隨著AI技術的蓬勃發展，AI+制藥被視為下一個黃金賽道。

近日，國家衛生健康委等部門聯合印發的《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》提出，AI可以賦能藥物研發的全流程，包括智能藥物研發、智能藥物臨床試驗輔助、智能藥品臨床綜合評價輔助等。

海通國際認為，AI制藥技術的應用有望縮短藥物研發周期，降低成本，提高研發成功率。

開辟精準醫療之路

自2016年起，我國便開始圍繞AI出臺相關政策，從宏觀角度出發，推動AI技術在醫療領域的應用，提高醫療服務效率和質量，最終實現醫療行業的智能化升級。

在產業政策和市場需求的雙重驅動下，國內已經出現一大批醫療人工智能產品，并陸續進入多元化的醫療健康應用場景。

在眾多場景中，影像AI是最早被市場所關注的，其能夠幫助醫生處理高強度重復的閱片工作，幫助影像科提質增效。

阿里健康研發的肺結節篩查系統可在秒級別內對CT圖像進行分割、定位、分類和風險評估，輔助醫生診斷肺癌。騰訊的Miying平臺支持多模態影像的智能分析，用于多種疾病的篩查和診斷。聯影醫療的產品uCT768也實現了全流程AI賦能，并搭載天眼AI技術，提供智能CT掃查體驗，提高掃查效率。

此外，萬東醫療（600055.SH）、迪安診斷（300244.SZ）、美年健康（002044.SZ）等企業也在各細分領域積極實踐，推出輔助診斷相關產品。

根據《2024年中國醫療大健康產業發展白皮書》，AI醫學影像已有超過60個三類證產品獲批上市，預期行業滲透率將由2020年的0.7%上升至2030年的41.3%。

助力新藥研發

在近日舉辦的2024中國醫藥工業發展大會上，有企業表示，人工智能可以讓新藥研發部分環節提速百倍。

據介紹，在藥物早期的發現過程中，可以運用人工智能手段篩選針對靶點有效的藥物活性分子，加快藥物開發進程。

近年來，人工智能技術可以通過基因序列、蛋白質序列產生蛋白質三維空間模型，即讓靶點實現視覺化，以便醫療人員觀察到靶點上適合藥物分子起作用的位置，疊加計算機自動化控制和智能化篩選，就能讓發現藥物活性分子的過程提速上百倍。

找出對于靶點有活性的藥物分子，是做創新藥的第一步。而充分利用人工智能技術，將使整個過程更加高效。與傳統藥物研發相比，AI技術能將藥物發現、臨床前研究的時間縮短近40%，將臨床新藥研發的成功率由12%提高至14%。

此外，利用大數據、基因數據和機器學習的手段，可以幫助醫療人員更好理解一個藥物以及作用。最后，利用臨床研究數據和機器學習的辦法將病人進行分型。根據分型，可以更精準地實施藥物治療。

機遇與挑戰并存

相關數據顯示，2010年至2021年間，全球由AI參與的藥物研發項目數量由6個增長至158個，2022年全球有超過40家AI制藥企業、近80條藥物管線成功進入臨床階段，其中41條推進到Ⅰ期，超過了總數的一半；Ⅱ期項目達到29個，都展現出AI在臨床應用中可觀的推進速度。

據Research And Markets發布的數據，2022年全球AI制藥市場規模達到10.4億美元，預計2026年市場規模將近30億美元，年平均復合增長率達到30%。

雖然發展前景廣闊，但AI制藥行業存在的相關問題也需要給予足夠重視。比如AI黑盒算法存在安全風險，當前仍然存在原理不夠透明、運行機制無法解釋等弊端。

整體而言，AI制藥目前處于挑戰與機遇并存的局面，不僅考驗技術創新，也對行業合作、數據共享、倫理規范等方面提出更高要求，期待AI制藥領域的難題一一破解，迎來行業真正的大爆發。