21世紀經濟報道記者唐唯珂 廣州報道
當前，信息技術革命已然是大勢所趨，大語言模型、Chat-GTP4等人工智能模型層出不窮。在全球醫藥格局劇烈變化、生物醫藥周期震蕩、長坡厚雪的背景下，抓住信息技術革命浪潮，成為醫藥行業新的刺激點。
生成式AI大火之際，“AI+醫療”也再次火了起來。
(資料圖片僅供參考)
在如今的人工智能研究和應用領域，AI大模型無疑是最引人注目的焦點。在提升人們健康生活品質的同時，AI、大數據等新技術在醫學健康行業的創新應用，也為行業的轉型升級帶來巨大突破，并從傳統的臨床應用擴展到生物制藥等產業鏈各個端口。
“AI+醫療不是一個新概念，此前的落地應用多集中在醫療影像領域。而其如何與臨床繁雜的數據緊密結合，一定程度上制約著行業發展，但現在AI技術的突破也給醫療行業帶來新的想象空間。”華南某一級行業醫療投資人向21世紀經濟報道記者說道。
AI助力藥物研發
繼去年底ChatGPT上線后，今年3月14日，OPENAI再次發布了新款大語言模型人工智能ChatGPT4，比ChatGPT在性能上有了極大的提升。人工智能在全球掀起熱潮，生物醫藥行業也嘗試在人工智能賽道搶占先機。
中國藥學會副理事長曲鳳宏認為，生物醫藥產業是國家戰略性新興產業，新一輪的信息技術革命和技術跨界融合在快速發展，新一代的信息技術正在賦能生物醫藥產業研發，以及全產業鏈條的各個方面和各個環節，人工智能、云計算、大數據等等技術已經廣泛在新藥研發當中運用。
科大訊飛智慧醫療事業部總裁陶曉東向21世紀經濟報道記者表示：“大模型可以在驅動醫療科研方面發揮巨大作用，包括生成個人的研究相關的一些摘要、總結，幫助研究者發現最前沿的論文中的關鍵信息，面向人類的表達方式生成醫學知識，形成計算機可以運用、處理的醫學知識庫。”
大語言模型儲存多模態數據的特性，可以更加高效迅速幫助前線科研工作者篩選信息，實現所需信息采集的精準和科學化，提升繁復研發過程中的工作效率。
除當下生成式大語言模型外，AI制藥在生物制藥領域版圖同樣火熱。一般而言，一款新藥的研發流程，從早期的靶點發現，到化合物發現，臨床前至臨床間，甚至審批上市至商業推廣都可以用到AI技術的賦能和加速。目前而言AI最主要集中應用于化藥及生物藥的發現和臨床前開發階段，AI在前述的經驗積累為找到正確的化合物增加一些概率，大幅縮短開發新藥所需的時間，幫助科學家識別迄今還未發現的新藥物分子。
但就目前國內AI制藥領域而言，最大阻礙是公共數據數量的局限。華為云副總裁黃瑾向包括21世紀經濟報道在內的記者表示，“行業數據量是不夠的。我認為，目前的人工智能技術在藥物開發上已經起到很大的作用，但是成果不夠多。”
全方位跨界
針對上述問題，上海市率先成立了上海數據集團公司，試圖創造數據要素全流程可交換的平臺，力圖打破數據流動方面阻礙和困境。
IT和BT融合，顯然還有長遠的路要走。提升AI和制藥的融合程度，提升制藥技術的自動化程度，厘清制藥思路是重中之重。
與此同時，在其他一些場景，AI也在落地中。科大訊飛智慧醫療事業部總裁陶曉東指出，人工智能可以成為醫生的診療助理，患者的健康助手。在服務醫生、醫院的場景下，在診前、診中、診后分別幫助醫生提升效率；在患者這邊，幫助患者獲取權威、準確的醫學知識，指導患者就醫，幫助患者康復。
針對具體的就診診療療程，一款成熟的人工智能技術可以大幅提升就診效率，減少醫生工作量，完善患者就診體驗感。診前，幫助醫生收集更多患者信息，接診過程更有針對性；診中，通過人工智能的文本生成能力，幫助醫生生成完整病歷；診后，通過大模型報告分析，自動形成患者康復計劃。
信息技術在健康傳播領域同樣卓有成效。騰訊健康智慧醫療總經理張國棟表示，“我們也嘗試通過人工智能保證信息的合規性、合法性、嚴謹性。同樣，積累的數據在未來也供人工智能調用，助力全平臺信息流動的智能化和自動化，給患者和廣大用戶提供全面透明的醫療信息來源。”
此外，IT、BT結合，開啟了大健康廣泛前景和產業機遇。對于罕見病、頑固病，新型治理方法和領域如基因治療、細胞治療、合成生物學、雙功能抗體等也在人工智能和信息技術的結合之下開始邁步，不但有利于研究多層次跨界融合產業發展的新模式，還有利探索生物醫藥發展的新思路。
（實習生李儀對本文亦有貢獻）
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