3月27日，港交所檔顯示，AI藥物研發公司英矽智慧再次送出上市申請。就在前不久，輝達CEO認證「AI醫療」就是下一個「黃金賽道」。醫療領域的AI熱潮再度來襲。
從2023年橫空出世的ChatGPT，到2024年OpenAI帶著Sora降臨，AI領域的任何風吹草動似乎都帶著要顛覆一個行業的勢頭。
近日，輝達CEO黃仁勛認證「AI醫療」就是下一個黃金賽道。看起來更有說服力的是，該公司自2023年以來已投資9家AI制藥公司，覆蓋小分子藥物、大分子抗體、GPCR藥物、核酸藥物及疫苗等。
生物醫藥產業再度迎來「AI熱」。
事實上，早在2020年，「AI醫療」相關概念曾在國內掀起過一波浪潮。中信證券研報顯示，國內AI制藥賽道當年投融資額超31億元，同比增長近7倍。這股投融資熱度並未馬上退去，據動脈網不完全統計，2021年，國內AI制藥領域發生34起融資事件，涉及融資總金額約84億元，平均單筆融資金額約2.5億元，超七成獲投企業處於早期輪次。其中，晶泰科技是最具代表性的案例，該公司被50家國際機構融資競標，2021年8月完成的D輪融資高達4億美元。晶泰科技招股書顯示，截至2023年6月30日，公司已累計融資約7.32億美元。
隨著一級市場投資回歸冷淡，2023以來，AI醫療領域熱度有所下降。如今，風口又被輝達吹起，「AI醫療」將續寫怎樣的故事？
新一輪熱潮來臨
剛剛結束的輝達GTC2024大會上，90場與醫療保健/生命科學相關的會議讓AI+醫療的未來充滿想象空間。
受該訊息影響，國內相關股票接連多個漲停。目前，A股市場中涉及「AI醫療」的概念股超過20只，包括思創醫惠、貝瑞基因、愛爾眼科、朗瑪資訊、塞力醫療、泓博醫藥等。其中，泓博醫藥3月中旬以來股價4次沖上龍虎榜。
招商證券認為，全球「AI+醫療」市場規模超50億美元，將繼續保持快速增長。根據全球觀察報告，預計「AI+醫療」市場規模年均復合增速將超過29%，2032年將達到700億美元。從市場結構看，藥物發現和醫學影像是AI套用最重要的兩個領域，合計占比超過50%。
跨國藥企（MNC）已經率先駛入「AI+制藥」的快車道。在輝達GTC2024大會上，強生、GSK、默克、諾華、諾和諾德、基因泰克、安斯泰來等醫藥巨頭競相與輝達建立數項新合作。在制藥賽道，阿斯利康、禮來、賽諾菲、艾伯維已經紛紛自建平台、BD交易、合作研發進行了AI布局。
記者從GE醫療方面了解到，公司主要使用輝達技術開發了其最新的研究模型SonoSAMTrack，用於分割超聲影像中的解剖結構、病變和其他重要區域。
「近期的一項研究顯示，SonoSAMTrack在7個超聲數據集中均表現優異，涵蓋各類解剖結構（成人心臟和胎兒頭部）和病理（乳腺病變和肌肉骨骼病變）以及不同的掃描裝置。此外，在提升速度和效率方面，SonoSAMTrack僅透過2-6次點選即可進行精確分割，盡可能地減少了使用者的輸入。」GE醫療方面向【國際金融報】記者表示。
除了輝達外，微軟、谷歌等科技巨頭近年來也在加碼「AI醫療」。國內方面，阿裏、百度、騰訊等互聯網巨頭均已成立了醫療AI部門。
顛覆性變革或到來
「AI在醫療領域的套用將越來越廣泛，從輔助診斷到個人化治療，從精準預測到智慧手術，AI正在改變著醫療行業的方方面面。」沙利文大中華區執行總監周明子在接受【國際金融報】記者采訪時表示。
從目前的落地情況來看，AI在醫療影像中的套用已進入發展快車道。GE醫療與醫準智慧共同研發的Nova AI乳腺機，是全球首台全流程人工智慧乳腺機。GE醫療方面提供的一組對比數據顯示，石家莊某醫院在2023年采用Nova AI後，10個月的時間裏完成約1.2萬個乳癌篩查，14人確診乳癌。而在未采用Nova AI的2022年，該醫院全年滿負荷完成5000個乳癌篩查、檢測出3位乳癌患者。
國內醫學影像龍頭聯影集團於2017年底成立的聯影智慧，也將AI作為核心技術「底座」之一，提出了「uAI+醫用通才大模型」規劃，其中包括醫療影像大模型、醫療文本大模型與醫療混合模態大模型三大核心模型，以聚焦診療全鏈路智慧驅動。
在手術治療領域，AI的加持則讓其出現了顛覆性的變革。同濟大學副教授、博士生導師齊鵬向【國際金融報】記者表示，AI讓患者的就醫習慣和醫生的診療習慣發生了極大的改變。比如一些醫生在做骨科手術的時候，不用再經過反復拍片來確定皮下位置，而是直接透過手術機器人來精準定位。
據齊鵬介紹，所謂的手術機器人並不是要讓機器人來給患者手術，而是醫生操作手術機器人來完成治療，在提高效率的同時，減少患者的創口。齊鵬帶領團隊研發的心臟介入手術機器人，可以透過插入血管的導管和導絲診治冠心病，因為不必開胸，患者就能減輕痛苦，術後恢復也快。
「臨床中要讓手術機器人落地，首先是要對醫生們進行培訓，教會他們如何使用，讓醫生真正感受到手術機器人的便利。」齊鵬說。
AI制藥商業化落地難
在「AI醫療」落地的眾多場景之中，AI制藥無疑最受資本市場喜愛。
新藥研發領域一直存在著「雙十定律」，即耗費10年時間、10億美元才能研發出一款創新藥。如此之高的投入也一直是困擾業內的難題。因此，業內寄予AI厚望，希望能夠透過AI技術，來加速新藥研發周期，降低成本的同時能提高成功率。
在周明子看來，AI技術可以更準確地預測藥物的療效和安全性，減少臨床試驗的失敗率，從而降低研發風險。同時，AI還可以幫助企業更好地理解市場需求和患者偏好，最佳化銷售策略和推廣渠道，提高產品的市場競爭力。
以美國創新制藥公司Relay為例，其在安騰超級電腦（Anton）的支持下，用18個月、不到1億美元確認了一款膽管癌治療藥物RLY-4008的結構，成功打破"雙十定律"。
但2023年6月，「AI制藥第一股」英矽智慧遞表港交所後，又在年底傳出失效的經歷，也著實讓業內捏了把汗。
有業內觀點認為，英矽智慧上市失效，或許並不是源於技術問題，而是折射出AI制藥行業乃至整個醫藥行業面臨的商業化困境問題。
另一家擁有10余年歷史的英國AI制藥公司Exscientia也在2023年10月宣布，因療效達不到預期即將終止一條癌癥候選藥物。而在此前，Exscientia也因臨床試驗未達到預期等原因停掉了數條管線。
據智藥局統計，2023年全球102條獲批臨床的AI藥物管線中，有56條推進到Ⅰ期，占總數的一半多；其次為推進到Ⅱ期，41條。但到了臨床Ⅲ期的管線數量卻出現斷崖式下滑，僅5條管線進入上市前的最後驗證階段。
輝達為「AI醫療」描繪了一幅美好的藍圖，但業內對於「AI醫療」的商業化落地仍存在著部份質疑聲音。畢竟，輝達投資並服務於AI制藥公司，制造風口後，自身是最大獲利者。
對於AI醫療落地目前仍存在的壁壘，齊鵬表示，雖然目前AI已經滲透到制藥研發、輔助診斷、手術治療以及醫療服務之中，但在實際套用中的推廣仍存在著一定阻力，其中一個原因就是投入與報酬不成正比。
「高研發投入後的高定價，使得產品銷量並不好，企業得不到報酬，自然也就不願意繼續推廣。」齊鵬說。
周明子也提到，定價高和銷量不佳是AI醫療裝置落地的一大難題。高昂的研發和生產成本使得AI醫療裝置價格居高不下，難以被廣大醫療機構所接受。他認為，可以考慮透過政府補貼、稅收優惠等方式降低企業成本，同時推動產業鏈上下遊的協同發展，實作成本的有效控制。此外，加強市場推廣和品牌建設，提高消費者對AI醫療裝置的認知度和接受度，也是提升銷量的關鍵。
三大問題待解
除定價高外，周明子認為AI醫療落地過程還存在三大難題。
一是準確率：由於醫療領域的復雜性和特殊性，AI演算法在醫療診斷中的套用仍存在一定的誤差，這直接影響了醫生和患者的信任度；
二是監管和合規：AI醫療裝置的監管框架可能跟不上技術的快速發展；
三是數據支撐：醫療數據的獲取、標註和私密保護等方面都存在諸多挑戰。
至於如何解決上述問題，周明子向【國際金融報】記者表示，「為保證準確率，我們需要不斷最佳化演算法模型，同時加大醫療數據集的積累和清洗工作，確保模型的訓練是基於高品質的數據；合規方面，監管機構需要制定明確的法規和標準來確保AI醫療裝置的安全性和有效性，企業和開發者也需要確保產品符合相關的法規要求；數據支撐上，則需要建立統一的數據標準和規範，推動醫療數據的共享和開放。同時，加強數據安全和私密保護技術的研究和套用，確保醫療數據在合法、合規的前提下得到充分利用。」
