人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在制藥行業(yè)和消費(fèi)者保健業(yè)務(wù)中一直發(fā)揮著重要作用。從增強(qiáng)智能應(yīng)用程序到預(yù)測(cè)性功能不一而足，前者包括疾病識(shí)別和診斷、為臨床試驗(yàn)確定患者、藥物制造等內(nèi)容。在最近的一期《今日AI》播客中，葛蘭素史克公司消費(fèi)者保健業(yè)務(wù)美洲創(chuàng)新和新興技術(shù)負(fù)責(zé)人Subroto Mukherjee，談到了制藥行業(yè)是如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的，且介紹了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的獨(dú)特用例。

問(wèn)：人工智能目前在制藥行業(yè)的應(yīng)用情況如何？

Subroto Mukherjee：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在制藥行業(yè)和消費(fèi)者保健業(yè)務(wù)中至關(guān)重要。今年，受到新冠疫情和尋找有效疫苗競(jìng)賽的推動(dòng)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮了重要的作用。在制藥和消費(fèi)者保健領(lǐng)域里，最高級(jí)的用途包括：

• 疾病識(shí)別/診斷——適用的范圍從腫瘤和新冠肺炎一直到眼睛退化。

• 數(shù)字療法/個(gè)性化治療/行為改變——可以有效地被用于協(xié)助和識(shí)別個(gè)體，發(fā)現(xiàn)疾病的早期癥狀，例如牙齦疾病，對(duì)皮膚病進(jìn)行準(zhǔn)確分類，給出以非處方藥為主的治療選擇，并且作為輔助工具，幫助臨床醫(yī)生提高診斷的準(zhǔn)確性，或者幫助你的孩子的老師或者你的心理健康專業(yè)人員甚至是你的醫(yī)生改善他們做出的教育和臨床決策。

• 藥物發(fā)現(xiàn)和制造——它可以根據(jù)生物學(xué)因素，在最初階段預(yù)測(cè)藥物化合物的成功率，幫助人們對(duì)這些候選化合物進(jìn)行初步篩選?？焖贆z測(cè)RNA和DNA。精密藥物或新一代測(cè)序技術(shù)可以幫助更快地發(fā)現(xiàn)藥物，并針對(duì)患者個(gè)體量身定制藥物。

• 預(yù)測(cè)性預(yù)測(cè)——預(yù)測(cè)流行病爆發(fā)是這個(gè)話題中最重要的例子之一。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)還被用于監(jiān)控和預(yù)測(cè)全球范圍內(nèi)的流行病爆發(fā)或者季節(jié)性疾病。預(yù)測(cè)性的預(yù)測(cè)可以幫助我們規(guī)劃供應(yīng)鏈，并且根據(jù)預(yù)測(cè)的程度，在正確的時(shí)間儲(chǔ)備適當(dāng)數(shù)量的庫(kù)存。

• 臨床試驗(yàn)——根據(jù)病史和疾病狀況以及其他屬性（包括感染率、人工統(tǒng)計(jì)學(xué)因素和種族等），為臨床試驗(yàn)挑選最合適的人選，以代表受影響最大的人群。

除了醫(yī)療保健條件外，我們還在制藥和醫(yī)療保健公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域中，看到了很多人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的用例，例如營(yíng)銷技術(shù)、廣告技術(shù)、供應(yīng)鏈、銷售和客戶服務(wù)等領(lǐng)域。

問(wèn)：制藥行業(yè)里有哪些人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的獨(dú)特用例？

Subroto Mukherjee：DeepMind破解了一個(gè)棘手的科學(xué)問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題曾經(jīng)困擾了研究人員長(zhǎng)達(dá)半個(gè)世紀(jì)之久。該公司和研究實(shí)驗(yàn)室使用的人工智能程序AlphaFold表明，它可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)將折疊成何種3D形狀。這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)的好處在于，它可以幫助研究人員發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致某些疾病的機(jī)制，并為藥物設(shè)計(jì)、營(yíng)養(yǎng)更豐富的農(nóng)作物以及可以解決塑料污染的“綠色酶”鋪平道路。

葛蘭素史克公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)有另一個(gè)獨(dú)特的用例，我參與了這個(gè)項(xiàng)目并且非常喜歡，該項(xiàng)目是在感官科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能。食品、飲料、農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥行業(yè)，正在利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提高預(yù)測(cè)性參數(shù)。這可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)針對(duì)不同人群和種族定制的超級(jí)個(gè)性化的食品、飲料和藥物等產(chǎn)品；我們廣泛使用了味覺(jué)之外的感官特性，例如氣味、外觀和質(zhì)地，這些因素會(huì)影響我們對(duì)“要吃什么”或者“喝什么”的選擇。

問(wèn)：請(qǐng)分享一些葛蘭素史克公司應(yīng)用人工智能技術(shù)的成功用例。

Subroto Mukherjee：比如，我們?cè)谙M(fèi)者保健業(yè)務(wù)線中的用例。

• 預(yù)測(cè)：我們面臨著過(guò)敏、感冒和流感等季節(jié)性疾病的威脅。商業(yè)用例使用了一個(gè)預(yù)測(cè)模型，該模型可以預(yù)測(cè)即將到來(lái)的過(guò)敏、感冒和流感季節(jié)在不同地區(qū)的行程情況，并且預(yù)測(cè)高峰和低谷將在何時(shí)出現(xiàn)。這些信息的優(yōu)勢(shì)在于可以在我們的brand.com網(wǎng)站上告知消費(fèi)者，改善我們?cè)诓煌瑖?guó)家和地區(qū)的媒體投放，并且就季節(jié)性激活時(shí)機(jī)（分銷、存貨、展示和輔助支持）通知零售商。

• 感官模型：人們對(duì)口味、大小、質(zhì)地、顏色的反應(yīng)各不相同，感官人工智能模型能夠幫助我們從整體上理解、預(yù)測(cè)并優(yōu)化消費(fèi)者的偏好。我們使用了多種參數(shù)，例如味道、質(zhì)地、顏色等，而機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以幫助理解消費(fèi)者和渴望的產(chǎn)品體驗(yàn)之間的關(guān)系。我們的品牌提供非處方的軟糖、片劑和藥液等產(chǎn)品，這些模型是有幫助的。

• 眼動(dòng)追蹤領(lǐng)域中的人工智能：我們確實(shí)在我們的購(gòu)物者科學(xué)實(shí)驗(yàn)室中對(duì)我們的消費(fèi)者和零售商進(jìn)行研究，監(jiān)控他們?cè)诰€上或者商店購(gòu)物時(shí)對(duì)我們產(chǎn)品的看法。在我們的實(shí)驗(yàn)室中，同意參與的消費(fèi)者和零售商會(huì)佩戴眼動(dòng)追蹤眼鏡并瀏覽貨架或者網(wǎng)絡(luò)上的產(chǎn)品。在這個(gè)過(guò)程中，人工智能會(huì)分析捕捉到的圖像。分析包括感興趣區(qū)域（AOI）指標(biāo)，包括首次定位時(shí)間和花費(fèi)的時(shí)間、注視的圖像、熱圖和視頻重現(xiàn)。這些分析的結(jié)果可以幫助我們更好地?cái)[放產(chǎn)品，改善我們的呈現(xiàn)和標(biāo)簽，并幫助我們理解消費(fèi)者的行為。

問(wèn)：大型組織采用人工智能技術(shù)會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？

Subroto Mukherjee：

• 數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。對(duì)于任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)，要想有效地工作，用至少兩年至三年的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。由于合并和收購(gòu)，或者是原先的數(shù)據(jù)管理或先前的數(shù)據(jù)源不可用等原因，這是我們?cè)诖笮徒M織中看到的最為重要的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

• 技能挑戰(zhàn)——很難找到具備合適背景的人力資源，這一點(diǎn)非常具有挑戰(zhàn)性。市場(chǎng)上擁有數(shù)據(jù)技能的人才池非常有限，這種狀況拖累了招聘的節(jié)奏，并且讓很多人工智能項(xiàng)目受阻。

• 商業(yè)價(jià)值——大型組織正在努力證明人工智能項(xiàng)目的商業(yè)價(jià)值。例如，我們希望基于聊天機(jī)器人部署更多的認(rèn)知服務(wù)。然而，適應(yīng)能力并不顯著，這就導(dǎo)致很難證明這些努力的價(jià)值。

問(wèn)：葛蘭素史克公司之類的組織在數(shù)據(jù)隱私、安全性、道德和透明度方面正在面臨哪些挑戰(zhàn)？

Subroto Mukherjee：對(duì)于我們的組織來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)隱私和安全是最為重要的頭等大事。我們一直在努力確保遵守所有的數(shù)據(jù)隱私、安全法規(guī)，并針對(duì)我們不同的產(chǎn)品組合，為我們的合作伙伴和外包員工提供適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。數(shù)據(jù)分類（PII、CSI、敏感）、我們的各種系統(tǒng)對(duì)法規(guī)的遵從程度以及GDPR或加利福尼亞州隱私權(quán)法案要求的流程，都是我們需要不斷面臨的一些挑戰(zhàn)。

為了確保人工智能道德和透明度，我們確保MLOps流程到位，而且建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)分、監(jiān)控和漂移檢測(cè)，并且建立了透明的反饋循環(huán)。我們組建了多元化的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，這支團(tuán)隊(duì)擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，并且不斷地對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，以提高透明度并消除機(jī)器學(xué)習(xí)模型的偏見(jiàn)。

問(wèn)：新冠疫情確實(shí)震撼了整個(gè)制藥行業(yè)。您如何看待人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在對(duì)抗新冠疫情中的應(yīng)用？

Subroto Mukherjee：根據(jù)我的理解，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)最大的用途在于，找出新冠肺炎的生物秘密，并且從數(shù)百萬(wàn)的分子中，找到少數(shù)幾種可以對(duì)抗新冠肺炎的分子，減少藥物推向市場(chǎng)的時(shí)間——既減少藥物發(fā)現(xiàn)的時(shí)間，也減少臨床試驗(yàn)開(kāi)發(fā)以及最終FDA批準(zhǔn)的時(shí)間?？纯船F(xiàn)在疫苗開(kāi)發(fā)的速度和敏捷程度——從鑒定出新型冠狀病毒基因組到第一項(xiàng)疫苗研究出爐只花了300天，而之前這類研究通常平均要花費(fèi)8-10年。

• 醫(yī)學(xué)挖掘：讓我專注于一項(xiàng)特定的計(jì)劃——“美國(guó)白宮——行動(dòng)起來(lái)（US White House - Call to Action）”來(lái)分析新冠肺炎數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為臨床知識(shí)。白宮正在與人工智能研究社區(qū)合作，通過(guò)挖掘醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)來(lái)了解新型冠狀病毒。自然語(yǔ)言處理是這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)發(fā)展最快的實(shí)踐之一，這項(xiàng)技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)該計(jì)劃。使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的醫(yī)療影像公司聲稱在利用CT掃描結(jié)果檢測(cè)冠狀病毒誘發(fā)的肺炎方面實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)紀(jì)錄的準(zhǔn)確性，但是一些利益相關(guān)方則對(duì)培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量表示擔(dān)憂。

• 新冠肺炎產(chǎn)生的另外一個(gè)重要的影響是在供應(yīng)鏈領(lǐng)域。所有的公司包括我們，都面臨著新冠肺炎對(duì)供應(yīng)鏈和制造環(huán)節(jié)的沖擊。無(wú)論是在原材料供應(yīng)還是成品分銷環(huán)節(jié)，這些技術(shù)都能夠幫助避免與之相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)正在努力應(yīng)對(duì)快速變化的消費(fèi)者需求，限制某些產(chǎn)品的供應(yīng)量并使用新的工作場(chǎng)所規(guī)則。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被用于計(jì)劃和預(yù)測(cè)、自動(dòng)和協(xié)作機(jī)器人以及價(jià)值鏈上很多的關(guān)鍵環(huán)節(jié)上。

問(wèn)：大型組織如何應(yīng)對(duì)變革性技術(shù)（例如人工智能技術(shù)）帶來(lái)的變革管理？

Subroto Mukherjee：我們正在整個(gè)集團(tuán)內(nèi)部實(shí)施敏捷變革，以創(chuàng)建有效并且簡(jiǎn)單的變革管理結(jié)構(gòu)。我們的技術(shù)部門、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)和領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)正在接受敏捷培訓(xùn)。變革管理學(xué)科已經(jīng)重新定向，新的人工智能技術(shù)解決方案采用了明確的審批層次（主要決策者）。我們會(huì)針對(duì)現(xiàn)在、以后和未來(lái)的變革性技術(shù)定義清晰的業(yè)務(wù)目標(biāo)和價(jià)值。

問(wèn)：圍繞著人工智能，你認(rèn)為勞動(dòng)力發(fā)展的關(guān)鍵需求是什么？

Subroto Mukherjee：我們需要對(duì)勞動(dòng)力進(jìn)行技能再培訓(xùn)和教育，不僅僅是在技術(shù)方面，還要對(duì)于人工智能的商業(yè)價(jià)值進(jìn)行培訓(xùn)。善意人工智能或者人工智能道德，是員工和企業(yè)界需要理解的另一個(gè)重要問(wèn)題。工人們不應(yīng)該畏懼人工智能，而是應(yīng)該擁抱它，并且理解人工智能的好處。在勞動(dòng)力方面，組織需要通過(guò)受監(jiān)控的結(jié)果、一群了解業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和主題專家來(lái)緩慢擴(kuò)展規(guī)模。

問(wèn)：全球監(jiān)管環(huán)境如何對(duì)制藥行業(yè)采用人工智能技術(shù)存在何種影響？

Subroto Mukherjee：由于監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要保護(hù)消費(fèi)者，因此必須滿足合規(guī)性和監(jiān)管要求，這確實(shí)會(huì)對(duì)新的人工智能解決方案推出的時(shí)間表造成影響。但是，組織應(yīng)該與監(jiān)管機(jī)構(gòu)合作以簡(jiǎn)化這些流程，這種做法對(duì)所有人都有好處。監(jiān)管機(jī)構(gòu)和制藥公司都可以采用人工智能和其他數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、成本效率和價(jià)值驅(qū)動(dòng)型監(jiān)管工作的有效性。

問(wèn)：未來(lái)幾年，你最期待的人工智能技術(shù)是什么？

Subroto Mukherjee：在未來(lái)幾年，我期待能夠看到自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人技術(shù)、語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的進(jìn)步和廣泛使用。