创新工场李开复：「医疗＋X」时代已经到来，AI将在各医疗细分领域落地

AI发展的第三波巨大浪潮是 AI＋科学交叉。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

微信公众号｜ipozaozhidao

据IPO早知道消息，在创新工场日前举办的线上医疗创新趋势分享会上，创新工场董事长兼CEO李开复博士分享了其对于当下医疗科技赛道的理解和看法。

值得一提的是，在本次分享会上，创新工场还宣布成立了第一届生命科学专家顾问委员会，康诺亚生物董事长兼首席执行官陈博博士、创胜集团董事长赵奕宁博士、Labcorp徕博科集团高级副总裁，亚太区负责人毕红钢博士受聘成为创新工场第一届生命科学专家顾问委员会常任委员。

某种程度上而言，上述几位行业资深的专家顾问，将协助创新工场医疗投资进一步扩大视野和触角。

以下系经精编整理的李开复博士分享节选：

今天很高兴有这个机会跟大家分享一下我对于 AI + Science （AI＋科学交叉），尤其是在医疗科技领域的一些展望。

首先谈一下 AI 。我们都知道 AI 的三大基石是算法、算力和数据，AI以此为养料迭代发展。这三者中数据尤其重要，因为要有海量的数据才能把 AI 的“大脑”训练好，人的大脑是可以少量的数据来训练的，但AI在大部分的应用里有越多的数据，最终得到的结果就越好。而且这个数据的增加会不断地让AI进化迭代 ，我们从计算机视觉、NLP自然语言处理等领域都看到类似的AI进化过程，特别是近年来，NLP领域的预训练大模型在应用层面取得了突破性的进展，让感知智能跃迁到认知智能的通道畅通了。所以也可以说，哪个领域有海量的数据，哪个领域就会有巨大的机会。

第一，传统的医疗行业现在正全方位数字化，包含医疗流程信息化、可穿戴设备记录全程健康数据、以及新技术产生海量生物学数据等带来的大量数据将成为AI的“养料”，产生有价值的算法，在疾病预警、诊断、治疗、监测、长期管理等方面辅助医生进行诊断和治疗，更有利于执行针对患者的“千人千面”的精准治疗方案。

海量的数据也会在新药发明方面。如今新药发明方面在做各种新的研发，比如说要寻找小分子、大分子的药来解决一些病痛。那么做的这些科学实验也会产生大量的数据。当然，我们做各种不同的，无论它失败或成功，也是在产生数据的，所以它的加速度会非常非常的快，这是第一点是我们特别乐观的。

第二，我们从 AI发展的角度来看，AI起初就是一个新技术在寻找落地场景。第一批 AI的创业公司，大约在十多年前，例如旷视科技，是我们看到的比较早的一家做视觉方面的公司，慢慢地寻找了落地的场景，比它更早的还有科大讯飞，更多的是用语音语言来寻找落地的场景。

第二波的 AI 创业是针对着AI在某一个商业应用里面来创造价值。我们看到的比如说创新奇智、第四范式以及很多无人驾驶公司都是很好的例子。这种AI＋制造业、AI＋企业转型、AI＋出行等垂直领域的公司现在也都发展得很好，他们不少已经成为这个赛道的独角兽，希望不久的将来能够上市或者甚至已经上市。

我觉得第三波的巨大浪潮就是 AI＋科学交叉。我记得大约四年前参加美国加州的一个顶尖科学家的聚会上 ，我在做AI方面的分享。虽然参会者大部分不是AI领域的专家，但大家都对 AI充满了兴趣，然后问了很多很好的问题。最后我说，我反过来问你们一个问题，你们有多少人在你们的科学工作里用上了 AI？结果居然是全世界的顶级科学家没有一个举手的。但是今天，天时地利人和已经成熟了。我们可以看到的是在医疗或者在其他科学领域，我们过去很多的做法都是小数据的做法，比如说一些顶级的外国医院，他们的真正的癌症数据，每一种癌症都只有十来个例子，因为这是用来教医生的。但是 AI 是需要几十万几百万甚至几千万个例子，而且是越多越好。所以我觉得它的潜力是非常大的。

因为当有了这么多病例的时候，我们可以想象一个医生，他的诊断能力主要就是看他的这个经验，那他一辈子能看多少病人，能看一万个病人算很多了。但是如果是 AI 的话， 可以完全看 1 亿个病人，甚至10 亿个病人，那么它累积的各种经验，各种统计，还有根据因人而异的医疗方法，AI医生可以经过海量数据来做更好的优化而迭代，而且还可以找到一些罕见的长尾现象，避免很多用药带来潜在问题等等。所以海量的数据对于医疗科技的帮助会是非常非常大的。

新冠更是催化医疗数字化、智能化，助推包括AI、自动化、计算、通信、物联网、移动等“数字基建”交叉渗透各行各业的速度。在海量结构化、金标准标注的闭环数据的助推下，生命科学赛道将不断寻找符合行业规律且有商业价值的落地场景。

AI + Science （AI＋科学交叉）可以用在很多方面，比如说我们可以用 AI 来帮助医生诊断，做个诊断小助手。也可以用 AI 来帮助研发新药，帮助研发新的生物化学和其他相关的科技领域的一些新的理论。这些理论是可以用 AI 来提议，然后来验证它。目前，要研发一种有效的药物或疫苗，需要投入10到20亿美元的资金和数年的研发时间。AI将大幅提升药物的研发速度，降低研发成本，为患者提供更多价格在可承受范围内的特效药，帮助患者活得更健康、更长寿。比如创新工场投资的 Insilico Medicine 就是AI研发新药公司，用AI发现了肺纤维化、肾纤维化等2种罕见疾病的药物。科学家的生产力提高了，并能够以3到4倍的速度发现药物，而且可能便宜10倍。

创新工场也开始关注大分子制药。那么 AI 能找到的机会就不是那么多，但是大分子是一个比较蓝海的领域，还没有那么多成果，所以是 AI 可以大显身手的一个地方。

我预测，5到10年内，AI将在各种医疗细分领域实现落地。比如有临床和商业场景的特定医疗影像、辅助药物研发、多组学与精准诊断、个体化治疗、手术机器人以及其他存在领域，中国医疗大健康赛道将正式迈入“医疗＋X”时代。

创新工场投资的镁伽科技就是一个生命科学＋智能自动化的优秀项目。凭借AI+机器人技术的积累，镁伽科技能用智能自动化解决方案执行实验室中劳动密集、重复性高、但需要高度精确的任务和流程。在抗击新冠疫情过程中，镁伽科技推出自主研发的超高通量全自动病毒核酸检测系统（MRA-CDF-800），是国内同类产品中唯一连入了分杯模块并能够真正实现超高通量的“管式样本进-检测结果出”的全自动病毒核酸检测系统。该系统可将人效提升高达数十倍，在降本提效的同时，也将尽最大可能保护实验室人员降低实验过程中的感染风险。

可以说，“医疗＋X”时代下，一个科学家可以把自己从半夜要起床去看实验结果的重复又辛苦的工作中解放出来。我的哥哥就是一个生物化学家，他每天 4 点起来跑到实验室去看结果，然后继续他的实验。所以我们可以想象，以后的生物科学家、化学科学家、制药科学家，他们的工作可能更像是一个 AI scientist（AI科学家），他可以用一套软件来写一些代码，这个代码是控制机器人的。你可以先试试这个药物，看看行不行，不行再试另一个，连续试 100 个，最后告诉我哪个最好。科学家就可以把他的时间全部花在想新的点子和创造上，而机器人是做重复性的工作，就可以更快速地把这个药物制造出来。

以上是我的几个关于AI 和科学、医疗的一些初步想法，我相信以后一定还会有更多碰撞的机会。很多新科技都是不同领域交叉碰撞出结果的，我们认为 “AI +科学”就会碰撞出这样的火花。创新工场在人工智能已经深耕多年，迄今已经投出了10只AI独角兽。虽然医疗科技领域我们布局只有大概 3 年的历史，但一直有一套独特的打法。所以我们也想到当 AI 和科学，尤其是医疗科学、生命科学结合的时候，也希望我们创新工场能够有一批特别顶尖的生命科学领域的专家来指导我们，跟我们合作。因为所谓的跨领域就是两个领域都要是顶尖的专家。所以今天我们特别荣幸地邀请到了三位生命科学领域的顶尖的专家，出任创新工场第一届生命科学专家顾问委员，给予工场医疗投资方向更多更专业的指导和视野，期待我们一起能够碰撞出更多生命科学的创新火花。谢谢。

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