医疗大健康赛道开启黄金期 | WISE 2018新经济之王

蔡姝凝 · 2018-11-27
AI+医药几年后会有一场大爆发

2018年11月27日-28日,第六届WISE大会——“WISE 2018新经济之王”如期而至。在这个不断变化、充满焦虑和不安、却又英雄辈出的时代,我们一起见证着新经济之王的诞生。我们认为主要由科技创新和资本扩张所驱动增长的经济模型可以被认为是新经济,这个领域里有许多正在高速成长的,了不起的新经济公司。从任何角度来看,他们既颠覆了行业,也推动了行业发展,更深刻地改变着我们每个人的生活。

在今年的新风向会场,36氪未来公司部蔡姝凝对医疗大健康这一年的新变化进行了总结。2018年,我们看到医疗大健康表现出强烈的抗周期属性,发展势头强劲。这一年,互联网医疗进入下半场角逐;医药电商迅速扩张;精准医疗的价值增长点转移到数据分析上;免疫治疗新技术不断推陈出新。演讲中,还深度分析了AI+医药研发的未来发展趋势。

以下是演讲全文:

很多人都说,2018年创业黄金十年结束了。但是我们在医疗大健康赛道上,看到的景象却不是这样。几乎每一两周,都会见到一条大额的融资消息。医疗大健康的黄金时期,才刚刚开始。

对今年值得关注的赛道做个梳理

  • 医药研发:AI+医药研发继续颠覆传统药企结构。

  • 精准医疗:36氪认为2018观望者多出手投资者少;未来增长点是对基因检测数据的分析。

  • 肿瘤免疫治疗:行业热度极高,新技术不断涌现,今年的诺贝尔生理学或医学奖也证实了这波趋势。今年6月,Car家族在Car-T、Car-巨噬之后,迎来了第三位伙伴Car-NK。PD-1/PD-L1愈加受资本重视。

  • 互联网医疗:2018年是一个拐点,三大重磅政策规定了互联网医疗的红线,如不能对首诊患者开展互联网诊疗服务,这撇清了一些泡沫,互联网医疗进入下半场角逐,未来是巨头之间的争夺战。

  • 医药流通:传统的单体药店大规模倒闭,医药电商快速扩张,典型的例子是1药网的上市。

政策上看,今年,医疗健康行业主管部门组织架构迎来重大调整,国家医保局、卫健委、药监局相继成立,行业变革序幕已然拉开。

医疗大健康赛道开启黄金期 | WISE 2018新经济之王接下来,我们把讨论的焦点放在今年的一个大风口上——AI+医药研发

近几年,瞄准这个赛道的公司开始快速涌现出来。这些公司,因为掌握高壁垒的核心技术,具备广阔的想象空间,往往获得了高额融资,而且融资节奏非常快。

对于医药企业来说,这是一个急速变化的时代。这股AI浪潮也推到了传统制药巨头的家门口。它们争先恐后地适应新技术,毕竟谁也不想被时代抛下。

AI+医药为什么有那么大的吸引力呢?常有一种说法,说新药研发需要“两个十”——十年十亿美金,耗钱耗时还成功率挺低。但是如果新药成功上市,就会获得非常高的价值回报。这也是资本青睐医药的很大原因。

近年涌现的AI+医药研发,就是直指了十年十亿美金的痛点。人们试图用AI技术,让医药研发少绕些弯子,给研发过程节约几个月、甚至几年的时间。

赛道上的明星公司,打通了哪些技术的“任督二脉”?

36氪认为,目前市场上的AI技术,主要发力于“新药发现”和“临床诊疗”两个板块。

医疗大健康赛道开启黄金期 | WISE 2018新经济之王

传统上科研人员需要对多达5000-10000个化合物“海选”,通过做实验,不断的试错、排除、优化,

运用AI,可以对这些化合物进行“虚拟”筛选。即不做实验,而是利用数据库做分析,大大加速研发进度。同时能够调动跨学科的知识,带来一个强大的“知识库”。

这个赛道上的明星公司有Atomwise、Numerate、葛兰素史克、BenevolentAI。我们也很欣喜地看到了国内公司的身影,晶泰科技和冰洲石生物也加入了这场世界级的PK,36氪从最开始一直在持续关注着他们。

第二类细分板块是临床诊疗。运用数据库,探索致病原因,预测患者对药物的反应,为患者匹配合适疗法。运用在临床试验阶段,就有助于提高临床实验的效率。明星公司有百时美施贵宝、罗氏、GNS Healthcare等等。

除了以上两大板块,国内的深度智耀采用了一些比较新颖的切入口,开发了AI自动翻译写作申报系统和AI药物警戒系统。

从进程上看,走得更快的公司,或是进行到了药物研发的后期阶段,或是已经拥有了多项专利、构建了多方合作;而走得稍慢的公司,还在对其技术做初步落地。

那么,这个赛道未来是什么趋势?36氪有几点预判。

第一,医药研发的临床前研究、临床研究、审批上市这三个环节,AI还算比较空白。这三个环节也有痛点,重复实验多、耗时长、费用高的特点,未来会看到AI的身影。

第二,36氪认为,一家很难去覆盖整个医药研发的全流程,一家公司一定要深耕医药研发流程里的一个小环节,这样小切口的公司可能成功,这是36氪对赛道的一个预判。

第三,医疗技术其实是一个螺旋式上升过程。由于过去的医疗技术相对今天落后,当时的医疗数据中难免会存在一定错误。如果错误数据引入AI学习的数据库,则会非常大地影响AI学习的结果。

因此,36氪认为,如何保证数据库的质量,是选手们要攻克的一大难题。也许,这会是一座很大的分水岭。

最后,AI+医药这项技术的靠谱程度还需要时间验证,所以今年或明年这个时间点,其实未必是AI+医药爆发的时期。但我们长期看好这个赛道,几年后会有一个大爆发

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