AI的进展趋势
2023年11月，工信部主办的2023年中国医药工业发展大会在北京举办。
真正由工信部牵头的大会，可不多。
因此，这届大会的重点内容，值得咱了解。
关注一组数据
工信部数据显示，我国规模上是年营收2000万元以上的医药工业企业超过1万家。
全行业研发投入年均增长超20%
在研新药数量全球第二
总体研发能力，越来越强。
会上发布2022年中国医药工业百强榜单
几个重点企业
国药集团连续三年，蝉联榜首
复星医药、上海医药和石药集团，位列十强。中国远大集团，在2020年退出十强后，时隔两年又晋级十强。
江苏恒瑞医药跌出前十强，由2021年的第十名下降至第十四名。
值得关注的一个趋势，是AI对医药行业的助力
会上，怎么利用人工智能助力医药行业的发展，成为重点讨论对象。
这方面，中国进展不少。
如，医疗器械领域，通过AI机器人提高手术精度水平；
医学影像领域，通过AI预测一段时间后的患者医学影像，辅助影像诊断和疾病检测；
药物研发领域，通过AI做蛋白质设计，等等。
目前AI在生物医药领域，都有哪些应用方向。
一组关资料当引起注意！
方向看起来平常，但从中能明显看出一个规律。
规模越大的行业，AI的杠杆效应就越大，AI在这个领域就越值钱。
医药行业是不是就符合这个特点？
首先，它的商业体量特别大。
如，总部位于丹麦的诺和诺德，一个公司市值，就能拼过整个丹麦的GDP。
这个领域牵扯的数据量极大。
大到什么程度？
有人算过一笔账，说全宇宙可能成为药物的化合物数量，大概是3乘以10的62次方。
什么概念？
打个比方，假如要从宇宙中的化合物里，找到针对乳腺癌的特效药。
按照每秒钟实验1000种化合物。
即使这么快的速度，可直到太阳的能量全部烧完的那一天，你也只完成了这个数字的冰山一角。
医药领域，因为牵扯到巨量的数据，AI能够发挥长处。
同时，因为这个领域的商业体量足够大，就是足够有钱，它就可以尽情地使用新技术。
今天AI在医药领域，都有哪些应用方向呢？
大概有三个主要方向。
第一个方向，是利用AI做药物设计。
如，做药物中的蛋白质设计。
有的公司就专门收集来自全球各地极端环境的生物样本。
能在极端环境生存下来，说明这个生物体已经演化出了某种对抗极端环境的特质。
能人为把这些能力提取出来，再应用到人的身上，没准就能治疗人的疾病。
把这个过程看成是一个，先解码，再编码的过程。
把其他生物身上的生存密码破解，再编写进人的身体里。
显然，整个过程，牵扯到大量的运算。
假如靠传统手段，非常耗时。
这时，AI就派上用场了。
现在很多头部的AI制药公司，做的都是这类研究。
但，即使不是头部，也不意味着没机会，还有别的选择。
第二个方向，不直接生产和设计药物，而是作为研发中台，为其他药物公司提供支持。
要知道，医药研发的成本是非常高的，一般的小公司起步都很艰难。
这时，假如能有一个外包的研发中台，帮它们完成一部分研发工作就好办多了。
如，有的公司专门帮医药公司提供数据支持，包括提供初始算料、做数据清洗、设计数据管理系统，等等。
总之，这些公司不直接生产药物，而是聚焦在上下游。
就像掘金热一样，他们不掘金，赚的是卖铲子的钱。
第三个方向，是用AI来助力临床试验。
如，让AI担任对照组，德国的拜耳就做过类似的研究。
用AI模拟一部分人体器官数据。
总之，这个技术的演化方向是，先让AI模拟人体对照组，或者模拟部分器官。
未来随着技术越来越成熟，有可能全程使用AI来完成药物的临床试验。
概括一下，分别是，做药物设计、做研发中台、做临床试验。
AI生物制药
除了前面说的规模效应外，还有一个观点，是AI跟生物体，有一个天然的共通点，就是它们都具备一个特性，叫涌现。
随着发展，能演化出一些事先无法预料的新能力。基于这个共性，AI是最能助力生物制药的技术之一。
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