IBM 李少春-IBM混合云和人工智能科技赋能医疗行业和创新应用

医疗行业变化

新一代数字化技术的飞速发展为我们的工作和生活带来了改变。以人工智能为例，通过海量算力的支持，AI在竞技棋类比赛上获得领先的成绩，2021年初Nature杂志封面上提到IBM人工智能辩论系统Project Debater同欧洲顶尖辩论选手同台竞技，在拿到辩题后的短短几分钟内准备好所有论据，让大家看到人工智能在认知智能发展到了新的里程碑。在医药研发方面，中国香港的一家初创公司仅耗时18个月，花费200万美元，通过人工智能发现了治疗肺纤维化的新靶点，然后从无到有设计了一个新的药物分子来靶向这个靶点，这也是全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物推进到临床前。

中国十四五规划中提出数字化技术的应用场景在智慧医疗，包括：完善电子健康档案和病历、电子处方等数据库，加快医疗卫生机构数据共享；推广远程医疗，推进医学影像辅助判读、临床辅助诊断等应用；运用大数据提升对医疗机构和医疗行为的监管能力。疫情大大加速了医疗行业数字化转型和重塑的进程，IBM全球CEO的调研数据显示，52%的受访者预计物联网、云和AI将成为未来3-5年的核心技术。

在数字化医疗和平台能力大变革的时代，IBM总结得出：医疗要以患者为中心，帮助患者更快地得到正确的治疗；在医疗、医药、保险、政府等各方面提高质量、效率，管理成本和竞争优势；技术能起到赋能作用，能够在医疗生态行业里起到支持数字化重塑和转型，在混合云和平台的基础之上，利用数据AI和分析的能力，加速整个企业内部和行业的数据共享、数据分析、数据应用变现的能力。

数字化技术赋能临床试验

新药研发和临床实验是医疗行业的两大热门话题，各大知名药企，都在通过大数据和数字化技术加速信息的搜索整合、靶点的选取以及药物的设计合成，有效性预测以及临床数据的分析，但尽管技术在不断进步，临床试验仍然成本高昂，耗时耗力且效率低下，数据显示，60%~70%的药物研发时间花费在临床实验上面，而86%的临床试验遭遇到了延迟。

疫情期间，80%非新冠相关的临床实验不得不推迟。同时医疗行业和监管机构都在努力探索临床试验的新方法，美国FDA、欧盟和EFPIA（欧洲制药工业协会）联合分别推出相应计划尝试远程去中心化临床试验。2020年7月1日我国《药物临床试验质量管理规范(2020修订)》起生效，规范了临床试验各项要求，划清各方责任，加强受试者保护，同时也为临床试验数字化排除了各种法规障碍。2020年4月30日国家药品监督管理局药品审评中心《新冠肺炎疫情期间药物临床试验管理指导原则》明确提出，随着临床试验电子化系统中远程检查和据管理系统建设的逐渐成熟，疫情期间可采用远程的数字化技术来有效开展药物临床试验。

在监管部门的良好引导下，全球领先医药企业也在积极推进虚拟临床实验和远程临床实验，通过视频的方式和在线的方式确保患者执行同意，把药物研究的药物运送到患者的家中，进行远程管理研究的行为，包括利用可穿戴设备和一体化临床试验平台支持去中心化临床试验。

自从1947年国际上第一次开展药物临床试验以来，临床试验经历了标准化、电子化、智能化以及数字化的发展。基于统计发现在疫情期间，IBM一体化临床试验平台的ePro功能的使用在持续增长，获得了积极的药企和CRO公司的反馈。我们期待在不久的未来，临床试验可以通过可穿戴智能设备、数据集成等方式远程地自动反馈临床数据，支持患者在家中开展临床试验，目前去中心化临床试验应用在所有适应症仍存在局限，也需要行业标准和法规的支持。这对技术工具和平台支持的提出了更高的要求，IBM临床试验和数据分析平台可以做到无缝融合各类关键临床试验数据、提供数字化高效工具和积极的生态合作伙伴，从开放性、安全性、合规性的角度，积极支持全球的去中心化临床试验的开展，实现生态的共赢。

可信的数字化智慧医疗平台

在智慧医疗方面，IBM在2021年全球CEO调研中发现，从创新从技术引领到生态合作平台化经济，都是药企CEO关注的重点。

如何成为智慧医疗的平台性企业，在数以万计的平台中如何脱颖而出，如果更好地利用数字化技术？IBM总结了4大重要的因素，首先是长时间积累和深入医疗行业专长，找到自身的特长和专业方向建立专业壁垒。第二是提供和管理标准化的医疗的数据和分析能力，制定数据战略，通过分析洞察数据的价值。第三是通过提供专业的产品方法工具和服务，实现数字化医疗洞察。通过预测性能力，结合业务流程，优化内部运营和外部生态供应链，形成可循环的创新洞察。最后是建立在企业及安全可信和医疗合规的混合云的平台的基础之上，IBM也在积极和政府机构、医院、药厂、保险公司以及科技企业推进合作，通过以上四方面能力来推进智慧医疗的技术在全世界的创新和落地。

IBM一直致力于智慧医疗平台的建设和生态合作，比如：IBM RXN工具结合人工智能、自动化和云计算技术加速化学发现，能够预测有机化学化学反应的合成过程，以及逆合成路径，基于Transformer的语言模型，可以预测化学反应最可能的结果或理解化学程序的自然语言描述。https://rxn.res.ibm.com/

 

 

随着越来越多的CRO和制药公司、领先技术企业开始着手研究下一代的临床试验技术，新药研发的生态也在产生巨大的转变，未来是传统临床试验与去中心化临床试验相结合。技术和场景的结合选择非常重要，既要保证平台开放性，比如把不同类型的数据结合在平台上面，又要保证数据的准确性和安全性，支持合规和监管的考虑，还要从用户的角度考虑如何更好地实现以受试者和患者为中心。IBM 一体化临床开发平台，IBM Clinical Development® 是业界领先的一体化临床试验平台，通过领先技术、数字化能力以及用户体验，该开展临床实验项目系统建库启动的速度，比业界标准缩短接近80%，节省成本和带来更好的质量。https://www.ibm.com/cn-zh/products/clinical-development

IBM Micromedex®提供循证为基础的药品知识库和药物临床决策、患者教育、药品市场资讯的知识资源库，包含来自8500种期刊和750000种出版物的深度临床证据。以及英国、瑞士、美国知名药典库。在40多年内,被80多个国家的5000多名客户使用。2011年，广东省药学会发起并与中国药学会科技开发中心、北京协和医院共同主编我国第一部以循证医学为基础的超说明书用药学术专著 --《超药品说明书用药参考》，该书2013年第1版，2019年第2版均由人民卫生出版社出版，书中提出利用Micromedex®循证分级系统对超说明书用药进行评价。广东省药学会持续11年推动合理的超说明书用药法规突破，连续7年参考Micromedex®循证分级系统。目前超说明书用药写入2021年8月20日通过的新版《中华人民共和国医师法》。http://www.sinopharmacy.com.cn/notification/2314.html

https://www.ibm.com/cn-zh/watson-health/about/micromedex

IBM在2018年发布了数字疗法的调研白皮书，通过和合作伙伴的合作倡导数字疗法的创新，通过数据统计可以看出，数字疗法能够更好的提高患者的参与度，改善以慢病为主的疗效，和更好的降低成本。

 

在新药发现、临床实验、真实世界研究、下一代数字疗法，循证医学知识等场景，可作为端到端的的工具和服务的能力，构建一体化的数字化医疗的平台，支持生命科学企业的数字化转型和新的生态构成。

可信的医疗和医药区块链网络Trusted Network

其中一个科技推动医疗健康创新的案例是数字医疗健康通行证。健康通行证是一种可验证、防篡改的数字凭证，可以根据组织或当地卫生部门的要求，帮助组织确定员工、访客或客户进入某一地点时的健康状态，助力组织重返办公复工，同时帮助他们以高效、安全、自愿和尊重隐私的方式优先考虑员工和客户的健康和安全。

Moderna和IBM针对新冠疫苗供应链和健康护照共享合作基于区块链技术构建的数字健康通：旨在帮助个人保持对其个人健康信息的控制，并以安全、可验证和可信的方式共享这些信息。组织可以使用该解决方案根据组织指定的标准（如检测结果、接种记录和体温检查）验证员工、客户和旅行者的健康凭据。提供端到端可追溯性的疫苗管理解决方案：以解决潜在的供应链中断问题。这些解决方案使政府和医疗保健提供商能够在从生产设施到管理站点的复杂的COVID-19供应链中快速、安全地共享有关单个疫苗批次的数据。

IBM通过调研发现，由于运输不正确照成近25%的疫苗到达目的地时发生了降解。在重点药物和疫苗方面，供应链中断不仅仅是一种不便。制药公司需要能预测到潜在的供药中断，并相应地为其制定计划，同时保持有效性和完整性。根据Cardinal Health 的一项调查，40%的医疗保健提供者取消了手术，69%的医疗保健提供者因缺乏医疗用品而重新安排了手术。能够预测供应链中断可以节省大量成本，并有助于改善患者和员工的体验。在整个过程之中，区块链作为可信的网络，可以支持医药和医疗的区块链创新，包括建立供应链的完整性，更好的结合IOT设备识别高价值温度敏感产品的污染。确保货架上和药房里的产品是真实的。分析可以挖掘新的商业机会，改善库存管理，提高效率，对原料采购的中断发出预警，并在几秒钟内确定被召回产品的位置。

安全,合规和可信的信息架构支持发挥人工智能

IBM的产品和解决方案通过帮助企业更有效的collect data，organize data，analyze data，以及最后的infuse AI等角度，端到端的为企业的混合云的数据给出了更好的工具和信息架构。医疗行业的信息安全关键性毋庸置疑，基于勒索软件、钓鱼邮件、人为误操作等一系列挑战，医疗行业需要在数字化时代更好的响应数据安全的能力。

IBM也正在通过企业安全战略的服务，能够更好的了解每个企业在安全领域上的痛点，依托全球领先的安全软件服务产品，更早发现数据的安全的缺陷，监测数据的访问，检测事件后立即处置，最后实现企业安全战略的落地。

创新生态和未来展望

人工智能作为数字化技术的代表者，它和行业的结合，尤其是和医疗场景的结合，都是业内关注的重点，AI技术在不同的落地场景中分别赋能了AI医疗重要的2P角色，在医端可以更好的通过计算机视觉影像的方式加速影像医生阅片的能力；在药端，通过图神经网络更好的找到靶点和创新药物以及通过AI的方式加速临床实验的开展的周期，降低临床实验的成本；在疾病的管理的方式中，通过海量的数据，从序列数据分析的方式理解疾病，更好地实现跨疾病之间的关联性管理，实现AI的风险预测模型；以及在患者管理的角度，更好的通过自然语言的处理的方式，构建健康的管家。

从Narrow AI到Broader AI

当下，我们处在广义的人工智能时代，我们更容易把多量的混合的数据进行融合，比如把电子病历的数据和基因数据融合来开发患者队列，更好的提升预测的精度。Broader AI也可以更好的通过技术方法防止数据偏见，提高模型的准确性。

世界卫生组织（WHO）在2021年6月发布了《医疗卫生中AI使用的伦理和管治》指南，阐述了AI在医疗领域中的应用、适用的法律和政策、关键的伦理原则和相应的伦理挑战、责任机制和治理框架等。WHO表示，这是医疗AI领域首份根据道德规范和人权标准制定的综合国际指南，给了一个很好的框架，具有划时代意义。

药监局在2021年7月发布了《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，也促进了中国人工智能应用软件的产业监管和产业的发展，更好的定义了医用软件的一个指导原则。

2021年IBM全球CEO调研的报告指出：业绩出众者将生态合作视为最主要的优先任务，通过合作获取所需能力的业绩出众者的比例，要比业绩欠佳者高出97%；有78%的中国高管希望自己的组织积极参与业务生态系统；平台经济和通过生态合作实现合作共赢是未来领先的数字化企业所关注的重点。

IBM是全球混合云和人工智能的领导者，致力于利用科技帮助建立更智能的健康生态系统。我们的核心优势是在健康领域的深厚行业经验、先进的技术解决方案（包括人工智能、区块链以及大数据和分析的能力），以及与在信任和安全方面的声誉相结合，能够支持我们客户的数字化转型。通过领先技术解决方案和经验丰富的咨询相结合，我们正在帮助医疗企业成为更高效、更有弹性和更强大的机构，能够为他们的社区提供使命，与生态合作伙伴一起推进智慧医疗。