“AI+”挺进生命健康领域广东两大优势产业加速相向而行米乐M6 M6米乐

　　日前，剑桥大学研究团队宣称，借助人工智能，帕金森病治疗方法的开发进程已得到显著加快，初始筛查现已被提速了10倍，其成本也被压缩为原来的千分之一……在这场医药医疗领域的竞速跑中，AI“再下一城”。

　　以此为缩影，近年来，世界范围内巨头入场、捷报频传，“AI+生命健康”的大事记逐渐密集起来。

　　嗅觉更为敏锐的资本，早已做出反应。过去五年间，资本对AIDD领域展现出了高涨的热情，其中48起融资事件发生在广东，撬动共计81.14亿元，均居各省市之首，融资金额更是同位居第二的上海拉开了近30亿元的断层。

　　从其产业结构来看，二者同属全省十大战略性支柱产业；在今年年初又一起被划分进未来产业行列。新一轮科技革命浪潮席卷下，两项原本距离遥远的产业，逐渐打破壁垒，开始有了越来越多交集，衍生出互为场景和手段的特殊关系。

　　“人工智能同生命健康天然契合。”广东省人工智能产业协会会长杜兰认为，诊疗、新药发现等场景都涉及对大量信息的整合、分析，这恰是大模型的长项，“事实上，在GPT引爆大模型技术浪潮之前，基于医疗知识训练的AI模型就已落地应用。但长远来看，在AI与医疗医药之间实现更紧密的融合，仍有一段路要走。”

　　在广东省第二人民，达芬奇Xi系统手术机器人刚刚辅助完成了两台超低位直肠癌保肛手术；粤港澳大湾区国家技术创新中心（下称“大湾区国创中心”）研发的玻片扫描影像系统已进入20余家；中科睿极(深圳)医学科技有限公司实现了细胞、外泌体等生物制品制备的数字化、自动化……

　　根据Global Market Insights报告，“AI+医疗”市场规模正持续壮大，其年均复合增速将超过29%，预计在2032年达到700亿美元。从细分结构上看，药物发现和医学影像将成为AI最普遍落地的两大领域，合计占据超半壁江山。

　　在医学影像方面，AI率先挤进了疑难杂症较少、重复性工作量大的疾病诊断领域，以更精准高效的诊疗结果赢得了不错的“口碑”。例如，玻片扫描影像系统每天能够扫描3500余张病理切片，足以支撑一家三甲一天的工作需求。

　　“目前，全国仅有不到2万名病理医生，而病患实际需求则超过10万人，随着老龄化加剧，预计这一缺口还将继续加大。”上述玻片扫描影像系统项目有关负责人王子晗博士表示，同时，全国诊疗资源还面临着分布不均的局面。在这样的背景下，AI将通过提升病理诊断效率，有效填补供需缺口、弥合地域不均。

　　在下游应用场景，多方面政策正在帮助诊疗拥抱AI扫除障碍。日前印发的《广东省推动大规模设备更新和消费品以旧换新实施方案》也进一步鼓励，医学影像、远程诊疗、手术机器人等医疗装备更新改造、迭代升级。

　　另一方面，在新药研发领域，AI正在打破“双十定律”的魔咒，M6 米乐高成本和长周期的限制趋弱，药物发现的步伐在不断加快。制药工业和AI技术迭代之下，AI制药渐成风口，预计2032年AI药物研发市场规模将超过205亿美元。

　　杜兰也指出，以Transformer为代表的人工智能技术擅长捕捉海量数据中的长距离关系，它既能适用于自然语言，也可以用于基因组、蛋白组这样的序列结构。

　　特别是随着细胞制药的风靡，实验室级别的手工培育已无法满足行业对细胞的规模化需求，行业呼吁细胞制备“自动化工厂”的出现。

　　中科睿极创始人和首席科学家张智勇介绍，DASEA™生物智造平台已基本实现这一目标，使细胞制备的效率显著提升；在空间利用层面，既往百亿级别细胞的培养需要十几个制备间，而依托该平台，可以节省90%以上的空间及90%耗材成本。

　　他认为，当前，继化合物制药和蛋白质制药之后，医药制造已迎来以细胞制药为代表的第三代药物，这为中国提供了一个赶超机会，“这必然需要借力数字化转型以提质增效；更长远而言，我们也需要加快数据资源化，为进一步链接AI做准备，依托大模型进行模拟、演算必将成为制药的‘常态’。”

　　2020年，广东省划定了20个战略性产业集群，其中，2万亿级的新一代电子信息和5千亿级的生物医药与健康构成两大支柱；今年，两项产业又一同跻身新发布的五大未来产业，产业间似乎正向彼此延伸出协同联动的“触须”。

　　根据《广东省培育未来生命健康产业集群行动计划》，“AI+生物医药”将成为重点工程，广东将推进生物医药与信息技术协同攻关，基于生物大数据云计算、医学自然语言处理等AI技术，开展新型药物设计和筛选、重组抗体设计与合成等多领域研究；推进智能医学成像、智能影像识别等示范应用。

　　一方面，以企业为主体的跨界、合作正越来越频繁。尤其是两大行业领域中的龙头企业正相向而行，率先迈开了跨越产业界限的步伐。

　　近年来，腾讯先后了赛禾医疗、讯捷医疗，互联网企业向医疗器械纵深挺入；金域医学也走向人工智能，牵手互联网大厂深耕医检大模型，例如同华为云开发的宫颈细胞学AI辅助筛查模型年调用量已超过120万次，提高效率超过40%。

　　以中科睿极为例，其团队已形成“三个三分之一”。张智勇解释，在公司内部，自动化与机械工程、材料学、细胞生物等三大领域的人才得以通力合作，复合型人才、交叉型技术屡见不鲜。其本人也有着生物学与工程学的复合背景。

　　随着医药医疗行业“加数”前行，产业链条不断延长，各环节的协同攻关与产研对接成为关键。而诸如大湾区国创中心搭建了一个医工结合的平台，使工程师团队与力量结合，推动产品得到快速验证、迭代和转化。

　　王子晗介绍了玻片扫描影像系统落地的过程。其团队先依托开源数据集形成一整套预训练模块，并将工程师团队派驻，根据院方需求推动该模块不断“进化”；大约五六个月后，其准确率便能达到90%左右，并在开启试运行。

　　背后，AI诊疗的定制化趋势越来越突出。他解释，不同的特色科室与各专科病例数差别较大，因此需求也各不相同，“比如，我们为中山一附院开发的是淋巴结转移癌方面的影像系统；而同西京的合作则聚焦在肾穿刺领域”。目前，团队同20多家头部建立了合作，影像系统应用已遍及全国各地。

　　随着大量信息被采集和数字化，间“数据孤岛”的局面逐渐被打破，下一步便是数据资产的存储和管理，一个更加“AI友好”的环境被营造出来。

　　据悉，大湾区国创中心正支持建设国家病理标准数据库，目前，标准数据的上传工作已经就绪，数据库开始进入试运行。M6 米乐

　　王子晗透露，相关启动会预计将于五六月份召开，“基于此，我们有望建成垂直细分领域的病理大模型。”米乐M6 M6米乐