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人工智能與儀器的結(jié)合 淺談儀器的發(fā)展方向
2021年03月03日 08:35:59
來源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：6728
對于科研來說，人工智能的數(shù)據(jù)分析處理能力有著更重要的意義——提高科研效率。將儀器與人工智能結(jié)合，利用人工智能處理儀器檢測得到的復(fù)雜數(shù)據(jù)已經(jīng)成為獲得科研成果的重要助力。
【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)動態(tài)】頻繁出現(xiàn)于日常信息中的“人工智能”這一詞匯對于我們來說已經(jīng)失去了科幻作品中的神秘感。雖然目前的技術(shù)無法創(chuàng)造出類似“母體”或者“天網(wǎng)”那樣的人工智能系統(tǒng)，但人工智能算法早已應(yīng)用于日常生活的方方面面，例如智能交通系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)智能推薦算法等。人工智能的背后是復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，而這也是如今這個(gè)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的技術(shù)基礎(chǔ)。
對于科研來說，人工智能的數(shù)據(jù)分析處理能力有著更重要的意義——提高科研效率。將儀器與人工智能結(jié)合，利用人工智能處理儀器檢測得到的復(fù)雜數(shù)據(jù)已經(jīng)成為獲得科研成果的重要助力。例如，西湖歐米(杭州)生物科技有限公司正在研究中的基于蛋白質(zhì)標(biāo)志物的甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性診斷項(xiàng)目，就是利用蛋白質(zhì)組學(xué)與人工智能的結(jié)合。這個(gè)項(xiàng)目的研發(fā)過程充分體現(xiàn)了利用人工智能處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)能夠?qū)蒲挟a(chǎn)生多大的幫助。
甲狀腺結(jié)節(jié)是患病率非常高的疾病，每5個(gè)成年人中就可能有1人患病，其中有約30%患者無法通過現(xiàn)有的B超、CT、甲狀腺組織穿刺活檢甚至基因檢測等臨床診斷方法判斷結(jié)節(jié)是良性還是惡性。治療惡性甲狀腺結(jié)節(jié)需要切除甲狀腺，對患者的生活質(zhì)量有很大的影響，因此準(zhǔn)確診斷這30%患者的病情具有非常大的意義。
研究團(tuán)隊(duì)選擇將“蛋白質(zhì)”作為突破方向。蛋白質(zhì)組學(xué)在臨床診斷中已經(jīng)有了很多的應(yīng)用。在不同的病理過程中，蛋白質(zhì)的種類和數(shù)量會有不同的變化，只要找到和疾病相關(guān)的特定蛋白質(zhì)，將其作為生物標(biāo)志物就可以對該疾病進(jìn)行臨床檢測、指導(dǎo)治療以及研究疾病的病因和發(fā)病機(jī)制等。
在蛋白質(zhì)組學(xué)研究中，蛋白質(zhì)的檢測識別并不困難。通過質(zhì)譜分析技術(shù)，人類已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模鑒定蛋白質(zhì)和評估蛋白質(zhì)的表達(dá)水平高低，相對量化信息的獲取不是問題。難點(diǎn)在于特異蛋白的確定。蛋白質(zhì)組學(xué)獲得的數(shù)據(jù)非常龐大，從中找出良性與惡性甲狀腺結(jié)節(jié)蛋白質(zhì)的細(xì)微差別難度非常大。
研究人員采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，并構(gòu)建了一套適用于蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的算法模型，將篩選出的2622個(gè)有意義的候選特征蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)輸入模型，進(jìn)行了大約2^1019次運(yùn)算才找到關(guān)鍵的20個(gè)特異蛋白。根據(jù)這20個(gè)蛋白的情況進(jìn)行甲狀腺結(jié)節(jié)良性與惡性的診斷，綜合準(zhǔn)確率可以達(dá)到89%。
人工智能算法在這一研究中的作用是難以代替的，算法模型的構(gòu)建以及后續(xù)進(jìn)行的龐大運(yùn)算是該檢測方法能夠成功的關(guān)鍵。研究人員表示蛋白質(zhì)組學(xué)+AI技術(shù)還可以用來篩選治療腫瘤的藥物，在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域有著非常大的應(yīng)用潛力。
人工智能與儀器分析的結(jié)合將是儀器行業(yè)的主要發(fā)展方向之一。目前人工智能在儀器儀表中的應(yīng)用仍然處于初步的階段，即用于數(shù)據(jù)的分析處理。在這一階段，人工智能可以在短時(shí)間內(nèi)完成成熟練技術(shù)人員需耗費(fèi)大量時(shí)間才能完成的操作，減少操作所需的工作量及時(shí)間，并且在保證較高精度的同時(shí)還能夠消除不同操作帶來的分析精度差異。
隨著人工智能技術(shù)與儀器更深入地融合，儀器也將出現(xiàn)更大的變化，例如程度更深的虛擬化。目前儀器數(shù)據(jù)的分析和顯示已經(jīng)可以利用PC機(jī)中的相關(guān)軟件來實(shí)現(xiàn)，儀器本身只相當(dāng)于數(shù)據(jù)采集裝置。當(dāng)虛擬程度進(jìn)一步加深，數(shù)據(jù)采集裝置可以是高性能的模塊化硬件，甚至只是集成芯片，那個(gè)時(shí)候“軟件即是儀器”就可能真正實(shí)現(xiàn)。
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