外刊 | 人工智能+生物技术，融合应对健康挑战

原文 ： 《:技术融合应对健康挑战》

编译 | 熊一舟

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如今，金融分析师已经认识到了 人工智能和生物技术 的巨大增长潜力。但很少有人考虑如何将这两项前沿技术以共生方式结合起来， 应对全球健康挑战 。

例如，联合技术可以解决器官捐赠等全球性健康问题。据世界卫生组织统计，截至2008年，全球每年平均施行约100800例实体器官移植手术。然而，仅在美国就有近11.3万人等待进行器官移植来挽救自己的生命，而每年却有数千个良好的器官被丢弃。多年来，那些需要肾移植的人只有有限的选择：他们要么必须找到在生物学上可行的自愿活体捐赠者，要么等待一个符合条件的已故捐赠者出现在他们当地的医院。

但是，有了足够多的病人和愿意捐肾的人，大数据和人工智能就有可能通过配对肾脏捐赠系统，促成比这种一对一系统所允许的多得多的匹配。事实上，一个人主动捐出一个肾——无论是给自己所爱的人，还是给陌生人——都可能引发多米诺骨牌效应，通过解决长串配对中缺失的环节，挽救数十条生命。

自2000年首次进行肾脏移植配对以来，已有近6000人接受了由算法识别的捐赠者的肾脏移植。但这可能只是人工智能促进器官移植的开始。人工智能已经能够识别潜在的捐赠者和接受者；在未来，它将能够解释更丰富的病人数据，也许包括道德和宗教因素，以帮助排序和分类决定。

阻止这些人工智能模型发挥全部潜力的最大障碍是生物学方面的问题。 理论上，人工智能应用程序可以利用包括所有在世和已故器官捐赠者以及全球所有患者的数据集。但实际上，大多数器官配对都有时间限制，因为已故捐赠者的器官只能在很短的时间内进行移植。要进行配对，接受捐赠者必须位于能够及时到达的地理半径内。

幸运的是，合成生物技术可以大大扩展可行配对的范围。全球合成生物学市场增长迅速，预计到2024年将超过125亿美元。在这个新兴的行业中，有一些公司正在探索保存甚至再生体外器官的方法。这可以延长器官运输的距离，从而通过增加可行数据池的大小来实现网络效应，人工智能模型可以从中提取出更有效的配对链。

完善新的生物技术通常需要数年时间。但是，如果成功的话， 这些创新将给公共卫生的许多领域带来革命性的变化，而全球器官捐赠制度只是刚刚起步。

文章原载于社会科学报第1677期第7版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。