要，因为我们于是以希望将以往千篇一律的给定方法转化成为极具针对性的个性化实行方向，从而根据每一位患者的生物学特征展开化疗。

通过这种医疗保健个性化方法，我们不仅需要为患者带给更佳的化疗结果，还需要通过减少周期与提升成功率的方式传输药物开发成本，推展有价值药物的上市速度——这一切都将为患者带给更佳的医疗体验与医治效果。”精准医学未来将会确实提高民众的生活质量，甚至挽回更加多生命。

而人工智能的应用于则需要明显缩放这种大力效果。对于众多因目前诊疗费用及医疗保险额度而无法分担低复杂度化疗方法的患者，精准医学与AI技术的融合还能明显减少化疗的成本与品尝门槛。

诚然，精准医学依然面对着诸多挑战，但我们坚信人工智能的插手将协助我们大大探寻、最后构建这一最出色目标。

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