人工智能與機器學習在醫療保健領域已經擁有多年實踐歷程，憑借著對醫學及發現技術的重大貢獻，二者的業務規模每年都在以驚人的速度增長。

“精準醫學”有時也被稱為“個性化醫學”，在醫療保健領域仍是一個相對較新的概念，但其基本思路多年之前就早已存在。根據美國國家醫學圖書館的資料，精準醫學是指“一種新興的疾病治療與預防方法，其考慮到每個人在基因、環境以及生活方式等方面的個體差異。”

精準醫學能夠幫助醫生考量并采用更加個性化的治療方法，而不再面向所有患者實施統一的治療方法，從而確保治療流程確切匹配病患的具體情況。在確定治療方案的過程中，醫生往往需要查看患者的遺傳史、生活地區、環境因素、生活方式以及習慣等等。

借助人工智能技術，精準醫學也邁入了新的階段與高度，能夠為患者提供更準確的預測性結論。同時，還有人認為，如果沒有機器學習算法支持整個流程，精準醫學根本不可能完全實現。

在由Chilmark Research發布一的份報告中，研究人員指出要充分發揮精準醫學的潛力，除了以遠超人類的速度讀取并分析大量醫學數據之外，AI技術還能夠更準確地給出判結果，包括適用于患者的治療選項以及可能的治療結果等重要論斷。

在AI的幫助下，我們不僅能夠預測治療效果，甚至有望預測患者未來患病的可能性，這也正是精準醫學的一大核心優勢。通過更透徹地理解為何發生疾病以及在哪些環境之下更可能產生疾病，人工智能得以幫助并引導醫學從業者了解可以根據哪些發病前跡象實現疾病預判。對于醫療行業以及每一位普通人而言，這種提前評估疾病風險的能力無疑是革命性的。

此外，機器學習還有助于改善美國食品藥物管理局（FDA）制定的關于測試、藥物與藥物合成合作關系的法規，進而支撐起更完善的治療體系。更具體地講，要全面實現精準醫學，我們首先需要在各制藥企業、生物技術公司、學術界、診斷機構等參與方之間建立起緊密的協作體系，從而推動創新工作的快速進步。

行業領先的精準醫學情報公司Amplion最近發布了Dx： Revenue。這是一套軟件情報平臺，利用機器學習技術提供與各制藥合作方相關的洞察見解。

這套平臺覆蓋包括臨床試驗、科學出版物、會議摘要、FDA批準測試、實驗室測試以及其他信息的總計3400萬個數據源，旨在確保測試服務供應商的能力與制藥企業的特定需求相匹配。

Amplion公司CEO Chris Capdevlia表示，“這種能力在癌癥領域尤其重要，因為我們正努力將以往千篇一律的匹配方法轉化為更具針對性的個性化實施方向，從而根據每一位患者的生物學特征進行治療。通過這種醫療保健個性化方法，我們不僅能夠為患者帶來更好的治療結果，還能夠通過降低周期與提高成功率的方式壓縮藥物開發成本，推動有價值藥物的上市速度——這一切都將為患者帶來更好的診療體驗與治愈效果。”

精準醫學有望真正改善民眾的生活質量，甚至挽救更多生命。而人工智能的應用則能夠顯著放大這種積極效果。對于眾多因目前診療費用及醫療保險額度而無法承擔高復雜度治療方法的患者，精準醫學與AI技術的結合還能顯著降低治療的成本與享用門檻。誠然，精準醫學仍然面臨著諸多挑戰，但我們相信人工智能的介入將幫助我們不斷探索、最終實現這一偉大目標。