一场悄然发生的变革正在展开，其潜力或许超过以往任何一场技术革命，能够深刻造福人类。这场变革源于人工智能（AI）与医疗保健的融合。
关于人工智能如何补充、改变和增强人类智能，人们有很多讨论。但在努力拓展心智的同时，我们是否也应该努力改善、保护并了解自己的身体？
我的整个职业生涯都在致力于寻找疾病疗法。我对人工智能充满期待，因为它有望通过人与机器之间新的互动，解锁世界上最复杂的运行系统——人体。人工智能先进的智能与推理能力，有助于我们以此前从未做到过的方式了解身体，极大激发人类创造力，并帮助科学家研发新药。
从生活方式的角度看，智能增强如今已十分普遍。每当我们打开智能手机、搜索互联网或与家中的设备互动时，它就在发挥作用。但有一个领域，人工智能的应用将远比单纯改善生活方式更为根本，那就是人类最大的未满足需求——疾病治疗。
我们有幸生活在这样一个时代，寿命将远远超过50年前的想象。但即使我们活得更久，也未必能像年轻时那样健康地度过晚年。癌症、阿尔茨海默病和糖尿病等使人衰弱的疾病，已经给家庭、社会和经济带来了前所未有的负担。
在这个许多事物都已被技术重新构想的世界里，我们应该追问：为什么仍有约9,000种疾病完全没有治疗方法？为什么有3亿人患有罕见病，而在当前经济模式下，这些疾病永远不会有药物研发出来？技术在这一领域的影响难道不应该大得多吗？
当然，我们已经看到人工智能在医疗保健的一些领域取得了显著进展。例如在诊断方面，早期检测和准确诊断正在快速发展，并以五年前医生难以想象的方式增强医生的能力。但这只是问题的一部分。试想被诊断出患有某种疾病，随后却被告知无药可治。
治疗疾病的道路充满挑战。在创立自己的人工智能公司之前，我曾在生物技术领域工作，从中学到的一点是，制药研发面临的挑战可能有多么巨大。这些挑战带来了成本和时间问题，也使治疗未获解决的疾病这一迫切需求至今难以满足。如今，一种新药从发现到获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准，平均需要耗资26亿美元，整个过程可能长达10至15年。光是这一点就已经够糟了。更糟的是，所有研发项目中有97%都会失败。
这不是一个容易解决的问题。简而言之，生物学极其复杂。要找到并理解疾病的根本原因，更不用说找到疗法，难度都极大。人体是已知最大的数据信息系统，拥有超过37万亿个细胞。它是数百万年进化的最终成果，受无数因素和排列组合的影响。我们对人体的研究越深入，例如对人类基因组进行测序，就越会意识到仍有太多东西有待学习。
问题不只是生物学的复杂性，还在于我们人类能够吸收和处理的信息量有限。要了解信息的规模，仅生物医学领域每天就会发表10,000篇新科学论文，已有超过1亿项科学专利、数百个内容丰富的化学和基因组数据库，以及数以万计的患者临床试验数据集。这些并非人类天生能够处理的内容。
有一点显而易见：科学领域存在许多极其棘手的问题，人类自身的思维能力尚未进化到可以独自解决它们。但人类很聪明，发明了新的思维技术，让它们与我们协同工作，解决这些重大难题。
这正是我希望在自己的公司实现的目标。我想与一个接受过人类生物学训练的人工智能进行对话。我想说：“电脑，帮我找到治疗肌萎缩侧索硬化症（ALS）的方法。”然后，电脑会读取每一条数据、每一篇科学论文、每一个化学数据库、每一个基因组数据库——所有内容。人工智能能够结合上下文理解这些信息和数据的含义，进行推理、理解并推测ALS的根本分子病因……接着，它就能告诉我该如何设计一种治疗这种疾病的药物。
这样的对话或许还要过一段时间才能实现，但并没有许多人想象的那么遥远。很多人谈论人工智能医疗时都把它视为未来，但现实是，它正在发生。人工智能技术正从被动工具迈向生成式工具。生成式人工智能工具利用计算机和算法自行推理并提出解释，它们所需要的只是我们的目标和约束条件。
那么，我们如今处在人工智能医疗发展的哪个阶段？
作为科学家、数学家和计算机工程师，我们开发的算法在某些任务上比我们聪明得多，但在另一些任务上远不及人类，因为它们并不需要那么聪明。计算器的算术能力就比你强。核磁共振（NMR）人工智能在空间和分子分析方面比你更出色，也能比你更准确地预测化学键之间的距离。拥有数十亿个数据点的知识图谱，掌握的生物学知识比你更多。
借助人工智能技术推动生物学和生命科学创新、实现指数级进步的浪潮尚未到达顶峰。不过，我们如今已处于这样一个阶段：先进算法、更强大的计算能力以及海量数据的获取，正使科学家与机器能够协同合作，以远超人类独自所能达到的水平，深入洞察生物学和疾病。
在生物学和生命科学领域，我们即将迎来一个非凡的创新时期，其发展速度将与其他数据丰富领域相当，并由计算机科学和工程领域的进步推动。未来五年，医疗保健领域将经历比过去五十年更多的变革。这些变革很大一部分将由技术带来，而其中许多技术都将由人工智能驱动。
在人工智能的帮助下，人类健康科学正迎来一场前所未有的复兴。就在过去几年里，我们开始理解那些长期困扰我们的疾病——嗯，几乎可以说是一直以来都在困扰我们的疾病。
作为一个社会，我们可以选择如何使用这项强大的技术。我们可以选择害怕人工智能，也可以利用它来帮助我们、增强我们的能力并与我们协作，克服我们的认知局限，协助我们做好人类不擅长的事，并让我们更好、更快地实现目标。随着我们不断探索赋予机器智能的新方法，我们可以想象这样一个世界：把这种智能分发给世界各地的每一位科学家，就像电力通过网络传输，为工作提供动力一样。
