在國內賣4萬一瓶的正版抗癌藥，說到底還是少數人的特權。對于天價抗癌藥帶來的絕望，《我不是藥神》基本將大眾情緒導向了無良藥企、奸商，但藥企研發一款證實有效的新藥，動輒耗費數十億美元、幾十年時間的巨額成本，且要在有限的專利期內(一般來講是20年)收回成本，平白憑“良心”虧本降價，也是不太可能，反而會導致企業無力再投入新藥研發。
說穿了，大幅降低研發成本，才是降低專利藥藥價、也是普通人享受前沿醫療服務的根本之道。而能承擔起這個使命的，眼見的希望，或者就是人工智能。
化學合成、藥物篩選、數據分析……人工智能在新藥研發諸多環節中都有巨大的提效潛力。以化學合成為例，今年 3 月，上海大學Mark Waller教授團隊的文章在Nature上發表。他們應用深層神經網絡及人工智能算法，成功地規劃了新的化學合成路線。據說這款軟件達到了權威的合成化學家的水平。
再往上游追溯，對于疾病的早期診斷是新藥研發的重要依據。在這一點上，人工智能也已經發揮了很大作用。以食管癌的早期診斷和靶向藥研發為例，2015年，國內AI領軍企業百度與協和醫院開展了一項腫瘤研究。結合北京協和醫學院的醫學研究優勢、百度大數據與人工智能技術優勢，在巨大的樣本量中發現與中國人密切相關的食管癌早期診斷的標志物，為食管癌的早期篩查和診斷提供科學依據,并為食管癌藥物的研發提供靶標。
另外，百度研究院近日發表論文提出一種名為“神經條件隨機場”的全新病理切片分析算法，將腫瘤識別定位準確率大幅提高。據悉，在公開數據集Camelyon16大賽測試集上，該算法的腫瘤定位FROC分數達到0.8096，超過專業病理醫生水平以及由哈佛和麻省理工學院聯合團隊所保持的最好成績。
關于人工智能+新藥研發、醫療，百度等AI巨頭們還在謀求更多的落地。除了病理學切片分析方面的研究，百度也在探索AI在眼底影像、放射影像、以及智能問診等其他一些醫療領域的應用。
在前幾天的百度開發者大會上，百度CEO李彥宏現場連線了援藏醫生陳靜飛，展示了一套基于百度 Al 技術的寄生蟲識別系統。具體而言，憑借著百度 AI 技術的深度學習能力，陳醫生得以在短短幾個月內建立了一套寄生蟲識別系統，可以識別 10 多種寄生蟲蟲卵，其中幾種在小范圍 I 后床檢驗試點里識別準確率穩定在 97 %以上，媲美 20 年臨床經驗專家。至于具體用途，這套系統可以幫助基層醫生用顯微鏡識別家生蟲蟲卵，提高了基層醫生的醫療能力，節省了牧民奔波數百公里求助醫院的時間。
也是在百度 AI 開發者大會上，由至真健康聯合百度共同定義、深度開發的眼病AI篩查解決方案也精彩亮相，為醫療行業提供優質、平價的眼病AI篩查服務。百度醫療大腦與至真健康合作，借助百度醫療大腦視覺語義化等先進技術，打造眼病AI篩查解決方案，目前已實現了對糖尿病性視網膜病變的DR/DME的精準分級，對病灶的精確定位和像素級量化分割，各項性能指標均得到行業權威醫療專家的認可。
人工智能距離“藥神”，好像越來越近了。
在《我不是藥神》中，一位白血病患者在哀求警察不要繼續追捕走私印度仿制藥的人的時候，所說的話更是讓每一個老百姓動容：
“我生病吃藥這些年，房子被吃沒了，家人被吃垮了。警察領導，誰家沒個病人，你能保證一輩子不生病嗎?”
樸素而讓人心痛的臺詞，恰恰是對中國社會現實之追問的最強音。
特魯多醫生的墓志銘說，作為醫生，他“偶爾治愈，常常幫助，總是安慰”，每一個平凡人在面臨癌癥等等生命威脅時，起碼應該能看到安慰和希望。人工智能的介入，無論是為新藥研發，還是為癌癥等疾病的早期診斷與篩查，都提供了極大助力。讓AI加速醫學研究、新藥研發，降低醫療服務和新藥的成本，讓更多普通人享受前沿醫療服務，必定會讓社會中醫療資源的配置更加平等，重要的是，帶來希望。
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