21世纪经济报道记者 闫硕 北京报道
随着AI技术的蓬勃发展，AI+制药被视为下一个黄金赛道。在日前三部门联合印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中，就明确指出AI可以赋能药物研发的全流程，包括智能药物研发、智能药物临床试验辅助、智能药品临床综合评价辅助。
海通国际指出，AI制药技术的应用有望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI技术使得从药物设计到临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物研发领域的广阔前景和巨大潜力。
而在推动AI制药发展的过程中，数据是讨论多年的核心问题。“如果我是AI，你希望我对你有更大的帮助，你就要给我创造更多的标准化的数据。”晶泰科技联合创始人、CEO马健近日在一场论坛中表示，在未来5到10年内，希望更多的行业能够投入更多精力在数据生成方面。
标准化数据的重要性也有一组数据可以佐证，根据中商产业研究院发布的《2024-2029中国AI制药市场现状研究分析与发展前景预测报告》，全球700多家AI制药公司主要布局了6大环节：包括早期药物开发（392家）、数据处理（235家）、临床开发（149家）、端到端药物开发（83家）、临床前发展（57家）及药物再利用（26家）。
但数据的处理并非易事。多位业内专业人士均向21世纪经济报道记者指出，数据是目前制约AI制药发展的一大因素。
打造数字资产
在AI时代，企业将自身业务流程数字化是拥抱AI技术的关键一步，也是发展AI制药的重要基础。
百济神州高级副总裁、全球统计与数据科学部负责人郭翔表示，数字化不仅仅是电子化，两者之间存在巨大的差异。将业务流程迁移到云端的过程中，数据布点是一项极具挑战性的工作，需要对业务流程有深刻的理解，才能尽可能地复刻业务流程。一旦实现了数字化，整个业务将得到赋能。
对企业而言，AI的应用和自动化努力需要对数据进行整合，而这一过程非常痛苦。制药行业的一个特点是分工非常细密，即使是身处行业内部的人，也可能对不同部门之间的业务逻辑理解不深。
郭翔认为，许多大型企业，比如诺华，大约十年前曾提出要转型为数字公司，但他们的努力并没有达到预期效果。至少目前看来，由于分工过于细密，导致咨询公司和数字化专业公司在尝试对药企进行数字化转型时，对业务逻辑的理解非常困难。
另一方面，由于分工特别细，企业基本上使用单点系统，例如EDC和CTMS等，所有系统之间都是独立的。系统会自己产生数据，包括运营数据、管理数据，而现在企业需要形成自己的数据湖、数据仓库，需要将所有数据进行整合。在整合过程中，便会发现大量信息存在问题。
“一个项目的ID在不同系统中可能不同，员工完全根据自己的理解使用不同的标准，而且存在重复录入的情况，这对数据治理工作带来了很大的挑战。”郭翔举例道。
因此，企业需要具备自己的工程化能力。郭翔指出，我们不能再依赖外部公司来帮助我们建设数字化，而是要基于自己的业务理解来实现数字化。
以往企业静态地在小样本上进行分类、预测，今天企业需要拥抱工程化，例如药物供应方面，能否根据药物研发、招募的病人和其他国家的突发事件进行及时预测和调整，这种能力非常重要，而这就需要企业具备工程能力，需要对算法、工具进行及时调整。
其实不仅国内药企欠缺此方面的能力，跨国公司同样也很欠缺。以往各大企业都喜欢从市场上找一家公司做一个产品，使自身业务不得不适应该产品，便不能用工具很好地促进业务发展。
在数字化的过程中，所有的业务最终都会变成数据流。郭翔认为，在新药研发中，企业产生的都是数字，而且是广义的数字，不仅包括采集病人的数据，还包括数据管理部门制作的各种临床文件。目前看来，这些都有机会成为广义数字资产。
充分利用数据资源
当前，人类在病魔面前虽然开发了大量药物，但仍有70%的病症缺乏对症药物和治疗方案。根据美国FDA统计，在已知的约10000种疾病中，只有3000种有至少一种治疗药物，而剩下的7000余种疾病并无有效的治疗方案。
随着技术的发展，在制药领域，国外以Alphafold、AlphaProteo为代表的大模型正逐步赋能药物研发；国内以ADMETlab、inClinico为代表的大模型也已被应用于药物研发。
相较于传统药物研发，AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%。
对于AI技术来说，数据、算法、算力是三大核心要素。其中，数据是训练模型的基础，高质量的数据能够提升模型的准确性。
据英矽智能大湾区负责人潘颖介绍，在数据方面，英矽智能更是通过双CEO的配备，使得团队之间合作更为紧密。其对数据的重视程度可见一斑。
“在制药领域，AI的应用是一个机会。与国外相比，过去我们在很多方面非常欠缺，本来就是一穷二白，所幸没有太多历史包袱，这给了我们机会，在同一赛道上进行起跑。我们药企中并不缺少数据科学家，无论是做模型、预测，还是分类，都不是问题。”郭翔说。
潘颖指出，中国有一个很好的优势，我们有很多优秀的科学家，有很多做实验尤其是临床之前的实验效率非常高，我们可以获取大量的数据。所以我相信结合全球领先的算法，再加上非常有效的数据，我们可以把这个行业做得更好。
需要指出的是，有业内人士向21世纪经济报道记者表示，数据的使用强调合规性。AI需要输入很多数据，无论是企业自建AI还是外部的AI，如何合法使用这些数据是需要解决的问题，同时也要避免敏感数据的泄露。
目前，全球已有多款AI研发药物进入临床，且最高进展已到临床三期，与此同时，有很多利用AI技术研发的药物进入临床后失败。尚无AI研发的药物成功上市。
俄罗斯工程院外籍院士、南方科技大学化学系讲席教授张绪穆指出，AI在起步阶段，一定能够帮助人类在科学发现上发挥巨大的作用，这是毋庸置疑的。但是人工智能还要和人的智能结合在一起，在制药领域，与长期训练的药化专家结合是最好的选择。许多传统的药厂要警惕，不能总是走老路，要早点拥抱AI，早点利用中国的AI模型，这将对未来的发展有所帮助。
出现头痛、恶心、呕吐的症状时，可能是由于饮食不当等生理性因素引起。也有可能是感冒、脑膜炎、高血压、偏头痛等原因导致。一、生理性因素如果患者在日常生活中进食了不干净的食物或者食物过期变质，则可能 咳嗽、咳痰是呼吸道常见的症状之一。如果患者出现咳嗽、咳痰一周，且服药后未见明显好转的情况时，建议及时就医检查，并在医生指导下进行针对性治疗。一、原因1.用药不当：若服用的药物不对症或剂量不足，导致疾病 腹泻加胆囊炎可能是由于饮食不当、细菌感染等原因导致，建议患者及时就医，在医生的指导下进行治疗。1.饮食不当：如果患者长期食用辛辣刺激性食物，如辣椒、花椒等，可能会对胃肠道黏膜造成刺激，从而出现腹泻的情况 大便里有白色黏液，不一定是痢疾，白色黏液通常是肠黏膜分泌的液体及脱落的上皮细胞组成，如果只是偶尔出现，可能是正常情况，如果经常出现则可能是疾病导致。1、正常情况：肠道本身会分泌液体，这些液体中大部分是水 通常情况下，如果患有鼻窦炎且症状较轻时可以使用抗生素类药剂进行抗感染治疗。若患者病情严重，则需要通过手术的方式来进行治疗。1、抗生素：对于细菌性鼻窦炎而言，在临床上一般首选青霉素或头孢菌素类抗菌药 通常情况下，不是所有患有白血病的人都会出现每日血红蛋白下降的情况。因为每个人的病情不同、体质也有所不同，并且疾病的发展速度也不一样。1、是：如果患者本身存在贫血症状，在确诊为急性髓系白血病后，则可能 。本文链接：AI制药的数据之困，何解？http://www.sushuapos.com/show-9-21299-0.html
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