第799章 一點小小的未來震撼

  第799章 一點小小的未來震撼

  首先是降低成本。

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  從醫療本身講，醫療成本高有兩個重要原因。

  一是藥品的研製周期長，費用太高；

  二是醫務人員培養的成本太高。

  現在，全球新藥大部分來自美國。

  而美國一款新藥從研發到上市需要20年的時間，在這個過程中需要投入20億美元。

  而美國專利法，從申請之日算起，整個專利期只有20年。

  但專利的申請，並非是藥品上市的那天才開始計算，而是要早於藥品上市十幾年。

  也就是說藥品上市後，受到專利保護的年限只有幾年。

  通過我們對強生、羅氏、瑞輝等藥企的綜合調查，一款藥物能夠享受專利保護的時間，通常只有7年。

  也就是說如果新藥能順利研究出來，也只有七年的獨家銷售以賺回成本。

  所以，每一款新藥都非常貴。

  而培養一名專科醫師，在美國需要13年。

  在華夏，成為一名主治醫師，大專生和本科生需要10年，醫學碩士要9年，醫學博士要8年。

  從投資回報的角度講，既然時間和金錢的投入都如此巨大，他們必然有高收入才合算。

  那麼我們怎麼用人工智慧改變醫學行業呢？

  舉一個例子。

  我們很自然的認為，看病要找有經驗的大夫。

  他們的經驗的累積，就是一個通過病例學習的過程，而人學習再快，也快不過計算機。

  一個放射科大夫一生閱讀研究的病例很難超過10萬個。

  但計算機很容易就能從上百萬病例中學習。

  相比醫生，計算機在診斷和做手術等方面有三大優勢。

  首先，它們漏判和失誤的可能性非常低，也就是說他們能成功發現一些醫生們忽略的情況。

  其次，它們的準確率很高，而且隨著數據量（病例）的增加，提高的非常快。

  最後，也是人所不具備的，這些智能程序的穩定性非常好，它們不會像人那樣受情緒的影響。

  而這些智能程序的成本，通常不到人工的百分之一。

  有了強大的醫療人工智慧程序，再配合醫療機器人，就可以讓遠在偏遠縣城的病人，享受頂尖的醫療服務。

  從而解決醫療資源不均衡的問題。

  最後我們再來講一下人工智慧對醫藥行業的改變。

  今天，人類在癌症方面投入的資金比阿波羅登月或者語音識別要多的多。

  但為什麼癌症依然很難根治呢？

  因為癌細胞是動物和人自身的細胞在複製的過程中基因出了錯，而非來自體外。

  也就是說癌症是基因病，而非病毒。

  今天最有效的治療癌症的方法是，使用基因技術研製出的抗癌藥來治療。

  從機理上講，是找到病變的基因，並且把相應的癌細胞殺死。

  不過。

  不同人即使得了同一種癌症，其癌細胞病變的基因也未必相同。

  因此一種抗癌藥可能對某些病人管用，但對其它病人不管用。

  實際上，大部分醫生在給癌症患者用藥時，需要對患者進行基因比對，以確定是否能用某種抗癌藥。

  治療癌症第二個難點，也是最根本的難點在於癌細胞本身的複製也會出錯。

  這一點並不難理解，基因在複製的過程中出了一次錯，就會出第二次。

  這樣一來，原本管用的抗癌藥就變得不管用了。

  在抗癌藥殺死癌細胞時，未必能把所有的都殺死。

  剩下哪怕只有一個癌細胞未被殺死，它依然可以迅速繁殖，並且可能出現新的基因突變。

  所以我們通常會聽到這一類故事。

  某個患有癌症的親友，已經將病情控制了很長時間，突然一夜間復發，而且藥物不起作用，很快便離世了。

  這裡面的原因就是基因的變化，讓原有的抗癌藥不靈了。

  由於癌細胞基因的突變和人有關，而且可能一變再變。

  因此想要徹底解決問題，就需要針對不同的患者設計特定的抗癌藥，而且要根據患者癌細胞每一次新的變化研製新藥。

  也就是說，只要這個研製新藥的速度，能夠趕得上癌細胞的變化。

  那麼即使不能徹底殺死所有的癌細胞，患者仍然可以長期和癌症共存。

  從理論上講，這種方法是可行的。

  但這樣做的成本太高。

  首先，要有一個專門的研發團隊，圍繞著每一個患者進行藥品的研製，而且研發速度還要足夠快。

  其次，它的耗費至少是每人10億美元。

  所以這種看似可能的方法，不具備推廣意義。

  那麼出路在哪呢？」

  投影屏上顯示出三個字：

  大數據。

  「目前我們已知的，各種可能導致腫瘤的基因錯誤不過在『萬』這個數量級，而已知的癌症不過在『百』這個數量級。

  也就是說，即使考慮到所有可能的惡性基因複製錯誤和各種癌症的組合，也不過是幾百萬到上千萬種。

  這個數量級在IT領域是非常小的，但在醫學領域則近乎無窮大。

  如果能利用大數據技術，在這不超過幾千萬種組合中，找到各種真正導致癌變的組合，並且對這樣每一種組合都找到相應的藥物，那麼對於所有人可能的病變都能夠治療。

  針對不同人的不同病變，只要從藥品庫中選一種藥即可。

  如此一來，便可以控制癌症了。

  雖然這樣成千上萬種藥總的研發成本不低，但如果分攤到全世界每一個癌症患者身上，就沒那麼高了。

  同樣的道理，也適用於其它疾病。」

  聽到他的話，台下原本還有些期待的眼神，很快暗淡了大半。

  他們都是聰明人，雖然覺得徐良的策略可行，但真正建立這樣的資料庫，還不知道猴年馬月。

  甚至他們死的那天都未必會出現。

  所以期待感很快退散了。

  徐良看在眼裡，也沒多解釋。

  他重生之前也沒看到這一天，所以根本沒法解釋。

  不過他是來講大數據的。

  只要讓大佬們明白大數據的重要性，目的就達到了。

  其它都是次要的。

  當然，要是台下的大佬們上了頭，主動下力氣建立這個資料庫，那全國的老百姓可享福了。

  他姓徐的一定幫幫場子。

  不過大概率不可能。

  大佬們也講求效率和投資回報。

  「根據漢華和鴻蒙必應的數據調查，美國只有七分之一左右的臨床證明有效的藥品，最終能通過『食品藥品監督管理局』全部審批流程，並最終上市。

  剩下七分之六的藥品，雖然在小範圍內使用時，對一些病人確實有很好的療效。

  但在使用到大量患者身上時，平均的效果並不顯著，因此被『食品藥品監督管理局』否決。

  所以，如果我們能找到特定人群，就可以讓這些『廢藥』重新被利用。

  在未來，可能一種疾病會有不同的藥品醫治，而不同的人會有不同的特效藥。

  但想要實現這個目標，就需要國家出面，組建面向全國的藥品資料庫。

  相信等這個資料庫真正建成後，我國的醫療支出會顯著降低，人均壽命會有極大的提升。

  即便是癌症，也不再是絕症。」

  看著台下有些分神的大佬們，徐良準備給他們來一點小小的未來震撼。

  「說到醫療，我們再講一點題外話。

  人類是否可以長生不老？」

  此言一出，大佬們臉色瞬間變了。

  眼神直勾勾的看了過來。

  站在台上徐良都能清晰的看到他們放大的瞳孔，感受到那驟然變得急促的呼吸。

  越是地位高，越是擁有巨額財富的人，就越是渴望壽命。

  這也是古代那麼多皇帝追求長生的原因。

  「之前我們說癌症，人類即使解決了癌症，也不過將平均壽命延長4年。

  治療癌症的意義並沒有大眾想像的大。

  而人類長壽麵臨的最大挑戰是衰老問題。

  只要人們活的足夠長，最後都會面臨阿爾茲海默症的困擾，無一例外。

  根據麻省理工學院的研究，再過去十年裡，全世界癌症、愛滋病、心臟病和中風的死亡率都在下降，但阿爾茲海默症導致的死亡率卻上升了40%。

  所以想要延長壽命的關鍵就是找到衰老基因。

  怎麼找？

  大數據和人工智慧最根本的解決辦法。

  我們可以運用解決癌症的方法，來研究衰老基因，找到真正的致病機理後，通過基因修復編輯技術來改變它。

  雖然現在看起來，這個辦法還不具備現實意義。

  但我相信隨著大數據和人工智慧的發展，這個目標會離我們越來越近。」

  頓了一下。

  「今天我的演講就到這裡，很感謝各位的聽講，謝謝。」

  (本章完)

  （還有更新耶）