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醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)迎來(lái)AI制藥時(shí)代,對(duì)藥機(jī)企業(yè)有何影響

人工智能 深度學(xué)習(xí)
目前,巨額的研發(fā)成本以及漫長(zhǎng)的研發(fā)周期正越來(lái)越成為藥企研發(fā)創(chuàng)新時(shí)的“攔路虎”。有數(shù)據(jù)顯示,目前一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲批平均大約需要96.8個(gè)月的時(shí)間;而在成本上,一款新藥的成本也已從2010年的11.88億美元已經(jīng)增加到了近20億美元。

 目前,巨額的研發(fā)成本以及漫長(zhǎng)的研發(fā)周期正越來(lái)越成為藥企研發(fā)創(chuàng)新時(shí)的“攔路虎”。有數(shù)據(jù)顯示,目前一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲批平均大約需要96.8個(gè)月的時(shí)間;而在成本上,一款新藥的成本也已從2010年的11.88億美元已經(jīng)增加到了近20億美元。

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在這一背景下,預(yù)期能夠有效夠降低研發(fā)成本的AI技術(shù)才開(kāi)始越來(lái)越受到制藥行業(yè)的廣泛關(guān)注。據(jù)了解,“AI+藥物研發(fā)”的核心是運(yùn)用NLP算法對(duì)海量的化學(xué)庫(kù)、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和常規(guī)途徑發(fā)表的科學(xué)論文進(jìn)行掃描,識(shí)別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關(guān)的聯(lián)結(jié),進(jìn)而找出潛在的藥物新分子,來(lái)提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。

有數(shù)據(jù)顯示,融合運(yùn)用人工智能技術(shù),可為前期新藥研發(fā)階段節(jié)約40-50%的時(shí)間,并且每年還能節(jié)約近260億美元的成本和280億美元的臨床實(shí)驗(yàn)費(fèi)用。受益于此,目前越來(lái)越多藥企開(kāi)始青睞AI+制藥,并加碼布局。如在2019年3月,諾華制藥就與騰訊公司簽署了全新戰(zhàn)略合作備忘錄,旨在通過(guò)整合創(chuàng)新藥物、人工智能和社交平臺(tái),來(lái)更好地造福慢病患者。

而同年4月,吉利德也宣布與insitro開(kāi)展了戰(zhàn)略合作,將使用insitro的人工智能平臺(tái)為非酒精性脂肪性肝炎患者研發(fā)治療方案。

另外,在2020世界人工智能大會(huì)云端峰會(huì)上,阿斯利康則發(fā)布了十大“AI+醫(yī)療”應(yīng)用場(chǎng)景并招募合作伙伴,聚焦疾病管理全流程,以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新。

從以上綜合來(lái)看,AI技術(shù)與醫(yī)藥行業(yè)的聯(lián)系日益緊密,而人工智能賦能醫(yī)療健康領(lǐng)域也已經(jīng)成為大勢(shì)所趨。那對(duì)于與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)息息相關(guān)的制藥設(shè)備來(lái)說(shuō),AI的廣泛應(yīng)用又會(huì)對(duì)其產(chǎn)生怎樣的影響呢?

業(yè)內(nèi)人士表示,其實(shí)這些年AI技術(shù)在與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)相互融合發(fā)展的同時(shí),與傳統(tǒng)設(shè)備產(chǎn)業(yè)的融合本也在進(jìn)一步加速。目前,市場(chǎng)上不少醫(yī)藥機(jī)器人、AI測(cè)溫系統(tǒng)等人工智能的應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入公眾視野。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,未來(lái)AI或?qū)⒊蔀橥苿?dòng)制藥裝備行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新突破口,無(wú)論是對(duì)技術(shù)創(chuàng)新,還是管理、體制等各方面都將帶來(lái)重大影響。

總而言之,就是AI將推動(dòng)制藥裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革和優(yōu)化升級(jí),實(shí)現(xiàn)制藥裝備產(chǎn)業(yè)模式和企業(yè)形態(tài)的根本性改變,促進(jìn)制藥裝備產(chǎn)業(yè)不斷向產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的更高端發(fā)展邁進(jìn)。

據(jù)筆者了解,其實(shí)目前很多制藥設(shè)備企業(yè)都已經(jīng)在探索人工智能設(shè)備,并進(jìn)行積極實(shí)踐。如此前就有壓縮機(jī)廠家利用全數(shù)字追溯系統(tǒng)與智能傳感器、視覺(jué)檢測(cè)、自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)等,來(lái)助力醫(yī)藥企業(yè)改善生產(chǎn)質(zhì)量控制體系。據(jù)悉,改善后該廠家還提高了30%的勞動(dòng)生產(chǎn)率。除此之外,還有制藥裝備企業(yè)也利用人工智能,升級(jí)了噴霧攝像識(shí)別預(yù)警系統(tǒng),并配備了圖像視頻識(shí)別技術(shù),在降低用戶(hù)成本的同時(shí),其也近一步提高了產(chǎn)品合格率,以及生產(chǎn)安全性。

總的來(lái)說(shuō),AI與制藥設(shè)備的聯(lián)系正在越來(lái)越緊密,應(yīng)用范圍也正在越來(lái)越廣。但值得注意的是,從整體來(lái)看,我國(guó)制藥裝備企業(yè)在AI領(lǐng)域還處于探索、起始的階段。因此,未來(lái)整個(gè)行業(yè)還存在很大的發(fā)展空間,我國(guó)制藥裝備行業(yè)需要繼續(xù)努力鉆研創(chuàng)新。

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 制藥網(wǎng)
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