AI為治療癌症提出可能

2019年5月25日至26日，由中國人工智慧學會、南京麒麟科技創新園管理委員會和京東雲主辦的「2019全球人工智慧技術大會」在南京紫金山莊舉行。

此次活動以「交叉、融合、互利、雙贏」為主題，彙集了兩個學院的專家學者和眾多人工智慧企業家，共同探討人工智慧的理論、技術和應用。有報導稱，億歐是一家戰略支持媒體。

論壇當天，滑鐵盧大學李明教授參加了關於NLP主題的圓桌討論會，並就「人工智慧增強個體化癌症免疫治療」主題發表了演講。

會後，怡美採訪了李明，並就NLP和癌症治療等話題進行了深入討論。李明說，新的抗原醫學方法將徹底改變個體癌症患者的治療。

2c很難做到，2b應用程序有「領域」

李明指出：「自然語言處理被稱為『人工智慧之冠中的明珠』，理解語言非常困難。」

事實上，NLP的歷史幾乎和計算機和人工智慧的歷史一樣長。自從計算機誕生以來，人工智慧的研究就開始了，人工智慧領域最早的研究是機器翻譯和自然語言理解。在過去的三年裡，深度學習的出現給全民計劃帶來了新的進展。其中，在單句翻譯、精讀理解、語法考試等任務中，達到了可比的人文水準。微軟亞洲研究院認為，未來十年是NLP發展的黃金未來。

然而，與人工智慧領域中流行的計算機視覺技術相比，NLP並沒有達到同樣的高度，常常因缺乏實用價值而受到嘲笑。

以對話系統為例，C端對話機器人不受市場報酬的約束。其中一個最根本的問題是，目前在機器所能處理的空間中，我們沒有很好的語言/文本表達，使得現有的對話機器人無法理解理解理解對話的語義和邏輯，缺乏自學能力。能力。

李明認為，NLP技術的未來將朝著第二代對話機器人方向發展，這就需要解決理解和學習的問題。在此基礎上，他提出將以索引為中心的數據結構轉變為以概念（語義）為中心的數據概念。

第二代機器人可以完成從語義到答案的問題。要做到這一點，我需要有模板，邏輯，可以提升，做各種邏輯推理，從而達到理解和學習的目的。」從另一個角度來看，NLP的工程不是演算法的積累，也不是任務的獨立優化。它應該是系統工程，考慮到各種因素，如語言、計算和場景。滿意的解決方法。

李明告訴易友，雖然製作C端對話機器人很困難，但可以利用NLP技術實現B端授權的目的。幾年前成立的博彥科技公司開展的業務就是這種業務。

李明作為董事長向公司介紹了公司的情況。

博彥來自清華大學滑鐵盧大學聯合實驗室，利用人工智慧為企業提供深層次的自然語言理解服務。該團隊畢業於清華大學、北京大學和中國科學院等大學。

目前，它已經開發了RSVP自然語言智能服務系統，並開發了「瘦語音超級大腦」對話平台，以及一個聊天機器人——瘦單詞豌豆。客戶包括華為、京東、小米和油贊，業務範圍包括教育、醫療和家庭。

人工智慧支持個體化癌症免疫治療

李明除了深入培育NLP領域外，還進行了近19年的質譜肽測序研究。在研究過程中，李明偶然發現，結合深入學習，該技術可以應用於癌症治療。

目前，腫瘤的主要治療方法有外科治療、化學藥物治療、放射治療、中醫治療、靶向治療、免疫治療和局部治療。其中，免疫療法是一種針對癌細胞殺傷的治療方法。腫瘤體細胞可以產生新的抗原（新抗原），用來區分惡性細胞和正常細胞。然而，如何在個體化水準上識別這種新的抗原和相關的驗證仍然是一個巨大的挑戰。

現有的癌症免疫治療過程需要三個月的時間才能找到病人的新抗原，而且非常不準確和昂貴。在癌細胞表面發現新的抗原需要兩個主要問題：一個是低濃度，另一個是突變和PTM。

現有的解決方案是採用最新的數據獨立採集技術，即數據獨立採集技術，直接通過從頭測序解決突變和PTM問題。然而，傳統的以BSI峰為代表的從頭測序方法不適合於DIA數據，且精度不夠。

現有癌症免疫治療過程

在深入學習的基礎上，李明團隊設計了DeepNovo，大大提高了精度，可以使用Dia數據。該小組提出的新抗原平台可用於對患者進行取樣，用質譜儀進行分析，並用dia光譜對新抗原進行測序。發現新抗原後，將疫苗注射到患者體內，疫苗刺激患者體內體白細胞的準確攻擊，殺死癌細胞。

「個體化癌症免疫治療是一項顛覆性的技術。」李明指出，從專利保護的角度來看，在傳統醫藥行業大製藥公司的發展之後，申請專利保護的成本高達數十億美元，不容易趕上。.在個體化癌症免疫治療中，每個人的藥物都是自己獨特的新抗原，專利保護了尋找新抗原的方法。

李明告訴易歐，該團隊將在中國設立一家獨立機構或子公司，在這一領域開展業務，目前正在尋求有深度合作的投資者。如果你用整個實驗室來治療一個病人，至少需要3個月，病人需要支付大約幾百萬美元。我希望將來能把治療費用降低到50000-100000美元。