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“AI+”挺进生命健康领域,广东两大优势产业加速相向而行

发布时间:2024/4/24 14:55:42

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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。

生命健康产业拥抱人工智能的热潮,为何出现在广东?

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。”

药物发现和医学影像热情拥抱AI

在广东省第二人民医院,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余家医院;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……

AI正在化身手术操刀人、病理诊疗医生,广东生命健康产业发展已大有不同。

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,足以支撑一家三甲医院一天的工作需求。

“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,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’。”

新型平台“牵线”两大产业加速融合

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。

两大优势基础奠定,接下来的问题在于,如何将其融合在一起。

一方面,以企业为主体的跨界投资、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,腾讯先后投资了赛禾医疗、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%。

从更微观的层面来看,企业人才构成愈加呈现多元、复合型局面。

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。

另一方面,一批新型平台逐渐在“牵线”产业融合上扮演着越来越重要的角色。

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,使工程师团队与医院力量结合,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医院,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,并在医院开启试运行。

背后,AI诊疗的定制化趋势越来越突出。他解释,不同医院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;而同西京医院的合作则聚焦在肾穿刺领域”。目前,团队同20多家头部医院建立了合作,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,医院间“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。

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。”



 

 

 

 

 

 

 

 

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