盘古药物分子AI大模型加速新药研发 国内外科技巨头争先布局“AI+医疗”

AI+生物医药的创新融合发展一直氛围浓厚、备受期待。在以华为为代表的科技企业助力下，在大模型技术落地千行百业的浪潮中，领先的AI技术已经成为深圳乃至大湾区生物医药产业高质量发展的重要引擎。

盘古药物分子AI大模型加速新药研发

医药界有一个“双十定律”的说法，即需要超过10年时间、10亿美元的成本，才有可能成功研发出一款新药。即使如此，也只有约10%新药能被批准进入临床期。而如今，在AI大模型的加持下，新药研发提质增效不再是“艰巨的挑战”。

西安交大第一附属医院的教授刘冰对此深有感触。他带领团队发现的广谱抗生素药物，因基于盘古药物分子大模型中的盘古辅助药物设计服务，高效快捷地完成了对先导物的定向优化设计;又通过华为云医疗AI研发平台的药物筛选流程，在一周以内完成了3亿个小分子药物的筛选，最终让团队发现了全球40年来首个新靶点、新类别的抗生素，并将先导药物研发周期缩短至1个月、研发成本降低70%。

无独有偶，位于深圳的微芯生物，在肿瘤药物设计领域同样基于华为云盘古药物分子大模型及医疗AI研发平台，将药物设计效率提升1/3，分子优化后结合能提升40%，极大加速肿瘤领域的药物研发创新研究。

早在2021年，华为云就推出了盘古药物分子大模型，并成为当时业界参数最大的药物分子大模型，主要面向药物研发领域，提供结合预测、属性预测、分子优化与生成能力。今年7月，依赖于AI各项根技术的创新，华为云盘古大模型又更迭至3.0，与生物医药行业相对应的盘古药物分子大模型又在关键技术能力上得到提升。

据了解，华为云盘古药物分子大模型接受了超大规模的化合物表征模型训练，预先对17亿个药物分子的化学结构进行了学习，并对药物分子结构进行预测、打分。实验结果表明，华为云盘古药物分子大模型的成药性预测准确率比传统方式高20%，帮助科研人员省去大量药物设计的成本。此外，该模型还内置了高效的分子生成器生成了1亿个创新的类药物小分子筛选库，结构新颖性达99.68%，为发现新药创造了更多可能性。

“AI+医疗”的模式在医学健康行业的应用前景十分广阔，通过深度学习算法和大数据分析，AI可以更好地帮助医生准确诊断疾病、提供个性化治疗方案，并在诊疗过程中提供便捷的智能辅助。目前，包括谷歌、亚马逊、英伟达、腾讯、京东在内的国内外科技巨头争先布局“AI+医疗”。

国内外科技巨头争先布局“AI+医疗”

AI大模型的碰撞无疑是最引人注目的焦点。在提升人们健康生活品质的同时，AI、大数据等新技术在医学健康行业的创新应用也为行业的转型升级带来巨大突破，并从传统的临床应用扩展到生物制药等产业链各个端口。

生成式AI掀起人工智能重塑医学健康行业浪潮的同时，缺乏自创算法、数据隐私保护以及提高诊断精准度等成为未来亟需解决的问题。AI+医疗不是一个新概念，此前的落地应用多集中在医疗影像领域。而其如何与临床繁杂的数据紧密结合，一定程度上制约着行业发展，但现在AI技术的突破也给医疗行业带来新的想象空间。。

生成式AI的迅猛发展推动医学健康行业发生创新性变革，以大模型为代表的AI技术正在与生物制药、医学诊疗深度融合，掀起新一轮的人工智能浪潮的同时，也吸引了包括谷歌、亚马逊、英伟达、腾讯、京东等在内的科技巨头在“AI+医疗”领域持续加速投入。

除谷歌外，英伟达在“AI+医疗”领域也布局多年。7月12日，英伟达向生物技术公司Recursion投资5000万美元，用以合作推进在生物和化学领域AI基础模型的开发和训练，随后Recursion股价上涨78.17%，英伟达上涨3.53%。

根据中研普华研究院《2023-2028年中国AI医疗行业市场深度调研及投资策略预测报告》显示：

“人工智能+医疗”提升临床诊疗效率

“云上瑞金”智慧服务、全流程管控的智慧运营平台。其中，多院区智慧影像云平台获得大模型赋能，在多院区医疗影像互联互通的基础上，实现了覆盖多部位多病种的放射、病理AI辅诊诊疗，提升了临床诊疗效率。

《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至目前，我国10亿级参数规模以上的大模型已发布79个，相关应用行业正从办公、生活、娱乐等领域向医疗、工业、教育等领域快速拓展。近日在上海举行的“大爱无疆·日日新”人工智能论坛上，美国罗格斯大学计算机系特聘教授Dimitris Metaxas表示，医疗大模型在解决医疗多模态数据分析和临床长尾问题方面已展现出不俗能力，例如在一些数据较少的临床场景，大模型可带来显著的人工智能效果提升。

针对就医环节，商汤科技基于医疗语言大模型“大医”打造了智慧就医平台，具有智能导诊、智能预问诊、诊前检验、智能随访、院内导航等多种功能，实现了诊前、诊中、诊后多个环节的数字化和智能化升级，可缩短患者在院停留时间，优化患者就医体验。

据介绍，商汤大装置SenseCore有5000 Petaflops算力，支持20个千亿参数超大模型同时训练。借助超大算力和医疗基础模型群，公司能基于医疗机构的特定需求，帮助其针对临床长尾问题(大量个性化、零散的临床需求)高效地训练模型，甚至辅助医疗机构进行模型自主训练。

过去数年来，AI在医疗领域的发展迅猛，为医疗行业带来了革命性的变革和巨大的潜力。

根据麦肯锡咨询的数据，AI每年可以创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。预计到2025年，全球AI应用市场总值将达到1270亿美元，其中AI医疗占据1/5的份额，处于高速成长阶段。

知名市场调研公司ReportLinker此前针对全球医疗保健AI市场的年度报告曾预测，全球医疗保健AI市场规模将从2023年的146亿美元增长到2028年的1027亿美元，期间复合年增长率47.6%。

中国AI产业发展迅速，自2019年以来，AI医疗以40%~60%的增速快速发展，中国的AI医疗核心软件市场规模已接近30亿元，并且还有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。

中泰证券在一份研报中指出，AI+医疗/医药未来空间广阔，当下值得重点关注。该研报指出，AI病理、AI影像和AI制药均是未来可能的应用领域。

《2023-2028年中国AI医疗行业市场深度调研及投资策略预测报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。