在最新一期《自然》封面上雅休配资，首次出现了来自中国AI科技公司DeepSeek的大模型R1。此前，全球的科技公司中仅有拿下过诺贝尔奖的DeepMind的AlphaFold获此殊荣。
人工智能工具已经在其他科学领域展现出潜力，例如极端天气预报。自2022年底ChatGPT推出以来，生成式AI的迅猛发展在医学领域也掀起热潮。从药物设计到医学影像，AI企业正在加速与临床应用的融合。随着中国大模型更多技术细节的披露，未来也有望推动大模型在医学领域的落地，AI医学的DeepSeek时刻即将到来。
AI制药能否孵出“金蛋”
从近年来跨国制药公司的数十亿美元的投资便可看出，AI制药已经成为巨头们重要的部署方向。百时美施贵宝（BMS）和赛诺菲等企业希望新一代的AI公司能够实现技术突破，彻底改变药物发现过程，并通过收集理解生物数据的新方法，最终能产出“金蛋”。
日前，在临床试验数字化解决方案公司Medidata的一场中国年会上，复星医药高管分享了公司的AI研发策略。该公司称，正着力打造一系列AI开发工具，以进一步提升研发效率，缩短开发周期。复星医药还引入了AI决策智能体平台PharmAID。
Medidata首席战略官Lisa Moneymaker对第一财经记者表示：“软件增强药物研发将会是下一代临床试验中非常重要的一个领域雅休配资，我们已经开始联合业内合作伙伴，全面布局AI。”据介绍，2015年以来，Medidata支持了美国FDA获批的93%的肿瘤新药。
Medidata副总裁、大中华区总经理李威援引数据称，全球由中国企业发起的临床试验比例已经从过去的约3%跃升至2024年的30%，中国已成为全球第二大临床试验市场。随着人工智能深度融入研发全链条，AI将驱动新一轮药物研发，成为新药研发变革的重要力量。
在药物研发过程中，科学家通常会确定体内的某个靶点，例如肿瘤突变或特定激素的受体，然后寻找能够与其结合并改变其行为以治疗某种症状或疾病的分子。在此基础上，研究人员设计出能够击中靶点并且不会对身体的其他部位造成破坏的化合物。
“人工智能的吸引力在于它可以快速浏览分子数据库，将化合物与靶点相匹配。”一位制药领域专家对第一财经记者表示，“但这只是药物发现的第一步，还有很多问题目前尚无法用人工智能来预测，例如药物的毒副作用。”
上述专家表示，在纸面上看起来不错的药物在临床试验中仍然有90%的失败率。“AI制药最终走向现实，其过程堪比自动驾驶汽车上路，除了解决技术算法上的核心难题之外，还面临复杂的生物学问题以及最终走向应用时所面临的监管问题。”他说道，“这是因为人类对于自身的生物学问题仍然知之甚少，例如细胞是如何相互作用的还存在许多谜团，这些问题超出了算法的范围，大模型仍然缺乏AI制药加速所需的数据。”
“元医疗”实验室已落地三甲医院
在医学诊疗领域，国内各大医疗机构也在积极推动大模型、AI智能体的落地。9月15日，复旦大学附属中山医院联合华为、联影智能等高科技公司共同发起的“元医疗模拟实验室”正式启用。第一财经记者了解到，该实验室不仅将开发AI智能体，还将开展以大模型为代表的人工智能技术的应用中试，推进医疗知识的数字化、诊疗能力产品化。
“人工智能、大模型正在改变诊疗范式，并成为下一代疗法研发时关注的重点方向，这在全球的顶尖学术会议上已经传递出明确的信号。”中国科学院院士、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波教授对第一财经记者表示。
在近期举行的欧洲心脏病学会（ESC）年会上，葛均波团队联合华为终端发布了一项创新研究——利用可穿戴多模态人工智能驱动的冠心病风险预测系统，以“非医院场景、实时监测、AI赋能”的特性，重构冠心病早期筛查与风险评估的临床路径。
“我们已经看到大量关于AI应用的研究成果，特别是在心率筛查、影像分析、风险评估等方面取得了显著进展。”葛均波指出，“在实际应用层面，AI在特定领域已经达到临床应用水平。比如通过可穿戴设备已经能成功实现间歇性房颤的监测，这项技术解决了传统心电图难以捕捉一过性心律失常的临床难题，我们也已经发布了首个心血管疾病大模型‘观心’。”
他进一步称，人工智能在医学中的应用主要涉及三个关键环节：首先是数据质量，如何确保医疗数据的准确性和有效性，去除“杂音”；其次是计算能力，需要足够强大的算力支持；第三是算法优化，这是近年来学界投入最多的领域，如何通过先进的算法从有效数据中提取出具有临床价值的信息。“AI在医疗领域要真正实现应用落地，比如在以上三方面取得突破。”葛均波对第一财经记者表示。
他还提到了伦理方面的问题。葛均波认为，医生始终是诊疗决策的主体，使用AI技术的医生对医疗行为承担主要责任。“我们正在制定相关的伦理规范，确保AI技术能够安全、有效地服务于临床诊疗。”他说道。
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