英伟达要治好谁的病？(3)
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。
然而模拟生命系统工程中，不但涉及单个蛋白质分子的生成，还涉及到大量的蛋白质的相互作用、细胞内和细胞之间的相互作用等，但这方面的问题更复杂，相对来说数据处于稀缺状态，会需要持续的AI模型和实验数据获取手段的创新和突破。
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