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臨近2021，北京字節(jié)跳動在某招聘網(wǎng)站上掛出了一個新職位——生物信息工程師。月薪20-40K，每年15薪，這樣的薪資水平即使在北京也具有競爭力。

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在職位描述部分，該職位主要的工作，是NGS數(shù)據(jù)流程的搭建，腫瘤NGS檢測產(chǎn)品的設(shè)計、推廣、性能驗(yàn)證，和挖掘數(shù)據(jù)中潛在的產(chǎn)品化價值和研究方向。說得簡單點(diǎn)，字節(jié)跳動準(zhǔn)備進(jìn)軍NGS，并且最終的目的，很可能是想從數(shù)據(jù)中淘金。

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華為在2019年底同樣掛出了兩個與生物醫(yī)藥相關(guān)的崗位，其中之一也是基因組研發(fā)算法工程師，崗位核心職責(zé)較字節(jié)跳動更加聚焦，也直接指向用于基因組數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)；另一崗位則是藥物研發(fā)算法工程師，瞄準(zhǔn)計算機(jī)輔助藥物設(shè)計（CADD）方法的小分子藥物設(shè)計工作。

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到了2021年伊始，百度創(chuàng)始人李彥宏?duì)款^發(fā)起的百圖生科也提出了自己的人才計劃——“百萬領(lǐng)軍計劃” 及 “百萬青年領(lǐng)軍” 計劃，將分別用 100 萬美元年薪及 100 萬人民幣年薪以及其他技術(shù)平臺支持，吸引生物技術(shù) + AI 技術(shù)跨界融合人才。

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至此，字節(jié)跳動、華為、百度悉數(shù)入場，如果再考慮到已經(jīng)在云平臺和生物醫(yī)藥領(lǐng)域有深度布局的阿里和騰訊以及中科院計算所高性能中心，互聯(lián)網(wǎng)巨頭批量涌入生物醫(yī)藥領(lǐng)域，已經(jīng)成為了一股大勢。但這些科技企業(yè)，究竟將如何賦能生物醫(yī)藥這個年邁保守的產(chǎn)業(yè)？

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生物醫(yī)藥領(lǐng)域近兩年的火熱有目共睹，覬覦醫(yī)療許久的互聯(lián)網(wǎng)大廠們自然不會放過這個絕佳的機(jī)會。但是以生物技術(shù)驅(qū)動的生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，痛點(diǎn)有增無減。從效果來看，研發(fā)三高 (資金大，時間長，失敗率高)，產(chǎn)品三同(試驗(yàn)數(shù)據(jù)同，適應(yīng)癥同，療效同)的問題并未因生物技術(shù)研發(fā)而解決，反之，生物技術(shù)指向的領(lǐng)域極為有限，導(dǎo)致行業(yè)競爭愈發(fā)激烈，需要向信息領(lǐng)域求解，人工智能技術(shù)似乎正是醫(yī)藥領(lǐng)域苦尋多年的答案。人工智能在新藥研發(fā)上的應(yīng)用已經(jīng)從概念驗(yàn)證階段，正式進(jìn)入了大面積應(yīng)用層面，賦能藥品全生命周期管理。從底層的醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫，到數(shù)據(jù)應(yīng)用層面的真實(shí)世界研究；從最早期的化合物篩選，到臨床試驗(yàn)階段的患者招募，都能看到人工智能技術(shù)的身影。

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HPC切入生物醫(yī)藥領(lǐng)域的契機(jī)，主要是在于生物醫(yī)藥行業(yè)多年來積累的大量數(shù)據(jù)。2020年黨的十九屆四中全會，將數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，寫入了《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》中，從國家層面上認(rèn)可了數(shù)據(jù)的價值。并且，《意見》中還明確提出，要“推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放和共享”，“提升社會數(shù)據(jù)資源價值”和“加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源整合和安全保護(hù)”。因此圍繞著數(shù)據(jù)的整理和挖掘，將會成為未來一段時間內(nèi)，泛行業(yè)領(lǐng)域的主旋律。

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醫(yī)療健康行業(yè)，由于其診療應(yīng)用的特殊性，積累了大量的用戶/患者數(shù)據(jù)。如果能將這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，再通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行挖掘，有機(jī)會為醫(yī)療健康行業(yè)產(chǎn)生大量有價值的洞見。這也是為什么近幾年醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)持續(xù)火熱的原因。

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因此，近兩年AI輔助新藥研發(fā)企業(yè)的產(chǎn)出逐漸增多，“HPC+AI+醫(yī)療大數(shù)據(jù)”的價值開始得以體現(xiàn)，應(yīng)用場景也從化合物發(fā)現(xiàn)向其他領(lǐng)域擴(kuò)展。新藥研發(fā)的流程上，要經(jīng)過分子發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究、上市后研究等多個階段。而AI新藥研發(fā)的企業(yè)，就逐漸從早期分子發(fā)現(xiàn)的切入點(diǎn)向下游擴(kuò)張。

目前，已經(jīng)有多家AI輔助藥物研發(fā)公司在各個階段發(fā)力，在這些AI新藥研發(fā)的細(xì)分場景中，應(yīng)用到HPC的環(huán)節(jié)并不在少數(shù)，其中超過95%的公司在臨床前研究的化合物發(fā)現(xiàn)的環(huán)節(jié)中，這類應(yīng)用AI應(yīng)用也最為行業(yè)熟知：以往的化合物發(fā)現(xiàn)要依靠研發(fā)人員一個個的畫分子模型，效率低下且成本高。而在人工智能新藥研發(fā)的場景下，依托CADD技術(shù)，通過對藥物分子數(shù)據(jù)庫的深度學(xué)習(xí)，人工智能算法能從海量的分子中經(jīng)過分子機(jī)制和成藥可能性層層篩選，將傳統(tǒng)方法1-2年才能完成的早期分子篩選工作，縮短到一個月左右的時間。

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臨床前研究的AI化合物發(fā)現(xiàn)作為一個已經(jīng)相對成熟的賽道，國內(nèi)諸如晶泰科技、深度智耀、冰洲石生物科技等企業(yè)都切入這一環(huán)節(jié)，并且已經(jīng)有能力向全球級別的跨國藥企提供服務(wù)。比如晶泰科技早在2018年就與輝瑞宣布了戰(zhàn)略合作；深度智耀在2019年與中國醫(yī)藥簽署了全面戰(zhàn)略合作協(xié)議。

實(shí)際上，HPC在非藥物研發(fā)的醫(yī)療健康領(lǐng)域已經(jīng)找到了廣泛的應(yīng)用場景，對醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥械、保險等不同醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)角色提供全方位的算力支持。例如2020年大批上市的人工智能影像產(chǎn)品，HPC與AI算法結(jié)合，已經(jīng)陸續(xù)有產(chǎn)品產(chǎn)出。其在產(chǎn)品的研發(fā)階段，就需要利用HPC和深度學(xué)習(xí)算法，對影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。

但在藥物研發(fā)領(lǐng)域，仍然只有AI化合物發(fā)現(xiàn)發(fā)展相對成熟。

最近，利用AI計算蛋白質(zhì)折疊有了新的突破。枚舉每一種蛋白質(zhì)可能存在的結(jié)構(gòu)，花費(fèi)的時間甚至比宇宙的年齡還要長。在強(qiáng)大的算法與算力的支持下，DeepMind將運(yùn)算時間從數(shù)月縮短至了數(shù)小時。AI為生物學(xué)帶來了極致的效率革命，這對于人類攻克癌癥等疑難雜癥有著劃時代的意義，使得行業(yè)看到了新技術(shù)帶來產(chǎn)業(yè)革命的機(jī)會，這將大大加速藥物發(fā)現(xiàn)品類和速度。

要在數(shù)據(jù)洪流的時代實(shí)現(xiàn)重大的科學(xué)突破、分析基因組數(shù)據(jù)，應(yīng)用于藥物研發(fā)、疾病檢測、個性化治療，要依靠于更快、更便捷的對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理的新型技術(shù)。過去十年間，我們使用的分析計算技術(shù)不夠強(qiáng)大，無法分析這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)。蛋白質(zhì)破解的事件是一個標(biāo)志，在生命科學(xué)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展需要領(lǐng)先的HPC系統(tǒng)，分析和計算復(fù)雜的、散點(diǎn)化、非結(jié)構(gòu)化的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)。

“大數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)大。大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，同時還要有挖掘數(shù)據(jù)的能力，才能最終產(chǎn)出洞見?！眻D靈-達(dá)爾文實(shí)驗(yàn)室副主任、哲源科技COO趙宇告訴動脈網(wǎng)。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，人工智能技術(shù)（算法）提供了數(shù)據(jù)解讀的工具，但是算法效率提升的需求愈發(fā)嚴(yán)重，因此也牽出了另一關(guān)鍵要素“算力”。HPC就是算力的主要來源之一。

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HPC作為一種算力基礎(chǔ)設(shè)施，在于云計算和超算中心的廣泛應(yīng)用。在具體的應(yīng)用上，云計算更適應(yīng)于海量任務(wù)并發(fā)，但單個計算并不特別復(fù)雜的場景；而超算中心則在單一復(fù)雜問題的解決上，表現(xiàn)更佳。

在我國超級計算機(jī)事業(yè)發(fā)展這些年居于世界前列，世界第一的超算的地位與美國不斷輪換占據(jù)，超算事業(yè)逐步從研究階段進(jìn)入全面應(yīng)用層。比如中科院計算技術(shù)研究所，在二十年前就將“生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)識別”作為基礎(chǔ)戰(zhàn)略研究方向，依托于計算所世界級超算技術(shù)推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革。

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當(dāng)各家都集中于臨床前研究時，突破舒適區(qū)并不容易，但是現(xiàn)在已經(jīng)有頭部企業(yè)開始做出這方面的嘗試。比如全球范圍內(nèi)的知名企業(yè)Insilico medicine，如今就已經(jīng)不再局限在化合物發(fā)現(xiàn)這一細(xì)分領(lǐng)域上，而是向外拓展到更復(fù)雜的藥物研發(fā)全流程。

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2016年Insilico Medicine在Molecular Pharmaceutics上發(fā)表論文，展示了自己對深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用，提出可以利用轉(zhuǎn)錄反應(yīng)數(shù)據(jù)對分子治療的類別進(jìn)行預(yù)測，也讓自己一時間名聲大噪。隨后在2016-2019年，Insilico Medicine一直保持著自己研究成果的產(chǎn)出，在一級市場的融資也一直順風(fēng)順?biāo)?018年，藥明康德領(lǐng)投了Insilico Medicine的戰(zhàn)略融資，并與其就靶點(diǎn)鑒定、藥物發(fā)現(xiàn)、抗衰老研究等方面達(dá)成合作。

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（圖片來自Insilico Medicine官網(wǎng)）

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Insilico Medicine如今的業(yè)務(wù)已經(jīng)從化合物發(fā)現(xiàn)外延到了新藥研發(fā)全流程。其業(yè)務(wù)構(gòu)成分為三大板塊，分別是早期靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，藥物分子發(fā)現(xiàn)和臨床試驗(yàn)預(yù)測。可以說像Insilico這樣已經(jīng)走到業(yè)界第一梯隊(duì)的企業(yè)，已經(jīng)有能力為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)提供全方位的AI新藥研發(fā)服務(wù)。也正是這樣的原因，德國巨頭默克集團(tuán)選擇了Incilico作為自己的合作伙伴，將Insilico的平臺整合到自己的藥物發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目中。

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傳統(tǒng)的新藥研發(fā)模式正在變得越來越困難。以往積累的大量的研究數(shù)據(jù)難以被人工全面覆蓋；藥物靶點(diǎn)研發(fā)和適應(yīng)癥選擇被有限的人類經(jīng)驗(yàn)和知識鎖死；先導(dǎo)化合物的潛在效應(yīng)和副作用難以被人工預(yù)測；多中心臨床試驗(yàn)的人力成本越來越高。

以人類經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)的新藥研發(fā)邏輯正在精準(zhǔn)化、高效化的研發(fā)需求下逐漸瓦解。尤其在創(chuàng)新藥領(lǐng)域競爭逐漸激化的當(dāng)下，這些問題促使新藥研發(fā)企業(yè)必須尋找新的技術(shù)突破口，研發(fā)人員群體有從生物技術(shù)向IT部門轉(zhuǎn)移的趨勢，并期望借助社會上IT力量解決自身行業(yè)困局。

而IT巨頭在切入生物醫(yī)藥行業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域時，其巨頭的平臺基因自然涌現(xiàn)，主要是通過HPC支撐研發(fā)服務(wù)平臺，進(jìn)而賦能新藥研發(fā)，或是基因組數(shù)據(jù)挖掘。尤其是人工智能新藥研發(fā)領(lǐng)域的臨床前研究，目前的發(fā)展已經(jīng)比較成熟，正是對算力需求旺盛的階段。

幾家積極布局的互聯(lián)網(wǎng)巨頭中，除了字節(jié)跳動還沒有涉及這一部分的業(yè)務(wù)，百度、華為、騰訊、阿里，計算所，都基于自己的云計算的建設(shè)服務(wù)平臺，提供服務(wù)。切入的場景覆蓋了藥物分子發(fā)現(xiàn)、藥物靶點(diǎn)篩選、分子動力學(xué)模擬、新抗原預(yù)測、基因組解讀等多個方面。

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在這一點(diǎn)上，百度的策略更加聚焦。醫(yī)療健康行業(yè)的產(chǎn)業(yè)角色之間，需求交叉點(diǎn)很少，因而應(yīng)對于需求的解決方案也因?yàn)獒槍Σ煌漠a(chǎn)業(yè)角色而互相孤立。百度的選擇是，將針對不同產(chǎn)業(yè)角色的提供的服務(wù)拆分，從而使自己的賦能能力更加集中。因此百度在2020年下半年推出了百圖生科，從生物計算切入，賦能生物醫(yī)藥領(lǐng)域。

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百圖生科不是百度在推出的第一款重度垂直醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)品，此前的靈醫(yī)智惠已經(jīng)在醫(yī)院場景中找到了自己的定位，尤其在眼底篩查和基層醫(yī)療方面核心突破。2020年下半年發(fā)布的百圖生科，則將自己的目光聚焦到了醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，定位于生物計算技術(shù)驅(qū)動的生命科學(xué)平臺公司，致力于用高性能生物計算和多組學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)加速創(chuàng)新藥物和早篩早診等精準(zhǔn)生命科學(xué)產(chǎn)品的研發(fā)，力圖讓更多疾病可預(yù)警、可控制、可治愈，實(shí)現(xiàn)人類百歲健康夢想。

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由于AI新藥研發(fā)發(fā)展的成熟度，幾大科技巨頭都通過自己的云平臺為AI新藥研發(fā)提供支撐。這些云平臺一方面向AI新藥研發(fā)企業(yè)開放自己的算力，幫助AI新藥研發(fā)企業(yè)更快的實(shí)現(xiàn)自己的研發(fā)目標(biāo)。另一方面，部分科技巨頭逐漸不再滿足于通過自己的合作伙伴對外輸出，走上了自建平臺，直接向醫(yī)藥企業(yè)提供服務(wù)的道路。

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騰訊在2020年7月正式發(fā)布了自己的首個AI驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)平臺“云深智藥”。脫胎于騰訊AI Lab機(jī)器學(xué)習(xí)中心，云深智藥在平臺服務(wù)的基礎(chǔ)上，還為藥企提供定制化的服務(wù)，滿足藥企針對特定靶點(diǎn)或數(shù)據(jù)體系的個性化需求。

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有別于其他的AI新藥研發(fā)平臺，云深智藥在小分子藥物發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上還增加了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的服務(wù)。2020年谷歌旗下Deepmind的Alpha系統(tǒng)在第14屆國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽(CASP)上大放異彩，預(yù)測精度幾乎接近實(shí)驗(yàn)方法。實(shí)際上在這一領(lǐng)域中，騰訊AI Lab也已經(jīng)進(jìn)行了多年的研究，其聯(lián)合研究成果還在2020年11月登上了 Nature 子刊《Nature Communications》。騰訊AI Lab將自己的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測工具定名為tFold，云深智藥對外開放的，正是這一工具的公測版本。

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華為EIHealth并非只面向新藥研發(fā)，其覆蓋的三個主要方向，基因組分析、藥物研發(fā)和臨床研究都是當(dāng)下HPC切入的核心場景。這三大應(yīng)用場景已經(jīng)發(fā)展多年，并且也發(fā)展的比較成熟。藥物研發(fā)自不待言；基因檢測方面，Illumina和華大基因都在2018年在國內(nèi)推出了自己的基因云平臺BaseSpace和BGI Online；臨床研究方面，影像云早已是各大云平臺的標(biāo)準(zhǔn)配置，生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)也是近兩年基因檢測行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)之一。

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在幾大科技巨頭組建的人工智能平臺中，最年輕的百圖生科卻釋放出了最宏大的愿景。百圖生科將自己的發(fā)展設(shè)定為兩個階段，第一階段利用前沿AI技術(shù)構(gòu)建完整的生物計算平臺，并與提供新的數(shù)據(jù)軸和新的數(shù)據(jù)分析、藥物設(shè)計工具的初創(chuàng)企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)攜手，構(gòu)建生物計算生態(tài)，為生命科學(xué)企業(yè)和科研用戶提供豐富的工具能力和完整的解決方案，做好服務(wù)。第二階段，還將深度參與或主導(dǎo)發(fā)起新型精準(zhǔn)藥物和精準(zhǔn)診斷產(chǎn)品的研發(fā)，攜手合作伙伴，為社會貢獻(xiàn)極具創(chuàng)新性的精準(zhǔn)生命科學(xué)產(chǎn)品。

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乍看起來百圖生科的目標(biāo)似乎與其他云平臺切入生物醫(yī)藥的方式并無兩樣。但是“多組學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)”將百圖生科與其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭區(qū)分開來，這其中涉及到數(shù)據(jù)挖掘中對算力的需求情況。多維度的數(shù)據(jù)分析，對算力的需求會呈指數(shù)型增長，當(dāng)數(shù)據(jù)范圍最終覆蓋到患者診療階段中的全方位數(shù)據(jù)時，僅使用多CPU并行的HPC可能已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)挖掘的需要，要借助“超算”才能實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的全面挖掘。

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中科院計算所布局最早，平臺已經(jīng)初具規(guī)模。早在上世紀(jì)末，中科院計算所就開始面向生命科學(xué)布局，計算所從參與百分之一人類基因組計劃開始，持續(xù)積累，以國家科研課題（NSFC、863，973，中科院重大課題，重點(diǎn)研發(fā)計劃）為契機(jī)，將信息科學(xué)與生物醫(yī)學(xué)深度交叉融合，作出了很多核心技術(shù)。在計算所高性能中心主任、中科院計算所西部高等技術(shù)研究院院長譚光明教授帶領(lǐng)下，以國家隊(duì)身份首倡“計算醫(yī)學(xué)”，提出以系統(tǒng)論為指導(dǎo)思想 ，采用密集數(shù)據(jù)驅(qū)動為科研范式，以人工智能為方法，以高性能計算為支撐，通過知識模型+數(shù)據(jù)模型的雙輪驅(qū)動，為生物醫(yī)藥領(lǐng)域全鏈條產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)全新洞見與解決方案。

哲源科技是由中科院計算所孵化的面向生物醫(yī)藥領(lǐng)域的人工智能企業(yè)。其研發(fā)的計算醫(yī)學(xué)平臺目標(biāo)是建立藥物研發(fā)數(shù)字試驗(yàn)場。雖然全流程技術(shù)均有儲備，目前在三個方面展現(xiàn)了價值：1、發(fā)現(xiàn)全新的藥物靶點(diǎn)；2、基于全新機(jī)制性標(biāo)志物，為臨床研究建立入排條件，設(shè)計藥物聯(lián)用方案以及挽救失敗的臨床三期；3、為上市后藥物拓展新適應(yīng)癥。

哲源所提到的服務(wù)也正是Insilico未能觸及的全新藥物標(biāo)志物開發(fā)，哲源正在深入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)疾病機(jī)理機(jī)制，研究藥物與真實(shí)人體的匹配。大多數(shù)行業(yè)中的企業(yè)都還在嘗試借助生物計算，直接從特定細(xì)分領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)中挖掘洞見。而哲源通過自建的計算醫(yī)學(xué)平臺將單個基因或蛋白功能的解釋轉(zhuǎn)向從系統(tǒng)生物學(xué)、尤其是細(xì)胞功能和信號通路的解釋，并從中挖掘Pattern級新型機(jī)制性標(biāo)志物。

實(shí)現(xiàn)了從生物計算到計算醫(yī)學(xué)的突破，極大提高了從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生新洞見的能力。“經(jīng)過這些年的基礎(chǔ)工作，我們團(tuán)隊(duì)已經(jīng)產(chǎn)出了400多個細(xì)胞內(nèi)確定性事件基礎(chǔ)模型，可以組合出無數(shù)種不同的腫瘤進(jìn)化情況，足以為每個疾病構(gòu)造獨(dú)特的數(shù)字生命方程?！壁w宇說。

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機(jī)制性標(biāo)志物，顧名思義，不僅是標(biāo)志物，還反映出機(jī)制。以FOLFOX的肝動脈灌注方案為例，該方案在部分肝癌患者中可以顯著延長OS，然而臨床有效患者只占30%。哲源在該案例中開發(fā)出機(jī)制性標(biāo)志物，精確區(qū)分人群，明確了耐藥機(jī)制，進(jìn)而根據(jù)機(jī)制提出全新的聯(lián)合用藥方案（為藥物提供了新適應(yīng)癥），最終結(jié)果將受益人群提高到60-80%。

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在免疫治療方面，哲源也同樣展示出計算醫(yī)學(xué)平臺多項(xiàng)能力，為藥物研發(fā)提供了新的思路。例如，如何使EGFR突變陽性的非小細(xì)胞肺癌患者也能從使用Pd-1/Pd-L1單抗藥物上顯著獲益？這是當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域的圣杯問題。

在理解機(jī)制的基礎(chǔ)上，哲源提出了Pd-1/Pd-L1單抗聯(lián)用不同藥物，都可以幫助患者獲益。這種基于機(jī)制理解設(shè)計藥物聯(lián)用方案的能力，為扎堆研發(fā)免疫藥物的藥廠提供解決方案。

在計算醫(yī)學(xué)平臺引導(dǎo)下，不同藥廠可以面向不同適應(yīng)癥進(jìn)行更專注的臨床試驗(yàn)，不僅提高臨床試驗(yàn)的成功率，也能找到專屬自己的適應(yīng)癥，更容易招募患者，更能加速完成申報。

面對需求和行業(yè)痛點(diǎn)，巨頭紛紛通過重投入的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)自己的服務(wù)平臺，總結(jié)來看，真正可以獲得行業(yè)突破的服務(wù)平臺需要符合以下特征：

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• （1）?深刻洞察醫(yī)療健康行業(yè)發(fā)展的方向，了解痛點(diǎn)的意義；

• （2）?有能力了解并數(shù)字刻畫疾病的本質(zhì)，以及藥物機(jī)制，解鎖人類經(jīng)驗(yàn)和知識的限制；

• （3）?有能力建立全流程AI算法平臺，為藥物研發(fā)提供從藥物靶點(diǎn)、化合物設(shè)計、 標(biāo)志物開發(fā)、以及最優(yōu)適應(yīng)癥篩選的所有工具；

• （4）?擁有HPC搭建的能力，將計算構(gòu)架、平臺、應(yīng)用直接對接到醫(yī)療實(shí)踐中；

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知識圖譜的擴(kuò)張是基礎(chǔ)。只切入分子發(fā)現(xiàn)時，企業(yè)的知識圖譜，只要覆蓋與潛在藥物分子相關(guān)的研究數(shù)據(jù)，就足夠完成分子發(fā)現(xiàn)工作。但當(dāng)其覆蓋面逐步向臨床研究擴(kuò)張時，知識圖譜就需要相應(yīng)的從藥學(xué)知識圖譜，擴(kuò)大到覆蓋面更廣的醫(yī)學(xué)知識圖譜。

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算力的擴(kuò)張及掌控是必要條件。知識圖譜擴(kuò)大到醫(yī)學(xué)范圍后，需要分析的數(shù)據(jù)量顯著上升。因此在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，自然也需要更高的算力支撐以及超算并行優(yōu)化技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。

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算法的迭代更新是方法。在有了知識圖譜和算力的基礎(chǔ)之后，企業(yè)才能開始從大數(shù)據(jù)中尋找洞見，并在不斷研究的過程中，持續(xù)迭代算法。

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當(dāng)下各巨頭憑借超高投入的云計算和超算中心，已經(jīng)為人工智能技術(shù)的應(yīng)用搭建好了算力基礎(chǔ)設(shè)施。并致力于在基礎(chǔ)設(shè)施上搭建云服務(wù)平臺，隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步擴(kuò)張，藥企認(rèn)知進(jìn)一步提升，以及對各種在精細(xì)場景下應(yīng)用的需求升級，對于算力的需求也將會幾何倍數(shù)擴(kuò)大，對于服務(wù)平臺的工具屬性要求進(jìn)一步提升，相應(yīng)的，也需要云計算/超算中心持續(xù)提升自己的性能。

總之，無論是科技巨頭，抑或是哲源科技這樣的“國家隊(duì)”企業(yè)，都將成為在計算醫(yī)學(xué)不同方面探索和發(fā)揮的生力軍，掘金生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)萬億級的市場。