英偉達(dá)要治好誰的病,？(4)

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2024-04-19 09:46:18

“可以想象,，蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù)會(huì)呈指數(shù)性的增長(zhǎng),，生成設(shè)計(jì)的落地案例也會(huì)快速增長(zhǎng),。但是這只是一部分,，要模擬免疫系統(tǒng),，就需要其他層面也有同樣多的數(shù)據(jù),，以及與其匹配的AI模型創(chuàng)新和迭代，有同樣快速的增長(zhǎng),。”宋樂說,。

那么有了數(shù)據(jù)，AI就能在醫(yī)療健康領(lǐng)域暢通無阻了嗎,？也不盡然,。

比如，醫(yī)療領(lǐng)域的公開數(shù)據(jù)相對(duì)更多,，獲取方式更多元，AI+醫(yī)療在此的進(jìn)展也更快,。就在今年年初,，谷歌推出了一款醫(yī)學(xué)對(duì)話AI——AMIE（

Articulate Medical Intelligence Explorer

）,。這款應(yīng)用是繼Med-PaLM、Med-PaLM2之后的又一個(gè)“AI醫(yī)生”,，甚至通過了圖靈測(cè)試,，表現(xiàn)可謂令人驚艷。

盡管從具體表現(xiàn)看,，這款在心血管疾病等領(lǐng)域的診斷領(lǐng)域,，可以做得比保健醫(yī)師更好，但仍然無法輕易用到真實(shí)患者身上,，哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院專家在接受采訪時(shí)直言,，醫(yī)療絕不是收集信息這么簡(jiǎn)單，“它關(guān)乎人與人的關(guān)系”,。

在其背后,，倫理問題、監(jiān)管問題,、制度問題,，以及科學(xué)研究本身的進(jìn)展限制，都是難以突破的障礙,?？梢哉f，被頻繁提及的研究數(shù)據(jù),，只是一個(gè)準(zhǔn)入門檻,，AI+醫(yī)療健康和生命科學(xué)本質(zhì)上不是要解決一個(gè)技術(shù)問題，而是一個(gè)綜合性的社會(huì)問題,。

謝昌諭向虎嗅表示,，更強(qiáng)的硬件和算法對(duì)加速行業(yè)發(fā)展一定是有幫助，但是并不說今天多了1000臺(tái)GPU,，明天就可以跟你打包票說AIDD（人工智能藥物發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)）會(huì)有一個(gè)怎樣的進(jìn)展,。

英偉達(dá)版“曲線救國(guó)”

因此，像過往所有的技術(shù)服務(wù)一般,，單純由乙方獨(dú)立研發(fā),，向甲方切割式地交付技術(shù)方案，是絕對(duì)不行的,。醫(yī)療,、醫(yī)藥行業(yè)專家必須參與到技術(shù)方案演進(jìn)的過程中，這是AI企業(yè)在醫(yī)療,、制藥領(lǐng)域摸爬滾打,、屢敗屢戰(zhàn)六七十年后，最終得出的結(jié)論,。

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