21世纪经济报道记者季媛媛 上海报道 全球医疗健康行业正刮起最强AI风暴。
当地时间3月18日，全球瞩目的顶级AI盛会—英伟达2024年GPU技术大会（NVIDIA GTC 2024）正式开幕。据相关数据显示，今年大会与医疗保健和生命科学相关的会议共有90场，数量在具体行业分布中排名第一。由此可见英伟达CEO黄仁勋押注“AI+生命健康”赛道的决心。
此前在2024年世界政府峰会上，黄仁勋公开表示，“学计算机的时代过去了，生命科学才是未来。”黄仁勋说，如果有重来一次的机会，他会首先考虑生物学，特别是和人类相关的生物学。他意识到将生命科学工程化的学科即将到来，它将成为一个大的工程领域，而不仅仅是一个纯粹的科学领域。
黄仁勋认为数字生物学和生成人工智能正在帮助重塑药物发现、手术、医学成像和可穿戴设备。英伟达官网显示，“NVIDIA 初创加速计划”已培育1800余家医疗健康初创公司。其中，特别值得注意的是，近两年英伟达疯狂投资布局AI制药赛道。就在近日，其又投资了一家计算药物发现初创公司 Relation Therapeutics 。此前仅2023年（截至11月）英伟达就已“扫货”9家AI制药公司。此外，英伟达还与包括罗氏、阿斯利康、安进等在内的多家跨国药企达成了AI制药合作。
因此，英伟达也被业内认为是人工智能的“卖铲人”，一跃成为全球AI制药公司的最大金主。在2万亿美元市值的巨无霸加持下，黄仁勋一句“AI+医药”或成“下一个黄金赛道”，更是给全球AI制药行业增添了巨大的发展信心。
对此，有券商医药行业分析师对21世纪经济报道表示，传统的药物研发主要包含药物发现、临床前研究、临床试验和上市销售环节，伴随着药物研发数据的高速累积和数字化转型，以及人工智能技术的加速发展，AI在新药发现环节应用日益增多，优势也得到突出体现。数据、算法、算力三方面的发展，使得AI大规模进入药品研发领域成为现实。
“大数据、AI技术与医疗的深度融合体现在医疗产业不同的环节，大数据AI技术能够赋能创新药物研发的不同阶段，缩短药物研发周期，并通过AI技术提升新药研发的成功率；在临床诊疗阶段，通过AI可提升诊断的准确性，为医生提供更为精准的诊疗决策。医疗数字化更成熟地发展有赖于大规模的结构化、标准化的医疗数据，以及进而基于此训练出更加精准的算法模型。”上述分析师认为，现在医疗数字化仍是一个比较初期的阶段，各个细分的领域都有一些令人惊喜的尝试，但是应用的场景还是相对比较局限， 距离成熟的落地应用还有挺长的一段距离。
AI制药向前迈进
从全球范围来看，三大GPU厂商主要为英伟达、AMD和英特尔，而AIGC在近年来推动AI产业化由软件向硬件切换，AI芯片产品将实现大规模落地。在落地领域，医疗医药大健康板块成为一大热点方向。
作为黄仁勋多次重点提及的领域，今年英伟达GTC大会生命健康议题也将唱主角。数据显示，与医疗保健和生命科学相关的会议共有90场，数量在包括汽车、云服务、硬件/半导体等一众具体热门领域行业分布中排名第一。不仅如此，这90场会议中还云集了包括强生、GSK、默克、诺华、基因泰克、安斯泰来等医药巨头高级专家及Recursion、VantAI、Iambic Therapeutics等AI制药公司的创始人。
另外，英伟达医疗保健副总裁日前也表示，公司目标是为更多生物技术公司提供芯片、云基础设施与其他工具。“AI+制药”究竟有何魅力如此引发英伟达的关注？
根据灼识咨询分析，当前，AI在药物研发领域的应用范围越来越广泛。药物研发过程的首要步骤是选择药物作用的靶点蛋白。如在癌症中突变率较高、患者数量较多的ALK、EGFR等靶点都是非常有市场的靶点。传统靶点发现通过人工阅读科研文献，收集分析流行病学数据，结合个人经验去推测潜在的药物靶点，通常耗时2-3年，而AI利用自然语言处理技术（NLP），可以高效率挖掘文献、组学数据、功能实验数据等海量医学资料，在短时间内发现药物和疾病之间的作用关系，从而得到药物在机体细胞上产生效用的候选靶点，这大幅缩短了靶点发现的时间，加快了药物研发的进程。
与此同时，AI辅助化合物发现与设计，可对高通量筛选过程大幅度优化，直观地定性推测物质的结构和活性的关系，从而推测出活性位点的结构和设计新的活性物质结构，大幅缩短研发周期，降低研发费用。
此外，AI还可以辅助蛋白质结构预测，克服了传统技术需多次实验高成本的缺点，让低成本准确预测蛋白质的三维结构成为可能。
基于AI制药的诸多优势，目前，全球AI药物研发企业约343家，其中超过50%的公司集中在美国，英国和欧盟分别占据12.5%和13.4%，亚洲大约12.8%（其中中国占据约4.7%）。另外，全球AI药物研发最大的市场在北美，亚太地区排名第三。
据摩根士丹利去年发布的一份报告指出，AI制药的全球市场规模短期已达500亿美元，并有可能继续上探。全球已经有超过270家公司投身于AI制药，其中头部企业已经和辉瑞、礼来、赛诺菲等医药巨头建立了稳定合作，拿下数百亿元订单。
“近年来AI一度站上风口，制药业试图借势起飞，AI制药或将成为未来现实。”上述分析师说道。
AI制药面临发展挑战
尽管AI制药发展迅速，但市场仍然带着怀疑的目光去看待其技术和商业模式。
2022年，全球多家AI制药公司经历了合作交易、融资等重要事件，从海外AI制药公司披露的年报来看，AI制药企业也有着与传统Biotech相同的烦恼：管线推进不顺利、疯狂烧钱却收获不多、上市药物商业化受阻等。迄今，AI制药行业也还没有一款药物获批上市。
有药企高管对21世纪经济报道表示，现在无论是国内外的大厂或是初创企业，AIGC在商业变现上还没有一个成熟的商业模式。从产品角度，AIGC处于早期发展阶段，出现的众多内容生成利器使用门槛低，更多还是面向C端，但大部分玩家仅仅是为了娱乐，难以转化成真正的付费用户。将AIGC用在B端让其辅助工作流程或实际提高工作效率，产生价值，才能形成一个可持续的商业模式。
也有一些批评人士也在怀疑AI研制药物的成功概率，他们认为这项技术的潜力被过分夸大。如Exscientia在2020年利用AI开发出的首款治疗强迫症药物，因未能达到预期标准而中断。此外在上个月，拥有人工智能药物发现平台的生物技术公司Benevolent AI表示，在其主要候选药物失败后，该公司将裁员180人，裁员人数几乎是其员工总数的一半。
实际上，在药物发现和开发中使用AI的前提，是使用算法来搜索海量数据，包括化合物的结构、动物研究和患者信息，以确定药物在人体内的靶标、哪种分子最适合、如何创造新的分子。没有这些海量数据，AI则无法提供最准确的结果。但对于规模较小的私营公司来说，它们可能无法负担可购买的商业库，也没有大药企自己独有的分子库，数据量的不足构成其发展的主要障碍。
海量数据是中国发展AI制药的优势。国内人口基数庞大，医院规模大，更利于搜集整合大规模数据。不过，目前国内大部分企业通过公开数据库拿到的药物研发数据量少质低。而获取临床数据就更面临困难。
对此，国内AI制药企业英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰日前在接受21世纪经济报道采访时表示，目前，在实操应用层面，还没有用任何中国人的数据，特别是使用中国患者的数据来分析发现靶点的方式尚未普及。中国是全球对数据管制最严的国家之一，中国医院的数据不仅对企业不开放，每个医院之间数据也不是互通的，这些数据又涉及到很多的问题，如数据的归属权和使用权，到底是属于医院还是患者？从当前的制度上来讲数据的放开比较难。
国内AI制药进展如何？
从目前行业竞争要素来看，算法为短期壁垒，数据是稀缺资源。CIC灼识咨询合伙人王文华对21世纪经济报道表示，“尽管在一些数据隐私和安全，算法结果的判读上仍面临一些分歧和挑战，但是医药AI化是未来发展非常重要的一个趋势。”
也有业内人士预判，在研发层面，想要形成稳定的技术路线需要5-10年，为制药行业带来本质性的颠覆还要5-10年。
AI制药领域的核心竞争力主要包括AI技术服务的能力和自研管线的丰富程度。在研发管线上，目前全球已有80多个进入临床的AI制药研发管线。
当前中国本土AI制药初创企业的业务布局主要集中在药物研发环节，汇集了英矽智能、晶泰科技、望石智慧、深度智耀、宇道生物、燧坤智能、元气知药、百奥知、冰洲石生物、未知君和亿药科技等头部企业。
“从AI制药管线进展上看，全球AI制药公司中管线最快的是临床2期，大概都在2022年底陆续进入2期，而我们领先的项目在去年中也进入了临床2期。”任峰说。
“现在还没有任何一家AI公司的算法被公认是最好的，没有一家说我是引领这个潮流的，在这种情况下我们需要进行更多的尝试。”任峰进一步说，国内从2018年到现在已经成立了超过百家的AI制药公司，每个公司都有自己独特的算法，解决的问题也不一样，这种群狼战术，最后总有几家公司可以跑出来。
肝癌病人现已扩散全身，通常指出现肝内转移或远处转移的情况，此时病情已进入晚期阶段。治疗上以姑息性治疗为主，包括药物治疗、放射治疗、介入治疗、手术治疗等。1、药物治疗：肝癌病人出现肝内转移或远处转移 出现咳嗽、咳灰白色痰液、偶尔打喷嚏时伴有咳痰的症状，可能与上呼吸道感染有关。但也可能是由于下呼吸道感染引起，如支气管炎或肺炎等疾病。一、原因1.上呼吸道感染：当机体受到细菌或病毒侵袭后，可导致鼻腔黏 慢性放射性肠炎是指由于放疗后引起的肠道炎症，患者会出现腹痛、腹泻、黏液脓血便等症状。一般情况下，得了慢性放射性肠炎不会得肠梗阻。慢性放射性肠炎是由于长期接受大剂量的辐射照射所引起的一种疾病，主要 通常情况下，两臂骨头痛不一定是白血病。如果患者出现上述症状，并且伴有其他不适的症状，则建议及时就医治疗。1、不是：引起胳膊痛的原因有很多，比如外伤、肌肉劳损等非疾病因素引起的局部软组织损伤，以及颈椎间 地中海贫血是一种遗传性疾病，主要由于珠蛋白肽链合成障碍或完全缺失所导致。根据病情严重程度不同，可分为重型、中间型和轻型三种类型。1、轻型：患者一般无明显症状，仅在体检时发现血红蛋白降低的情况，并且通 滑膜炎可能是由于创伤、感染、关节退变等原因引起的。患者需要根据不同的原因采取相应的治疗措施。1.创伤：如果患者的膝关节受到外力撞击或扭伤等创伤性损伤，可能会引起滑膜充血水肿，从而诱发滑膜炎。对于轻 。本文链接：英伟达掀起医疗行业最强AI风暴，“AI制药”是风口还是泡沫？http://www.sushuapos.com/show-9-11357-0.html
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