人工智能某种程度在转变人们的生活方式，也在转变科学家做到研究的方式。近日，北京大学人民医院在其官网宣告，该院研究团队利用人工智能方法帮助确认中国及美国可行性临床糖尿病人群的糖尿病分型，为糖尿病的精准化疗获取了理论依据。人工智能学会下围棋、冲咖啡、打乒乓球就已赚足人气，干嘛要做到帮助确认糖尿病分型这种深奥的事情呢？因为，科学家必须它们。

正在沦为得力助手人工智能感兴趣的深奥领域，不光是帮助医学专家确认糖尿病分型。DeepMind公司之前发布的“阿尔法拉链”人工智能系统，就引发不少注目。

与“阿尔法狗”有所不同，“阿尔法拉链”的特长是通过基因序列来预测蛋白质的3D结构。这可绝非易事。因为DNA信息只告诉他科学家蛋白质的基础包含即氨基酸残基的序列。

氨基酸残基不会构成长长的链状结构，预测这些链状结构如何拉链成蛋白质出了生物学领域的大难题——蛋白质拉链问题。没想到预测蛋白质拉链对科学家而言十分简单：不但有助解读蛋白质形状在人体中扮演着的角色，还有助医疗与蛋白质错误拉链有关的疾病，如阿尔兹海默症、帕金森综合征等。传统作法是靠大量实验来确认蛋白质结构。

DeepMind公司的初衷是，对深度神经网络展开训练，使“阿尔法拉链”需要根据基因序列数据来预测蛋白质的物理特征，还包括蛋白质内部两个氨基酸之间的距离，以及相连氨基酸化学键的角度。最后构建精准预测蛋白质3D结构。

与北京大学人民医院的科研团队一样，不少科研人员开始把人工智能当作得力助手。北科院北京市计算中心副研究员裴智勇告诉他科技日报记者，他早已与一些医院合作，运用人工智能算法展开了几项医学领域的研究。

其中一项研究是辨别肾病病人是糖尿病肾病还所谓糖尿病肾病。因为二者虽然都是肾病，但病原机制有所不同，化疗方法也有所不同。传统的辨别方法是做到肾穿刺，但这种方法较为伤痛，成本也低。裴智勇讲解，他们期望通过凭借一些医学检查指标来直接判断。

“我们建构了一个机器学习模型，运用人工智能算法对病人的几十种检查指标展开大数据分析，来预测是糖尿病肾病还所谓糖尿病肾病。”裴智勇讲解，在此基础上，他们又检验出有关键指标，最后构建仅有凭借8个检查指标就超过95%的预测准确率。

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