【專家觀點】加速產品研發的2大利器:AI應用、數位轉型

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圖片來源:Lucas Vasques on Unsplash

新冠病毒(COVID-19)疫情正席捲全球,確診人數在五月已經突破430萬人,影響遍及超過180個國家。為了防堵疫情蔓延,世界各國施行鎖國政策,禁止跨國的人員交流;與此同時,中、歐、美等重要國家與地區相繼實施封城及限制移動措施,影響所及,全球有將近10億人口被禁足不得外出。而上述的所有措施,已經顛覆了一般大眾的日常生活,並且對各國經濟產生了巨大的衝擊。

然而,當前市面上尚沒有針對新冠病毒的特效藥、疫苗或明確的醫療救治方案,現有的醫療手段多是協助緩和病人呼吸困難等症狀。因媒體大肆報導而廣為人知的「瑞德西韋」(Remdesivir)或是「含氯奎寧」(Chloroquine)等藥物,分別為廣效性抗感染藥物與抗瘧疾藥物,其治療新冠病毒的療效有待驗證;至於疫苗,更是需等待至少12~18個月才能看到初步的結果。

面對不斷爆發的大規模感染危機,為了有效遏止傳染病擴散,數位科技在這次疫情中成為各國強化防疫的有效工具。透過新興科技的導入,也加速新藥與疫苗開發速度與效率。

冠狀病毒入侵人體細胞程序及抗病毒藥物如何在各階段抑制病毒繁殖。 資料來源:勤業眾信整理

AI與新興科技加速藥物開發

當前的藥物開發流程分別為前期藥物探索與研究、臨床前動物試驗,並經過三~四期的臨床試驗流程,以確保新藥的有效性和安全性,始能將藥品上市。然而,在缺乏完整的病患資料,且統整與分析試驗數據的能力不足的情況下,藥物開發的過程往往耗時且所費不貲。根據統計,目前的新藥上市時間平均約為10~12年,不只替藥廠帶來時間與成本的負擔,也難以快速回應如本次新冠疫情這類的突發性傳染病危機。

所幸隨著資通訊科技的進步,上述的困境都已經出現可行的解決方案。例如,隨著數位資料與物聯網科技的蓬勃發展,病患資料的缺乏已經逐漸不再是難以解決的問題,因為藥廠可以從各種來源獲得越來越多的數據進行科學研究。這些資料包括電子健康紀錄(EHR)、保險記錄、醫學影像、基因組學、可穿戴設備和健康應用程式以及社交媒體訊息等,統稱為真實世界數據(Real world data, RWD)。

如果將有效的RWD結合AI技術,研究者可提取出有意義的訊息,顯著優化目前的藥物開發流程。而目前在藥物開發領域最受矚目的AI技術,則分別是機器學習(Machine learning, ML)、深度學習(Deep learning, DL)和自然語言處理(Natural language processing, NLP)技術,這些技術能夠改善藥物開發過程的諸多問題,例如:潛力候選藥物的篩選、患者招募問題、臨床試驗失敗率過高等等。

AI與新興科技的企業應用實例:諾華與 IBM

近年大型生物製藥公司皆紛紛針對AI及其應用進行投資,以改善成果、提升效率並降低成本。以臨床試驗中的病患招募為例,諾華(Novartis)利用AI整合了來自內部不同來源的臨床試驗數據,以預測和控制臨床試驗的病患招募的時間和成本。諾華公司的報告指出,該方法在先導試驗(pilot trial)中,減少了10~15%的患者註冊時間。

另一個著名的例子則是IBM的華生臨床試驗配對系統(Watson for Clinical Trial Matching),該系統使用自然語言處理(NLP)技術,能夠收集與連結來自電子健康紀錄(EHR)、醫學文獻、臨床試驗紀錄的結構與非結構化資料,並使用自然語言處理(NLP)技術加以分析。該系統能夠有效提升病患配對的正確性與效率,在某些案例中,華生系統甚至能夠讓試驗招募的病患人數提升80%。

AI科技於臨床試驗中的應用。 資料來源:勤業眾信整理

台灣醫藥產業的新機會:數位化轉型

流程數位化、雲端化、以及AI技術的使用,在生醫產業本來就頗具潛力,在本次疫情中更凸顯其不可或缺的重要性。除了藥物開發之外,AI及數位科技在其他生醫應用領域的潛力也頗受矚目,特別是在醫療產品的提供,以及遠距醫療服務兩大領域。

在可見的未來,因新冠疫情影響,消費者將呈現減少外出、避免至醫院就醫的趨勢。對於主打消費性醫材的廠商,應考慮新的市場分銷模式,並且加速拓展線上銷售通路,以在消費者行為改變的浪潮中屹立不搖。

此外,為提升整體醫療照護量能(capacity),智慧醫療器材的需求正逐漸提升。例如結合穿戴性裝置進行遠距體溫量測,再利用AI技術整合從監測器回傳的資訊分析,做到遠端醫療,使隔離照護更加確實安心。未來智慧醫療器材將更加蓬勃發展,業者應審慎關注。

從過往來看,任何一次顛覆性科技的出現,都將為產業帶來變革,產生新的機會與挑戰。在可見的未來,AI與新興數位科技將比現在更加蓬勃發展,期望能與業者共同努力,在產業即將產生革新的此刻,為生技產業帶來正面影響。