医学一直以来都是一个"基于证据"的领域，这意味着它通常通过实验收集证据来支持诊断和治疗成功的特定主张。例如，药物通常遵循统计平均规律：如果绝大多数人对某种特定药物反应良好，那么它通常会被更广泛地适用于更大比例的人群，直到证据证明其效果不佳。然而，这也意味着部分人群将受到误差范围的影响，可能会经历副作用、治疗效果不佳，或因不适合的疗法而面临更严重的后果。
随着先进机器学习和深度学习模型的出现，这一惯例正在逐渐改变，药物设计者和治疗制造商越来越多地找到了转向预测性、基因型导向护理的方法。这一追求的一个关键方面是研究和开发药物基因组学领域的更先进工具，该领域基于理解个人独特的基因构成及其对特定药物的反应方式。《医学与外科年鉴》最近发表的一项研究讨论了将药物基因组学融入精准医学如何创造了大规模定制护理的新机遇；具体来说，由于AI对药物-基因相互作用的建模，基因型指导的治疗已变得更加可行，同时机器学习模型能够合成海量的基因组和人群水平数据，以确定个性化剂量和不良反应的倾向。正如作者所指出的，这些机遇已在一些最关键的专业领域得到利用，包括精神病学、心脏病学、肿瘤学和传染病学。在精神病学领域，机器学习模型正日益能够提前预测抗抑郁药的治疗抵抗问题，这是该患者群体常见的问题和挫败点；在心脏病学领域，基因型指导的华法林和氯吡格雷剂量已显著降低了死亡率和不良事件发生率。在肿瘤学领域——可能是药物基因组学最易成功的领域，机器学习模型能够分析更高精度的生物标志物，从而实现"超靶向疗法，以惊人的精确度打击肿瘤特异性突变"。
这就是定制化、量身打造的医学未来。
另一项发表在《人工智能前沿》上的研究讨论了医学从"一刀切"方法向定制治疗的转变标志着该领域历史上最大的转变之一；这在很大程度上归功于前沿模型能够解锁全新的数据分析和计算方式。关于疾病诊断，机器学习模型已显著提高了早期检测的机会："机器学习算法已被证明在识别复杂数据集中的模式方面非常有效，能够更早地诊断癌症、糖尿病和心血管疾病等病症，通常在临床症状显现之前。例如，已开发出AI模型来分析医学影像，如乳房X光片和CT扫描，以高精度检测恶性肿瘤迹象。这些模型使用大量标记图像数据集来'学习'早期癌症的特征指标，帮助放射科医生比传统方法更快地识别潜在问题。AI分析基因组和临床数据的能力还扩展到预测分析，用于评估患者患各种疾病的风险。通过整合患者病史、生活方式数据和遗传信息，AI算法可以预测疾病发展的可能性，实现积极干预。"
为什么这一切都如此重要？
当今普遍存在的前沿AI模型极其强大。但更重要的是，这将是它们有史以来最差的水平。随着数十亿美元投入AI研究，零售和企业经济对投资这项技术的惊人热情，以及全球整体发病率指数的迅速恶化，环境已经成熟，可以利用这项技术的最佳部分，在未来几十年真正转变诊断和精准护理。AI在医疗保健整个价值链中具有巨大潜力：从诊断和检测、精确药物设计、定制治疗、远程患者监测、治疗后随访到长寿医学，如果开发得当，这项技术将带来巨大的收益。
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