宋詩詩報道，在宋詩詩看來，人的一生，健康是永恒的論題。2020世界人工智能健康云峰會圓滿結(jié)束，會上我國工程院院士李蘭娟的一席話，引發(fā)人們對AI健康醫(yī)療的關(guān)注。

我國工程院院士李蘭娟在會上分享我國抗疫效果及人工智能在防疫中的使用時表明：“在疫情防控傍邊，AI在包含公共衛(wèi)生、疫情研判、情緒辦理、地圖服務(wù)、基因檢測、藥物研制，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等發(fā)揮了非常重要的作用。”

其實，AI之于醫(yī)療健康工業(yè)，除了疫情中體現(xiàn)出來的一系列“AI助力”防疫辦法之外，AI對醫(yī)療健康工業(yè)的改變還體現(xiàn)在制藥、診治、保健等方方面面，以至于本錢對醫(yī)療健康工業(yè)充滿期待。

本錢繼續(xù)出資醫(yī)療健康工業(yè)

融資，在醫(yī)療健康工業(yè)是常事。這既標(biāo)明醫(yī)療健康商場是個“掘金地”，也說明在醫(yī)療健康商場，本錢出資熱情高漲。

鈦媒體TMTBASE全球一級商場數(shù)據(jù)庫總計收錄，醫(yī)療健康范疇全球投融項目共收錄37起(自6月29日起至7月5日)，國內(nèi)融資17起，國外融資20起;從融資金額上看，國內(nèi)醫(yī)藥范疇總?cè)谫Y占比最高，約為75.6%;國外生物技術(shù)范疇融資總額位居榜首，占比約為40.3%。

其間，國外投融資方面，生物技術(shù)、醫(yī)療信息化、醫(yī)藥范疇最為火熱，各到達(dá)4起;本周億級以上融資占總?cè)谫Y額的57.2%。

鈦媒體醫(yī)療健康周報說明，國內(nèi)外醫(yī)療健康工業(yè)一周三十多起融資是正常融資數(shù)目規(guī)模，而醫(yī)療健康工業(yè)如此被本錢看中的原因是多樣的。

一方面，跟著老年人人口數(shù)量逐年增加，社會老齡化的進(jìn)一步加劇，且人均可支配收入的穩(wěn)步提升，對健康的需求得以充沛釋放，醫(yī)療健康工業(yè)進(jìn)入黃金開展期。

觀研天下數(shù)據(jù)：2014年我國60歲及以上老年人口有2.12億人，占總?cè)丝诘?5.5%，到2018年年末，我國60歲及以上老年人口約2.49億，占總?cè)丝诘?7.9%。人口老齡化將為我國大健康工業(yè)帶來開展契機(jī)。

從醫(yī)療健康保險商場的增加速度也可以看出，顧客對健康的重視。公開資料顯現(xiàn)，2010年我國健康險保費(fèi)僅為677.47億元，到2018年現(xiàn)已增加到5448.13億元，占全國保險業(yè)保費(fèi)總收入的14.33%，同比增加達(dá)24.12%，是增速最快的險種, 是職業(yè)保費(fèi)收入增速的6.15倍。

另一方面，跟著年代技術(shù)的變遷，醫(yī)療職業(yè)不斷地迭代和晉級，醫(yī)藥科技、生物科技、智能化等技術(shù)的開展，推動健康工業(yè)各個垂直范疇產(chǎn)品及服務(wù)的晉級，醫(yī)療職業(yè)也將迎來爆發(fā)性的增加。

在AI醫(yī)療范疇，AI+藥物研制、AI+健康辦理，以及AI+印象等等，智能化手段現(xiàn)已得到了廣泛的使用。其間，作為醫(yī)療健康工業(yè)重要環(huán)節(jié)和營收主心骨，制藥范疇更是因AI而面貌一新。

制藥面貌一新

毫無疑問，制藥工業(yè)現(xiàn)已走在智能化革新的路子上。

至于到了哪一階段，或許正如阿斯利康全球執(zhí)行副總裁王磊所說的：“盡管AI還沒有直接發(fā)明新的藥物，但在許多新藥發(fā)明的背面都有AI的身影，它現(xiàn)已成為了我們研制過程中不行缺少的部分。”

制藥工業(yè)的智能化改變，詳細(xì)體現(xiàn)在縮短了新藥研制時刻以及降低了藥物研討本錢。

在制藥時長方面，近年來藥物靶標(biāo)確認(rèn)、先導(dǎo)化合物挑選、臨床試驗論證等一系列雜亂環(huán)節(jié)讓新藥研制成了一條“長征路”，新藥研制周期長、成功率低、費(fèi)用高一直困擾著制藥職業(yè)。平均需求約14年時刻，花費(fèi)26億美元才能將一款新藥推向商場。

因而，為了破解藥物研制時刻長、高投入、高風(fēng)險、報答慢的困局，AI才開端慢慢走入了很多醫(yī)藥企業(yè)的視野。近年來，全球出現(xiàn)了百余家專心于經(jīng)過人工智能技術(shù)提速靶點發(fā)現(xiàn)、化合物組成、化合物挑選、性質(zhì)猜測、晶型猜測的科技公司。

在制藥本錢方面，“十年攻關(guān)+十億美元投入”早已是新藥出爐的“標(biāo)配”以及醫(yī)藥范疇的“心腹大患”。這些科技公司經(jīng)過強(qiáng)大的計算才能，削減新藥研制過程中人力、時刻、物力等投入，然后降低藥物研制本錢，提速新藥研制環(huán)節(jié)，更快挑選出具有較高活性的化合物為之后的臨床實驗做準(zhǔn)備。

依據(jù)德勤公司發(fā)布的研討報告顯現(xiàn)：2017年全球前12位生物制藥巨子在研制上的出資報答率僅有3.2%，處于8年來較低水平。并且，成功上市一款新藥的本錢從2010年的11.88億美元現(xiàn)已增加到了20億美元。

在嘗到AI制藥甜頭之后，越來越多的世界巨子加快入局智能化腳步，再加上我國醫(yī)藥工業(yè)商場更廣闊，AI化革新將是一個新的經(jīng)濟(jì)增加起色，AI在制藥范疇的使用可謂如火如荼。

據(jù)統(tǒng)計，有100 多家草創(chuàng)企業(yè)在探究用 AI 發(fā)現(xiàn)藥物，傳統(tǒng)的大型制藥企業(yè)更傾向于選用協(xié)作的方式，如阿斯利康與 Berg，強(qiáng)生與 Benevolent AI，默沙東與 Atomwise，賽諾菲和葛蘭素史克與 Exscientia，輝瑞與IBM Watson等。

有利益的當(dāng)?shù)�，少不了互�?lián)網(wǎng)巨子。國內(nèi)騰訊、百度互聯(lián)網(wǎng)巨子，為了完善醫(yī)療健康布局，對AI制藥工業(yè)的深挖掘也是不留余力。

近來，騰訊公司在官方公眾號上發(fā)布其首個AI驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)渠道“云深智藥(iDrug)”，引發(fā)商場熱議。近年來，騰訊頻頻出資在醫(yī)療健康工業(yè)，此次涉及AI制藥工業(yè)是醫(yī)療生態(tài)布局中的一環(huán)，業(yè)界人士表明：在意料之中。

騰訊官方泄漏：“云深智藥”主要是根據(jù)騰訊AI Lab自主研制的深度學(xué)習(xí)算法，為尋找潛在活性藥物提供數(shù)據(jù)庫和云計算支持，可以掩蓋臨床前新藥研制悉數(shù)流程的五大模塊�，F(xiàn)在，云深智藥現(xiàn)已運(yùn)轉(zhuǎn)十個左右研制項目，其間包含對抗新冠病毒藥物的虛擬挑選和性質(zhì)猜測，挑選得到的化合物現(xiàn)在正在實驗驗證中。

相同的，高喊“all in AI”，必定不會錯失醫(yī)療健康工業(yè)，而AI制藥也早早就在規(guī)劃中。

為更好的切入AI制藥商場，百度出資人工智能藥物研制公司 InSilico。而InSilico是知名的AI制藥企業(yè)，其協(xié)作方包含約翰霍普金斯大學(xué)、哥本哈根大學(xué)、藥明康德、JUVENESCENCE、葛蘭素史克、諾華、強(qiáng)生、藥明康德等等。

顯然，百度牽手InSilico，即可獲得InSilico數(shù)據(jù)與資源，龐大的資源和海量的數(shù)據(jù)，可謂是一張AI制藥通行證。

總之，越來越多傳統(tǒng)藥企、互聯(lián)網(wǎng)巨子、草創(chuàng)者加碼布局AI制藥工業(yè)，加速了制藥的AI化革新。僅僅，在這場革新中，它們各有各的更多的是挑戰(zhàn)。

AI落地問題

因為職業(yè)壁壘高，攻堅難度。但國內(nèi)方面，受制于此前國內(nèi)藥企的研制才能約束，國內(nèi)AI+新藥研制的公司僅有寥寥幾家。

跟著國內(nèi)創(chuàng)新藥器的開展及人工智能水平的不斷提高，近年來職業(yè)界也出現(xiàn)出了一批優(yōu)質(zhì)企業(yè)。但一起，因為AI賦能藥物研制屬于交叉學(xué)科，團(tuán)隊AI和藥物研制跨學(xué)科布景，全球AI+新藥研制都面對人才缺少的問題。

黃俊洲表明，現(xiàn)在云深智藥團(tuán)隊由來自藥物研制科研機(jī)構(gòu)和知名藥企的專家、AI算法科學(xué)家和渠道系統(tǒng)技術(shù)開發(fā)工程師一起搭建。

但值得注意的是，現(xiàn)在因為生物學(xué)的雜亂性，還沒有直接的與AI 制藥相關(guān)的產(chǎn)品被同意發(fā)行，AI 在制藥職業(yè)藥物研制上的潛能，仍有許多障礙需求跨越�，F(xiàn)在其主要起到的還是幫忙作用，包含藥物挖掘、深度學(xué)習(xí)算法剖析數(shù)據(jù)以及猜測新藥有效性等，但這僅僅 AI 進(jìn)軍制藥職業(yè)初步的結(jié)果。

實際上，AI可能對藥物研制帶來的降本增效，正在讓越來越多的藥企選擇加碼，這在Exscientia與很多巨子藥企的協(xié)作上，以及羅氏、吉祥德等知名藥企近幾年的布局上就得以窺見�？偟膩碚f，本錢的關(guān)注和巨子的入場，使AI藥物發(fā)現(xiàn)被寄予厚望，盡管它還沒有出現(xiàn)太大效果，但它的開展前景現(xiàn)已被業(yè)界人士普遍看好。

但是，專家以為，AI使用于新藥研制與醫(yī)療AI落地面對相同的問題，如人才缺少、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與同享機(jī)制、商業(yè)模式創(chuàng)新等許多問題。人工智能在醫(yī)學(xué)范疇的使用需求生物醫(yī)學(xué)、生物信息與臨床醫(yī)學(xué)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計剖析、醫(yī)學(xué)辦理等學(xué)科布景的跨界人才。

(新媒體責(zé)編：syhz0808)