/01/ 政策支持AI賦能醫(yī)藥醫(yī)療領(lǐng)域

2024年11月，國(guó)家醫(yī)保局首次將AI輔助診斷技術(shù)納入醫(yī)療服務(wù)價(jià)格項(xiàng)目立項(xiàng)指南，同月，國(guó)家衛(wèi)健委等部門聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》，明確了醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷等84個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景。次月，2024中國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能大會(huì)在上海舉辦，啟動(dòng)了中國(guó)人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。

早在今年7月，首個(gè)省級(jí)支持生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)全鏈條創(chuàng)新發(fā)展文件在上海落地，《若干意見》包括八項(xiàng)三十七條，其中研發(fā)部分也表明運(yùn)用人工智能技術(shù)助力新藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和藥物設(shè)計(jì)。

中國(guó)的AI醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模也正在持續(xù)擴(kuò)大，根據(jù)第三方數(shù)據(jù)顯示，2019-2023年，中國(guó)AI醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模從27億元快速增長(zhǎng)至88億元，預(yù)計(jì)2028年市場(chǎng)規(guī)模將接近300億元。

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/02/無(wú)數(shù)據(jù)不AI，RuiPath開展互動(dòng)式病理診斷對(duì)話

據(jù)了解，在癌癥診療中，早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療至關(guān)重要。但是，受限于病理醫(yī)生缺口巨大和分布不平衡等短板，我國(guó)基層醫(yī)院初診符合率較低。病理大模型的出現(xiàn)，成為解決這一困境的重要力量。

2月18日，華為在上海舉辦的2025醫(yī)療人工智能與精準(zhǔn)診療發(fā)展論壇上發(fā)布基于華為DCS AI解決方案的瑞金病理大模型。瑞智病理大模型RuiPath基于瑞金醫(yī)院豐富的病種，高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，癌種覆蓋廣度達(dá)到中國(guó)每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的常見癌種，還涵蓋垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤等罕見病；在深度上，醫(yī)生可以和RuiPath開展互動(dòng)式病理診斷對(duì)話。

瑞金醫(yī)院病理科主任王朝夫舉例說(shuō)明了RuiPath與傳統(tǒng)診療方式的區(qū)別，在交互式輔助診斷環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)診斷方式是醫(yī)生在顯微鏡下逐張查看切片，完成診斷后再人工錄入報(bào)告。而RuiPath能夠提前精準(zhǔn)識(shí)別病灶區(qū)域，單切片AI診斷時(shí)間僅需數(shù)秒。

隨著各家醫(yī)藥企業(yè)接入DeepSeek、華為病理大模型等相關(guān)AI模型或進(jìn)行AI方面布局，有望滲透醫(yī)藥領(lǐng)域各個(gè)環(huán)節(jié)，為醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行全方位賦能。

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/03/AI在新藥研發(fā)中的重要角色

AI的出現(xiàn)，還為某些在創(chuàng)新藥方面處于追趕地位的國(guó)家，例如我國(guó)，提供了一個(gè)"彎道超車"的機(jī)會(huì)。

在醫(yī)藥行業(yè)，新藥研發(fā)主要分為兩大類：仿制藥和創(chuàng)新藥。

傳統(tǒng)新藥研發(fā)中的一個(gè)著名難題 --"雙十"難題：平均要投入10年時(shí)間、10億美元成本，才可能研發(fā)出一款新藥。傳統(tǒng)藥物研發(fā)之所以如此艱難，是因?yàn)樵谶@個(gè)過(guò)程中，大量的時(shí)間往往耗費(fèi)在重復(fù)性的實(shí)驗(yàn)工作上，比如分子篩選、活性測(cè)試、毒性預(yù)測(cè)等。

相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā)，AI技術(shù)能將藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究的時(shí)間縮短近40%，臨床新藥研發(fā)成功率可從12%提高到約14%。AI不僅能大幅縮短藥物研發(fā)周期，還能顯著降低研發(fā)成本，為中國(guó)制藥企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破提供了一條新路徑。

從技術(shù)層面來(lái)看，AI制藥相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在三個(gè)核心環(huán)節(jié)：藥物篩選、作用機(jī)制預(yù)測(cè)、以及臨床試驗(yàn)優(yōu)化。

在分子設(shè)計(jì)與篩選環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方法主要依賴科研人員基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行化合物庫(kù)篩選，往往需要在數(shù)百萬(wàn)個(gè)分子中逐一測(cè)試，猶如大海撈針。而AI通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，特別是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和變分自編碼器(VAE)，可以自主設(shè)計(jì)和篩選分子結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)科學(xué)家一天最多測(cè)試幾百個(gè)化合物，AI分分鐘能同時(shí)分析幾百萬(wàn)個(gè)！

在作用機(jī)制預(yù)測(cè)和方面，傳統(tǒng)測(cè)試方法得一步步試，先在試管里試試，再找小白鼠試試，最后才敢往人身上試。而AI可以采用多尺度模擬系統(tǒng)，同時(shí)在分子、細(xì)胞和器官層面進(jìn)行模擬整過(guò)程，預(yù)測(cè)藥物的脫靶效應(yīng)和毒性，大大降低了后期臨床失敗的風(fēng)險(xiǎn)。

在臨床試驗(yàn)優(yōu)化方面，AI能夠基于患者的個(gè)體差異，為每位受試者量身定制最適合的試驗(yàn)方案，從而提高臨床試驗(yàn)的可靠性和有效性并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)與數(shù)據(jù)。

表：關(guān)于AI在藥物研發(fā)中的作用DeepSeek給出的回復(fù)

DeepSeek在醫(yī)藥行業(yè)潛在應(yīng)用場(chǎng)景，不僅限于藥物研發(fā)，還包括生產(chǎn)優(yōu)化、個(gè)性化醫(yī)療、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷等各個(gè)環(huán)節(jié)。

/04/藥業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)

以下為Deepseek給出的回答：

/05/《中國(guó)創(chuàng)新藥政策發(fā)展：全鏈條支持與未來(lái)發(fā)展》總覽

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