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AI赋能医药 能改变为降低成本造假的行业乱象吗

核心提示: 医药行业的造假事件细思极恐,如果能有效的降低研发成本,或许能从源头上化解这一乱像。近年来,随着医疗人工智能的不断发展,AI赋能医药行业,也许能很好的控制药物成本。

2003年空壳奶粉让本应该正常成长的儿童变成了“大头娃娃”,2008年三聚氰胺又让众多婴儿患上了肾结石。时至今日,长生生物假疫苗再度上演,此次假疫苗对医药行业的影响不亚于当年三鹿对奶粉行业的影响。

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长生生物疫苗造假事件引发了新一轮拷问,疫苗本就是一本万利的生意,加上垄断经营,明明可以名利双收,为什么药企还要突破道德底线,违法犯罪呢?

回答只有一个,那就是利润。为了牟取更高的收益,企业不惜将人民的安危放在成本之后。疫苗作为人类预防疾病最重要的手段之一,个体化差异使得药物研发的成本增加,目前又没有更好的降低成本的解决方案,作假就成了解决这一切问题的最佳捷径。

医药行业的造假事件细思极恐,如果能有效的降低研发成本,或许能从源头上化解这一乱像。近年来,随着医疗人工智能的不断发展,AI赋能医药行业,也许能很好的控制药物成本。

AI病例文献分析

人类病变之复杂已经完全超出了人力解决的程度。因此,如果我们想知道到底哪种突变能够为制造药物所用,也许大数据核心技术能够派上用场。

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电子病历记录医生与病人交互产生的数据,AI可以将积压的病历自动批量转化为结构化数据库,机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量,生成标准化的数据库。也可以辅助专业者进行科学研究,智能算法能挖掘变量相关性,激发思路,同时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

目前国内较为领先的企业是Airdoc,该企业坚持和国内外一流的全科医院、专科医院、医疗健康数据中心合作,以获取高质量的临床医疗数据建立模型。基于大量真实的脱敏临床数据,进行数据清洗、文字识别、自然语义解析,训练深度学习模型分析多个维度参数与患者发病的相关性和贡献度,挖掘患者行为、病史、基因与患者潜在的相关关系,生成预测模型。

Airdoc此前与一家美国医院通过对糖尿病的病历大数据分析,在II型糖尿病里发现了几个共同的规律,可以实现针对不同分型研究更有效的治疗方案,对于有针对性的新药研制,对于整个医学界都有巨大的价值。

人工智能赋能,利用大数据核心技术,将大规模数据可视化。高效地处理分析特定数据集的特性,结合多分辨率表示方法,获得足够的互动性能,最终得到具有价值的数据。这些模拟的算法和数据如果能进一步应用到药物的研发,这将为药物研发节省大量的前期数据分析时间,从而节省药物的时间成本。

AI药物研发

以靶向药为例,传统的药物开发是一个不断试验、不断试错的过程,在这种思路下,药物从最初的实验室研究到最终摆放到药柜销售平均要花费12年时间,需要投入66.145亿元人民币、7000874个小时、6587个实验、423个研究者,最后得到1个药物。人力成本、物力成本、时间成本的结合使得目前市面上的靶向药成了天价。“靶向药之所以昂贵到要卖几万元,那是因为你能买到的已经是第二颗药了,第一颗药的价格是数十亿美金。”

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毕竟医药研发机构不是慈善机构,要想盈利,就必须控制成本。AI技术的兴起使得这一困境有望得到解决。计算机最擅长模式识别,通过筛选大量的基因、代谢和临床信息,从而解开致使疾病肆虐的复杂生物网络。

一般来说,传统的药物研发需要10-15年时间,AI的介入能够帮助研发人员更快速地搭建富有预测性的模型,从而创建更有效的制药配方、降低失败风险,从而缩短研发周期和降低资金成本。

根据TechEmergence的研究报告,AI可以将新药研发的成功率从12%提升至14%, 这仅有的2%的增长不容小觑,可以为整个生物制药行业节省数十亿美元,同时,还可以省下很多研发时间。当AI在药物研发中应用得如鱼得水的时候,相信目前的药物垄断就会被打破。随着竞争的兴起,药企就会把更多的精力放在药物的质量上,而不是作假,毕竟市场竞争的优势就是提供价格信号和竞争机制。

AI临床试验

将AI应用在临床试验上,不仅可以帮助试验找到合适的患者持续用药,而且还可以不断的跟进后期的数据,让不同阶段的患者持续参与,源源不断的反馈数据。美国联盟医疗体系(Partners HealthCare System)临床试验办公室执行主任史蒂芬·维维奥特(Stephen Wiviott)曾说“比医院无法招收到患者更遭的情况,是医院招收了大量患者,但都无法持续参与研究。”

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显然AI的加入可以让这一问题得到解决,AI在数据分析上有着人脑难以超越的优势,这将大大提升药物临床试验的进程。拜耳公司研发部高级顾问约瑟夫·谢伦(Joseph Scheeren)指出,仅试验后数据清理一项,人类就要花费一到两个月。但借助AI,一天内即可完成。

AI的加入,可有效将临床试验的时长压缩到原来的60%到70%,在研发部,速度就是一切,维维奥特预计,在临床试验中,AI能帮助削减90%成本。

除了可帮助简化临床试验过程及复核工作,AI还能够借用已有数据集,模拟临床试验的整个对照组。维维奥特指出,AI可应用于大型且可预测的医疗背景中,如癌症的免疫治疗。

随着AI发展,未来虚拟建模技术有望取代患者临床试验。拜耳公司研发部高级顾问谢伦曾预言“AI或许可帮助企业简化药物许可申请过程,减少人体药物试验”。美国医疗科技公司GNS Healthcare首席执行官兼创始人科林·希尔(Colin Hill)认为,我们正在努力实现从分子水平虚拟化模拟药物,可采用随机临床试验来复核虚拟实验的结论。

医药问题本来就是牵一发而动全身的敏感问题,更何况此次长生生物疫苗的批次造假呢?

AI目前在医药行业的应用已经开始落地,相信随着技术的不断发展,在医疗机构的全面落地将指日可待。届时,药物的研发、试验将不再是耗巨资的项目,目前的药物垄断将有望打破;数据库的完善也能代替目前的抽样调查,达到全样本的实时智能监控,药企为降低成本造假的行业乱象也将终结。

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责任编辑:蒲志琼