部署人工智能筛选海量生物数据集以识别人类难以察觉的模式，正帮助医疗解决方案更广泛地普及并降低成本。
被低估的十年故事：人工智能与生物技术和遗传学碰撞，开启了一个新时代——人类有能力操纵生命本身的分子结构。这是我最近与人工智能和生物技术专家、《破解达尔文》、《超级融合》以及即将出版的《人工智能十诫》作者杰米·梅特尔（Jamie Metzl）交谈时的核心信息。
看看医学领域正在发生的事情。生物学正迅速成为一门数据科学。基因组正被数字化测序和存储。疾病现在被理解为可通过计算机建模的分子通路。人工智能系统可以筛选海量生物数据集以识别人类无法察觉的模式。一旦生命变成数据，软件的速度就会占据主导。被数字化的技术——无论是半导体、数据网络、人工智能还是基因组信息——往往会迅速复合增长。
但梅特尔表示，大多数预测都低估了人工智能进步的速度之快。来自METR（Model Evaluation & Threat Research，一个评估尖端人工智能安全性的非营利组织）的最新研究表明，人工智能模型执行复杂任务的能力每三到四个月就会翻倍。
专业知识的传播速度比以往任何时候都快。梅特尔提到了一位印度医生告诉他，20年前，复杂的癌症病例通常会被送往美国或欧洲。如今，许多这类病例在当地就能得到治疗。医生们可以访问相同的研究文献、诊断技术和全球专家网络。
梅特尔表示，人工智能和生物学相互有益地强化。人工智能通过理解海量数据集来加速生物学发展。反过来，生物学为人工智能提供了建模和操作的新前沿。生物技术将两者操作化，将洞察转化为疗法。每一次进步都降低了成本并提高了下一次进步的速度。结果是创新的复合循环——这种循环看起来不像线性进步，而更像是飞轮越转越快，梅特尔说。
这些影响在医学中已经可见。旧模式——基于人群平均值治疗疾病——正在让位于围绕患者基因谱设计的精准护理。曾经被认为无法治愈的疾病，从某些癌症到遗传性疾病，越来越多地可以在其生物根源上得到治疗。
随之而来的是对医疗保健的重新定义。目标从管理疾病转向预防疾病，最终提升生活质量。曾经处于边缘的长寿研究正成为主流。治疗与增强之间的界限开始模糊。
对于投资者和政策制定者来说，这意味着一个与软件崛起同样重要的转变。上一个时代由改变信息的代码定义。下一个时代可能由改变生命的代码定义。
梅特尔亲身见证了医疗保健的未来。当他的父亲被诊断出转移性神经内分泌癌时，梅特尔深入研究了这种疾病的科学，并帮助指导治疗决策。关键的第一步是确定驱动其癌症的基因突变，并选择一种为其他疾病设计但针对其突变的疗法。这种方法虽然不正统，但确实有效。梅特尔的父亲比致命预后多活了三年。
这一经历强化了梅特尔的信念，即患者和家庭必须在应对现代医疗保健中发挥更积极的作用。医学正变得过于复杂——也过于个性化——无法依赖"一刀切"的协议。他指出，数字革命通常由消费者驱动。想想个人电脑、智能手机和社交媒体。医疗保健将是下一个，他说。
虽然这创造了机遇，但也引发了深刻的伦理和政治问题。基因编辑和合成生物学等技术提供了巨大的好处，但也带来了社会才刚刚开始面对的风险。
"人工智能和生物技术的智能治理将成为国家竞争优势，"梅特尔预测道。
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