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全球医药巨头的AI布局,不是美国,不是欧洲,首站落子阿布扎比!

全球医药巨头的AI布局,不是美国,不是欧洲,首站落子阿布扎比!

全世界只有不到0.00001% 的人

关注了胖哥在迪拜

你真是个有趣的人

图片来源:image2

AI医疗阿布扎比破局

10月20号,卖药的巨头阿斯利康和搞云服务的巨头甲骨文宣布:

咱们合作吧!

更有意思的是,他们这合作的“第一枪”,没在美国打,也没在欧洲打,而是选择了

阿布扎比

阿斯利康和甲骨文,拉上了阿布扎比本地M42的医疗集团,决定先拿 “高血压” 这个最普通的常见病来练手

AI医疗的三条路

AI找新药

在以前,药企研发一种新药,要花很多时间研究疾病、寻找药物靶点,再通过大量实验,一步步筛选可能有效的药物

现在,AI 可以帮研究人员分析海量的生物数据,原来需要一项一项做的实验直接在大模型里跑上几千上万次,成本,时间都大大降低

药企巨头阿斯利康和搞机器学习Insitro 的合作,就是想用 AI 帮忙寻找治疗脂肪肝相关肝炎和心肌病的新药。双方公布的潜在交易金额最高约15亿美元

AI找病人

新药研发有个很现实的问题:药做出来以后,

要找合适的患者参加临床试验

不是随便找个人来试就行。患者的年龄、病情、病史、正在使用的药物,都可能影响他能不能参加一项研究

过去,研究人员需要从大量病历和检查记录中筛选符合条件的人,既费时间,也容易漏掉合适的患者

现在,AI 可以帮助研究团队从医疗数据中找到潜在的研究对象

AI优化流程

大型药企并不是只有实验室。研发、生产、仓储、物流、供应链,内部数据分析,每天都有大量工作要处理

现在有了AI,可以管理库存,处理文件,监督进度,分析资料,提高效率

诺和诺德与 OpenAI 的合作,涉及药物研发、数据分析、生产、供应链和企业运营。之后,诺和诺德又与亚马逊云科技 AWS 展开合作,推进 AI 和云计算在药物研发等领域的应用

具体要干啥

医药圈有个出名的

双十定律(一款新药,耗时十年,耗资十亿刀)

这里头,相当一部分成本是要花在

临床试验里

在茫茫人海里找出几百个病情、年龄、基因都符合条件的病人,还得盯着他们按时吃药、记录反应

医院的病历系统互相不通,各家都有各家的数据格式,以前,药企只能雇一堆人跑医院,先说服院方,然后拿到资料后进行人工筛选,选出针对性的人群,再和当事人以及家属一个一个的沟通,说服他们签试药合同

而这次阿斯利康,M42和甲骨文在阿布扎比的合作,就是

用AI把试药的人找出来!

为啥选阿布扎比?

搞医疗AI,最重要的是什么?算力,算法这些甲骨文可以搞定,研发积累这些阿斯利康可以搞定。这样看下来,最缺的就是

病人样本数据

如果大家在迪拜或者阿布的医院看过病就知道,阿联酋的这些医院,设备是真的好,收费是真的贵,但医生经验跟国内比起来是真的拉

2019年,阿联酋正式启动了

国家基因组计划 Emirati Genome Program

简单来说,就是阿联酋政府掏钱,把本国老百姓的DNA全给测一遍,建一个超级庞大的

国民基因数据库

它的核心目的很明确:搞清楚阿联酋人特有的基因缺陷和遗传病规律

根据2025年公开的医学预印本研究论文显示,该计划已经对超过43608名阿联酋人进行了全基因组测序,并且一口气发现了421个以上以前从来没见过的基因变异

这个项目本来是G42的医疗部门负责的

2023年,G42的医疗部门被剥离,和穆巴达拉又重组了新的专门搞医疗的

M42集团

而前面说的国民基因库的所有数据都存在

阿布扎比基因银行 Abu Dhabi BioBank

而在M42成立之后,阿布扎比基因银行就在

M42手里

前面就说了,医疗AI要的就是数据,而M42的基因银行里就有阿斯利康最看重的

真实,纯净,完善的基因样本库

在加上阿联酋这两年本身就是ALL IN AI,大的AI项目他们欢迎的不得了,而阿斯利康这种公司就自带信任光环,再加上本地LOCAL高油高糖导致的心血管疾病和高血压糖尿病高发的现状

这种合作不就是水到渠成么?

换个思路,如果阿斯利康在欧洲或者美国做这样的落地,想要批量拿到病人的隐私数据,估计项目审查就要个几年,再加上一堆律师出来碰瓷,你就想想推进难度吧!~

值得期待的是什么?

阿布扎比的这场“高血压AI试验”,表面上看是两家巨头在沙漠里搞了个IT项目,但实际上,它是全球顶尖药企、科技寡头和主权资本,在给未来的

AI医疗探路

阿布扎比的 AI 医疗布局,真正值得期待的,是它可能把医疗数据、药物研发、临床试验和产业投资连接起来,这样的未来

充满了无限的想象

但越是往前走,一个问题就越绕不过去,也是胖哥和国内几个做AI的朋友聊到的话题:

AI做出的决定,最后出了问题,谁来负责?

AI可以帮助医生分析病历、识别疾病风险,甚至帮助药企寻找新药。但如果它漏掉了一个重要的病情,给出了错误的判断,或者推荐了一种存在风险的治疗方案,最后造成了患者伤害,责任应该由谁承担?是开发模型的科技公司,是使用系统的医院,是负责治疗的医生,还是把这套系统引入医疗流程的机构?

就像新能源智驾汽车,你当然可以用云环境和AI跑“虚拟路测”,但真正的

极寒,酷暑,零件老化的道路测试是云端无法彻底100%模拟的

有个车评人那句话怎么说来着:

真正的豪华与高端,不是配置表上的堆砌,而是历经岁月洗礼后,依然能够给予驾乘者那份坚实可靠的安心感

医学的本质是什么?胖哥最喜欢的是那句话:

偶尔治愈,常常帮助,总是安慰

当越来越强大的AI开始接管生老病死,我们最需要确认的,不是它的算法有多牛逼,也不是它的算力有多庞大

而是当它犯错、当生命悬于一线时,

是否还有一个真正的人,愿意从代码和服务器背后站出来,看着患者的眼睛,承担起那份沉甸甸的生命之重

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全文完

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