AI在大健康生根發(fā)芽
配圖來自Canva
人的一生,健康是永恒的話題。2020世界人工智能健康云峰會(huì)圓滿結(jié)束,會(huì)上中國(guó)工程院院士李蘭娟的一席話,引發(fā)人們對(duì)AI健康醫(yī)療的關(guān)注。
中國(guó)工程院院士李蘭娟在會(huì)上分享中國(guó)抗疫成果及人工智能在防疫中的應(yīng)用時(shí)表示:“在疫情防控當(dāng)中,AI在包括公共衛(wèi)生、疫情研判、情緒管理、地圖服務(wù)、基因檢測(cè)、藥物研發(fā),互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等發(fā)揮了非常重要的作用!
其實(shí),AI之于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè),除了疫情中體現(xiàn)出來的一系列“AI助力”防疫措施之外,AI對(duì)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的改變還體現(xiàn)在制藥、診治、保健等方方面面,以至于資本對(duì)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)充滿期待。
資本持續(xù)投資醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)
融資,在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)是常事。這既表明醫(yī)療健康市場(chǎng)是個(gè)“掘金地”,也說明在醫(yī)療健康市場(chǎng),資本投資熱情高漲。
鈦媒體TMTBASE全球一級(jí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)總計(jì)收錄,醫(yī)療健康領(lǐng)域全球投融項(xiàng)目共收錄37起(自6月29日起至7月5日),國(guó)內(nèi)融資17起,國(guó)外融資20起;從融資金額上看,國(guó)內(nèi)醫(yī)藥領(lǐng)域總?cè)谫Y占比最高,約為75.6%;國(guó)外生物技術(shù)領(lǐng)域融資總額位居第一,占比約為40.3%。
其中,國(guó)外投融資方面,生物技術(shù)、醫(yī)療信息化、醫(yī)藥領(lǐng)域最為火熱,各達(dá)到4起;本周億級(jí)以上融資占總?cè)谫Y額的57.2%。
鈦媒體醫(yī)療健康周報(bào)說明,國(guó)內(nèi)外醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)一周三十多起融資是正常融資數(shù)目范圍,而醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)如此被資本看中的原因是多樣的。
一方面,隨著老年人人口數(shù)量逐年增長(zhǎng),社會(huì)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(duì)健康的需求得以充分釋放,醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)進(jìn)入黃金發(fā)展期。
觀研天下數(shù)據(jù):2014年我國(guó)60歲及以上老年人口有2.12億人,占總?cè)丝诘?5.5%,截至2018年年底,我國(guó)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(guó)大健康產(chǎn)業(yè)帶來發(fā)展契機(jī)。
從醫(yī)療健康保險(xiǎn)市場(chǎng)的增長(zhǎng)速度也可以看出,消費(fèi)者對(duì)健康的重視。公開資料顯示,2010年我國(guó)健康險(xiǎn)保費(fèi)僅為677.47億元,到2018年已經(jīng)增長(zhǎng)到5448.13億元,占全國(guó)保險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)總收入的14.33%,同比增長(zhǎng)達(dá)24.12%,是增速最快的險(xiǎn)種, 是行業(yè)保費(fèi)收入增速的6.15倍。
另一方面,隨著時(shí)代技術(shù)的變遷,醫(yī)療行業(yè)不斷地迭代和升級(jí),醫(yī)藥科技、生物科技、智能化等技術(shù)的發(fā)展,推動(dòng)健康產(chǎn)業(yè)各個(gè)垂直領(lǐng)域產(chǎn)品及服務(wù)的升級(jí),醫(yī)療行業(yè)也將迎來爆發(fā)性的增長(zhǎng)。
在AI+醫(yī)療領(lǐng)域,AI+藥物研發(fā)、AI+健康管理,以及AI+影像等等,智能化手段已經(jīng)得到了廣泛的使用。其中,作為醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)重要環(huán)節(jié)和營(yíng)收主心骨,制藥領(lǐng)域更是因AI而脫胎換骨。
制藥脫胎換骨
毫無(wú)疑問,制藥產(chǎn)業(yè)已經(jīng)走在智能化變革的路子上。
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:“雖然AI還沒有直接創(chuàng)造新的藥物,但在很多新藥發(fā)明的背后都有AI的身影,它已經(jīng)成為了我們研發(fā)過程中不可缺少的部分!
制藥產(chǎn)業(yè)的智能化改變,具體體現(xiàn)在縮短了新藥研發(fā)時(shí)間以及降低了藥物研究成本。
在制藥時(shí)長(zhǎng)方面,近年來藥物靶標(biāo)確定、先導(dǎo)化合物篩選、臨床試驗(yàn)論證等一系列復(fù)雜環(huán)節(jié)讓新藥研發(fā)成了一條“長(zhǎng)征路”,新藥研發(fā)周期長(zhǎng)、成功率低、費(fèi)用高一直困擾著制藥行業(yè)。平均需要約14年時(shí)間,花費(fèi)26億美元才能將一款新藥推向市場(chǎng)。
因此,為了破解藥物研發(fā)時(shí)間長(zhǎng)、高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、回報(bào)慢的困局,AI才開始慢慢走入了眾多醫(yī)藥企業(yè)的視野。近年來,全球涌現(xiàn)了百余家專注于通過人工智能技術(shù)提速靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、性質(zhì)預(yù)測(cè)、晶型預(yù)測(cè)的科技公司。
在制藥成本方面,“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)藥領(lǐng)域的“心腹大患”。這些科技公司通過強(qiáng)大的計(jì)算能力,減少新藥研發(fā)過程中人力、時(shí)間、物力等投入,從而降低藥物研發(fā)成本,提速新藥研發(fā)環(huán)節(jié),更快篩選出具有較高活性的化合物為之后的臨床實(shí)驗(yàn)做準(zhǔn)備。
根據(jù)德勤公司發(fā)布的研究報(bào)告顯示:2017年全球前12位生物制藥巨頭在研發(fā)上的投資回報(bào)率僅有3.2%,處于8年來較低水平。而且,成功上市一款新藥的成本從2010年的11.88億美元已經(jīng)增加到了20億美元。
在嘗到AI制藥甜頭之后,越來越多的國(guó)際巨頭加快入局智能化步伐,再加上我國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)更廣闊,AI化變革將是一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)機(jī),AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用可謂如火如荼。
據(jù)統(tǒng)計(jì),有100 多家初創(chuàng)企業(yè)在探索用AI發(fā)現(xiàn)藥物,傳統(tǒng)的大型制藥企業(yè)更傾向于采用合作的方式,如阿斯利康與Berg,強(qiáng)生與BenevolentAI,默沙東與Atomwise,賽諾菲和葛蘭素史克與Exscientia,輝瑞與IBM Watson等。
有利益的地方,少不了互聯(lián)網(wǎng)巨頭。國(guó)內(nèi)騰訊、百度互聯(lián)網(wǎng)巨頭,為了完善醫(yī)療健康布局,對(duì)AI制藥產(chǎn)業(yè)的深挖掘也是不留余力。
近日,騰訊公司在官方公眾號(hào)上發(fā)布其首個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)“云深智藥(iDrug)”,引發(fā)市場(chǎng)熱議。近年來,騰訊頻頻投資在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè),此次涉及AI制藥產(chǎn)業(yè)是醫(yī)療生態(tài)布局中的一環(huán),業(yè)內(nèi)人士表示:在意料之中。
騰訊官方透露:“云深智藥”主要是基于騰訊AI Lab自主研發(fā)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(kù)和云計(jì)算支持,能夠覆蓋臨床前新藥研發(fā)全部流程的五大模塊。目前,云深智藥已經(jīng)運(yùn)行十個(gè)左右研發(fā)項(xiàng)目,其中包括對(duì)抗新冠病毒藥物的虛擬篩選和性質(zhì)預(yù)測(cè),篩選得到的化合物目前正在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中。
同樣的,高喊“all in AI”,必然不會(huì)錯(cuò)過醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè),而AI制藥也早早就在規(guī)劃中。
為更好的切入AI制藥市場(chǎng),百度投資人工智能藥物研發(fā)公司 InSilico。而InSilico是知名的AI制藥企業(yè),其合作方包括約翰霍普金斯大學(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)巨頭、初創(chuàng)者加碼布局AI制藥產(chǎn)業(yè),加速了制藥的AI化變革。只是,在這場(chǎng)變革中,它們各有各的更多的是挑戰(zhàn)。
AI落地問題
因?yàn)樾袠I(yè)壁壘高,攻堅(jiān)難度。但國(guó)內(nèi)方面,受制于此前國(guó)內(nèi)藥企的研發(fā)能力限制,國(guó)內(nèi)AI+新藥研發(fā)的公司僅有寥寥幾家。
隨著國(guó)內(nèi)創(chuàng)新藥器的發(fā)展及人工智能水平的不斷提高,近年來行業(yè)內(nèi)也涌現(xiàn)出了一批優(yōu)質(zhì)企業(yè)。但同時(shí),由于AI賦能藥物研發(fā)屬于交叉學(xué)科,團(tuán)隊(duì)AI和藥物研發(fā)跨學(xué)科背景,全球AI+新藥研發(fā)都面臨人才短缺的問題。
黃俊洲表示,目前云深智藥團(tuán)隊(duì)由來自藥物研發(fā)科研機(jī)構(gòu)和知名藥企的專家、AI算法科學(xué)家和平臺(tái)系統(tǒng)技術(shù)開發(fā)工程師共同搭建。
但值得注意的是,目前因?yàn)樯飳W(xué)的復(fù)雜性,還沒有直接的與 AI 制藥相關(guān)的產(chǎn)品被批準(zhǔn)發(fā)行,AI 在制藥行業(yè)藥物研發(fā)上的潛能,仍有諸多障礙需要跨越,F(xiàn)在其主要起到的還是協(xié)助作用,包括藥物挖掘、深度學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)以及預(yù)測(cè)新藥有效性等,但這只是 AI 進(jìn)軍制藥行業(yè)初步的結(jié)果。
實(shí)際上,AI可能對(duì)藥物研發(fā)帶來的降本增效,正在讓越來越多的藥企選擇加碼,這在Exscientia與眾多巨頭藥企的合作上,以及羅氏、吉利德等知名藥企近幾年的布局上就得以窺見?偟膩碚f,資本的關(guān)注和巨頭的入場(chǎng),使AI藥物發(fā)現(xiàn)被寄予厚望,雖然它還沒有出現(xiàn)太大成果,但它的發(fā)展前景已經(jīng)被業(yè)內(nèi)人士普遍看好。
然而,專家認(rèn)為,AI應(yīng)用于新藥研發(fā)與醫(yī)療AI落地面臨同樣的問題,如人才短缺、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享機(jī)制、商業(yè)模式創(chuàng)新等諸多問題。人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用需要生物醫(yī)學(xué)、生物信息與臨床醫(yī)學(xué)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、醫(yī)學(xué)管理等學(xué)科背景的跨界人才。
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