“目前，要研發(fā)一種有效的藥物或疫苗，需要投入10億到20億美元的資金和數(shù)年的研發(fā)時(shí)間。而AI將大幅提升藥物的研發(fā)速度，降低研發(fā)成本，為患者提供更多價(jià)格在可承受范圍內(nèi)的特效藥?！苯?，創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開(kāi)復(fù)在醫(yī)療創(chuàng)新趨勢(shì)分享會(huì)上說(shuō)道。
他以一家AI研發(fā)新藥公司Insilico Medicine舉例，其用AI發(fā)現(xiàn)了肺纖維化、腎纖維化等2種罕見(jiàn)病藥物。“科學(xué)家的生產(chǎn)力提高了，并能夠以3到4倍的速度發(fā)現(xiàn)藥物，而且可能便宜10倍?！崩铋_(kāi)復(fù)說(shuō)道。
另一方面，AI技術(shù)快速發(fā)展，幾年前AI已開(kāi)始介入整個(gè)制藥環(huán)節(jié)。2020年首個(gè)AI設(shè)計(jì)的小分子藥進(jìn)入臨床試驗(yàn)，2021年AlphaFold2解鎖98.5%人類蛋白質(zhì)組結(jié)構(gòu)，AI進(jìn)入大分子藥已經(jīng)有了非常好的基礎(chǔ)。
李開(kāi)復(fù)認(rèn)為：第一，傳統(tǒng)的醫(yī)療行業(yè)正在全方位數(shù)字化，包含醫(yī)療流程信息化、可穿戴設(shè)備記錄全程健康數(shù)據(jù)、以及新技術(shù)產(chǎn)生海量生物學(xué)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)將成為AI的“養(yǎng)料”，產(chǎn)生有價(jià)值的算法，在疾病預(yù)警、診斷、治療、監(jiān)測(cè)、長(zhǎng)期管理等方面輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療，更有利于執(zhí)行針對(duì)患者的“千人千面”精準(zhǔn)治療方案。海量的數(shù)據(jù)也會(huì)用在新藥發(fā)明，如當(dāng)下在做的小分子、大分子藥，那么這些科學(xué)實(shí)驗(yàn)無(wú)論成功失敗都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。
第二，從AI發(fā)展的角度看，剛開(kāi)始的AI就是一個(gè)新技術(shù)去尋找落地場(chǎng)景。第二波則是AI在某一商業(yè)應(yīng)用里創(chuàng)造價(jià)值，如無(wú)人駕駛初創(chuàng)企業(yè)，它們都是在交通、金融、制造領(lǐng)域中把AI應(yīng)用起來(lái)。
AI技術(shù)快速發(fā)展，幾年前AI已開(kāi)始介入整個(gè)制藥環(huán)節(jié)。2020年首個(gè)AI設(shè)計(jì)的小分子藥進(jìn)入臨床試驗(yàn)，2021年AlphaFold2解鎖98.5%人類蛋白質(zhì)組結(jié)構(gòu)，AI進(jìn)入大分子藥已經(jīng)有了非常好的基礎(chǔ)。
李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，第三波的巨大的浪潮就是“AI＋Science”。“在醫(yī)療或者科學(xué)領(lǐng)域，我們過(guò)去很多都是小數(shù)據(jù)的做法。比如一些頂級(jí)的外國(guó)醫(yī)院，他們?cè)谡嬲陌┌Y數(shù)據(jù)上，每一種癌癥都只有十來(lái)個(gè)例子，這是用來(lái)教醫(yī)生的。但是AI可以學(xué)習(xí)幾十萬(wàn)幾百萬(wàn)甚至幾千萬(wàn)個(gè)例子，而且是越多越好，所以我覺(jué)得它的潛力非常大?！?/span>
我們可以想象一個(gè)醫(yī)生，他的診斷能力主要來(lái)自他的經(jīng)驗(yàn)，而一位醫(yī)生一輩子可能看一萬(wàn)個(gè)病人都算很多了。如果是AI，完全可以看1億個(gè)病人，甚至10億個(gè)病人。AI醫(yī)生可以通過(guò)海量數(shù)據(jù)可以去做更好的總結(jié)，而且還可以找到一些長(zhǎng)尾的罕見(jiàn)病，也會(huì)避免一些用藥可能帶來(lái)的問(wèn)題等等。所以李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，在海量結(jié)構(gòu)化、金標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注的閉環(huán)數(shù)據(jù)的助推下，生命科學(xué)賽道將不斷尋找符合行業(yè)規(guī)律且有商業(yè)價(jià)值的落地場(chǎng)景。“可以說(shuō)‘醫(yī)療＋X’時(shí)代下，一個(gè)科學(xué)家可以從半夜起床看實(shí)驗(yàn)結(jié)果的重復(fù)辛苦工作中解放出來(lái)。我們可以想象，以后的生物科學(xué)家、化學(xué)科學(xué)家、制藥科學(xué)家，他們的工作可能更像是一個(gè)AI科學(xué)家，他可以用一套軟件來(lái)寫一些控制機(jī)器人的代碼，幫助人類完成重復(fù)性的工作。然后，科學(xué)家就可以把時(shí)間全部花在想新的點(diǎn)子和創(chuàng)造上，藥物研發(fā)就可以得到提速?！崩铋_(kāi)復(fù)說(shuō)道。
即便是高度依賴人類醫(yī)生審慎判斷和靈活操作的復(fù)雜手術(shù)，AI也能在其中發(fā)揮作用。2020年，美國(guó)的機(jī)器人輔助腔鏡手術(shù)滲透率是13.3%，到2026年預(yù)計(jì)會(huì)增長(zhǎng)到23%；中國(guó)目前的滲透率還不到1%，還有大量的增長(zhǎng)空間。李開(kāi)復(fù)判斷，5到10年內(nèi)，AI也將在各種醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域落地，“數(shù)字醫(yī)療和AI融合將帶來(lái)一場(chǎng)新的革命。隨著AI+Science獲得越來(lái)越多的應(yīng)用，各學(xué)科領(lǐng)域不斷交叉融合，技術(shù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療創(chuàng)新將迎來(lái)重大拐點(diǎn)，‘醫(yī)療＋X’將是下個(gè)十年的醫(yī)療創(chuàng)新主旋律?！薄?/span>
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