预测急性肾损伤恶化风险
2018年2月，Deepmind与美国退伍军人事务部（VA）建立医学研究合作伙伴关系，该部门是世界领先的医疗保健组织之一，负责为美国各地的退伍军人及其家人提供高质量的医疗服务 。
该项目正在与世界知名的VA临床医生和研究人员一起，分析来自大约700,000个历史脱敏医疗记录，以确定机器学习是否能够准确地识别患者恶化的风险因素并正确预测其发病，主要专注于急性肾损伤（AKI） 。
从DeepMind的上述研究可以发现，其在人工智能技术在诸多领域的探索仍处于试验阶段，并未进入临床阶段 。
有媒体观点认为，实际上，AI在生物学的整合并非个例 。近年来以google为首的人工智能团队在生物医药领域全面开花，已经在癌症病理图片识别，基因组突变检测，疾病风险评估等诸多领域取得了等于与人类水平，甚至超过人类水平的耀眼成绩 。但这些表面看上去很成功的模型也都不可避免地受到普适性、可用性、可解释性的障碍 。
从算法上来看，DeepMind对于蛋白质折叠基础研究的技术突破具有划时代的意义 。尽管Hassabis表示，DeepMind并没有完全解决蛋白质折叠问题，预测只是第一步 。“蛋白质折叠是一个极具挑战的问题，但我们有一个很好的系统，以及一些尚未实施的想法 。”
一个事实是，虽然AlphaFold的成就确实值得称赞，但只有在研究论文中详细介绍并进行同行评审时，才能理解该方法的独创性，并成为一项研究成果 。
话虽如此，AlphaFold在该事件中的全面成功是一个明显的迹象，科学界可能很快就能够借助技术有效地预测蛋白质的结构 。
随着其视野从游戏转向现实世界的问题，看看DeepMind下一步把目光投向哪些科学问题也将是有趣的 。
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【x1 fold，diluted 10fold是什么意思】
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