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產(chǎn)業(yè)觀察:醫(yī)藥遇上AI 將碰撞出哪些火花?
2025年01月20日 11:05 來(lái)源:人民網(wǎng) 關(guān)燈

8天完成688次化學(xué)實(shí)驗(yàn),7天研究1000種催化配方……人類需要用幾年研發(fā)出來(lái)的成果,人工智能(AI)或在短時(shí)間內(nèi)就能完成。

不久前揭曉的2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng),頒給了人工智能領(lǐng)域的學(xué)者,也讓各界對(duì)AI的廣泛應(yīng)用有了更多想象和期待。

經(jīng)歷了2023年的“百模大戰(zhàn)”后,AI大模型作為產(chǎn)業(yè)新型基礎(chǔ)設(shè)施,在賦能千行百業(yè)的同時(shí),也為醫(yī)藥領(lǐng)域帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。

AI問診正在走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

在AI時(shí)代,人工智能是如何問診的?

“滴……請(qǐng)將手放到指定位置”“請(qǐng)將頭靠在檢測(cè)儀中間”。當(dāng)記者走進(jìn)天士力研究院,一臺(tái)脈診機(jī)器人正在為患者“望聞問切”,它就像一位“老中醫(yī)”,患者僅需按照語(yǔ)音提示,即可輕松完成問診。

幾分鐘后,一份個(gè)性化脈象報(bào)告出爐,不僅包含3D脈象波形、健康評(píng)分等詳細(xì)信息,甚至能捕捉到一些細(xì)微的變化,既讓患者更好了解自身健康狀況,也可以為醫(yī)生問診提供重要的參考。

這臺(tái)機(jī)器人之所以能“應(yīng)答如流”,背后離不開中醫(yī)藥語(yǔ)言大模型與計(jì)算大模型——“數(shù)智本草大模型”的賦能。

近年來(lái),隨著AI大模型浪潮的持續(xù)涌動(dòng),國(guó)內(nèi)外一批創(chuàng)新企業(yè)和高校院所加大研究力度,紛紛推出各自的大模型產(chǎn)品。數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型數(shù)量已超100個(gè),這其中,不乏中醫(yī)藥大模型的身影。

針對(duì)基層醫(yī)療資源不足、醫(yī)生水平參差不齊,藥房執(zhí)業(yè)藥師數(shù)量短缺、藥品推薦不夠精準(zhǔn)等行業(yè)痛點(diǎn),一批醫(yī)藥大模型陸續(xù)落地應(yīng)用,為解決這些難題提供了新思路。

記者了解到,2023年天士力與華為云聯(lián)合開發(fā)了“數(shù)智本草大模型”,以華為盤古大語(yǔ)言模型和盤古藥物分子大模型為基礎(chǔ),引入中醫(yī)藥守正、創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化三大類海量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了智能中藥研發(fā)、中醫(yī)智能診療、中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)傳承、中醫(yī)治未病及輔助教學(xué)等多種場(chǎng)景的落地應(yīng)用。

“這不僅能讓偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者享受到三甲醫(yī)院專家級(jí)別的診療服務(wù),還可以將中醫(yī)傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)轉(zhuǎn)化為客觀、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)形式,為藥物研發(fā)提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐?!碧焓苛λ惴ㄩ_發(fā)助理研究員王程對(duì)記者說。

打開醫(yī)藥研發(fā)的“黑匣子”

“金銀花15克、連翹15克、薄荷6克……”

這是一份普通的中藥方劑,其中囊括了多種藥材,而每種藥材又蘊(yùn)含上百種成分。鑒于中藥的復(fù)雜特性和各成分間的協(xié)同作用,如何清晰闡述其療效,是業(yè)界亟待解決的一項(xiàng)難題。

近年來(lái),以中醫(yī)藥振興為指引,眾多中醫(yī)藥企業(yè)都在積極探索中醫(yī)藥與現(xiàn)代科技融合發(fā)展的新路徑。借助AI大模型的強(qiáng)大科學(xué)計(jì)算與預(yù)測(cè)的能力,中醫(yī)藥的“黑匣子”正被慢慢打開。

在智能問答模式下,記者隨機(jī)輸入“丹參”一詞,“數(shù)智本草大模型”立即對(duì)丹參的基本信息進(jìn)行檢索,自動(dòng)關(guān)聯(lián)相關(guān)疾病治療的應(yīng)用實(shí)例,并深入挖掘丹參與其他藥物之間的配伍關(guān)系,預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)或不良反應(yīng)。

“依托‘?dāng)?shù)智本草大模型’,我們能夠?qū)λ幉膬?nèi)部分子更精準(zhǔn)地表征,更有效計(jì)算成分和靶點(diǎn),同時(shí)深入分析其吸收、代謝等一系列性質(zhì),從而達(dá)到降低成本、提升效率的效果?!碧焓苛?guó)際基因網(wǎng)絡(luò)藥物創(chuàng)新中心有限公司總經(jīng)理王文佳介紹。

王文佳說,在此基礎(chǔ)上能更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)中藥成分、藥材特性及功效,找到新的適應(yīng)癥,推動(dòng)‘老藥新用’‘老藥精用’,還可以進(jìn)一步拓寬想象空間,為創(chuàng)新藥物研發(fā)帶來(lái)更多可能。

大模型作為一種通用的技術(shù)工具,正在深刻重塑千行百業(yè)的作業(yè)流程、知識(shí)積累模式以及用戶體驗(yàn),引領(lǐng)顛覆性的創(chuàng)新潮流。

“我們屬于技術(shù)提供方,推出的基礎(chǔ)大模型開發(fā)出廣泛且多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景,為行業(yè)發(fā)展注入強(qiáng)大動(dòng)力,并帶來(lái)顯著的效率提升,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們的預(yù)期?!比A為云大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域總裁尤鵬表示。

為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)加速賦能

生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是關(guān)系國(guó)計(jì)民生和國(guó)家安全的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。2024年的政府工作報(bào)告提出,積極推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。同年11月,國(guó)家衛(wèi)生健康委、國(guó)家中醫(yī)藥局、國(guó)家疾控局聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》,從醫(yī)療服務(wù)管理、基層公衛(wèi)服務(wù)、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展、醫(yī)學(xué)教學(xué)科研等領(lǐng)域著手,明確了84個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景。

多位業(yè)內(nèi)人士表示,隨著醫(yī)藥工業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快推進(jìn),AI大模型在助力醫(yī)藥降本增效、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面大有可為。

“人工智能技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域更深入且廣泛的應(yīng)用,不僅能推動(dòng)生物醫(yī)藥的發(fā)展,還將在一定程度上重塑生物醫(yī)藥新面貌,為藥物研究帶來(lái)革命性變化?!敝袊?guó)科學(xué)院院士陳凱先對(duì)記者說,以藥物臨床實(shí)驗(yàn)為例,其成功率平均在十分之一左右,且時(shí)間和費(fèi)用成本都很高。如果提前對(duì)藥物臨床實(shí)驗(yàn)成功率有一個(gè)準(zhǔn)確的預(yù)判,就能大大降低失敗風(fēng)險(xiǎn),助力中醫(yī)藥在新時(shí)代加快發(fā)展。

在天士力控股集團(tuán)董事局主席兼總裁、生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集團(tuán)董事長(zhǎng)閆凱鏡看來(lái),人工智能的本質(zhì)是基于信息處理技術(shù)的變革。未來(lái)的健康管理是全過程全生命周期的管理,開展積極主動(dòng)的健康管理,對(duì)助力健康范式的變革意義重大。他期待,利用人工智能提出新問題,并依托算力、算法、數(shù)據(jù)等發(fā)現(xiàn)新的邏輯關(guān)系,從而推進(jìn)組織再生修復(fù)和免疫力復(fù)壯的細(xì)胞療法。

“大模型首先要有大數(shù)據(jù)。”浙江大學(xué)藥學(xué)院副院長(zhǎng)、藥物信息學(xué)研究所副所長(zhǎng)范驍輝提出了大模型面臨的一項(xiàng)痛點(diǎn)問題。他介紹,以中醫(yī)藥為例,現(xiàn)在已經(jīng)搭建起囊括經(jīng)方、古籍、藥材等文本的底層數(shù)據(jù),但是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)還是比較欠缺。

“要建立可重復(fù)實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),并進(jìn)行系統(tǒng)梳理。此外,積極培養(yǎng)一批既懂醫(yī)藥行業(yè)知識(shí),也通曉大數(shù)據(jù)、算力、算法等專業(yè)知識(shí)的復(fù)合型人才,為推動(dòng)醫(yī)藥大模型加快落地提供人才支持?!狈厄斴x建議。

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編輯:方琳
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