AI醫(yī)療行業(yè)報(bào)告:百花齊放,世界AI大會(huì)看AI+醫(yī)藥
報(bào)告出品方:民生證券
以下為報(bào)告原文節(jié)選
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1 AI 賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈,應(yīng)用場(chǎng)景廣泛
隨著算法算力進(jìn)步和數(shù)據(jù)積累,AI 實(shí)現(xiàn)賦能創(chuàng)新藥研發(fā)和醫(yī)療診斷,應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)擴(kuò)張。AI 醫(yī)療包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層,頭部公司在基礎(chǔ)層圍繞數(shù)據(jù)、算法和算力已經(jīng)構(gòu)筑了高壁壘,而多數(shù)的科技公司在技術(shù)層完成優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域的布局,最終在應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療服務(wù)全領(lǐng)域的覆蓋。在藥物研發(fā)全產(chǎn)業(yè)鏈中,上游的模型數(shù)據(jù)集是重要資源、云計(jì)算平臺(tái)提供算力支持;中游的 AI 藥企通常采用研發(fā)外包形式與下游合作,而 IT 公司通過(guò) AI 模型和計(jì)算平臺(tái)參與到新藥發(fā)現(xiàn)中;下游傳統(tǒng)藥企是 AI 藥企的主要合作伙伴,而 CXO 企業(yè)會(huì)通過(guò)投資、收購(gòu)等方式參與到 AI藥企的經(jīng)營(yíng)中,共同賦能下游客戶。
2 世界 AI 大會(huì)上醫(yī)療+AI 多元呈現(xiàn),百花齊放
7 月 8 日,世界 AI 大會(huì)(WAIC) 醫(yī)療論壇召開(kāi),聚集各類企業(yè)、臨床醫(yī)生、政府機(jī)構(gòu)三方專家,展示和探討了醫(yī)療醫(yī)藥領(lǐng)域結(jié)合 AI 在應(yīng)用落地上的前沿動(dòng)態(tài)和想象空間。
2.1 模型——從通用語(yǔ)言大模型到醫(yī)用語(yǔ)言大模型
通用語(yǔ)言大模型可以經(jīng)過(guò)醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)預(yù)訓(xùn)練,通過(guò)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)I(yè)圖形和文字?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練和微調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)使一般領(lǐng)域視覺(jué)語(yǔ)言大模型經(jīng)過(guò)短時(shí)間訓(xùn)練具備生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多模態(tài)對(duì)話式人工智能。
對(duì)話式生成人工智能在輔助生物醫(yī)學(xué)從業(yè)者上表現(xiàn)出非凡的前景,但目前的研究還是主要集中在單模態(tài)文本上。多模態(tài)對(duì)話式人工智能通過(guò)利用來(lái)自公共網(wǎng)絡(luò)的數(shù)十億圖像文本配對(duì)數(shù)據(jù)取得了快速進(jìn)展,但仍然缺乏這種通用領(lǐng)域的視覺(jué)語(yǔ)言模型對(duì)生物醫(yī)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的理解和交流復(fù)雜性的還原。6 月 14 日,微軟推出LLaVA-Med 模型,首個(gè)實(shí)現(xiàn)有效的訓(xùn)練生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域多模態(tài)對(duì)話式人工智能模型,可以回答生物醫(yī)學(xué)圖像的開(kāi)放式研究問(wèn)題。微軟利用從 PubMed Central 提取的大規(guī)模、覆蓋面廣的生物醫(yī)學(xué)圖形和文字?jǐn)?shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)概念匹配,使用 GPT-4從文字中跟隨數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自監(jiān)督式學(xué)習(xí),然后通過(guò)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域教學(xué)微調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)使一般領(lǐng)域視覺(jué)語(yǔ)言大模型經(jīng)過(guò)短時(shí)間訓(xùn)練具備生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多模態(tài)對(duì)話式人工智能。
效果實(shí)例:LLaVA-Med 訓(xùn)練后相較于 GPT-4 針對(duì)胸部 X 光圖像相關(guān)問(wèn)題實(shí)現(xiàn)了更細(xì)致專業(yè)的對(duì)話,包括對(duì)圖像的解讀和拓展性問(wèn)題的解答(病人體內(nèi)有無(wú)設(shè)備植入),GPT-4 可以作為對(duì)照。
WAIC 上,聯(lián)影智能同樣提出了幾類從通用大語(yǔ)言模型到醫(yī)療專用大模型的訓(xùn)練方法,包括添加“提示”、預(yù)訓(xùn)練、參數(shù)微調(diào)等。
2.2 應(yīng)用:構(gòu)建診療新生態(tài)——AI+全生命周期健康管理
2.2.1 AI+設(shè)備——醫(yī)學(xué)影像輔助診療
AI 模型結(jié)合分子影像、核磁共振、計(jì)算機(jī)斷層等醫(yī)療設(shè)備,以冠脈 CTA 診斷為例,CT 掃描后通過(guò)影像進(jìn)行狹窄與斑塊檢測(cè),并實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化報(bào)告自動(dòng)生成,提高冠脈重建成功率和效率。
根據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委能力建設(shè)和繼續(xù)教育中心大數(shù)據(jù)辦公室的調(diào)研數(shù)據(jù),在樣本包含的 4418 家三級(jí)醫(yī)院、1556 家二級(jí)醫(yī)院、99 家一級(jí)醫(yī)院或社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中,三級(jí)醫(yī)院的醫(yī)學(xué)影像 AI 產(chǎn)品滲透率最高(73.9%),二級(jí)醫(yī)院滲透達(dá)到 32.5%,一級(jí)醫(yī)院或社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心最低約 10.1%。
另外一份調(diào)研以縣域醫(yī)院為樣本,覆蓋 26 省 398 縣,439 家縣醫(yī)院,其中二級(jí)醫(yī)院占比 72.8%,三級(jí)醫(yī)院占比 27.2%。調(diào)研結(jié)果顯示縣域醫(yī)院有約 50%已經(jīng)有 AI 輔助診療軟件,三級(jí)醫(yī)院科室配備 AI 輔助診療軟件占比相對(duì)高于二級(jí)醫(yī)院(60.2%vs45.2%)。另外,25.3%受訪醫(yī)院表示有資金用于購(gòu)買 AI 輔助診療軟件。
2.2.2 AI+決策新方式-數(shù)字孿生
AI 模型可以通過(guò)數(shù)字孿生器官模擬治療效果來(lái)幫助實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療,例如根據(jù)心功能計(jì)算模型模擬心臟在各種手術(shù)方案中對(duì)應(yīng)的治療效果以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療。
另外西門子展示了應(yīng)用軟件針對(duì)不同器官和病種開(kāi)發(fā)的臨床決策應(yīng)用,包括腫瘤、心臟、神經(jīng)等。
2.2.3 AI 診斷+醫(yī)療信息化
AI 模型疊加電子病歷可以實(shí)現(xiàn)初步診斷和臨床診療信息結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ),這樣可以提升醫(yī)院導(dǎo)診分流、信息記錄存儲(chǔ)的效率和診斷的準(zhǔn)確率。
2.3 AI 賦能多場(chǎng)景、多領(lǐng)域創(chuàng)新藥研發(fā),促進(jìn)新藥研發(fā)降本增效
AI 可應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)的各個(gè)階段,提高早期發(fā)現(xiàn)的效率。使用 ML、DL 及生成式 AI 及其他 AI 技術(shù),藥企可以減少藥物發(fā)現(xiàn)及開(kāi)發(fā)所需的時(shí)間和資源,同時(shí)提高臨床試驗(yàn)的成功率。具體而言,生成式 AI 有可能通過(guò)使科學(xué)家能夠?yàn)橐郧盁o(wú)成藥性的靶點(diǎn)生成新分子,從而徹底改變藥物發(fā)現(xiàn),這可能為藥物開(kāi)發(fā)提供新途徑。
與傳統(tǒng)藥物開(kāi)發(fā)方式相比,AIDD 方式有潛力加快過(guò)程,并以更具成本效益的方式發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)。
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