根據埃森哲的一份報告，到2026年，醫學和制藥領域的大數據和機器學習相結合將帶來驚人的每年1500億美元的價值。這一數字反映了人工智能（AI）工具的潛力，可幫助醫生，患者，保險公司和監管機構做出更好的決策，優化創新并提高研究和臨床試驗的效率。出于這個原因，5月1日，GEN網站列出了人工智能在生命科學領域最有價值的六個應用。

本文參考了全球五大制藥公司對人工智能技術的分析。雖然現有的分析提供了涵蓋生命科學和生物技術行業應用的所有主要趨勢的廣泛調查，但這篇最新文章突出強調了TechEmergence認為最相關的六項最新認證。應用趨勢。

1.診斷疾病

醫學面臨的最大挑戰是疾病的正確診斷和鑒別，這也是機器學習發展的重中之重。 2015年的一份報告顯示，超過800種癌癥的治療方案正在臨床試驗中。使用機器學習可以使癌癥識別更加準確。是的，一個波士頓的學生例如，制藥公司Berg正在使用AI平臺來分析臨床試驗患者數據，以促進開發用于治療各種疾病的新藥。

2.個性化的藥物

目前正在研究使用機器學習和預測分析來定制個體的特定治療潛力。如果成功，該策略可以優化診斷和治療選擇。目前，該研究的重點是監督式學習，醫生可以利用遺傳信息和癥狀縮小診斷范圍或對患者的風險作出明智的猜測。這可以促進更好的預防措施。預計未來10年內，先進的健康測量移動應用以及微生物傳感器和設備的使用將爆發，這將提供豐富的數據，從而有助于有效的研發和更好的治療選擇。

3.藥物開發

機器學習在早期藥物發現（例如新藥開發）和研發技術（下一代測序）中扮演著許多角色。這一領域的第一項是精準醫學，這使得識別復雜疾病和可能的治療更加有效。麻省理工學院臨床機器學習小組是使用機器學習促進精密醫學的主要參與者之一，專注于算法開發。英國皇家學會指出機器學習在醫學發展中可以通過分析制造過程數據并加快生產，幫助制藥公司優化生產。

4.臨床試驗

臨床試驗研究是一個漫長而艱難的過程。機器學習有助于以各種方式縮短這一過程。一種策略是對廣泛的數據使用高級預測分析，以更快地確定目標人群的臨床試驗候選人。麥肯錫分析師描述了其他機器學習應用，可以通過簡化任務來提高臨床試驗的效率，例如計算理想的樣本量，促進患者招募以及使用醫療記錄來最大限度地減少數據錯誤。

5.放射治療和放射學

在2016年的一次采訪中，哈佛醫學院助理教授Ziad Obermeyer博士說：“二十年后，放射科醫師將不會以他們目前的形式存在。它們看起來更像電子機器人：每分鐘監控數千個讀數。該研究報告的算法。目前，倫敦大學學院深層心理健康研究機構正在開發機器學習算法，以通過區分健康組織和癌癥組織來提高放射治療計劃的準確性。

6.電子健康記錄

支持矢量機器（用于分類患者電子郵件查詢的支持向量機）和光學字符識別（用于數字化手寫筆記的技術）是用于文檔分類的機器學習系統的基本組件。 這些技術的應用包括MathWorks的MATLAB（一種帶有手寫識別應用的機器學習工具）和Google的Cloud Vision API。 麻省理工學院臨床機器學習小組的關鍵之一是開發基于機器學習的智能電子健康檔案技術。 這個想法是開發“安全，可解釋，能夠從少量標記的培訓數據中學習，理解自然語言，并能夠在醫療環境中工作。 功能強大的機器學習算法在機構中得到了很好的推廣。

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