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在疫情防控“战斗”中，同时存在着多条战线。我们经常看到的是医院等一线的医护人员，其实有很多战线上有很多我们很少能接触或者根本看不到的人们在奋斗。比如我们今天要提到的医疗科研战线，包括一些高校、科研院所和研究机构甚至一些大型企业的数据科学家、基因检测员、实验室分析师和各种测试人员，他们从事的工作包括基因测序、疫苗研制、病毒分离等各种工作。
医疗科研工作之间需要经常协作，共同应对疫情。今年3月初，中国新冠肺炎疫情正处于紧要关头，国家主席习近平针对医疗科研协作给出了多方面的意见和建议，他指出，防控新冠肺炎疫情斗争有两条战线，一条是疫情防控第一线，另一条就是科研和物资生产，两条战线要相互配合、并肩作战。他同时强调，当前新冠肺炎疫情在多个国家出现，要加强同世界卫生组织沟通交流，同有关国家特别是疫情高发国家在溯源、药物、疫苗、检测等方面的科研合作，共享科研数据和信息，共同研究提出应对策略，为推动构建人类命运共同体贡献智慧和力量。
中国在疫情防控期间的医疗数据信息共享快速、精准，为全球疫情防控科研攻关提供了很大帮助。国际知名医学期刊《柳叶刀》一篇评论文章指出，中国科学界反应迅速，实时调查和报告疫情，共享重要的公共卫生、临床和病毒学数据，为中国和全球应对疫情提供了可靠的知识基础。一系列抗疫科学数据和成果经验在线持续更新，分中英文版本供全球临床医务工作者、科研人员及公众查阅。据统计，截至5月8日，科技部、国家卫生健康委、中国科协、中华医学会联合搭建的新冠肺炎科研成果学术交流平台共有124种期刊上线，论文和报告952篇，总阅读数超过297万次。
面对疫情，人类是渺小的。在当前医疗领域还面临着病毒源头溯源困难、科研数据难以共享等挑战，更需要我们一起协作。我们看到在云计算、大数据、人工智能等技术的发展背景下，医疗科研也呈现出更多的协同趋势。
在新冠肺炎疫情暴发后，疫苗的研制就成为一件大事。中国科研团队的表现受到外界瞩目，有报道称，国内至少已有超过15家企业和科研机构展开了疫苗研制方面的科研攻关，但是疫苗的上市还需要经过一段时间，其中最重要的原因在于是否能找到足够合适的病患，进行临床实验。
据欧盟药品管理局疫苗部门负责人称，一年后，也就是2021年初，可能会看到乐观的一面。有分析指出，从现在算起，到9月还有3个多月时间，科学家们要找到足够大的样本量完成二三期试验，确认安全性，难度不小。
疫苗研制周期漫长，等待是唯一的选择。但是不是没有其他办法呢？也不是，目前人工智能研制疫苗已经走在了前面。据美国科技媒体报道，2019年7月，澳大利亚弗林德斯大学的研究团队已经研制出一种名为“涡轮增压”的流感疫苗，这种疫苗可以刺激人体免疫系统产生比普通疫苗更多的抗流感病毒抗体。研究人员设计了一套名为Sam的智能算法，Sam可以接受训练，然后学习制造新药。研发团队首席专家、弗林德斯大学医学教授尼古拉·彼得罗夫斯基表示，二十年内，人工智能将成为药物研究的常用手段。
通常情况下，疫苗从研发到上市至少要经过八年甚至二十年漫长的研发阶段。而在人工智能技术的助力下，澳大利亚弗林德斯大学的科研团队只用了大约两年的时间就研发出了这种疫苗。现在，这种疫苗已进入人体试验阶段。在人工智能技术的参与下，药物研发将会迎来一个更快、更有效的时代。
目前医疗科研人员的分布极其广泛，涉及临床医疗、数据科学、统计学，信息管理学等领域，这些人才通常在工作中需要通力协作，发挥各自的长处和经验，以及学术背景优势，发挥医疗数据的作用，以合作的形式来完成各项医疗数据分析，从而形成对临床医学的支持。
对于医疗科研机构来说，要构建大数据解决方案也面临着较高的技术门槛与资金压力。如何通过一种比较切实可行的方式来提高医疗科研者利用数据的水平，是当前完成科研协作攻关的保障条件。
實际上，通过在线服务（SaaS）的方式是当前及未来完成数据科学与科研协作交付的切实可行的主要路径之一。 作为一家连接30万数据科学人才的第三方数据科学社区——和鲸科技通过与AWS云计算合作，为数据分析提供了更高的弹性和灵活性。基于云计算的优势，和鲸科技的K-Lab协同平台能够根据医疗行业客户的需求，灵活选择所需的应用程序框架进行构建。
对于医疗机构的科研人员来说，在使用基于AWS的K-Lab 科研版后，跨学科的创新协作变得更加便利和高效。医疗团队可以快速根据患者的生命体征，以及治疗方式的血清钠建立机器预测模型，并基于模型做出演示App应用，临床和工程人员都能通过K-Lab动手参与数据实践，体验医疗数据分析的全部流程。
国内某三甲医院数据科学家李沛尧评价，数据与医疗结合的科研创新离不开强大的数据库和科学的分析方法，不同背景的医学专业人士可以在K-Lab的平台上完成数据分析和科研协作，也让科研的深度和效率都得到了提升。
在新冠疫情暴发以来，我们发现越来越多的互联网公司开始加快进军医疗健康领域，由于技术优势，他们一般从研发、产品创新等方面入手。和一些传统产业不同，医疗健康领域的门槛比较高，如果没有具备相关的比较优势，一般的企业贸然进入只会带来失败的结局。在全球范围，苹果、谷歌等互联网公司早就在医疗健康领域开始布局，近年来，在互联网+的影响下，中国互联网公司在进军医疗健康领域的案例逐渐增多，BAT之外，东软等企业也相继杀入。
一直以来，医疗AI可以说是很多互联网企业眼中的“美味”，用AI来替代人类医生做出诊断也接近达到一致，前景看起来十分美好。但是一直以来，医疗AI的科研成果转化并不是非常令人满意，目前很多医生都听说过医疗AI的应用，但是这些应用都还处于成长的阶段，处于尝试阶段的比较多，真正应用的比较少。
对于人工智能领域的领军企业谷歌而言，医疗健康有可能是AI在围棋之后看好的下一个重要领域。几年前，谷歌的一个研究小组就开始探索利用机器学习来筛查糖尿病性视网膜病变（DR）。深耕多年，内部研究都已经达到了90%的准确度，相当于人类专家水平。但是Google Health在2020年公布的一项临床诊断试验结果显示，结果并不理想。这背后也许有网络速度、图片质量和数量等方面的多种因素可能影响了临床诊断结果，因此谷歌也并没有表示有退出这一领域的打算。
在这次新冠疫情暴发后，GE医疗正式推出“智赢新冠LK 2.0”平台，主要针对新冠肺炎的CT影像进行智能分析。该平台主要用于科研目的，不能用于临床诊断。GE医疗中国诊断药物业务总经理戴红东表示，此次发布的智赢新冠LK 2.0平台由20多位来自海内外的博士，涉及化学、影像学、临床、数学等多学科，还有将近10位人工智能科学家、工程师开发。
AI算法在新药/疫苗研发领域的作用，正是提升效率。人工智能比传统的方法更有优势的地方，在于利用机器学习、人工智能的方法，能够在非常早期，对未来将会成为药物的这些分子同时进行相对全面的判断，也就能提前筛掉后续实验会失败的分子。百度研究院免费开放线性时间算法LinearFold，可以将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍，从而提升基因检测等科研中心的工作效率，助力疫情防控。
百度之外，商汤科技1月24日为国家重点研发计划首席科学家、中山大学药学院罗海彬教授提供了算力支持；阿里云则是在1月29日宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力。
自有病毒以来，人类就从来没有消除过他们，今后也还将长期共存。在这场长期的对抗中，互联网公司在AI、云计算、大数据等方面的实力和优势，将更有助于他们发挥特长，为“抗疫”贡献自己的力量。
医疗科研工作之间需要经常协作，共同应对疫情。今年3月初，中国新冠肺炎疫情正处于紧要关头，国家主席习近平针对医疗科研协作给出了多方面的意见和建议，他指出，防控新冠肺炎疫情斗争有两条战线，一条是疫情防控第一线，另一条就是科研和物资生产，两条战线要相互配合、并肩作战。他同时强调，当前新冠肺炎疫情在多个国家出现，要加强同世界卫生组织沟通交流，同有关国家特别是疫情高发国家在溯源、药物、疫苗、检测等方面的科研合作，共享科研数据和信息，共同研究提出应对策略，为推动构建人类命运共同体贡献智慧和力量。
中国在疫情防控期间的医疗数据信息共享快速、精准，为全球疫情防控科研攻关提供了很大帮助。国际知名医学期刊《柳叶刀》一篇评论文章指出，中国科学界反应迅速，实时调查和报告疫情，共享重要的公共卫生、临床和病毒学数据，为中国和全球应对疫情提供了可靠的知识基础。一系列抗疫科学数据和成果经验在线持续更新，分中英文版本供全球临床医务工作者、科研人员及公众查阅。据统计，截至5月8日，科技部、国家卫生健康委、中国科协、中华医学会联合搭建的新冠肺炎科研成果学术交流平台共有124种期刊上线，论文和报告952篇，总阅读数超过297万次。
面对疫情，人类是渺小的。在当前医疗领域还面临着病毒源头溯源困难、科研数据难以共享等挑战，更需要我们一起协作。我们看到在云计算、大数据、人工智能等技术的发展背景下，医疗科研也呈现出更多的协同趋势。
AI研制疫苗将常态化
在新冠肺炎疫情暴发后，疫苗的研制就成为一件大事。中国科研团队的表现受到外界瞩目，有报道称，国内至少已有超过15家企业和科研机构展开了疫苗研制方面的科研攻关，但是疫苗的上市还需要经过一段时间，其中最重要的原因在于是否能找到足够合适的病患，进行临床实验。
据欧盟药品管理局疫苗部门负责人称，一年后，也就是2021年初，可能会看到乐观的一面。有分析指出，从现在算起，到9月还有3个多月时间，科学家们要找到足够大的样本量完成二三期试验，确认安全性，难度不小。
疫苗研制周期漫长，等待是唯一的选择。但是不是没有其他办法呢？也不是，目前人工智能研制疫苗已经走在了前面。据美国科技媒体报道，2019年7月，澳大利亚弗林德斯大学的研究团队已经研制出一种名为“涡轮增压”的流感疫苗，这种疫苗可以刺激人体免疫系统产生比普通疫苗更多的抗流感病毒抗体。研究人员设计了一套名为Sam的智能算法，Sam可以接受训练，然后学习制造新药。研发团队首席专家、弗林德斯大学医学教授尼古拉·彼得罗夫斯基表示，二十年内，人工智能将成为药物研究的常用手段。
通常情况下，疫苗从研发到上市至少要经过八年甚至二十年漫长的研发阶段。而在人工智能技术的助力下，澳大利亚弗林德斯大学的科研团队只用了大约两年的时间就研发出了这种疫苗。现在，这种疫苗已进入人体试验阶段。在人工智能技术的参与下，药物研发将会迎来一个更快、更有效的时代。
SaaS平台协助医疗科研数据分析
目前医疗科研人员的分布极其广泛，涉及临床医疗、数据科学、统计学，信息管理学等领域，这些人才通常在工作中需要通力协作，发挥各自的长处和经验，以及学术背景优势，发挥医疗数据的作用，以合作的形式来完成各项医疗数据分析，从而形成对临床医学的支持。
对于医疗科研机构来说，要构建大数据解决方案也面临着较高的技术门槛与资金压力。如何通过一种比较切实可行的方式来提高医疗科研者利用数据的水平，是当前完成科研协作攻关的保障条件。
實际上，通过在线服务（SaaS）的方式是当前及未来完成数据科学与科研协作交付的切实可行的主要路径之一。 作为一家连接30万数据科学人才的第三方数据科学社区——和鲸科技通过与AWS云计算合作，为数据分析提供了更高的弹性和灵活性。基于云计算的优势，和鲸科技的K-Lab协同平台能够根据医疗行业客户的需求，灵活选择所需的应用程序框架进行构建。
对于医疗机构的科研人员来说，在使用基于AWS的K-Lab 科研版后，跨学科的创新协作变得更加便利和高效。医疗团队可以快速根据患者的生命体征，以及治疗方式的血清钠建立机器预测模型，并基于模型做出演示App应用，临床和工程人员都能通过K-Lab动手参与数据实践，体验医疗数据分析的全部流程。
国内某三甲医院数据科学家李沛尧评价，数据与医疗结合的科研创新离不开强大的数据库和科学的分析方法，不同背景的医学专业人士可以在K-Lab的平台上完成数据分析和科研协作，也让科研的深度和效率都得到了提升。
互联网公司加速进军医疗
在新冠疫情暴发以来，我们发现越来越多的互联网公司开始加快进军医疗健康领域，由于技术优势，他们一般从研发、产品创新等方面入手。和一些传统产业不同，医疗健康领域的门槛比较高，如果没有具备相关的比较优势，一般的企业贸然进入只会带来失败的结局。在全球范围，苹果、谷歌等互联网公司早就在医疗健康领域开始布局，近年来，在互联网+的影响下，中国互联网公司在进军医疗健康领域的案例逐渐增多，BAT之外，东软等企业也相继杀入。
一直以来，医疗AI可以说是很多互联网企业眼中的“美味”，用AI来替代人类医生做出诊断也接近达到一致，前景看起来十分美好。但是一直以来，医疗AI的科研成果转化并不是非常令人满意，目前很多医生都听说过医疗AI的应用，但是这些应用都还处于成长的阶段，处于尝试阶段的比较多，真正应用的比较少。
对于人工智能领域的领军企业谷歌而言，医疗健康有可能是AI在围棋之后看好的下一个重要领域。几年前，谷歌的一个研究小组就开始探索利用机器学习来筛查糖尿病性视网膜病变（DR）。深耕多年，内部研究都已经达到了90%的准确度，相当于人类专家水平。但是Google Health在2020年公布的一项临床诊断试验结果显示，结果并不理想。这背后也许有网络速度、图片质量和数量等方面的多种因素可能影响了临床诊断结果，因此谷歌也并没有表示有退出这一领域的打算。
在这次新冠疫情暴发后，GE医疗正式推出“智赢新冠LK 2.0”平台，主要针对新冠肺炎的CT影像进行智能分析。该平台主要用于科研目的，不能用于临床诊断。GE医疗中国诊断药物业务总经理戴红东表示，此次发布的智赢新冠LK 2.0平台由20多位来自海内外的博士，涉及化学、影像学、临床、数学等多学科，还有将近10位人工智能科学家、工程师开发。
AI算法在新药/疫苗研发领域的作用，正是提升效率。人工智能比传统的方法更有优势的地方，在于利用机器学习、人工智能的方法，能够在非常早期，对未来将会成为药物的这些分子同时进行相对全面的判断，也就能提前筛掉后续实验会失败的分子。百度研究院免费开放线性时间算法LinearFold，可以将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍，从而提升基因检测等科研中心的工作效率，助力疫情防控。
百度之外，商汤科技1月24日为国家重点研发计划首席科学家、中山大学药学院罗海彬教授提供了算力支持；阿里云则是在1月29日宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力。
自有病毒以来，人类就从来没有消除过他们，今后也还将长期共存。在这场长期的对抗中，互联网公司在AI、云计算、大数据等方面的实力和优势，将更有助于他们发挥特长，为“抗疫”贡献自己的力量。