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人工智能|深度剖析大型制药企业的生产力：一项撼动制药业的关键研究( 二 )


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▲ 图：2014年-2019年期间 ， 各大制药企业在AI领域发表的科学论文数量 ， 摘自Schuhmacher等人在《今日药物发现》上发表的《成长为数字化制药企业的优势》论文 。
笔者在自己的LinkedIn上发布了这项研究的截屏 ， 转瞬之间 ， 来自制药行业的同事们就给文章增加了20000次浏览量 。 令人惊讶的是 ， 鲜有读者给它点赞 。 我怀疑很多从业者对于制药行业在长久的探索之后 ， 仍在AI领域处于起步阶段而感到沮丧 。 研究表明 ， 成长为数字化制药企业虽然优势多多 ， 但目前还没有几家公司真正迈开步伐 。
此项研究的作者当然是行业内的制药/AI研究与开发专家 ， 而他们做出的大量研究工作只针对行业内三个相对简单的数据 ， 更可怕的是 ， 在此之前甚至不存在类似的研究 。
人工智能|深度剖析大型制药企业的生产力：一项撼动制药业的关键研究
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为了解这项研究的更多详细信息 ， 我写信给作者们 ， 向他们询问了关于此项研究及其对制药行业未来前景的影响等问题：
1. 着眼于全球排名前21位的大型制药企业 ， 分析其在数字化与AI领域的举措无疑是一项艰巨的任务 。 很多分析师都做出过类似的尝试 ， 却收效甚微 。 贵团队花费了多长时间？又是如何实现的？

Gassmann: 确实 ， 这是一项艰巨的任务 。 虽然专利与科学出版物中都有不少公开可用的内容 ， 但总体来讲 ， 最有价值的还是对制药业高管的采访 。 采访的过程不怎么耗时 ， 但为了让对方接受采访 ， 我们这帮人大概在业内打拼了二十多年 。
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 。


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