8天完成688次化學(xué)實(shí)驗(yàn)，7天研究1000種催化配方……人類(lèi)需要用幾年研發(fā)出來(lái)的成果，人工智能（AI）或在短時(shí)間內(nèi)就能完成。

不久前揭曉的2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)，頒給了人工智能領(lǐng)域的學(xué)者，也讓各界對(duì)AI的廣泛應(yīng)用有了更多想象和期待。

經(jīng)歷了2023年的“百模大戰(zhàn)”后，AI大模型作為產(chǎn)業(yè)新型基礎(chǔ)設(shè)施，在賦能千行百業(yè)的同時(shí)，也為醫(yī)藥領(lǐng)域帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。

AI問(wèn)診正在走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

在AI時(shí)代，人工智能是如何問(wèn)診的？

“滴……請(qǐng)將手放到指定位置”“請(qǐng)將頭靠在檢測(cè)儀中間”。當(dāng)記者走進(jìn)天士力研究院，一臺(tái)脈診機(jī)器人正在為患者“望聞問(wèn)切”，它就像一位“老中醫(yī)”，患者僅需按照語(yǔ)音提示，即可輕松完成問(wèn)診。

幾分鐘后，一份個(gè)性化脈象報(bào)告出爐，不僅包含3D脈象波形、健康評(píng)分等詳細(xì)信息，甚至能捕捉到一些細(xì)微的變化，既讓患者更好了解自身健康狀況，也可以為醫(yī)生問(wèn)診提供重要的參考。

這臺(tái)機(jī)器人之所以能“應(yīng)答如流”，背后離不開(kāi)中醫(yī)藥語(yǔ)言大模型與計(jì)算大模型——“數(shù)智本草大模型”的賦能。

近年來(lái)，隨著AI大模型浪潮的持續(xù)涌動(dòng)，國(guó)內(nèi)外一批創(chuàng)新企業(yè)和高校院所加大研究力度，紛紛推出各自的大模型產(chǎn)品。數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型數(shù)量已超100個(gè)，這其中，不乏中醫(yī)藥大模型的身影。

針對(duì)基層醫(yī)療資源不足、醫(yī)生水平參差不齊，藥房執(zhí)業(yè)藥師數(shù)量短缺、藥品推薦不夠精準(zhǔn)等行業(yè)痛點(diǎn)，一批醫(yī)藥大模型陸續(xù)落地應(yīng)用，為解決這些難題提供了新思路。

記者了解到，2023年天士力與華為云聯(lián)合開(kāi)發(fā)了“數(shù)智本草大模型”，以華為盤(pán)古大語(yǔ)言模型和盤(pán)古藥物分子大模型為基礎(chǔ)，引入中醫(yī)藥守正、創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化三大類(lèi)海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了智能中藥研發(fā)、中醫(yī)智能診療、中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)傳承、中醫(yī)治未病及輔助教學(xué)等多種場(chǎng)景的落地應(yīng)用。

“這不僅能讓偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者享受到三甲醫(yī)院專(zhuān)家級(jí)別的診療服務(wù)，還可以將中醫(yī)傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)轉(zhuǎn)化為客觀、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)形式，為藥物研發(fā)提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐。”天士力算法開(kāi)發(fā)助理研究員王程對(duì)記者說(shuō)。

打開(kāi)醫(yī)藥研發(fā)的“黑匣子”

“金銀花15克、連翹15克、薄荷6克……”

這是一份普通的中藥方劑，其中囊括了多種藥材，而每種藥材又蘊(yùn)含上百種成分。鑒于中藥的復(fù)雜特性和各成分間的協(xié)同作用，如何清晰闡述其療效，是業(yè)界亟待解決的一項(xiàng)難題。

近年來(lái)，以中醫(yī)藥振興為指引，眾多中醫(yī)藥企業(yè)都在積極探索中醫(yī)藥與現(xiàn)代科技融合發(fā)展的新路徑。借助AI大模型的強(qiáng)大科學(xué)計(jì)算與預(yù)測(cè)的能力，中醫(yī)藥的“黑匣子”正被慢慢打開(kāi)。

在智能問(wèn)答模式下，記者隨機(jī)輸入“丹參”一詞，“數(shù)智本草大模型”立即對(duì)丹參的基本信息進(jìn)行檢索，自動(dòng)關(guān)聯(lián)相關(guān)疾病治療的應(yīng)用實(shí)例，并深入挖掘丹參與其他藥物之間的配伍關(guān)系，預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)或不良反應(yīng)。

“依托‘?dāng)?shù)智本草大模型’，我們能夠?qū)λ幉膬?nèi)部分子更精準(zhǔn)地表征，更有效計(jì)算成分和靶點(diǎn)，同時(shí)深入分析其吸收、代謝等一系列性質(zhì)，從而達(dá)到降低成本、提升效率的效果。”天士力國(guó)際基因網(wǎng)絡(luò)藥物創(chuàng)新中心有限公司總經(jīng)理王文佳介紹。

王文佳說(shuō)，在此基礎(chǔ)上能更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)中藥成分、藥材特性及功效，找到新的適應(yīng)癥，推動(dòng)‘老藥新用’‘老藥精用’，還可以進(jìn)一步拓寬想象空間，為創(chuàng)新藥物研發(fā)帶來(lái)更多可能。

大模型作為一種通用的技術(shù)工具，正在深刻重塑千行百業(yè)的作業(yè)流程、知識(shí)積累模式以及用戶體驗(yàn)，引領(lǐng)顛覆性的創(chuàng)新潮流。

“我們屬于技術(shù)提供方，推出的基礎(chǔ)大模型開(kāi)發(fā)出廣泛且多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景，為行業(yè)發(fā)展注入強(qiáng)大動(dòng)力，并帶來(lái)顯著的效率提升，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們的預(yù)期。”華為云大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域總裁尤鵬表示。

為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)加速賦能

生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是關(guān)系國(guó)計(jì)民生和國(guó)家安全的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。2024年的政府工作報(bào)告提出，積極推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。同年11月，國(guó)家衛(wèi)生健康委、國(guó)家中醫(yī)藥局、國(guó)家疾控局聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》，從醫(yī)療服務(wù)管理、基層公衛(wèi)服務(wù)、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展、醫(yī)學(xué)教學(xué)科研等領(lǐng)域著手，明確了84個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景。

多位業(yè)內(nèi)人士表示，隨著醫(yī)藥工業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快推進(jìn)，AI大模型在助力醫(yī)藥降本增效、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面大有可為。

“人工智能技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域更深入且廣泛的應(yīng)用，不僅能推動(dòng)生物醫(yī)藥的發(fā)展，還將在一定程度上重塑生物醫(yī)藥新面貌，為藥物研究帶來(lái)革命性變化。”中國(guó)科學(xué)院院士陳凱先對(duì)記者說(shuō)，以藥物臨床實(shí)驗(yàn)為例，其成功率平均在十分之一左右，且時(shí)間和費(fèi)用成本都很高。如果提前對(duì)藥物臨床實(shí)驗(yàn)成功率有一個(gè)準(zhǔn)確的預(yù)判，就能大大降低失敗風(fēng)險(xiǎn)，助力中醫(yī)藥在新時(shí)代加快發(fā)展。

在天士力控股集團(tuán)董事局主席兼總裁、生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集團(tuán)董事長(zhǎng)閆凱鏡看來(lái)，人工智能的本質(zhì)是基于信息處理技術(shù)的變革。未來(lái)的健康管理是全過(guò)程全生命周期的管理，開(kāi)展積極主動(dòng)的健康管理，對(duì)助力健康范式的變革意義重大。他期待，利用人工智能提出新問(wèn)題，并依托算力、算法、數(shù)據(jù)等發(fā)現(xiàn)新的邏輯關(guān)系，從而推進(jìn)組織再生修復(fù)和免疫力復(fù)壯的細(xì)胞療法。

“大模型首先要有大數(shù)據(jù)。”浙江大學(xué)藥學(xué)院副院長(zhǎng)、藥物信息學(xué)研究所副所長(zhǎng)范驍輝提出了大模型面臨的一項(xiàng)痛點(diǎn)問(wèn)題。他介紹，以中醫(yī)藥為例，現(xiàn)在已經(jīng)搭建起囊括經(jīng)方、古籍、藥材等文本的底層數(shù)據(jù)，但是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)還是比較欠缺。

“要建立可重復(fù)實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行系統(tǒng)梳理。此外，積極培養(yǎng)一批既懂醫(yī)藥行業(yè)知識(shí)，也通曉大數(shù)據(jù)、算力、算法等專(zhuān)業(yè)知識(shí)的復(fù)合型人才，為推動(dòng)醫(yī)藥大模型加快落地提供人才支持。”范驍輝建議。（人民網(wǎng)記者 喬業(yè)瓊 王仁宏）（轉(zhuǎn)載人民網(wǎng)）

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