隨著大數據技術的迭代、理論算法的革新、計算能力的提升及網絡設施的演進，人工智能的應用已經從互聯網走向了傳統領域?！癆I+醫、藥“成為醫療賽道近幾年的熱點。據動脈網數據統計，過往的五年時間，近千億資金注入醫療人工智能賽道，醫療影像AI、新藥研發AI、機器人AI、智慧醫院等細分賽道都在飛速發展。

本期《未來健康》邀請到晶泰科技聯合創始人、首席創新官賴力鵬與經觀大健康主編張昊共同解析從前沿到現實，“AI+醫、藥”究竟改變了什么？

在賴力鵬看來，“AI+醫、藥”現在還不能像標準學科一樣被定義，更多體現了一種趨勢。其中AI制藥發展的大背景是在前期的數據積累基礎上，疊加算力、算法和數據量的爆發以及高通量自動化實驗技術的發展，AI在生物醫藥研發應用場景上由點到面不斷地滲透。從早期的生物學研究，到現在藥物分子設計，以及臨床階段的研究，這些都在縮短著藥物研發的時間。

這也反映了產業界需求的變化。早期晶泰的客戶基本以海外大型藥企為主，它們的訴求是提升單一環節的效率。隨著國內Biotech（創新藥企）的發展，對于一體化業務的需求日漸增多。對應到具體業務上，賴力鵬表示，晶泰在2018年開始儲備自己的實驗能力，通過算法和數據的整合形成閉環，覆蓋了從先導化合物到臨床前的完整階段，實現了從單一工具到了現在相對一體化的服務，越來越多的模塊被“AI化”。

與此同時，晶泰從小分子開始向生物藥拓展。他對此的描述是，逐漸從單一工具到一體化整合，從細分環節到更廣的藥物研發環節擴散。和藥企的合作模式也與傳統的CRO（醫藥外包）企業不同，以往的CRO企業提供的更多是標準化服務，投入的勞動時間是主要衡量標準。賴力鵬表示，現在在合作過程中更多是定制化的開發。

基于現有的模式，晶泰把未來發展路徑稱為“三位一體”。賴力鵬表示，現在行業普遍講的是“干濕結合”，即AI算法和實驗結合。他們在這個基礎上加入專家的角色，通過專家、算法和實驗室的自動化技術的有機結合來去不斷的深化、拓展服務能力。在業務端的目標是既要覆蓋頭部藥企，也要能服務更多的長尾的生物科技公司。

在他看來，AI制藥的未來機會在于新藥發現的增量市場。之前按照經典的藥物研發過程，回報率已經是逐年指數級下降了，它背后反映的是找到一個真正的新藥變得越來越難。但事實上，目前和藥物相關的靶點大概有2000個左右，其中有三分之二的靶點還沒有對應的藥物，可擴展空間很大?，F在通過AI制藥可以低成本地去尋找新的分子，專家和AI算法、實驗的結合會構建成新的“基礎設施”，突破這2/3的增長的空間，讓行業找到更多具有臨床價值的藥物。

賴力鵬表示晶泰的聚焦點有兩個，一是“頂天花板”，通過AI把創新的高度拔高，用算法去給藥物化學家提供更多的設計上的想法。另一個是做底層事情，也就是基礎設施，不讓科學創新的事情卡在一些重復勞動上面。

作者：余詩琪、張昊