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直擊2024 Inclusion·外灘大會(huì)見解論壇丨AI為臨床醫(yī)生帶來(lái)哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)?

每日經(jīng)濟(jì)新聞 2024-09-10 20:34:59

◎英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官、首席科學(xué)家任峰,訊飛醫(yī)療副總裁王瀟,弗若斯特沙利文大中華區(qū)合伙人、董事總經(jīng)理毛化,復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院主治醫(yī)師張亞茹圍繞“AI為臨床醫(yī)生帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)”展開討論,他們分別從各自的專業(yè)領(lǐng)域出發(fā),分享了如何借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革的獨(dú)到見解和策略。

每經(jīng)記者 許立波    每經(jīng)編輯 董興生    

9月6日上午,以“AI醫(yī)藥革命:產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新之路”為主題,由每日經(jīng)濟(jì)新聞主辦的“2024 Inclusion•外灘大會(huì)見解論壇”在上海黃浦世博園區(qū)正式舉行。論壇的圓桌環(huán)節(jié),匯聚了來(lái)自醫(yī)藥醫(yī)療行業(yè)、戰(zhàn)略咨詢機(jī)構(gòu)以及臨床醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的多位重量級(jí)嘉賓。

圖片來(lái)源:主辦方供圖

英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官、首席科學(xué)家任峰,訊飛醫(yī)療副總裁王瀟,弗若斯特沙利文大中華區(qū)合伙人、董事總經(jīng)理毛化,復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院主治醫(yī)師張亞茹圍繞“AI為臨床醫(yī)生帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)”展開討論,他們分別從各自的專業(yè)領(lǐng)域出發(fā),分享了如何借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革的獨(dú)到見解和策略。

AI正逐漸滲透到新藥研發(fā)的全流程

在制藥行業(yè)面臨研發(fā)成本居高不下、效率低下等現(xiàn)實(shí)問題時(shí),人工智能技術(shù)的應(yīng)用無(wú)疑為該領(lǐng)域注入了新的活力。英矽智能是全球AI制藥領(lǐng)域的領(lǐng)跑者,公司聯(lián)合首席執(zhí)行官任峰指出,傳統(tǒng)的藥物研發(fā)正面臨巨大的瓶頸,研發(fā)投入越來(lái)越高、回報(bào)率卻越來(lái)越低。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),藥物研發(fā)的行業(yè)平均ROI(投資回報(bào)率)僅為1.8%,“甚至比你把錢存在銀行里的利息都要低”。

任峰認(rèn)為,人工智能技術(shù)可以幫助解決傳統(tǒng)藥物研發(fā)的這一瓶頸。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和算法優(yōu)化,人工智能技術(shù)能夠有效提升藥物研發(fā)的效率,甚至幫助解決長(zhǎng)期困擾生物醫(yī)藥的復(fù)雜問題。截至目前,全球已有上百種AI設(shè)計(jì)藥物進(jìn)入了臨床階段,其中,進(jìn)展最快的已進(jìn)入臨床三期。借助人工智能技術(shù),研究人員可以更系統(tǒng)地解決生物學(xué)機(jī)制、化學(xué)分子設(shè)計(jì)以及臨床試驗(yàn)中的關(guān)鍵問題,這為制藥行業(yè)帶來(lái)了顛覆性的改變。

在全球生物醫(yī)藥領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展正重新定義新藥研發(fā)的格局。弗若斯特沙利文大中華區(qū)合伙人、董事總經(jīng)理毛化強(qiáng)調(diào),AI賦能的最大價(jià)值體現(xiàn)在制藥行業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈,從研發(fā)到商業(yè)化再到供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),人工智能技術(shù)都在發(fā)揮著不可忽視的作用。

毛化還指出,近年來(lái),AI驅(qū)動(dòng)的新藥研發(fā)已成為全球一級(jí)市場(chǎng)最熱門的投融資方向之一。2023年和2024年上半年,以AI為基礎(chǔ)的藥物研發(fā)公司在國(guó)外資本市場(chǎng)上備受追捧,部分公司甚至獲得了高達(dá)10億美元的融資。這一趨勢(shì)也在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)逐步顯現(xiàn),突顯出人工智能技術(shù)在國(guó)內(nèi)外制藥領(lǐng)域的巨大潛力。

此外,毛化也進(jìn)一步分析了人工智能技術(shù)在新藥研發(fā)中的全流程應(yīng)用。過去,AI通常只被應(yīng)用在新藥研發(fā)的某個(gè)環(huán)節(jié),例如藥物發(fā)現(xiàn)或臨床試驗(yàn)階段。然而,隨著技術(shù)的成熟,AI正逐漸滲透到整個(gè)研發(fā)流程,形成強(qiáng)大的協(xié)同效應(yīng)。毛化認(rèn)為,制藥企業(yè)既可以通過在外部與AI新藥研發(fā)公司合作實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能,也可以在內(nèi)部建立屬于自己的AI新藥研發(fā)平臺(tái),雙管齊下加快研發(fā)速度。

圖片來(lái)源:主辦方供圖

AI在臨床醫(yī)生工作中的作用越來(lái)越重要

人工智能技術(shù)不僅為藥物研發(fā)注入新動(dòng)力,在臨床醫(yī)生的日常工作中也發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。來(lái)自復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院的張亞茹醫(yī)生分享了AI在她日常臨床工作中的實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。她提到,人工智能技術(shù)目前在門診和病歷管理系統(tǒng)中已經(jīng)初見成效,能夠?yàn)獒t(yī)生提供患者的歷史化驗(yàn)、檢查信息,減少重復(fù)檢查。另外,AI在病案管理方面的表現(xiàn)較為出色,能夠提醒醫(yī)生遺漏的病例記錄,并糾正文書中的錯(cuò)誤,這在提升工作效率上成效顯著。

但張亞茹也指出,現(xiàn)階段AI的應(yīng)用依然有限,“或許是出于數(shù)據(jù)安全與隱私的考量,醫(yī)生目前只能看到患者做了哪些檢查,但無(wú)法深入了解詳細(xì)的檢查結(jié)果”。張亞茹希望,未來(lái)能夠在保證數(shù)據(jù)安全的情況下,AI能幫助醫(yī)生掌握患者的既往病史以及用藥等情況,以此制定全面的診療策略。

在科研領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的作用更為顯著。張亞茹提到,AI在大數(shù)據(jù)分析處理、疾病早期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的建立、早期生物標(biāo)志物和新的藥物靶點(diǎn)篩選等方面發(fā)揮了重要作用。張亞茹表示,隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步成熟,其將成為臨床醫(yī)生不可或缺的助手。

訊飛醫(yī)療副總裁王瀟分享了AI在醫(yī)療領(lǐng)域的深度應(yīng)用,特別是在臨床輔助診斷方面的突破性進(jìn)展。王瀟指出,人工智能技術(shù)在早期的深度學(xué)習(xí)階段,已能完成簡(jiǎn)單的病歷規(guī)則判斷、做一些簡(jiǎn)單的提醒,這一階段的AI可以輔助診斷較為基礎(chǔ)的疾病,減少診療錯(cuò)誤和遺漏。隨著醫(yī)療大模型的不斷發(fā)展,人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步提升到可以為臨床醫(yī)生提供更具深度的診療建議的層面,尤其是在復(fù)雜的跨學(xué)科疾病診斷中,AI技術(shù)通過循證醫(yī)學(xué)的邏輯分析,為醫(yī)生提供了高效、精準(zhǔn)的輔助決策支持。

隨著技術(shù)的迭代,王瀟相信,AI將在醫(yī)療行業(yè)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,不僅能助力臨床醫(yī)生的診療,還能從醫(yī)生端延展到患者端,為患者提供更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。這無(wú)疑將為未來(lái)的醫(yī)療行業(yè)注入新的增長(zhǎng)動(dòng)力。

在圓桌討論中,如何在AI賦能與醫(yī)生獨(dú)立決策之間找到平衡也成為一個(gè)重要話題。監(jiān)管層面,國(guó)家衛(wèi)健委等機(jī)構(gòu)曾多次強(qiáng)調(diào),醫(yī)療機(jī)構(gòu)開展互聯(lián)網(wǎng)診療活動(dòng),處方應(yīng)由接診醫(yī)師本人開具,嚴(yán)禁使用人工智能等自動(dòng)生成處方。

王瀟表示,AI更多的是起到輔助作用,醫(yī)生在最終診斷和決策時(shí)仍需結(jié)合患者的實(shí)際情況以及個(gè)人經(jīng)驗(yàn),不會(huì)完全依賴AI。張亞茹也指出,即使未來(lái)AI發(fā)展足夠成熟,也不會(huì)降低對(duì)醫(yī)生技能的要求,AI更多是一種對(duì)醫(yī)生職業(yè)技能的補(bǔ)充和支持,而不是取代。

任峰也從藥物研發(fā)角度表達(dá)了類似的觀點(diǎn):AI的本質(zhì)是概率分析,通過大數(shù)據(jù)和算法,AI能夠快速篩選并設(shè)計(jì)出多個(gè)化合物或靶點(diǎn),然后由經(jīng)驗(yàn)豐富的藥物化學(xué)家或生物學(xué)家根據(jù)AI生成的結(jié)果進(jìn)行判斷和決策。雖然AI能夠極大地縮短藥物篩選的時(shí)間,但仍然離不開人類智能的專家評(píng)判和專業(yè)知識(shí)。

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