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投资“AI+医疗”企业会关注什么? 李开复对话启明创投

咪哚网(www.midoo.cc)时间:2021-03-25 11:53 稿源:Techweb 手机扫描分享
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【TechWeb】3月3日消息,近日人工智能药物开发创企Insilico Medicine宣布在全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化(IPF)药物,成为全球范围内的里程碑事件。

Insilico Medicine专注于发展将前沿AI技术与新药研发相结合的创新能力。在这次针对IPF的临床候选新药研发中仅用时18个月、研发经费约合200万美元。想较于传统药物研发需要上10年耗资几十亿,AI赋能药物研发极大的缩短药物研发时间,又大大降低了成本。

创新工场董事长兼CEO李开复(左上)启明创投主管合伙人梁颕宇(左下)

Insilico Medicine首席科学官任峰(右上)Insilico Medicine创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov(右下)

“AI+医疗”也是近几年的创业者和投资人追逐的风口行业。Insilico Medicine的两家投资方启明创投和创新工场就《从“AI+医疗”到数字医疗:机遇与挑战》进行了高峰对话,启明创投主管合伙人梁颕宇、创新工场董事长兼CEO李开复分享了最新的行业洞察。

梁颕宇是启明创投领导医疗健康行业投资的主管合伙人,目前启明创投已投资了120多家医药公司,康希诺生物、甘李药业等国内知名医药企业均有启明创投的身影。

针对医疗健康行业创新工场从2019年起以医疗市场化、数字化及AI应用等方向为切入口,投资涵盖了数据AI、服务、器械、生物制药等多个领域。

这里将《从“AI+医疗”到数字医疗:机遇与挑战》这场对话内容进行了摘录整理。

AI赋能医疗健康产业发展到了什么阶段?

李开复表示,在用AI发明新药方面,今年有非常全面的突破性发明。在若干月前,我们看到了英国的DeepMind做出了AlphaFold、第一次Insilico Medicine 把整个新药研发流程开始打通了,这些都证明了AI也能用创意的方式解决很难的事情。

但同时,李开复也强调,AI赋能医疗健康产业我们今天其实只走了第一步,未来的潜力特别的巨大。

梁颕宇也表示,现阶段,如果从1-10打分,AI在医疗板块应该打多少分,我也觉得大概是1分左右。AI在医疗领域第一个大规模的应用是AI+影像,这也得益于AI图像识别技术发展的成熟,后面慢慢衍生到药物研发的领域,并取得了很好的进展。从医疗领域全景来看,还有很多AI没有介入的领域,很多问题更复杂,需要更长的时间、更系统化的解决方案。医疗行业是一个高度监管的行业,需要了解这个行业的各方面,再去找到一个更好的方法。

什么样特征的“AI+医疗”企业更具吸引力?

李开复以Insilico Medicine团队为例介绍道,Insilico Medicine创始人Alex有几个很突出的特点。第一个也是最重要的,他是结合生物和AI两方面的专家,世界上这样的人才非常少。Alex是约翰斯·霍普金斯大学的生物学专业,但是他自学成为了一个AI和计算机方面的专家,甚至在GPU方面都有一些行业工作经验。Alex团队很多跨领域科学家,生物学、化学、AI科学家,他们来自各种不同的国籍,有中国人、有俄罗斯人。能够把两个领域的专家围绕在一起,既做开创性的事情,又具备专注的执行力这一点我觉得也是非常独特的。

此外,李开复补充认为,“AI+医疗”企业拥有海量的高质量数据是一个非常关键的成功壁垒,所以决定是否投资前我们会去了解一个公司是否有或者能否得到独家的数据,如果有的话会加分。第二,创业团队AI的科学家不见得知道怎么去卖产品或者怎么去开发,但是对落地和渠道的理解还是需要的。第三,我们最喜欢看到的是像Insilico Medicine这样有生物的专家+AI的专家大家一块工作,也有充分的行业背景。

梁颕宇谈到,大多数数字医疗的公司都是由TMT企业家或者医疗健康企业家创立的,很有意思的是,我们发现两类企业家基于他们对技术的理解,或者对医疗制度、医疗系统的理解会将公司引向不同的发展方向。这其中并没有对错的问题,而是不同的业务模式需要不同背景的创业者。作为投资人我们会考虑如何为每一种不同的模式选择合适的团队,这是我们面临的一个挑战。

同时,梁颕宇也谈到了中美差异。

她表示,数字医疗4、5年前成为美国的热门行业的时候,我们对投资这一类型的公司持比较谨慎的态度。许多人投资大量复制美国商业模式的中国初创企业,在这个领域我们拒绝了至少200—300家公司。其中的原因,是因为美国和中国的数字医疗需求非常不同,美国超过90%的医院是私立医院,而中国90%的患者去公立医院。因此中国市场与美国市场所需要的软件和数字医疗是不同的。我们确实投资了一些我们认为具有很大潜力的公司,包括梅斯医学、微医、妙手医生、推想科技等等。所以我们是非常看好这个领域,但是还需要慢慢从不同的角度和需求出发来找到解决方案。我们投资Insilico Medicine的时候,认为它应该可以为很多国内的医药公司提供帮助,在我们自己的投资组合中,已经有120多家医药公司,后续可以更多引进我们已投的公司跟Insilico Medicine合作。

AI赋能医疗产业还有哪些突破口?

在李开复看来,有三个方面是AI赋能医疗产业还大有可为的方向。

第一个方向,在新药的研发加速方面。

我们现在对靶点发现、新药物分子化合物的挖掘能够变得很快,再下面就是测试,以后还是要做人体测试。多大的程度我们可以用体外检测或者用新的方法能够更快的预测在人体的检测会不会成功,甚至是不是可能来模拟这个过程,再进一步缩短整个药物研发的流程。所以怎么增快加速,或者怎么平行去做,更能够筛选出做第三阶段验证更能成功的新药,这些仍然是有很多工作要做的。

第二个方向,从诊断的角度来看,基于个人的千人千面的AI人工智能诊断机器。

AI辅助医疗诊断现在大家听到比较多的是影像相关的,肯定影像是一个非常好的切入点。因为现在计算机识别人脸、物体、商品都达到甚至超过人类的水平,在MRI、CT方面也能做得一样好。除了影像方面,我认为整个医疗诊断的过程,如果我们放眼看个二、三十年,我毫无疑问地认为AI机器人的诊断一定会超过医生的水平。我们每个人的基因不一样,家族病史不一样,过去的病例不一样,为什么每一个人都要有一种治疗方法?未来一个基于个人千人千面针对性的AI人工智能诊断机器是可以做得非常好的。

第三个方向,医疗机器人,还会有更多新的机器人出现。

现在已经有的医药实验室机器人、手术机器人等,在未来这些都会继续发展。今天的手术有机器人参与的已经接近20%了,主导的也有百分之几了,以后这些都会继续增加,同时还会有更多新的机器人出现,比如纳米机器人,它们甚至可以到我们的体内,只有1、2个纳米那么大,甚至可以帮助我们跟癌症对抗。今天世界疫情导致全民对医疗健康特别关注的时候,AI 能够做出的所有突破都可能会被更多人更快速去接受。所以我觉得二三十年以后,真的就是一个AI加上人的最好结合,未来20年的推动可能会大于人类过去几千年所有历史的累计。

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