“人工智能助力新药研发提质加速，HLT成果获Nature要点报道”

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由新冠引起的肺炎疫情在世界范围内持续蔓延，各国正在寻找抑制这种疾病的方法。 作为国内有名的医疗人工智能技术企业，快乐的生活科学技术( hlt )一直关注着疫情的迅速发展。 最近，世界上历史悠久、有名的科学杂志之一《nature》发表了“人工智能辅助新药的研究开发、研究开发速度和精度大幅度提高”的复印件，hlt在人工智能行业取得的成果和利用人工智能技术辅助研究者进行临床试验的质量和效率 以下是复印原文。

医疗人工智能( ai )大幅度提高临床试验管理的效率和精度

随着covid-19在全球范围内的爆炸，各国都在寻找控制这种疾病的方法。 一位研究者正在利用人工智能( ai )技术迅速寻找治疗方法，期待尽快发现比较有效的治疗药物。 这些研究者受到澳大利亚弗林德斯大学开发流感疫苗(世界上第一种人工智能完全设计的药物)的过程的启发，利用人工智能寻找冠状病毒疫苗。

新药的开发过程难度大，风险大，而且非常长。 塔夫茨药物研究开发中心( tuftscenterforstudyofdrugdevelopment )的数据显示，新药开发的平均价格为26亿美元，从新药开发到上市的平均时间为12年。 提高新药开发的效率是迫在眉睫的全球挑战。

人工智能技术的出现和应用，使制药领域在识别药物靶点、加快临床试验方面有望实现革命性的变革。 更多的大型制药企业重视人工智能技术，通过提高临床试验的质量和效率克服了各种障碍。

人工智能辅助眼科药物临床试验

在中国，领域有名的几家医疗企业利用人工智能技术取得了实质性的成果。 他们的成功正在缩小中国和世界领主之间的差距。 去年10月，中国知名生物制药企业和白金医药宣布成功进行了创新生物制剂hbm9036(tanfanercept )的ⅱ期临床试验。 这个试验探索了hbm9036滴眼液在中国中重度干眼症患者中的安全性和比较有效性。 在ai的帮助下，ii期的研究时间显着缩短。

图像版权: wladimirbulgar/science photo library/gety images

世界上有3亿多人患有干眼症，但由于缺乏安全比较有效的抗炎药物，大约只有1/5的患者接受治疗。

山东眼科研究所所长谢新(中国工程院)说:“干眼的发病率在上升，到目前为止的治疗重点是缓解症状，但比较疾病机制的策略非常有限。”

在实验过程中，与白金医药和战术伙伴合作愉快生活的科学技术(中国医疗ai企业，hlt )，眼科专家与网络合作，构建精确的诊疗行为图像。 他们利用人工智能辅助平台建立的疾病模型，进行多维患者流的分析，对潜在患者群和目标医院进行了准明确。 在此基础上，结合患者依从性分解，制定了精确的招募和分组计划。

在医疗网络医生的协调下，这个单中心考试在39天内招募了100例合格人员，其中98例被实验者完成了程序规定的所有访问。 白金医药首席产品开发官陈小祥说，人工智能辅助的临床研究大大加快了患者的入团和解决过程，将临床试验时间缩短了60%。

“我们致力于采用各种新技术加快临床研究开发。 ”陈小祥说:“人工智能将推进药物开发进程，为制药领域创造新的快速发展模式，这种创立将造福整个医疗领域。”

该试验结果、白金医药和hbm9036合作伙伴hanall的临床试验结果为该药在中国进行iii期临床试验提供了基础，白金医药计划每年开始iii期临床试验。

智能技术的应用具有开拓创新的重要作用。 谢立信院士说:“希望各行各业都能参加智能临床试验。 ”。 hlt已经利用人工智能技术，帮助多个中国医疗机构建立医疗人工智能平台，同时建立了多种疾病模型。 其疾病模型支持多中心试验，提高了研究中心的研究管理能力，特别是在临床试验管理方面，得到了业界的一致评价。

“这标志着智能临床试验时代的到来。 ”hlt的共同创始人徐济铭说:“随着人工智能的成熟，正在创造一个更可靠、更优质、更有效的药物开发新时代。”

优化临床试验管理

北京大学肿瘤医院在进行智能化临床试验的探索与实践的同时，与hlt合作设立了“智能临床试验创新基地”。

北京大学肿瘤医院副院长沈琳说，人工智能技术对临床研究过程有非常重要的影响，不仅缓解了数据收集、跟踪、监测和影像学数据评价中的各种问题，而且可以提高研究质量和效率。 沈琳教授表示，医院目前利用hlt人工智能技术在智能质量管理和数据管理四个方面，即患者招募、副作用智能警报、方案违反智能警报，合并药品漏报提请注意。

比较目前存在一段时间的问题和挑战寻找答案:临床试验数据管理，如记录溯源、方案违规、试验用药物管理流程和安全记录。 临床试验中的质量管理审计。 这些挑战的原因可能是人手不足、数据水平提高导致管理价格增加和管理效率下降、无法涵盖所有数据等。

沈琳教授提到hlt提供的智能系统优化数据管理，表明“人工智能在提高临床试验质量方面的特征已经在我们的实验中得到了充分体现”。 例如，一种算法显示实验中药物不良反应的漏报远远低于手动解决。

另外，通过在试验期间加强监测，可以消除试验后检查的必要性，进一步提高试验效率。

esource自动填写可以减少临床研究协调员的数据输入错误，缩短试验时间，提高数据质量。 沈琳教授说:“我个人认为临床试验对人工智能技术的诉求是巨大的，将来的迅速发展空之间很大。”

covid-19突然发生后，hlt推出了支持临床试验不同参加者之间在线协调的远程监视系统。 徐济铭说，人工智能技术在确保临床试验比较有效的监测中起着重要的作用。

比起以前传下来的治疗方案，现在在制作个性化的治疗方案时更重视实际世界数据。 中国国家药品监督管理局最近发表了在药物研究开发中采用现实世界证据的最初指南。 这意味着需要ai等工具来提高数据质量。

如果人工智能技术成为新药开发的主力军，可以减轻患者的药物负担，为患者提供越来越多的优质药物。 徐济铭说:“我对这个行业人工智能未来的迅速发展持乐观态度。”

屏幕快照的源nature

文|王晓行

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来源：搜狐微门户