时至今日，癌症治疗虽然取得了诸多进步，但是它仍是全世界范围内致死率最高的疾病之一。
随着人工智能和大数据技术的发展，不久之后，科学家们将可以通过专业设备来治疗癌症。
去年，谷歌的人工智能平台AlphaGo击败了韩国围棋大师李世石，这一胜利在人工智能发展史上具有里程碑的意义。同样，机器学习和人工智能技术也可以应用到癌症治疗等科学难题上来。
在过去，受到数据量的限制，科学家们始终无法通过大数据来分析癌症的特性，而随着大数据和人工智能技术的发展，癌症研究也不断取得成绩。在世界范围内，政府主导的大规模基因测序计划正在不断向前推进，其中包括了“美国退伍军人事务部百万退伍军人计划”，“英国十万人基因组计划”，“美国国立卫生研究院癌症基因组阿特拉斯计划”。在这些计划中，有超过1.1万名患者的数据是通过云技术来进行分析的，而根据最近的一项研究显示，到2025年有超过20亿人将完成基因组测序。
人工智能和大数据技术的发展使基因组测序变得便捷和廉价。在2007年，检测一个人的基因组需要花费1000万美元，而在今天，这项检测只需花费不到1000美元。换句话说，十年前一个人基因测序的成本在今天足以完成一万人的检测工作。这一结果的影响是巨大的，越来越多的人可以去检测自己的基因。通过基因检测，人们可以发现基因序列中容易患癌症的基因片段，并及早采取相应措施，大大提高生存质量。
但是，目前在研究癌症的过程中还存在一些难题，核心问题是研究人员缺乏多样性的样本数据。在实际操作过程中，各个研究机构之间常常设置了严格的合作条款和严格的对手方标准，分享基因组数据常常只是在少数机构之间展开。虽然今天有了更为先进的技术，但是标准化的合作形式还没有建立起来，各机构间的数据访问仍充满困难。
人工智能与大数据不仅有助于癌症检测和筛选技术的发展，它还能加速癌症治疗药物的研发，使医学实验变得更加高效，为患者提供更加个性化的治疗方案。
整体来看，人工智能和大数据技术在癌症治疗方面仍有三个问题亟需解决。首先，患者的诊疗数据需要建立共享机制，这一机制需要在严格的制度约束下运行。各机构间共享的数据包括患者的诊疗记录、放射学图像、基因检测结果等；第二，人工智能技术需要更多地资金来运营，比如扎克尔伯格基金会，投资和捐赠将加速这一新技术的发展；第三，新的研究数据应包括所有人种和种族，而不是仅限于部分发达国家和地区。只有做到以上三点，人工智能和大数据技术才能在战胜癌症的道路上走得更快和更远。
这是剑炜翻译的第122篇文章，转载请注明来源，感谢大家的支持！欢迎关注@创业趋势海外版
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