作者：ken
正如神经学家V.S.Ramachandran所说，所有颠覆性的新科技都源于一个可能真实的、想象出来的概念，而颠覆性的计算机技术，也必然会带来医疗卫生保健和生命科学领域的大变革。
适应新科技是一个缓慢的过程，医疗相对其他学科而言则历时更久。1928年亚历山大·弗莱明发现世界上第一种抗生素盘尼西林（ Penicillin，青霉素），1929年第一篇关于盘尼西林的文献发表，但此后一直经过有效性试验、毒理性试验、改进青霉菌发酵工艺等，历时14年，直到1943年才真正解决了盘尼西林大规模生产的问题。在诺曼底登陆前夕，盘尼西林的数量已经足够登陆的美国士兵使用。对于中国，青霉素的工业化生产直到1958年才得以实现。
一个更近的例子是腹腔镜手术（laparoscopic surgery）。腹腔镜手术发现于1901年，具有手术创伤小、病人痛苦小、恢复时间快的优点，但是直到90年代才开始广泛使用。
医疗行业适应新科技较为缓慢，但新科技带来的改变通常是颠覆性的。医药的近代史包括一段很长时间的渐进式创新（比如在描绘基因图谱上做出的努力），共病症状引发的突破性创新（比如单克隆抗体的开发）。医疗系统是一个复杂的系统，容易产生“蝴蝶效应”——微小的变化可以产生大的影响和改变。比如说，1907年，人均寿命很难达到45岁，到了2007年人均寿命提高到了75岁，而这主要是婴儿死亡率的显著改变造成的，婴儿死亡率的改变则通过一系列关键系统的改革，比如水净化系统和疫苗接种。
现在，每个行业都在被颠覆性的高新技术所影响，但是医疗系统又是否足够成熟去做彻底的改变？2009年，美国高科技法案（HITECH Act）授权，可在美国广泛使用电子医疗记录（EMR, electronic medical records）。通过医疗立法，未来可以通过突破性的软件进行彻底的变革，尤其是那些能够利用大型、复杂数据库的软件。我们相信这个变化会发生，因为人工智能（AI）、大数据、区块链技术、机器人技术和3D打印技术这5项高科技正向医疗领域渗透。
人工智能（AI）
人工智能软件（Artificial intelligence software）常用来简单地优化程序(知识工程)或充当统计学习软件(机器学习)。这当中一些程序已经用于“临床决策支持”，实现了常规使用，但是还没有证实人工智能可以取代人类的评估。
现在我们看到的假设生成（hypothesisgeneration）AI程序(语境化)，这些程序有能力提高智能阈值，解析松散的联系去发现之前未找到的意义，医药研究领域用到的IBM公司Watson软件，就是采用认知计算系统的商业人工智能。
机器学习能力的进步，也提高了智能分析的阈值。战胜围棋世界冠军的人工智能程序AlphaGo主要的工作原理便是深度学习，通过机器学习，智能分析的能力可以超越人类大脑。
未来人工智能在医疗互动，药物发现，治疗方案决策等方面将发挥越来越重要的作用。
大数据（Big Data）
生物数据具有一定深度、密度和多样化。过去，非结构化数据在没有人工排序计算或数据结构不完整的情况下是无法进入电脑系统的。
然而，EMR (电子医疗记录，Electronic Medical Record) 出现之后，医疗系统开始收集非结构化的、实时的、综合的数据。现在计算机已经能够运用机器学习，自然语言处理和高级文本分析程序去解析这些异构数据。
大数据带来的变革是突破性的，它允许将松散关联的事物处理产生新的假设。
早期的关联方法，是在19世纪80年代，由D. R.Swanson教授提出的“基于文献的知识发现”方法，大意是“从公开发表的非相关文献中发现某些知识片段间的隐含联系，并在此基础上提出科学假设或猜想，经过科研人员进行攻关或实验”。1986年，D. R. Swanson发现有的文献记载了部分雷诺氏病患者血液中有些异常（如血液黏度偏高），又有一些文献记载了食用鱼油能纠正这些异常（如它可降低血液黏度）。通过文献关联研究，他提出了食用鱼油会对雷诺氏病患者有益的假设，发表在《Raynaud’s disease was loosely associated with fish oil》中，最终这个科学假设被临床实验所证实。镁—偏头痛(migraine and magnesium)、生长调节素C—精氨酸(Somatomedin-Cand Arginine)和可作为生物武器的潜在病毒(Potential Bio-warfare Agents)等案例也是通过这种方法获得的。
依靠人工去发现这些关联是非常困难的，未来依靠大数据的力量将有望发现新的关联与知识。
区块链（Blockchain）
未来区块链技术的颠覆性可能堪比互联网。
如今，全球区块链商业理事会中国中心已成立。区块链解决的一个中心问题是中介信用问题，通俗来讲，以前两个互不信任的人要合作很难，必须依靠第三方，比如转账，通过银行。但通过区块链技术，人们可以在没有中介的情况下实现双方互信的转账行为，区块链的核心技术，便可以使陌生的双方实现相互信任，通过去中心化实现安全。中国区块链应用研究中心理事长邓迪说：“在区块链上没有一个数字是凭空产生的，没有任何一个数字是可以凭空消灭的，所有数字的转移和修改都需要在区块链留下记录，所以当我们看到一个数字的时候他不是一个孤立的数据，而是从产生到现在所有转移，交易，修改的过程。区块链可以给数据以信用”。
区块链提供了一个分散的数字分类帐，合作的各方可以使用区块链，生成智能合同来提高准确度和效率。区块链技术对临床试验技术，医疗账单、药品供应链和去识别病人信息传输具有潜在价值。
医学机器人
医学机器人有颠覆性的潜力，因为他们可以极大地改变生产规模、再现性和保健服务的位置。
达芬奇机器人（DaVinci robot）可以操纵小于人类的手大小的手术器械，达芬奇机器人手术和腹腔镜手术都具有创伤小，术后疼痛少，恢复效果快的优势，而达芬奇机器人手术比腹腔镜手术更精准，同时可以避免医生长时间手术疲劳造成的误差，使手术更完美。
纳米机器人（Nano-robotics），它是根据分子水平的生物学原理为设计原型，设计制造可对纳米空间进行操作的“功能分子”器件。它可以用于非侵入性治疗、细胞修复和非定域化的治疗，如远程手术或美国军方的Trauma Pod（半自动化机器人手术系统）可以启用远程护理。
早在1987年在美国上映的科幻电影《惊异大奇航》中，科学家将缩小至几纳米的人及飞船注射到人体血管，从而使这些超微小的“参观者”对人体各个器官的组织、运行等情况进行直接观察，那时候，纳米级技术也仅是一种科学的幻想，不过如今已经成为了现实。
纳米机器人是纳米生物学中最具诱惑力的内容，相关资料显示：第一代纳米机器人是生物系统和机械系统的有机结合体；第二代纳米机器人是直接从原子或分子装配成具有特定功能的纳米尺度的分子装置；第三代纳米机器人将包含有纳米计算机，是一种可以进行人机对话的装置。
有关专家预言：用不了多久，个头只有分子大小的神奇纳米机器人将源源不断地进入人类的日常生活。中国科学家和未来学家周海中在1990年发表的《论机器人》一文中甚至预言：到21世纪中叶，纳米机器人将彻底改变人类的工作和生活方式。
医用纳米机器人目前仍处于研发试验阶段，还未能进入临床实用阶段。但可以肯定的是，未来几年内，纳米机器人将会带来一场医学革命。美国发明家和未来学家、谷歌公司工程总监雷·科兹威尔在接受《华尔街日报》采访时指出：医用纳米机器人将来把人脑和云脑(云计算系统)连接起来，届时就可以提高人类智力和延长人类寿命，让我们期待这一天早日到来。
3D打印
3D印刷有潜力通过改变药品生产、无机设备、假体或者医用无机材料来改变医疗供应链。
2015年8月5日，首款由美国制药公司Aprecia采用3D打印制药技术ZipDose制备的SPRITAM（左乙拉西坦，Levetiracetam）速溶片，得到美国食品药品监督管理局（FDA）上市批准，并于2016年正式售卖。SPRITAM主要用于治疗癫痫，Aprecia的3D打印药片一个突出的特点是药片溶解速度快，适合吞咽困难的患者服用。
美国Aprecia公司的3D打印制药技术ZipDose简介
3D打印在组织工程、再生受损或病变的人体组织方面也非常有前景。3D打印用到的生物墨水（bio-inks）可以由活细胞、cell-supporting水凝胶、细胞外基质（如胶原蛋白、羟基磷灰石（ Hydroxyapatite））来充当。哥伦比亚市密苏里堪萨斯大学的研究人员，采用活细胞作为材料开发出来一种生物墨水，他们希望将来有一天能完成诸如打印出器官衰竭的替代品，虽然只在测试和开发的早期，但是3D打印技术的创新，必将带来医药领域的新格局。
如上提到的5项技术，任何一项的进步都将极大的改变目前的生物医学现状。我们现在已经有能力去使用智能系统来收集大范围的、准确的生物信息，使数据结果结构化、通过AI系统分析生成 假设、生成一个3D打印的生物器官，并且远程控制这些产品。所以，是时候想想如何通过这些工具来塑造我们的未来了。