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Strategic
Alliances

全球大型制药公司的人工智能技术运用

全球医疗市场正在迅速朝着每个患者的不同遗传体信息,环境性问题,生活习惯等在分子水平上的综合分析,并提供最佳治疗方案的医疗服务形态发生着转变。国内制药·生物公司还为了建立疾病预测·预防的针对型精准医疗系统,正在积极进行着以人工智能为基础的新药开发研究。 这是因为,运用庞大的保健医疗大数据,可以适用于全面的新药开发及制药产业,从而加速全球新药开发,提高生产率。
对于全球性的Big Pharma来说,通过运用人工智能技术的遗传体信息与分析保健医疗大数据,来预测新药的副作用或者药物敏感,以及选拔出与疾病相关的生物标记物,并且在疾病的诊断及治疗方面正在得以运用。

全球大型制药公司 人工智能技术运用
Johnson
& Johnson
(J&J)
• J&J是和IBM沃森一起协作开发了临床援助系统
• 用得到了FDA认证的 SEDASYS系统,展现了手术室的麻醉技术自动化
• 和Verb Surgical一起着手开发了机器人手术领域的产品,正在开发可以帮助外科医生对于手术有更好解释的AI
• J&J的医疗机器公司(Ethicon)为了集合在数码手术平台上的可分析数据,正在和Google进行合作
• J&J下属公司Janssen和英国AI企业Benevolent AI签订合同,评价临床阶段候选物质及开发能治疗难治性疾病的新药
Roche • J&J是和IBM沃森一起协作开发了临床援助系统
• 用得到了FDA认证的 SEDASYS系统,展现了手术室的麻醉技术自动化
• 和Verb Surgical一起着手开发了机器人手术领域的产品,正在开发可以帮助外科医生对于手术有更好解释的AI
• J&J的医疗机器公司(Ethicon)为了集合在数码手术平台上的可分析数据,正在和Google进行合作
• J&J下属公司Janssen和英国AI企业Benevolent AI签订合同,评价临床阶段候选物质及开发能治疗难治性疾病的新药
Pfizer • 在学习分析大数据的IBM的新药探索用里引入AI平台,为治疗癌症以发掘新药为目标正在开发免疫抗体剂
Bayer • Bayer计划开展一项早期项目,将本公司的数据及新药发掘能力与Exscientia的独家AI新药发掘平台及新药设计诀窍综合起来。
GSK • 运用23andme的500万名以上的遗传体数据,为新药开发投资3亿美金。
• 为运用基因编辑技术开发新药,和美国加利福尼亚大学携手合作
• 运用机器学习和人工智能,作为确立遗传性变异和疾病的相互关系,挑选出可能会受到最大利益的患者群,预计进行药物开发临床实验
Novartis • 和IBM Watson Health合作,预计开发能利用实时数据的人智型解决方式(Cognitive solution),来为预测不同治疗模式对乳腺癌患者的治疗效果。
Philips&
Illumina
• Illumina的大规模遗传体及基因变异分析领域和结合Philips的 IntelliSpace Genomics 临床情报学平台,签署关于营销及贩卖的合作关系。
RTI
Inter
national
• 为了采用在云端基础的临床遗传体软件平台,投资PierianDx,为开发分子测试方法论与精准医疗,计划参与研究为了将复杂的遗传体数据转换成可实行的临床洞察力。

验证新药的安全性与有效性(Clinical Utility)的随机临床实验(Randomized Controlled Trials)的成功率为40-80%,偏差大且失败率高,失败的最大原因在于难以确保对新药有效果的患者群。
那么,如果使用人工智能技术,让其学习患者的电子病历之后,再根据临床实验对象的过去疾病记录及是否参加临床实验提前进行分类,就可以让为了临床实验选拔患者的过程变得效率化。
像这样,运用人工智能技术,从而带来了临床实验成功率的提高,费用降低的效果。并且,充当了新药开发及临床研究催化剂的角色,同时被定位成能左右制药产业成败的重要技术。因此,在投入了大量的时间与费用的Big Pharma的新药开发中,如果与专业诊断企业共同进行,则可以使失败率降低。
Novomics的目标是为了开发用遗传体信息的算法为基础的靶向型精准医药,通过本公司的预后诊断及同伴诊断技术,与Big Pharma建立战略性合作,从而进入同伴诊断市场。Big Pharma为了更有效地开发新药,与本公司合作从而使临床实验期限得以缩短,并在初期阶段中,则根据疾病的生物学性特征的不同,期待能更有效地开发出恰当的候选新药。