2024-12-31 13:24 | 來源:電鰻快報 | 作者:俠名 | [上市公司] 字號變大| 字號變小
從目前的行業生態來看，AI的三大核心要素包括算法、算力和數據。其中，數據已成為AI及大模型訓練的基座。貝瑞基因(000710.SZ)從基因組數據這一細分領域突出重圍，在人工智....
????????12月24日，上海印發《上海市發展醫學人工智能工作方案》，提出支持在腦科學與腦機接口、計算生物學等醫學前沿領域的創新探索，基于多模態大模型開展智能醫學影像輔助診斷，提升醫療器械智能化水平;11月，國家醫保局首次明確人工智能輔助診斷、數字化影像如何收費，規范人工智能輔助診斷類收費……
????????小到藥企聘任有AI新技術類背景的高管，大到各地擬打造AI醫療高地、國家政策出臺，AI醫療融入生活已成為各方面的共同愿景。
????????AI醫療風向如何?答案是不言而喻的?？梢钥吹降氖?，二級市場已有行動。今年，AI醫療概念股普漲，AI制藥板塊在近三個月內已從700點左右漲至900點以上。不論投資者用何投票，AI醫療的風口上，早已有人占了席位。
????????AI的風已吹向醫療賽道
????????在“AI+”這一命題下，“醫療”已成為必選。據蛋殼研究院《2023年醫療人工智能報告》，九大大模型應用領域中，近30%的大模型適用于2個及以上分類中的應用場景。其中，“輔助決策”“質控”“患者服務”應用場景是醫療大模型最為集中的細分領域，其次是“中醫”與“新藥研發”，“科學研究”與“治療方案生成”領域的大模型相對稀缺。
????????“十年磨一劍”一直是新藥研發領域“通病”，除了花費大量的人力物力，研發過程緩慢尤其是行業無法逾越的難題。即便是老藥新用，開發一個新的適應癥也并不一定能最終成功。
????????“隨著AI技術的引入，醫療科研范式正在發生根本性變化。”全國政協委員、工業和信息化部原副部長王江平曾公開如此表示。
????????如今，通過大數據分析、機器學習和深度學習等手段，能夠高效地處理和分析海量的醫療數據，為醫生和研究人員提供更為精準、全面的診斷依據和科研支持，大幅提升藥物研發的效率和精準性。比如，華為云盤古藥物分子大模型提出了針對化合物表征學習的全新深度學習網絡架構，有效提升了藥物設計效率;騰訊人工智能實驗室自研的“tFold”工具有效提升了蛋白質結構預測精度。
????????除了藥，AI也已進駐“械”這一領域。從目前來看，我國AI醫療器械尤以醫學影像類產出最為突出，逐漸成為醫生的“左膀右臂”。相較于以往，AI可以更精準地比對CT影像，結合患者過往病史作出判斷，發出預警。
????????關于“AI如何走入臨床”這一命題，一線已給出了答案。今年3月，海淀醫院骨科開展了機器人輔助膝關節置換手術，進入了創傷、脊柱、關節全面開展機器人智能手術時代;12月，浙江省衛健委與螞蟻深度合作的數字健康人“安診兒”2.0正式上線，可為患者提供智能名醫孿生、智能報告解讀、智能健康檔案、智能就醫陪診等服務。
????????事實上，AI正扮演著越來越重要的角色，全國各地醫院已試水“AI智慧門診”“AI取號”“AI輔助診斷”等多樣化醫療手段。不少行業聲音認為，未來，“AI醫生”“AI醫院”也將逐漸鋪陳開來。
????????“AI+醫療”正在打造整個大健康行業的新質生產力。據公開報道，多家機構預測，“AI+醫療”市場規模將持續高速增長，到2032年或將達到700億美元(合約5000億元人民幣)。
????????組建基因組數據庫核心競爭力，貝瑞基因實現“突圍”
????????從目前的行業生態來看，AI的三大核心要素包括算法、算力和數據。其中，數據已成為AI及大模型訓練的基座。貝瑞基因(000710.SZ)從基因組數據這一細分領域突出重圍，在人工智能行業獨樹一幟。
????????公開資料顯示，貝瑞基因注重技術的自主研發，其PCR-free技術、極速信息分析法、變異位點注釋及檢測系統、智能注釋解讀系統等核心技術涵蓋了基因檢測的各個環節：從快速建庫、快速生物信息對比、高效生物信息算法到注釋解讀及大數據集成等。
????????其基因組數據庫作為公司的核心競爭力，年產出的基因數據量已超過PB級，且在標準/結構化數據及人工智能數據算法、對臨床信息解讀等方面的優勢日益凸顯。
????????憑借這些優勢，貝瑞基因深入挖掘出一批人群特有的變異位點、插入缺失片段和拷貝數變異，揭示了人群一系列遺傳突變規律，為重大疾病的預測、診斷和治療奠定重要基礎。同時，公司自主研發了NLPearl遺傳疾病人工智能臨床決策支持系統、CNVisi智能報告解讀系統，為科研和臨床工作者提供智能決策支持和整體解決方案。
????????在大數據挖掘方面，貝瑞基因不僅擁有PB級別的臨床級基因數據，還擁有一大批具有計算機學、基因組學、遺傳學等多學科背景的高端人才和海量數據處理能力。截至2019年7月，貝瑞基因已積累并成功挖掘300萬人群大數據的變異圖譜，包括百萬健康人群CNV大數據，百萬健康人群SNP/InDel大數據，5萬患者人群CNV大數據，10萬人群WES大數據。目前公司在百萬級人群變異圖譜挖掘的基礎上，正進一步進行基因型-表型大數據挖掘工作。
????????未來，貝瑞基因將依托自主研發的數據處理技術和算法，整合包括基因知識、科研文獻和臨床數據在內的大量公開數據庫，并結合公司多年來積累的自有數據庫，將廣泛的遺傳信息、表型數據和臨床試驗數據涵蓋其中，構建起百億級知識圖譜，實現知識信息的快速融合，有效提高數據的準確性以及查詢和分析數據的效率。
????????據貝瑞基因2023年年報，公司的“基因大數據和人工智能算法的研究 ”研發項目正在開發中，該項目旨在提高檢測效率，提升產品易用性。擬達到的目標為：建立智能數據平臺，開發人工智能產品。
????????截至2023年，貝瑞基因的研發人員已增長至183人次，同比大增近三分之一，研發投入金額也進一步提升至1.3億元。
《電鰻快報》
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