編者按：人工智能藥物開發(fā)的領(lǐng)導(dǎo)者Insilico Medicine日前宣布，其在全球首次利用人工智能發(fā)現(xiàn)新機制特發(fā)性肺纖維化藥物，這在全球范圍內(nèi)是個標(biāo)志性的里程碑事件。Insilico Medicine專注于發(fā)展將前沿AI技術(shù)與新藥研發(fā)相結(jié)合的創(chuàng)新能力。AI賦能藥物研發(fā)，既能夠縮短藥物研發(fā)的時間，又能夠大大降低成本。 人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域滲透、應(yīng)用，并不斷取得突破。從更宏觀的視角而言，將“AI+醫(yī)療”放在數(shù)字醫(yī)療發(fā)展的大趨勢下，不難得出結(jié)論，包括AI+醫(yī)療在內(nèi)的數(shù)字醫(yī)療，正在持續(xù)產(chǎn)生最新的技術(shù)及應(yīng)用——遠(yuǎn)程醫(yī)療，數(shù)字/人工智能醫(yī)療器械/軟件即設(shè)備，慢病及重大疾病管理系統(tǒng)，人工智能檢測、診斷…… 數(shù)字醫(yī)療，既是中國乃至全球醫(yī)療創(chuàng)新的重要一環(huán)，也將有望解決全球成千上萬人的廣泛的未被滿足的醫(yī)療需求。
投資機構(gòu)始終是推動創(chuàng)新的重要力量。人工智能藥物開發(fā)的領(lǐng)導(dǎo)者Insilico Medicine攜手兩家頂尖投資機構(gòu)——啟明創(chuàng)投、創(chuàng)新工場，共同把握從“AI＋醫(yī)療”到“數(shù)字醫(yī)療”的產(chǎn)業(yè)脈動，分享最新和最專業(yè)的行業(yè)洞察。
日前，以《從“AI＋醫(yī)療”到數(shù)字醫(yī)療：機遇與挑戰(zhàn)》為主題的高峰對話在云端舉辦，對話嘉賓為啟明創(chuàng)投主管合伙人梁颕宇（Nisa Leung）、創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)博士，主持人為 Insilico Medicine 首席科學(xué)官任峰博士。
以下為高峰對話實錄：
01/
AI賦能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀
任峰：首先我想請教Nisa和開復(fù)老師，剛才我分享完Insilico Medicine在AI輔助藥物研發(fā)方面取得的突破性進(jìn)展之后，想請教二位是如何看待AI賦能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的。如果評分，從1—10分來講，10分是最成熟，想請教AI賦能醫(yī)療健康現(xiàn)在大致發(fā)展到什么階段？AI賦能醫(yī)療健康是萬能的嗎？
李開復(fù)：創(chuàng)新工場非常高興有這樣的機會和啟明創(chuàng)投一起投資了Insilico Medicine，我們認(rèn)為今天Insilico Medicine宣布的“AI＋醫(yī)療”領(lǐng)域的突破是一個里程碑的事件。因為在用AI發(fā)明新藥方面，今年是一個非常全面的突破性發(fā)明。在若干月前，我們看到了英國的DeepMind做出了AlphaFold——當(dāng)然也是一個特別巨大的里程碑事件，在一個非常難的蛋白折疊的問題上做出了超越人的能力，但是坦誠地說那個只是在一個點上做出了超越人的能力，但今天Insilico Medicine的發(fā)明是一個完整的、產(chǎn)品化的解決方案，當(dāng)然這只是里面的一部分。另外我們在靶點的發(fā)現(xiàn)，以及小分子化合物的尋找和設(shè)計整個過程中，把流程慢慢一步一步打通，因為最終我們做制藥這件事情，就是希望AI能夠提供價值，能夠幫助更多患者有新藥可以治療。所以Insilico Medicine采取的方法是把一個完整的解決方案做出來。這一點Insilico Medicine創(chuàng)始人Alex在我3年前認(rèn)識他，甚至更早之前，他就一直致力于做各方面人工智能結(jié)合生醫(yī)領(lǐng)域的研究，我很佩服他用AI里頭GAN對抗生成網(wǎng)絡(luò)的方式來尋找靶點，之后他也用了很多AI預(yù)測的方法，看哪些產(chǎn)生的化合物可能會帶來一些臨床上面的效果。結(jié)合起來以后，我們可以看到在臨床前把效率大大提高，只要200萬美元就可以進(jìn)入這樣一個過程，大概是傳統(tǒng)的1/10的價錢。所以我認(rèn)為這是一個里程碑的事件。因為第一次 Insilico Medicine 把整個新藥研發(fā)流程開始打通了，證明了AI也能用創(chuàng)意的方式解決很難的事情。
第二，我們能夠用1/10的價錢在這一段流程上發(fā)明新的藥。醫(yī)療創(chuàng)新方面，一個很大的瓶頸就是有能力發(fā)明新藥的人就那么多，他們一天的時間就那么多，而且小分子制藥已經(jīng)進(jìn)入成熟的狀態(tài)，發(fā)明一個新的藥，從頭到尾可能要花20億美元，如果我們能把部分流程降到1/10的時間和資源，我們就可以用更低的成本、更快的時間創(chuàng)造更多的藥，帶來巨大的幫助。
最后回答這個問題，雖然我們非常自豪這個里程碑，但是如果從1到10，我們今天其實只走了第一步，未來的潛力特別的巨大，整個流程可以更快被打通。AI跟今天的科學(xué)家扮演的是一個合作的角色，以后可能會有更多不同的角色。所以我們非常非常興奮，一部分是因為里程碑的事件，一部分是未來還有更好的愿景我們可以期待。
梁颕宇：我也非常認(rèn)同開復(fù)的說法，也非常高興看到Insilico Medicine今天取得的成果。后面也有問題會談到為什么我們那個時間去投Insilico Medicine，我稍后再談。
先回答你的問題。1—10，覺得AI在醫(yī)療板塊應(yīng)該打多少分，我也非常認(rèn)同開復(fù)的觀點，我也覺得大概是1分左右。AI在醫(yī)療領(lǐng)域第一個大規(guī)模的應(yīng)用是AI+影像，這也得益于AI圖像識別技術(shù)發(fā)展的成熟，后面慢慢衍生到藥物研發(fā)的領(lǐng)域，并取得了很好的進(jìn)展。從醫(yī)療領(lǐng)域全景來看，還有很多AI沒有介入的領(lǐng)域，很多問題更復(fù)雜，需要更長的時間、更系統(tǒng)化的解決方案。
AI和數(shù)字醫(yī)療相關(guān)的領(lǐng)域，我們已經(jīng)布局了15家公司，比如AI賦能醫(yī)藥研發(fā)，包括Schr?dinger。Schr?dinger去年在美國上市，在資本市場也表現(xiàn)得非常好，并且實踐已經(jīng)證明精確的分子設(shè)計可以顯著加速藥物發(fā)現(xiàn)，從而使患者受益。AI輔助診斷，我們投資了推想科技，在疫情期間，推想科技將自己的智能肺炎篩查系統(tǒng)第一時間送到了第一線，并且推廣到海外，包括美國、德國、意大利等，而且它也是第一家AI公司拿到美國FDA認(rèn)證的，目前產(chǎn)品在全國覆蓋大概33個?。ㄗ灾螀^(qū)和直轄市），有超過千萬個病例。
我們投資了很多醫(yī)藥公司，包括甘李藥業(yè)，是中國最大的胰島素企業(yè)。我們也看到有機會用AI幫助類似糖尿病等慢性病的患者去做管理的相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司。
現(xiàn)在說人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的潛在影響還過早，但是我們的思想是非常開放的，醫(yī)療領(lǐng)域、生物制藥領(lǐng)域都在反復(fù)試驗，關(guān)鍵是找到解決方案來滿足病人的需求，來達(dá)到臨床的卓越，而不是選擇一個特定的技術(shù)平臺作為先決的條件。此外，醫(yī)療行業(yè)是一個高度監(jiān)管的行業(yè)，需要了解這個行業(yè)的各方面，再去找到一個更好的方法。
02/
頂級機構(gòu)為何投資AI+醫(yī)療健康
任峰：謝謝Nisa和開復(fù)老師的回答。聽了您二位的回答，總體感覺雖然AI和醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有了一個長足的發(fā)展，但是目前來說我們還處在相對初級的階段，AI賦能醫(yī)療健康不是萬能的，但是沒有了AI是萬萬不能的。我們現(xiàn)在這樣說大家是非常認(rèn)可的，我們都需要AI，但是回溯到35年前，當(dāng)時如果我們這樣說大家會對我們的話感到莫名其妙。其實開復(fù)老師35年前就投入了AI的科研，在微軟建立了亞太創(chuàng)新中心，在Google也一直在推動AI的發(fā)展。我想請問一下開復(fù)老師，從AI技術(shù)角度來分析，這次Insilico Medicine在新藥研發(fā)上用的關(guān)鍵技術(shù)的突破點在哪里？為什么在這個時代背景下才能實現(xiàn)？您在3年前投資Insilico Medicine的時候，這個團隊哪些方面吸引了您，讓您覺得Insilico Medicine具備引領(lǐng)AI制藥突破的潛質(zhì)？
李開復(fù)：投資Insilico Medicine那年，我記得是在洛杉磯第一次見到Alex，我對Alex的看法有幾個很突出的特點。第一個也是最重要的，他是結(jié)合生物和AI兩方面的專家，世界上這樣的人才是非常少的，我也在這里鼓勵年輕朋友們一定要讓自己成為這樣的跨領(lǐng)域?qū)＜摇?strong>因為如果我們只用AI來去做醫(yī)療生物方面的工作，可能就會把很多該領(lǐng)域若干年累計的知識都沒有用上，但是如果我們只是用生物的觀點來看，可能又不能理解大數(shù)據(jù)、AI跟各種新的AI算法怎么能夠快速收斂，幫助解決過程跟流程。
Alex是約翰·霍普金斯大學(xué)的生物學(xué)專業(yè)，但是他自學(xué)成為了一個AI和計算機方面的專家，甚至在GPU方面都有一些行業(yè)工作經(jīng)驗。所以第一次見面我們就聊得非常好。他跟我說，AI+生物學(xué)可以做各種神奇的事情，除了制藥之外，還可以延長壽命，而且周圍圍繞著他的都是一些世界級的長壽專家，世界級的未來學(xué)專家，我發(fā)現(xiàn)我已經(jīng)晚來了一步，所以一定要爭取這個機會投資這家公司。之后公司的發(fā)展又進(jìn)一步延伸了，我發(fā)現(xiàn)科學(xué)家創(chuàng)業(yè)很大的挑戰(zhàn)是點子很多，Alex點子真的非常多，但是他是少數(shù)既有很多點子，又能挑選一個有商業(yè)價值的把它執(zhí)行下去，而且他能吸收一個非常強的團隊圍繞在自己的周圍。比如說今天主持的任博士就是哈佛大學(xué)的化學(xué)博士、新藥研發(fā)行業(yè)經(jīng)驗豐富的專家。我們也見過Alex團隊很多AI科學(xué)家，他們來自各種不同的國籍，有中國人、有俄羅斯人，他們每一位都是我們很認(rèn)可的AI領(lǐng)域?qū)＜摇?strong>能夠把兩個領(lǐng)域的專家圍繞在一起，既做開創(chuàng)性的事情，又具備專注的執(zhí)行力，很強的執(zhí)行力，這一點我覺得也是非常獨特的。
發(fā)明的技術(shù)點我覺得是非常好的應(yīng)用了一些最新的AI技術(shù)，把它們應(yīng)用，合適的調(diào)配，在面臨的問題上。可能有些媒體朋友聽我以前說過，AI最弱的地方就是它沒有創(chuàng)造性，只有人能創(chuàng)造出新的東西來，今天我想Insilico Medicine證明了至少在這個問題上我是錯的，因為我們真的發(fā)明了一個新的藥物。一個難題有多難，就像當(dāng)年AI打敗了圍棋高手一樣，一個人讀了好多書，練了好多棋，這是很厲害的，但是今天你想一個發(fā)明醫(yī)藥的專家可能是一個跨領(lǐng)域的事情，首先要從一個病找到靶點在哪里，這就是一個匯集了不少多少人類知識的問題。發(fā)現(xiàn)了靶點之后，怎么發(fā)明一個創(chuàng)造一個小分子的化合物，來能夠?qū)?yīng)這樣一個靶點，解決問題，這又是一個發(fā)明的事情。兩者幾乎是需要兩批專業(yè)的，而且是很頂尖的科學(xué)家在一起才能做成，Insilico Medicine用AI的方法，在任博士這樣專家的輔助之下，把這兩個問題都解決了，而且打通整合了。這是一個非常好的起點，以后應(yīng)該可以有更多的醫(yī)療發(fā)明的流程，都打通之后，我們未來應(yīng)該會大大增加疾病能夠康復(fù)的概率，而且快速的發(fā)展各種新藥?？赡芙裉彀l(fā)明了一種新藥，大家不要認(rèn)為這本身就是最終級的結(jié)果，最后如果能讓全世界醫(yī)藥的發(fā)明變快10倍，你想人類可以增加多少健康存活在這個美好的世界上。
任峰：謝謝開復(fù)老師的分享和鼓勵，Insilico Medicine團隊一定盡我們最大努力，進(jìn)一步證明我們可以在新藥研發(fā)領(lǐng)域做出更多原創(chuàng)性的東西。其實從新藥研發(fā)來講，是一個高風(fēng)險的領(lǐng)域，醫(yī)療健康領(lǐng)域是風(fēng)險非常高的。Nisa是醫(yī)療健康領(lǐng)域風(fēng)險投資的女王，連續(xù)幾年在福布斯年度全球最佳創(chuàng)投人榜上有名。我想請問Nisa，您投資的對象包括傳統(tǒng)的醫(yī)療健康企業(yè)和數(shù)字醫(yī)療企業(yè)，像您剛才所說的。您為什么會選擇投資Schr?dinger和Insilico Medicine這樣的人工智能企業(yè)？
梁颕宇：謝謝任峰博士。我們認(rèn)為人工智能或數(shù)字化是促進(jìn)醫(yī)療創(chuàng)新的技術(shù)之一。我想舉個例子，我們投資的企業(yè)康希諾生物，它可以利用不同的技術(shù)來開發(fā)疫苗，包括滅活疫苗，包括腺病毒載體疫苗或者是mRNA疫苗。但是經(jīng)過深思熟慮后，公司選擇了腺病毒載體技術(shù)來做新冠疫苗，經(jīng)過二期臨床試驗之后，康希諾生物可以決定新冠疫苗最終是單針接種或者兩針接種，研發(fā)團隊最終決定推出單針接種的疫苗。這表明制藥公司將決定使用不同的技術(shù)平臺，以不同的程度，實現(xiàn)最合適的藥物設(shè)計，從而獲得最佳的結(jié)果。
在醫(yī)療健康領(lǐng)域，新藥研發(fā)的時間、金錢成本日益攀升，成功率不斷下降，需要新技術(shù)來提高新藥發(fā)現(xiàn)的成功率、提高開發(fā)效率、降低成本。
從技術(shù)的角度來看，計算機技術(shù)近年有了長足的發(fā)展，隨著算力不斷增強，人工智能技術(shù)不斷精進(jìn)，該技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用在不同其他的領(lǐng)域，包括人臉識別等等。
我們看過的幾乎所有AI輔助研發(fā)藥物企業(yè)，幾乎都尚未發(fā)展出他們所對外聲稱的那些能力，除了Schr?dinger和Insilico Medicine之外。我們自己也有一個投資科技的團隊，我們的科技團隊對Insilico Medicine后臺的系統(tǒng)進(jìn)行了很全面的評估，認(rèn)為Insilico Medicine的系統(tǒng)比起很多創(chuàng)業(yè)的公司來說，更為先進(jìn)。
我跟Alex在很多不同的醫(yī)療會議場合上遇到過，發(fā)現(xiàn)這個老外在都是參加中國企業(yè)家的會議，講的是非常前衛(wèi)的內(nèi)容，就跟他聊得比較多。過了一段時間覺得他講的事情真的有些進(jìn)展了，所以我們就開始很認(rèn)真地了解公司的狀況。我們投資Insilico Medicine的時候，認(rèn)為它應(yīng)該可以為很多國內(nèi)的醫(yī)藥公司提供幫助，在我們自己的投資組合中，已經(jīng)有120多家醫(yī)藥公司。有些公司可以結(jié)合先進(jìn)的計算機和人工智能技術(shù)解讀現(xiàn)代新藥研發(fā)積累的大量試驗數(shù)據(jù)，加快新藥研發(fā)的時間，降低成本。所以我們看到此前Insilico Medicine宣布推出了一種新的、用于藥物發(fā)現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)，能夠在21天時間里，從始到終創(chuàng)造出全新的分子，花費只有15萬美元。
作為中國領(lǐng)先的臨床CRO泰格醫(yī)藥和dMed的早期投資人，我們必須找到方法來幫助加快藥物開發(fā)的過程，這就是我們投資InsilicoMedicine和Schr?dinger兩家公司的原因。我們投資的一些公司，如甘李藥業(yè)等等，其實已經(jīng)從in-licensing的模式或者生物仿制藥的模式發(fā)展到創(chuàng)新藥物的模式，這些公司也會是Insilico Medicine的合作伙伴。我們也希望更多引進(jìn)我們已投的公司跟Insilico Medicine合作。
03/
數(shù)字醫(yī)療發(fā)展的挑戰(zhàn)與機遇
任峰：謝謝Nisa的分享，希望Insilico Medicine以后可以有機會利用我們的人工智能新藥研發(fā)平臺，為您投的創(chuàng)新藥企業(yè)提供合作和服務(wù)。謝謝！剛才您提到了數(shù)字醫(yī)療，我想再進(jìn)一步深入的問一下，在中國數(shù)字醫(yī)療的創(chuàng)新層出不窮，這里面有什么樣的原因？雙方的結(jié)合會帶來哪些便利和積極的影響？目前信息技術(shù)和醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)相結(jié)合又有哪些難點？請Nisa再跟我們深入的分享一下。
梁颕宇：大多數(shù)數(shù)字醫(yī)療的公司都是由TMT企業(yè)家或者醫(yī)療健康企業(yè)家創(chuàng)立的，很有意思的是，我們發(fā)現(xiàn)兩類企業(yè)家基于他們對技術(shù)的理解，或者對醫(yī)療制度、醫(yī)療系統(tǒng)的理解會將公司引向不同的發(fā)展方向。這其中并沒有對錯的問題，而是不同的業(yè)務(wù)模式需要不同背景的創(chuàng)業(yè)者。
作為投資人我們會考慮如何為每一種不同的模式選擇合適的團隊，這是我們面臨的一個挑戰(zhàn)。我們是從2010年開始對數(shù)字醫(yī)療進(jìn)行投資的，投資的第一家公司是嘉和美康，可能大家對它也有一些了解。嘉和美康是一家領(lǐng)先的電子病例系統(tǒng)公司，最近也申請了IPO。我們投它之前，大概2006年、2007年的時候，有很多在數(shù)字醫(yī)療上進(jìn)行的投資，很多創(chuàng)業(yè)公司可以與幾家醫(yī)院開展合作，因為當(dāng)時國家還沒有相應(yīng)的制度，也意味著沒有什么投資的方向給到大家。所以其實大家都不知道，尤其是很多國營的醫(yī)院都不知道應(yīng)該怎么樣去往前推，造成的結(jié)果就是無法放大規(guī)模。嘉和美康是第一批與超過一百家醫(yī)院建立合作的公司。
數(shù)字醫(yī)療4、5年前成為美國的熱門行業(yè)的時候，我們對投資這一類型的公司持比較謹(jǐn)慎的態(tài)度。許多人投資大量復(fù)制美國商業(yè)模式的中國初創(chuàng)企業(yè)，在這個領(lǐng)域我們拒絕了至少200—300家公司。其中的原因，是因為美國和中國的數(shù)字醫(yī)療需求非常不同，美國超過90%的醫(yī)院是私立醫(yī)院，而中國90%的患者去公立醫(yī)院。這也就是我們看到的2020年美國很難實現(xiàn)對個人防護(hù)裝備（PPE）或者呼吸機集中采購，而這些采購在中國醫(yī)院是非常容易完成的。因此中國市場與美國市場所需要的軟件和數(shù)字醫(yī)療是不同的。我們確實投資了一些我們認(rèn)為具有很大潛力的公司，包括梅斯醫(yī)學(xué)、微醫(yī)、妙手醫(yī)生、推想科技等等。所以我們是非?？春眠@個領(lǐng)域，但是還需要慢慢從不同的角度和需求出發(fā)來找到解決方案。
任峰：謝謝Nisa的分享。AI+醫(yī)療到數(shù)字醫(yī)療，我相信會是生物醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)的一個未來的發(fā)展方向。回到稍微偏技術(shù)一點的層面，請教一下開復(fù)老師。開復(fù)老師，對于AI賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，您個人最期待的科技驅(qū)動的突破口還有哪些？如果大膽的預(yù)測20年后，您能為我們勾勒出一個可實現(xiàn)的AI+生命科學(xué)的場景嗎？
李開復(fù)：我非常同意剛才Nisa說的各種例子。我覺得AI底層就是一個數(shù)字化的演進(jìn)，什么領(lǐng)域能夠變成數(shù)字化，它就可能用數(shù)據(jù)科學(xué)和AI來幫它提升價值。所以我們從電子病例到保險到醫(yī)療之間進(jìn)行了整合，也是我們重要的投資主軸。大家可能更有興趣的是以后會有什么神奇的AI出現(xiàn)，我覺得可以分成三個部分來講。第一部分，在新藥的研發(fā)跟加速方面，我們可以想像，如果我們現(xiàn)在對于靶點的發(fā)現(xiàn)，對于新的藥物去挖掘能夠變得很快的話，再下面就是測試。這兩個做好以后還是要做人體的測試，多大的程度我們可以用體外檢測或者用新的方法能夠更快的預(yù)測在人體的檢測會不會成功，甚至是不是可能來模擬這個過程，再進(jìn)一步縮短整個藥物研發(fā)的流程。因為當(dāng)一個流程這么長的時候，你把前面的兩、三階段變快了，最后第三階段就會變成你的瓶頸，所以怎么增快加速，或者怎么平行去做，更能夠篩選出做第三階段驗證更能成功的新藥。這些Insilico Medicine已經(jīng)在做，我們也投資了一些其他的公司。過程中還有一個自動化的問題，你要做這么多試驗，如果都要靠人來做，人也不能不吃飯、不睡覺、不休息，所以我們也投資了一家機器人公司，叫做鎂伽，他們基本可以完全自動化地讓一個實驗室一天24小時一周7天不斷地自動做試驗。如果有一天能夠真的完全打通一個閉環(huán)，生物科學(xué)家就可以和寫計算機程序的碼農(nóng)一樣了，他可以先寫一個程序，先測一個這個，你是一是這個，結(jié)果好的話我再換一個那個，幾乎就能夠遠(yuǎn)程的，而且非常高速度去測試各種醫(yī)療的可行性，使新藥研發(fā)變得更便宜、更快速、更有效，讓人類能夠受益，這肯定是一個方向。
第二個方向，從診斷的角度來看，現(xiàn)在大家聽到比較多的是影像相關(guān)的，肯定影像是一個非常好的切入點。因為現(xiàn)在計算機來識別人臉也好、物體也好、商品也好，做智能質(zhì)檢也好，都達(dá)到了或者超過了人類的水平，在MRI、CT方面也能做得一樣好。除了影像方面，我認(rèn)為整個醫(yī)療診斷的過程，如果我們放眼看個二、三十年，我毫無疑問地認(rèn)為AI機器人的診斷一定會超過醫(yī)生的水平。因為沒有醫(yī)生可以記得所有新發(fā)明的藥物，讀書的時候可以背很多，一旦每天忙著看病人，不可能對新的治療方法、藥物都能夠背得那么熟悉。而且每一個病人他可能有各種不同的情況，比如我自己當(dāng)年被診斷得癌癥的時候，我的醫(yī)生因為他對整個血液腫瘤進(jìn)行了通讀，但是沒有懂我得的這一種病，基本上造成了誤診。所以怎么樣個性化的去了解每一種疾病那么多的選擇，人的大腦是不夠用的，我認(rèn)為醫(yī)療更適合用人工智能來輔助診斷，前提是我們要把一切數(shù)字化，要有足夠多的病例。一個醫(yī)生他的能力來自哪里？可能來自他的一生看了1萬個病人，但是一套AI的診斷系統(tǒng)，它可以在很短的時間就看幾十億的病人，這學(xué)習(xí)到的內(nèi)容跟數(shù)據(jù)一定是巨大。
為什么每一個人都要有一種治療方法，現(xiàn)在很多藥物的發(fā)明也好，治療的手段也好，都是針對一種病人的一種、兩種或者三種辦法，但是為什么不是千人千面呢？就像我們每一個人去刷抖音的時候看到的內(nèi)容都是不一樣的，如果每個人刷的都是一樣的內(nèi)容你還會有興趣嗎？同樣的道理，我們每個人的基因不一樣，家族病史不一樣，過去的病例不一樣，所以每一個人都應(yīng)該有千人千面針對性的看法。何況我們今天基因排序已經(jīng)做得這么先進(jìn)了，基因排序是那么大的數(shù)字，醫(yī)生也不可能全部讀一遍，但是AI可以。所以長期來說，一個基于個人千人千面針對性的AI人工智能診斷機器是可以做得非常好的，但是這不代表醫(yī)生會被取代，因為AI沒有辦法成為患者打從內(nèi)心去信任的對象，讓病人講出自己過去各種的病史和家族的問題，而且醫(yī)生有更多的經(jīng)驗可以得到更多的數(shù)據(jù)。人機結(jié)合未來在醫(yī)療方面，在心理認(rèn)知或?qū)ψ约旱目祻?fù)增加信心方面，這些都是醫(yī)生可以做的，這兩者結(jié)合一定是能夠讓我們最健康的。
最后一點我想講的是機器人的方面。剛才已經(jīng)講了實驗室的機器人，我們知道有手術(shù)機器人，在未來這些都會繼續(xù)發(fā)展。今天的手術(shù)有機器人參與的已經(jīng)接近20%了，主導(dǎo)的也有百分之幾了，以后這些都會繼續(xù)增加，同時還會有更多新的機器人出現(xiàn)，比如納米機器人，它們甚至可以到我們的體內(nèi)，只有1、2個納米那么大，甚至可以幫助我們跟癌癥對抗。今天世界疫情導(dǎo)致全民對醫(yī)療健康特別關(guān)注的時候，AI 能夠做出的所有突破都可能會被更多人更快速去接受。所以我覺得二三十年以后，真的就是一個AI加上人的最好結(jié)合，未來20年的推動可能會大于人類過去幾千年所有歷史的累計。
任峰：謝謝開復(fù)老師給我們描繪了這么一個美好的前景，希望以后我們能看到人和機器人能夠和平共處、互相幫助、互相促進(jìn)。我們很快就要進(jìn)入媒體的提問環(huán)節(jié)了，最后我想請Nisa和開復(fù)老師，幫我們展望一下未來。因為我們中國在技術(shù)賦能醫(yī)藥創(chuàng)新領(lǐng)域一直想的是什么時候能成為全球的領(lǐng)先者，請問兩位老師，我們能成為全球的領(lǐng)導(dǎo)者嗎？過程中機遇和挑戰(zhàn)又是什么？同時也請兩位為今天的討論做一個總結(jié)性的收尾。
李開復(fù)：我覺得絕對是有希望的，但是會需要一些時間。希望來自于什么？剛才講了很多，但我覺得特別重要的幾點，一是中國有人口的優(yōu)勢，我們能夠更快速的去得到大數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)來推動技術(shù)的發(fā)展。而且數(shù)據(jù)的使用方面，中國在經(jīng)過脫敏保護(hù)個人隱私的前提之下是可以有更多的數(shù)據(jù)來累積的。首先中國的醫(yī)院就比美國最大的醫(yī)院大十幾二十倍，它的數(shù)據(jù)就多了。第二，有很多新的技術(shù)，比如聯(lián)邦學(xué)習(xí)，能把不同的醫(yī)院數(shù)據(jù)串起來，又不傷害各個用戶的隱私。而美國在隱私法方面，比如用HIPAA這樣的法律保護(hù)的有點過頭了，讓AI的工作者很難能夠拿到海量的數(shù)據(jù)。三是中國的科學(xué)家現(xiàn)在最厲害的兩批中國科學(xué)家就是學(xué)AI和學(xué)生物的（也許還有別的，但我認(rèn)識的就這兩群），所以中國并不缺在國際上值得尊敬的、快速崛起的新銳科學(xué)家，無論是看論文，還是看其它的指標(biāo)。
我覺得有很多美國或者歐洲的技術(shù)，其實已經(jīng)幾十年了，有點過時了。現(xiàn)在有好幾個因素來推動這些技術(shù)的替代，比如說用AI來做里面的一部分，或者是用體外檢測或者基因排序來取代傳統(tǒng)的方法。我們正在這樣一個特別重要的關(guān)鍵點，有可能是中國的科學(xué)家因為沒有過去的包袱，說某個公司一家獨大，我要做這個領(lǐng)域只有為他打工，中國有這么好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，有這么好的VC，有這么好的科學(xué)家，得到投資，可以用更新的技術(shù)、更精準(zhǔn)、更便宜的方法能夠打造出新的治療方法或者測序方法，或者機器、或者耗材等等。我們看到非常多公司現(xiàn)在在中國崛起，應(yīng)該是一個天時地利人和的好機會。因為在中國有數(shù)據(jù)跟人口的優(yōu)勢，科技也趕上了國外，而且很多科技正在處于改變潮態(tài)的時候，從傳統(tǒng)的方法進(jìn)入了新的AI基因排序和體外檢測技術(shù)推動的時代，我們處于非常好的時候。而且相當(dāng)高比例的中國型的創(chuàng)新讓中國走向世界舞臺會是創(chuàng)業(yè)型公司。
梁颕宇：我也非常認(rèn)同開復(fù)的觀點。中國AI+醫(yī)療的結(jié)合可以提高醫(yī)療的效率，包括線上診療，可以省去大量在醫(yī)院等待的時間，通過信息的對稱更便捷地匹配最好的醫(yī)生；也可以做到提升醫(yī)療的準(zhǔn)確性，用AI技術(shù)幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)地去做診斷；還可以節(jié)省勞動力，用AI制藥可以將上千上萬靶點的工作簡化，也就是Insilico Medicine去做的事情。在某些領(lǐng)域我覺得可以出現(xiàn)類似于Insilico Medicine國際的機會，我們對Insilico Medicine的期望是非常高的。
對于健康數(shù)據(jù)，不同的國家和地區(qū)會有不同的隱私法規(guī)，這對創(chuàng)業(yè)公司可能會是一個挑戰(zhàn)。數(shù)字醫(yī)療的業(yè)務(wù)模式在中國非常具有創(chuàng)新性，是在中國醫(yī)療體系和需求下形成的商業(yè)模式，這些模式必須適應(yīng)不同地區(qū)的醫(yī)療系統(tǒng)才能得以實現(xiàn)。因此它的模式不像藥物或者醫(yī)療設(shè)備銷售那樣千篇一律。除了某些商業(yè)模式，比如藥物發(fā)現(xiàn)、開發(fā)等等，我不確定要成為數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者是有那么容易的。下面還有一些其他的挑戰(zhàn)，但是如果無法拿到數(shù)據(jù)，或者拿到標(biāo)準(zhǔn)一致的數(shù)據(jù)的話，很多公司的發(fā)展還是有一定難度的。
以下為媒體問答實錄：
任峰：再一次感謝Nisa和開復(fù)老師的高峰對話，下面進(jìn)入媒體提問環(huán)節(jié)。第一個問題來自證券日報，對Nisa和開復(fù)老師兩位的提問。問題是AI醫(yī)療的投資壁壘在哪里？未來是否會繼續(xù)投資這個賽道的其他公司。
梁颕宇：我覺得團隊很重要。此外，用AI醫(yī)療或者數(shù)字醫(yī)療是不是真的可以解決問題，還是有其他的一些技術(shù)可以做得更好？如果用AI去做的話，數(shù)字醫(yī)療公司、AI公司他們拿到數(shù)據(jù)可能不是很好的數(shù)據(jù)，所以用AI去篩查很多不太好的數(shù)據(jù)其實是有點浪費時間。這是我們看到的問題。
李開復(fù)：我補充兩點。我們認(rèn)為海量的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是一個非常關(guān)鍵的成功的壁壘，所以我們會去了解一個公司他是否有或者能否得到獨家的數(shù)據(jù)，如果有的話會加分。第二，創(chuàng)業(yè)團隊AI的科學(xué)家不見得知道怎么去賣產(chǎn)品或者怎么去開發(fā)，但是對落地和渠道的理解還是需要的。第三，我們最喜歡看到的是像Insilico Medicine這樣有生物的專家+AI的專家大家一塊工作，也有充分的行業(yè)背景。
任峰：謝謝！下一個問題是開復(fù)老師的問題，來自于福布斯中國。問題是中國跑出了很多醫(yī)療頂級投資人和醫(yī)療機構(gòu)，醫(yī)療AI的賽道優(yōu)秀投資人的必備素質(zhì)是什么？
李開復(fù)：我們不會只看醫(yī)療AI的賽道，我們的醫(yī)療團隊投了大約20個醫(yī)療的項目。只是說看AI賽道的時候，我們可能就會把AI組跟醫(yī)療組搭配在一起看，這樣可能有一定的優(yōu)勢。我們還是非常重視那些真的有核心產(chǎn)品壁壘、有新發(fā)明能力的公司，而且知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)也比較重要。另外一方面，他真的要知道渠道怎么去落地。比如說醫(yī)療影像出了很多創(chuàng)業(yè)公司，有些公司落地的還不錯，但是大部分的影像公司研發(fā)出來以后，不知道怎么去賣一個AI識別MRI影像的技術(shù)，因為不知道怎么把這個技術(shù)/產(chǎn)品賣進(jìn)醫(yī)院，所以學(xué)習(xí)一個新市場的成本會很大，盡量避免需要從零切入一個市場。
任峰：謝謝開復(fù)老師。另一個問題同樣來自福布斯中國，請教Nisa，投資醫(yī)療AI和數(shù)字醫(yī)療，啟明創(chuàng)投認(rèn)為的機會和看中的企業(yè)應(yīng)該具備什么樣的特質(zhì)？
梁颕宇：關(guān)鍵還是管理團隊，就像我們之前討論過的，TMT背景和醫(yī)療背景的創(chuàng)業(yè)者會有不同的商業(yè)路徑，有一些數(shù)字醫(yī)療公司在收入和盈利情況尚不明確的時候，也會選擇對標(biāo)科技投資的標(biāo)的來進(jìn)行估值。我昨天剛好與一個數(shù)字醫(yī)療公司的CEO討論，是選偏科技類的投行還是選偏醫(yī)療的投行對其進(jìn)行上市服務(wù)?？萍碱愅缎杏袝r會給公司較高的估值，以便公司在IPO募資的時候獲得更多的資金。醫(yī)療投行類的公司會傾向于從公司長遠(yuǎn)發(fā)展，來給出更合理的估值。
AI和數(shù)字是現(xiàn)在很熱的字眼，我們會常常思考我們是否有不同的市場。本質(zhì)上來說，醫(yī)療健康是應(yīng)該幫助患者解決看病難、看病貴的問題，需要有一個高度監(jiān)管的醫(yī)療體系來開展業(yè)務(wù)，我們希望跟有熱情、有遠(yuǎn)見的企業(yè)家合作，像Alex一樣，為這個行業(yè)做一些貢獻(xiàn)。
任峰：謝謝Nisa。下一個問題來自于投資界，想請教開復(fù)老師，AI對于醫(yī)療究竟意味著什么？下一代的AI會是什么樣子的？將會在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮哪些應(yīng)用場景？
李開復(fù)：AI應(yīng)該是先以一個工具的角色來切入醫(yī)療的流程，因為醫(yī)療是一個發(fā)展了上千年的產(chǎn)業(yè)，大家有很熟悉的過程，看病的期待、醫(yī)院和保險公司等等都是一些非常成熟的產(chǎn)業(yè)。所以要去顛覆的話其實是很難的。在已有的體系里面，把不同的AI作為工具能夠提升效果，提高發(fā)明藥物的時間，增加它的成功概率，讓看病的人能夠更順利地解決他們的病情，把這些新技術(shù)當(dāng)作一個工具去輔助人或優(yōu)化流程。隨著時間的發(fā)展，我認(rèn)為在有些領(lǐng)域，慢慢的這些AI工具會變得處于非常核心的地位，人類來輔助AI，但這一定是一個人機協(xié)作的過程。總之應(yīng)該是一個賦能、增強，人加上AI，1+1大于3的過程。
任峰：謝謝開復(fù)老師。只有2分鐘的時間了，有個不情之請，請開復(fù)老師和Nisa作為Insilico Medicine投資人用一、兩句話表達(dá)一下對我們以后的期望。
李開復(fù)：Insilico Medicine在做一件偉大的事情，今天是一個非常重要的里程碑，對全人類都有機會做出巨大的貢獻(xiàn)，而且我們不要忘記了這只是第一步，未來還有很長的路要走，可以讓你們的貢獻(xiàn)繼續(xù)放大。
梁颕宇：我非常認(rèn)同開復(fù)剛才的說法，我們希望Insilico Medicine可以做成中國最好的AI醫(yī)療公司。畢竟現(xiàn)在中國的醫(yī)藥行業(yè)也很需要Insilico Medicine提供的服務(wù)。希望Insilico Medicine的團隊可以加快發(fā)展，可以跟更多的公司合作。
