一个在医学界普遍的理解是：医学和技术的进步显著延长了人类平均寿命，但寿命的延长也带来了许多新的疾病，包括衰老所导致的，以及疑难杂症。一个最简单的例子就是：相当大比例的癌症都是由器官组织衰老所导致的。
这是一个有趣的悖论，也是人类不希望出现的情况。为什么人类拥有先进的科技，却反而被迫罹患更多的疾病？会不会有一种技术将人类带入一个“奇点”的时代，让人类能够彻底根治的疾病随着技术的进步而同比增长，让当下疑难杂症病人的最大头疼——研发时间太久导致药物太贵——得到解决？
在PingWest品玩于8月5日在硅谷举办的 SYNC 2018 科技峰会上，我有幸邀请到几位奋斗在医疗技术前沿的专家一起探讨这些话题。
Subaruna Sinha 来自斯坦福大学关联机构 Stanford Research Institute International (SRI)，是该机构生物信息学相关项目组长。Sinha 指出现在医药界的一个现状：某些极其罕见的病，由于病人太少没有市场效益导致没有人开发新药。因为开发一款新药的时间成本和经济成本实在太高了。
Subarna Sinha
而新的 AI 技术的出现，将有可能帮助解决这一问题。陈-扎克伯格基金会旗下生物学院博士后研究员、斯坦福研究学者 Marinka Zitnik 表示，AI 能够以更高的效率对病毒进行解析，预测分析其 RNA 结构，找到病原所在的某几条基因范围，不必在上百万条基因里大海捞针。药企更快开发出到能够根治这种病的药。针对罕见病，这种思路不仅显著降低病人获得定制化治疗方案的门槛，还能带来更好的治疗效果。
Marinka Zitnik
谷歌大脑团队主任软件工程师 Yi Zhang 表示，在过去美国的很多医院、院校和科研机构都拥有自己的电子医疗数据库，但机构之间缺乏有效的沟通，数据库没法连起来使用，放在那变成电子废物。
在谷歌大脑，Zhang 的团队正在实现将这些数据库联系起来的方式，而这样做有着可预期的极大好处。举例来说，比如机构 A 的数据库里很详尽地收集了病人的病理，机构 B 的数据库对病人所在的地理位置有很好的体现，机构 C 对同一批病人的个人信息进行了连续十年的追踪。
Yi Zhang
将三者结合起来，实际上对病人有了一个立体化的理解，他们去过哪里，病情发生了怎样的变化，接触到哪些外界因素，十年内的病情变化方向是怎样的——这对于从技术上开发有效的治疗方案，从行政上对病人进行管理都很有帮助。
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