當下，藥物臨床研究仍然是一個(gè)緩慢、低效且昂貴的過(guò)程。這樣的痛點(diǎn)不僅刺激著(zhù)藥企，而且研發(fā)中高額的成本相應地拔高了國民衛生保健的成本，同時(shí)還要承擔高失敗率的風(fēng)險。所以我們急需能降低成本并且更有效的技術(shù)手段出現。人工智能（AI）或許是個(gè)不錯的選擇。
1956年，幾個(gè)計算機科學(xué)家相聚在達特茅斯會(huì )議（Dartmouth Conferences），提出了“AI”的概念。那什么是AI呢？在這些科學(xué)家的設想中，它是復雜的、擁有與人類(lèi)智慧同樣本質(zhì)的機器。
如今，AI不僅僅是常規意義上的自動(dòng)駕駛、Siri抑或是圍棋大敗人類(lèi)的AlphaGo，它更是能夠在臨床藥物研發(fā)上發(fā)揮重要作用的技術(shù)之一。AI有著(zhù)革新整個(gè)制藥行業(yè)的潛力，使新藥的發(fā)現變得更快、更有效，另外也能大大縮短藥物的審批和上市的時(shí)間，降低成本。AI也將更進(jìn)一步實(shí)現精準個(gè)性化醫療，為患者提供更好的治療方案，提高患者依從性及生存率。
目前AI已蓄勢待發(fā)。近日，在北京召開(kāi)的2019年DIA中國年會(huì )“人工智能致力醫藥研發(fā)”論壇也為大家帶來(lái)更多關(guān)于A(yíng)I助力藥物研發(fā)的全球進(jìn)展、藥物發(fā)現、臨床前及CMC的應用、以及臨床試驗中的解決方案及應用等信息。
AI在藥物發(fā)現、臨床前及CMC的應用
AI和藥物研發(fā)就像墻的兩面，當我們把這堵墻打破，整個(gè)制藥工業(yè)行業(yè)標準都將改寫(xiě)。但敲碎這堵墻的錘子是什么？它是以數據為基底，借由算法這一工具實(shí)現目標功能。再之后借助相對已經(jīng)成熟的AI技術(shù)，驅動(dòng)蛋白多組學(xué)的疾病生物標志物的開(kāi)發(fā)。
在大分子CMC（Chemical,Manufacturing and Control）中，AI扮演的角色一如既往，深度學(xué)習提高質(zhì)量、穩定性。只不過(guò)承擔者轉換為機器人，這也需要在未來(lái)傳感器和智能機器人研究能保持創(chuàng )新，在藥物的選擇上節約成本、通過(guò)數字化把控全局，實(shí)現文件自動(dòng)化。
臨床試驗中的AI和自動(dòng)化
臨床試驗中如何實(shí)現人工智能和自動(dòng)化？從商業(yè)智能出發(fā)，通過(guò)商業(yè)智能政策，建立結構化數據模型，利用商業(yè)化的智能工具，對數據進(jìn)行分析，將大數據分析嵌入云平臺，最終提高臨床試驗性能。
目前的數據量已經(jīng)非常龐大，面對這么多的數據，不同的操作給試驗者也帶來(lái)不便，也因此需要一套新的數據核查流程來(lái)配套現狀。另外數據預測的模型最終的風(fēng)險值如何？數據模型建立后并非一勞永逸，就像是天氣預報會(huì )有不同的報告參考指標。數據模型最終是PASS或者FAIL都是需要前期的流程和嚴密的質(zhì)量控制的。
神話(huà)or現實(shí)？
在過(guò)去的幾十年里，AI經(jīng)歷了至少三次起落，從一開(kāi)始的新技術(shù)誕生被高估、唱衰、再到回歸熱點(diǎn)。長(cháng)遠的看，每一項技術(shù)都是被低估的，我們應該秉持一個(gè)擁抱的態(tài)度去看待一項新技術(shù)，做到包容并且不斷去嘗試新的突破。
AI并非神話(huà)，而是在現實(shí)中一步一步往前走。AI簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是先人工后智能。人工地獲取高質(zhì)、足量的數據， “喂飽”了機器，實(shí)現深度學(xué)習，才能變得所謂智能，但同時(shí)一定是要站在倫理的界限內。
而在個(gè)性化醫療背景下， AI代表的是更精確的分子診斷和更高效的藥物篩選、研發(fā)高成功率、更短的流程。通過(guò)深度學(xué)習、算法精進(jìn)，AI真正滿(mǎn)足臨床一線(xiàn)的需求，更精準的靶標、生物標志物實(shí)現疾病早期發(fā)現及監控疾病的進(jìn)展。
當然，AI并不會(huì )取代人類(lèi)。它只是一個(gè)依賴(lài)于計算機強大計算能力的工具。人類(lèi)將AI作為一種工具，更多的是思考它能干什么，需要突破什么樣的限制。踩在底層的數據和硬件上，通過(guò)軟件實(shí)現上層的功能。就像電子書(shū)出現依舊無(wú)法取代紙質(zhì)書(shū)的地位，這其中也涉及到情感的問(wèn)題。AI是整合的答案，能標準解析文章，但它不會(huì )傷春悲秋，喟嘆人生。
在藥品研發(fā)人工智能領(lǐng)域，中國的人工智能工程師并非短缺，而是要培養更多的跨界科學(xué)家。我們相信，未來(lái)AI將會(huì )是指數級的改變，也期待明年DIA一起見(jiàn)證奇跡。
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