“他就是想活命，他有什么罪！“

太平間外，黃毛死后，程勇對警官大聲吼道。

為了仿制藥，為了活命，多少人為此付出了自己的命。

價格高昂的正版藥，讓患者們退無可退。不容否認，一種新藥，尤其是“特效藥“的研發(fā)，需要過億的研發(fā)成本和研發(fā)周期，其能夠面市，已經(jīng)是諸多患者的“福音”。然而，面對高昂的售價，如何給“特效藥”及疾病治療“降降溫”，AI也許能夠一步步成為你的“藥神”。

第一步：AI預(yù)測白血病，讓白血病不再成為“突然之災(zāi)”

近期，《自然》上發(fā)表了一項研究成果——由全國多家科研機構(gòu)白血病科學家組成的研究小組使用血液檢測和機器學習，以達到預(yù)測健康個體是否有患急性骨髓性白血�。ˋML）的風險。

這意味著我們今后對AML的出現(xiàn)有預(yù)警，并能夠提早發(fā)現(xiàn)AML的高風險人群并進行監(jiān)測，同時可以進行研發(fā)，尋找降低該疾病患病幾率的方案。

全球多家科研機構(gòu)在Nature上發(fā)表的論文

AML名為“急性骨髓性白血病”，以骨髓與外周血中原始和幼稚髓性細胞異常增生為主要特征，AML患者的癌細胞在骨髓中迅速增殖，并妨礙正常血液細胞的產(chǎn)生，導(dǎo)致出現(xiàn)出血和感染癥狀，甚至危及生命。

因此研究人員開發(fā)了一種基因測序工具，針對那些與AML相關(guān)的已知基因，對124名AML患者的血液DNA進行了測序，并與676名未患有AML或相關(guān)癌癥的人進行了對比。

通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測，他們發(fā)現(xiàn)許多患有AML的人基因中出現(xiàn)了遺傳變化，未患有此病的人則沒有出現(xiàn)這種變化。那些后來患上AML的患者基因中的突變數(shù)量更多，且這些突變在他們血液細胞中出現(xiàn)的比例也更高。

隨著進一步研究，研究人員通過機器人學習模型，在大數(shù)據(jù)變量的支撐下，構(gòu)建了AML預(yù)測模型，其可以在診斷前6－12個月內(nèi)，就能夠?qū)崿F(xiàn)對AML預(yù)測，其靈敏度和特異性分別達到25．7％和98．2％。

AML預(yù)測模型（圖來源：Nature）

早在此前，Watson也診斷過一個60女性的罕見白血病，Watson 通過比對 2000 萬份癌癥數(shù)據(jù)報告中不同患者的基因變化，僅用了 10 分鐘時間便得出了結(jié)果——不僅有精確的病癥診斷，Watson 還提供了適當?shù)闹委煼桨浮?/p>

AI預(yù)測的出現(xiàn)，讓人欣喜的同時也許多人對其存疑。確實，比如AI預(yù)測死亡時間的出現(xiàn)，這讓AI的應(yīng)用不再是一個技術(shù)問題，更是一個倫理問題。當你確知自己何時生病、何時辭世時，這似乎并不是一件多好的事情。