大型制药企业用AI重塑品牌

现如今，AI生物技术初创公司不断涌现，传统制药企业感受到了前所未有的压力，纷纷将目光抛向AI＋SaaS（软件即服务）创企，希望能从中寻得创新解决方案。

今年5月，辉瑞制药与XtalPi建立战略合作伙伴关系（XtalPi是一家获腾讯和谷歌等科技巨头支持的人工智能初创公司），希望凭双方之力预测小分子药物的特性，并开发“基于计算的合理药物设计”。

不过，辉瑞制药并不是独一家。

诺华、赛诺菲、葛兰素史克公司（GlaxoSmithKlein）、Amgen、Merck等顶级制药公司近几个月都宣布与AI创企建立合作伙伴关系，旨在寻找新的药物治疗肿瘤学和心脏病领域的一系列疾病。

制药企业对该领域的兴趣也推动了股权交易数量的增加，截至2018年第二季度达20笔，等于2017年交易总量。

虽然AI＋Saas初创公司很多仍处于投资的早期阶段，却与吸引了不少制药企业与之合作。

AI在医疗行业的应用并不仅限于药物开发。作为最大的人工智能并购交易之一，罗氏控股于2018年2月以19亿美元的价格收购了Flatiron Health。后者可以通过机器学习挖掘患者数据。

目前有超过2500家诊所使用Flatiron的 肿瘤电子病历OncoEMR，还有200多万活跃病历可供研究。

罗氏希望收集真实的世界数据（RWE），分析电子病历和其他数据的来源，以确定药物的好处和风险。除了用于检测上市后药物的安全性之外，RWE还可以帮助设计更好的临床试验和未来新的治疗法。

AI需要医生

AI企业需医学专家来注释图像，以教授算法如何识别异常。科技巨头和政府正大力投资这一板块，并将数据库开放给研究人员。

谷歌DeepMind两年前与莫菲尔德眼科医院（Moorfield＇s Eye Hospital）合作探索AI在眼部疾病检测方面的应用。最近，DeepMind的神经网络能够针对50种威胁视力的眼部疾病作出正确的转诊决定，准确度达94％。

也只是研究的第一阶段。为了训练算法，DeepMind 投入大量时间来标记和清理OCT（光学相干断层扫描）扫描数据库，用于检验眼部状况，为之后的AI应用做准备。

阿里巴巴也是在2016年左右决定将AI应用于诊断过程。

根据阿里云的人工智能首席科学家闵万里的说法，公司一旦与医疗结构合作获取医学影响数据，就必须聘请专家来注释图像样本。

AI独角兽Yitu Technology正在试图拓展人工智能诊断领域，公司在接受《南华早报》采访时也强调了医疗团队的重要性。

Yitu声称拥有一支由400名医生组成的团队来标记医疗数据，并补充道，由于美国医生的薪水更高，美国AI初创公司在开展这项工作时成本也会高很多。但在美国，国立卫生研究院（NIH）等政府机构正在人工智能研究。

NIH在今年7月发布了一份数据库资料，该资料包含3．2万个在CT图像注释和鉴定的病灶，这些病例由4400名患者匿名提供。除此之外，通气电气（GE）和西门子等私营企业也在寻找创建大规模数据库的方法。

GE Healthcare于今年5月获得了一项专利，主要探讨了如何用机器学习分析显微镜图像中的细胞类型。该专利提出了一个”直观的界面，便于医务人员（如病理学家、生物学家）注释和评估算法中使用的不同细胞表型以及通过界面呈现的细胞表型。

虽然目前已经提出的某些算法可用于减少手动过程，AI在很大程度上还是得依赖于医学专家进行培训。

中国发展迅猛

中国投资者开始加大多海外创企的投资，而本土的医疗保健AI创企也在逐渐成长，中国科技巨头正通过建立合作伙伴关系将其他国家的产品带来大陆。

过去几年，中国的交易活动在世界范围内还是不值一提的，但如今在全球医疗保健AI市场的排名已经大幅攀升。

2018年上半年，中国超过英国，成为全球医疗保健AI交易活跃度第二的国家。

在获得了7200万美元的融资，并获得像红杉资本中国这类投资者的支持之后，Infervision成为中国医疗保健行业AI解决方案领域资金最充足的中国创企。

与此同时，中国对外国医疗保健AI初创公司的投资也在增加。

最近，复星医药买入美国Butterfly Network的少数股权，腾讯投资Atomwise，联想投资韩国的Lunit，IDG Capital则投资了印度的SigTuple。

中国政府去年发布了一项人工智能计划，目标是到2030年中国能成为人工智能研究领域的全球领导者。医疗保健是中国首批人工智能应用的四大重点领域之一。

中国对医疗保健行业的关注不仅仅在于成为AI技术的全球领导者。

根据去年的人口普查，过去长期施行的独生子女政策导致了人口老龄化：65岁以上人口超过1．58亿，再加上劳动力短缺，迫使政府将工作重心转至提升医疗保健领域的自动化上来。

早在2016年，中国就开始努力将医疗数据整合到一个数据库中。与美国类似，中国也存在数据混乱、缺乏互操作性等问题。

为解决这一问题，中国政府陆续开设了多家区域卫生数据中心，目的是整合国家保险索赔、出生和死亡登记以及电子健康记录的数据。中国的大型科技公司也在政府的大力支持下进行医疗保健AI领域。