AI想要牽手藥企,還需要跨越哪些阻礙?
AI在制藥行業(yè)的應(yīng)用被看作是人工智能企業(yè)落地的一大出口,藥企也被認(rèn)為是潛在的最大付費(fèi)方。
動(dòng)脈網(wǎng)曾統(tǒng)計(jì)過,從資金流入來看,今年截至7月份,新流入的“AI+藥物”領(lǐng)域的資金超過6億美元,比去年全年還多,出現(xiàn)井噴式增長。國內(nèi)外打上“AI+新藥”標(biāo)簽的公司已達(dá)100余家。
AI可以應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗(yàn)、合理用藥決策、藥物警戒、藥物重組發(fā)現(xiàn)等眾多領(lǐng)域。
9月26日,在由動(dòng)脈網(wǎng)、蛋殼研究院、中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會(huì)共同主辦,中國醫(yī)療器械行業(yè)協(xié)會(huì)和浙江省健康產(chǎn)業(yè)聯(lián)合會(huì)協(xié)辦的“2018人工智能+藥企創(chuàng)新論壇”上,來自醫(yī)療健康相關(guān)專家學(xué)者、醫(yī)療健康創(chuàng)新企業(yè)、投資公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)行業(yè)代表數(shù)位嘉賓分享了見解,共同探討了AI對(duì)于藥企、醫(yī)院的價(jià)值,以及如何解決突破AI應(yīng)用的挑戰(zhàn)。
演講嘉賓Ross Rothmeier是美國Medidata公司的技術(shù)方案及創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室副總裁。
他為大家?guī)砹艘粋(gè)新數(shù)據(jù):2006年至2015年的10年間,常規(guī)方法進(jìn)行新藥研發(fā),從一期到二期的成功率是63%,從二期到三期是28.8%,55%可以進(jìn)入新藥申請(qǐng)上市階段,但是即便進(jìn)入了這個(gè)階段,也只有83.9%可以最終獲得批準(zhǔn)。如果把這些百分比整合起來,會(huì)發(fā)現(xiàn)所有一期研究藥物只有8.4%能夠成功。
但是,如果借助AI在研發(fā)過程中對(duì)生物標(biāo)志物進(jìn)行選擇,能把上述各個(gè)階段的成功率大幅提升,分別達(dá)到76.7%、46.7%、76.5%、94.5%。這些百分比的組合,意味著一期研究藥物的成功率可以達(dá)到25.9%,超過了原來的3倍!
正是這種驚人的效果,藥企紛紛與AI公司聯(lián)手。
Medidata公司全球各地客戶超過1000家。在其軟件平臺(tái)上,進(jìn)行著13000多項(xiàng)研究,380萬名患者可以提供寶貴數(shù)據(jù)。
在中國,Medidata幫助著870個(gè)臨床實(shí)驗(yàn)研究,擁有146家客戶,其中包括海正藥業(yè)、復(fù)星醫(yī)藥、藥明康德等全國領(lǐng)先的制藥公司和合同研究組織(CRO)。
在國際上,制藥巨頭中 ,GSK、諾華、強(qiáng)生與AI公司Insilico medicine展開了合作,默克、Abbvie則是Atomwise和合作;阿斯利康、輝瑞、武田制藥等藥企也都和人工智能企業(yè)展開了合作。
擁抱AI,成為各環(huán)節(jié)剛需
人工智能的滲透將重塑每一個(gè)行業(yè),在醫(yī)療領(lǐng)域也不例外,人工智能和深度學(xué)習(xí)可以大幅提高效率已經(jīng)不再是炒作的噱頭,而是一種事實(shí)。目前AI的應(yīng)用趨勢和模式也漸漸明晰,對(duì)各方的價(jià)值也開始凸顯。
在患者角度,人工智能能夠更好地解決他們的醫(yī)療需求,提供更好的醫(yī)療服務(wù),受到了患者的歡迎。索聞博識(shí)聯(lián)合創(chuàng)始人范曉磊說道:“患者越來越接受通過基于大數(shù)據(jù)、人工智能的分析,給出診療決策和建議。通過新技術(shù)參與治療管理過程,患者接受程度越來越高。從現(xiàn)有數(shù)據(jù)來看,我們的患者對(duì)于新技術(shù)以及治療數(shù)據(jù)的發(fā)展是呈非常開放和包容的態(tài)度,這是令我們欣喜的結(jié)論!
對(duì)于藥企,人工智能對(duì)于藥企最直接的助益就在于新藥研發(fā)。天士力醫(yī)藥集團(tuán)產(chǎn)品整合研發(fā)IPD管理辦公室主任李云飛先生就AI在發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)上的作用說道:“人對(duì)疾病不斷的認(rèn)識(shí),技術(shù)的發(fā)展,治療的路徑,治療的手段在不斷的變化。發(fā)展的藥物越來越復(fù)雜,需要的技術(shù)越來越高端。信息學(xué)包括現(xiàn)在所謂的大數(shù)據(jù)以及AI,一定在未來會(huì)發(fā)揮作用,而且是發(fā)揮重要的作用!
除此之外,李云飛也說道,人工智能除了作為新藥研發(fā)的工具,也可以作為再發(fā)現(xiàn)中藥價(jià)值的工具。例如網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué),就是綜合了藥物信息學(xué)、軟件信息、分子生物學(xué)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的一種工具。它能夠在預(yù)測中藥靶點(diǎn)、辨別中藥活性成分群、闡明中藥的作用機(jī)制,解釋處方合理性和中藥處方規(guī)律,幫助找到新的適應(yīng)癥。
除了藥企,人工智能同樣可以紓解醫(yī)院端的困境。在醫(yī)院端,不同層級(jí)的醫(yī)院有不同的需求,人工智能是解決問題的關(guān)鍵技術(shù)之一。對(duì)于二級(jí)醫(yī)院建設(shè)醫(yī)聯(lián)體,提升診療水平,更好地服務(wù)患者的需求。在大數(shù)據(jù)流動(dòng)之后,人工智能和深度學(xué)習(xí)可以更好地復(fù)制上級(jí)醫(yī)院的臨床經(jīng)驗(yàn)、診療流程,賦能基層醫(yī)護(hù)人員。對(duì)于三甲醫(yī)院,大量醫(yī)生有著大量的科研需求,人工智能可以更好地利用真實(shí)世界數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)問題依然是國內(nèi)AI的先天不足
雖然AI有著廣闊的應(yīng)用前景,但是AI想要實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用需要大量標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行“飼養(yǎng)”。其次,醫(yī)療健康服務(wù)中各方也需要轉(zhuǎn)變思維積極擁抱人工智能。
在數(shù)據(jù)方面,如果把人工智能分成算法、算力和數(shù)據(jù)三個(gè)維度,則現(xiàn)在行業(yè)主要的機(jī)會(huì)集中在數(shù)據(jù)及應(yīng)用層面,競爭的核心在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。然而,對(duì)于中國醫(yī)療人工智能企業(yè)而言,市場中有大規(guī)模潛在的數(shù)據(jù),但是卻無法被整理、利用起來。一方面,中國醫(yī)院內(nèi)的數(shù)量龐大,但 75%以上是非結(jié)構(gòu)化的,并不能發(fā)揮出“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值。另一方面,無論是建模還是訓(xùn)練機(jī)器,都離不開真實(shí)的臨床環(huán)境,中國大部分醫(yī)療人工智能產(chǎn)品缺少臨床環(huán)境。
范曉磊解釋到:“目前現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)都是不規(guī)范的,受醫(yī)生資歷、個(gè)人風(fēng)格影響較大。其次是數(shù)據(jù)的缺失和淺表化,現(xiàn)在HIS系統(tǒng)大數(shù)據(jù)只記錄基礎(chǔ)的東西。分子大生物的檢測,基因檢測的數(shù)據(jù),院外隨訪數(shù)據(jù),這些針對(duì)科研關(guān)鍵的數(shù)據(jù),在醫(yī)院系統(tǒng)里沒有被記錄。大量信息的缺失,導(dǎo)致這一部分的數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來很多的困境。雖然現(xiàn)在也有自然語言處理的技術(shù),但是對(duì)這一部分的數(shù)據(jù)處理來講,在此之上的投入所得到的價(jià)值力度較低!
來自浩悅資本的李逸石提出了“好”數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn):“我們認(rèn)為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)首先存在于高質(zhì)量醫(yī)院里面,應(yīng)該是臨床專家的經(jīng)驗(yàn),結(jié)合指南,循證醫(yī)學(xué),包含我們更多更完整,更豐富維度的數(shù)據(jù),并且以科研為目的產(chǎn)生高質(zhì)量數(shù)據(jù)。過去做臨床研究,在里面累計(jì)的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)級(jí)別比較高!
技術(shù)可以追趕,但是觀念的轉(zhuǎn)變才是無形的壁壘。再鼎醫(yī)藥首席商務(wù)官梁怡就直言:“我們已經(jīng)可以大致想象未來,5G技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)讓一切互聯(lián)互通。這樣對(duì)整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的業(yè)務(wù)模式、生產(chǎn),各個(gè)方面都將產(chǎn)生沖擊。物聯(lián)網(wǎng)未來將會(huì)是一個(gè)很大的變化。對(duì)所有行業(yè)來說,如果不懂物聯(lián)網(wǎng),不懂軟的東西,只懂硬生產(chǎn)這樣的企業(yè)是要被淘汰的。尤其是現(xiàn)在的國內(nèi)的落后的藥企。”
梁怡補(bǔ)充道:“當(dāng)上市一個(gè)新產(chǎn)品的時(shí)候,藥企還是傳統(tǒng)的思路,就是跟醫(yī)生溝通,然后跟這個(gè)產(chǎn)品相配套的整個(gè)上下游環(huán)節(jié),方方面面的生態(tài)環(huán)境不做任何的研發(fā)。研發(fā)不僅僅指產(chǎn)品的研發(fā),研發(fā)也是對(duì)業(yè)務(wù)模式的研發(fā),你的市場部也要做研發(fā),這個(gè)在藥廠幾十年來沒有做過一次!
人工智能作為一種節(jié)省大量人力,賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的工具,在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)各個(gè)產(chǎn)業(yè)都有體現(xiàn)。人工智能可以輔助解決醫(yī)院醫(yī)生資源緊缺的問題,為患者提供提供更精準(zhǔn)、高效的服務(wù)。在藥企端,AI想要滿足藥企的研發(fā)需求,解決精準(zhǔn)患者招募,首要的問題就在于產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),在未來人工智能企業(yè)需要和大數(shù)據(jù)公司或者已經(jīng)大量數(shù)據(jù)沉淀的藥企合作。想要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化患者招募,也需要專業(yè)化的患者組織。
藥企已經(jīng)無法離開人工智能,但如何過好數(shù)據(jù)這一關(guān),是當(dāng)務(wù)之急。
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