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人工智能加速与医药创新融合

2023-8-2 10:14| 发布者: CEO在线| 查看: 662| 评论: 0

摘要:   近期在上海召开的2023世界人工智能大会,以超400家参展企业和5万平方米主展览区规模创下了连续六届大会之最。“AI+康复机器人”“AI+药物研发”“AI+影像扫描”……从展馆内到展馆外,从实验室到诊疗室,人工智 ...

  近期在上海召开的2023世界人工智能大会,以超400家参展企业和5万平方米主展览区规模创下了连续六届大会之最。“AI+康复机器人”“AI+药物研发”“AI+影像扫描”……从展馆内到展馆外,从实验室到诊疗室,人工智能正加速与医药创新融合。

  《经济参考报》记者调研发现,随着人工智能从感知走向认知、从识别走向生成、从专用走向通用,未来人工智能将在医疗领域深度拓展,“智”造更多“超”能力,拓展生命的宽度、健康的厚度。

  健康好物层出不穷

  国产科幻片《流浪地球2》上映后,赋予人类“超力量”的外骨骼机器人屡上热搜,而在现实生活中,一款用于康复的外骨骼机器人已在全国多家医疗机构“落地”。

  今年世界人工智能大会上,瞄准上海人工智能、集成电路、生物医药三大先导产业中“两席”的傅利叶智能发布最新研发的通用人形机器人GR-1,还展示了其“爆款”产品——下肢康复机器人,吸引不少观众想要“上身一试”。

  据介绍,这款机器人采用一体化人体工学设计,可帮助各类型下肢运动障碍的患者在早期实现站立及步行功能训练。它集成了电机和减速器的执行器、让各执行器之间稳定协同的智能算法,以及真实模拟走路时人体骨盆浮动的机械结构等,在患者尝试自主运动时给予力量辅助,并可针对不同情况的患者调整步高、步长、步速等多种步态参数,激活患者神经调控和肌肉募集,提升康复效果。

  人工智能除了搭载看得见的“硬装甲”,看不见、摸不着的算法、数据也是核心竞争力。作为2023年世界人工智能大会最高奖项SAIL奖(Super AI Leader,即卓越人工智能引领者)的获奖者,晶泰科技展示了其自主研发的“智能化自动化药物研发平台”:人工智能算法模型设计的药物分子,将由自动化机器人制造出来;标准化记录的实验全程、可追溯的过程数据和结果数据会继续“投喂”给人工智能模型学习迭代,助力更多新药研发从“0到1”。

  晶泰科技首席科学官张佩宇表示,过去业内通常研发一个新药需要10年和10亿美金,成功率低于10%,通过人工智能技术赋能新药研发,可以降本增效和提高成功率。比如,在一款小分子口服药的研发过程中,晶泰科技团队与辉瑞联手用6周时间确认了药物优势晶型,加速药物上市。目前,晶泰科技已参与众多国内外企业的创新药管线超过180条,覆盖小分子、抗体、多肽药物等。

  前不久,英矽智能宣布其研发的抗纤维化小分子候选药物已完成Ⅱ期临床试验首批患者给药,这意味着由生成式人工智能完成新颖靶点发现和分子设计的候选药物已推进至Ⅱ期临床试验验证阶段。“缩短研发周期、减少研发投入,人工智能制药已显示出较大潜力。”英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰说。

  新技术赋能新医疗

  在复旦大学附属中山医院有一个“特殊”的科室,它基于专病数据库和专家知识图谱,结合计算机图形学、图形渲染、深度学习、语音合成等技术手段,为门诊医生量身定制“数字分身”,并集成于智能设备,提供虚拟诊室服务,这就是数字孪生AI科室。

  “未来,基于生成式人工智能技术以及丰富医学知识数据库,新一代‘数字医生’可以在医疗诊断、医学科普、患者教育等方面发挥高效。”中山医院党委书记顾建英表示,构建国家医学中心、打破医疗服务痛点,中山医院正加快拥抱新技术、赋能新医疗,从智慧导诊、智慧门诊、智慧病房、数字化手术室、影像云多维度深耕智慧医院建设。

  “随着大模型、生成式人工智能新模式、新业态不断涌现,未来健康产业发展进入关键机遇期。”上海市经济和信息化委员会副主任张英在2023世界人工智能大会健康高峰论坛上表示,接下来,上海将积极推进人工智能与医疗健康深度融合发展,开发适用于生命科学问题的人工智能算法和大模型,支持不同场景和任务的智能分析和决策,推动医疗影像、药物研发等领域创新应用,提升医疗智能化水平。

  未来,人工智能大模型会成为变革性力量推动生产力的提升。中国信通院云计算与大数据研究所副所长闵栋在该健康高峰论坛上表示,当前大模型在医疗服务、运营管理、传统医学(中医)、科教研、药品供应等领域已有不同程度的探索。接下来,中国信通院将支撑相关部委开展医疗健康AI大模型相关工作,构建标准框架,同时组织相关单位协同攻关,开展应用试点,发掘优秀案例。

  应用与立规“齐步走”

  业内认为,人工智能技术在为医疗领域带来新应用的同时,难免也会对医疗质量与安全带来新挑战,因此,在助力产业驶上“快车道”时须扣好“安全带”。

  闵栋表示,当前人工智能技术的局限性可能会导致内容失真或偏见,算力不足可能会导致效率较低、成本较高。因此,应采用促进和规范并行的方式,营造安全合规、可控可靠的大模型发展环境。比如在算法方面,建议推动算法平台的建设和算力设施的部署,促进行业凝聚共识,支持健康医疗大模型高质量发展。

  此外,针对公众最关心的数据安全,除了需要构建规范化与标准化的疾病专科数据库,保证训练数据质量和隐私保护,还需要推动人工智能医疗应用合规,比如形成生成内容检测机制,防止算法偏见影响医疗服务公平性。

  “可以预见,未来人工智能结合医疗的应用前景广阔,但也需要看到,医疗与其他行业不同,尤其要求专业、精准。新技术赋能新应用,离不开各方临床、企业、法律等多方协作与支持,需花力气夯实基础工作,健全医疗数据要素市场体系,从而让智慧医疗服务触手可及,更好地服务百姓健康。”顾建英说。□记者 龚雯 杜康 上海报道

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