當(dāng)下，藥物臨床研究仍然是一個緩慢、低效且昂貴的過程。這樣的痛點不僅刺激著藥企，而且研發(fā)中高額的成本相應(yīng)地拔高了國民衛(wèi)生保健的成本，同時還要承擔(dān)高失敗率的風(fēng)險。所以我們急需能降低成本并且更有效的技術(shù)手段出現(xiàn)。人工智能（AI）或許是個不錯的選擇。
1956年，幾個計算機科學(xué)家相聚在達(dá)特茅斯會議（Dartmouth Conferences），提出了“AI”的概念。那什么是AI呢？在這些科學(xué)家的設(shè)想中，它是復(fù)雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)的機器。
如今，AI不僅僅是常規(guī)意義上的自動駕駛、Siri抑或是圍棋大敗人類的AlphaGo，它更是能夠在臨床藥物研發(fā)上發(fā)揮重要作用的技術(shù)之一。AI有著革新整個制藥行業(yè)的潛力，使新藥的發(fā)現(xiàn)變得更快、更有效，另外也能大大縮短藥物的審批和上市的時間，降低成本。AI也將更進(jìn)一步實現(xiàn)精準(zhǔn)個性化醫(yī)療，為患者提供更好的治療方案，提高患者依從性及生存率。
目前AI已蓄勢待發(fā)。近日，在北京召開的2019年DIA中國年會“人工智能致力醫(yī)藥研發(fā)”論壇也為大家?guī)砀嚓P(guān)于AI助力藥物研發(fā)的全球進(jìn)展、藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前及CMC的應(yīng)用、以及臨床試驗中的解決方案及應(yīng)用等信息。
AI在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前及CMC的應(yīng)用
AI和藥物研發(fā)就像墻的兩面，當(dāng)我們把這堵墻打破，整個制藥工業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)都將改寫。但敲碎這堵墻的錘子是什么？它是以數(shù)據(jù)為基底，借由算法這一工具實現(xiàn)目標(biāo)功能。再之后借助相對已經(jīng)成熟的AI技術(shù)，驅(qū)動蛋白多組學(xué)的疾病生物標(biāo)志物的開發(fā)。
在大分子CMC（Chemical,Manufacturing and Control）中，AI扮演的角色一如既往，深度學(xué)習(xí)提高質(zhì)量、穩(wěn)定性。只不過承擔(dān)者轉(zhuǎn)換為機器人，這也需要在未來傳感器和智能機器人研究能保持創(chuàng)新，在藥物的選擇上節(jié)約成本、通過數(shù)字化把控全局，實現(xiàn)文件自動化。
臨床試驗中的AI和自動化
臨床試驗中如何實現(xiàn)人工智能和自動化？從商業(yè)智能出發(fā)，通過商業(yè)智能政策，建立結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型，利用商業(yè)化的智能工具，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將大數(shù)據(jù)分析嵌入云平臺，最終提高臨床試驗性能。
目前的數(shù)據(jù)量已經(jīng)非常龐大，面對這么多的數(shù)據(jù)，不同的操作給試驗者也帶來不便，也因此需要一套新的數(shù)據(jù)核查流程來配套現(xiàn)狀。另外數(shù)據(jù)預(yù)測的模型最終的風(fēng)險值如何？數(shù)據(jù)模型建立后并非一勞永逸，就像是天氣預(yù)報會有不同的報告參考指標(biāo)。數(shù)據(jù)模型最終是PASS或者FAIL都是需要前期的流程和嚴(yán)密的質(zhì)量控制的。
神話or現(xiàn)實？
在過去的幾十年里，AI經(jīng)歷了至少三次起落，從一開始的新技術(shù)誕生被高估、唱衰、再到回歸熱點。長遠(yuǎn)的看，每一項技術(shù)都是被低估的，我們應(yīng)該秉持一個擁抱的態(tài)度去看待一項新技術(shù)，做到包容并且不斷去嘗試新的突破。
AI并非神話，而是在現(xiàn)實中一步一步往前走。AI簡單來說是先人工后智能。人工地獲取高質(zhì)、足量的數(shù)據(jù)， “喂飽”了機器，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，才能變得所謂智能，但同時一定是要站在倫理的界限內(nèi)。
而在個性化醫(yī)療背景下， AI代表的是更精確的分子診斷和更高效的藥物篩選、研發(fā)高成功率、更短的流程。通過深度學(xué)習(xí)、算法精進(jìn)，AI真正滿足臨床一線的需求，更精準(zhǔn)的靶標(biāo)、生物標(biāo)志物實現(xiàn)疾病早期發(fā)現(xiàn)及監(jiān)控疾病的進(jìn)展。
當(dāng)然，AI并不會取代人類。它只是一個依賴于計算機強大計算能力的工具。人類將AI作為一種工具，更多的是思考它能干什么，需要突破什么樣的限制。踩在底層的數(shù)據(jù)和硬件上，通過軟件實現(xiàn)上層的功能。就像電子書出現(xiàn)依舊無法取代紙質(zhì)書的地位，這其中也涉及到情感的問題。AI是整合的答案，能標(biāo)準(zhǔn)解析文章，但它不會傷春悲秋，喟嘆人生。
在藥品研發(fā)人工智能領(lǐng)域，中國的人工智能工程師并非短缺，而是要培養(yǎng)更多的跨界科學(xué)家。我們相信，未來AI將會是指數(shù)級的改變，也期待明年DIA一起見證奇跡。
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