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2018/12/28

主攻精準醫療:基因研究導入AI應用 快速預測潛在疾病

台灣微軟攜手AI Labs共同發表AI基因分析平台

王智仁
精準醫療近年來已成為國際趨勢,台灣跟上了嗎?當運用AI進行全基因體定序分析,將為精準醫療帶來什麼樣的衝擊?
台灣微軟攜手台灣人工智慧實驗室(AI Labs),共同發表基因研究導入AI成果—基因分析平台TaiG,將為精準醫療帶來什麼樣的衝擊?今(27)日enomics。結合微軟Azure雲端運算資源開發,透過AI閱讀巨量的醫學文獻、進行基因定序、分析與診斷的效能,進而協助醫學專家快速預測基因變異產生的潛在疾病。 

現階段AI在台灣醫學上的應用也越來越廣泛且倍受重視,從血液判讀、影像分析、即時預警,到結合IoT達成智慧長照、以語意分析進行腦中風等疾病後的口語復健等,AI儼然已成為醫學界不可或缺的得力助手,更多的相關應用也蓄勢待發。 

台灣微軟和台灣人工智慧實驗室深度合作,結合微軟Azure強大的雲端運算資源、動態儲存空間、安全性、基因即服務(Genomics as a Service, GaaS)四大優勢所開發出的基因分析平台TaiGenomics,將基因檢測所需的龐大數據比對、分析、診斷的工作交由AI處理,大幅降低時間成本,減少錯誤率並協助醫學專家快速預測潛在疾病。 

精準醫療與傳統醫療最大的差異在於,除了透過傳統方法由病患描述症狀及傳統常規檢查以外,還要再加上基因檢測等生物醫學檢測,以達到為病患量身打造的精準治療。而許多潛藏在基因序列中的遺傳疾病及變異仍需仰賴基因檢測才能預測診斷。 

過往在沒有AI協助時,第一線醫療人員或基因研究人員最大的挑戰在於:用醫學專家等級的人力進行基因定序、分析、比對基因變異與疾病表徵等過程將花費大量時間及鉅額費用,且大多只能分析部分基因,難以達成人體超過兩萬個基因的「全基因體分析」。 

國立臺灣大學生物產業機電工程學系教授陳倩瑜指出,基因體分析有太多地方需要AI,包含基因輔助診斷、人類基因體註解以及基因變異致病性預測,要理解人類基因體中超過兩萬個基因的具體功能與調控機制,並預測基因變異會產生的影響,未來還有很長的路要走,除了遺傳疾病,藥物反應與癌症基因體都有大量的資料需要AI幫忙建立關聯網路與預測模型。  

 
 
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