“從AI+影像逐漸衍生到藥物研發，AI+醫療當前僅走了從1到10的第一步，未來20年潛力巨大，AI和人的結合對醫療行業的推動可能會大于人類過去幾千年。”3月2日，在從“AI＋醫療”到數字醫療：機遇與挑戰高峰對話會上，創新工場董事長兼CEO李開復作出如上預測。
當前，人工智能與醫療產業加速融合，從AI+醫療影像、AI+輔助診斷到AI+健康管理、AI+新藥研發等，AI+醫療延伸到更多不同的醫療服務應用場景當中，并不斷發展落地。
對話會前幾天，人工智能藥物開發創企Insilico Medicine(英矽智能)宣布，首次將生物學和化學生成學相結合，發現一種全新機制的用于治療特發性肺纖維化(IPF)的臨床候選新藥，并成功通過多次人類細胞和動物模型實驗驗證。
“研發中僅用時18個月、研發經費約合200萬美元。想較于傳統藥物研發需要上10年耗資幾十億，AI賦能藥物研發極大的縮短藥物研發時間，又大大降低了成本。”Insilico Medicine 首席科學官任峰博士介紹。
新藥研發是人類發展中最復雜、最具風險和耗時最漫長的技術研究領域之一。一種藥物從研發到正式面世，不但不需要眾多生物、化學、醫學等方面的專家，還需要承受巨大的失敗風險。數據統計顯示，平均每一種新藥從靶點發現到上市，制藥公司平均需要花費 26 億美元，以及長達 10 年的研發時間，藥物研發失敗率通常達 90% 以上，利用AI加快藥物研發因此尤為迫切。
與傳統的藥物發現過程相比，Insilico Medicine這一新藥研發成果的不僅速度快了幾個數量級，所耗費成本也低了幾個數量級。這給AI賦能藥物研發帶來巨大想象空間。
李開復表示，這一成果一定程度上驗證了AI算法結合藥物化學與生命科學，能夠更高效的研發出有巨大潛力的候選藥物分子，在全球范圍內是個突破性的進展，“但這僅僅是AI賦能新藥研發的第一步，顛覆式的改革工作才剛剛開始，未來還需繼續深入才能體現AI真正的價值。”
在啟明創投主管合伙人梁颕宇看來，藥物研發是人工智能最重要和最大的應用場景之一，人工智能則是藥物研發最重大的技術紅利之一。AI賦能藥物研發，既能夠縮短藥物研發的時間，又能夠大大降低成本，20年后機器人的診斷水平一定會超過醫生。（記者宋雅娟）
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