直击2024 Inclusion·外滩大会见解论坛丨AI为临床医生带来哪些机遇和挑战？

9月6日上午，以“AI医药革命：产业链创新之路”为主题，由每日经济新闻主办的“2024 Inclusion•外滩大会见解论坛”在上海黄浦世博园区正式举行。论坛的圆桌环节，汇聚了来自医药医疗行业、战略咨询机构以及临床医学等领域的多位重量级嘉宾。


图片来源：主办方供图
英矽智能联合首席执行官、首席科学家任峰，讯飞医疗副总裁王潇，弗若斯特沙利文大中华区合伙人、董事总经理毛化，复旦大学附属华山医院主治医师张亚茹围绕“AI为临床医生带来的机遇和挑战”展开讨论，他们分别从各自的专业领域出发，分享了如何借助人工智能技术实现产业变革的独到见解和策略。
AI正逐渐渗透到新药研发的全流程
在制药行业面临研发成本居高不下、效率低下等现实问题时，人工智能技术的应用无疑为该领域注入了新的活力。英矽智能是全球AI制药领域的领跑者，公司联合首席执行官任峰指出，传统的药物研发正面临巨大的瓶颈，研发投入越来越高、回报率却越来越低。有数据统计，药物研发的行业平均ROI（投资回报率）仅为1.8%，“甚至比你把钱存在银行里的利息都要低”。
任峰认为，人工智能技术可以帮助解决传统药物研发的这一瓶颈。通过大规模数据分析和算法优化，人工智能技术能够有效提升药物研发的效率，甚至帮助解决长期困扰生物医药的复杂问题。截至目前，全球已有上百种AI设计药物进入了临床阶段，其中，进展最快的已进入临床三期。借助人工智能技术，研究人员可以更系统地解决生物学机制、化学分子设计以及临床试验中的关键问题，这为制药行业带来了颠覆性的改变。
在全球生物医药领域，人工智能技术的迅速发展正重新定义新药研发的格局。弗若斯特沙利文大中华区合伙人、董事总经理毛化强调，AI赋能的最大价值体现在制药行业的全产业链，从研发到商业化再到供应链的各个环节，人工智能技术都在发挥着不可忽视的作用。
毛化还指出，近年来，AI驱动的新药研发已成为全球一级市场最热门的投融资方向之一。2023年和2024年上半年，以AI为基础的药物研发公司在国外资本市场上备受追捧，部分公司甚至获得了高达10亿美元的融资。这一趋势也在国内市场逐步显现，突显出人工智能技术在国内外制药领域的巨大潜力。
此外，毛化也进一步分析了人工智能技术在新药研发中的全流程应用。过去，AI通常只被应用在新药研发的某个环节，例如药物发现或临床试验阶段。然而，随着技术的成熟，AI正逐渐渗透到整个研发流程，形成强大的协同效应。毛化认为，制药企业既可以通过在外部与AI新药研发公司合作实现技术赋能，也可以在内部建立属于自己的AI新药研发平台，双管齐下加快研发速度。


图片来源：主办方供图
AI在临床医生工作中的作用越来越重要
人工智能技术不仅为药物研发注入新动力，在临床医生的日常工作中也发挥着越来越重要的作用。来自复旦大学附属华山医院的张亚茹医生分享了AI在她日常临床工作中的实际应用经验。她提到，人工智能技术目前在门诊和病历管理系统中已经初见成效，能够为医生提供患者的历史化验、检查信息，减少重复检查。另外，AI在病案管理方面的表现较为出色，能够提醒医生遗漏的病例记录，并纠正文书中的错误，这在提升工作效率上成效显著。
但张亚茹也指出，现阶段AI的应用依然有限，“或许是出于数据安全与隐私的考量，医生目前只能看到患者做了哪些检查，但无法深入了解详细的检查结果”。张亚茹希望，未来能够在保证数据安全的情况下，AI能帮助医生掌握患者的既往病史以及用药等情况，以此制定全面的诊疗策略。
在科研领域，人工智能技术的作用更为显著。张亚茹提到，AI在大数据分析处理、疾病早期风险预测模型的建立、早期生物标志物和新的药物靶点筛选等方面发挥了重要作用。张亚茹表示，随着人工智能技术的进一步成熟，其将成为临床医生不可或缺的助手。
讯飞医疗副总裁王潇分享了AI在医疗领域的深度应用，特别是在临床辅助诊断方面的突破性进展。王潇指出，人工智能技术在早期的深度学习阶段，已能完成简单的病历规则判断、做一些简单的提醒，这一阶段的AI可以辅助诊断较为基础的疾病，减少诊疗错误和遗漏。随着医疗大模型的不断发展，人工智能技术已经逐步提升到可以为临床医生提供更具深度的诊疗建议的层面，尤其是在复杂的跨学科疾病诊断中，AI技术通过循证医学的逻辑分析，为医生提供了高效、精准的辅助决策支持。
随着技术的迭代，王潇相信，AI将在医疗行业中发挥越来越重要的作用，不仅能助力临床医生的诊疗，还能从医生端延展到患者端，为患者提供更优质的医疗服务。这无疑将为未来的医疗行业注入新的增长动力。
在圆桌讨论中，如何在AI赋能与医生独立决策之间找到平衡也成为一个重要话题。监管层面，国家卫健委等机构曾多次强调，医疗机构开展互联网诊疗活动，处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。
王潇表示，AI更多的是起到辅助作用，医生在最终诊断和决策时仍需结合患者的实际情况以及个人经验，不会完全依赖AI。张亚茹也指出，即使未来AI发展足够成熟，也不会降低对医生技能的要求，AI更多是一种对医生职业技能的补充和支持，而不是取代。
任峰也从药物研发角度表达了类似的观点：AI的本质是概率分析，通过大数据和算法，AI能够快速筛选并设计出多个化合物或靶点，然后由经验丰富的药物化学家或生物学家根据AI生成的结果进行判断和决策。虽然AI能够极大地缩短药物筛选的时间，但仍然离不开人类智能的专家评判和专业知识。