生成式AI大火之際，“AI+醫(yī)療”也再次火了起來。
在如今的人工智能研究和應(yīng)用領(lǐng)域，AI大模型的碰撞無疑是最引人注目的焦點(diǎn)。在提升人們健康生活品質(zhì)的同時，AI、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)在醫(yī)學(xué)健康行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用也為行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級帶來巨大突破，并從傳統(tǒng)的臨床應(yīng)用擴(kuò)展到生物制藥等產(chǎn)業(yè)鏈各個端口。
實(shí)際上，“AI+醫(yī)療”的模式在醫(yī)學(xué)健康行業(yè)的應(yīng)用前景十分廣闊，通過深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)分析，AI可以更好地幫助醫(yī)生準(zhǔn)確診斷疾病、提供個性化治療方案，并在診療過程中提供便捷的智能輔助。目前，包括谷歌、亞馬遜、英偉達(dá)、騰訊、京東在內(nèi)的國內(nèi)外科技巨頭爭先布局“AI+醫(yī)療”。
不過，生成式AI掀起人工智能重塑醫(yī)學(xué)健康行業(yè)浪潮的同時，缺乏自創(chuàng)算法、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)以及提高診斷精準(zhǔn)度等成為未來亟需解決的問題。“‘AI+醫(yī)療’不是一個新概念，此前的落地應(yīng)用多集中在醫(yī)療影像領(lǐng)域。而其如何與臨床繁雜的數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，一定程度上制約著行業(yè)發(fā)展，但現(xiàn)在AI技術(shù)的突破也給醫(yī)療行業(yè)帶來新的想象空間?！比A南某一級行業(yè)醫(yī)療投資人向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者說道。
科技巨頭競逐“AI+醫(yī)療”
生成式AI的迅猛發(fā)展推動醫(yī)學(xué)健康行業(yè)發(fā)生創(chuàng)新性變革，以大模型為代表的AI技術(shù)正在與生物制藥、醫(yī)學(xué)診療深度融合，掀起新一輪的人工智能浪潮的同時，也吸引了包括谷歌、亞馬遜、英偉達(dá)、騰訊、京東等在內(nèi)的科技巨頭在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域持續(xù)加速投入。
在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域，谷歌最新的醫(yī)療大模型Med-PaLM 2是首個在美國醫(yī)療執(zhí)照考試中達(dá)到專家水平的大模型。據(jù)了解，今年4月份以來，該模型一直在美國梅奧診所等頂尖私立醫(yī)院進(jìn)行實(shí)測。7月12日，《Nature》發(fā)表了谷歌醫(yī)療大模型的論文，該論文不僅詳解了醫(yī)療大模型Med-PaLM的進(jìn)化過程，還介紹了谷歌全新的MultiMedQA評估基準(zhǔn)。研究人員表示，當(dāng)回答醫(yī)學(xué)問題時，微調(diào)后的醫(yī)療大模型Med-PaLM表現(xiàn)良好，一組臨床醫(yī)生對其回答的評分為92.6%，與現(xiàn)實(shí)中臨床醫(yī)生的水平（92.9%）相當(dāng)。
除谷歌外，英偉達(dá)在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域也布局多年。7月12日，英偉達(dá)向生物技術(shù)公司Recursion投資5000萬美元，用以合作推進(jìn)在生物和化學(xué)領(lǐng)域AI基礎(chǔ)模型的開發(fā)和訓(xùn)練，隨后Recursion股價上漲78.17%，英偉達(dá)上漲3.53%。
這已不是英偉達(dá)在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的第一次嘗試。
早在2021年，英偉達(dá)就宣布與Schrodinger建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，通過提升其計算平臺的速度和精確度，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的評估，加速新的治療方法的開發(fā)，進(jìn)一步擴(kuò)大其在AI醫(yī)療領(lǐng)域的影響力。同年，英偉達(dá)還與阿斯利康合作開發(fā)基于transformer的化學(xué)結(jié)構(gòu)生成AI模型。此外，2022年9月，英偉達(dá)發(fā)布了BioNeMo框架，用于訓(xùn)練和部署超算規(guī)模的大型生物分子語言模型，幫助科學(xué)家更好地了解疾病，并為患者找到治療方法。該大型語言模型（LLM）框架支持化學(xué)、蛋白質(zhì)、DNA和RNA數(shù)據(jù)格式，除語言模型框架之外，BioNeMo還提供了一項(xiàng)云API服務(wù)，能夠支持越來越多的預(yù)訓(xùn)練AI模型。
亞馬遜云科技生成式AI產(chǎn)品研究院院長Sherry Marcus向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者表示，在醫(yī)療和生命科學(xué)領(lǐng)域，生成式AI將對制藥、臨床試驗(yàn)和醫(yī)療實(shí)踐等整個價值鏈產(chǎn)生巨大影響，包括設(shè)計和合成新蛋白質(zhì)序列、預(yù)測藥物效果和副作用、識別患者風(fēng)險因素、提供個性化護(hù)理方法，甚至合成患者和醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬研究。
在醫(yī)療領(lǐng)域，飛利浦醫(yī)療與亞馬遜云科技合作，將飛利浦醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)Philips HealthSuite Imaging影像平臺的服務(wù)部署在云端，并通過使用基于亞馬遜生成式人工智能服務(wù)Amazon Bedrock的基礎(chǔ)模型來加速開發(fā)基于云計算的生成式人工智能應(yīng)用，以提供臨床決策支持，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷。
國內(nèi)AI與醫(yī)療的融合進(jìn)程也在進(jìn)一步加快?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭騰訊早在2017年11月就已進(jìn)入首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單。今年6月，騰訊健康與京頤科技一同打造了“醫(yī)療+AI”聯(lián)合解決方案，依托騰訊覓影、騰訊醫(yī)典、智能導(dǎo)診、合理用藥、智能處方審核、臨床助手、CA數(shù)字簽名等產(chǎn)品能力，推出具有AI能力的一體化醫(yī)療云整體解決方案，推動數(shù)字技術(shù)的落地與應(yīng)用，賦能醫(yī)療場景。
7月13日，京東健康發(fā)布“京醫(yī)千詢”醫(yī)療大模型，該模型建立在京東言犀通用大模型的基礎(chǔ)之上，可以快速完成在醫(yī)療健康領(lǐng)域各個場景的遷移和學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和解決方案的全面AI化部署，為遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)提供堅實(shí)的技術(shù)底座。
此外，科大訊飛、百度、云從科技、衛(wèi)寧健康等科技或醫(yī)藥公司紛紛積極布局醫(yī)療領(lǐng)域的垂直大模型；CRO企業(yè)藥明康德、美迪西、藥石科技、成都先導(dǎo)、皓元醫(yī)藥、泓博醫(yī)藥等醫(yī)藥公司也均對AI制藥相關(guān)業(yè)務(wù)有所布局。
6月15日，比爾·蓋茨在全球健康藥物研發(fā)中心發(fā)表了題為《以創(chuàng)新之力，應(yīng)對全球挑戰(zhàn)》的特別演講。他表示，科學(xué)技術(shù)在解決難題方面展現(xiàn)出了前所未有的潛力，mRNA疫苗技術(shù)使預(yù)防結(jié)核病和瘧疾等疾病的疫苗成為可能?！盀榱丝箵暨@些疾病，我們需要更新、更好的預(yù)防工具。我堅信，包括人工智能在內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步將在衛(wèi)生保健和教育領(lǐng)域帶來快速突破，使更多人能夠獲得拯救生命的工具和更好的發(fā)展機(jī)會?！?/p>
大模型賦予AI制藥全新想象力
在“AI+醫(yī)療”掀起的人工智能浪潮之下，以大模型為代表的AI技術(shù)正在重塑整個生物醫(yī)藥行業(yè)——AI技術(shù)的運(yùn)用將極大提升藥物研發(fā)效率和醫(yī)療診療的覆蓋度、診療效果。
目前，“AI+醫(yī)療”的醫(yī)療臨床應(yīng)用場景主要集中在肺部CT、眼底篩查及醫(yī)療影像等方面，幫助醫(yī)生進(jìn)行病灶篩查、靶區(qū)勾畫、三維成像、圖像分析、定量分析等。相較于醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗(yàn)逐張機(jī)械重復(fù)地進(jìn)行人工閱片，AI能夠根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)批量初篩，閱片時間短，準(zhǔn)確率穩(wěn)定。
圖像識別算法不僅相對成熟，而且市場需求大。目前，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)占全部臨床數(shù)據(jù)的80%以上，是臨床診斷、疾病治療及健康管理的基石。由于我國醫(yī)療資源分布不均，許多偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)及配備不足，對醫(yī)學(xué)影像的分析不夠準(zhǔn)確且效率低下。
同時在一線醫(yī)療場景中，醫(yī)學(xué)影像分析復(fù)雜且耗時，醫(yī)生必須將多層影像數(shù)據(jù)與精細(xì)的決策過程相結(jié)合，并解讀評估。廣州愛孕記CEO創(chuàng)始人汪南博士表示，“醫(yī)療AI在醫(yī)學(xué)影像方面能夠幫助醫(yī)生解決一些機(jī)械重復(fù)的勞動，把醫(yī)生的時間釋放出來，做一些創(chuàng)造性和決策性的工作，這是臨床醫(yī)療AI的定位。”
而在醫(yī)學(xué)健康行業(yè)的另一大領(lǐng)域——制藥領(lǐng)域，生成式AI是發(fā)現(xiàn)新藥物和療法的革命性工具，也成為大模型落地發(fā)展的醫(yī)藥場景之一。
實(shí)際上，生物醫(yī)藥行業(yè)一直面臨著“雙十困境”。一般來說，一款新藥的研發(fā)至少需要投入10億美元，整個研發(fā)周期也長達(dá)10年之久。但在生成式AI大模型帶來的人工智能浪潮之下，生物制藥將面臨全新的機(jī)遇。
目前，生成式AI主要應(yīng)用于藥物研發(fā)的早期階段，利用AI技術(shù)處理和分析大規(guī)模的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，并通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI可以發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的基因、蛋白質(zhì)和代謝途徑，從而識別潛在的靶點(diǎn)。同時，AI還可以進(jìn)行大規(guī)模的虛擬篩選，通過計算模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法篩選出具有潛在活性的藥物分子，從而縮小候選藥物的范圍，優(yōu)先選擇具有較高活性的化合物進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過生成式AI加速藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)以及高效生成候選藥物，可以大大縮短藥物研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。
此前，華為云聯(lián)合中國科學(xué)院上海藥物研究所共同訓(xùn)練而成的華為云盤古藥物分子大模型，就可以實(shí)現(xiàn)針對小分子藥物全流程的人工智能輔助藥物設(shè)計。西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授團(tuán)隊(duì)利用該大模型成功研發(fā)出一種新的“超級抗菌藥”，它有望成為全球近40年來首個新靶點(diǎn)、新類別的抗生素。借助大模型，先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至1個月，研發(fā)成本降低70%。
雖然“AI+醫(yī)療”的模式一定程度上提升了我國醫(yī)藥健康行業(yè)從業(yè)者的工作效率，但人工智能的融入過程也并非一帆風(fēng)順。
在技術(shù)層面，未來的“AI+醫(yī)療”需要更加精細(xì)的數(shù)據(jù)算法以及技術(shù)與臨床的結(jié)合。目前，國內(nèi)的人工智能普遍缺少自創(chuàng)算法，計算機(jī)算力也有很大掣肘。中國超聲醫(yī)學(xué)工程學(xué)會副會長李安華教授向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者表示，“目前的瓶頸是算法。國內(nèi)的公司沒有自創(chuàng)的算法，都是取自國外的算法，如果不做大量的重新編譯工作，算法的匹配度就不高。另一方面，懂技術(shù)的人和懂臨床需求的人的結(jié)合也至關(guān)重要?！?/p>
汪南也指出，“目前能發(fā)明算法的人主要還是集中在谷歌、微軟等公司，原始的算法基本是對自然圖像的識別，對企業(yè)來說如果未來想在影像學(xué)或超聲上運(yùn)用，就必須對底層的算法做大量的編譯優(yōu)化工作，讓其適應(yīng)應(yīng)用場景的屬性，并且編譯完成后需要大量測試，最后形成自己的算法tangxin。這些工作也需要大量的投入，目前國內(nèi)公司很少在做。”
此外，在數(shù)據(jù)隱私安全層面，人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用需要處理大量的個人健康數(shù)據(jù)，做好患者的個人隱私保護(hù)，合理使用所需的數(shù)據(jù)，處理好技術(shù)與患者隱私之間的關(guān)系，防止數(shù)據(jù)的泄露和濫用，也將成為未來“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域不得不考慮的問題糖心vlog在線觀看。
在診斷結(jié)果層面，盡管“AI+醫(yī)療”的智能診斷模式可以幫助醫(yī)生更加快速地識別患者的病癥，但其準(zhǔn)確性和可靠性還有待提高，需要算法不斷對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，建立更加智能高效的醫(yī)療健康系統(tǒng)。正如長嶺資本創(chuàng)始人蔣曉冬表示，“人工智能的未來不是代替醫(yī)生，甚至也不僅僅是輔助醫(yī)生，而是幫助重構(gòu)醫(yī)療體系，建立新的基礎(chǔ)設(shè)施的必要奠基石?！?/p>
更多內(nèi)容請下載21財經(jīng)APP
糖心vlog入口