AI医疗大联盟(AAIH),一遇风云便化龙!

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AI医疗大联盟(AAIH),一遇风云便化龙!

AI医疗大联盟(AAIH),一遇风云便化龙!

AAIH是一个由技术开发团队、制药公司和研究机构组成的联盟,是目前全球最大的“人工智能+医疗”联盟,团队成员包含以Cyclica为代表的众多“AI医疗”相关行业的企业。未来,AAIH将成为该行业在制定公共政策方面的倡导者。

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2016年3月,谷歌机器人“AlphaGo”(俗称:阿尔法狗)大战围棋世界冠军李世石,以4:1的总比分获胜。这一战不仅将围棋“带出了圈”,也将“人工智能”炒到了一个世界级热度的话题,将人们的目光吸引到了这个曾经属于“未来科技”的领域。

在人工智能应用方向上,医疗领域无疑是最大热门。
根据CB Insights发布的《2018年全球人工智能医疗趋势报告》:在私有市场,医疗AI创业公司2013年以来通过576笔交易融资43亿美元,在AI领域融资方面领先于其他所有行业。
根据Deep Pharma Intelligence的一份报告,2020年(截至11月),人工智能生物技术初创公司的风投总额比2019年增加了约23%,接近19亿美元,也超过了2015年、2016年和2017年的总和。后期的百万轮融资越来越多(如B、C),包括数亿美元。

AI在新药研发领域的具体应用是什么样的?

“我的意中人,是个人工智能,有一天他会踩着七彩祥云,将研发好的药物送到我的手中。”

很多人心目中,AI应用应该充满了科技感,功能强大的虚拟主机可以解决一切问题,就像《生化危机》中的“红后”、《终结者》里的“天网”那样。
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但事实可能并非如此!

在新药研发领域里,人工智能目前起到的作用,非常巨大,但又十分有限、它们能够节约大量的时间和研发成本,但并不能凭空捕捉一个“药物分子”并放在人们的面前。

人类在药物研发过程中走的是技巧流

传统药物发现过程是线性的,一次做一个实验,或许一开始该药物分子有着很大的潜力,但等研究进行到后期,发现其有着各种各样的问题需要解决,如副作用、生物活性、工业化制剂等,会耗费人们大量的精力,即便能解决,也并不意味着这是一个最优选的分子结构。

而人工智能药物研发走得则是另一条路,并不是我们下意识想到的“暴力破解”,而是结合“技巧与暴力”的“混合流派”。
2017年Nature发表了一篇名为《The drug-maker’s guide to the galaxy》的文章,里面提到,化学家估计可以成药的化合物分子一共有1060个,这是什么概念呢?根据国际数据公司(IDC)的预测,到2025年全球数据总量会达到175ZB,大约相当于1023个字节,如果储存每个化合物分子数据所占的空间是一个字节(实际上远不止),那么所有化合物分子占据的数据总量是全球数据总量的10万亿亿亿亿倍。我相信再强大的计算机系统也无法处理如此庞大的数据量。
于是,人们设计出一个比较完善的算法后,通过海量的“数据喂养”,令人工智能自主学习,它们便可以自己总结出一些规律,从而在最初的药物筛选过程中,选择对靶点可能有效的药物分子,再剔除掉那些必然会失败的选项,将有可能成功的分子结构摆出来,这种方式是有效的,而且也有一些有效的药物分子被发现了出来,相信这会是未来新药研发的主流模式。
然而问题在于,培养一个成功的系统需要的数据量太过庞大了,目前各大医疗机构、科研机构和企业的数据库都是相对独立的,而不同方向的AI需要的数据又是不同的,人工智能联盟的成立正是为了解决这一问题

强大的AAIH联盟

AAIH(医疗保健人工智能联盟)成立于2019年,是目前已经成立的规模最大的人工智能联盟,在华盛顿特区,欧盟和其他主要监管辖区设有办事处,目前包含34个成员机构,涵盖了各个领域的知名团体。包括:
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制药巨头

强生;拜耳;诺和诺德;Zogenix(罕见病制药公司)

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科研机构
都柏林圣三一学院;杜兰大学;莱斯大学肯·肯尼迪学院(Ken Kennedy Institute);约翰霍普金斯大学生物医学系
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AI药物研发公司
  • Cyclica:拥有业界独特的多药理学药物发现平台,已在上百个研发项目中进行新药设计和靶点发现,可有效降低小分子研发成本和风险

  • 递归制药:历史最悠久的人工智能药物研发公司,拥有可以不断学习的AI系统,其实验室效率已经突破“每周100万次实验”

  • Owkin:AI药物研发公司,创建了独特的研究平台,将世界范围内高质量的医学研究数据进行汇总学习,涉及领域包含:肿瘤、免疫和心血管疾病

  • Pepticom:使用AI设计新型肽类候选药物的平台公司

  • Peptilogics:致力于应用平台技术,快速有效地开发新型肽疗法的生物技术公司

  • Repurpose.AI:AI药物研发公司、已更名为Model Medicines

  • Valo:拥有云计算平台进行药物发现的早期技术公司

  • Insilico Medicine:AI制药公司,加速药物发现和开发

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AI应用及大数据企业或机构

  • Amazon Web Services(AWS):亚马逊子公司,为企业和政府云计算服务

  • Know-Center:欧洲人工智能研究中心,大数据服务企业,三次获得Big DataValue Association的“BDVA i-Space ”银奖。

  • SRI International:非盈利机构,前身是斯坦福研究院,在人工智能领域完成了多想“世界第一”的成就,研发了家喻户晓的“嘿,siri”就是,并于2010年售予苹果公司

  • Nference:致力于医疗信息数字化,被《华盛顿邮报》称为“生物医学的谷歌”

  • BUCK:最先进的AI调度软件公司

  • Intelligencia.ai:云AI平台,服务于制药企业和生物技术公司

  • BiologitAI驱动的医学文献检索平台

  • Mind.ai:人工智能产品和咨询公司

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精准医疗行业

  • Auransa:使用AI开发针对性药物的精准医疗公司

  • BlackThorn Therapeutics:计算科学公司,具有开发针对神经行为障碍的专有疗法的能力

  • Envisagenics:使用人工智能和高性能云计算来分析患者的RNA测序数据的平台公司。

  • Genialis:用分子数据改善临床决策的精准医疗企业

  • Huma:通过穿戴式设备,收集患者数据,进行虚拟临床试验

  • Molecular Health:力于精准医疗的大数据公司

  • Netrias:数据集成,数据AI分析,专注于基因、转录、代谢方面的大数据公司

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其他相关企业

  • McMenamin律师事务所:专门为医疗机构和生物公司等提供法律支持的律师事务所

  • MedShr:大型医学交流论坛,由医生开发,全球拥有超过1百万名成员在此交流病例和临床影像资料

  • Innovation Health Design:医疗方案设计公司,专注于社区护理服务,患者风险管理等方面

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可以看到联盟成员的覆盖面非常广泛,包含大型药企、知名学府、AI应用企业、AI研究机构、AI咨询公司、AI药物研发公司、AI精准医疗应用、大数据服务公司、生物搜索引擎、医学论坛、医疗服务设计公司、医疗领域律师事务所。其中,AI药物研发涵盖肿瘤、免疫、心血管疾病、代谢等多种类别。

具体来说,主要有4个类别:

  • 生物医学发现:AI可以通过各种方法(包括成像和计算机模拟)来识别新的疾病机制,途径,靶标,药物,诊断方法和设备。

  • 临床研究: AI可以加速和促进I-IV期临床试验,包括患者分层,入组,保留,依从性和监测以及项目管理方法。

  • 医疗诊断和设备:使用AI增强图像,药物,设备或治疗的方法;可能包括诊断程序,可穿戴设备和可植入设备。

  • 精准医疗:基于AI的方法,可增强患者或人群的健康解决方案和护理;包括诊断,基因组学,影像学,病理学,患者数据,准确性和风险分析。

能够预想到,如此多的行业先锋、庞大数据库汇集在一起,会形成多么强大的合力,交流是必须的、交换是可以的、合作开发也不是不行。

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但,仅仅如此么?

AAIH更伟大的地方,在于他们并不只为服务自身,更是想要以他们的能量整个行业的规范化而努力,成为该行业在制定公共政策方面的倡导者,因此还在2019年9月发布了一版人工智能入门级的白皮书,目的在于:

  • 介绍、定义和澄清人工智能的基本主题、术语和概念,重点是医疗保健中的应用,跨越生物医学发现、临床开发和患者护理的连续体。
  • 将医疗保健领域的人工智能联盟(AAIH)、它所服务的社区以及围绕一种共同语言的协作者联合起来。
  • 为后续活动提供一个平台,包括白皮书,AAIH和合作者将参与其中。
  • 作为参考或词典,为未来的讨论和出版物。

(白皮书原文下载链接:https://www.theaaih.org/publications/a-primer-on-ai-in-healthcare)

任何一个新兴领域的拓展,都会在引领时代潮流的同时也会产生争议,AI医疗也是如此,正如黎明的联合创始单位Cyclica分享的那样。

“作为AI新药研发行业的领导者,随着新技术被应用到医疗系统中,我们正在建立关于透明度、验证、质量、道德、隐私和安全等方面所需的行业标准。鉴于这一关键需求,我们的首席执行官Naheed Kurji与一群主要的人工智能组织共同创立了医疗人工智能联盟(AAIH),并担任任命的4名高管中的1名。该联盟于2019年1月正式启动,自AAIH成立以来,Cyclica在构建医疗数据驱动决策的关键流程方面积极发挥重要作用。

随着人工智能越来越多地应用于药物发现和精准医疗,我们必须谨慎对待伦理影响,因为我们不仅要处理数据,也会影响患者的生活。

Cyclica的核心价值观之一是科学诚信和数据的道德使用,作为AAIH的联合创始人,我们有义务在全球范围内倡导、教育、促进并建立人工智能在医疗领域负责任的应用,对患者产生积极的影响。”

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Cyclica联合创始人兼首席执行官Naheed Kurji先生

相关阅读:Cyclica | 利用AI平台加速药物发现,为患者高效设计安全有效的新药

总结

这是最好的时代,这是一个智慧的年代,这是一个信任的时期,这是一个光明的季节。人工智能经历三起三落之后,近十年再次迎来爆发,科技飞跃,风云际会,AI联盟,万象归春。

人工智能万象生,

AI医疗大联盟!

金鳞岂是池中物,

一遇风云便化龙!

参考资料:
  • IDC白皮书《数据时代2025》

  • Nature《The drug-maker’s guide to the galaxy

  • CB Insights《2018年全球人工智能医疗趋势报告》

  • 赖力鹏《我们如何用AI来研发新药》

  • AAIH官网

  • AAIH成员机构官网

  • https://www.biopharmatrend.com/post/304-pharmaceutical-artificial-intelligence-in-2020-the-sector-is-heating-up-for-investments/

  • 慧博资讯:2020人工智能投融资报告

  • 其他公开资料

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END

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