每經(jīng)記者 林姿辰    每經(jīng)實習(xí)編輯 楊夏    

今日（5月11日）上午，創(chuàng)新工場醫(yī)療科技趨勢分享會在線上舉行。會上，作為創(chuàng)新工場董事長兼CEO，李開復(fù)發(fā)表了自己對AI+Science（AI＋科學(xué)交叉）在醫(yī)療領(lǐng)域的展望。

創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)博士 圖片來源：企業(yè)供圖

業(yè)內(nèi)公認(rèn)，AI技術(shù)的三大基石是算法、算力和數(shù)據(jù)，李開復(fù)認(rèn)為數(shù)據(jù)尤其重要，其在計算機視覺、自然語言等方面取得的應(yīng)用成果，已經(jīng)證明了大量數(shù)據(jù)帶給行業(yè)發(fā)展的巨大機會。

從AI發(fā)展的角度看，10多年前，第一批AI創(chuàng)業(yè)公司中的曠視科技在視覺方面尋到落地場景，科大訊飛則是用語音語言來尋找AI技術(shù)落地場景。

第二波的AI創(chuàng)業(yè)公司多在某一個商業(yè)應(yīng)用里創(chuàng)造價值，例如很多無人駕駛公司針對交通、制造領(lǐng)域來應(yīng)用AI技術(shù)，并逐漸成為行業(yè)的獨角獸。

展望未來，李開復(fù)認(rèn)為用AI＋科學(xué)交叉（AI+Science）將是該技術(shù)運用的第三波大浪潮。

過去10年，在以醫(yī)療領(lǐng)域為代表的科學(xué)領(lǐng)域，收集海量脫敏數(shù)據(jù)已經(jīng)“遍地開花”，而無論是可穿戴設(shè)備，病理科、放射科，還是PCR到NGS等基因檢測新技術(shù)，都在產(chǎn)生海量新數(shù)據(jù)。

而在新藥發(fā)明領(lǐng)域，無論臨床試驗結(jié)果失敗或成功，都在產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)。

因此，不同于4年前AI尚未在科學(xué)研究中大規(guī)模應(yīng)用，AI+Science的“天時、地利、人和”已經(jīng)成熟。李開復(fù)認(rèn)為，在科技交叉越來越頻繁的當(dāng)下，在AI和自動化等“數(shù)字基建”技術(shù)的賦能下，醫(yī)療科技賽道將進(jìn)入一個“醫(yī)療＋X”的時代，“這是一件必然的事情，而且其加速非?？臁?/p>

以創(chuàng)新工場投資的項目舉例，在制藥方面，醫(yī)療技術(shù)公司Insilico Medicine在一年多的時間內(nèi)，發(fā)現(xiàn)了7個臨床前候選新藥，其中進(jìn)展最快的管線已經(jīng)進(jìn)入臨床實驗，用于治療肺部纖維化。

而在大分子制藥領(lǐng)域，其研發(fā)空間比小分子制藥更加廣闊。AI可以借助海量數(shù)據(jù)驗證各種不同的理論，為研發(fā)提供實踐基礎(chǔ)。

“對于以后的生物科學(xué)家、化學(xué)科學(xué)家、制藥科學(xué)家，他們的工作可能就更像是一個AI scientist（AI科學(xué)家），他可以用一套軟件寫一些代碼控制機器人，然后科學(xué)家就可以把他的時間全部花在想新的點子，而機器人是輔助科學(xué)家們加速研發(fā)新藥物的進(jìn)程。”李開復(fù)說。

封面圖片來源：攝圖網(wǎng)-500742558