每經(jing)記(ji)者｜陳(chen)星    每經(jing)編(bian)輯｜董興(xing)生    

近年(nian)來，AI（人工智能）技術在醫(yi)(yi)藥(yao)醫(yi)(yi)療領域(yu)展現出巨大的潛力。但與此同(tong)時，由于醫(yi)(yi)療醫(yi)(yi)藥(yao)的嚴肅屬(shu)性(xing)，AI技術也(ye)在醫(yi)(yi)療和醫(yi)(yi)藥(yao)領域(yu)遇到了前(qian)所未有的挑(tiao)戰(zhan)。

9月6日(ri)上(shang)(shang)午，以“AI醫藥(yao)革命：產業(ye)鏈創(chuang)新之路(lu)”為主題，由(you)每(mei)日(ri)經濟新聞主辦的“2024 Inclusion·外灘大(da)會(hui)見解論壇”在上(shang)(shang)海黃浦世博園區(qu)正(zheng)式舉行。多位(wei)學界、產業(ye)界的重磅嘉賓圍繞AI技(ji)術在藥(yao)物(wu)發(fa)現、個性化醫療、精準治療等領域的創(chuang)新應用，深入探討了AI如何重塑藥(yao)物(wu)研發(fa)、生產、流通至(zhi)應用的全產業(ye)鏈。

在兩個(ge)半小時的論壇上，來自不同(tong)技術(shu)領域、不同(tong)產業(ye)背(bei)景，以及不同(tong)區(qu)域的聲音(yin)翻騰(teng)交匯。而這僅僅是個(ge)開(kai)始。在中國這片海(hai)納百川的創(chuang)新(xin)熱土(tu)上，AI和(he)醫藥融合發展的浪潮已(yi)經翻騰(teng)，也將繼(ji)續引領產業(ye)鏈創(chuang)新(xin)之路(lu)。

業內頂尖專家探討AI如何重塑醫藥產業鏈

從藥物發(fa)現到精準醫療(liao)，AI正在不(bu)斷突(tu)破傳統技術瓶頸，加速創新步伐，開啟醫藥產業的新時代。

通過深度(du)學習、大數據分析等先進(jin)技術，AI能(neng)輔助醫(yi)生進(jin)行疾病診(zhen)斷(duan)，實現(xian)早期篩查與預(yu)測，提(ti)高診(zhen)斷(duan)準確(que)率。同時(shi)，它還能(neng)優化(hua)(hua)治療方案(an)，實現(xian)個性化(hua)(hua)醫(yi)療，確(que)保(bao)每位患(huan)者都能(neng)獲得最適合自己的(de)治療策(ce)略。此(ci)外，AI在藥物研發(fa)中的(de)應用也加速了新藥的(de)開(kai)發(fa)進(jin)程，降低了研發(fa)成本，為(wei)(wei)攻克疑難雜癥提(ti)供了強有力的(de)技術支持。AI技術正逐步成為(wei)(wei)推動醫(yi)療醫(yi)藥領域變革的(de)關鍵(jian)力量，為(wei)(wei)全球人(ren)民的(de)健康福祉貢獻力量。

但與此同時，由于(yu)醫療(liao)的嚴肅屬性和新(xin)藥開發(fa)的高(gao)難度(du)與高(gao)風險，AI技術也在醫療(liao)和醫藥領域遇(yu)到(dao)了前(qian)所未有的挑(tiao)戰。

為了探討AI技術在醫(yi)療醫(yi)藥領域(yu)的(de)應用(yong)難點(dian)，提(ti)升AI技術在該領域(yu)的(de)應用(yong)水平，9月6日上午，由每日經濟新聞主辦的(de)“2024 Inclusion·外灘大(da)會見解論壇”在上海黃浦世(shi)博園區正式舉行(xing)。

論(lun)壇以(yi)“AI醫藥(yao)(yao)革(ge)命：產業(ye)鏈(lian)創新之路(lu)”為主題，匯聚業(ye)內頂尖專家、學(xue)者(zhe)和行業(ye)領(ling)袖，聚焦AI技術在(zai)藥(yao)(yao)物(wu)(wu)發現、個性(xing)化(hua)醫療、精準治(zhi)療等領(ling)域的(de)創新應用，探索(suo)如何通過智能(neng)化(hua)手(shou)段(duan)提升藥(yao)(yao)物(wu)(wu)研發效(xiao)率，滿足(zu)患者(zhe)對高效(xiao)、個性(xing)化(hua)治(zhi)療的(de)期(qi)待(dai)，深入探討(tao)AI如何重塑藥(yao)(yao)物(wu)(wu)研發、生(sheng)產、流通至應用的(de)全產業(ye)鏈(lian)。旨在(zai)通過跨學(xue)科的(de)交流與合作，推動生(sheng)物(wu)(wu)醫藥(yao)(yao)產業(ye)智能(neng)化(hua)轉型，為未來健康(kang)注入科技的(de)溫度(du)。

會(hui)上，全國政協(xie)常委、上海公共外(wai)交協(xie)會(hui)會(hui)長周漢民發表了以(yi)“人工智能時(shi)代(dai)醫療(liao)新產業的發展(zhan)和創新”為主題(ti)的主旨演講。

周(zhou)漢(han)民 圖片來(lai)源：主(zhu)辦方(fang)供圖

周漢民表示，隨著(zhu)人工智能等新技術的不斷發展和應(ying)用，醫療(liao)產業正迎來一場深刻的變革。以構建新質生產力為(wei)抓手，更(geng)好地與人工智能相結合，是(shi)醫療(liao)大健(jian)康產業未來發展的重中之(zhi)重。

據他觀察(cha)，從最初的影(ying)像診(zhen)斷(duan)、輔(fu)助診(zhen)療、基(ji)因檢測，到近年來的藥物(wu)發現(xian)、臨床(chuang)試驗、健康管(guan)理等(deng)，人工智能(neng)在提(ti)高精準度與(yu)效率、個性(xing)化(hua)治療、數(shu)據處理等(deng)方面具(ju)備顯著優勢(shi)。

新(xin)一(yi)輪科技(ji)革命和產業變革突飛猛進，必須用(yong)新(xin)技(ji)術(shu)培育新(xin)模式、新(xin)業態、新(xin)動能(neng)，引領產業轉型(xing)升級(ji)。周漢民認為，構(gou)建醫療產業新(xin)質生產力主要可以從三(san)(san)個維度切(qie)入：其一(yi)是(shi)促進人工智能(neng)與臨床的緊密(mi)結(jie)合，提升精準度。其二是(shi)優(you)化數(shu)據(ju)集(ji)和模型(xing)架構(gou)，提升適用(yong)性(xing)。其三(san)(san)是(shi)加強(qiang)數(shu)據(ju)隱私保護，提升安全性(xing)。

對于外界(jie)有(you)關人(ren)工智(zhi)(zhi)能發展是否(fou)會替代醫護(hu)人(ren)員的討論，周漢民表示，人(ren)工智(zhi)(zhi)能是醫護(hu)人(ren)員的重要助手，但醫護(hu)人(ren)員絕不會被替代。“人(ren)工智(zhi)(zhi)能無(wu)法(fa)復制醫生具有(you)的情感美德(de)，如同理心、同情心和人(ren)文關懷，醫護(hu)人(ren)員要正(zheng)確看待并積極擁抱人(ren)工智(zhi)(zhi)能。”

AI技術助力阿爾茨海默病早期識別與預測

在藥(yao)物研(yan)(yan)發領域，復旦大(da)學(xue)類腦(nao)智能科學(xue)與(yu)技術研(yan)(yan)究院研(yan)(yan)究員程(cheng)煒針(zhen)對AI技術如何助(zhu)力阿(a)爾茨海默(mo)病（AD）藥(yao)物研(yan)(yan)發發表了主旨演講。

每3秒，全球就(jiu)會多1位癡呆患(huan)(huan)者(zhe)，其中約60%~80%會被確診為(wei)阿爾(er)茨海默病(bing)。阿爾(er)茨海默病(bing)的早期干預(yu)是治療關鍵，但在(zai)國內，AD患(huan)(huan)者(zhe)的臨床早期就(jiu)診率只有(you)14%。程煒表示，這是因(yin)為(wei)AD起病(bing)隱匿，各(ge)階段生物(wu)學指標演(yan)化規(gui)律(lv)尚不清晰，早期風險識別(bie)(bie)模(mo)型的準確率與解釋性(xing)不足，導致AD的早期識別(bie)(bie)和(he)預(yu)測非常困難，而這也在(zai)很(hen)大程度上影響(xiang)了單(dan)抗藥物(wu)等AD治療藥物(wu)的療效。

因此，獲取AD患(huan)者的非臨(lin)床數據，構建早期(qi)風險識別模型(xing)，是AI輔助AD早期(qi)預防和診治的關鍵，其(qi)中(zhong)大數據和算(suan)法是兩塊重要拼圖。

今年7月，復(fu)旦(dan)(dan)大學(xue)(xue)附屬(shu)華山醫院神經內科郁金泰教授團隊領銜，聯(lian)合復(fu)旦(dan)(dan)大學(xue)(xue)類(lei)腦(nao)智能(neng)科學(xue)(xue)與技術研究院的馮建峰(feng)/程煒團隊，在Nature Human Behavior發表論文揭開了一種新生物標志物YWHAG的面紗。

圖片(pian)來(lai)源：主辦方供圖

在主(zhu)旨演講(jiang)中，程(cheng)煒對相關研(yan)究進行了詳盡介紹。他表示，新型標(biao)志(zhi)物的(de)挖掘和(he)(he)早(zao)期識別離不開(kai)大(da)數據和(he)(he)AI算法的(de)助力。

程煒介紹，由復(fu)旦大學附屬華(hua)山(shan)醫(yi)(yi)院神經內科郁金泰教授領(ling)導的科技創新2030——“腦科學與(yu)類腦研(yan)究”重(zhong)大項目(mu)，依托華(hua)山(shan)醫(yi)(yi)院在全國范(fan)圍內建立(li)了社區腦健(jian)康(kang)衰老(lao)隊列(lie)（head隊列(lie)），旨在在中國不同地區招募2萬(wan)名參與(yu)者，通過長期隨訪進行縱向研(yan)究，描繪個體(ti)從(cong)健(jian)康(kang)狀態逐漸發展(zhan)到(dao)癡呆(dai)癥(zheng)狀的全過程。

“有了大數據(ju)，也有了AI算法(fa)，我(wo)們做的(de)就是(shi)通過它們發(fa)現(xian)AD診斷新(xin)型標志物。”程煒表示(shi)，AD從無(wu)癥狀期(qi)發(fa)展(zhan)到有癥狀期(qi)大約需要20年(nian)，而腦脊(ji)液(ye)生物標志物在(zai)AD病(bing)程中(zhong)最(zui)先發(fa)生變(bian)化(hua)，因此團(tuan)隊(dui)的(de)首個研(yan)究(jiu)工(gong)作(zuo)是(shi)聚(ju)焦大規模人群的(de)腦脊(ji)液(ye)蛋白質(zhi)組數據(ju)，并基(ji)于這些數據(ju)開發(fa)出一種生成分(fen)析(xi)算法(fa)，識(shi)別與AD相關的(de)蛋白質(zhi)。

在這(zhe)一(yi)過程(cheng)中，團隊(dui)從(cong)數(shu)千(qian)種(zhong)腦脊液蛋白(bai)質中篩(shai)選出多個與AD顯著(zhu)相關的(de)生物(wu)標志物(wu)。基于一(yi)系(xi)列的(de)研究，研究團隊(dui)構建了(le)基于機器學習的(de)預測(ce)(ce)模(mo)型(xing)，通過效果(guo)值(zhi)方(fang)法(fa)對蛋白(bai)質的(de)重要性(xing)進行排(pai)序，結果(guo)與臨床發現高度一(yi)致。最終，團隊(dui)構建的(de)預測(ce)(ce)模(mo)型(xing)能夠提前(qian)15年預測(ce)(ce)AD發病風險，為社區(qu)篩(shai)查(cha)提供了(le)潛(qian)在可(ke)能。

“除了AD，我(wo)們還希望將模型(xing)(xing)推廣到其他老年疾(ji)病(bing)的(de)風險(xian)預(yu)警。”程煒(wei)透(tou)露，目前團隊(dui)還構(gou)建了基于血液蛋(dan)白組學的(de)多(duo)疾(ji)病(bing)早(zao)期預(yu)測模型(xing)(xing)、基于神經網絡的(de)蛋(dan)白風險(xian)預(yu)測模型(xing)(xing)。他認為，未來通過數(shu)字(zi)化平臺(tai)和(he)大模型(xing)(xing)框架，可以實現(xian)更多(duo)社區人群(qun)、更多(duo)疾(ji)病(bing)的(de)早(zao)期預(yu)警和(he)干預(yu)。

業界呼吁用AI提升新藥研發決策科學性

在(zai)主旨演講環節，美(mei)年健(jian)康(kang)董事長俞熔還以“AI賦能醫療(liao)：催化健(jian)康(kang)體(ti)檢(jian)新(xin)質生產力”為題分享(xiang)了(le)AI技術(shu)在(zai)體(ti)檢(jian)領域的(de)創新(xin)應用。

俞熔在(zai)演講中(zhong)提(ti)到，疫情后美(mei)年(nian)健(jian)康主(zhu)要的(de)資源和精(jing)力，除了投入在(zai)基礎運營、精(jing)細化提(ti)升、學(xue)科建設(she)外，在(zai)人工(gong)智能和數據(ju)挖掘方面(mian)花(hua)也了很大(da)的(de)精(jing)力和投入很大(da)的(de)資源。

近五年來，美年健康研發的(de)(de)(de)AI驅(qu)動的(de)(de)(de)醫技云(yun)平臺，包(bao)括SaaS的(de)(de)(de)扁(bian)鵲管理系(xi)(xi)統(tong)等，構建了AI基礎設(she)施(shi)的(de)(de)(de)網絡。比如扁(bian)鵲體(ti)檢管理SaaS云(yun)平臺，可(ke)實(shi)(shi)(shi)現(xian)體(ti)檢全(quan)流程數(shu)字化、智能(neng)化管理；通(tong)過PACS系(xi)(xi)統(tong)（影像(xiang)(xiang)歸(gui)檔和通(tong)信(xin)系(xi)(xi)統(tong)），實(shi)(shi)(shi)現(xian)PACS影像(xiang)(xiang)線上存儲、歸(gui)檔和通(tong)信(xin)，提升(sheng)影像(xiang)(xiang)閱片人(ren)工(gong)智能(neng)化水平；通(tong)過LIS系(xi)(xi)統(tong)（醫院實(shi)(shi)(shi)驗室信(xin)息(xi)系(xi)(xi)統(tong)），實(shi)(shi)(shi)現(xian)檢驗科信(xin)息(xi)管理智能(neng)升(sheng)級。

俞熔稱(cheng)，未來，希望(wang)基于(yu)美年的數據入口和流量入口，能夠(gou)在一些重點領域，包括重點學科的慢病管理、健(jian)康消費、保健(jian)品、保險、先進(jin)器械領域孵化出(chu)更好(hao)的生態，以及形成協同效應。

周漢民 圖片(pian)來(lai)源(yuan)：主(zhu)辦方供圖

復星醫藥(yao)(yao)執行(xing)總(zong)裁、創新藥(yao)(yao)事業部聯(lian)席首席執行(xing)官、全(quan)球研發中心首席執行(xing)官王興利則(ze)分享了AI+醫藥(yao)(yao)的(de)(de)研發生態能力。他在演(yan)講中表示，在藥(yao)(yao)物研發領(ling)域(yu)，量(liang)化決策(ce)環節和新藥(yao)(yao)研發成果率問題，仍是AI技術需要(yao)攻(gong)克的(de)(de)兩大難題。

以量化決(jue)策環(huan)節為例，王興利認為，通過AI工具在全球信(xin)息(xi)中提供一(yi)個量化的(de)結論，“來(lai)幫助企業決(jue)策這個管線是(shi)不(bu)是(shi)要建，這個產(chan)品是(shi)不(bu)是(shi)要開發，可以把決(jue)策的(de)成功率提升一(yi)些”。

在新(xin)藥(yao)研(yan)發成功率方面，他(ta)表示，新(xin)藥(yao)研(yan)發的(de)每一(yi)個(ge)節點失敗率很(hen)高，為什么不成功？其(qi)中(zhong)最簡單的(de)原因是(shi)藥(yao)不對(dui)，機制不對(dui)。“但(dan)有(you)的(de)時候(hou)可能是(shi)個(ge)好藥(yao)，但(dan)病人選錯(cuo)了(le)；有(you)的(de)時候(hou)病人選對(dui)了(le)，但(dan)終點選錯(cuo)了(le)；有(you)的(de)時候(hou)用藥(yao)的(de)時間(jian)錯(cuo)或治(zhi)療的(de)時間(jian)不對(dui)，種(zhong)種(zhong)人為判斷其(qi)實有(you)很(hen)多的(de)差異(yi)。”

“如(ru)果(guo)選擇錯了賽道、病人(ren)、靶(ba)點，選擇錯了終點，無(wu)論多有(you)效(xiao)，效(xiao)率越高浪(lang)費(fei)越多。所以，將AI的力(li)量更多發(fa)揮在(zai)提升新藥研(yan)發(fa)的成(cheng)功率上。”王(wang)興利總結說。

在(zai)(zai)圓桌環(huan)節，英矽(xi)智能聯合首席(xi)執(zhi)行(xing)官、首席(xi)科學家任(ren)峰，訊(xun)飛醫(yi)療(liao)副總裁王瀟，弗若(ruo)斯特沙利文大(da)中華區合伙人(ren)、董(dong)事總經理(li)毛化，復旦大(da)學附屬華山(shan)醫(yi)院主(zhu)治(zhi)醫(yi)師張亞茹圍繞“AI為(wei)臨床醫(yi)生帶來的機遇(yu)和(he)挑戰”展(zhan)開討(tao)論，對于AI在(zai)(zai)新藥研發、精(jing)準醫(yi)療(liao)領域(yu)的應用(yong)都進行(xing)了深入(ru)探討(tao)。