上體現(xiàn)得同樣明顯。

，希望探索出一條新的發(fā)展之路。

01

何謂生命科學產業(yè)？

雖然具體又細分為生物信息學、藥妝品、食品加工和營養(yǎng)品等業(yè)務子項，但生命科學一般可分為四大主體領域：

• 藥品——通過化學研究和合成工藝制造藥品。

• 生物技術——利用微生物和植物等生物體開發(fā)產品（例如釀酒）。

• 醫(yī)療設備——通過儀器、設備、植入物、機器甚至是某些軟件來治療疾病。

• CRO/CMO——以外包服務的形式為各類生命科學公司提供支持。

02

制藥：以更低成本快速發(fā)現(xiàn)重要藥物

總結來講，AI及其技術子集在生命科學中的主要應用包括：

• 搜索并分類數據，以尋求可能的新藥（藥物發(fā)現(xiàn)）。

• 在對志愿者開展測試之前，通過深度學習確定新藥對人體的潛在影響。

• 為臨床試驗尋找最佳受試者。

新藥研發(fā)是一個緩慢且成本極高的過程，而且失敗概率巨大。如今，AI已經被用于降低研發(fā)成本、提高研發(fā)成功率，同時更安全地推進整個探索流程。

03

生物技術：實現(xiàn)風險可控

AI在制藥領域的應用也大多適用于生物技術，具體包括大規(guī)模數據分析、模擬新產品效果、以及管理臨床試驗數據。本輪新冠疫情下，已經有一款疫苗的快速研發(fā)源自AI技術的有力支持。

例如：

• 通過轉基因細菌制造人工胰島素。

• 飼養(yǎng)經過 CRISPR基因編輯的動物，為患有糖尿病和心力衰竭的病人提供移植器官。

• 培育抗病作物。

• 通過基因編輯提高奶牛產奶量。

• 通過改造原料和微生物特性研發(fā)新的酒水品類。

• 從大豆等作物中提取生物燃料。

由于同生物相關，人們更擔心技術失控問題。轉基因微生物很可能會持續(xù)變異并引發(fā)負面影響，轉基因生物同理。因此，機器智能必須能夠對動物的育種記錄進行深入分析，并在分子層面設計出虛擬測試以最大限度降低此類風險。

04

醫(yī)療設備：數據管理

如今的醫(yī)療設備早已脫離了普通人所能想象的范疇。X光機和CAT掃描儀等已經能夠拍下清晰詳盡的體內圖像，以供放射科醫(yī)師進行診斷。醫(yī)院的ICU監(jiān)控系統(tǒng)，能夠為危重病人提供24/8全天候監(jiān)控?，F(xiàn)在的可穿戴設備，也讓患者能夠在家中通過醫(yī)用平板電腦，監(jiān)測自己的健康狀況，同時將各項指標實時傳輸至幾公里之外的醫(yī)療診所。

醫(yī)療設備制造商開始寄希望于AI技術。例如，先進的AI系統(tǒng)，可以幫助醫(yī)生監(jiān)測并管理糖尿病患者的胰島素用量，或者幫助放射科醫(yī)生從大量X光片中快速發(fā)現(xiàn)腫瘤跡象。

制造商們還希望借AI之力加快開發(fā)速度、降低開發(fā)成本，并以類似于制藥和生物技術的應用方式提高產品的審批成功率。美敦力公司數據科學總監(jiān)Toddy Morley在采訪中就強調，“我們預計AI技術將廣泛應用于制造業(yè)，也包括我們的供應鏈。幾十年以來，產業(yè)工程師一直在制造業(yè)中運用統(tǒng)計學方法。然而，隨著低成本傳感器的全面普及和融合，豐富計算資源的出現(xiàn)，深度學習和圖形建模等強大功能的面世，以及愈發(fā)準確可靠的AI方法，共同給制造業(yè)中的AI應用創(chuàng)造了新的商業(yè)機遇。”

05

CRO / CMO / CDMO：伸出援手

盡管實力雄厚，但他們在產品的開發(fā)和制造層面也面臨著各自的難題。

。

則可以把部分業(yè)務戰(zhàn)略性外包，更有效地利用自有資產。

06

寫在最后

。隨著海量數據的涌入，他們正在積極擁抱人工智能與機器學習，希望全面簡化從數據挖掘到制造流程的整個業(yè)務鏈條。

[編者按] 海外來電是科技行者旗下編譯團隊，聚焦海外新技術、新觀點、新風向。