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人的一生，健康是永恒的话题。2020世界人工智能健康云峰会圆满结束，会上中国工程院院士李兰娟的一席话，引发人们对AI健康医疗的关注。
中国工程院院士李兰娟在会上分享中国抗疫成果及人工智能在防疫中的应用时表示：“在疫情防控当中，AI在包括公共卫生、疫情研判、情绪管理、地图服务、基因检测、药物研发，互联网医院等发挥了非常重要的作用。”
其实，AI之于医疗健康产业，除了疫情中体现出来的一系列“AI助力”防疫措施之外，AI对医疗健康产业的改变还体现在制药、诊治、保健等方方面面，以至于资本对医疗健康产业充满期待。
资本持续投资医疗健康产业
融资，在医疗健康产业是常事。这既表明医疗健康市场是个“掘金地”，也说明在医疗健康市场，资本投资热情高涨。
钛媒体TMTBASE全球一级市场数据库总计收录，医疗健康领域全球投融项目共收录37起（自6月29日起至7月5日），国内融资17起，国外融资20起；从融资金额上看，国内医药领域总融资占比最高，约为75.6%；国外生物技术领域融资总额位居第一，占比约为40.3%。
其中，国外投融资方面，生物技术、医疗信息化、医药领域最为火热，各达到4起；本周亿级以上融资占总融资额的57.2%。
钛媒体医疗健康周报说明，国内外医疗健康产业一周三十多起融资是正常融资数目范围，而医疗健康产业如此被资本看中的原因是多样的。
一方面，随着老年人人口数量逐年增长，社会老龄化的进一步加剧，且人均可支配收入的稳步提升，对健康的需求得以充分释放，医疗健康产业进入黄金发展期。
观研天下数据：2014年我国60岁及以上老年人口有2.12亿人，占总人口的15.5%，截至2018年年底，我国60岁及以上老年人口约2.49亿，占总人口的17.9%。人口老龄化将为我国大健康产业带来发展契机。
从医疗健康保险市场的增长速度也可以看出，消费者对健康的重视。公开资料显示，2010年我国健康险保费仅为677.47亿元，到2018年已经增长到5448.13亿元，占全国保险业保费总收入的14.33%，同比增长达24.12%，是增速最快的险种, 是行业保费收入增速的6.15倍。
另一方面，随着时代技术的变迁，医疗行业不断地迭代和升级，医药科技、生物科技、智能化等技术的发展，推动健康产业各个垂直领域产品及服务的升级，医疗行业也将迎来爆发性的增长。
在AI医疗领域，AI+药物研发、AI+健康管理，以及AI+影像等等，智能化手段已经得到了广泛的使用。其中，作为医疗健康产业重要环节和营收主心骨，制药领域更是因AI而脱胎换骨。
制药脱胎换骨
毫无疑问，制药产业已经走在智能化变革的路子上。
至于到了哪一阶段，或许正如阿斯利康全球执行副总裁王磊所说的：“虽然AI还没有直接创造新的药物，但在很多新药发明的背后都有AI的身影，它已经成为了我们研发过程中不可缺少的部分。”
制药产业的智能化改变，具体体现在缩短了新药研发时间以及降低了药物研究成本。
在制药时长方面，近年来药物靶标确定、先导化合物筛选、临床试验论证等一系列复杂环节让新药研发成了一条“长征路”，新药研发周期长、成功率低、费用高一直困扰着制药行业。平均需要约14年时间，花费26亿美元才能将一款新药推向市场。
因此，为了破解药物研发时间长、高投入、高风险、回报慢的困局，AI才开始慢慢走入了众多医药企业的视野。近年来，全球涌现了百余家专注于通过人工智能技术提速靶点发现、化合物合成、化合物筛选、性质预测、晶型预测的科技公司。
在制药成本方面，“十年攻关+十亿美元投入”早已是新药出炉的“标配”以及医药领域的“心腹大患”。这些科技公司通过强大的计算能力，减少新药研发过程中人力、时间、物力等投入，从而降低药物研发成本，提速新药研发环节，更快筛选出具有较高活性的化合物为之后的临床实验做准备。
根据德勤公司发布的研究报告显示：2017年全球前12位生物制药巨头在研发上的投资回报率仅有3.2%，处于8年来较低水平。而且，成功上市一款新药的成本从2010年的11.88亿美元已经增加到了20亿美元。
在尝到AI制药甜头之后，越来越多的国际巨头加快入局智能化步伐，再加上我国医药产业市场更广阔，AI化变革将是一个新的经济增长转机，AI在制药领域的应用可谓如火如荼。
据统计，有100 多家初创企业在探索用 AI 发现药物，传统的大型制药企业更倾向于采用合作的方式，如阿斯利康与 Berg，强生与 Benevolent AI，默沙东与 Atomwise，赛诺菲和葛兰素史克与 Exscientia，辉瑞与IBM Watson等。
有利益的地方，少不了互联网巨头。国内腾讯、百度互联网巨头，为了完善医疗健康布局，对AI制药产业的深挖掘也是不留余力。
腾讯官方透露：“云深智药”主要是基于腾讯AI Lab自主研发的深度学习算法，为寻找潜在活性药物提供数据库和云计算支持，能够覆盖临床前新药研发全部流程的五大模块。目前，云深智药已经运行十个左右研发项目，其中包括对抗新冠病毒药物的虚拟筛选和性质预测，筛选得到的化合物目前正在实验验证中。
同样的，高喊“all in AI”，必然不会错过医疗健康产业，而AI制药也早早就在规划中。
为更好的切入AI制药市场，百度投资人工智能药物研发公司 InSilico。而InSilico是知名的AI制药企业，其合作方包括约翰霍普金斯大学、哥本哈根大学、药明康德、JUVENESCENCE、葛兰素史克、诺华、强生、药明康德等等。
显然，百度牵手 InSilico，即可获得InSilico数据与资源，庞大的资源和海量的数据，可谓是一张AI制药通行证。
总之，越来越多传统药企、互联网巨头、初创者加码布局AI制药产业，加速了制药的AI化变革。只是，在这场变革中，它们各有各的更多的是挑战。
AI落地问题
因为行业壁垒高，攻坚难度。但国内方面，受制于此前国内药企的研发能力限制，国内AI+新药研发的公司仅有寥寥几家。
随着国内创新药器的发展及人工智能水平的不断提高，近年来行业内也涌现出了一批优质企业。但同时，由于AI赋能药物研发属于交叉学科，团队AI和药物研发跨学科背景，全球AI+新药研发都面临人才短缺的问题。
黄俊洲表示，目前云深智药团队由来自药物研发科研机构和知名药企的专家、AI算法科学家和平台系统技术开发工程师共同搭建。
但值得注意的是，目前因为生物学的复杂性，还没有直接的与 AI 制药相关的产品被批准发行，AI 在制药行业药物研发上的潜能，仍有诸多障碍需要跨越。现在其主要起到的还是协助作用，包括药物挖掘、深度学习算法分析数据以及预测新药有效性等，但这只是 AI 进军制药行业初步的结果。
实际上，AI可能对药物研发带来的降本增效，正在让越来越多的药企选择加码，这在Exscientia与众多巨头药企的合作上，以及罗氏、吉利德等知名药企近几年的布局上就得以窥见。总的来说，资本的关注和巨头的入场，使AI药物发现被寄予厚望，虽然它还没有出现太大成果，但它的发展前景已经被业内人士普遍看好。
然而，专家认为，AI应用于新药研发与医疗AI落地面临同样的问题，如人才短缺、数据标准化与共享机制、商业模式创新等诸多问题。人工智能在医学领域的应用需要生物医学、生物信息与临床医学、数据统计分析、医学管理等学科背景的跨界人才。
文/刘旷公众号，ID：liukuang110
