據1藥才獵頭顧問得知，人工智能應用醫藥健康領域已是大勢所趨。對人工智能在醫藥健康領域的應用主要基于多方面的客觀現實：優質醫療資源供給不足、成本高、醫生培養周期長、誤診率高、疾病譜變化快和醫療服務需求持續增加等等。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是計算機科學的一個分支，它企圖了解人類智能的實質，并試圖生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。1956年，John McCarthy(斯坦福AI實驗室主任，圖靈獎得主，AI之父)組織AI達特茅斯暑期研究項目研討會，第一次使用Artificial Intelligence，被認為是人工智能的正式誕生。

　　一、AI在醫藥健康領域的應用現狀
　　人工智能應用醫藥健康領域已是大勢所趨。對人工智能在醫藥健康領域的應用主要基于多方面的客觀現實：優質醫療資源供給不足、成本高、醫生培養周期長、誤診率高、疾病譜變化快和醫療服務需求持續增加等等。AI在醫療領域的應用大體可以分為四個方面：醫療機器人、智能影像識別、輔助診斷和藥物研發。
　　1.醫療機器人
　　傳統意義上的機器人主要是指具備傳感器、智能控制系統和驅動系統等要素的機械。隨著人工智能的發展，醫用機器人即使沒有驅動系統，也能通過獨立的智能控制系統進行手術操作。它代替醫生診斷某些疾病或做出人類大腦本身無法做到的一些高智能的運算，基于大數據來選擇最佳的治療方案和預后預測等。
　　IBM的沃森認知健康系統中的Watson for Oncology是目前世界上癌癥治療領域最先進的機器人。這款機器人由IBM公司與美國腫瘤治療領域的權威醫院——紀念斯隆凱特琳癌癥中心共同開發，它可以在數秒鐘內閱讀患者的文字、影像和病歷資料，檢索上百萬已發表的科學文獻及上千萬頁的腫瘤治療指南等相關資料，從中提煉總結出適合癌癥患者的精準診斷和治療方案。該系統已被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。2015年，日本東京大學醫學院研究所確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經歷各種療法后，效果都不明顯。無奈之下，研究所只好求助 IBM Watson，而IBM Watson則通過對比2000萬份癌癥研究論文，分析了數千個基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當的治療方案。整個過程IBM Watson只用了短短10分鐘。
　　2.智能影像識別
　　在智能影像識別方面，人工智能的應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。作為醫生，從CT、核磁共振等圖像判斷一個非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要豐富臨床經驗的積累。如果通過大數據，通過智能醫療，就能夠迅速得出比較準確的判斷。
　　3.輔助診斷
　　隨著深度學習算法的逐漸普及，通過建立深度學習神經元數學模型，從海量醫療影像診斷數據中挖掘規律，學習和模仿醫生的診斷技術，從而給出可靠診斷和治療方案，現已成為發達國家醫院不可缺少的醫療組件。谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上表現出了很高準確度;蘋果公司最近收購了Lattice，該公司在開發醫療診斷應用的算法方面具有很強能力。
　　4.藥物開發
　　開發一種有效的藥物是一個非常艱難的過程。傳統的科學方法是科學家首先想出一種假設，然后制藥公司測試這個假設，從數十萬種化合物中篩選其中可能和蛋白質發生化學反應的化合物，成為潛在的藥物，這些潛在的藥物還要經過多輪的篩選及漫長的三期臨床試驗。即使能夠進入臨床試驗，最后能夠通過FDA批準的也不到百分之一。在智能藥物研發方面，則是將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。目前借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。
　　二、人工智能是藥物研發的未來
　　1.人工智能推動藥物研發轉型升級
　　AI可應用于藥物開發的不同環節，包括鎖定致病蛋白質、篩選對蛋白質起作用的藥物成分、藥物有效性/安全性預測、構建新型藥物分子、篩選生物標志物和研究新型組合療法等。
　　藥企對AI技術的興趣主要源于這樣一個事實：傳統的藥物研發耗時耗力，且失敗率高，人工智能讓藥物研發“先假設再驗證”的傳統模式180度翻轉。傳統的藥物開發是一個不斷試驗、不斷試錯的過程，在這種思路下，藥物從最初的實驗室研究到最終擺放到藥柜銷售平均要花費12年時間。目前，業界嘗試利用人工智能開發虛擬篩選技術，以取代或增強傳統的高通量篩選(HTS)過程，并提高篩選的速度和成功率。
　　擅長模式識別的人工智能可以從海量的已有和新的基因、代謝及臨床信息中篩查篩選，以破解各種疾病背后的復雜生物網絡，從而助力適用于特定病人群體的藥物，同時引導藥企規避很可能會失敗的藥物。Berg Health的總裁Niven Narain指出，人工智能驅動的藥物實驗同傳統藥物實驗的最大區別在于，“我們并不預先作出任何假設。我們決不允許根據人的假設來生成數據。我們根據從病人那里獲取的數據來生成假設。”
　　一種物質變成藥物，必須要具備安全性、有效性的特征，而在新藥研發過程中提前預測，則可以極大程度地提高研發成功率。“許多原因都可能導致藥物研發失敗。”遺傳流行病學家Aroon Hingorani說，“然而，其中一個主要的原因是沒能針對疾病選擇正確的靶標。”Hororani的小組建立了一個將基因信息、蛋白質數據結構和已知藥物的作用過程相結合的預測模型。最終，他們獲得了將近4500種潛在藥物靶標，相比之前預測的可成藥人類基因組數量，翻了一倍。然后，兩名臨床醫生梳理出了具有正確形狀和化學物質的144種藥物。由于這些藥物此前已經通過了安全測試，這意味它們可以很快被用于治療其他疾病。對于藥物開發商來說，時間就是金錢。
　　人工智能對藥物研發的助力還包括：發現新藥或者老藥新用，借助人工智能獲知的生物學數據，也能幫助藥企更好地確定并招募病人，以參與對他們最可能見效的創新療法的臨床試驗，或許也能提升新藥獲監管機構批準的可能性，比如獲得美國FDA批準。
　　2.全球頂尖制藥公司都在利用AI改進、簡化新藥研發過程
　　近日，葛蘭素史克公司(GSK)與蘇格蘭的Exscientia公司達成合作，交易涉及金額約為4300萬美元。Exscientia是一家初創公司，主要業務是利用AI進行藥物研發指導。雙方合作之后，Exscientia將利用其AI藥物研發平臺為GSK進行10個創新小分子藥物疾病的靶點開發，該公司的AI系統只需相當于傳統方法四分之一的時間和成本即可完成新藥候選。
　　強生倫敦創新中心與英國的Benevolent AI公司進行了合作，將一些處于試驗中的小分子化合物轉交給了Benevolent AI公司進行開發。Benevolent AI是一家致力于人工智能技術開發和應用的公司，該公司的核心技術是一個叫做JACS(Judgment Augmented Cognition System，判斷加強認知系統)的人工智能系統，可以更快更好的開發新藥，避免代價高昂的臨床試驗失敗。根據合作協議，BenevolentAI將利用人工智能系統來指導臨床試驗的進行和數據的收集，他們計劃最早在2017年中展開2b期臨床試驗。
　　Numerate公司成立于2007年，該公司的創新藥物設計平臺運用基于機器學習技術來模擬小分子化合物的藥物特性，比如靶點結合能力和特異性，藥物動力學和藥物代謝特性，以及毒副作用。這一平臺的藥物篩選流程會依據特定的藥物活性從包含一兆個模擬化合物的化合物庫中選出2500萬個化合物進行模擬測試。這個過程只需要一周就可以完成，每個模擬化合物的測試成本為0.01美分。化學家會對測試結果進行分析，挑選出最有希望的模擬化合物進行合成和實驗。目前該公司的藥物研發管道包含治療代謝疾病，心血管疾病和阿茲海默病的候選藥物。
　　除了歐美藥企，日本藥企也積極面對新科技。日本政府于2016年推出了一個研究聯盟，旨在幫助國內數十家公司和機構使用日本K超級計算機，從而提高藥物發現效率。日本武田藥品工業、富士膠片及鹽野義制藥等近50家日本企業將參加利用人工智能推進新藥開發的項目。在項目中，企業將與理化學研究所和京都大學合作，組成100人規模的團隊推進開發。東京的Takeda公司與Numerate進行合作，篩選靶標分子，設計和優化化合物，對藥物吸收、分布、代謝和排除以及毒性進行建模，為Takeda提供臨床試驗候選藥物。
　　三、國內AI在醫藥健康領域應用的機遇和挑戰
　　中國的醫療資源缺乏，尤其是優質醫療資源嚴重不足，并且集中在少數三甲醫院，基層和社區的醫療水平和效率都亟待提高。在大力加強專業醫療人才的培養的同時，人工智能就是一個創新的解決辦法。
　　AI在醫療診斷方面的應用在國內剛剛起步， AI可以滿足高端和低端兩個方向：高端是指為三甲醫院的專科提供服務，如IBM Watson for Oncology 就是一個很好的例子。而IBM Watson并不一定適合中國的國情，它是按照西方的病例訓練出來的，我們需要開發自己的腫瘤及其它專科病的AI系統。而“低端”是針對基層全科醫生的診斷系統，與專科診療系統不同，基層全科醫生的診斷系統更注重常見病的診斷治療，標準臨床路徑的執行等。
　　需要強調的是，人工智能并不一定要解決高大上的問題。如用手機加上人工智能，可以鑒別診斷皮膚癌，其準確度超過了一般的病理醫生。在智能機器人方面，隨著3D打印技術的普及，可穿戴設備發展迅速，許多可穿戴設備/機械人都需要配置相應的智慧系統，AI大有用武之地。我們知道人類有3萬多種疾病，每一種疾病的AI分析軟件都可以變成一種成熟的產品，可以說商機無限。
　　在醫療中實施機器學習和人工智能會遇到很多眾所周知的挑戰。第一是缺乏“專業數據庫”，而另一個就是設計技術解決方案，并順利將其運用到臨床實踐和科研中去。AI領域有句老話“只要有足夠的數據，任何問題都可以解決”。這句話未必全對，但從側面說明了數據在AI應用中的重要性。我國的患者資源非常豐富，但是高質量的、干凈的，但有高質量完整的臨床標注的數據庫資源并不多。產品做出來之后如何在醫療系統中落地也是難題，一個醫院可能有幾十家系統廠商和上百個數據接口。
　　四、醫學人工智能真正落地需要全產業鏈配合
　　要真正實現醫療產業的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實現，這需要依托全產業鏈包括醫療主管部門、醫療機構的參與和信息化服務商等各個環節的共同努力。同時在產品的設計和研發上，需要數學家、計算機科學家或醫學專家的聯合攻關，任何單一力量都無法實現產品的推出。但中國依然要快速追趕，中國可以成立國家級的醫學人工智能工程中心，由國內在醫學、藥學、信息技術專業具備一流水平的綜合性高等院校牽頭，吸引大數據應用企業、人工智能開發企業、藥品研發企業等共同參與，加速研發更多適用于國人的人工智能醫學系統，滿足我國醫療領域的應用需求。1藥才獵頭顧問整理。