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以数据和政策为基础,助力人工智能在医药领域内的弯道超车

亿欧网 2017-12-07

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人工智能在近两年一直处在风口浪尖,主要以2016年AlphaGo把世界冠军李世石打败为标志性事件,人工智能技术开始在各个赛道上加速。今年,AlphaGo Zero问世,从向人类图谱学习到不需要向人类学习,关于人工智能技术于中国医药的影响,12月2日,由火石创造举办的第二届中国医健创业者大会上就这一命题展开了讨论。

面对近两年来,人工智能成为热潮,EDDA科技公司创始人和董事长钱建中表示,人工智能技术在这两年火起来的原因主要受大数据和数字化的影响。此外,微医创始人兼董事长廖杰远将数据和政策作为两个前提因素。

▌数据:鉴别真正的人工智能公司

“没有数据,没有血液,不会有智商”,廖杰远认为数据的前提是连接。但同时,他也提到,当人工智能与医疗相结合时,如果数据达不到完整性的话,就意味着风险的增加,如何基于完整数据做人工智能将会是个值得思考的问题。

针对AlphaGo Zero与医疗领域结合问题和廖杰远的思考,华大基因创新中心CEO刘靓针对数据的价值问题,将数据分为全数据和类脑智能两个维度来看,这与树兰医疗管理集团总裁郑杰针将人工智能分为人工的智能和虚拟人的观点大相径庭。

在第一个维度中,AI主要是在数据科学家和医生的协作下,从专家库发展到深度学习,AI针对全数据可能能够归纳总结,需要从最基本的原理推导,但刘靓认为归纳是靠不住的。在第二个维度中,主要从人工生命的角度,探索AI在虚拟人领域的作用,用刘靓的话来说叫做类脑智能。跟生命相关的可能药用非常小心谨慎的态度去推,刘靓表示,不是特别赞成现在人工智能一定能够替代很多很多东西,应该是稳步的推进,因为技术演进有很多种。

同时,郑杰也表示,谈及AlphaGo Zero在医疗领域中的应用,还为之尚早。但人工智能的基础是大数据,面对当下的AI风口,鉴别真正的人工智能公司同样需要以数据作为参考。

“大数据并不等于好数据,好数据并不等于有用的诊疗信息。”钱建中表示,尽管基于大数据的人工智能在医药领域表现出种种好处,但数据的碎片化、不完整性使得数据缺乏格式化和标准性。因此他认为,将大数据转化为有用的好数据,再应用到产品仍然具有巨大的挑战性。

在鉴别人工智能公司的同时,钱建中还表示,数据应该是动态的,并且重视临床资料。这与廖杰远在数据应具有连接性观点一致,通过线下数据的连接,将碎片的数据整合起来,成为流动的数据,与医生、医院相结合,才能让数据的效用真正落地。

廖杰远认为,场景属于衍生的活数据,动态结构化的数据,占了将近30%的分量,技术的演进占10%的比重。此外,他还认为,数据共享的前提就是政策。

▌政策:数据共享的前提

国家新药审评委员会专家朱迅表示,针对医药领域,我国采取的是前置审批、政府管控措施。他认为,在我国医药领域,中国创造的前提是中国消费。

对此,他认为药品需要保证三点:

第一条如果是法制药,一定是高质量,而且低成本,两者本身就是一对矛盾。但中国是仿造大国,但是仿制药一定要跟原研药做一致性评价,原来中国没有出台这一政策,现在是在补课,一致性就是让老百姓用上高质量的而且低成本的药,而不是山寨药;

第二是最新的、高质量药品的可及性和在一定程度上价格的可及性。目前的中国,在这方面由于以往三报三批政策,所以此次包括加入ICH等方面的改变,使得中国老百姓能够在一些世界最新的、最安全、最可靠的药物的可及性方面能够快速的取得;

第三是不充分,不充分意味着人们的刚性需求没有满足。

目前尽管在医疗领域,企业、资金相继加入赛道,但腾讯、平安、百度等巨头也纷纷开始布局。提及未来人工智能格局中国内医药企业的发展,针对未来医药领域可能出现寡头垄断的可能性,同写意论坛秘书长程增江和独角兽工作室创始人刘谦均表示担忧。

尽管辉瑞大中华区总裁吴晓滨和廖杰远等人纷纷提到,未来小企业仍有很大的上升空间,抓住蓝海,与大企业进行合作。但在目前医药领域处处红海的情况下,国内医药企业如何抓住机会发力占道,发展民族企业,程增江在最后仍然表示担忧。

对此,朱迅认为,仿制药将会是国内医药企业未来发展的第一步。

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