第799章一點小小的未來震撼
首先是降低成本。
從醫療本身講，醫療成本高有兩個重要原因。
一是藥品的研製周期長，費用太高；
二是醫務人員培養的成本太高。
現在，全球新藥大部分來自美國。
而美國一款新藥從研發到上市需要20年的時間，在這個過程中需要投入20億美元。
而美國專利法，從申請之日算起，整個專利期隻有20年。
但專利的申請，並非是藥品上市的那天才開始計算，而是要早於藥品上市十幾年。
也就是說藥品上市後，受到專利保護的年限隻有幾年。
通過我們對強生、羅氏、瑞輝等藥企的綜合調查，一款藥物能夠享受專利保護的時間，通常隻有7年。
也就是說如果新藥能順利研究出來，也隻有七年的獨家銷售以賺回成本。
所以，每一款新藥都非常貴。
而培養一名專科醫師，在美國需要13年。
在華夏，成為一名主治醫師，大專生和本科生需要10年，醫學碩士要9年，醫學博士要8年。
從投資回報的角度講，既然時間和金錢的投入都如此巨大，他們必然有高收入才合算。
那麼我們怎麼用人工智能改變醫學行業呢？
舉一個例子。
我們很自然的認為，看病要找有經驗的大夫。
他們的經驗的累積，就是一個通過病例學習的過程，而人學習再快，也快不過計算機。
一個放射科大夫一生閱讀研究的病例很難超過10萬個。
但計算機很容易就能從上百萬病例中學習。
相比醫生，計算機在診斷和做手術等方麵有三大優勢。
首先，它們漏判和失誤的可能性非常低，也就是說他們能成功發現一些醫生們忽略的情況。
其次，它們的準確率很高，而且隨著數據量病例）的增加，提高的非常快。
最後，也是人所不具備的，這些智能程序的穩定性非常好，它們不會像人那樣受情緒的影響。
而這些智能程序的成本，通常不到人工的百分之一。
有了強大的醫療人工智能程序，再配合醫療機器人，就可以讓遠在偏遠縣城的病人，享受頂尖的醫療服務。
從而解決醫療資源不均衡的問題。
最後我們再來講一下人工智能對醫藥行業的改變。
今天，人類在癌症方麵投入的資金比阿波羅登月或者語音識彆要多的多。
但為什麼癌症依然很難根治呢？
因為癌細胞是動物和人自身的細胞在複製的過程中基因出了錯，而非來自體外。
也就是說癌症是基因病，而非病毒。
今天最有效的治療癌症的方法是，使用基因技術研製出的抗癌藥來治療。
從機理上講，是找到病變的基因，並且把相應的癌細胞殺死。
不過。
不同人即使得了同一種癌症，其癌細胞病變的基因也未必相同。
因此一種抗癌藥可能對某些病人管用，但對其它病人不管用。
實際上，大部分醫生在給癌症患者用藥時，需要對患者進行基因比對，以確定是否能用某種抗癌藥。
治療癌症第二個難點，也是最根本的難點在於癌細胞本身的複製也會出錯。
這一點並不難理解，基因在複製的過程中出了一次錯，就會出第二次。
這樣一來，原本管用的抗癌藥就變得不管用了。
在抗癌藥殺死癌細胞時，未必能把所有的都殺死。
剩下哪怕隻有一個癌細胞未被殺死，它依然可以迅速繁殖，並且可能出現新的基因突變。
所以我們通常會聽到這一類故事。
某個患有癌症的親友，已經將病情控製了很長時間，突然一夜間複發，而且藥物不起作用，很快便離世了。
這裡麵的原因就是基因的變化，讓原有的抗癌藥不靈了。
由於癌細胞基因的突變和人有關，而且可能一變再變。
因此想要徹底解決問題，就需要針對不同的患者設計特定的抗癌藥，而且要根據患者癌細胞每一次新的變化研製新藥。
也就是說，隻要這個研製新藥的速度，能夠趕得上癌細胞的變化。
那麼即使不能徹底殺死所有的癌細胞，患者仍然可以長期和癌症共存。
從理論上講，這種方法是可行的。
但這樣做的成本太高。
首先，要有一個專門的研發團隊，圍繞著每一個患者進行藥品的研製，而且研發速度還要足夠快。
其次，它的耗費至少是每人10億美元。