活動演講嘉賓安進日本及亞太地區副總裁兼總經理溫陳佩茜女士及經濟學人編輯Rashmi Dalai[/caption] 《超訊》曾有不少文章探討過技術對人類的影響，蘋果“盜刷門”事件讓我們看到了大數據時代的全民焦慮，“演算法”控制下網紅精神焦慮；智能手機已成為我們的“第三層皮膚，或手臂”；前不久，賀建奎的基因編輯嬰兒事件衝破道德底線，我們意識到，基因科技的魔盒一旦打開，洪水猛獸噴湧而出。技術讓人焦慮的同時，也帶來了不少便利和新氣象，世界感歎中國移動互聯網生態的強大，第三方支付平臺實現了“一機在手，天下我有”，前不久“超然”的一篇韓國瑜女兒直播助選也說明新媒體環境甚至改變了政治人物的宣傳陣地。 最近，著名制藥公司安進聯合經濟學人雜誌發佈了”沉默的代價：亞洲面臨心血管疾病帶來的重大威脅”最新研究報告發佈會，幾張簡潔的生物科技研究的PPT，配上經濟學人智庫執行編輯Rashmi Dalai女士的講解，我們看到了利用生物科技檢測和治療心血管疾病的可能性，技術又將為人類健康護航。

環太平洋國家和地區心血管疾病死亡率遞增

此次發佈會在香港銅鑼灣進行，香港也是亞洲接受心血管疾病數據採集和分析的地區之一。另外七個環太平洋的國家和地區為新加坡、泰國、日本、韓國、中國大陸、臺灣和澳大利亞。毋庸置疑，心血管疾病已成為威脅人類健康的頭號殺手，其中一半的死亡病例發生在亞洲地區。2016年，世界衛生組織（WHO）的數據顯示，每10萬中國民眾中有403人罹患中風，發病率在亞洲地區最高。此外，缺血性心臟病2016年在日本和香港發病率非常高，分別為396例和365例。這一結果的公佈讓人倍感吃驚，印象中的日本和香港民眾熱愛運動、養生，並且醫療衛生體制健全，為何人們仍受心血管疾病困擾？ 《超訊》記者隨即採訪了安進領導團隊的負責人Penny Wan(溫陳佩茜女士），她表示，經調查，心血管疾病在香港的高發病率有以下四個原因，即高血壓（hypertension）、高膽固醇（High cholesterol）、抽煙人群基數大（Smoking）和肥胖率高（Obesity），這四個原因也是其他城市心血管疾病的主要誘因，傳統印象中的心血管疾病是年齡逾60歲的老年人的常見病，現在竟成了一例新的“城市病”，讓人不禁害怕，哪一天會不幸染病。 除了發病率和死亡率高，家庭和國家或地區政府用於治療心血管疾病的支出不在少數。據統計，去年，日本和中國用於治療缺血性心臟病和中風的支出分別為243億和217億美元，心血管疾病造成的提早退休和身體殘疾侵蝕了國家的稅收基數，對政府預算形成壓力。中、日兩國位於環太平洋8大國家和地區支出的前兩位。在中國人的記憶力中，家庭裏總有一至兩位老人深受心血管疾病的困擾，有時候用於治病的費用讓普通家庭直呼難以承擔。 亞洲人民和政府急需治療心血管疾病的良方。 人工智慧（AI）讓預防心血管疾病成為可能 傳統印象中，愛滋病的潛伏期長。殊不知，心血管疾病同樣有潛伏期，醫學上將此類疾病歸為“不可傳達性疾病（non-communicable disease）。”如果在疾病惡化前有方法進行監測和預防，治病成本和死亡率會大大降低。據安進副主席Penny Wan (溫陳佩茜）女士介紹，生物科技公司用領先的人類遺傳學解開疾病的複雜編碼，並且理解人體生物學的結構，釋放生物學在疾病治療上的潛力。最近，AI成為了未來醫療行業的全新發展趨勢。 [caption id="attachment_24253" align="aligncenter" width="550"] “人工智慧+醫療” 開闢心血管疾病治療新模式[/caption] 早在今年年初，Google旗下著名的腫瘤大數據公司Flatiron通過一篇論文介紹了“人工智慧+醫療”的應用前景。實驗中的視網膜圖像演算法量化了視網膜血管與主要心血管事件風險的關聯，以70%的準確率預測了五年內哪一位患者會發生心臟病或其他心血管疾病，結果符合需要抽血來檢測膽固醇的傳統測試法。此外，日本的一家生物科技公司研發出的人工智慧系統可以秒讀診斷大腸癌，該系統在250個患者中分析了300多個結直腸癌樣本，評估每一個放大的內鏡圖像用時不到一秒，確定腫瘤惡性程度的準確率高達94%。“圖像識別+人工智慧”的模式確實可以將許多客觀的醫療數據轉化為準確的數字，更有助於人工智慧接入並分析。 今天下午的發佈會上，安進公司的負責人透露公司已研發出了一款嵌入了人工智慧技術的心血管疾病檢測系統，有望投入亞洲市場。這不禁讓人感歎，人工智慧終於走在了正確的發展軌道上，這也是各國政府和心血管疾病患者的福音。一旦技術落地，潛伏期患者就可通過調整生活方式和藥物預防等方式避免疾病的惡化。 [caption id="attachment_24252" align="aligncenter" width="1600"] 溫陳佩茜女士介紹安進將人工智慧引入醫療產品研發、製造[/caption]          ]]]]> ]]>

(Visited 59 times, 1 visits today)