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?9月11日下午，人工智能助力創新藥物和診療技術開發研討會在張江·中國藥谷生物醫藥創新交流中心圓滿落幕。有孚網絡作為國內專業的企業級云計算運營商，攜有孚專有存儲云受邀參會，為醫療行業提供大數據的數據分級存儲服務。

有孚網絡執行副總裁呂鑫 左3

本次會議以“AI技術助力新藥研發和臨床診療技術”為主題，由上海市浦東新區科學技術協會主辦，轉化醫學網協辦，吸引了50余位AI+醫療相關領域的專家、企業家和從業者共同參與，有孚網絡執行副總裁呂鑫作為此次大會的發言嘉賓，重點圍繞人工智能在新藥研發領域的算法突破，轉化和應用過程中的成效和面臨的挑戰等熱點話題進行交流和探討，共同促進基礎研究到臨床技術的快速轉化，推動我國生命科學的發展。

與傳統藥物研發模式相比，AI+藥物研發具有縮短研發周期，節約資金成本，提高成功率，充分利用現有醫療資源等優勢。據統計，傳統模式下的藥物研發光是臨床前階段可能就需要4-5年。而基于AI和生物計算的新藥研發管線平均1-2年就可以完成臨床前藥物研發，藥物研發明顯提速。此外，人工智能可以將新藥研發的成功率從12％提高到14％，為生物制藥行業節省數十億美元。據報道，AI在化合物合成和篩選方面比傳統手段可節約40%-50%的時間，每年為藥企節約260億美元的化合物篩選成本。在臨床研究階段，可節約50%-60%的時間，每年可節約280億美元的臨床試驗費用。即AI每年能夠為藥企節約540億美元的研發費用。AI+藥物研發與傳統模式相比，時間和成本優勢明顯。

而如此強大的AI技術，都是基于在大量的算法與數據的分析利用之上。今天，藥物研發累計的數據高速增長，藥物研發領域數字化轉型加速。因此，藥企的首要任務在于利用這些數據來驅動價值，達到提高藥品生產效率和審批率，并實現降低成本的最終目標。

作為網絡通信和云計算領域資深專家，有孚網絡執行副總裁呂鑫在會上表示：人工智能的實現需要有大量的數據產生，并不斷學習，故而人工智能技術必須建立在強大的算力上，而有孚專有存儲云擁有強大的批量計算能力，通過FPGA計算加速，得出多種藥物信息加速方案，并建立高通量分布式計算框架。

有孚云解決方案，不僅解決了用戶海量數據計算、存儲和長期保存的問題，為企業業務進一步增長鋪平了道路，也實現了本地計算能力和云端計算能力的整合，利用云計算的彈性，通過多個領域的結合，發揮出醫療大數據云計算的優勢，讓用戶能夠快速、便捷和經濟地進行醫藥研發。

雖然AI+醫藥研發目前現狀仍然面臨諸多挑戰，但可以明確的是，AI+藥物研發的結合必然是未來制藥行業的發展趨勢，也將在未來十甚至二十年的時間內，對醫藥領域進行一場顛覆性的革命。有孚網絡將持續為生命科學的發展貢獻力量。