癌癥一直是致死率最高的疾病之一，據國際衛(wèi)生組織統(tǒng)計，2018年全球范圍內將有960萬人死于癌癥，也就是說，死亡人數里每6人就有1人因為癌癥去世。

隨著醫(yī)療技術的發(fā)展，治療癌癥也不局限于做手術，其他流行的治療方法還有：化療、放射性治療、靶向治療。然而即便對付癌癥的方法越來越多，癌癥的死亡率依然居高不下，因此人們總是“談癌色變”。

因此一項經濟實惠、易于操作、覆蓋全身的癌癥檢查，是把癌癥扼殺在早期的關鍵所在。

在硅谷，有這么一家叫Freenome的醫(yī)療技術公司，結合了最尖端的科技和已被證實的醫(yī)學理論，通過AI分析人血液樣本中的DNA碎片，致力于在早期發(fā)現癌癥并阻止病情擴散，從而在根本上降低癌癥的死亡率。

Freenome專精的技術屬于人工智能基因組學（AI Genomics），這個名字雖然聽上去拗口，但簡單地說，就是使用人工智能的深度學習技術，分析人基因組中的規(guī)律，通過檢測到傳統(tǒng)醫(yī)療手段無法發(fā)現的隱藏關聯(lián)性，從而達到預知疾病、診斷疾病和甚至確定病發(fā)部位的目的。

具體操作中，Freenome會抽取患者少量血液作為樣本，用AI分析血液中的 CI DNA（循環(huán)免疫 DNA）。這種 DNA 碎片來自于人的免疫細胞并在血液中自由流動，當人的免疫系統(tǒng)對癌細胞發(fā)出攻擊時，CI DNA 會產生特殊信號。換而言之，如果能檢測到CI DNA發(fā)出的特殊信號，就能確定癌細胞很有可能已經在人體中形成。

Freenome 使用 AI 分析大量的血液樣本，并利用 AI 的深度學習技術，在錯綜復雜的免疫系統(tǒng)信號中建立起特定信號和特定癌癥及其病發(fā)位置的關聯(lián)性。

因此通過分析病人的血液樣本，Freenome 的 AI 能從免疫系統(tǒng)發(fā)出的信號中篩選出與癌癥直接相關的信號，并經過深度學習的經驗，從癌癥相關信號中確定人體是否患癌癥，以及腫瘤出現在什么位置。

目前，Freenome 的技術應用在檢測大腸癌，其主要原因就是通過已有的一項排泄物測試已經證明，在早期確診大腸癌并開始治療，能顯著降低后續(xù)醫(yī)療費用，因此保險公司愿意為患者接受檢測買單，Freenome的技術也才有市場。這也是為什么現階段在美國市場，Freenome選擇從大腸癌做起。

放眼當今的全球醫(yī)療診斷水平提升、資源下沉的發(fā)展現狀，人工智能如同一味濟世良藥，不斷改變調整醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。近日，風投數據公司CBInsights發(fā)布了最新一期AI+醫(yī)療報告，通過九大發(fā)展趨勢，展示了一幅AI醫(yī)療發(fā)展全景圖。

其中之一的趨勢，就闡明了神經網絡可以發(fā)現潛在患病風險。

去年，谷歌發(fā)了一篇Nature，講了他們訓練了一個神經網絡，投喂視網膜圖像，這個神經網絡就可以找出其中有沒有患心血管疾病的風險因素。

這項研究中，AI不僅可以通過視網膜圖像識別年齡、性別和是否吸煙等風險因素，還可以量化出具體的精確度。

創(chuàng)業(yè)公司Cardiogram最近的一項研究表明，深度學習技術可以讓消費者通過可穿戴的心率傳感器檢測出由糖尿病導致的心率變異性變化，這種方法在依據心率檢測糖尿病方面準確率高達85％。

在另一項研究中，Mayo診所與以色列創(chuàng)業(yè)公司Beyond Verbal合作，通過分析聲音中的聲學特征，以便在患有冠狀動脈疾病（CAD）的患者中找到明顯的聲音特征。

看來，以后AI可以更方便的幫我們找到那些早期疾病，拯救那些“癌癥一發(fā)現就是晚期”的病人。