大腦是公認的最復雜、最難理解的系統，以阿爾茨海默癥為例，面對這個大腦的“橡皮擦”，人類至今未找到確切的病因，這也意味著很難對癥下藥，更不用說取得立竿見影的效果。基于這種復雜性，以腦為圓心的腦科學也被認為是生命科學最尖端、最前沿的領域。在5月26日的中關村論壇上，未名腦腦科技有限公司CEO高妍也對北京商報記者分享了她對于腦科學、腦疾病領域人工智能應用、精準診療等方面的諸多看法。

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Q：大腦的復雜具體體現在哪里？腦疾病領域數字診療能夠發揮怎樣的作用？

A：我們經常會說，人類科學最后的疆域有兩個，一個是浩瀚的宇宙，還有一個就是人類的大腦。大腦的工作主要依靠神經元，神經元之間的連接和信息傳遞決定了我們的感知。

人腦大約有1000億個神經元，宇宙中的恒星數量大概也是這個量級，而且每個神經元之間還有8個突觸作為鏈接，復雜程度可想而知。相比之下，ChatGPT的參數有1萬億個，但這1萬億個參數與大腦相比尚不足1/10，而且剩下的9/10也不是一種簡單的線性增長，而是幾何學的增長。

在臨床上，我們發現越來越多的疾病，本質上是大腦出現了問題，就像抑郁癥，并不是心理上的問題。但因為大腦工作的原理太復雜，到底是怎樣的問題導致了抑郁癥的出現，也就是說疾病的靶點在哪，目前我們仍舊沒有答案。而且在腦疾病面前，臨床更多是癥狀學的診斷，而不是病因學上的診斷。

精準醫療是找到一組最適合病人的治療手段，在臨床上就是要找到“抑郁癥們”背后的根源，也就是大腦哪個地方出了問題，這才是腦疾病精準醫療最需要致力的方向。腦腦科技之所以做數字療法，也是為了找到明確的靶點之后，再找到更適合這組人的治療方法，這也包括兩個層面，治療效果更好以及安全質量更高。

Q：目前腦腦科技在與醫院的臨床合作中取得了哪些成果？

A：去年，腦腦科技成功成為北京腦科學臨床轉化的重點項目，與北京安定醫院合作在抑郁癥領域開展精準診療。

所謂的精準診療，其實利用的就是多維多組學的方法。通常一個維度的數據很難解釋大腦疾病的原因，多組學就像是人工智能領域的多模態，能夠融匯影像、語言、基因蛋白甚至患者行為監測等方面的數據，最終匯總起來形成患者立體化的數據刻畫，也就是腦疾病領域的數字孿生。目前很多腦疾病的治療手段就像是漫無目的的掃射，在數字孿生的基礎上找靶點，再針對靶點做治療，就相當于給治療找“靶子”，這也是多維多組學精準診療的主要發力點。

Q：您認為人工智能技術將如何賦能腦科學？將在解決腦疾病方面發揮怎樣的作用？

A：人們對于高維度的事物是很難理解的，大腦就是這樣一個高維度的臟器，但它同時也給我們輸出了大量的數據，如何處理、解讀數據就成了最大的難點。

包括一些藥物的治療效果在內，醫學的發展其實得益于工業革命后統計學的發展。但大腦本身十分復雜，不同個體之間又存在明顯的異質性，想在腦疾病領域找到治療組比安慰劑組更有效的結果，是很困難的事情。其背后的原因在于，單單是這組人如何定義，就需要大量的數據及算法分析支撐，這時候人工智能就能夠發揮作用了。

整體上講，人工智能對腦科學的影響是分階段進行的。第一階段，基于多維多組學方面的信息采集，動輒是千萬級的，正常人很難理解，人工智能其實就是在幫助我們對數據做“降維”，這是人工智能給腦科學的最大幫助。第二階段就是應用端，能否幫助我們優化決策方案，找出優于傳統經驗的預測結果。

第三階段強調的就是系統性，幫助我們做預測。當然這種預測本身也是雙刃劍，其中涉及到很多監管、倫理及安全性的問題，最終決定權還是要在人的方面。但至少在效率問題上，人工智能能夠幫助我們優化和提升決策上的效率，特別是在中國醫療供給側嚴重不足的情況下。

我相信，未來腦疾病一定是腦科學、臨床醫學及人工智能等幾個學科的交叉，才有可能解決人類腦疾病的問題。

北京商報記者 楊月涵