隨著人工智能時代加速到來，AI制藥正成為新風口。根據(jù)最新披露的財報顯示，全球首家實現(xiàn)盈利的AI制藥企業(yè)出現(xiàn)——2023年薛定諤實現(xiàn)了上市以來的首次盈利，這也成為全球AI醫(yī)療健康行業(yè)發(fā)展的里程碑事件。

據(jù)安永最新發(fā)布的《智啟新質(zhì)生產(chǎn)力：生成式人工智能在醫(yī)療醫(yī)藥領(lǐng)域的潛在應(yīng)用》白皮書（下稱“白皮書”）指出，AI革新過程中呈現(xiàn)兩方面趨勢變化：一方面，AIGC發(fā)展由結(jié)構(gòu)化處理向?qū)I(yè)化、交互化生成躍進；另一方面，傳統(tǒng)AI與AIGC未來仍會組合式發(fā)力、協(xié)調(diào)并舉、共織共贏，使得AI技術(shù)在各個領(lǐng)域都能夠發(fā)揮出更大價值。

以英偉達、谷歌為代表的全球科技巨頭，正在將生物技術(shù)視為AI的下一個前沿領(lǐng)域。近期他們動作頻頻，在AI產(chǎn)業(yè)化由軟件向硬件切換的過程中加碼布局醫(yī)療領(lǐng)域，給全球AI+醫(yī)療行業(yè)注入了強勁發(fā)展動力。

此番AI+醫(yī)療浪潮與2018年相比最大的不同在哪里？傳統(tǒng)AI與AIGC又該如何組合賦能醫(yī)療領(lǐng)域？藥企要想入局AI制藥需要怎么做？以及AI+醫(yī)療如何實現(xiàn)商業(yè)化落地？一系列問題有待找尋答案，對此，21世紀經(jīng)濟報道記者采訪了安永大中華區(qū)生命科學與醫(yī)療健康行業(yè)聯(lián)席主管合伙人吳曉穎。

“相比于傳統(tǒng)AI，AIGC在強大的內(nèi)容生成能力、高度個性化的輸出以及持續(xù)的學習和進化能力方面具有顯著優(yōu)勢。而傳統(tǒng)AI在醫(yī)療影像識別、自然語言處理等方面有著豐富的應(yīng)用經(jīng)驗。”吳曉穎表示，通過將兩者的技術(shù)和能力進行結(jié)合，可以構(gòu)建更加智能和高效的醫(yī)療系統(tǒng)，提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。

她認為，藥企入局AI制藥會更加追求務(wù)實而不是務(wù)虛。因此，藥企需要識別和聚焦在自己業(yè)務(wù)運營中最有價值的場景，從而更好地利用AIGC解決自身業(yè)務(wù)運營和發(fā)展中亟需解決的問題。而在發(fā)展中，AI醫(yī)療商業(yè)化仍存在技術(shù)、數(shù)據(jù)、法規(guī)以及市場接受度等方面的壁壘；另外，在AIGC的賦能下，也存在患者自我診斷、自我治療的潛在風險。

聚焦垂直場景

在吳曉穎看來，相比傳統(tǒng)AI，AIGC有多種優(yōu)勢。首先，AIGC的強大內(nèi)容生成能力使它能產(chǎn)生豐富的醫(yī)療內(nèi)容，例如：病例報告的撰寫，健康咨詢的回答等，AIGC都能根據(jù)輸入的信息快速生成相應(yīng)內(nèi)容。其次，AIGC高度個性化的輸出使它有望為患者提供更加精準和個性化的醫(yī)療服務(wù)。通過分析患者信息、生活習慣和疾病歷史等數(shù)據(jù)，AIGC可以生成針對個體的健康建議和預(yù)測模型。

此外，AIGC的持續(xù)學習和進化能力使其能夠不斷優(yōu)化和改進自身的性能。通過不斷接收新的醫(yī)療數(shù)據(jù)和學習新的醫(yī)學知識，AIGC可以不斷完善自身的模型，提高預(yù)測和決策的準確性。這也使得AIGC在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有更強的適應(yīng)性和可擴展性。

實際上，去年國外已有AIGC與電子病歷公司合作的案例，探索為醫(yī)生自動生成回復患者相關(guān)問題的草稿內(nèi)容；以及利用語音AI來智能識別醫(yī)生與患者的對話內(nèi)容，然后將數(shù)據(jù)輸入到電子病歷中自動創(chuàng)建臨床記錄，從而提升醫(yī)生診斷的有效率。

“這類醫(yī)患溝通和記錄場景是非常典型的，既是很實在的臨床痛點，又能很好地發(fā)揮AIGC自身特點。”吳曉穎表示，未來的優(yōu)化可能來自于如何更實時、無時滯地促進醫(yī)患溝通，如何降低所生成內(nèi)容的誤導性和偏見性，如何強化對說方言和語言溝通障礙患者的語音快速識別和記錄能力。

大模型是AIGC發(fā)展的基礎(chǔ)，不少專家強調(diào)未來大模型的競爭主要在于垂直場景，國內(nèi)綜合性的互聯(lián)網(wǎng)公司，以及細分領(lǐng)域中的醫(yī)療IT信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺、智能機器人等公司正在探索用大模型等技術(shù)進一步提升自身解決方案和產(chǎn)品設(shè)計。

對于未來可能受影響的潛在場景，吳曉穎認為，有內(nèi)容產(chǎn)生的場景都有AIGC發(fā)揮作用的機會，例如：實時健康監(jiān)測與預(yù)警記錄、醫(yī)學教育與培訓、個性化精準醫(yī)療等。不過，這些場景的落地可行性還取決于數(shù)據(jù)的可獲得性、內(nèi)容生成的合規(guī)性等因素，這不僅僅是技術(shù)本身的能力問題，更需要產(chǎn)業(yè)界的共同努力。

“這其中最大的難點，我認為是數(shù)據(jù)的獲取和處理。醫(yī)療數(shù)據(jù)具有高度的隱私性和敏感性，如何合規(guī)地獲取和使用這些數(shù)據(jù)是一個巨大的挑戰(zhàn)。同時，醫(yī)療數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性也直接影響到AIGC模型的準確性和可靠性。另外，AIGC技術(shù)本身還在不斷發(fā)展和完善中，如何將其與醫(yī)療領(lǐng)域的實際需求相結(jié)合，實現(xiàn)技術(shù)的落地應(yīng)用，是一個需要不斷探索和實踐的過程。”吳曉穎說。

AI制藥企業(yè)將更務(wù)實

在新一輪AI技術(shù)的變革中，AI制藥發(fā)展勢頭較為強勁，此前就有專家預(yù)計，未來10年我國AI+醫(yī)療市場規(guī)模年均復合增速將超過30%，其中AI醫(yī)學影像和AI制藥兩個細分市場將增長最快。

從二級市場上看，盡管當前醫(yī)藥市場陷入周期性調(diào)整階段，但仍會有一些AI制藥領(lǐng)域的投資案例或融資案例，也會有擁抱AI的小市值醫(yī)療股逆勢而上。比如近日，英偉達投資了一家計算藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)公司Relation Therapeutics。此前僅2023年（截至11月），英偉達就投資了9家專注于藥物研發(fā)領(lǐng)域的初創(chuàng)生物科技公司。

據(jù)統(tǒng)計，目前全球AI藥物研發(fā)企業(yè)約343家，其中超過50%的公司集中在美國，英國和歐盟分別占據(jù)12.5%和13.4%，亞洲大約12.8%，其中中國占據(jù)約4.7%。另外，全球AI藥物研發(fā)最大的市場在北美，亞太地區(qū)排名第三。摩根士丹利去年發(fā)布的一份報告指出，AI制藥的全球市場規(guī)模短期已達500億美元，并有可能繼續(xù)上探。

“在當前市場環(huán)境下，藥企入局AI制藥會更加追求務(wù)實而不是務(wù)虛。因此，藥企需要識別和聚焦在自己業(yè)務(wù)運營中最有價值的場景，以開放的心態(tài)尋求與生態(tài)圈中的AIGC技術(shù)伙伴共同合作，將技術(shù)、醫(yī)療、商業(yè)進行更加有效的融合，從而更好地利用AIGC來解決自身業(yè)務(wù)運營和發(fā)展中亟需解決的問題。”吳曉穎說。

在藥企運營的各個環(huán)節(jié)中，AIGC不僅可以改變傳統(tǒng)的藥物研發(fā)和生產(chǎn)模式，還將為藥企的前、中、后臺運營提供強大的支持。白皮書指出，在前臺各職能部門中，AIGC主要將在患者服務(wù)、營銷市場分析、企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃等領(lǐng)域賦能，通過智能咨詢和精準營銷提高醫(yī)患體驗，并為藥企提供更精準的業(yè)務(wù)規(guī)劃和運營優(yōu)化。在企業(yè)中后臺部門中，AIGC核心應(yīng)用將包括藥物研發(fā)、生產(chǎn)和供應(yīng)鏈優(yōu)化，其將在加速新藥上市進程及降本增效方面發(fā)揮作用。此外，AIGC能助力生產(chǎn)自動化、質(zhì)量控制和IT運維，提升生產(chǎn)效率并確保企業(yè)穩(wěn)定運行。

對于企業(yè)而言，AI制藥領(lǐng)域的核心競爭力主要在于AI技術(shù)服務(wù)的能力和自研管線的豐富程度。在研發(fā)管線上，目前全球已有80多個進入臨床的AI制藥研發(fā)管線。從進展上看，全球管線最快的是臨床2期，其大概都在2022年底陸續(xù)進入2期，國內(nèi)領(lǐng)先的項目在去年年中也進入了臨床2期。

吳曉穎表示，中國本土AI制藥企業(yè)的優(yōu)勢是快速靈活，能根據(jù)市場需求的變化去進行迭代嘗試，自適應(yīng)能力強。但不足是數(shù)據(jù)資源比較有限，AI制藥需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練和驗證，而本土企業(yè)在醫(yī)藥領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累相對較少。

直面發(fā)展中的問題

從目前的情況看，盡管AI在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展較快，且已經(jīng)取得一定的成果，但在商業(yè)化落地方面仍存在一些壁壘，主要存在于技術(shù)、數(shù)據(jù)、法規(guī)以及市場接受度等方面。

在吳曉穎看來，盡管AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著的進展，但在某些復雜和精細的醫(yī)療任務(wù)中，其準確性和可靠性還需要進一步提升。另外，數(shù)據(jù)是AI醫(yī)療發(fā)展的關(guān)鍵，醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取、處理和分析都面臨著一系列挑戰(zhàn)，需要建立完善的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享和隱私保護機制促進AI醫(yī)療的發(fā)展。

法規(guī)也是AI醫(yī)療商業(yè)化落地的重要壁壘，醫(yī)療領(lǐng)域?qū)夹g(shù)的監(jiān)管要求較高，需要確保AI技術(shù)的安全性和有效性。因此，AI醫(yī)療企業(yè)需要密切關(guān)注相關(guān)法規(guī)的變化，及時調(diào)整戰(zhàn)略，以確保合規(guī)運營。在市場接受度方面，盡管AI醫(yī)療具有巨大的潛力，但患者和醫(yī)生對新技術(shù)可能存在疑慮和抵觸情緒。因此，需要通過教育、宣傳和示范等方式，提高市場對AI醫(yī)療的認知和接受度。

AI醫(yī)療前期投入和運營成本較高，如何量化AI技術(shù)在長期運行中的經(jīng)濟效益也是一個需要關(guān)注的方面。吳曉穎認為，可以通過分析AI技術(shù)在提高診斷準確性、降低誤診率、優(yōu)化治療方案等方面的效果來評估經(jīng)濟效益，未來也可以跟DRG/DIP在醫(yī)療精益化管理的實踐相結(jié)合，以進一步提高DRG/DIP政策的執(zhí)行效果。此外，還可以考慮將AI技術(shù)與醫(yī)療機構(gòu)的業(yè)務(wù)流程相結(jié)合，提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量，從而進一步降低成本并增加收益。

另外，從患者端看，在AIGC的賦能下，也存在患者自我診斷、自我治療的潛在風險。對此，吳曉穎認為，首先，技術(shù)開發(fā)者需要不斷提升生成式AI的準確性和可靠性，降低誤診風險；其次，監(jiān)管機構(gòu)也應(yīng)該加強對生成式AI技術(shù)的監(jiān)管和評估，讓它在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用符合法律法規(guī)和倫理標準；再次，醫(yī)生也需要積極參與，鼓勵患者及時就醫(yī)并遵循專業(yè)醫(yī)生的建議。

“醫(yī)生可以利用AIGC技術(shù)輔助診斷，但最終的決策仍應(yīng)該由醫(yī)生根據(jù)患者的具體情況和專業(yè)知識來做出。在此背景下，醫(yī)生要不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和技能水平，以應(yīng)對AIGC技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)。同時，醫(yī)生應(yīng)該思考如何更好地用AIGC為患者服務(wù)，更高效地處理醫(yī)療數(shù)據(jù)和信息。”吳曉穎說。

轉(zhuǎn)載來源：21世紀經(jīng)濟報道 作者：季媛媛