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從輔助診斷到藥物研發(fā),從智慧醫(yī)院到精準(zhǔn)治療,近年來(lái),人工智能正以前所未有的速度滲透醫(yī)療領(lǐng)域,通過(guò)重建醫(yī)療市場(chǎng)秩序,重塑健康的未來(lái)。技術(shù)突破的背后,是資本如何精準(zhǔn)賦能、產(chǎn)業(yè)如何高效轉(zhuǎn)型、倫理如何平衡的深層命題。
近日,由海富通基金、上海證券報(bào)社共同主辦的“海談科技”AI+醫(yī)療專場(chǎng)成功舉行。優(yōu)刻得云計(jì)算解決方案架構(gòu)師季冬思、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院助理教授郭倩宇、天風(fēng)證券醫(yī)藥行業(yè)分析師周海濤圍繞我國(guó)“AI+醫(yī)療”的現(xiàn)況與未來(lái),共同探討這一領(lǐng)域如何實(shí)現(xiàn)從實(shí)驗(yàn)室到臨床、從資本到市場(chǎng)的跨越式發(fā)展。
從實(shí)驗(yàn)室到臨床“加速跑”
目前,一款新藥的平均研發(fā)成本超過(guò)10億美元,且需要?dú)v經(jīng)十多年時(shí)間才能進(jìn)入市場(chǎng)。同時(shí),參與臨床試驗(yàn)的眾多候選藥物中,有90%最終會(huì)“折戟沉沙”。AI的介入,正在逐步顛覆這一困境。
Ark Invest首席投資官“木頭姐”(Cathie Wood)在近期發(fā)布的《Big Ideas 2025》報(bào)告中多次強(qiáng)調(diào),醫(yī)療保健是AI最具潛力卻最被低估的應(yīng)用領(lǐng)域。其表示,多組學(xué)測(cè)序結(jié)合AI,可以大幅縮短藥物研發(fā)周期,將新藥上市時(shí)間從13年縮短至8年,成本降低4倍,同時(shí)癌癥等疾病的診斷和治療精準(zhǔn)度大幅提升。
在郭倩宇看來(lái),這一藥物研發(fā)的完整周期可能會(huì)更快?!半S著細(xì)胞建模技術(shù)的成熟,未來(lái)藥物研發(fā)周期可能會(huì)短于8年?!?/span>
郭倩宇指出,當(dāng)前,AI在醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)突破已從單點(diǎn)工具革新邁向全鏈條系統(tǒng)重構(gòu)。她以藥物研發(fā)為例:“AI已成功應(yīng)用到藥物研發(fā)中的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和分子互作兩個(gè)環(huán)節(jié)上。傳統(tǒng)人工篩選周期為45天,而AI僅需1分鐘即可實(shí)現(xiàn)‘輸入靶點(diǎn)-設(shè)計(jì)小分子’的端到端生成?!?/span>
郭倩宇認(rèn)為,更前沿的探索在于構(gòu)建細(xì)胞模型,通過(guò)AI模擬人體細(xì)胞功能,可大幅減少動(dòng)物實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié),預(yù)計(jì)未來(lái)兩三年,藥物研發(fā)周期有望大幅縮短,從傳統(tǒng)的10年壓縮至8年以內(nèi)甚至更短。
“當(dāng)前,國(guó)內(nèi)乃至全球存在大量未被滿足的臨床需求,很多腫瘤癌癥尚未出現(xiàn)有效治療手段。在AI加持之下,從分子發(fā)現(xiàn)到臨床試驗(yàn)的研發(fā)周期大幅縮短,將會(huì)給行業(yè)帶來(lái)翻天覆地的變化?!敝芎a(bǔ)充道。
周海濤指出,當(dāng)前,AI制藥形成兩類商業(yè)模式,一類是自研管線的Biotech公司,另一類是提供AI賦能服務(wù)的“AI-CRO”,為藥企提供靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等模塊化服務(wù)。在大量臨床需求亟待解決的當(dāng)下,兩大方向都會(huì)吸引資金的關(guān)注。
“AI+醫(yī)療”產(chǎn)業(yè)爆發(fā)在即
當(dāng)前,“AI+醫(yī)療”市場(chǎng)正以破竹之勢(shì)生長(zhǎng)。從互聯(lián)網(wǎng)巨頭到醫(yī)療行業(yè)玩家,再到大模型初創(chuàng)企業(yè),越來(lái)越多的玩家都紛紛涌入“AI+醫(yī)療”賽道。
據(jù)弗若斯特沙利文預(yù)測(cè),中國(guó)“AI+醫(yī)療”市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)從2023年的88億元激增至2033年的3157億元,十年間復(fù)合年增長(zhǎng)率高達(dá)43.1%。
當(dāng)AI遇上醫(yī)學(xué),智慧擁抱健康,將開(kāi)啟怎樣的智能醫(yī)療新時(shí)代?
基于在云計(jì)算領(lǐng)域多年的一線研發(fā)經(jīng)驗(yàn),季冬思表示,大模型技術(shù)正推動(dòng)醫(yī)療知識(shí)問(wèn)答與專業(yè)翻譯升級(jí),基于云計(jì)算部署的醫(yī)療知識(shí)庫(kù)已能實(shí)現(xiàn)90%以上的常見(jiàn)病例標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)答,翻譯準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)規(guī)則系統(tǒng)提升40%。
AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用已率先實(shí)現(xiàn)規(guī)?;涞?。郭倩宇提到,AI在醫(yī)學(xué)診斷上比人具有更好的準(zhǔn)確性。她以肺癌的分類為例指出,小細(xì)胞癌存在極大的漏診的可能性,利用AI進(jìn)行基因測(cè)序后,能更早期發(fā)現(xiàn)癌癥的風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)小細(xì)胞癌目標(biāo)小、基層醫(yī)院醫(yī)生診斷經(jīng)驗(yàn)不足等情況,郭倩宇團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了多模態(tài)融合的小細(xì)胞癌預(yù)警系統(tǒng),結(jié)合 CT、PET、MRI 及基因組學(xué)數(shù)據(jù),將基層醫(yī)院難以識(shí)別的微小病灶檢出率提升30%以上。
“在商業(yè)化成熟度方面,AI影像診斷已處于領(lǐng)先地位,肺結(jié)節(jié)檢測(cè)軟件在三甲醫(yī)院的滲透率超過(guò)70%,真陽(yáng)性識(shí)別率達(dá)95%以上?!敝芎硎?。
他從資本市場(chǎng)角度指出,AI影像診斷以及醫(yī)療信息化中的CDSS臨床輔助決策系統(tǒng)、基于可穿戴設(shè)備的慢病管理、手術(shù)機(jī)器人等領(lǐng)域,均成為二級(jí)市場(chǎng)的熱點(diǎn)方向。
倫理與商業(yè)模式待破局
AI加速滲透醫(yī)療領(lǐng)域,但要真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地,仍有不少問(wèn)題亟需解決。
季冬思指出,首先,醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化是核心難點(diǎn)。很多臨床數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),需要人工標(biāo)注,效率低下,影響了AI模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性和泛化能力。
其次,醫(yī)療數(shù)據(jù)共享機(jī)制不足。醫(yī)療數(shù)據(jù)本身具有高度敏感性,不同醫(yī)院、機(jī)構(gòu)、地區(qū)間數(shù)據(jù)壁壘明顯,難以實(shí)現(xiàn)高效流通,這在很大程度上制約了AI模型在更大規(guī)模場(chǎng)景中的應(yīng)用。要打通“產(chǎn)業(yè)-醫(yī)療”鏈條,需要建立更加開(kāi)放和可信的數(shù)據(jù)聯(lián)盟,推動(dòng)跨機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)交換合作。
第三,成本與商業(yè)化應(yīng)用的挑戰(zhàn)。“AI+醫(yī)療”建設(shè)的投入大、回報(bào)周期長(zhǎng),前期在算力、數(shù)據(jù)清洗等方面的投入成本較高。因此,找到具備可持續(xù)盈利的落地場(chǎng)景,將是推動(dòng)AI醫(yī)療模式規(guī)?;瘡?fù)制的關(guān)鍵。
此外,“AI+醫(yī)療”中責(zé)任與收益的權(quán)責(zé)劃分問(wèn)題,也是產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵。AI系統(tǒng)輔助診療決策后,如果出現(xiàn)失誤,是系統(tǒng)開(kāi)發(fā)商還是醫(yī)生承擔(dān)責(zé)任?這需要從制度層面明確AI在臨床中的角色與邊界。
“目前看到,區(qū)塊鏈與云計(jì)算技術(shù)結(jié)合,在實(shí)踐中已初步形成可行的商業(yè)模式,是未來(lái)值得關(guān)注的方向?!奔径急硎尽?/span>
“AI制藥是一個(gè)高度交叉的領(lǐng)域,需要藥學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、自動(dòng)化等多學(xué)科人才的緊密配合,而國(guó)內(nèi)在這方面的人才儲(chǔ)備仍有不足?!惫挥钪毖裕鐚W(xué)科人才缺口仍是制約行業(yè)發(fā)展的主要瓶頸。
盡管挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存,三位專家對(duì)AI醫(yī)療的顛覆性潛力仍充滿期待。他們表示,“AI+醫(yī)療”的發(fā)展,不僅是技術(shù)的革新,更是醫(yī)療生態(tài)與社會(huì)協(xié)同的重構(gòu)。唯有在技術(shù)突破、產(chǎn)業(yè)落地與倫理規(guī)范之間尋求平衡,才能真正釋放AI賦能醫(yī)療的巨大潛力,為人類健康帶來(lái)普惠價(jià)值。
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