基因检测、饮食营养，你想不到人工智能应用

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，人工智能有多厉害？AlphaGo和Master在人类引以为傲的围棋领域横扫所有人类大师，百度大脑也战胜了人类最强大脑。

在医疗健康领域，斯坦福大学已经可以成功分辨皮肤癌，IBM的Watson也能够在10分钟内识别癌症，甚至美国的Arterys公司旗下的产品Arterys Cardio DL获得FDA批准，国内Airdoc的糖网辅助诊断系统在灵敏性和特异性等主要指标上，获得了和人类医生相当的结果。

《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》将医疗健康定位为国家级科技战略产业，试点建立居民健康影像档案，鼓励构建线上线下相结合的智能诊疗生态系统，推动医学检验检测、影像诊断等服务专业化发展，人工智能应用在医疗领域已经是个趋势。

人工智能在医疗领域已经证明了自己可以辅助医生诊断疾病，那么还有什么其他领域的应用么？

基因检测

基因检测市场正在以每年翻番的速度蓬勃发展。麦肯锡公司预测，2018年基因检测市场的价值将达到80亿美元。通常的基因组学诊断程序是：实验室从患者身上进行DNA采样，通过连续测定检查是否存在与癌症相关的典型突变；然后，诊断医师会将这些基因突变与已知的实例进行比对；最后，医生会根据上述信息提出疗程建议。但有时第二个步骤会失效，因为诊断医师可能会遇到一个未知的新突变。这可能会导致并发症，并延误正确的治疗。

加拿大多伦多大学生物医学工程教授布伦丹·弗雷，在15年建立人工智能企业，希望能够通过深度学习解决基因检测遇到的难题，突变在蛋白水平可能会引发某种疾病，通过深度学习的方法，让机器学会通过测量细胞内的内容物（如特定蛋白浓度等指标），将细胞系统作为一个整体得出最终结论。

饮食营养

检测疾病和疾病预警仅仅是人工智能(AI)在我们健康生活的第一步，接下来还有更深一步的帮助，关于我们饮食营养和健康生活。

众所周知，饮食营养对于控制很多慢性病十分重要，那高血压为例，根据德国之声报道，世界卫生组织的专家和全球数百名医学工作者联合调查显示，全球有11亿人患有高血压，中国被认为是高血压大国，中国共有2.26亿人患有高血压。不注意下高血压会引起很多并发症，因此通过饮食控制高血压十分重要，那么我们平时的食物中营养元素很多，大多数人并不能知道哪些营养成为是有害的，哪些营养成份是有益的。

为了解决饮食营养问题，国内医疗人工智能领军企业Airdoc基于人工智能深度学习算法开发了一款饮食营养app，通过拍照自动识别食物中的营养成份，并且可以像护士一样为你提供饮食建议，这对于高血压患者来说十分重要，同时该产品同样可以为高血糖，痛风，高尿酸等患者提供营养饮食建议。

疾病监测

疾病监测是长期地、连续地收集、核对、分析疾病的动态分布和影响因素的资料，并将信息及时上报和反馈，以便及时采取干预措施。疾病的动态分析不仅指疾病的时间动态分布，也包括从健康到发病的动态分布和地域分布。

深度学习基于大量数据可以实现很多传统计算机系统不能够实现的问题，比如现在的很多血压监测的血糖仪，可以将血压数据传送到云端，并没有接下来的交互，深度学习可以通过对文本、影像等多模态海量数据的综合挖掘，发掘病人检查信息、既往病历和社会（自然）环境之间的联系，发现群体中的疾病模型及隐藏信息模型，建立预测分析模型，可以实现疾病实时监测的效果。

药物研发

生物科技公司也正在把人工智能和大数据结合到一起，来识别新的药物化合物，比如Cloud制药和Berg。Berg通过开发的Interrogative Biology人工智能平台，来研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织，以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。

人工智能在健康领域前景

随着全球人口老龄化和10亿中产人群崛起，对健康服务的需求持续稳步增长。整个社会都在为人类提供更好的健康服务而不断努力。

医疗健康人工智能

服务的市场已经启动，为推动健康产业国家更是推出了《健康中国2030规划纲要》，这是健康最好的时代，这是AI最好的时代。