AI醫(yī)療掘金地

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　　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(lái)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(shuō)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(shuō)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(lái)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(kāi)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(lái)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(wèn)，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(shuō)的：“雖然AI還沒(méi)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(guò)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(lái)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(kāi)始慢慢走入了眾多醫(yī)藥企業(yè)的視野。近年來(lái)，全球涌現(xiàn)了百余家專注于通過(guò)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(guò)強(qiáng)大的計(jì)算能力，減少新藥研發(fā)過(guò)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(lái)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(lái)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 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(lái)，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(guò)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(lái)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(wèn)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(lái)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(wèn)題。

　　黃俊洲表示，目前云深智藥團(tuán)隊(duì)由來(lái)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(kāi)發(fā)工程師共同搭建。

　　但值得注意的是，目前因?yàn)樯�物學(xué)的復(fù)雜性，還沒(méi)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。現(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(lái)的降本增效，正在讓越來(lái)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(jiàn)�？偟膩�(lái)說(shuō)，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(méi)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(wèn)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(wèn)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。