天津2018年12月6日電 /美通社/ -- 12月5日，CCF人工智能與醫(yī)療技術創(chuàng)新發(fā)展論壇在津舉行，論壇上，作為國家醫(yī)藥創(chuàng)新園與新藥研發(fā)龍頭高地的天津國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院，聯(lián)合具有人工智能行業(yè)頂尖技術的天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司（以下簡稱天云大數(shù)據(jù)）簽訂合作協(xié)議，宣布共同建設用于醫(yī)療醫(yī)藥研發(fā)的智能技術公共平臺，并共同籌備成立醫(yī)智生命科技（天津）有限公司。
本次論壇亦得到了中國計算機學會大數(shù)據(jù)專家委員會 (CCF) 的大力支持，隨著三方合作的不斷深入，將充分發(fā)揮幾方在人才、科研、成果轉化方面的協(xié)同作用，利用綜合性交叉學科的資源優(yōu)勢，助力醫(yī)智生命科技建設成為國內一流的新藥研究與轉化平臺，共同為公共衛(wèi)生和醫(yī)藥健康事業(yè)做出更大貢獻。
新藥研發(fā)：從化學試劑到基因數(shù)據(jù)
據(jù)德勤 (Deloitte) 報告，2017年全球 TOP12 制藥巨頭，成功上市一個新藥的成本為20億美元，CFDA 批準臨床實驗的數(shù)量大幅下降，藥物從研發(fā)到上市通常要8-12年時間，在研發(fā)上的投資回報率僅有3.2%，相比2010年的10.1%降幅顯著。針對新藥研發(fā)周期漫長且回報率低的狀況，近年以來，醫(yī)藥巨頭紛紛引入人工智能等新技術向傳統(tǒng)制藥行業(yè)滲透，比如輝瑞、美敦力等紛紛引入 AI 技術，IBM Watson 與輝瑞合作將機器學習用于癌癥藥物發(fā)現(xiàn)，與美敦力合作推出糖尿病監(jiān)測 APP。
反觀國內整體行業(yè)屬于起步階段，國內亟待構建 AI 醫(yī)藥研發(fā)平臺，利用人工智能技術助推我國 AI 醫(yī)藥研發(fā)走在全國乃至全球的前列。為此，天津國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院與天云大數(shù)據(jù)合作建設醫(yī)療醫(yī)藥智能技術公共平臺，該項目已列入天津市新一代人工智能重大科技計劃。醫(yī)智生命科技（天津）有限公司的籌備成立即是有益嘗試。
本次論壇上，來自美國猶他大學計算機系終身教授承恒達、CCF 專委會副秘書長黃宜華、天津國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院藥物信息中心主任林建平教授、微軟云方案架構師王健、安龍基金創(chuàng)始人趙春林、北京鋒創(chuàng)集團董事長張寒燕等數(shù)十位業(yè)內專家與投資人共話人工智能在醫(yī)療中的應用，探索醫(yī)藥智能發(fā)展新機遇。
《健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)及其應用報告》在會上發(fā)布，CCF 專委會副秘書長黃宜華在報告中提出，如何將患者的被動性參與轉向主動健康管理，從單案例效果評估轉向過程性、全程性的整體評估和體驗；從病種數(shù)據(jù)管理擴展到健康數(shù)據(jù)管理，從關注爭端和治療技術到預防、護理和康復環(huán)節(jié)是未來醫(yī)療行業(yè)需要關注和解決的問題。而大數(shù)據(jù)，正是一條重要的道路。
天云大數(shù)據(jù)董事長雷濤在發(fā)言中提出，在新藥研發(fā)中，針對適應癥或副作用的研究以往做法是通過實驗檢測藥物晶型，而現(xiàn)在則可以通過數(shù)據(jù)模擬加速檢測藥物晶型，在數(shù)字經(jīng)濟時代，新藥研發(fā)的關鍵已從實驗檢測轉向數(shù)據(jù)分析，人工智能在藥物靶點預測、藥物篩選、藥物適應癥預測方面大有可為。醫(yī)智生命科技立足天津，力爭打造“醫(yī)藥+AI” 的標桿企業(yè)，構建一流人工智能醫(yī)藥研究平臺、打造一流人工智能醫(yī)藥研究人才、對外輸出一流人工智能醫(yī)藥技術。
AI 如何賦能智慧醫(yī)藥
據(jù)最新國外資料顯示，新藥研發(fā)領域的五種 AI 應用包括：尋找可能成為潛在藥物的新化合物；預測潛在的測試藥物的作用好壞；分析不同的藥物能否組合在一起治療疾病；發(fā)現(xiàn)以前測試過的化合物的新用途；基于個人遺傳標記來做個性化醫(yī)療。使用 AI 用于新藥研發(fā)可以提高研發(fā)成功率、加快研發(fā)速度、解決復雜問題。
天云大數(shù)據(jù)作為國內領先的人工智能科技廠商，主要提供各行業(yè)通用的人工智能 PaaS 平臺 (MaximAI)，即服務 AI 的 AI，為開發(fā) AI 應用的企業(yè)、團隊或科研機構提供人工智能工具，加速 AI 開發(fā)的工程化、流程化。天云在此前通過 MaximAI，對藥物活性、安全性和副作用進行預測，建模過程僅花費了3-5天時間；同時使用復雜網(wǎng)絡全景展現(xiàn)了適應癥與靶點蛋白關系圖譜（該圖之前只能進行兩兩展示），表明人工智能應用于藥物適應癥和副作用預測前景廣闊。
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