人工智能 (AI) 要么是一股革命性的正义力量，要么是对我们生存的威胁，这取决于你问的是谁。
《牛津英语词典》将人工智能定义为计算机或机器“展示或模拟智能行为”的能力，最近，包括谷歌在内的主要科技公司的学者和老板将人工智能描述为就像核战争一样对人类生存构成威胁。
人们担心人工智能可能会大规模传播错误信息，从而导致社会彻底崩溃。
>与此形成鲜明对比的是，几乎每周都有人工智能可能改变我们健康的消息。
例如，瑞典隆德大学的研究人员最近透露，该技术将通过筛查发现的乳腺肿瘤的检出率提高了 20%。
专家相信人工智能还将缩短新药上市时间（库存照片）
该研究将两名放射科医生在屏幕上目视检查的数千次乳房扫描结果（当前的 NHS 筛查方法）与通过计算机程序检查相同扫描结果进行了比较，然后用活检。
《柳叶刀肿瘤学》中的结果显示，传统检查发现了 203 例癌症，但人工智能又检测到了 41 例。
人工智能被认为可以改善检测，因为它消除了疲惫、过度劳累的放射科医生错过肿瘤生命体征的风险。
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广告专家相信人工智能还将缩短新药上市时间数年。
目前这可能需要十年时间，耗资至少 10 亿英镑；即便如此，90% 的新药都未能通过安全性和有效性测试。
但是，使用 AI 筛选有关数百万人的结构或 DNA 谱的海量数据专家表示，研究分子是否适合新药可能意味着新的治疗方法将在不到五年的时间内为患者提供。
萨里金斯顿大学数字制药和公共卫生高级讲师 Philip Crilly 博士表示，“人工智能可以分析数亿甚至数十亿个分子，而且比现有软件所需的时间更短。”
< p class="mol-para-with-font">'这与数据量以及数据传输的速度有关。目前使用的许多筛选工具无法读取非常复杂的大数据，因为它们不够复杂。”今年早些时候，制药公司 Insilico Medicine宣布了其使用人工智能从头开始开发的药物的 2 期试验（以检查对少数患者的有效性），该药物在短短两年多的时间里 - 不到通常将全新药物推向此阶段所需时间的一半。< /p> 
使用哈利街 Chiron 诊所采用的热成像技术进行乳房扫描
该药物可能是治疗特发性肺纤维化 (IPF) 的新疗法。特发性肺纤维化是一种无法治愈的肺部疾病，影响着英国约 32,000 人，肺部组织变厚并发炎。目前，大多数 IPF 患者在诊断后只能存活三到五年。
除了纯粹的计算能力之外，人工智能的另一个“技能”是它可以从以前的决策中学习或互动——就像音乐一样c 流媒体，您的应用程序会记住您搜索过的艺术家或音乐，并“学习”推荐您可能喜欢的类似艺术家或音乐。当制药公司确定新药是否安全时，这种能力被证明特别有用。
“它可以分析数百万种化合物，找出其中的化合物” Crilly 博士说：“具有与公司可能感兴趣的潜在新药类似的功能。”
通过汇集类似分子的数据及其已知作用，人工智能软件能够预测新药是否可能对患者有害。
估计 30% 的实验药物在初始试验中失败，因为它们被发现具有潜在毒性。
“这意味着制药公司可以在流程中更早地发现是否存在[与安全性相关的问题”。 Crilly 博士说道。
2 月份，研究人员谢菲尔德大学宣布他们与阿斯利康的科学家合作开发了一个名为 DrugBAN 的人工智能软件包，该软件包可以预测候选药物是否会如希望的那样与其目标器官或组织相互作用。
计算机程序经过训练，可以学习人体内数百万种蛋白质的结构，以及潜在新药物化合物的结构。然后，它会“学习”这些结构如何相互作用，并在进入测试阶段之前很久就预测药物是否可能达到预期效果，或者是否毒性太大而无法使用。
然而，伦敦国王学院药物医学客座教授 Penny Ward 警告说，人工智能在药物开发中存在一个根本问题：人工智能依赖于许多信息来做出决策药物开发来自于已经发表的研究。
但是一个长期存在的问题——积极的发表偏倚——意味着消极的研究结果不太可能被发表
'这要么是因为编辑只想发表积极的内容，要么是调查人员不愿意在其学术上得到负面的发现沃德教授说。
“这是一个弱点，因为人工智能的好坏取决于它所输入的数据。”
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