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在最新一期《自然》封面上，首次出現(xiàn)了來自中國AI科技公司DeepSeek的大模型R1。此前，全球的科技公司中僅有拿下過諾貝爾獎(jiǎng)的DeepMind的AlphaFold獲此殊榮。

人工智能工具已經(jīng)在其他科學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)出潛力，例如極端天氣預(yù)報(bào)。自2022年底ChatGPT推出以來，生成式AI的迅猛發(fā)展在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也掀起熱潮。從藥物設(shè)計(jì)到醫(yī)學(xué)影像，AI企業(yè)正在加速與臨床應(yīng)用的融合。隨著中國大模型更多技術(shù)細(xì)節(jié)的披露，未來也有望推動(dòng)大模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的落地，AI醫(yī)學(xué)的DeepSeek時(shí)刻即將到來。

AI制藥能否孵出“金蛋”

從近年來跨國制藥公司的數(shù)十億美元的投資便可看出，AI制藥已經(jīng)成為巨頭們重要的部署方向。百時(shí)美施貴寶（BMS）和賽諾菲等企業(yè)希望新一代的AI公司能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破，徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)過程，并通過收集理解生物數(shù)據(jù)的新方法，最終能產(chǎn)出“金蛋”。

日前，在臨床試驗(yàn)數(shù)字化解決方案公司Medidata的一場中國年會(huì)上，復(fù)星醫(yī)藥高管分享了公司的AI研發(fā)策略。該公司稱，正著力打造一系列AI開發(fā)工具，以進(jìn)一步提升研發(fā)效率，縮短開發(fā)周期。復(fù)星醫(yī)藥還引入了AI決策智能體平臺(tái)PharmAID。

Medidata首席戰(zhàn)略官Lisa Moneymaker對第一財(cái)經(jīng)記者表示：“軟件增強(qiáng)藥物研發(fā)將會(huì)是下一代臨床試驗(yàn)中非常重要的一個(gè)領(lǐng)域，我們已經(jīng)開始聯(lián)合業(yè)內(nèi)合作伙伴，全面布局AI?！睋?jù)介紹，2015年以來，Medidata支持了美國FDA獲批的93%的腫瘤新藥。

Medidata副總裁、大中華區(qū)總經(jīng)理李威援引數(shù)據(jù)稱，全球由中國企業(yè)發(fā)起的臨床試驗(yàn)比例已經(jīng)從過去的約3%躍升至2024年的30%，中國已成為全球第二大臨床試驗(yàn)市場。隨著人工智能深度融入研發(fā)全鏈條，AI將驅(qū)動(dòng)新一輪藥物研發(fā)，成為新藥研發(fā)變革的重要力量。

在藥物研發(fā)過程中，科學(xué)家通常會(huì)確定體內(nèi)的某個(gè)靶點(diǎn)，例如腫瘤突變或特定激素的受體，然后尋找能夠與其結(jié)合并改變其行為以治療某種癥狀或疾病的分子。在此基礎(chǔ)上，研究人員設(shè)計(jì)出能夠擊中靶點(diǎn)并且不會(huì)對身體的其他部位造成破壞的化合物。

“人工智能的吸引力在于它可以快速瀏覽分子數(shù)據(jù)庫，將化合物與靶點(diǎn)相匹配?！币晃恢扑庮I(lǐng)域?qū)＜覍Φ谝回?cái)經(jīng)記者表示，“但這只是藥物發(fā)現(xiàn)的第一步，還有很多問題目前尚無法用人工智能來預(yù)測，例如藥物的毒副作用?！?/p>

上述專家表示，在紙面上看起來不錯(cuò)的藥物在臨床試驗(yàn)中仍然有90%的失敗率?！癆I制藥最終走向現(xiàn)實(shí)，其過程堪比自動(dòng)駕駛汽車上路，除了解決技術(shù)算法上的核心難題之外，還面臨復(fù)雜的生物學(xué)問題以及最終走向應(yīng)用時(shí)所面臨的監(jiān)管問題。”他說道，“這是因?yàn)槿祟悓τ谧陨淼纳飳W(xué)問題仍然知之甚少，例如細(xì)胞是如何相互作用的還存在許多謎團(tuán)，這些問題超出了算法的范圍，大模型仍然缺乏AI制藥加速所需的數(shù)據(jù)?！?/p>

“元醫(yī)療”實(shí)驗(yàn)室已落地三甲醫(yī)院

在醫(yī)學(xué)診療領(lǐng)域，國內(nèi)各大醫(yī)療機(jī)構(gòu)也在積極推動(dòng)大模型、AI智能體的落地。9月15日，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院聯(lián)合華為、聯(lián)影智能等高科技公司共同發(fā)起的“元醫(yī)療模擬實(shí)驗(yàn)室”正式啟用。第一財(cái)經(jīng)記者了解到，該實(shí)驗(yàn)室不僅將開發(fā)AI智能體，還將開展以大模型為代表的人工智能技術(shù)的應(yīng)用中試，推進(jìn)醫(yī)療知識(shí)的數(shù)字化、診療能力產(chǎn)品化。

“人工智能、大模型正在改變診療范式，并成為下一代療法研發(fā)時(shí)關(guān)注的重點(diǎn)方向，這在全球的頂尖學(xué)術(shù)會(huì)議上已經(jīng)傳遞出明確的信號(hào)?！敝袊茖W(xué)院院士、復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院心內(nèi)科主任葛均波教授對第一財(cái)經(jīng)記者表示。

在近期舉行的歐洲心臟病學(xué)會(huì)（ESC）年會(huì)上，葛均波團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華為終端發(fā)布了一項(xiàng)創(chuàng)新研究——利用可穿戴多模態(tài)人工智能驅(qū)動(dòng)的冠心病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，以“非醫(yī)院場景、實(shí)時(shí)監(jiān)測、AI賦能”的特性，重構(gòu)冠心病早期篩查與風(fēng)險(xiǎn)評估的臨床路徑。

“我們已經(jīng)看到大量關(guān)于AI應(yīng)用的研究成果，特別是在心率篩查、影像分析、風(fēng)險(xiǎn)評估等方面取得了顯著進(jìn)展?！备鹁ㄖ赋?，“在實(shí)際應(yīng)用層面，AI在特定領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到臨床應(yīng)用水平。比如通過可穿戴設(shè)備已經(jīng)能成功實(shí)現(xiàn)間歇性房顫的監(jiān)測，這項(xiàng)技術(shù)解決了傳統(tǒng)心電圖難以捕捉一過性心律失常的臨床難題，我們也已經(jīng)發(fā)布了首個(gè)心血管疾病大模型‘觀心’?！?/p>

他進(jìn)一步稱，人工智能在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用主要涉及三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：首先是數(shù)據(jù)質(zhì)量，如何確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性，去除“雜音”；其次是計(jì)算能力，需要足夠強(qiáng)大的算力支持；第三是算法優(yōu)化，這是近年來學(xué)界投入最多的領(lǐng)域，如何通過先進(jìn)的算法從有效數(shù)據(jù)中提取出具有臨床價(jià)值的信息?！癆I在醫(yī)療領(lǐng)域要真正實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地，比如在以上三方面取得突破。”葛均波對第一財(cái)經(jīng)記者表示。

他還提到了倫理方面的問題。葛均波認(rèn)為，醫(yī)生始終是診療決策的主體，使用AI技術(shù)的醫(yī)生對醫(yī)療行為承擔(dān)主要責(zé)任?！拔覀冋谥贫ㄏ嚓P(guān)的倫理規(guī)范，確保AI技術(shù)能夠安全、有效地服務(wù)于臨床診療?！彼f道。