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对话望石智慧创始人&CEO周杰龙:AI在解决医药产业“水面之下”的难题

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全球AI制药市场规模将从2022年的10.4亿美元增长到2026年的29.94亿美元,年复合增长率为31.31%。这组数据真实展现了“AI+医药”如今的关注度和潜力。

近年来,生成式AI的极大突破,让这个稍显枯燥的行业也“性感”了起来。

石智慧是一个重要入局者,定位人工智能技术驱动新药研发的科技公司,成立于2018年,搭建了能够精准地生成与靶点口袋结构契合的分子/分子骨架的核心平台——多模态3D分子生成大模型。

基于亚马逊云科技的数据存储与云算力服务,这个模型以 GPT/Transformer 框架为基础,融合了几何深度学习等算法。依托该模型,多个医药项目已收获显著成果,其中部分项目更是进入了临床阶段。模型还可作为基座模型,合作伙伴能够在此基础上,充分整合自身拥有的数据、认知以及模型等要素,进行定制化迭代。

望石智慧创始人& CEO周杰龙告诉网易科技,做医药创新,不得不面对两大难题。在我们的对话中,他还阐述了医药产业的特点、现状,以及解决难题的心得和成果。

“医药创新的问题分为水面之上和水面之下水面之上是研发挑战的问题,创新难度大,怎么突破创新的过程,避免‘专利撞车’;水面之下,医药行业作为数据密集型产业,很多药企有非常多数据,但今天这些数据沉积在很多数据仓里,没有实现数据价值最大化。”

周杰龙还谈到,“相对于其他行业,医药领域在数字化层面可能更偏落后,面临更大的挑战:一方面,业务每个环节的数据记录可能未必规范,很多的数据之间没有打通,或由于保密性原因无法办法共享,导致数据浪费,知识无法沉淀。另一方面,对于工具层面,虽然目前已经有非常多的工具,但这些工具就好像散布在系统里面的一个个点,没有形成从设计目标出发,构建一条系统化的工具链。”

基于此,望石智慧提出了Model+X的方式。通过Model+X把沉积的数据和认知充分使用起来,用户可以基于模型进行分子的设计;也可以通过检索增强、微调方式利用历史项目数据对这个模型进行再次的训练,最终通过三层合理性的评估,给出符合药化人员预期的分子,最终这些交互产生的认知和信息可以再回到新的模型上,形成完整迭代的循环。

在数据合规和治理方面,望石智慧还与亚马逊云科技找到了一系列解决方案。

周杰龙表示,望石智慧正在推进出海,而亚马逊云科技能满足在海外不同业务体系的数据安全和合规要求。借助技术工具、全球合规认证、本地化生态合作及弹性资源管理,可以构建端到端的安全合规体系。

这样做的好处是,不仅降低了出海过程中的法律风险,还通过高效的数据处理与成本优化,加速未来的全球化业务拓展进程。

与此同时,网易科技了解到,望石智慧也在和亚马逊云科技推进数据治理方面的技术探索,包括数据结构化治理、模型输入/输出安全控制策略、基础设施和各种高性能计算平台的支持等。

周杰龙进一步表示,亚马逊云科技Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ,不管是整个体系的资源调度协调能力,还是高性能适配能力,都便于动态调整。另外就是亚马逊云科技的全球合规性,对望石智慧都非常有帮助。

谈及AI+药物研发行业的未来发展,周杰龙认为,首先,AI+药物研发行业还在很早期的阶段,行业标准尚未完全建立,希望能够基于望石智慧的认知和经验,帮助行业逐步建立合理地被工业界认可的标准。其次,推动真正契合行业的垂类模型开发,然后往Agent的方式发展辅助交互,最终成为行业新的基座与底座。

最后,他谈到,在整个发展过程中,与亚马逊云科技的合作贯穿始终,其中涵盖包括合规性、出海、数据治理、基于Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的基础合作、本地化生态的合作、动态资源项目的合作,以及未来在AI Agent方面的合作等。(定西)

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