01人工智慧再次展現出非凡的醫藥研發價值。
2020年2月21日，由麻省理工學院合成生物專家吉姆·柯林斯（Jim Collins）領導的研究團隊研發一種開創性的機器學習方法，登上全球自然科學研究領域最著名期刊之一《細胞（Cell）》2月20日的封面。
該方法首次在沒有使用人類任何先前假設的情況下，短短幾天內從超過1億個分子的庫中篩選出強大的新型抗生素。
其中一種抗生素可殺死多種世界上最麻煩的致病細菌，包括結核病和被認為無法治癒的菌株。
賓夕法尼亞州匹茲堡大學的計算生物學家雅各布·杜蘭特（Jacob Durrant）認為，這一研究非常出色，研究小組不僅確定了候選基因，而且在動物實驗中驗證了很有前景的分子。
此外，這個方法還可用於治療癌症、神經衰退性疾病等其他類型的藥物。如果類似AI研究方法能應用於抗病毒藥物的研發，想必意義將更大。
其實，人工智慧在醫學教育的應用不至於此，如果細分在醫學教育中的應用，還有以下四個方面足以讓人嘆為觀止：
02人工智慧程序 「Watson」
沃森(Watson是一個集高級自然語言處理、訊息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等開放式問答技術的應用。
2016年 8月中旬，日本東京大學利用沃森診斷一名患有60歲患有白血病的女性，只用了10分鐘為其提供個性化診療方案，而在幾個月前，患者曾被其他醫院誤診。
為了幫助醫生治療病人，一旦醫生對描述症狀和其他相關因素的系統提出質疑，沃森首先會 分析輸人以識別最重要的信息片段，然後挖掘病人的數據，找到與病人的醫療和遺傳病史相關的事實，然後檢查可用的文獻數據來源來構建假設，最終給出一個個性化的推薦診斷列表。
對於沃森來說，它可以在幾秒鐘內閱讀數百萬的文字 ，收羅世界上最先進的醫療大數據信息，學習海量知識，並用人類語言回答問題，代替醫學生搜索各種可能，輔助他們完成診斷 ，提升診療準確性 。
2017年初，沃森正式進人中國醫療市場，通過培養醫學生對智能工具的使用，能夠從根本上緩解當前我國醫護人才緊缺的現狀 。
03虛擬病人學習系統
DxRClinician是利用人工智慧技術，專門針對教學型醫院、醫學類院校及住院醫師的網絡虛擬患者系統 。
軟體採集了數百個真實的患者資料，醫學生通過虛擬問診、模擬查體和輔助檢查，做出擬診 ，進而診斷並設計治療方案。
對於教師來說，DxRClinician可以作為一套有用的分析工具，幫助教師通過評值成果了解學生的行為表現並調整課程 ；
對於學生來說，可以快速培養臨床問題的解決能力。通過和症例互動學生能夠學習很多重要 的疾病診斷知識 。
與DxRClinician功能相似的這類計算機軟體被 稱為智能輔導系(IntelligentTutorSystems)，它可以在解決問題的過程中跟蹤學習者的「心理步驟」，以診斷錯誤的概念，並估計學習者對該領域的理解。
智能輔導系統還可以為學習者提供及時的指導、反饋和解釋，並能促進學習者的學習行為 ，如自我調節、自我監控和自我解釋。
04增強型眾包輔導平臺—— Brainly
當醫學生在課堂上遇到困難時，傳統的方式是求助於同學。
近年來，得益於網際網路的出現，醫學生可以從千裡之外的同學那裡得到幫助，但是由於醫學學科專業性強的特徵，同學能給予的幫助有限。
隨著科技進步，在人工智慧和機器學習的幫助下，尋找遠程幫助變得更加容易 。
Brainly使用了一個超過 1000人的團隊幫助審查和驗證註冊用戶在平臺上的問題和答案。
現在，Brainly正在使用機器學習算法自動過濾垃圾郵件和低質量內容，幫助平臺維護團隊專注於為學生提供高質量的服務 。
同時，Brainly利用人工智慧算法實現平臺個性化學習功能，即根據用戶需要幫助的領域 ，向用戶推薦相關領域的好友。
隨著機器學習能力的提高，Brainly將根據每一個醫學生的不 同情況調整他們的課程，使他們沿著自己獨特的學習曲線前進 。
05精準醫學機器——Hanover
漢諾瓦 (Hanover)是微軟公司開發幫助醫生找到治療癌症正確方法的人工智慧機器。
它的目標是記住所有對癌症有必要的論文，並幫助預測哪種藥物組合對每個病人最有效。
針對癌症的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，已有800多種藥物和疫苗用於治療癌症。但是，這對於醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適 的抗癌藥物變的更加困難 。
同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌症和其他複雜疾病的最終瓶頸 。
今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據並作出治療決定。每年僅美國就有160萬例新的癌症病例和 60萬例死亡病例 ，這顯然是不可擴展的。
而漢諾瓦的使用可以實現：
①機器閱讀：正在開發將文本轉換為結構化資料庫的技術 ，這使漢諾瓦能夠自動讀取數百萬條的生物醫學論文，從而構建基因組規模的知識庫。
②癌症決策支持。漢諾瓦正在與奈特癌症研究所合作開發用於癌症精確治療的人工智慧技術，目前的重點是開發一種用於治療急性骨髓白血病的機器學習方法，這種白血病的治療在過去30年沒有改善。
③慢性疾病管理。漢諾瓦的長期目標是發展人工智慧技術，用於預測和預防的個性化治療，以降低高成本的癌症和其他慢性病的治療費用，而這些疾病費用約佔美國醫療保健支出的90% 。
《智力解放》的作者皮爾森 (Pearson)在他的一篇論文中提出了「終身學習夥伴」的概念 。
人工智慧可以存在於雲端，可以從多種設備中訪問，這些軟體通過收集關於學生的數據，幫助他們成長和發展他們的知識 。
在「終身學習夥伴」成為現實之前，還有很多工作要做，但人工智慧在醫學教育領域的快速發展預示著一個充滿希望的未來。
叮咚課堂也相信人工智慧除了在醫學領域的運用外，在教育領域也會應運而生越來越多普惠更多家長、老師、孩子的應用，讓孩子能夠短時高效地接收英語知識，在這個科技高度發展的時代，讓孩子緊跟時代塑造更強的核心競爭力。