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牛津大學(xué)統(tǒng)計系計算統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)小組的Chris Holmes教授參加牛津大學(xué)AI博士后研討會。他是第一位擔(dān)任數(shù)學(xué)、物理和生命科學(xué)部與醫(yī)學(xué)科學(xué)部聯(lián)合主席的人。他還是倫敦艾倫圖靈研究所的健康科學(xué)主任，這一角色反映了他在牛津大學(xué)在全國范圍內(nèi)的角色。在辦公室里與露絲?亞伯拉罕斯（Ruth Abrahams）交談時，他揭示了機器學(xué)習(xí)、人工智能和健康如何達(dá)到最佳狀態(tài)。

牛津大學(xué)AI博士后研討會：醫(yī)療健康領(lǐng)域大規(guī)模真實數(shù)據(jù)優(yōu)化

為什么將統(tǒng)計系和醫(yī)學(xué)科學(xué)司聯(lián)系起來很重要？
我認(rèn)為這真的很關(guān)鍵。這是解決正確問題的關(guān)鍵。如果研究人員想要產(chǎn)生影響，他們必須在采煤工作面工作，這是絕對必要的。他們必須與了解現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和混亂性的研究人員合作。
我們越來越多地看到可穿戴設(shè)備和傳感器信息的使用。特別是在某些疾病領(lǐng)域，它提供了獨特的信息來源。在諸如癡呆等領(lǐng)域，使用傳感器和可穿戴設(shè)備為我們提供了比患者或訪問診所或執(zhí)行測試的人能夠捕獲的信息分辨率更高的分辨率。

人工智能和機器學(xué)習(xí)是個性化醫(yī)療未來的關(guān)鍵嗎？
每個人都知道世界正在迅速變化。我們越來越多地看到多模態(tài)數(shù)據(jù)，這是我們實際上試圖組合來自非常不同的異構(gòu)來源的信息的地方。我們現(xiàn)在真正開始將遺傳學(xué)與醫(yī)學(xué)成像和電子健康記錄相結(jié)合，并試圖將所有信息來源匯集在一起，以改善臨床決策或科學(xué)理解。我們在統(tǒng)計部的小組以及大數(shù)據(jù)研究所（BDI）的小組中開發(fā)的工具越來越關(guān)注我們?nèi)绾未笠?guī)模地組合異構(gòu)信息源。

您對您在健康科學(xué)方面的工作領(lǐng)域最興奮的是什么？
大規(guī)模人口數(shù)據(jù)集。人們越來越認(rèn)識到圍繞人口多模式測量的機會：比如英國生物銀行，它有五十萬人。我們正在與NHS數(shù)字公司合作，他們真正開始將患者信息庫匯集在一起。為了能夠最大限度地利用機器學(xué)習(xí)和人工智能的機會，你真的需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)，我們開始收集這些數(shù)據(jù)。這將為患者和由此產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)理解帶來巨大好處。

NHS是理想的合作伙伴嗎？
在英國，我們有一個從搖籃到墳?zāi)沟膯我会t(yī)療服務(wù)提供者和遺傳多樣化的人口，這一事實對我們來說是一個巨大的潛在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，也是真正改善醫(yī)學(xué)科學(xué)的機會。現(xiàn)在，這一點越來越得到認(rèn)可。
NHS正在研究如何為患者帶來好處。顯然，這本身就帶來了數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)價值的問題，但這是一個真正的機會，并且有一些非常有希望的跡象。
人工智能將在一系列領(lǐng)域?qū)】诞a(chǎn)生影響，從非常早期的分子醫(yī)學(xué)到臨床試驗和藥物發(fā)現(xiàn)的分析，再到運營方面和患者護理的提供。

您的團隊如何選擇解決哪些健康問題？
那里有很多有趣的問題。但我們首先要問自己的問題是：“數(shù)據(jù)研究準(zhǔn)備好了嗎？可用的數(shù)據(jù)是否能夠支持基于證據(jù)的分析，并能夠支持我們希望應(yīng)用于它們的機器學(xué)習(xí)方法類型？
它以問題為中心。問題決定了方法。

所以你針對每個問題調(diào)整你的方法？
絕對。我們將機器學(xué)習(xí)和人工智能視為一個工具箱，并將其用于我們試圖解決的問題。我們希望定制和應(yīng)用最相關(guān)的方法。

您認(rèn)為將機器學(xué)習(xí)納入診斷、預(yù)后和治療計劃是否會成為未來的常態(tài)？我們在看什么樣的時間尺度？
這是一個不可思議的時刻。這是世界的結(jié)合：大規(guī)模捕獲數(shù)據(jù)，擁有新的機器學(xué)習(xí)，人工智能算法和計算資源，并能夠分析這些類型的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)組合在一起。這是一個非常強大的組合。

您認(rèn)為確保數(shù)據(jù)受到保護的最佳方法是什么？
道德和數(shù)據(jù)治理是關(guān)鍵的前沿和中心。我們確保圍繞算法的最高級別的數(shù)據(jù)治理和道德規(guī)范的方式非常依賴于上下文。

您在統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)和醫(yī)療保健方面正在努力實現(xiàn)的總體愿景或目標(biāo)是什么？
把重點放在問題上。始終確保我們正在努力解決科學(xué)問題，幫助理解科學(xué)問題或為患者帶來好處。然后，我們可以利用這些來突出我們需要方法創(chuàng)新以及支持新方法的新理論的地方。對我來說，這是在牛津大學(xué)、統(tǒng)計系和醫(yī)學(xué)院的一個非常令人興奮的部分。我們利用與臨床醫(yī)生和醫(yī)學(xué)科學(xué)家的合作來開發(fā)新的機器學(xué)習(xí)算法，并從新的理論理解中了解事物在哪些方面有效，哪些方面無效。

牛津在這些合作中有什么特別之處？
一個顯而易見的答案是杰出的研究人員。我們在概率建模方面有真正的優(yōu)勢，我們稱之為統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)和貝葉斯統(tǒng)計。所以它在那里有這種力量，在醫(yī)學(xué)院也有這種力量。
在統(tǒng)計系和醫(yī)學(xué)系，我們有兩個全球領(lǐng)先的部門，所以擁有這兩個合作伙伴是一次美妙的婚姻。
我們也很幸運地?fù)碛谐錾难芯可?。我們有一個非常棒的CDT - 博士培訓(xùn)中心 - 所以我們有一些非常非常強大的研究生。

你明年有什么計劃？
我們正在開始大型合作。其中之一是與世界領(lǐng)先的藥理學(xué)公司之一諾華合作。這就是我和BDI主任Gil McVean。
我們開始研究脊柱多發(fā)性硬化癥和類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎。粗略地說，諾華正在將他們收集的所有數(shù)據(jù)放入牛津大學(xué)，我們將應(yīng)用人工智能和機器學(xué)習(xí)方法來更好地了解疾病病因、進(jìn)展以及臨床干預(yù)。我們擁有他們擁有的所有醫(yī)學(xué)成像，他們擁有的所有臨床試驗數(shù)據(jù)。所以這真的很令人興奮。