人工智能、现代医学、相关基础科学（物理、化学、生物）技术之间有没有结合的可能，或者说具体案例？

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人工智能、现代医学、相关基础科学（物理、化学、生物）技术之间有没有结合的可能，或者说具体案例？

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谢邀。

集智一直在关注人工智能与各个领域交叉落地的项目，也会第一时间向大家传播对应的消息，帮助大家更好地了解人工智能在应用层面有多广泛，多关注我就好啦。

人工智能应用到化学领域的具体案例我们上个月有聊过，这里再给大家简单介绍一下吧。

美国科学家、CRIXlabs 创始人 Shalini Ananda 将 AI 技术应用于实验室研究中，取得了不俗的成果。

以下是 Shalini Ananda 在博客上分享的研究历程：

我们都知道 Google、Facebook 等科技巨头争相研发人工智能技术，推出了很多改变我们生活的产品。但是我想，这些技术在除了科技之外的方面，比如化妆品，能否产生同样的革命性效果？

于是我（Shalini Ananda——译者注）开始琢磨在这个 AI 技术风起云涌的时代，我们是不是可以将它们应用在自然科学领域，比如化学研究。

在实验室做试验其实是一件劳动密集型的工作。不太适合经不起折腾和挫折的人。我读博士期间，在实验室里不知道有多少次看见我的同学因为心理压力把试验搞砸了。几乎有90%的试验是因为之前的操作结果发生了很小的缓慢变化而失败，所以实验人员要浪费大量的时间和资源才能获得相关的经验。

在2013年的时候，有关机械方面的计算化学领域就开始采用一些计算机模型来检测人体对化学制品的反应状况。但是在实验过程中，这些电脑模拟工具并没有在实验过程中给研究人员带来多大的帮助。研究人员需要将观察到的数据与多种实验条件拟合。不幸的是，并没有一个标准的公式可以参照。如果拟合完一种实验条件，你需要一组新的算法去拟合另一种实验条件。

当时，AI 正迅速应用于技术和金融领域，但自然科学领域却鲜有应用。我可不能眼睁睁看着机器学习等先进技术没有应用到那些急需提高效率的领域。所以读完博士以后，我开始研究怎样利用人工智能技术为人体制造新材料。我知道，比起工程师手工为人体的各个方面建模，机器学习能更高效地处理人体生物与化学系统之间的复杂性。

第一步就是先给肝脏、大脑、脾脏和肺部器官各自建立一个数据库，研究它们和之前测试的各种材料是如何相互作用的。通过建立线性模型和经验模型，我就能改变构建机器学习系统所需的特征。构建好机器学习系统后，我采用了支持向量机（Support Vector Machine）测试这些特征和模型。这种方法的准确度很高，所以我决定再深入研究。

为了让特征工程和数据库的能力最大化，我用深度学习技术使它们一般化，能在更大范围内运行。这可能是深度学习技术首次应用在自然科学学科上。等模型结果符合预期结果后，我们开始实地测试。经多次讨论后，我用了152个数据库测试我们的算法，这些数据库都是关于纳米粒子怎样渗入活体中的动物器官组织。

说实话，皮肤科学令我很着迷。我开始研究这一领域中计算技术现在都有哪些局限性，然后发现人们很难预测皮肤中活性物被应用后的生物利用度。在和很多研究者沟通后，我发现他们都遇到了同样问题：为了确定皮肤中活性物的浓度，人们不得不花费大量精力做很多次的重复实验。

然后我和这些研究者合作，用一种叫做对苯二酚的化合物测试我们的算法。测试结果显示，算法对化合物浓度的预测和实验人员做完一系列实验后的结果相比，正确率高达97%。后来我们又用算法对其它实验项目进行了测试，结果也非常令人满意。总之，算法可以达到如此高的准确率，花费的时间却是传统方式的极小一部分，这给研究人员留下了深刻印象。

我想说的是，AI 技术对于生物学及化学研究的进步能够发挥极其重要的作用，而且能够实现商业应用。利用 AI 技术分析人体化学实验信息，能让研究人员清楚地知道每个人体的特殊机理，我们从而能创造未来人类所需的产品和治疗方法。

其实近年来，即便是像化学合成这样传统的实验室工作也与“大数据”和“人工智能”越走越近，甚至出现了不少交集。

比如2016年波兰科学院教授 Bartosz Grzybowski 就发表了一篇关于“通过计算机辅助设计分子合成”的论文，系统总结了该领域的理论基础和近年来的研究进展。波兰和韩国两国的科学家还联合开发了一款名为 Chematica 的软件，可以帮助化学家快速得到物质的合成路线。Chematica 运转建立在”深度学习“基础上，可以在短时间内预测反应，甚至提供未被文献报道的分子合成途径。