人工智能正勢不可擋地落地應(yīng)用于各行各業(yè)，數(shù)據(jù)密集的醫(yī)療領(lǐng)域自然成為人工智能落地應(yīng)用“重鎮(zhèn)”，如“人工智能+制藥”“人工智能+醫(yī)療影像”“人工智能醫(yī)學(xué)仿真系統(tǒng)”等。業(yè)內(nèi)專家指出，人工智能正在改變制藥流程，提升了藥物研發(fā)效率，政策的助力也推動(dòng)“人工智能+醫(yī)療”進(jìn)入快車道；同時(shí)，面對(duì)當(dāng)前行業(yè)面臨的諸多挑戰(zhàn)，各方仍需攜手共同探索解決之道。

  人工智能與制藥結(jié)合不斷提速

  今年下半年，醫(yī)藥巨頭輝瑞和禮來均宣布首次設(shè)立首席人工智能官，這一崗位的設(shè)立，表明人工智能被提升到公司最高管理層級(jí)別。兩家公司一個(gè)被稱作“宇宙藥企”，一個(gè)則是全球市值最高藥企，可以說代表著全球制藥業(yè)在戰(zhàn)略上的最新動(dòng)向。

  那么，人工智能到底如何改變了制藥流程？

  星亢原聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官劉帆介紹，人工智能技術(shù)在傳統(tǒng)制藥中的應(yīng)用，大致可分為三個(gè)階段：藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)和識(shí)別、藥物分子設(shè)計(jì)、臨床開發(fā)和臨床轉(zhuǎn)化方案的優(yōu)化。“這其中，第二階段數(shù)據(jù)最豐富，人工智能技術(shù)應(yīng)用也更成熟。”

  前不久，人工智能制藥領(lǐng)頭企業(yè)英矽智能對(duì)外宣布，其一款人工智能藥物取得積極結(jié)果，數(shù)據(jù)顯示出良好的安全性和劑量依賴性的藥效趨勢，這也成為全球首個(gè)人工智能藥物概念驗(yàn)證案例。

  星亢原介紹了其在藥物分子設(shè)計(jì)與優(yōu)化方面的進(jìn)展，目前公司已搭建了由“人工智能+生物物理+高通量”三大要素組成的創(chuàng)新藥物研發(fā)平臺(tái)。“我們希望用創(chuàng)新技術(shù)和平臺(tái)去解決制藥領(lǐng)域的‘老大難’問題，即‘不可成藥’靶點(diǎn)的成藥問題”，劉帆介紹，公司進(jìn)展最快的一個(gè)產(chǎn)品管線于今年年底在美國食品藥品管理局進(jìn)行臨床試驗(yàn)申報(bào)，這是一款針對(duì)實(shí)體瘤的腫瘤免疫靶點(diǎn)，是星亢原利用人工智能計(jì)算篩選蛋白進(jìn)而實(shí)現(xiàn)成藥的一個(gè)典型案例。

  研發(fā)效率顯著提升

  在人工智能引領(lǐng)的新一代信息技術(shù)革命浪潮下，藥物研發(fā)效率大大提升。英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官任峰曾表示，人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得某些藥物分子的研發(fā)較傳統(tǒng)方式用時(shí)縮短了三分之二，研發(fā)費(fèi)用只有行業(yè)平均研發(fā)費(fèi)用的十分之一。平均來看，在沒有人工智能支持的情況下，新藥研發(fā)管線的成功率通常低于5%，而人工智能的引入可以將這一數(shù)字提高3至5倍。

  回顧這些年，人工智能制藥領(lǐng)域不論是資本市場表現(xiàn)，還是管線推進(jìn)，都經(jīng)歷了起起伏伏的發(fā)展。

  英矽智能高級(jí)業(yè)務(wù)拓展總監(jiān)王玨坦言，在很多藥物研發(fā)實(shí)際場景中，尤其是在具備較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)，人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了非常好的落地。但是，由于藥物研發(fā)鏈條長、涉及數(shù)據(jù)種類多，想要通過人工智能完成藥物研發(fā)“端到端”的系統(tǒng)性提升，目前仍非常具有挑戰(zhàn)。

  前路漫漫亦燦燦。2024年諾貝爾三大科學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)中，兩大獎(jiǎng)項(xiàng)與人工智能研究相關(guān)。同樣也是在今年，一家人工智能領(lǐng)域新銳公司推出了一款能夠生成新型蛋白質(zhì)的里程碑人工智能模型，利用這一模型，研究團(tuán)隊(duì)生成了一種新型綠色熒光蛋白。

  在海通證券投行委醫(yī)療健康行業(yè)組負(fù)責(zé)人王莉看來，這些成果的發(fā)布對(duì)于投資界來說是相當(dāng)大的鼓舞。“新型綠色熒光蛋白需要5億年的進(jìn)化才能自然發(fā)生，而這家人工智能領(lǐng)域新銳公司成立于2023年。這讓我們感到，人工智能與醫(yī)療行業(yè)的結(jié)合迎來了真正的第二波浪潮，一些底層邏輯開始在真正意義上進(jìn)行兌現(xiàn)，而不再是講故事。”

  王莉表示，其團(tuán)隊(duì)在七八年前就開始關(guān)注人工智能與醫(yī)療場景的結(jié)合。起初，人工智能應(yīng)用的場景更多是人員的替代、效率的提升。“但在這些場景中，人工智能作為一種工具產(chǎn)生的價(jià)值一直是被打問號(hào)的，大家也在懷疑人工智能在這些場景中是否有落地的必要性。后來，我們將目光聚焦在人工智能與制藥的結(jié)合領(lǐng)域，在這一應(yīng)用場景中，人工智能并不是在提升人員效率，而是在提升時(shí)間效率和資金效率上發(fā)揮作用。我們期待人工智能是一種顛覆性的存在，能夠改變行業(yè)發(fā)展邏輯，而這也是它的價(jià)值魅力所在。”

  可以看到，相較于海外，國內(nèi)人工智能制藥行業(yè)起步較晚，但其追趕勢頭強(qiáng)勁。2021年是國內(nèi)人工智能制藥的創(chuàng)業(yè)高峰，共有27家公司在這一年創(chuàng)立。今年6月，晶泰科技正式在港交所掛牌上市。

  “人工智能+醫(yī)療”駛?cè)肟燔嚨?/p>

  當(dāng)前，人工智能與醫(yī)療結(jié)合的領(lǐng)域廣泛，不僅限于制藥相關(guān)場景。

  “隨著人工智能、元宇宙等技術(shù)的發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用范圍也越來越廣泛。我們目前聚焦的數(shù)字醫(yī)學(xué)仿真技術(shù)，就是將一些元宇宙的技術(shù)與醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用相結(jié)合，提升醫(yī)生、護(hù)士以及儀器操作人員的培訓(xùn)效率，改善目前基層醫(yī)療服務(wù)能力差的現(xiàn)狀。”復(fù)旦大學(xué)智能機(jī)器人研究院常務(wù)副院長張立華表示。

  “2019年全國每千名兒童兒科醫(yī)生數(shù)僅為0.63，2021年兒童兒科醫(yī)生僅占全國總醫(yī)師數(shù)的3.2%。”張立華表示，其研究的標(biāo)準(zhǔn)化兒童患者模型，可基于虛實(shí)結(jié)合的模擬方案構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化兒童患者模型，搭建高保真模擬診療系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基層兒科醫(yī)生的規(guī)范化、規(guī)?；约盎鶎俞t(yī)療機(jī)構(gòu)診療能力的客觀評(píng)估。

  森億醫(yī)療致力于醫(yī)療的數(shù)據(jù)化和智能化。“雖然中國沉淀了全球最龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)，但很多數(shù)據(jù)未經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理，或者仍是孤島，對(duì)于人工智能來說并不好用，甚至不可用。”公司首席技術(shù)官殷嘉珩介紹，公司與醫(yī)院傳統(tǒng)信息系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，并通過醫(yī)學(xué)自然語言處理技術(shù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)已有病歷信息進(jìn)行識(shí)別、處理和標(biāo)準(zhǔn)化。

  從政策端來看，人工智能與醫(yī)療的結(jié)合也已進(jìn)入快車道。今年11月，國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥局、國家疾控局聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場景參考指引》，聚焦“人工智能﹢”與醫(yī)療服務(wù)管理、基層公衛(wèi)服務(wù)、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展、醫(yī)學(xué)教學(xué)科研相結(jié)合的四大領(lǐng)域，明確醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷等84個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的基本概念和應(yīng)用場景。

  值得注意的是，人工智能落地醫(yī)療領(lǐng)域還面臨很多挑戰(zhàn)。張立華表示，目前在醫(yī)院等機(jī)構(gòu)中，很多醫(yī)療數(shù)據(jù)的沉淀尚未完全開放，解決醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全共享問題需要加速。

  錦天城律師事務(wù)所合伙人、醫(yī)療健康委員會(huì)秘書長吳旭日表示，需要關(guān)注人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域時(shí)的法律和倫理風(fēng)險(xiǎn)。“不論是在制藥領(lǐng)域、診療領(lǐng)域，還是在器械領(lǐng)域，未來人工智能的應(yīng)用都存在數(shù)據(jù)合規(guī)性、敏感個(gè)人信息的保護(hù)問題；在倫理方面，目前業(yè)界關(guān)于算法偏見、算法黑箱等問題也多有討論。此外，人工智能應(yīng)用于不同場景的法律風(fēng)險(xiǎn)也值得關(guān)注，比如，智能診療中的處方權(quán)問題、手術(shù)機(jī)器人的限制性使用問題?？傮w來看，人工智能技術(shù)仍在不斷發(fā)展中，監(jiān)管部門、法律從業(yè)機(jī)構(gòu)等需要直面挑戰(zhàn)，不斷發(fā)現(xiàn)人工智能醫(yī)療應(yīng)用場景中存在的法律問題并推進(jìn)立法完善。”

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