【钻石生技投资分析室】专家观点／人工智慧助阵 新药研发飙速
经济日报 钻石生技投资分析室提供
人工智慧的快速发展趋势锐不可当，国际大药厂运用人工智慧处理大数据，快速发展精准医疗，为医疗产业开创一个崭新的格局。
自2010年以来，全球12家大药厂的上市药物开发成本暴增33％，药物原须经过漫长过程，其间歷经研究、测试和审批，费时往往逾十年。据Tufts药物发展研究中心指出，一款新药从IND到通过审批，平均费时96.8个月。加上，新药的开发过程中，各阶段的成功率都相当低，面对如此巨大的风险，近几年来兴起的人工智慧，为新药研发开啟一个新契机。
美国默克公司2012年就与数据科学公司Kaggle合作，开始测试人工智慧在製药领域的应用，并与旧金山新创公司Atomwise合作，Atomwise利用人工智慧技术，对现有的7,000多种药物在一天内分析测试，2015年就曾帮助该公司研发出两种新药，缓解了伊波拉病毒疫情。若以传统方法，这项分析需要数月甚至数年才能完成。
波士顿生物製药公司Berg Health，通过人工智慧分析患者的生物数据，找出某些患者能从疾病中痊癒的原因，并以此改进现有的疗法和进行新药的研发。在疾病诊断和疗程管理等方面，IBM Watson与纽约癌症治疗中心合作，分析了过去几十年来的癌症患者及其治疗方案数据，为医生提供特殊病例的有效治疗方案。强生公司于2016年底宣布与英国新创公司BenevolentAI合作，透过后者所开发JACS判断加强认知系统，来协助临床试验的进行和数据的收集，以避免代价高昂的临床试验失败。
在改善诊断（Enlitic，DeepMind Health）、医疗用影像诊断（Zebra MedicalVision，Bay Labs）、基因组医学（Deep Genomics）等领域，甚至已利用人工智慧来治疗抑郁症、焦虑等疾病，应用机器学习与人工智慧结合在医疗领域的成功范例愈来愈多。
人工智慧于医疗产业的跨领域结合，将可为药物研发、新疾病的诊断和控制及个人基因三大领域，带来许多助益，其中又以降低药物研发的风险为主。
2016年年底，美国高盛集团发表一份人工智能报告，认为透过两者的整合，到2025年，全球製药行业每年约可节省260亿美元。机器学习和人工智能可以将新药研发过程中的风险减半。
今年1月于瑞士达沃斯的世界经济论坛上，多位与会的重量级人物一致认为，人工智慧将可有效降低新药开发风险及解决医疗人力不足的难题。中国大陆最近召开的“十三五计划大会”也将人工智能与生物製药等技术研发和转化，列为未来战略重点新兴产业发展。人工智慧可在短时间内处理以前一辈子都无法处理的巨量数据资料（病歷、诊断记录、医学影像和治疗方案），并从中学习和识别出疾病的模式和规律。
不过，现阶段人工智慧的应用，仍然存在许多挑战，包括建置成本、人才、政府政策支持以及与巨量数据库的对接。2013年，Google支付了超过4亿美元收购了DeepMind Technologies，DeepMind正与英国国民健康服务NHS合作开发一款监测肾臟疾病患者的App，以及一个诊断决策平台。但任何系统的关键都在于是否具有巨量的数据资料，因此DeepMind和NHS达成了一个数据共享协议，NHS将为DeepMind提供动态的信息流和歷史数据，以用于训练DeepMind的演算。因为只有取得巨量数据，才有可能对临床数据进行即时分析，人工智慧技术也才能发挥作用。去年2月IBM更以26亿美元收购了一家健康分析公司Truven Health，目的是获取这家公司巨量数据。最近又与Medtronic合作，藉由获得其数据以拓展IBM Watson在糖尿病方面的分析能力。
根据工研院产经中心预估，2015年全球精准医疗市场规模约389亿美元，预估至2020年可达695亿美元，2015-2020年复合成长率为12.3%。而推进精准医疗的高速成长，其中不可或缺的即是人工智慧等技术的支持。
生物製药业即将进入全新时代，谁拥有数据平台并且进行跨领域的整合，才会是这场创新转型大战最后的赢家。
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