在人工智能（AI）飛速發(fā)展的當(dāng)下，生物技術(shù)因科學(xué)技術(shù)突破和臨床健康需求的雙重驅(qū)動(dòng)，成為與AI技術(shù)融合度最深的領(lǐng)域之一。憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、分析和預(yù)測能力，AI技術(shù)正重塑醫(yī)藥健康行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈。信息科技企業(yè)和醫(yī)藥健康企業(yè)作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量，基于各自優(yōu)勢形成差異化的戰(zhàn)略布局策略。信息科技企業(yè)依托深厚的大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)積累，致力于為醫(yī)藥健康行業(yè)提供創(chuàng)新的技術(shù)解決方案；醫(yī)藥健康企業(yè)則憑借對行業(yè)規(guī)律的深刻把握和藥物研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，借助AI技術(shù)優(yōu)化研發(fā)流程和診斷治療水平。研究這兩類企業(yè)在AI醫(yī)藥健康領(lǐng)域的布局路徑與特點(diǎn)，對于把握產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢、制定科學(xué)合理的政策具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
一、信息科技企業(yè)以技術(shù)為引擎，跨界搶灘醫(yī)藥健康新賽道
大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等領(lǐng)域技術(shù)實(shí)力較強(qiáng)的信息科技企業(yè)，通過底層賦能、生態(tài)共建、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等方式，為醫(yī)藥行業(yè)提供創(chuàng)新性解決方案。
（一）技術(shù)賦能型：通過構(gòu)建“算力/算法/數(shù)據(jù)”的底層技術(shù)平臺(tái)賦能醫(yī)療場景
技術(shù)賦能型企業(yè)布局的核心在于依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)優(yōu)勢，構(gòu)建起以人工智能為核心的底層技術(shù)底座，打造通用型或行業(yè)級醫(yī)療智能服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)集成與智能分析，深度賦能醫(yī)學(xué)影像診斷、創(chuàng)新藥研發(fā)等醫(yī)療場景。如，通過AI算法優(yōu)化提升醫(yī)學(xué)影像診斷效率、以高性能算力支撐藥物分子模擬研發(fā)等。
專欄一 技術(shù)賦能型企業(yè)案例
華為
作為全球信息與通信基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商，是AI醫(yī)療領(lǐng)域以技術(shù)賦能與場景深耕實(shí)現(xiàn)深度融合的典型案例。華為以昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)為堅(jiān)實(shí)底座，發(fā)揮其強(qiáng)大算力搭建起先進(jìn)的多模態(tài)大模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像、電子病歷文本、基因測序數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效融合與深度解析，為醫(yī)療診斷提供全面、精準(zhǔn)的信息支持。例如，瑞金醫(yī)院病理大模型RuiPath基于昇騰910C集群完成百萬級病理切片訓(xùn)練。昇騰硬件自適應(yīng)流水掩蓋策略、自適應(yīng)管理內(nèi)存優(yōu)化策略，以及親和算子優(yōu)化等，推動(dòng)萬卡集群預(yù)訓(xùn)練MFU(模型算力利用率)由30%大幅提升至41%。
騰訊健康
依托全鏈路自研通用語言大模型——混元大模型進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域，混元大模型擁有超千億參數(shù)規(guī)模和超2萬億tokens預(yù)訓(xùn)練語料，具備強(qiáng)大的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力。以其為基座模型，持續(xù)加入285萬醫(yī)學(xué)實(shí)體、1250萬醫(yī)學(xué)關(guān)系的醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜和文獻(xiàn)，并通過3000萬場景問答對話進(jìn)行多任務(wù)微調(diào)、基于36萬組專家標(biāo)注數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，衍生出智能問答、家庭醫(yī)生助手等多場景AI產(chǎn)品矩陣，賦能醫(yī)療全流程。
（二）生態(tài)共建型：通過合作、孵化等方式整合醫(yī)療資源與技術(shù)能力
生態(tài)共建型企業(yè)重點(diǎn)通過與醫(yī)院、科研機(jī)構(gòu)等簽訂戰(zhàn)略協(xié)議及投資孵化等方式，大力整合臨床數(shù)據(jù)資源與AI、5G等技術(shù)資源，構(gòu)建“數(shù)據(jù)互聯(lián)-技術(shù)互通-場景互融”的開放生態(tài)體系，有效促進(jìn)醫(yī)療設(shè)備的智能化互聯(lián)、跨區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)化診療協(xié)作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，在智慧醫(yī)院、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場景中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。
專欄二 生態(tài)共建型企業(yè)案例
百度
攜手深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院等合作方，以“多智能體協(xié)同AI醫(yī)院”為載體搭建開放共享的醫(yī)療創(chuàng)新生態(tài)。華南醫(yī)院提供臨床場景與真實(shí)病例數(shù)據(jù)，百度依托AI算法、算力及大模型技術(shù)構(gòu)建覆蓋專科手術(shù)、治療方案、智能問診等場景的智能體系統(tǒng)，中國電信以高速網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施保障數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互，東軟智能醫(yī)療科技研究院貢獻(xiàn)智能醫(yī)療解決方案經(jīng)驗(yàn)。各方資源整合、優(yōu)勢互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)“1醫(yī)生-N智能體-N患者”的高效服務(wù)模式。
科大訊飛
旗下訊飛醫(yī)療與多家知名醫(yī)院和科研團(tuán)隊(duì)合作，發(fā)布了多個(gè)醫(yī)學(xué)大模型，構(gòu)建了差異化優(yōu)勢。訊飛醫(yī)療在智慧醫(yī)院領(lǐng)域早有布局，在醫(yī)院服務(wù)領(lǐng)域，訊飛醫(yī)療通過人工智能賦能醫(yī)院提質(zhì)增效，已與超500家等級醫(yī)院深度合作。“智醫(yī)助理”已覆蓋全國31個(gè)省市縣超7.3萬家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)、服務(wù)超22萬名基層醫(yī)生，累計(jì)提供超9.7億次AI輔診建議，有效提升了基本醫(yī)療的可及性。
（三）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型：通過數(shù)據(jù)采集分析與機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建醫(yī)療預(yù)測模型
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)借助云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)采集引擎，依托醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)高效集成電子病歷、可穿戴設(shè)備等多源數(shù)據(jù)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建疾病預(yù)測模型與個(gè)性化健康管理方案，形成“數(shù)據(jù)采集-智能分析-決策支持”閉環(huán)，在慢性病動(dòng)態(tài)監(jiān)測、疫情傳播模擬、精準(zhǔn)健康干預(yù)等場景形成差異化優(yōu)勢。
專欄三 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)案例
平安科技
開發(fā)的“平安好醫(yī)生”平臺(tái)，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接各類可穿戴設(shè)備和家用醫(yī)療設(shè)備，實(shí)時(shí)采集心率、血壓等生理數(shù)據(jù)，經(jīng)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等AI技術(shù)分析后為用戶提供個(gè)性化的健康管理建議和疾病預(yù)警。目前已建立覆蓋29個(gè)科室的約5萬名內(nèi)外部醫(yī)生團(tuán)隊(duì)，通過AI問診、健康監(jiān)測等功能服務(wù)4.2億用戶。
京東健康
推出的“京東家醫(yī)”，通過智能穿戴設(shè)備、電子健康檔案和在線問診記錄構(gòu)建用戶健康數(shù)據(jù)庫，為用戶提供24小時(shí)不間斷的健康管理服務(wù)、超過2700家醫(yī)院門診預(yù)約、48小時(shí)線上名醫(yī)會(huì)診、主動(dòng)隨訪服務(wù)、健康信息收集建檔、健康計(jì)劃制定等家庭醫(yī)生服務(wù)。運(yùn)用AI算法實(shí)現(xiàn)三大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)功能：實(shí)時(shí)監(jiān)測患者體征數(shù)據(jù)并預(yù)警異常、基于醫(yī)療記錄生成個(gè)性化健康方案并持續(xù)優(yōu)化、智能匹配醫(yī)患資源，形成“采集-分析-服務(wù)”閉環(huán)，將健康管理響應(yīng)速度提升至小時(shí)級。
二、醫(yī)藥健康企業(yè)加快數(shù)智化賦能，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級新范式
醫(yī)藥健康企業(yè)憑借豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)積累和高效的業(yè)務(wù)協(xié)同優(yōu)勢，借助AI技術(shù)提升研發(fā)生產(chǎn)效率、優(yōu)化診療流程，通過自主研發(fā)、戰(zhàn)略合作、并購整合三種模式加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。
（一）自主研發(fā)型：依托醫(yī)藥研發(fā)數(shù)據(jù)積累自主部署AI平臺(tái)與團(tuán)隊(duì)
自主研發(fā)型企業(yè)依托內(nèi)部自有的臨床數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等核心數(shù)據(jù)資源，通過引進(jìn)和培養(yǎng)“醫(yī)藥+AI”復(fù)合型人才、搭建專業(yè)化AI研發(fā)平臺(tái)，自主推進(jìn)新藥研發(fā)智能化進(jìn)程，打造“技術(shù)自研壁壘+場景深度滲透”的差異化競爭優(yōu)勢。
專欄四 自主研發(fā)型企業(yè)案例
華潤雙鶴
聚焦化合物篩選這一核心研發(fā)環(huán)節(jié)，通過自主搭建“人工智能驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新藥物開發(fā)與概念驗(yàn)證平臺(tái)”，加速推動(dòng)AI技術(shù)對藥物發(fā)現(xiàn)提供支持。現(xiàn)此平臺(tái)已成功入選北京市概念驗(yàn)證平臺(tái)和朝陽區(qū)數(shù)字醫(yī)療概念驗(yàn)證平臺(tái)。
諾誠健華
高度關(guān)注人工智能如何促進(jìn)創(chuàng)新藥研發(fā)，組建專門團(tuán)隊(duì)構(gòu)建并迭代升級計(jì)算化學(xué)平臺(tái)，涵蓋化合物理化性質(zhì)預(yù)測、ADMET性質(zhì)預(yù)測以及基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)等核心模塊。同時(shí)，部署AI專利識(shí)別模塊和AI分子生成模塊，進(jìn)一步提升平臺(tái)的功能性和實(shí)用性。此外，諾誠健華正積極探索AI技術(shù)加快臨床入組，更高效整合數(shù)據(jù)管理，進(jìn)一步提升臨床研究效率。
（二）戰(zhàn)略合作型：借力外部技術(shù)資源加速AI落地
戰(zhàn)略合作型企業(yè)以“借勢+借資源”為導(dǎo)向，通過與信息科技企業(yè)、AI企業(yè)等開展深度戰(zhàn)略合作，精準(zhǔn)嫁接合作方行業(yè)領(lǐng)先的AI模型、AI+藥物遞送及藥物發(fā)現(xiàn)等技術(shù)平臺(tái)，以“輕資產(chǎn)”模式加速新藥研發(fā)與前沿技術(shù)臨床轉(zhuǎn)化進(jìn)程，提升研發(fā)生產(chǎn)效率。
專欄五 戰(zhàn)略合作型企業(yè)案例
廣藥集團(tuán)
與華為簽署全面戰(zhàn)略合作協(xié)議，聚焦“數(shù)字賦能、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、生態(tài)共建”三大方向，在智慧化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用、人才培養(yǎng)三大領(lǐng)域開展深度合作。廣藥集團(tuán)將依托華為先進(jìn)技術(shù)優(yōu)化廣藥集團(tuán)數(shù)字化底座，提升運(yùn)營效率；探索醫(yī)藥大模型、智能制造、智慧零售、智慧倉儲(chǔ)等場景的創(chuàng)新應(yīng)用；共建人才培養(yǎng)機(jī)制，培養(yǎng)醫(yī)藥健康與數(shù)字化技術(shù)融合的復(fù)合型人才。
康臣藥業(yè)
近期與深勢科技就腎病領(lǐng)域創(chuàng)新性靶點(diǎn)與藥物發(fā)現(xiàn)達(dá)成戰(zhàn)略合作。合作期間，深勢科技將發(fā)揮在AI for Science技術(shù)平臺(tái)、人工智能驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)、智能化實(shí)驗(yàn)室等領(lǐng)域的核心技術(shù)優(yōu)勢，極大地支持康臣藥業(yè)在創(chuàng)新藥物自主研發(fā)智能化的突破。
（三）并購整合型：收購AI企業(yè)與技術(shù)團(tuán)隊(duì)填補(bǔ)自身技術(shù)空白
并購整合型企業(yè)通過投資并購?fù)獠緼I制藥初創(chuàng)企業(yè)，直接快速吸納其AI專業(yè)人才、獲取前沿AI技術(shù)和算法能力，并依托其成熟的研發(fā)平臺(tái)加速創(chuàng)新管線的豐富和迭代。相比于自主研發(fā)型企業(yè)，該模式可縮短AI核心團(tuán)隊(duì)及平臺(tái)的搭建周期，實(shí)現(xiàn)技術(shù)、人才與市場資源的快速整合。
專欄六 并購整合型企業(yè)案例
拜耳
（Bayer）全資收購英國AI醫(yī)學(xué)影像分析公司Blackford Analysis，以增強(qiáng)其在智能影像診斷領(lǐng)域的核心競爭力。通過此次收購，拜耳完整獲得了Blackford的智能影像分析平臺(tái)及其專業(yè)AI團(tuán)隊(duì)，該平臺(tái)整合了超過150種經(jīng)FDA/CE認(rèn)證的AI算法，覆蓋放射科、病理科等多個(gè)臨床場景。收購后，Blackford的技術(shù)被深度整合至拜耳的醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)線，顯著提升了拜耳在臨床試驗(yàn)影像評估、精準(zhǔn)診斷解決方案等方面的能力，同時(shí)強(qiáng)化了其全球醫(yī)學(xué)影像生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。
RadNet, Inc.
（美國最大的第三方獨(dú)立醫(yī)學(xué)影像公司）自2020年以來，通過系列戰(zhàn)略收購（DeepHealth、Kheiron Medical Technologies、Quantib和Aidence等），構(gòu)建了強(qiáng)大的AI技術(shù)組合。近期，以1.03億美元收購人工智能醫(yī)療解決方案供應(yīng)商iCAD。收購?fù)瓿珊螅琲CAD將作為RadNet的DeepHealth AI部門的一部分運(yùn)營，進(jìn)一步加速其在人工智能乳腺癌篩查領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)地位。
三、建議與展望
在人工智能與醫(yī)藥健康深度融合發(fā)展的時(shí)代浪潮下，信息科技和醫(yī)藥健康這兩類企業(yè)差異化路徑探索已取得階段性成效。但面對技術(shù)創(chuàng)新能力不足、數(shù)據(jù)要素流通不暢、監(jiān)管審批機(jī)制滯后等產(chǎn)業(yè)發(fā)展限制因素，仍需政產(chǎn)學(xué)研醫(yī)多方協(xié)同，合力構(gòu)建覆蓋研發(fā)、應(yīng)用、監(jiān)管的全鏈條發(fā)展體系，推動(dòng)“AI+醫(yī)藥健康”產(chǎn)業(yè)從單點(diǎn)技術(shù)突破向生態(tài)價(jià)值共創(chuàng)演進(jìn)，加速醫(yī)藥健康領(lǐng)域的數(shù)智化變革和提質(zhì)增效發(fā)展。
一是加速構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新體系。持續(xù)開展跨病種、跨模態(tài)的模型訓(xùn)練，重點(diǎn)提升模型在小樣本學(xué)習(xí)、可解釋性、魯棒性等方面的能力，增強(qiáng)其在影像識(shí)別、病理分析、電子病歷挖掘等復(fù)雜場景下的泛化能力與應(yīng)用精度。推動(dòng)建設(shè)高性能、低成本、易獲取的醫(yī)藥健康領(lǐng)域AI專用算力平臺(tái)和開源算法庫，降低研發(fā)門檻。
二是持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)生態(tài)。聚焦癌癥、神經(jīng)退行性疾病等尚未滿足的領(lǐng)域，持續(xù)強(qiáng)化AI技術(shù)應(yīng)用，系統(tǒng)性開展靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計(jì)、化合物優(yōu)化等藥物研發(fā)工作，提升研發(fā)效率。開展疾病精準(zhǔn)診療模型開發(fā)，結(jié)合基因測序與AI預(yù)測模型，提升醫(yī)藥服務(wù)的精準(zhǔn)性與有效性。推動(dòng)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G等技術(shù)的深度融合，開發(fā)智能可穿戴設(shè)備、遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)測系統(tǒng)，提升臨床診療及健康管理服務(wù)水平。
三是不斷完善產(chǎn)業(yè)協(xié)同機(jī)制。針對創(chuàng)新性強(qiáng)、臨床價(jià)值顯著的AI醫(yī)藥產(chǎn)品開辟“綠色通道”，縮短產(chǎn)品上市周期。建立由政府主導(dǎo)的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，制定數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，完善數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法規(guī)，綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等技術(shù)手段，構(gòu)建多層次數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。構(gòu)建安全合規(guī)的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)科研數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)的高效流通與價(jià)值挖掘。
作者介紹
李彤彤
咨詢師
長期關(guān)注研究生物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃與布局，深入剖析相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，參與編寫《創(chuàng)新藥發(fā)展面臨的問題及政策建議研究》《京津冀生命健康先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展情況跟蹤評估》等多項(xiàng)政策研究，為政府和企業(yè)提供決策支持，在項(xiàng)目咨詢方面具備豐富經(jīng)驗(yàn)。
謝亞楠
咨詢師
長期專注醫(yī)藥健康、生物制造等生物經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)研究、政策研究和規(guī)劃咨詢。深度參與并完成《完善北京市支持創(chuàng)新藥械發(fā)展的監(jiān)管和支付機(jī)制研究》《北京合成生物發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展路徑研究》等多項(xiàng)政策研究，具備豐富的課題研究與項(xiàng)目咨詢經(jīng)驗(yàn)。
編輯：張 華
審核：蘭國威
