而这恰恰是大部分技术供应商的痛处。
有行业投资人透露,因为难以获得好的数据,80%左右的医疗大模型没有进入第二阶段(
即:投喂专业数据在某个领域增强
),进入第二阶段的20%中,绝大部分也没有进行针对不同的场景、任务的高水平微调。
部分创业公司对内部医疗大模型进行评估时也发现,其能力仅达到“助手”级别,还称不上“同伴”。这导致AI在短期内无法独当一面,工作范围局限在导诊、辅助读片、写病历等。
在生物制药领域,AI在蛋白质结构预测、蛋白质生成,甚至抗体药生成领域都有很好的表现,但是这些仍然是临床前阶段。在最耗时、最费钱的临床试验阶段(
该阶段开销占新药总研发费用的70%以上
),还只能做一些招募患者、做记录等简单工作。对于新药研发成功率低等痛点问题,也没有实质性改善。
以百图生科为例。他们提出的长远目标是用AI来模拟生命系统,比如人体免疫系统,理想状态下可以更好地预测抗体药进入人体的情况。但在现实落地却很不容易。“要实现这个目标,就需要突破一系列多个尺度的AI建模问题。”
百图生科CTO宋乐告诉虎嗅,因为蛋白质领域数据相对较多——已经达到十亿规模以上,所以这一领域的进展最快,不仅能生成蛋白质,甚至可以按照多样化的设计目标来生成具有功能性的蛋白质,比如成药性较好的抗体药,催化效率比较高的酶等。
美国股市20日收盘时,道琼斯工业平均指数上涨0.56%,而标准普尔500指数与纳斯达克综合指数分别下跌0.88%和2.05%。美国运通与沃尔格林联合博姿分别以6.23%和3.7%的涨幅引领道指上行
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