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FPC之AI 之于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)

2020-07-25 02:13

  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。

  中國工程院院士李蘭娟在會(huì)上分享中國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。FPC小編獲悉,鈦媒體 TMTBASE 全球一級(jí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫總計(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)藥領(lǐng)域總?cè)谫Y占比最高,約為 75.6%;國外生物技術(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,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 60 歲及以上老年人口有 2.12 億人,占總?cè)丝诘?15.5%,截至 2018 年年底,我國 60 歲及以上老年人口約 2.49 億,占總?cè)丝诘?17.9%。人口老齡化將為我國大健康產(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 年我國健康險(xiǎn)保費(fèi)僅為 677.47 億元,到 2018 年已經(jīng)增長到 5448.13 億元,占全國保險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)總收入的 14.33%,同比增長達(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。軟板廠了解到,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“長征路”,新藥研發(fā)周期長、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、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,越來越多的國際巨頭加快入局智能化步伐,再加上我國醫(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。但國內(nèi)方面,受制于此前國內(nèi)藥企的研發(fā)能力限制,國內(nèi) AI+新藥研發(fā)的公司僅有寥寥幾家。隨著國內(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。柔性電路板廠發(fā)現(xiàn),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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