他们通过对近1500种血浆蛋白质进行详尽的筛选分析，成功发现了11种能够预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。

　　专家指出，这项技术的最大优势在于“早发现、少花钱”。通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，并结合人工智能技术，医生能够提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。这意味着，许多疾病在尚未显现临床症状之前，就能被及时发现并采取干预措施，从而大大降低治疗成本和患者痛苦。

　　据了解，这项研究最初只是针对阿尔茨海默病及其他类型痴呆。复旦大学科研院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰表示，通过验血发现蛋白质的变化，利用AI算法进行数据分析，最早能提前15年发现阿尔茨海默病等疾病的迹象。

　　为了将这一技术更好地应用于临床实践，复旦大学的科研团队正在积极研发快速检测试剂盒。未来，常规体检中只需增加一项几十元的蛋白质检测，就能轻松筛查出重大疾病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别适合需要定期体检的中老年人。

　　AI医疗是指运用先进的人工智能技术，包括机器学习、自然语音处理、深度学习等技术对药物开发、患者诊疗等环节进行智能化管理和升级，从而提高医疗服务的效率和质量。根据AI赋能场景和应用场景的不同，可以分为AI药物研发、AI医学影像、AI医疗机器人、AI健康管理等。

　　中国AI医疗行业起步较晚，20世纪80年代起才开始AI医疗方面的研究。21世纪10年代，随着阿里、腾讯、百度等企业人工智能大数据通用模型技术积累不断完善，医院等卫生机构数字化建设的逐渐深入，AI医疗产业发展的轮廓逐渐展现。近年来，国内领先的AI医疗企业逐步积累了一定的技术成果，行业融资活动持续保持活跃，AI医疗服务越来越普遍地得到应用，AI医疗行业进入加速发展时期。

　　随着大数据技术和现代医疗体系的不断发展，全球药理学数据爆炸式增长，如何在庞大的药理数据中收集、整理、挖掘、分析和产出成为了医疗行业转型升级的重点。AI技术的发展很好地解决了医疗行业当前的发展痛点，AI医疗在病理研究、药物研发、患者诊疗、术后看护、医院管理等几乎所有医疗环节具有广阔的应用空间。

　　AI医疗市场前景广阔，预计中国AI医疗行业市场规模将会以超过25%的增速保持增长，2028年市场规模将接近300亿元。

　　浙江杭州的良渚实验室研究员沉宁认为，AI算法让药物设计变得快速高效。如果用传统的大规模筛选，大概要15～20年的研发周期，而且有非常大的失败概率。有了AI算法的加持，药物研发周期可以缩短到3～5年。

　　信达证券指出医疗是 AI 技术的重要应用方向之一，看好 AI + 诊断、AI + 制药、AI + 医疗服务三大方向，AI 辅助诊断可提升准确性、效率并降低成本。

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