“現(xiàn)在的醫(yī)生每天要花30~40%的時(shí)間記錄病歷……”
“它就像一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指南針，指導(dǎo)著藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程中的每一步”
“您越是能夠構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的臨床終點(diǎn)來(lái)確定患者是否對(duì)治療有反應(yīng)，您就越能加強(qiáng)臨床試驗(yàn)”
“即使機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠提供巨大的價(jià)值，當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)過(guò)度炒作的承諾無(wú)法兌現(xiàn)時(shí)，它仍然會(huì)傷害這個(gè)領(lǐng)域”
1.從尋找目標(biāo)和化合物，到確定最有可能受益的患者群體，制定臨床試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，招募臨床試驗(yàn)受試者，跟蹤他們的疾病進(jìn)展，以及決定在實(shí)際應(yīng)用中為哪些患者開(kāi)出藥物，數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于新藥研發(fā)過(guò)程中的許多不同環(huán)節(jié)。
2.考慮到醫(yī)療健康行業(yè)的規(guī)模，即使是5%-20%的效率提升，也足以帶來(lái)巨大的變化。
3.目前人工智能領(lǐng)域還處于發(fā)展初期，業(yè)界需要對(duì)此有一個(gè)正確的預(yù)期。它的潛力需要很多年才能實(shí)現(xiàn)，之前的過(guò)度炒作反而會(huì)阻礙這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，而不是促進(jìn)它的發(fā)展。
在最近結(jié)束的“2022藥明康德(603259)健康產(chǎn)業(yè)論壇”上，來(lái)自投資機(jī)構(gòu)、醫(yī)療系統(tǒng)、前沿公司的四位行業(yè)領(lǐng)袖就當(dāng)前人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等前沿技術(shù)對(duì)醫(yī)療健康領(lǐng)域的影響進(jìn)行了熱烈的討論，并指出了前沿技術(shù)在改變現(xiàn)有醫(yī)療、推動(dòng)新藥研發(fā)和臨床試驗(yàn)方面的多重機(jī)遇。
人工智能近年來(lái)成為生物醫(yī)藥行業(yè)的焦點(diǎn)。與會(huì)專家表示，人工智能可能會(huì)及時(shí)影響醫(yī)療健康領(lǐng)域的方方面面。insitro首席執(zhí)行官達(dá)芙妮柯勒博士認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI工具對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的影響就像電腦對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的影響一樣，涉及所有領(lǐng)域。具體來(lái)說(shuō)，人工智能的影響可以體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。
創(chuàng)新臨床護(hù)理
目前，在醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中，影響醫(yī)療效率的因素仍然很多。例如，美國(guó)克利夫蘭診所首席數(shù)字官Rohit Chandra博士說(shuō)，現(xiàn)在的醫(yī)生每天有30-40%的時(shí)間用于記錄病歷，這意味著他們無(wú)法利用這些時(shí)間來(lái)治療病人。有限的醫(yī)療資源意味著許多需要治療的病人無(wú)法得到治療。
人工智能可以幫助醫(yī)生在一些重復(fù)性的工作上花費(fèi)更少的時(shí)間，從而可以將更多的時(shí)間投入到對(duì)患者的診斷和治療中。錢(qián)德拉博士還指出，智能算法可能會(huì)通過(guò)分析患者的癥狀來(lái)找到最需要治療的患者，并為他們匹配合適的醫(yī)生，從而使他們獲得最佳治療。“我們每天護(hù)理2.5萬(wàn)到3萬(wàn)名患者，[人工智能]可以讓我們更公平地為更多患者服務(wù)。在我們的規(guī)模水平上，5%、10%和20%的效率提升可以產(chǎn)生重大影響?！比斯ぶ悄茉诟纳片F(xiàn)有醫(yī)療保健方面的另一個(gè)作用是幫助將精準(zhǔn)醫(yī)療與診斷聯(lián)系起來(lái)。精準(zhǔn)醫(yī)療已經(jīng)成為新藥研發(fā)的重要模式和趨勢(shì)。伴隨診斷幫助醫(yī)生找到適合精準(zhǔn)藥物治療的患者，并給他們正確的處方。Andreessen Horowitz的普通合伙人Vineeta Agarwala博士表示，她認(rèn)為陪伴診斷的概念值得在整個(gè)醫(yī)療健康領(lǐng)域推廣。未來(lái)的數(shù)字化診斷，或者說(shuō)是將患者與療法相匹配的創(chuàng)新技術(shù)，是精準(zhǔn)藥物新藥研發(fā)與醫(yī)療環(huán)境下精準(zhǔn)治療實(shí)現(xiàn)的橋梁。
促進(jìn)新藥的發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)。
新藥的開(kāi)發(fā)是一個(gè)漫長(zhǎng)而耗時(shí)的過(guò)程?？吕詹┦空f(shuō)，很多時(shí)候我們很難確定哪條路可以通向成功。在她看來(lái)，數(shù)據(jù)技術(shù)可以用于新藥開(kāi)發(fā)的每一步，從尋找靶點(diǎn)、尋找化合物，到確定最有可能受益的患者群體并跟蹤他們的疾病進(jìn)展。以便在實(shí)際應(yīng)用中最終為哪些患者開(kāi)出藥物?！八拖褚粋€(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指南針，指導(dǎo)著藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程的每一步。技術(shù)使我們能夠以更好的機(jī)會(huì)和更快的速度找到哪條路是正確的?！笨吕詹┦空f(shuō)。
臨床試驗(yàn)是新藥研發(fā)中特別耗時(shí)耗力的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)技術(shù)可以在許多方面促進(jìn)臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)施。Agarwala博士表示，基于數(shù)據(jù)和人工智能的患者招募標(biāo)準(zhǔn)可能比目前臨床試驗(yàn)的招募標(biāo)準(zhǔn)更廣泛，允許臨床試驗(yàn)包括更多樣化的患者。重要的是這些標(biāo)準(zhǔn)是有數(shù)據(jù)支持的，這樣我們才有信心在大型臨床試驗(yàn)中使用。
柯勒博士指出，除了根據(jù)數(shù)據(jù)更有效地對(duì)患者進(jìn)行分組，改善臨床試驗(yàn)的終點(diǎn)也是人工智能大有可為的地方。例如，使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析患者的組織學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建的臨床試驗(yàn)終點(diǎn)可能比傳統(tǒng)的臨床終點(diǎn)更詳細(xì)，更好地預(yù)測(cè)患者對(duì)所研究藥物的反應(yīng)。在神經(jīng)科學(xué)適應(yīng)癥中，患者的反應(yīng)本身是主觀的，在這些領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)更重要?！澳阍侥軜?gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的臨床終點(diǎn)來(lái)確定患者是否對(duì)治療有反應(yīng)，你就越能加強(qiáng)臨床試驗(yàn)?！笨吕詹┦空f(shuō)。
實(shí)現(xiàn)潛力還需要時(shí)間。
與會(huì)者還指出，對(duì)人工智能有一個(gè)正確的預(yù)期，過(guò)度的炒作不僅不會(huì)促進(jìn)它，反而會(huì)阻礙這一領(lǐng)域的發(fā)展。Agarwala博士表示，阻礙這一領(lǐng)域發(fā)展的原因之一是，一些人會(huì)聲稱他們可以僅僅通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)開(kāi)發(fā)新藥。這樣的話不僅難以理解和分析，還會(huì)讓很多人產(chǎn)生懷疑。經(jīng)歷過(guò)AI領(lǐng)域大起大落的柯勒博士指出，即使機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠提供巨大的價(jià)值，當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)過(guò)度炒作的承諾無(wú)法實(shí)現(xiàn)時(shí)，它仍然會(huì)傷害這個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)谷歌風(fēng)險(xiǎn)投資(GV)的投資合伙人本羅賓斯(Ben Robbins)博士提出人工智能的應(yīng)用處于炒作周期的哪個(gè)階段的問(wèn)題時(shí)，柯勒博士直言，就人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用而言，她認(rèn)為我們?nèi)蕴幱诔醋髦芷诘脑缙陔A段，這也讓她感到擔(dān)憂。
“機(jī)器學(xué)習(xí)可以對(duì)藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程做出越來(lái)越大的貢獻(xiàn)，然而，這需要多年的努力。它需要多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊之間的合作，以及人類在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、生成數(shù)據(jù)和解釋機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果方面的幫助……“博士……”柯勒說(shuō)。人工智能和科研人員的合作是新變化的關(guān)鍵。
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