在第十二屆（2020）中國醫藥企業家科學家投資家大會（啟思會）大數據賦能醫藥創新論壇中舉辦的圓桌對話中，幾位嘉賓就“基于AI、大數據、人工智能等手段的醫藥研發趨勢”展開了精彩的討論。

 

 

 

 

01 醫藥大數據的機遇和挑戰

 

圓桌討論環節圍繞大數據在當前醫藥產業中存在哪些機遇和挑戰展開。

 

零氪科技首席臨床運營官李麗平表示，大數據在醫療產業中的發展并不容易。醫療行業數據處理所需的成本往往非常昂貴，這也使得許多醫療數據企業放棄了數據這條路。大數據需要整個行業一起基于政策來推動創新，大家攜手并進。她指出有了數據不等于就能做研究，有了研究不等于結果。

 

天士力國際基因網絡藥物創新中心總經理王文佳則表示，生物大數據跟傳統數據特別是IT的數據相比更加稀疏，仍存在異質性、穩定性、假陽性等方面的很多問題。這也使得現在生物大數據跟實際藥物研發之間有很大的差距。她認為如何將人工智能對數據的高效挖掘和網絡數據資源的整合真正聚合起來是解決大數據賦能新藥研發問題的關鍵。

 

杭州卓健信息科技有限公司董事長尉健鋒則認為現在醫療數據的對接問題、數據結構化的問題，在技術層面來講問題已經不是特別大。個人隱私保護法即將頒布也使得醫療數據安全問題在國家層面得到推進。但中國的醫療數據上需要國家和政府在更大層面的調度，類似新基建和5G，這樣才能對醫療大數據起到促進作用。他表示隨著電子病歷的互聯互通以及結構化的處理十年以后應該會有不錯的成果。

 

北京賽德盛醫藥科技董事長汪金海認為醫療大數據應該定位在醫藥研發和新藥創新的加速器，“數據按我們的理解，其實本質還是信息”。他表示醫藥研發基礎應用的處理在現階段肯定不是公司發展的重心。這其中的困難主要來自兩個方面，一是醫療數據在中國的封閉程度和隱私敏感性；二是目前醫療大數據領域缺少國家指引性政策，邊界不明行業野蠻生長各行其道。

 

02 藥物研發？為時尚早

 

“這幾年大數據炒得紅紅火火，醫療大數據方面肯定能夠賦能藥物研發，但難度有多大？”圓桌對話的主持人科林利康副總裁孫華龍向嘉賓提出這個問題。

 

藥渡經緯董事長李靖則表示，在藥物研發方面大數據的時代遠遠沒有到來。“現階段人工加上智能，比人工智能要好得多。”他認為如今藥物靶點同質化的最大的原因與其說是大數據問題不如說是對過去數據極度的貧乏和不思考導致的。李靖認為現在淺層的數據挖掘場景遠多于深層的挖掘。

 

在數據方面深層次的挖掘上現在還沒有市場條件，高昂的投入和成本無法持續，也無法和實業結合起來有效的商業化。真正用在藥物研發上的深層數據挖掘還需要幾代人的努力，但是數據的深度挖掘一定是將來的方向。但淺層的數據挖掘，比如更精準看病了，更精準的找到藥品的商業模式已經出現了。

 

火石創造創始人、CEO楊紅飛則表示在藥物研發中去談大數據、人工智能其實為時尚早。“今天在藥物研發這個過程當中我們連基本的土壤都還沒有培育出來”，他認為在這個環境中的過度期待反而有致命性的傷害。他認為未來五年中那些能夠幫助降低現有的一些場景所需成本的醫療大數據公司可以生存下去。而真正基于醫療大數據的研發可能需要五年到十年。

 

03最新的實踐和應用

 

圓桌對話之外，論壇還請來四位嘉賓通過演講的形式闡述大數據賦能醫藥最新的實踐和應用。在浙江大遠智慧制藥董事長姜毅的主持下幾位嘉賓分別從政策、技術層面和應用層面進行了精彩的分享。

 

北京大學健康醫療大數據國家研究院黃安鵬教授首先做了“大數據安全立法工作有助于推進醫療健康大數據應用的穩健發展”的主題演講。他表示安全問題在醫療數據的使用、采集過程中都會發生各種各樣風險，為此國家配合十三五的工作進展和十四五的未來展望，在今年7月3號已經推動了數字安全立法的草案。而國家推動安全立法過程可以找到美國HIPAA法作為參考對象。

 

HIPAA法案保證數據的安全，法案推進過程其實就是美國醫療信息化核心重要的起步工作。如今全美國電子病歷已經全部規范化、標準化，互聯互通。黃安鵬認為無論什么樣的數據有了比較好的安全保障，才能有利于它長遠的發展。安全立法有助于醫療信息化促進整個領域更穩健的發展。

 

浙江大學藥學院的朱峰教授作了“基于人工智能的教育靶標發現”的演講。他在演講中表示發現一個新的藥物靶標往往會成為一系列新藥發現的突破口，但藥物靶標發現的難度卻非常巨大。全球每年投入雖然巨大，但是每年被美國FDA批準的新藥靶數量卻僅是個位數。原因在于新藥靶發現在本質上它是個多目標的優化過程。如果一個侯選分子具有一個非常好的疾病相關性，但是并不意味著它一定能夠成為一個藥靶，只有當它的疾病相關性、特異性、可藥靶性，以及脫靶效應都能達成很好平衡的時候，才能成為一個藥靶。這個難度是非常巨大的。

 

而藥物信息技術由于快速高效善于從大數據中提取關鍵信息，如今已經被應用到各個關鍵研究階段當中。其中隨著近年來數據的累計，人工智能技術是最炙手可熱的研究技術。目前我國基于藥物信息學和AI的藥靶研究現狀是，硬件處于國際先進水平。但是無論是學術和商業的軟件，還是具有國際影響力的數據庫體系，都主要是國外構建的，缺乏藥靶發現的關鍵技術和系統。

 

普瑞基準的創始人、CEO季序我的演講題目是“組學數據挖掘助力新藥研發決策”。季序我表示藥物研發成本不斷上升的，并且在相同靶點上同質化非常嚴重。近年來除了傳統的或者常規的基因組序列以外，組學數據迅速地累積，加上以深度學習為代表的AI技術快速發展。季序我通過案例分享了組學、多組學的技術以及對于組學數據的挖掘與人工智能對于新藥研發的決策提供的新機遇和助力。

 

藥智網聯合創始人、副總裁李天泉的演講分享了“大數據在中醫藥研發領域的應用”。他表示大數據在中醫藥的領域有著實實在在的應用，演講通過復方中藥處方挖掘的案例分享了大數據如何使中藥研發變得唾手可得。李天泉認為大數據就要著眼于實用，未必要用的是深度學習、神經網絡這些高精尖的技術。用什么技術并不是最重要的，重要的是能夠為企業解決實實在在的問題。