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醫(yī)械創(chuàng)新資訊
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創(chuàng)新工場李開復(fù):最看好的十年趨勢是醫(yī)療科技

日期:2022-05-16
瀏覽量:2243

疫情發(fā)生第3年,各行各業(yè)發(fā)展都受到不同程度波及,黑天鵝依舊滿天飛。但有一個領(lǐng)域在投資圈依舊備受青睞,位列2022年Q1投資前三熱門行業(yè),在IPO退出公司數(shù)量中位列第一。

這就是醫(yī)療健康賽道。

在新冠疫情的助推下,以往的‘慢熱’的生命科學進入‘加速模式’,在AI和自動化兩大技術(shù)的重塑下,往數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型升級。

在5月11日創(chuàng)新工場舉辦的醫(yī)療創(chuàng)新趨勢分享會上,創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)博士給出了自己這兩年的觀察。

但幾年下來市場變化風云莫測,當下又是怎樣的情形?未來要駛向何方?

李開復(fù)博士表示:

隨著資本市場進入‘擠泡沫’階段,中國優(yōu)秀的人才儲備、大市場大數(shù)據(jù)的機會、政府對新技術(shù)的積極推動,都有望讓中國在‘醫(yī)療+X’時代彎道超車,引領(lǐng)下個二十年的生命科學創(chuàng)新革命。

其中提到的“醫(yī)療+X”,創(chuàng)新工場認為,這是能夠穿越周期、影響未來十年的生命科學創(chuàng)新增長新范式。

那么,醫(yī)療+X到底包含什么?為什么它會影響醫(yī)療科技創(chuàng)新的下一個十年?

在這場分享討論會上,答案一一揭曉。

“慢熱”的醫(yī)療健康領(lǐng)域“加速前進”起來

醫(yī)療健康領(lǐng)域由于投入大、產(chǎn)業(yè)鏈多、研發(fā)周期長且“事關(guān)人命”,一向以“慢熱”著稱。

從2010年開始,其相關(guān)創(chuàng)新速度有了明顯提升。

以疫苗研發(fā)為例,2003年非典疫苗從發(fā)現(xiàn)病毒到進入臨床試驗,歷時20個月;

而2020年新冠疫苗進入臨床試驗(中國的康希諾和美國的Moderna),只用了65天。

過去10年來,整個生命科學領(lǐng)域的顛覆性創(chuàng)新更是爆發(fā)增長。

2012年,腫瘤免疫細胞療法(CAR-T)首次成功治療了身患白血病的小女孩,CRISPR基因編輯技術(shù)被首次發(fā)現(xiàn)。

2016年,世界首例人類腦機接口試驗完成。

2021年,AlphaFold2預(yù)測了人類98.5%的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

技術(shù)高歌猛進下,同時帶動了整個產(chǎn)業(yè)的落地與發(fā)展。

例如憑借mRNA技術(shù)崛起的新興制藥公司Moderna(成立11年即變成全球Top20大藥企)、單細胞測序巨頭10x Genomics、癌癥早篩企業(yè)Exact Sciences,都在近十年間取得巨大的商業(yè)成功。

新冠疫情催化下,醫(yī)療數(shù)字化、智能化的腳步加快,進一步助推包括AI、自動化、計算、通信、物聯(lián)網(wǎng)、移動等“數(shù)字基建”交叉滲透各行各業(yè)的速度。

李開復(fù)表示:

5到10年內(nèi),AI也將在各種醫(yī)療細分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地。

比如有臨床和商業(yè)場景的特定醫(yī)療影像、輔助藥物研發(fā)、多組學與精準診斷、個體化治療、手術(shù)機器人以及其他存在領(lǐng)域,中國醫(yī)療大健康賽道將正式邁入“醫(yī)療+X”時代。

比如在AI輔助制藥方面,研發(fā)一種有效藥物或疫苗,需要投入數(shù)十億美元的資金,研發(fā)周期長達數(shù)年。

而AI新藥研發(fā)公司Insilico Medicine,利用AI技術(shù),研發(fā)了肺纖維化、腎纖維化兩種罕見病的藥物。

同時將藥物研發(fā)速度提升了3-4倍,價格還可能便宜10倍。

另一個案例來自手術(shù)機器人領(lǐng)域。

2020年,美國的機器人輔助腔鏡手術(shù)滲透率是13.3%,到2026年預(yù)計會增長到23%;而中國目前的滲透率雖然還不到1%,但會以更迅猛的速度增長。

除了腔鏡,還有骨科、泛血管、經(jīng)自然腔道、經(jīng)皮穿刺等多個領(lǐng)域的手術(shù)機器人在研發(fā)和推廣中。

在這方面,手術(shù)機器人公司鑫君特的ORTHBOT手術(shù)機器人于2021年2月正式獲得國家藥監(jiān)局批準,是中國首個獲批的導(dǎo)航+自動執(zhí)行的骨科智能手術(shù)系統(tǒng),已經(jīng)開始迅速商業(yè)化落地中。

哪些領(lǐng)域能穿越周期?

危與機往往時刻并存。

當下一二級市場跌宕起伏,在此情況下,哪些領(lǐng)域能夠穿越周期、成為影響未來十年的生命科學創(chuàng)新增長新范式?

在分享會上,創(chuàng)新工場合伙人武凱指出了4個領(lǐng)域,分別是:

  • 醫(yī)療+信息技術(shù)

  • 醫(yī)療+自動化技術(shù)

  • 醫(yī)療+材料科學

  • 醫(yī)療+可穿戴設(shè)備

而創(chuàng)新工場已經(jīng)布局5大賽道,在每一賽道也都已有投資案例。

  • AI智能化醫(yī)療技術(shù)

  • 自動化設(shè)備

  • 生命科學基礎(chǔ)設(shè)施

  • 預(yù)防醫(yī)學和服務(wù)

  • 新一代療法科技

第一是AI智能化醫(yī)療技術(shù)。

武凱指出,AI在細分醫(yī)療領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用價值。

隨著醫(yī)療流程的信息化推進,海量數(shù)據(jù)不斷積累,在不少細分領(lǐng)域中,AI開始能夠利用高質(zhì)量數(shù)據(jù)、并找到切實可行的落地場景。

而且國內(nèi)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模更大、可獲取性更強,中國企業(yè)便站在了全球創(chuàng)新的一線,可以拓展出更為豐富的應(yīng)用場景。

在這一賽道,創(chuàng)新工場重點關(guān)注計算生物學(AI驅(qū)動的新藥研發(fā),基因組分析,蛋白質(zhì)組學,單細胞分析等)、數(shù)字化臨床CRO、醫(yī)學影像相關(guān)(AI超聲,病理檢測等)等細分賽道。

第二是自動化設(shè)備。

它的優(yōu)勢在于保證準確性的同時,還能大幅提升效率。

智能自動化服務(wù)在測序、質(zhì)譜、合成生物學、農(nóng)業(yè)育種等場景下有廣泛應(yīng)用潛力。

實驗室自動化設(shè)備可以提供制藥領(lǐng)域高通量篩選、疫情防控大規(guī)模核酸檢測等服務(wù)。

創(chuàng)新工場重點關(guān)注手術(shù)機器人、檢驗分析自動化、生物生產(chǎn)自動化、自動化生命科學實驗室等細分賽道的創(chuàng)新技術(shù)。

在這方面,創(chuàng)新工場重注投資了生命科學+智能自動化領(lǐng)域的鎂伽科技,以及骨科手術(shù)機器人公司鑫君特。

第三是生命科學基礎(chǔ)設(shè)

生命科學基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)伴隨下游生物醫(yī)藥行業(yè)高速成長,近年來本土企業(yè)加速發(fā)展,從去年開始一直是資本追捧的熱點。

同時新興技術(shù)和療法的應(yīng)用發(fā)展,也拓寬了CXO 公司的服務(wù)領(lǐng)域,打開了行業(yè)的天花板。

創(chuàng)新工場重點關(guān)注生命科學工具(實驗試劑,實驗動物,實驗設(shè)備等)、生命科學上游產(chǎn)業(yè)鏈(設(shè)備,耗材,原料以及服務(wù)等)、和中游產(chǎn)業(yè)鏈(新型CRO和CDMO)等細分賽道。

在這方面,創(chuàng)新工場投資了多年來持續(xù)專注細胞與基因治療領(lǐng)域的國產(chǎn)工具研究和開發(fā)的中博瑞康,科技型全功能臨床CRO圣方醫(yī)藥。

第四是預(yù)防醫(yī)學和服務(wù)。

在新冠疫情的影響下,突破性生物技術(shù)、全民健康意識提高、商業(yè)健康險的加速等因素,推動了預(yù)防醫(yī)學和服務(wù)領(lǐng)域的快速發(fā)展。

創(chuàng)新工場重點關(guān)注其中的早癌早篩技術(shù)、consumer device(可穿戴設(shè)備,CGM等)、疫苗(mRNA疫苗,傳統(tǒng)疫苗技術(shù))和新型服務(wù)等細分領(lǐng)域。

在這個領(lǐng)域,創(chuàng)新工場投資了兩家企業(yè)鎂信健康和致善生物。

第五是新一代療法科技。

在新一代療法科技中,細胞治療、基因治療、核酸藥物這三大前沿技術(shù)是最受關(guān)注的新興領(lǐng)域,融資額都在迅速攀升。并且,隨著創(chuàng)新藥國際合作增多,專利引進(license-in)和出海(license-out)讓企業(yè)更具活力。

其中,核酸藥物、細胞和基因療法、微生物組學和其他新興療法(腫瘤電場治療等)是創(chuàng)新工場希望早期去持續(xù)介入的方向。

在這方面,創(chuàng)新工場投資了和其瑞、瑞風生物。

其中,瑞風生物是國內(nèi)利用基因編輯技術(shù)開發(fā)基因療法的第一梯隊企業(yè)。

最近由瑞風生物作為藥物研發(fā)機構(gòu)參與的地貧基因治療臨床研究,幫助一位廣西18歲重型地貧患者擺脫輸血依賴,成為我國基因編輯技術(shù)首次用于治療成人重型β地貧的成功案例。

從2019年開始,創(chuàng)新工場進入醫(yī)療健康領(lǐng)域。

武凱表示,與其他老牌醫(yī)療基金相比,創(chuàng)新工場具備四大基石。

而且,Deep Tech VC的基因為創(chuàng)新工場帶來了獨特的交叉學科視角,在投資策略上也有不同見解。

武凱表示,當下的市場回調(diào)期或許正是錨定下一批高成長企業(yè)的最佳時機。

很多投資人最近在討論“躺平”,但是創(chuàng)新工場的團隊反而比以前更忙,因為有更多的賽道行研值得去做,有更多的優(yōu)秀企業(yè)家值得去見,現(xiàn)在的資金需要更積極的去尋找和創(chuàng)造機會。

李開復(fù):AI+科學交叉是第三波AI應(yīng)用浪潮

討論會上,李開復(fù)博士分享了自己對于 AI + Science (AI+科學交叉),尤其是在醫(yī)療科技領(lǐng)域的一些展望。

以下內(nèi)容整理自演講內(nèi)容:

首先談一下 AI

AI的三大基石是算法、算力和數(shù)據(jù),AI以此為養(yǎng)料迭代發(fā)展。

三者之中,數(shù)據(jù)尤為重要。因為要有海量數(shù)據(jù)才能把AI的“大腦”訓(xùn)練好。

這一點,從計算機視覺、NLP等領(lǐng)域都能看到類似的進化過程。

特別是近年來,NLP領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練大模型在落地應(yīng)用層面取得了突破性的進展,讓感知智能躍遷到認知智能的通道暢通了。

換言之,哪個領(lǐng)域有海量的數(shù)據(jù),哪個領(lǐng)域就會有巨大的機會。

那么醫(yī)療科技,便是一個很好的例子。

第一,傳統(tǒng)的醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)在正全方位數(shù)字化,包含醫(yī)療流程信息化、可穿戴設(shè)備記錄全程健康數(shù)據(jù)等,正在成為AI的“養(yǎng)料”,產(chǎn)生有價值的算法。

在疾病預(yù)警、診斷、治療、監(jiān)測、長期管理等方面輔助醫(yī)生進行診斷和治療,更有利于執(zhí)行針對患者的“千人千面”的精準治療方案。

海量的數(shù)據(jù)也會在新藥研發(fā)方面。

如今科研界在尋找小分子、大分子藥物解決病痛上進行大量實驗,無論試驗是否成功,都帶來了海量數(shù)據(jù)。

第二,從AI發(fā)展的角度來看。

最初,AI產(chǎn)業(yè)就是一個新技術(shù)在尋找落地場景。

第一批AI創(chuàng)業(yè)公司大約集中在十多年前,比如專注于計算機視覺的曠視科技、用語音來探索落地場景的科大訊飛。

第二批的AI創(chuàng)業(yè),則是針對AI在某一個商業(yè)應(yīng)用來創(chuàng)造價值。

比如說創(chuàng)新奇智、第四范式、以及很多無人駕駛汽車公司,都是很好的例子。

針對制造業(yè)、企業(yè)轉(zhuǎn)型、交通等領(lǐng)域把AI應(yīng)用起來,這些公司目前發(fā)展地都很好,成為了獨角獸,希望不久的將來能夠上市,或者其中一些已經(jīng)上市了。

我認為,第三批AI的巨大浪潮就是AI+科學交叉。

比如在國外一些頂級醫(yī)院中,他們每種癌癥的數(shù)據(jù)只有十幾個例子,但AI需要的是幾十萬幾百萬甚至幾千萬個例子,而且是越多越好。

我們可以想象,一個醫(yī)生他的診斷能力主要就是憑借經(jīng)驗。

但他一輩子能看到多少病人?一萬個算很多了。

而換做AI的話,可以看1億個病人,甚至10億個。那么它積累的經(jīng)驗、因人而異的診療方法,可以做出更好的總結(jié),而且還能找到一些長尾的、罕見的現(xiàn)象,同時也會避免用藥方面帶來的一些問題。

所以海量的數(shù)據(jù)對于這個醫(yī)療科技的幫助會是非常大的。

新冠更是催化醫(yī)療數(shù)字化、智能化,助推包括AI、自動化、計算、通信、物聯(lián)網(wǎng)、移動等“數(shù)字基建”交叉滲透各行各業(yè)的速度。

在海量結(jié)構(gòu)化、金標準標注的閉環(huán)數(shù)據(jù)的助推下,生命科學賽道將不斷尋找符合行業(yè)規(guī)律且有商業(yè)價值的落地場景。

另一方面,AI對科研上也大有裨益。

可以說,“醫(yī)療+X”時代下,一個科學家可以把自己從半夜要起床去看實驗結(jié)果的重復(fù)又辛苦的工作中解放出來。

所以我們可以想象,以后科學家的工作可能更像是一個AI 科學家,他可以用一套軟件來寫一些代碼,這個代碼是控制機器人的。

實驗的大量測試都交由機器來做,科學家負責花時間創(chuàng)新,這樣一來研發(fā)速度也會大幅提升。

以上,是我關(guān)于AI、科學、醫(yī)療的一些初步想法。

我相信,很多新科技都是不同領(lǐng)域交叉碰撞出結(jié)果的,我們認為 “AI +科學交叉”就會碰撞出這樣的火花。

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