新冠疫情让全球如此之痛，AI何时才能让人类医学更强大？人类文明在短短数百年时间里，取得了前所未有的巨大发展。无论是逆天改命的基因编辑技术，还是变革社会上上下下的人工智能技术，都让我们一度相信：人类可以改变世界，人类可以创造任何想要的未来。
但是，2020年一场突如其来的新冠疫情，不仅给全世界带来了巨大冲击和破坏，也让我们意识到，原来在大自然的未知力量面前，人类有多渺小和脆弱。我们不禁要问，人类科技究竟能否改变世界？AI时代人类如何更强大？下一次大流行病我们能否轻松应对？
作为2020年末的收官活动，AI TIME特别邀请了北京大学人民医院检验科主任、教授、博导王辉；清华大学计算机系副主任、教授唐杰；西北大学医学院院长、主任医师赵钢；西安交通大学电信学部教授叶凯；AI TIME负责人何芸；予果生物创始人夏涵，做客第23期AI TIME，一起探讨“AI是否可以引领传染病诊疗的新范式？”并展望未来AI在生物、医学领域的应用，展望未来的技术趋势。
就像在《枪炮、病菌和钢铁》一书中所述，微生物又一次改变或者至少调整了人类社会前进的轨迹。那么，既然微生物在人类健康和社会发展中这么重要，它们与人类相关的作用，最直接的比如传染病、细菌耐药性，还有食品发酵，新能源生产，这些作用能否通过AI进行深入挖掘和预测？
夏涵首先介绍了基于计算机技术起家的福泰制药（Vertex）。
作为豪门林立的制药界的现象级黑马，福泰制药以“基于结构设计药物”为核心理念，成立仅32年，就从3个人的小团队迅速崛起为市值超过600亿美元、位列世界药企前30强的巨头。在制药界独领风骚。而就在最近，AI医药研发平台星药科技（Galixir，下称“星药”）宣布完成最新两轮数千万美金融资。
夏涵表示，所谓“AI制药”，就是基于计算化学、药物化学、结构生物学，可以在药物靶点发现、候选化合物的生成、化合物结构优化、成药性及毒性预测、专利分析等一系列方向利用深度学习模型进行尝试，提高制药业的新药研发效率。
而经过这次疫情，人类命运共同体已经进入了所谓“后新冠时代”。
唐杰认为，大数据及相关研究向各个学科渗透是一个大趋势，10年前做大数据分析可能更多的是做简单的统计分析，而AlphaFold是一个将大数据应用于简单分析到深入分析甚至预测的转折点，展示了计算机帮助人类探索未知世界的发展趋势。沿着这条路走下去，我们可以尝试验证各种可能性，朝着预测的方向做，寻找靶点等一些问题也许会得到解决。
王辉认为AI确实可以帮助新药研发。抗生素耐药已经成为一个全球关注的热点问题，新研发的抗生素管线越来越少，研发出的新药能够长时间不耐药的可能性越来越小。在这种背景下，很多文献在讨论有没有其他类药物能够抵抗现存的耐药机制。王辉认为在医疗AI领域，并不是数据量越大越好，数据的可用性很重要，所以，在设计时候要思考到底需要哪些数据，这些数据对预测有什么作用等。
赵钢首先对AI的发展与神经科学的关系进行了阐释，并明确表示AI与基因将会引领传染病的发现与诊疗。就神经内科而言，神经内科类疾病的诊断是从经验医学开始的，依靠临床病人的表现、体征，结合解剖学及症状学的知识来诊断，但经验医学并不精确，因此，开始借助影像医学（CT、磁共振）的帮助。为了克服影像医学的局限性，又开始依靠检验医学提供的巨大帮助。
各类技术手段使得诊断的准确率得到了大幅提升，医生和病人都获得了巨大的收益。
近年来，AI在药物设计、诊断方面已经有长足进步，在基因序列分析、自然语言处理、图像处理、3D构象等方向都在引领新的创新点。AI可以通过读胸片（望），通过听咳嗽的声音（闻），通过基因测序（切）来辅助医疗的诊断，难道这就是古中医的“望闻问切”在AI时代的重生吗？
对此，叶凯首先指出事物的观测结果、表征、表象是内在本质的反映。透过现象（身体特征）看到本质（健康状况、可能存在的疾病）是我们与生俱来的、进化出来的一项能力。古代的医生也许能够通过这种外在与内在的相关性对一些疾病进行相应的诊断，但由于交通不便、信息传播困难的原因，知识不能普及。在AI与大数据的时代，测量手段非常先进，我们可以从多个维度对病人、疾病、潜在的致病原因进行很好的刻画。
王辉认为生物体是一个非常复杂的系统，并不仅仅通过基因组来决定，还有很多基因组之外的转录组、蛋白质组、翻译组的在起作用。
类比于癌症诊断来说，人和人之间的差异非常多，重要的是很难区分哪些突变是多态性，哪些是致病突变，这就导致我们不能很快确定基因与疾病的关系；类似的，微生物在抗生素压力下也在不断进行进化，会有自身的突变、外来DNA物质获取，拷贝数增加、RNA表达水平差异、蛋白翻译水平差异等等，这些生物体各个层面的复杂变化都可能是耐药表型的决定因素。
赵钢提到基因组的改变和人类疾病之间的关系目前还远远没有认识到的。现在最大的问题是这两个数据是分割的，临床的数据在医院里头，基因的数据在各类的检测公司那里，二者没有对接。接下来我们要把基因组检测的数据和临床的数据对接起来，之后，很多问题就可以找到答案了。
对于AI诊疗的未来，王辉提到，不管是疾病的预测、耐药菌的预测还是疾病的诊断和治疗方面，是可以有突破的，但我们也必须承认我们的知识的水平是在一个不断循环往复的过程里面，永远有新的我们不知道的东西，我们不知道的永远比我们知道的要多。把更多的AI专家加入医学团队里面对疾病的预防、诊断、治疗能够起到一个推动作用。
医疗能力和AI能力都有一个由弱变强的过程，技术在不断进步，在未来5年10年医疗AI肯定会迎来一个很好的时代。