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AI是一场改变医疗行业的革新

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-10-26 16:50:03 本文摘自:多肽链

当红场景

眼下,AI(人工智能)最当红的应用场景之一就是AI+医疗。

概括来说,AI在医疗行业的应用场景主要有五类:智能影像识别、医疗机器人、智能诊疗、智能药物研发、智能健康管理。

目前,AI在医学上的应用,大多仍是在医疗影像学的方面。一直以来,医疗诊断过程大多以人的判断为基础,是一个高度非标化的行业,影像学仅起到辅助诊疗的作用,很难成为一个确诊的工具。

由于影像设备及分析程序的有效性并不能直接由其确诊病人的数量来考核,而是在长期辅助医师的判断下实现价值。

因而该行业的定价权并不在于市场需求终端,而是直接依据技术供给侧的生产定价,没有形成市场化迭代闭环,因此我们很难确认AI系统与设备的有效性。

对于像这样非明确的价值和定价过程来说,是很难做出投资和估值评估的。

医疗产业链条相对较长,不仅是研发到通过认证上市的过程长,对于每个病例自身所经历的初步诊断、会诊、确诊、治疗用药也是一个长期且非标的过程。

所以,星瀚资本认为,传统医疗行业仍然处在一个诊疗标准化,病患信息化的过程中,这将是医疗行业长期行业升级的重点工作。

在这个过程中逐步引入AI辅助医疗行业发展,挑战任然不小。不少AI公司的商业模式并不清晰,业务不标准,定价缺乏依据等因素都会影响到公司获得融资和盈利。

应用价值

在包括传统医疗、大健康、生物医药、生命科学四个方向上,星瀚资本最看好AI在生命科学中的未来应用前景,包括分子生物学及基因研究。

2018年1月,比尔·盖茨提出关于微生物组的研究是推动人类医疗发展的重要方向。人类当前已经可以通过分析微生物组基因的分布情况获知很多疾病的早期特异性,因而进一步将成为病症早期筛查的利器。

该方向是大数据与AI在基因分析应用上的代表方式,相对简单而可行。

我们认为,AI最好和最有效的应用是在分子生物学及基因研究方面,其应用可以划分为宏观、中观、微观三个层次:

当前科学家常通过菌群基因的研究来分析早期病症问题。由于每个人体内有几十万亿个细胞和上百万亿个细菌,因而菌群是否正常分布代表了其人体机能正常和非正常运作的分界限。也就是说,对于某些病症而言,患者的菌群分布与正常健康人群会有不同。

基因检测通过智能化数据分析,能获得较为有效的结果。通过局部组织的菌群基因(特别是肠道菌群基因)的分析,可分辨出很多病症早期的特异性。这正是数据化分析、AI分析可以定义为数据与AI在宏观层面上的应用。

分析人体内部自身的基因变化情况,例如包括组织内部RNA、脱落DNA,以及细胞外泌体中的基因等,配合抗体的对应分析,可以更精准地定位病症的发生状况与所处的阶段。

比如,人体是否出现肿瘤,是良性还是恶性的,我们可以通过大量的上述基因分析,与正常人的基因进行对比,以捕捉非正常的基因片段来进行深入判断。这一过程可以称作是AI在生物物理学的中观分析。

AI分析最重要和最困难的一点,是其在微观层面的应用。

基因是构建人体组成的一套代码,基因研究公司最在意的一点莫过于对于每一片段基因的解析与解释,哪一段显性基因对应了不同的蛋白,哪一段隐性基因定义了路径与发展,哪一段变异的基因导致了错误的表达……。

由于每个人的基因都不同,因为每个患病的情况也各不相同。通过AI分析微观基因表达,以精准化地判断致病过程,在今天的技术来看仍然还有很长的路要走,但仍可以在局部情况分析病症,例如肿瘤或先天性基因病。

有意思的是,随着技术的快速发展,若想改变先天性基因缺陷和后天性基因病(肿瘤),当前可以通过病毒与细胞(及外泌体)作为载体,以人造干涉的方式对基因进行修正,这其中离不开数据与AI的分析。

比如,肿瘤治疗是基因治疗应用的重要垂直方向之一,近两年流行起来的CAR-T治疗方法,通过基因增强、增补的方式,以修改免疫细胞对病毒(侵染细胞)或肿瘤的辨识,实现自体免疫改造增强,最终消除病症的精准治疗过程。

一个趋势

近两年来生物医药行业出现一个有意思的明显趋势,越来越多从事生命科学研究的人才来自于AI行业转型,这其中其实有着重要的相关性原因。

基因是人的代码,其实它和计算机的代码非常相似。近年来,我们对基因病、癌症肿瘤、病毒病的治疗,越来越多是通过基因的修正和增补的方式,这个过程很像程序员修改计算机代码。这是一场将给医疗行业带来翻天覆地改变的革新。

虽然很多精准治疗在当前还并不足够精准,病症只是表面上被治疗,但还有很多副作用,原因在于“修改代码的过程”不够精细。

精准治疗除去基因工程之外,分子靶向药是一个相对更加成熟的方向。很多治疗癌症的分子靶向药在基因治疗之前就出现了,近两年出现的PD-1抑制剂,是癌症治疗非常重要的小分子靶向药疗法,它通过刺激免疫细胞受体发生变化,使其产生应有的癌症抗体。

这是分子生物学应用的重要突破,该方法也于2018年9月首次通过了CFDA的认证。分子靶向药同基因疗法一样,都是分子生物学在医疗中的重要应用,是精准治疗的重要形式。

这就好比以前我们看到一个坏人,需要扔一个炸弹炸毁一片,造成很大的损失;现在我们看到坏人,派出一个狙击手,精准狙击,这就是精准治疗。

精准治疗在生物医药的发展上前景光明,但仍处于初级阶段。在选择医疗项目时,星瀚资本会先参考国内外前沿的医学方法论,然后再从方法论下垂直的应用方向、具体技术与实现方式等筛选投资项目。

自从出现CIK、PD-1、PD-L1、CAR-T、TCR-T巨噬细胞疗法、IPS疗法、AADC疗法等各类型方法论后,国内也有很多机构都在做相应的垂直方向研究。

从全球来看,美国、中国、以色列发展速度,中国在很多精准医疗的垂直领域具备很强的实力。

在新型方法论迅速发展开拓的同时,不同的垂直靶向有着广泛的研究空间,当前不同的课题组都在不同的方向上努力迅速地发展。例如美国在PD-1下研究皮肤癌的治疗,中国团队则更侧重研究肺癌的治疗等,分别产出不同的科研成果。

关键字:行业改变

本文摘自:多肽链

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AI是一场改变医疗行业的革新

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-10-26 16:50:03 本文摘自:多肽链

当红场景

眼下,AI(人工智能)最当红的应用场景之一就是AI+医疗。

概括来说,AI在医疗行业的应用场景主要有五类:智能影像识别、医疗机器人、智能诊疗、智能药物研发、智能健康管理。

目前,AI在医学上的应用,大多仍是在医疗影像学的方面。一直以来,医疗诊断过程大多以人的判断为基础,是一个高度非标化的行业,影像学仅起到辅助诊疗的作用,很难成为一个确诊的工具。

由于影像设备及分析程序的有效性并不能直接由其确诊病人的数量来考核,而是在长期辅助医师的判断下实现价值。

因而该行业的定价权并不在于市场需求终端,而是直接依据技术供给侧的生产定价,没有形成市场化迭代闭环,因此我们很难确认AI系统与设备的有效性。

对于像这样非明确的价值和定价过程来说,是很难做出投资和估值评估的。

医疗产业链条相对较长,不仅是研发到通过认证上市的过程长,对于每个病例自身所经历的初步诊断、会诊、确诊、治疗用药也是一个长期且非标的过程。

所以,星瀚资本认为,传统医疗行业仍然处在一个诊疗标准化,病患信息化的过程中,这将是医疗行业长期行业升级的重点工作。

在这个过程中逐步引入AI辅助医疗行业发展,挑战任然不小。不少AI公司的商业模式并不清晰,业务不标准,定价缺乏依据等因素都会影响到公司获得融资和盈利。

应用价值

在包括传统医疗、大健康、生物医药、生命科学四个方向上,星瀚资本最看好AI在生命科学中的未来应用前景,包括分子生物学及基因研究。

2018年1月,比尔·盖茨提出关于微生物组的研究是推动人类医疗发展的重要方向。人类当前已经可以通过分析微生物组基因的分布情况获知很多疾病的早期特异性,因而进一步将成为病症早期筛查的利器。

该方向是大数据与AI在基因分析应用上的代表方式,相对简单而可行。

我们认为,AI最好和最有效的应用是在分子生物学及基因研究方面,其应用可以划分为宏观、中观、微观三个层次:

当前科学家常通过菌群基因的研究来分析早期病症问题。由于每个人体内有几十万亿个细胞和上百万亿个细菌,因而菌群是否正常分布代表了其人体机能正常和非正常运作的分界限。也就是说,对于某些病症而言,患者的菌群分布与正常健康人群会有不同。

基因检测通过智能化数据分析,能获得较为有效的结果。通过局部组织的菌群基因(特别是肠道菌群基因)的分析,可分辨出很多病症早期的特异性。这正是数据化分析、AI分析可以定义为数据与AI在宏观层面上的应用。

分析人体内部自身的基因变化情况,例如包括组织内部RNA、脱落DNA,以及细胞外泌体中的基因等,配合抗体的对应分析,可以更精准地定位病症的发生状况与所处的阶段。

比如,人体是否出现肿瘤,是良性还是恶性的,我们可以通过大量的上述基因分析,与正常人的基因进行对比,以捕捉非正常的基因片段来进行深入判断。这一过程可以称作是AI在生物物理学的中观分析。

AI分析最重要和最困难的一点,是其在微观层面的应用。

基因是构建人体组成的一套代码,基因研究公司最在意的一点莫过于对于每一片段基因的解析与解释,哪一段显性基因对应了不同的蛋白,哪一段隐性基因定义了路径与发展,哪一段变异的基因导致了错误的表达……。

由于每个人的基因都不同,因为每个患病的情况也各不相同。通过AI分析微观基因表达,以精准化地判断致病过程,在今天的技术来看仍然还有很长的路要走,但仍可以在局部情况分析病症,例如肿瘤或先天性基因病。

有意思的是,随着技术的快速发展,若想改变先天性基因缺陷和后天性基因病(肿瘤),当前可以通过病毒与细胞(及外泌体)作为载体,以人造干涉的方式对基因进行修正,这其中离不开数据与AI的分析。

比如,肿瘤治疗是基因治疗应用的重要垂直方向之一,近两年流行起来的CAR-T治疗方法,通过基因增强、增补的方式,以修改免疫细胞对病毒(侵染细胞)或肿瘤的辨识,实现自体免疫改造增强,最终消除病症的精准治疗过程。

一个趋势

近两年来生物医药行业出现一个有意思的明显趋势,越来越多从事生命科学研究的人才来自于AI行业转型,这其中其实有着重要的相关性原因。

基因是人的代码,其实它和计算机的代码非常相似。近年来,我们对基因病、癌症肿瘤、病毒病的治疗,越来越多是通过基因的修正和增补的方式,这个过程很像程序员修改计算机代码。这是一场将给医疗行业带来翻天覆地改变的革新。

虽然很多精准治疗在当前还并不足够精准,病症只是表面上被治疗,但还有很多副作用,原因在于“修改代码的过程”不够精细。

精准治疗除去基因工程之外,分子靶向药是一个相对更加成熟的方向。很多治疗癌症的分子靶向药在基因治疗之前就出现了,近两年出现的PD-1抑制剂,是癌症治疗非常重要的小分子靶向药疗法,它通过刺激免疫细胞受体发生变化,使其产生应有的癌症抗体。

这是分子生物学应用的重要突破,该方法也于2018年9月首次通过了CFDA的认证。分子靶向药同基因疗法一样,都是分子生物学在医疗中的重要应用,是精准治疗的重要形式。

这就好比以前我们看到一个坏人,需要扔一个炸弹炸毁一片,造成很大的损失;现在我们看到坏人,派出一个狙击手,精准狙击,这就是精准治疗。

精准治疗在生物医药的发展上前景光明,但仍处于初级阶段。在选择医疗项目时,星瀚资本会先参考国内外前沿的医学方法论,然后再从方法论下垂直的应用方向、具体技术与实现方式等筛选投资项目。

自从出现CIK、PD-1、PD-L1、CAR-T、TCR-T巨噬细胞疗法、IPS疗法、AADC疗法等各类型方法论后,国内也有很多机构都在做相应的垂直方向研究。

从全球来看,美国、中国、以色列发展速度,中国在很多精准医疗的垂直领域具备很强的实力。

在新型方法论迅速发展开拓的同时,不同的垂直靶向有着广泛的研究空间,当前不同的课题组都在不同的方向上努力迅速地发展。例如美国在PD-1下研究皮肤癌的治疗,中国团队则更侧重研究肺癌的治疗等,分别产出不同的科研成果。

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