AI医疗大联盟（AAIH），一遇风云便化龙！

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AAIH是一个由技术开发团队、制药公司和研究机构组成的联盟，是目前全球最大的“人工智能+医疗”联盟，团队成员包含以Cyclica为代表的众多“AI医疗”相关行业的企业。未来，AAIH将成为该行业在制定公共政策方面的倡导者。

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2016年3月，谷歌机器人“AlphaGo”（俗称：阿尔法狗）大战围棋世界冠军李世石，以4:1的总比分获胜。这一战不仅将围棋“带出了圈”，也将“人工智能”炒到了一个世界级热度的话题，将人们的目光吸引到了这个曾经属于“未来科技”的领域。

在人工智能应用方向上，医疗领域无疑是最大热门。

根据CB Insights发布的《2018年全球人工智能医疗趋势报告》：在私有市场，医疗AI创业公司2013年以来通过576笔交易融资43亿美元，在AI领域融资方面领先于其他所有行业。

根据Deep Pharma Intelligence的一份报告，2020年(截至11月)，人工智能生物技术初创公司的风投总额比2019年增加了约23%，接近19亿美元，也超过了2015年、2016年和2017年的总和。后期的百万轮融资越来越多(如B、C)，包括数亿美元。

AI在新药研发领域的具体应用是什么样的？

“我的意中人，是个人工智能，有一天他会踩着七彩祥云，将研发好的药物送到我的手中。”

很多人心目中，AI应用应该充满了科技感，功能强大的虚拟主机可以解决一切问题，就像《生化危机》中的“红后”、《终结者》里的“天网”那样。

但事实可能并非如此！

在新药研发领域里，人工智能目前起到的作用，非常巨大，但又十分有限、它们能够节约大量的时间和研发成本，但并不能凭空捕捉一个“药物分子”并放在人们的面前。

人类在药物研发过程中走的是技巧流。

传统药物发现过程是线性的，一次做一个实验，或许一开始该药物分子有着很大的潜力，但等研究进行到后期，发现其有着各种各样的问题需要解决，如副作用、生物活性、工业化制剂等，会耗费人们大量的精力，即便能解决，也并不意味着这是一个最优选的分子结构。

而人工智能药物研发走得则是另一条路，并不是我们下意识想到的“暴力破解”，而是结合“技巧与暴力”的“混合流派”。

2017年Nature发表了一篇名为《The drug-maker's guide to the galaxy》的文章，里面提到，化学家估计可以成药的化合物分子一共有1060个，这是什么概念呢？根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年全球数据总量会达到175ZB，大约相当于10²³个字节，如果储存每个化合物分子数据所占的空间是一个字节（实际上远不止），那么所有化合物分子占据的数据总量是全球数据总量的10万亿亿亿亿倍。我相信再强大的计算机系统也无法处理如此庞大的数据量。

于是，人们设计出一个比较完善的算法后，通过海量的“数据喂养”，令人工智能自主学习，它们便可以自己总结出一些规律，从而在最初的药物筛选过程中，选择对靶点可能有效的药物分子，再剔除掉那些必然会失败的选项，将有可能成功的分子结构摆出来，这种方式是有效的，而且也有一些有效的药物分子被发现了出来，相信这会是未来新药研发的主流模式。

然而问题在于，培养一个成功的系统需要的数据量太过庞大了，目前各大医疗机构、科研机构和企业的数据库都是相对独立的，而不同方向的AI需要的数据又是不同的，人工智能联盟的成立正是为了解决这一问题。

强大的AAIH联盟

AAIH（医疗保健人工智能联盟）成立于2019年，是目前已经成立的规模最大的人工智能联盟，在华盛顿特区，欧盟和其他主要监管辖区设有办事处，目前包含34个成员机构，涵盖了各个领域的知名团体。包括：

制药巨头

强生；拜耳；诺和诺德；Zogenix（罕见病制药公司）

科研机构

都柏林圣三一学院；杜兰大学；莱斯大学肯·肯尼迪学院（Ken Kennedy Institute）；约翰霍普金斯大学生物医学系。

AI药物研发公司

• Cyclica：拥有业界独特的多药理学药物发现平台，已在上百个研发项目中进行新药设计和靶点发现，可有效降低小分子研发成本和风险

• 递归制药：历史最悠久的人工智能药物研发公司，拥有可以不断学习的AI系统，其实验室效率已经突破“每周100万次实验”

• Owkin：AI药物研发公司，创建了独特的研究平台，将世界范围内高质量的医学研究数据进行汇总学习，涉及领域包含：肿瘤、免疫和心血管疾病

• Pepticom：使用AI设计新型肽类候选药物的平台公司

• Peptilogics：致力于应用平台技术，快速有效地开发新型肽疗法的生物技术公司

• Repurpose.AI：AI药物研发公司、已更名为Model Medicines

• Valo：拥有云计算平台进行药物发现的早期技术公司

• Insilico Medicine：AI制药公司，加速药物发现和开发

AI应用及大数据企业或机构

• Amazon Web Services（AWS）：亚马逊子公司，为企业和政府云计算服务

• Know-Center:欧洲人工智能研究中心，大数据服务企业，三次获得Big DataValue Association的“BDVA i-Space ”银奖。

• SRI International：非盈利机构，前身是斯坦福研究院，在人工智能领域完成了多想“世界第一”的成就，研发了家喻户晓的“嘿，siri”就是，并于2010年售予苹果公司  

• Nference：致力于医疗信息数字化，被《华盛顿邮报》称为“生物医学的谷歌”

• BUCK：最先进的AI调度软件公司

• Intelligencia.ai：云AI平台，服务于制药企业和生物技术公司

• Biologit：AI驱动的医学文献检索平台

• Mind.ai:人工智能产品和咨询公司

精准医疗行业

• Auransa：使用AI开发针对性药物的精准医疗公司

• BlackThorn Therapeutics：计算科学公司，具有开发针对神经行为障碍的专有疗法的能力

• Envisagenics：使用人工智能和高性能云计算来分析患者的RNA测序数据的平台公司。

• Genialis：用分子数据改善临床决策的精准医疗企业

• Huma：通过穿戴式设备，收集患者数据，进行虚拟临床试验

• Molecular Health：致力于精准医疗的大数据公司

• Netrias：数据集成，数据AI分析，专注于基因、转录、代谢方面的大数据公司

其他相关企业

• McMenamin律师事务所：专门为医疗机构和生物公司等提供法律支持的律师事务所

• MedShr：大型医学交流论坛，由医生开发，全球拥有超过1百万名成员在此交流病例和临床影像资料

• Innovation Health Design:医疗方案设计公司，专注于社区护理服务，患者风险管理等方面

可以看到联盟成员的覆盖面非常广泛，包含大型药企、知名学府、AI应用企业、AI研究机构、AI咨询公司、AI药物研发公司、AI精准医疗应用、大数据服务公司、生物搜索引擎、医学论坛、医疗服务设计公司、医疗领域律师事务所。其中，AI药物研发涵盖肿瘤、免疫、心血管疾病、代谢等多种类别。

具体来说，主要有4个类别：

• 生物医学发现：AI可以通过各种方法（包括成像和计算机模拟）来识别新的疾病机制，途径，靶标，药物，诊断方法和设备 。

• 临床研究：  AI可以加速和促进I-IV期临床试验，包括患者分层，入组，保留，依从性和监测以及项目管理方法。

• 医疗诊断和设备： 使用AI增强图像，药物，设备或治疗的方法；可能包括诊断程序，可穿戴设备和可植入设备。

• 精准医疗： 基于AI的方法，可增强患者或人群的健康解决方案和护理；包括诊断，基因组学，影像学，病理学，患者数据，准确性和风险分析。 

能够预想到，如此多的行业先锋、庞大数据库汇集在一起，会形成多么强大的合力，交流是必须的、交换是可以的、合作开发也不是不行。

但，仅仅如此么？

AAIH更伟大的地方，在于他们并不只为服务自身，更是想要以他们的能量整个行业的规范化而努力，成为该行业在制定公共政策方面的倡导者，因此还在2019年9月发布了一版人工智能入门级的白皮书，目的在于：

• 介绍、定义和澄清人工智能的基本主题、术语和概念，重点是医疗保健中的应用，跨越生物医学发现、临床开发和患者护理的连续体。
• 将医疗保健领域的人工智能联盟(AAIH)、它所服务的社区以及围绕一种共同语言的协作者联合起来。
• 为后续活动提供一个平台，包括白皮书，AAIH和合作者将参与其中。
• 作为参考或词典，为未来的讨论和出版物。

（白皮书原文下载链接：https://www.theaaih.org/publications/a-primer-on-ai-in-healthcare）

任何一个新兴领域的拓展，都会在引领时代潮流的同时也会产生争议，AI医疗也是如此，正如黎明的联合创始单位Cyclica分享的那样。

“作为AI新药研发行业的领导者，随着新技术被应用到医疗系统中，我们正在建立关于透明度、验证、质量、道德、隐私和安全等方面所需的行业标准。鉴于这一关键需求，我们的首席执行官Naheed Kurji与一群主要的人工智能组织共同创立了医疗人工智能联盟(AAIH)，并担任任命的4名高管中的1名。该联盟于2019年1月正式启动，自AAIH成立以来，Cyclica在构建医疗数据驱动决策的关键流程方面积极发挥重要作用。

随着人工智能越来越多地应用于药物发现和精准医疗，我们必须谨慎对待伦理影响，因为我们不仅要处理数据，也会影响患者的生活。

Cyclica的核心价值观之一是科学诚信和数据的道德使用，作为AAIH的联合创始人，我们有义务在全球范围内倡导、教育、促进并建立人工智能在医疗领域负责任的应用，对患者产生积极的影响。”

Cyclica联合创始人兼首席执行官Naheed Kurji先生

相关阅读：Cyclica | 利用AI平台加速药物发现，为患者高效设计安全有效的新药

总结

这是最好的时代，这是一个智慧的年代，这是一个信任的时期，这是一个光明的季节。人工智能经历三起三落之后，近十年再次迎来爆发，科技飞跃，风云际会，AI联盟，万象归春。

人工智能万象生，

AI医疗大联盟！

金鳞岂是池中物，

一遇风云便化龙！

参考资料：

• IDC白皮书《数据时代2025》

• Nature《The drug-maker's guide to the galaxy》

• CB Insights《2018年全球人工智能医疗趋势报告》

• 赖力鹏《我们如何用AI来研发新药》

• AAIH官网

• AAIH成员机构官网

• https://www.biopharmatrend.com/post/304-pharmaceutical-artificial-intelligence-in-2020-the-sector-is-heating-up-for-investments/

• 慧博资讯：2020人工智能投融资报告

• 其他公开资料

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