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首先是降低成本。
从医疗本身讲,医疗成本高有两个重要原因。
一是药品的研制周期长,费用太高;
二是医务人员培养的成本太高。
现在,全球新药大部分来自美国。
而美国一款新药从研发到上市需要20年的时间,在这个过程中需要投入20亿美元。
而美国专利法,从申请之日算起,整个专利期只有20年。
但专利的申请,并非是药品上市的那天才开始计算,而是要早于药品上市十几年。
也就是说药品上市后,受到专利保护的年限只有几年。
通过我们对强生、罗氏、瑞辉等药企的综合调查,一款药物能够享受专利保护的时间,通常只有7年。
也就是说如果新药能顺利研究出来,也只有七年的独家销售以赚回成本。
所以,每一款新药都非常贵。
而培养一名专科医师,在美国需要13年。
在华夏,成为一名主治医师,大专生和本科生需要10年,医学硕士要9年,医学博士要8年。
从投资回报的角度讲,既然时间和金钱的投入都如此巨大,他们必然有高收入才合算。
那么我们怎么用人工智能改变医学行业呢?
举一个例子。
我们很自然的认为,看病要找有经验的大夫。
他们的经验的累积,就是一个通过病例学习的过程,而人学习再快,也快不过计算机。
一个放射科大夫一生阅读研究的病例很难超过10万个。
但计算机很容易就能从上百万病例中学习。
相比医生,计算机在诊断和做手术等方面有三大优势。
首先,它们漏判和失误的可能性非常低,也就是说他们能成功发现一些医生们忽略的情况。
其次,它们的准确率很高,而且随着数据量(病例)的增加,提高的非常快。
最后,也是人所不具备的,这些智能程序的稳定性非常好,它们不会像人那样受情绪的影响。
而这些智能程序的成本,通常不到人工的百分之一。
有了强大的医疗人工智能程序,再配合医疗机器人,就可以让远在偏远县城的病人,享受顶尖的医疗服务。
从而解决医疗资源不均衡的问题。
最后我们再来讲一下人工智能对医药行业的改变。
今天,人类在癌症方面投入的资金比阿波罗登月或者语音识别要多的多。
但为什么癌症依然很难根治呢?
因为癌细胞是动物和人自身的细胞在复制的过程中基因出了错,而非来自体外。
也就是说癌症是基因病,而非病毒。
今天最有效的治疗癌症的方法是,使用基因技术研制出的抗癌药来治疗。
从机理上讲,是找到病变的基因,并且把相应的癌细胞杀死。
不过。
不同人即使得了同一种癌症,其癌细胞病变的基因也未必相同。
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