文章主题：AI健康医疗, 中国抗疫成果, 医疗健康产业
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资本持续投资医疗健康产业
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钛媒体医疗健康周报说明，国内外医疗健康产业一周三十多起融资是正常融资数目范围，而医疗健康产业如此被资本看中的原因是多样的。
一方面，随着老年人人口数量逐年增长，社会老龄化的进一步加剧，且人均可支配收入的稳步提升，对健康的需求得以充分释放，医疗健康产业进入黄金发展期。
观研天下数据：2014年我国60岁及以上老年人口有2.12亿人，占总人口的15.5%，截至2018年年底，我国60岁及以上老年人口约2.49亿，占总人口的17.9%。人口老龄化将为我国大健康产业带来发展契机。
从医疗健康保险市场的增长速度也可以看出，消费者对健康的重视。公开资料显示，2010年我国健康险保费仅为677.47亿元，到2018年已经增长到5448.13亿元，占全国保险业保费总收入的14.33%，同比增长达24.12%，是增速最快的险种, 是行业保费收入增速的6.15倍。
另一方面，随着时代技术的变迁，医疗行业不断地迭代和升级，医药科技、生物科技、智能化等技术的发展，推动健康产业各个垂直领域产品及服务的升级，医疗行业也将迎来爆发性的增长。
在AI医疗领域，AI+药物研发、AI+健康管理，以及AI+影像等等，智能化手段已经得到了广泛的使用。其中，作为医疗健康产业重要环节和营收主心骨，制药领域更是因AI而脱胎换骨。
制药脱胎换骨
毫无疑问，制药产业已经走在智能化变革的路子上。
至于到了哪一阶段，或许正如阿斯利康全球执行副总裁王磊所说的：“虽然AI还没有直接创造新的药物，但在很多新药发明的背后都有AI的身影，它已经成为了我们研发过程中不可缺少的部分。”
制药产业的智能化改变，具体体现在缩短了新药研发时间以及降低了药物研究成本。
在制药时长方面，近年来药物靶标确定、先导化合物筛选、临床试验论证等一系列复杂环节让新药研发成了一条“长征路”，新药研发周期长、成功率低、费用高一直困扰着制药行业。平均需要约14年时间，花费26亿美元才能将一款新药推向市场。
因此，为了破解药物研发时间长、高投入、高风险、回报慢的困局，AI才开始慢慢走入了众多医药企业的视野。近年来，全球涌现了百余家专注于通过人工智能技术提速靶点发现、化合物合成、化合物筛选、性质预测、晶型预测的科技公司。
在制药成本方面，“十年攻关+十亿美元投入”早已是新药出炉的“标配”以及医药领域的“心腹大患”。这些科技公司通过强大的计算能力，减少新药研发过程中人力、时间、物力等投入，从而降低药物研发成本，提速新药研发环节，更快筛选出具有较高活性的化合物为之后的临床实验做准备。
根据德勤公司发布的研究报告显示：2017年全球前12位生物制药巨头在研发上的投资回报率仅有3.2%，处于8年来较低水平。而且，成功上市一款新药的成本从2010年的11.88亿美元已经增加到了20亿美元。
在尝到AI制药甜头之后，越来越多的国际巨头加快入局智能化步伐，再加上我国医药产业市场更广阔，AI化变革将是一个新的经济增长转机，AI在制药领域的应用可谓如火如荼。
据统计，有100 多家初创企业在探索用 AI 发现药物，传统的大型制药企业更倾向于采用合作的方式，如阿斯利康与 Berg，强生与 Benevolent AI，默沙东与 Atomwise，赛诺菲和葛兰素史克与 Exscientia，辉瑞与IBM Watson等。
有利益的地方，少不了互联网巨头。国内腾讯、百度互联网巨头，为了完善医疗健康布局，对AI制药产业的深挖掘也是不留余力。
近日，腾讯公司在官方公众号上发布其首个AI驱动的药物发现平台“云深智药（iDrug）”，引发市场热议。近年来，腾讯频频投资在医疗健康产业，此次涉及AI制药产业是医疗生态布局中的一环，业内人士表示：在意料之中。
腾讯官方透露：“云深智药”主要是基于腾讯AI Lab自主研发的深度学习算法，为寻找潜在活性药物提供数据库和云计算支持，能够覆盖临床前新药研发全部流程的五大模块。目前，云深智药已经运行十个左右研发项目，其中包括对抗新冠病毒药物的虚拟筛选和性质预测，筛选得到的化合物目前正在实验验证中。
同样的，高喊“all in AI”，必然不会错过医疗健康产业，而AI制药也早早就在规划中。
为更好的切入AI制药市场，百度投资人工智能药物研发公司 InSilico。而InSilico是知名的AI制药企业，其合作方包括约翰霍普金斯大学、哥本哈根大学、药明康德、JUVENESCENCE、葛兰素史克、诺华、强生、药明康德等等。
显然，百度牵手 InSilico，即可获得InSilico数据与资源，庞大的资源和海量的数据，可谓是一张AI制药通行证。
总之，越来越多传统药企、互联网巨头、初创者加码布局AI制药产业，加速了制药的AI化变革。只是，在这场变革中，它们各有各的更多的是挑战。
AI落地问题
因为行业壁垒高，攻坚难度。但国内方面，受制于此前国内药企的研发能力限制，国内AI+新药研发的公司仅有寥寥几家。
随着国内创新药器的发展及人工智能水平的不断提高，近年来行业内也涌现出了一批优质企业。但同时，由于AI赋能药物研发属于交叉学科，团队AI和药物研发跨学科背景，全球AI+新药研发都面临人才短缺的问题。
黄俊洲表示，目前云深智药团队由来自药物研发科研机构和知名药企的专家、AI算法科学家和平台系统技术开发工程师共同搭建。
但值得注意的是，目前因为生物学的复杂性，还没有直接的与 AI 制药相关的产品被批准发行，AI 在制药行业药物研发上的潜能，仍有诸多障碍需要跨越。现在其主要起到的还是协助作用，包括药物挖掘、深度学习算法分析数据以及预测新药有效性等，但这只是 AI 进军制药行业初步的结果。
实际上，AI可能对药物研发带来的降本增效，正在让越来越多的药企选择加码，这在Exscientia与众多巨头药企的合作上，以及罗氏、吉利德等知名药企近几年的布局上就得以窥见。总的来说，资本的关注和巨头的入场，使AI药物发现被寄予厚望，虽然它还没有出现太大成果，但它的发展前景已经被业内人士普遍看好。
然而，专家认为，AI应用于新药研发与医疗AI落地面临同样的问题，如人才短缺、数据标准化与共享机制、商业模式创新等诸多问题。人工智能在医学领域的应用需要生物医学、生物信息与临床医学、数据统计分析、医学管理等学科背景的跨界人才。
文/刘旷公众号，ID：liukuang110
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