2023年8月发表在《Nature》上的评论文章指出，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在越来越多的融入科学探索（Scientific Discovery ）中，帮助科学家收集和处理大型数据集、助力实验设计以及科学假设以增强和加速相关研究。这篇文章指出，人工智能系统不仅可以揭示已有50年历史的蛋白质折叠问题而且在预测分子性质和药物靶点等方面表现良好。近期，随着大模型浪潮掀起，“AI for Science”得到了前所未有的推动力。在着眼大局的同时，我们也力求细致入微挖掘AI for Health的影响。按照该评论文章的三个假设，我们将从三个方面探讨AI for Health。

一、AI在数据收集与处理方面。数据是科学研究的出发点，AI在数据的选择（Selection）、标注（Annotation）以及生成（Generation）三个方面能够提取到有价值的科学数据信息与特征。如在数据选择时，神经网络模型可以通过异常检测算法过滤异常值，通过差值技术和生成模型填补医疗记录中的缺失值。在数据标注中，AI可以利用自监督学习和标签传播法在无标签的大型数据集上进行自动注释，从而减轻医生手动标注的负担，提高标注数据的一致性和准确性。在数据生成中，AI的数据生成能力也为医疗健康领域提供了新的途径。已有研究采用生成对抗网络合成逼真的医学图像以进行数据增强，从而解决数据样本不平衡、样本量较少等问题。

二、AI在助力实验设计方面。实验室实验可能成本高昂，操作复杂。计算机模拟已经成为一种具有前景的替代方案，为我们提供更为有效和灵活的实验手段。它可以帮助研究人员设计更具挑战性和复杂的实验任务。在老年认知障碍的早期检测中根据参与者的认知水平自动化地调整任务难度。在慢性病管理和生活方式干预方面，AI通过模拟不同的干预策略，预测其对于健康的长期影响。例如，利用AI模拟不同的锻炼计划、饮食干预或药物管理方案等。

三、AI在助力科学假设的方面。AI通过分析临床记录、基因组及生物传感器数据，发现潜在的模式、关联和趋势，从而为相关学科提供新的观察和假设的线索。在药物研发中能够通过分析分子结构、药物相互作用等信息，提出新的药物设计假设等。AI通过分析大规模的基因数据，识别潜在的基因与疾病之间的关联。这为提出关于遗传因素对健康的新假设提供了支持。以上均有助于构建全面的科学模型，提供对生物衰老过程和疾病机制的新理解，从而促使科学家提出更具创新性的假设等。

综上，AI不仅仅助力科学探索，AI的成熟与完善也在深入地影响医疗健康领域。从大规模数据处理到智能实验设计，AI为医疗健康的创新提供了新的可能，从而更好增进人类福祉。

主  编   张卓越 

                                       2023年11月1日于北京