文章主题：AI医疗, 英伟达, AI制药, GPU技术大会
全球医疗健康行业正刮起最强AI风暴。
🎉🚀全球顶尖AI盛事！GPU技术大会2024震撼开启！🔥👨🔬黄仁勋CEO的医疗保健与生命科学热浪，90场专属会议引领未来浪潮！🔍🏆在科技巨头的这场AI盛宴中，“AI健康”已成为焦点，我们期待见证创新如何重塑生命科学！🌐💡 #NVIDIA GTC 2024 #AI医疗 #生命科学革命
🌟🚀科技巨头黄仁勋的洞见，引领我们步入全新纪元——生物科技，而非传统计算机，才是未来之光！💡曾在2024年世界政府峰会上，他明确宣告：“生物学，尤其是与人类紧密相连的生命科学，将是驱动未来的引擎。”🔍回顾他的言论，不难预见一个生物工程化的宏大领域即将崛起，它将超越单纯的科研，成为一项集创新、工程与人文于一体的综合性工程。🌍🚀让我们共同期待这场科技革命的壮丽画卷，用生命科学的力量，塑造更美好的未来！🌟
🌟黄仁勋引领革新：数字生物学与生成AI重塑医疗领域🚀🔍 数字生物学和AI的力量正在深度改变药物研发、手术精确度、医学影像解析，以及可穿戴设备的未来。这股创新浪潮中，GPU巨头 NVIDIA 确立了其在医疗健康领域的领导地位，据统计，他们已培育出超过1800家初创公司，其中AI制药赛道尤为引人注目。📈🔥 最近的一笔投资，NVIDIA 加速了 Relation Therapeutics 的发展步伐，显示出对AI制药的坚定决心。仅在2023年一年内，NVIDIA 不断出手，已与9家AI制药公司建立了合作关系，这股并购风潮令人瞩目。🤝这家公司与罗氏、阿斯利康和安进等全球医药巨头的合作，更是证明了其在AI制药领域的深度布局和行业影响力。🚀通过这些举措，NVIDIA 正以前所未有的速度引领医疗科技的革新，为人类健康带来前所未有的机遇。💡记得关注 NVIDIA 在医疗科技领域的最新动态哦！🏆
🌟【AI医疗】巨头引领，创新赛道闪耀✨ – 英伟达的AI力量🔥作为人工智能领域的领航者，英伟达无疑是推动医药行业智能化转型的重要推手，它的身影无处不在——从“卖铲”到金主，角色转变背后彰显的是对AI医疗的坚定支持与前瞻视野。🌍在全球市值高达2万亿美元的巨头光环下，黄仁勋的一席话点燃了全球AI制药业的热情🔥 – “AI医药”，这个未来可能孕育无限创新与突破的领域，正吸引着无数目光聚焦。🚀凭借其强大的技术实力和对行业的深度理解，英伟达不仅提供了必要的工具，更在塑造一个充满机遇与希望的新赛道。🏆这样的力量，无疑为全球AI制药公司注入了强劲的发展动力，引领他们勇往直前，迎接医疗科技的黄金时代。🌟SEO优化提示：使用行业关键词如”人工智能医疗”、”AI制药公司”、”金主”、”黄金赛道”等，并适当增加表情符号以提升可读性和吸引力。
🌟医药行业迎来AI革命！🚀随着大数据与AI技术的深度融合，药物研发正经历一场颠覆性的变革。传统的四步走（药物发现、临床前研究、临床试验、上市销售）模式正在被AI赋能，新药探索的速度和效率显著提升。🔍AI在早期研发中的角色越来越关键，它通过精准的数据挖掘和算法优化，帮助科学家们从海量信息中筛选出最有潜力的化合物，大大缩短了创新周期。💪强大的计算能力为AI的大规模应用提供了可能，药品研发领域的未来将更加智能、高效。别忘了，这不仅是医药的进步，也是科技与医疗交叉融合的里程碑！🏆
大数据与AI在医疗领域的革新融合，已然渗透到药物研发和临床诊疗等各个环节。借助AI的力量，药物研发周期有望大幅缩短，新药成功率也得以显著提升。AI技术的精确诊断能力，为医生提供更精准的治疗建议，增强了诊疗效果。迈向医疗数字化的道路上，大规模、结构化和标准化的数据是关键，这将孕育出更为精准的算法模型，推动整个行业的发展。当前，尽管医疗数字化已展现出初步的活力，各细分领域不乏创新尝试，然而实际应用仍相对有限，距离实现全面且成熟的落地应用还有一段不短的距离。我们期待看到更多突破和进展，共同见证医疗技术与数据深度融合带来的深刻变革。
AI制药向前迈进从全球范围来看，三大GPU厂商主要为英伟达、AMD和英特尔，而AIGC在近年来推动AI产业化由软件向硬件切换，AI芯片产品将实现大规模落地。在落地领域，医疗医药大健康板块成为一大热点方向。
作为黄仁勋多次重点提及的领域，今年英伟达GTC大会生命健康议题也将唱主角。数据显示，与医疗保健和生命科学相关的会议共有90场，数量在包括汽车、云服务、硬件/半导体等一众具体热门领域行业分布中排名第一。不仅如此，这90场会议中还云集了包括强生、GSK、默克、诺华、基因泰克、安斯泰来等医药巨头高级专家及Recursion、VantAI、Iambic Therapeutics等AI制药公司的创始人。
另外，英伟达医疗保健副总裁日前也表示，公司目标是为更多生物技术公司提供芯片、云基础设施与其他工具。“AI+制药”究竟有何魅力如此引发英伟达的关注？
根据灼识咨询分析，当前，AI在药物研发领域的应用范围越来越广泛。药物研发过程的首要步骤是选择药物作用的靶点蛋白。如在癌症中突变率较高、患者数量较多的ALK、EGFR等靶点都是非常有市场的靶点。传统靶点发现通过人工阅读科研文献，收集分析流行病学数据，结合个人经验去推测潜在的药物靶点，通常耗时2~3年，而AI利用自然语言处理技术（NLP），可以高效率挖掘文献、组学数据、功能实验数据等海量医学资料，在短时间内发现药物和疾病之间的作用关系，从而得到药物在机体细胞上产生效用的候选靶点，这大幅缩短了靶点发现的时间，加快了药物研发的进程。
与此同时，AI辅助化合物发现与设计，可对高通量筛选过程大幅度优化，直观地定性推测物质的结构和活性的关系，从而推测出活性位点的结构和设计新的活性物质结构，大幅缩短研发周期，降低研发费用。
此外，AI还可以辅助蛋白质结构预测，克服了传统技术需多次实验高成本的缺点，让低成本准确预测蛋白质的三维结构成为可能。
基于AI制药的诸多优势，目前，全球AI药物研发企业有343家，其中超过50%的公司集中在美国，英国和欧盟分别占据12.5%和13.4%，亚洲大约12.8%（其中中国占据约4.7%）。另外，全球AI药物研发最大的市场在北美，亚太地区排名第三。
据摩根士丹利去年发布的一份报告指出，AI制药的全球市场规模短期已达500亿美元，并有可能继续上探。全球已经有超过270家公司投身于AI制药，其中头部企业已经和辉瑞、礼来、赛诺菲等医药巨头建立了稳定合作，拿下数百亿元订单。
“近年来AI一度站上风口，制药业试图借势起飞，AI制药或将成为未来现实。”上述分析师说道。
AI制药面临发展挑战尽管AI制药发展迅速，但市场仍然带着怀疑的目光去看待其技术和商业模式。
2022年，全球多家AI制药公司经历了合作交易、融资等重要事件，从海外AI制药公司披露的年报来看，AI制药企业也有着与传统Biotech相同的烦恼：管线推进不顺利、疯狂烧钱却收获不多、上市药物商业化受阻等。迄今，AI制药行业也还没有一款药物获批上市。
有药企高管对21世纪经济报道表示，现在无论是国内外的大厂或是初创企业，AIGC在商业变现上还没有一个成熟的商业模式。从产品角度，AIGC处于早期发展阶段，出现的众多内容生成利器使用门槛低，更多还是面向C端，但大部分玩家仅仅是为了娱乐，难以转化成真正的付费用户。将AIGC用在B端让其辅助工作流程或实际提高工作效率，产生价值，才能形成一个可持续的商业模式。
也有一些批评人士也在怀疑AI研制药物的成功概率，他们认为这项技术的潜力被过分夸大。如Exscientia在2020年利用AI开发出的首款治疗强迫症药物，因未能达到预期标准而中断。此外在上个月，拥有人工智能药物发现平台的生物技术公司Benevolent AI表示，在其主要候选药物失败后，该公司将裁员180人，裁员人数几乎是其员工总数的一半。
实际上，在药物发现和开发中使用AI的前提，是使用算法来搜索海量数据，包括化合物的结构、动物研究和患者信息，以确定药物在人体内的靶标、哪种分子最适合、如何创造新的分子。没有这些海量数据，AI则无法提供最准确的结果。但对于规模较小的私营公司来说，它们可能无法负担可购买的商业库，也没有大药企自己独有的分子库，数据量的不足构成其发展的主要障碍。
海量数据是中国发展AI制药的优势。国内人口基数庞大，医院规模大，更利于搜集整合大规模数据。不过，目前国内大部分企业通过公开数据库拿到的药物研发数据量少质低。而获取临床数据就更面临困难。
对此，国内AI制药企业英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰日前在接受21世纪经济报道采访时表示，目前，在实操应用层面，还没有用任何中国人的数据，特别是使用中国患者的数据来分析发现靶点的方式尚未普及。中国是全球对数据管制最严的国家之一，中国医院的数据不仅对企业不开放，每个医院之间数据也不是互通的，这些数据又涉及到很多的问题，如数据的归属权和使用权，到底是属于医院还是患者？从当前的制度上来讲数据的放开比较难。
国内AI制药进展如何？从目前行业竞争要素来看，算法为短期壁垒，数据是稀缺资源。CIC灼识咨询合伙人王文华对21世纪经济报道表示，“尽管在一些数据隐私和安全，算法结果的判读上仍面临一些分歧和挑战，但是医药AI化是未来发展非常重要的一个趋势。”
也有业内人士预判，在研发层面，想要形成稳定的技术路线需要5~10年，为制药行业带来本质性的颠覆还要5~10年。
AI制药领域的核心竞争力主要包括AI技术服务的能力和自研管线的丰富程度。在研发管线上，目前全球已有80多个进入临床的AI制药研发管线。
当前中国本土AI制药初创企业的业务布局主要集中在药物研发环节，汇集了英矽智能、晶泰科技、望石智慧、深度智耀、宇道生物、燧坤智能、元气知药、百奥知、冰洲石生物、未知君和亿药科技等头部企业。
“从AI制药管线进展上看，全球AI制药公司中管线最快的是临床2期，大概都在2022年底陆续进入2期，而我们领先的项目在去年中也进入了临床2期。”任峰说。
“现在还没有任何一家AI公司的算法被公认是最好的，没有一家说我是引领这个潮流的，在这种情况下我们需要进行更多的尝试。”任峰进一步说，国内从2018年到现在已经成立了超过百家的AI制药公司，每个公司都有自己独特的算法，解决的问题也不一样，这种群狼战术，最后总有几家公司可以跑出来。
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