人工智能助力疾病防治

医学领域正面临一场革命。得益于人工智能技术，海量医疗数据得以比以往更快速、更全面地进行分析。这为早期诊断、优化治疗方案以及高效药物研发创造了条件。在德国，制药企业、科研机构和医院正有针对性地投资基于人工智能的解决方案。以下案例展示了人工智能如何革新医疗保健体系。

更深入认识癌症

许多人工智能应用的核心目标，是从复杂数据中识别规律——例如癌症扩散的模式。由德国研究部资助的 DECIPHER-M 项目，通过整合组织病理分析、医学影像和基因数据，更精准预测个体患者的转移风险。

“尽管医学不断进步，转移仍是癌症治疗的最大挑战之一。”德累斯顿 Else Kröner Fresenius 数字健康中心 (EKFZ) 项目负责人雅各布·卡瑟 (Jakob Kather) 表示。该项目的目标是在癌细胞扩散前，为每位患者制定精准治疗方案。

兼顾隐私的乳腺癌筛查

医疗数据通常不允许集中存储，但 AI 训练需要海量数据支撑。EKFZ 的 ODELIA 项目因此采用“群体学习”技术：数据保留在原存储机构，AI 模型仍能协同训练。这种方法在确保乳腺核磁共振数据可靠分析的同时，严格保护患者隐私。国际研究显示，这种协同训练的模型诊断准确率甚至优于本地独立开发的系统。

云端技术加速诊断

行业也在积极推进技术创新。拜耳公司开发的放射科智能平台，将 AI 应用直接嵌入诊疗流程，可自动识别 X 光或核磁共振影像中的异常征象——如中风或肺炎病灶。

“我们的目标是减轻医生负担，让他们更专注于病患护理。”拜耳相关负责人表示。该平台已在欧洲多国投入使用。

缩短药物研发周期

新药从研发到上市通常需耗时十年以上。达姆施塔特制药巨头默克计划通过 AI 平台将这一过程压缩至四年内。该技术能快速筛选潜在活性成分，并优化化学反应流程设计。“人工智能极大地提高了生产效率，帮助我们更快为患者提供更有效的新药。”默克首席数据与人工智能官瓦利德·梅汉纳 (Walid Mehanna) 强调。这项技术无论在医学价值还是商业前景上都蕴含着巨大潜力。

未来科技：量子人工智能

慕尼黑弗劳恩霍夫认知系统研究所 (IKS) 的做法更具远见卓识。该研究所与路德维希-马克西米利安大学医院合作，正在研究将量子计算与人工智能相结合的混合系统。这种被称为量子贝叶斯神经网络的技术，不仅能基于少量数据实现罕见病的高效诊断，还能量化评估诊断结果的不确定性，这对临床实践具有重大意义。研究人员特别看好该技术在脑肿瘤早期筛查和病程监控中的应用前景。