深度剖析大型制药企业的生产力:一项撼动制药(2)
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【摘要】Gatto: 另外,获得成功的另一项关键因素,在于几位作者拥有丰富的跨学科教育背景,包括药学策略、研发与AI能力等。 2. 研究结果是否令各位作者感到惊
Gatto: 另外,获得成功的另一项关键因素,在于几位作者拥有丰富的跨学科教育背景,包括药学策略、研发与AI能力等。
2. 研究结果是否令各位作者感到惊讶?
Kuss: 倒是没什么可惊讶的。真正需要注意的是,整个行业似乎难以找到将AI技术引入药物研发体系的初步成熟方法。
Schuhmacher: AI应用程序的成本越来越低,再配合速度更快且更廉价的硬件,整个制药研发领域都将踏上数字化转型的道路。技术普及终归要由需求驱动,行业对于研发效率的追求,终将令AI技术在制药行业中获得全面成功。
3. 研究过程中,您是否看到过某些结论性的案例,其中AI技术的表现远超人类,或者说在某些情况下AI足以取代实际药物实验?
Gatto: 我们已经确定了几种场景,其中AI技术有望取代实际实验或者表现出超越人类的潜力。最重要的就是最近发表在《自然:生物技术》杂志上的“从零开始设计小分子”的文章,其中强调了人工智能在药物发现中的无穷可能性。
4. 我敢肯定,现在不少制药企业的CEO、CFO以及其他高管已经读过了您的论文。他们对此有何评价?他们的初步反应又是什么?
Schuhmacher: 我们还没有收到什么直接反馈,毕竟论文才刚刚发表不久。总体来讲,我们注意到,制药企业的研发主管开始对我们近期在「虚拟制药研发」方面的工作表现出兴趣。
Gassmann: 另外,我们还观察到,制药行业正沿着「医疗保健的数字化」方向缓慢发展。十年前,相当一部分制药企业的经理还无法相信,基于数据的公司能够在医疗保健价值链中占据相当的比例。但如今,软件已经吞噬整个世界,数据改变了制药行业,这些都成为不争的事实。
5. 我注意到,您甚至对2014年-2019年期间的科学出版物进行了比较。在此期间,我所在的公司发表了100多篇论文,大型制药企业中发文的最多的也不过65篇,有几家甚至一篇都没发。对我来说,这样的数量实在太可怜了。您觉得为什么会这样?
Schuhmacher: 看起来,仍有不少领先制药企业没有把AI技术视为核心战略的组成部分。另外,他们仍然过度依赖于封闭式的创新模式:论文发表并不属于其收入与研发模型中的固有环节。但这一切可能发生改变:制药企业需要吸引更多数据科学家与其他技术专家,并通过学术成果数量,表现自身卓越的技术能力与竞争优势。
6. 在药物研发当中,AI技术面临的一大重要挑战在于知识产权,目前广泛使用的多种方法都阻碍着知识产权的发展。我认为,DeepMind当初被谷歌收购的一大原因,就在于其掌握着强大的IP组合。您是否看到过这些大型制药企业提交与AI相关的专利?
Gatto: 单从AI相关专利的数量来看,制药企业确实无法与谷歌等IT巨头相提并论。但是,随着时间的推移,制药企业可能会转变自身研发模式以及对AI相关知识产权的运用方式,届时情况可能出现巨大变化。
7. 在您看来,未来一两年内制药行业中的AI应用会出现哪些新趋势?
Gassmann: 对于制药行业来说,一两年时间实在太短了,但AI技术本身一定会继续发展。苹果等消费电子产品公司,以及谷歌等数据业务公司,已经开始在美国药监局注册可穿戴设备。虽然目前这类设备的可靠性还很差,但相信其性能将快速提高。未来一两年中,老年痴呆症、糖尿病或者癌症等慢性疾病,将成为数字化健康方案的理想切入点。由此收集到的垂直数据将提供巨大价值。与之对应,制药企业需要重新考虑自身创新方式,并将创新手段与现有生态系统统一起来。
Kuss: 在我看来,将「药物研发」转化为「众包式生态系统」将成为制药业未来成功的关键所在。到那时,药物研发不再局限于内部价值创造,而是真正将来自内部与外部的思维、技术以及资源整合成统一而强大的网络。
8. 您明年会更新这份报告吗?到时会不会在名单中纳入更多制药企业?
Gassmann: 这项研究应该只是个开始。在未来几年中,我们计划建立一处关于药物创新研究的合作中心,希望在人工智能及其他新兴技术的背景之下,推动行业对于药物及生物技术研发管理的深刻理解。
9. 您能谈谈自己下一阶段的研究方向吗?
Schuhmacher: AI技术必将对未来的研发模式以及制药研发生态系统产生巨大影响。这一切,加上相关的战略与技术变革,将成为我们未来几个月研究议程中的重点内容。
Kuss: 基于分布式分类账技术的智能合约,也将在这场变革当中发挥关键作用。
文章来源:《生产力研究》 网址: http://www.sclyjzz.cn/zonghexinwen/2020/0911/364.html