人工智能和精準醫療設備是醫療器械行業的發展方向。目前，人工智能和精準醫療都處在起步階段，如何推動精準醫療設備的發展？樂康醫療器械認為：人工智能和精準醫療設備的發展，目前是很有形勢的，全球都在此階段，國內大力發展很有優勢。發展不僅僅是市場的需求，同時也需要國家政策的大力支持。

人工智能與機器學習在醫療保健領域已經擁有多年實踐歷程，憑借著對醫學及發現技術的重大貢獻，二者的業務規模每年都在以驚人的速度增長。‘影像+基因’精準醫學技術平臺的打造，是世界范圍內的嶄新話題，是還未被系統化嘗試的領域。隨著該模式在全國甚至世界范圍內復制，中國人將重新定義‘精準醫療’的內涵。

“精準醫學”有時也被稱為“個性化醫學”，在醫療保健領域仍是一個相對較新的概念，但其基本思路多年之前就早已存在。根據美國國家醫學圖書館的資料，精準醫學是指“一種新興的疾病治療與預防方法，其考慮到每個人在基因、環境以及生活方式等方面的個體差異。”在精準醫學領域，相關儀器設備仍是發達國家處于優勢，希冀國家加快國產化設備的應用和推廣步伐。

精準醫學能夠幫助醫生考量并采用更加個性化的治療方法，而不再面向所有患者實施統一的治療方法，從而確保治療流程確切匹配病患的具體情況。在確定治療方案的過程中，醫生往往需要查看患者的遺傳史、生活地區、環境因素、生活方式以及習慣等等。

借助人工智能技術，精準醫學也邁入了新的階段與高度，能夠為患者提供更準確的預測性結論。同時，還有人認為，如果沒有機器學習算法支持整個流程，精準醫學根本不可能完全實現。

在由Chilmark Research發布一的份報告中，研究人員指出要充分發揮精準醫學的潛力，除了以遠超人類的速度讀取并分析大量醫學數據之外，AI技術還能夠更準確地給出判結果，包括適用于患者的治療選項以及可能的治療結果等重要論斷。

在AI的幫助下，我們不僅能夠預測治療效果，甚至有望預測患者未來患病的可能性，這也正是精準醫學的一大核心優勢。通過更透徹地理解為何發生疾病以及在哪些環境之下更可能產生疾病，人工智能得以幫助并引導醫學從業者了解可以根據哪些發病前跡象實現疾病預判。對于醫療行業以及每一位普通人而言，這種提前評估疾病風險的能力無疑是革命性的。

此外，機器學習還有助于改善美國食品藥物管理局（FDA）制定的關于測試、藥物與藥物合成合作關系的法規，進而支撐起更完善的治療體系。更具體地講，要全面實現精準醫學，我們首先需要在各制藥企業、生物技術公司、學術界、診斷機構等參與方之間建立起緊密的協作體系，從而推動創新工作的快速進步。

目前，全球精準醫療更多地集中在人類對惡性腫瘤的早期診斷和治療上，基于個體基因檢測的腫瘤個體差異化治療成為重要趨勢。傳統的藥物治療由于沒有考慮到個體基因的差異性，在用藥效果上會產生很大的差異?；驒z測可以幫助醫生基于基因分析選擇潛在的靶向治療藥物。據介紹，精準醫療是通過基因組、蛋白質組等組學技術和醫學前沿技術，對于大樣本人群與特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療的靶點，并對疾病不同狀態和過程進行精確分類，最終實現對疾病和特定患者進行個體化精準治療的目的，提高疾病診治與預防效益。

業內專家告訴記者，精準醫療主要包括三個層次，層次間逐級提高，難度呈幾何級數加大?；A層次方面，基因測序是精準醫療的基礎。無論是細胞治療還是基因治療，首先要通過基因測序診斷病情才能設計方案。在實施精準醫療方案過程中，需要大量的細胞和分子級別的檢測。基因測序工具分為測序儀和試劑，醫療器械公司可以順勢介入測序設備生產領域。中等層次方面，主要涉及細胞免疫治療。通過對免疫細胞的功能強化和缺損修復，提高免疫細胞的戰斗力。這種技術治療癌癥效果好，但操作難度大，對患者身體素質要求較高，難以大面積推廣。最高層次方面是基因編輯。癌癥本質上是人體基因變異導致的細胞分裂失控。基因剪輯就是對患者癌變細胞的變異基因進行批量改造，使之成為正常細胞。

精準醫學有望真正改善民眾的生活質量，甚至挽救更多生命。而人工智能的應用則能夠顯著放大這種積極效果。對于眾多因目前診療費用及醫療保險額度而無法承擔高復雜度治療方法的患者，精準醫學與AI技術的結合還能顯著降低治療的成本與享用門檻。誠然，精準醫學仍然面臨著諸多挑戰，但我們相信人工智能的介入將幫助我們不斷探索、最終實現這一偉大目標。

中國推動精準醫療的發展，將惠及普通百姓，所以降低成本、完善醫療保險體制顯得尤為重要。我們完全有能力根據我們自己的想法、自己的基礎來建立精準醫學，找尋中國自己的方向。中國在制定“十三五”規劃過程中，專家形成了７個共識，包括基因組技術的大規模應用已經趨向成熟，蛋白質組學將會取得重大突破，干細胞和再生醫學已經進入臨床應用和產業化階段，疫苗和抗體將成為生物醫藥重點突破的領域，生物治療、個性化診療技術成為現代醫學重要方向，醫療器械成為與藥物齊頭并進的新型產業，最后是生物信息學向海量數據產出和廣泛應用兩個方向發展。