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 ▎藥明康德內(nèi)容團隊報道

“如今的醫(yī)生每天30~40%的時間花費在記錄病歷上…”
“它就像一個基于機器學習的羅盤，指引藥物開發(fā)過程中的每一步”
“你越能構建強大數(shù)據(jù)驅動的臨床終點來確定患者是否對治療產(chǎn)生應答，就越能給臨床試驗賦能”
“即使機器學習已經(jīng)能夠提供極大的價值，當人們發(fā)現(xiàn)過度炒作的承諾無法被實現(xiàn)仍然會對這一領域造成傷害”
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內(nèi)容概要

1. 從發(fā)現(xiàn)靶標，找到化合物，到確定最可能受益的患者群體，設定臨床試驗標準，招募臨床試驗受試者，再到追蹤他們的疾病進展，以及在現(xiàn)實應用時決定給哪些患者開藥，數(shù)據(jù)科技可以應用到新藥研發(fā)過程中的許多不同環(huán)節(jié)。
2. 考慮到醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的規(guī)模，即便是5%-20%的效率提升，都足以帶來巨大的變化。
3. 目前的人工智能領域尚處于發(fā)展的早期，產(chǎn)業(yè)對此需要有正確的期待。想要實現(xiàn)它的潛力還需要很多年的時間，之前的過度炒作不但不會促進，反而會阻礙這一領域的發(fā)展。
在近期結束的“2022藥明康德健康產(chǎn)業(yè)論壇”上，來自投資機構、醫(yī)療系統(tǒng)、新銳公司的四位行業(yè)領袖，就當前人工智能（AI）、機器學習（ML）等前沿科技對醫(yī)療健康領域的影響展開了熱烈討論，并指出前沿科技在變革已有護理，促進新藥開發(fā)和臨床試驗方面的多重機遇。

人工智能近年來成為生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)關注的熱點，與會專家表示，假以時日，人工智能可能影響到醫(yī)療健康領域的方方面面，insitro首席執(zhí)行官Daphne Koller博士認為，機器學習和AI工具對產(chǎn)業(yè)鏈的影響好比計算機對產(chǎn)業(yè)鏈的影響，涉及所有領域。具體來看，人工智能的影響可以體現(xiàn)在下面幾個方面。

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革新臨床護理
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目前的醫(yī)療健康系統(tǒng)中仍然存在不少影響醫(yī)療效率的因素。比如，美國克利夫蘭診所首席數(shù)字官Rohit Chandra博士表示，如今的醫(yī)生每天30-40%的時間花費在記錄病歷上，這意味著他們不能把這些時間用來診治病患。在醫(yī)療資源有限的情況下，意味著不少需要救治的患者得不到治療。

而人工智能可以幫助減少醫(yī)生在一些重復性工作上花費的時間，讓他們將更多的時間投入到診治患者中去。Chandra博士還指出，智能的算法，可能通過分析患者的癥狀，發(fā)現(xiàn)最需要救治的患者，并將他們與合適的醫(yī)生進行匹配，讓他們有望獲得最好的治療。“我們每天要看護25000到30000名患者，（人工智能）能讓我們更公平地為更多患者服務。在我們的規(guī)模層面，5%，10%，20%的效率提升可以帶來重大影響。”

人工智能在改良已有醫(yī)療護理方面的另一個作用是幫助將精準醫(yī)療與診斷連接起來。精準醫(yī)療已經(jīng)成為新藥開發(fā)的一個重要模式和趨勢。伴隨診斷的產(chǎn)生幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)適合精準藥物治療的患者，給他們開出正確的處方。Andreessen Horowitz普通合伙人Vineeta Agarwala博士表示，她認為伴隨診斷的理念值得在醫(yī)療健康整個領域推廣。未來的數(shù)字化診斷、或者將患者與療法匹配的創(chuàng)新技術，是銜接精準藥物的新藥開發(fā)和在醫(yī)護環(huán)境中實現(xiàn)精準治療的橋梁。

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促進新藥的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)
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新藥開發(fā)是一個耗時耗力的漫長過程。Koller博士表示，很多時候我們很難確定哪條道路能夠通往成功。在她看來，數(shù)據(jù)科技可以用在新藥開發(fā)的每個步驟中，從發(fā)現(xiàn)靶標、找到化合物、到確定最可能受益的患者群體，追蹤他們的疾病進展。以至于最終在現(xiàn)實應用時給哪些患者開藥。“它就像一個基于機器學習的羅盤，指引藥物開發(fā)過程中的每一步。數(shù)據(jù)科技讓我們能夠以更好的幾率，更快地找到哪條路是正確的。” Koller博士說。

臨床試驗是新藥開發(fā)中一個尤其耗時耗力的環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)科技可以在多個方面促進臨床試驗的設計和進行。Agarwala博士表示，基于數(shù)據(jù)和人工智能構建的患者招募標準可能比目前臨床試驗的招募標準更為廣泛，讓臨床試驗能夠入組更為多樣化的患者。重要的是這些標準得到數(shù)據(jù)的支持，讓我們有信心在大型臨床試驗中使用它們。

Koller博士則指出，在更有效地基于數(shù)據(jù)入組患者之外，改良臨床試驗的終點也是人工智能大有可為的地方。比如，利用機器學習分析患者的組織學數(shù)據(jù)而構建的臨床試驗終點，可能比傳統(tǒng)的臨床終點更為細化，更好地預測患者對在研藥物的反應。在神經(jīng)科學適應癥中，患者的應答本身就帶有主觀性，在這些領域，數(shù)據(jù)更為重要。“你越能構建強大數(shù)據(jù)驅動的臨床終點來確定患者是否對治療產(chǎn)生應答，就越能給臨床試驗賦能。” Koller博士說。

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實現(xiàn)潛力仍然需要時間
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與會嘉賓也指出，對人工智能需要有正確的期待，過度炒作不但不會促進，反而會阻礙這一領域的發(fā)展。Agarwala博士表示，阻礙這一領域前進的一個原因是有些人會宣稱可以單純依靠機器學習開發(fā)出新藥。這種話不但難于理解和分析，而且會讓很多人產(chǎn)生懷疑。已經(jīng)經(jīng)歷過AI領域起起落落的Koller博士指出，即使機器學習已經(jīng)能夠提供極大的價值，當人們發(fā)現(xiàn)過度炒作的承諾無法被實現(xiàn)，仍然會對這一領域造成傷害。

當谷歌風投（GV）投資合伙人Ben Robbins博士提出人工智能的應用處于炒作循環(huán)的哪個階段的問題時，Koller博士直言就人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)方面的應用來說，她認為我們?nèi)蕴幱诔醋餮h(huán)的前期，這也是讓她擔憂的事。

“機器學習可以為藥物開發(fā)過程做出越來越顯著的貢獻，然而這需要許多年的努力。它需要多個機器學習模塊之間的合作，以及人類幫助設計實驗、產(chǎn)生數(shù)據(jù)、解釋機器學習的結果…”Koller博士說。人工智能與科研人員的通力合作，是產(chǎn)生新變革的關鍵。