癌症一直是致死率最高的疾病之一，据国际卫生组织统计，2018年全球范围内将有960万人死于癌症，也就是说，死亡人数里每6人就有1人因为癌症去世。
随着医疗技术的发展，治疗癌症也不局限于做手术，其他流行的治疗方法还有：化疗、放射性治疗、靶向治疗。然而即便对付癌症的方法越来越多，癌症的死亡率依然居高不下，因此人们总是“谈癌色变”。
因此一项经济实惠、易于操作、覆盖全身的癌症检查，是把癌症扼杀在早期的关键所在。
在硅谷，有这么一家叫Freenome的医疗技术公司，结合了最尖端的科技和已被证实的医学理论，通过AI分析人血液样本中的DNA碎片，致力于在早期发现癌症并阻止病情扩散，从而在根本上降低癌症的死亡率。
Freenome专精的技术属于人工智能基因组学（AI Genomics），这个名字虽然听上去拗口，但简单地说，就是使用人工智能的深度学习技术，分析人基因组中的规律，通过检测到传统医疗手段无法发现的隐藏关联性，从而达到预知疾病、诊断疾病和甚至确定病发部位的目的。
具体操作中，Freenome会抽取患者少量血液作为样本，用AI分析血液中的 CI DNA（循环免疫 DNA）。这种 DNA 碎片来自于人的免疫细胞并在血液中自由流动，当人的免疫系统对癌细胞发出攻击时，CI DNA 会产生特殊信号。换而言之，如果能检测到CI DNA发出的特殊信号，就能确定癌细胞很有可能已经在人体中形成。
Freenome 使用 AI 分析大量的血液样本，并利用 AI 的深度学习技术，在错综复杂的免疫系统信号中建立起特定信号和特定癌症及其病发位置的关联性。
因此通过分析病人的血液样本，Freenome 的 AI 能从免疫系统发出的信号中筛选出与癌症直接相关的信号，并经过深度学习的经验，从癌症相关信号中确定人体是否患癌症，以及肿瘤出现在什么位置。
目前，Freenome 的技术应用在检测大肠癌，其主要原因就是通过已有的一项排泄物测试已经证明，在早期确诊大肠癌并开始治疗，能显著降低后续医疗费用，因此保险公司愿意为患者接受检测买单，Freenome的技术也才有市场。这也是为什么现阶段在美国市场，Freenome选择从大肠癌做起。
放眼当今的全球医疗诊断水平提升、资源下沉的发展现状，人工智能如同一味济世良药，不断改变调整医疗行业的发展。近日，风投数据公司CBInsights发布了最新一期AI医疗报告，通过九大发展趋势，展示了一幅AI医疗发展全景图。
其中之一的趋势，就阐明了神经网络可以发现潜在患病风险。
去年，谷歌发了一篇Nature，讲了他们训练了一个神经网络，投喂视网膜图像，这个神经网络就可以找出其中有没有患心血管疾病的风险因素。
这项研究中，AI不仅可以通过视网膜图像识别年龄、性别和是否吸烟等风险因素，还可以量化出具体的精确度。
创业公司Cardiogram最近的一项研究表明，深度学习技术可以让消费者通过可穿戴的心率传感器检测出由糖尿病导致的心率变异性变化，这种方法在依据心率检测糖尿病方面准确率高达85％。
在另一项研究中，Mayo诊所与以色列创业公司Beyond Verbal合作，通过分析声音中的声学特征，以便在患有冠状动脉疾病（CAD）的患者中找到明显的声音特征。
看来，以后AI可以更方便的帮我们找到那些早期疾病，拯救那些“癌症一发现就是晚期”的病人。
