在2013年的某科技课题年度报告中（详见：网页链接，该报告仅作参照，不代表任何实际预测或判断）我们发现这样的描述：“虚拟药物筛选及计算生物学受计算机资源及计算方法与软件的限制，难以对数千万个化合物进行比较系统的虚拟筛选，也难以实现一般蛋白质结构的从头折叠模拟，无法满足创新药物和计算生物学研究的需求 。因此，迫切需要开发超大规模并行的虚拟筛选，蛋白质折叠分子动力学模拟平台，来满足生命科学及创新药物研究的需求 。”
从这个方向来看，DeepMind的蛋白质结构预测的应用场景之一将是用于药物创新的化合物筛选 。
实际上，早在2016年AlphaGo计划击败李世石之后，DeepMind就迅速将目光投向了蛋白质折叠 。2017年10月，DeepMind在一次公开采访中表示，团队开始对人工智能在药物开发中的应用感兴趣，而新药开发的关键一步，就是对靶点蛋白质三维结构的精准测算 。
雷丁大学研究员Liam McGuffin表示：“预测任何蛋白质折叠形状的能力是一个大问题 。它对解决许多21世纪的问题具有重大意义，影响健康、生态、环境，并基本上解决任何涉及生命系统的问题 。”
屡屡突破技术创新，DeepMind在医疗领域的探索
在AlphaGo一战成名后，DeepMind曾经尝试过许多用于数据驱动的工具和技术，特别是支持人工智能的机器学习方法，为改善医疗保健系统和服务提供了希望 。Alphabet的执行主席Eric Schmidt曾表示，以AlphaGo为代表的新的深度学习能力可以提高日常生产力，为企业带来无数的机会，特别是在医疗保健、交通运输和政府领域 。
眼底筛查
2016年3月，DeepMind Health（现已纳入Google Health）使用与AlphaGo系统相同的深度学习技术 。已经与伦敦大学学院和Moorfields眼科医院的研究人员使用深度学习技术创建软件，通过3D扫描识别数十种常见眼病，然后建议患者进行治疗 。
这项工作是三个机构之间多年合作的结果 。虽然该软件尚未准备好用于临床，但它可以在几年内部署在医院中 。
根据发表在《Nature Science》上的论文中描述，该软件在基于深度学习的既定原则，该原理使用算法来识别数据中的常见模式 。在这种情况下，数据是使用称为光学相干断层扫描或OCT的技术对患者眼睛进行3D扫描，创建这些扫描大约需要10分钟，并且需要从眼睛内部表面反射近红外光，这样做可以创建组织的3D图像，这是评估眼睛健康的常用方法 。
该软件接受了来自约7,500名患者的近15,000次OCT扫描的培训 。这些人都在Moorfields眼科医院接受治疗 。在一项测试中，AI的判断与八位医生组成的诊断进行了比较，该软件在94％的时间内提出了同样的建议 。
乳腺癌筛查
2018年4月，Deepmind 加入了伦敦帝国理工学院英国帝国癌症研究中心领导的一项开创性的新研究合作伙伴关系，探讨人工智能技术是否可以帮助临床医生更快更有效地诊断乳腺癌乳腺癌 。
研究将分析2007年至2018年期间在医院采集的大约30,000名妇女乳房X线照片 。这些将通过AI技术与已经提供的历史去除乳房X线照片一起进行分析 。通过英国OPTIMAM乳腺X线摄影数据库，研究该技术是否能够比现有的筛查技术更有效地发现这些X射线上癌组织的迹象 。在项目过程中，Jikei大学医院也将分享来自大约30,000名女性的乳房超声检查和3,500次乳房MRI检查 。
这些合作为通过提供DeepMind可用于培训医疗保健工作算法的数据在NHS中更多地使用AI奠定了基础 。
协助医生制定放疗计划
2018年9月，Deepmind 伦敦大学医院NHS基金会信托基金放射治疗部门正在开发一种人工智能（AI）系统，该系统能够分析头颈癌的医学扫描图像并作为专家临床医生以类似的标准将其分类 。在计划放射治疗时，器官分割过程是一个必不可少但耗时的步骤 。Deepmind正在开发一种新的性能指标，用于评估认为更能代表临床过程的模型性能，以及一个测试集，帮助医生进行器官分割与危及器官勾画 。
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