醫藥信息化賽道盤點，細分領域也能誕生“獨角獸”
下面我們以百奧知為例，詳解國內醫藥信息化企業案例。
數據來源：百奧知
百奧知由莊永龍博士帶領的團隊設立于2007年，莊博士畢業于清華大學，師從李衍達院士，在生物信息學領域發表論文20多篇。曾擔任國家“十一五”信息專題“疾病分子分型標準化與軟件開發”負責人，擁有多年信息化行業經驗。百奧知管理團隊成員80％具有10年以上醫藥研究領域工作經驗，2018年員工人數增至180人以上。
百奧知是生命科學一體化云平臺整體解決方案的倡導者與領導者，提供涵蓋精準醫學、臨床前研發、臨床研究、安全警戒、注冊申報等藥研全過程的產品與服務。其信息化＋AI整體解決方案包括一體化平臺和MEDAI平臺兩部分，前者分為臨床前研發類產品、臨床研究類產品等，后者包括企業藥物研發、醫藥臨床研究等產品。
百奧知全面助力醫藥研究，提升行業信息化水平，其主要優勢可以概括為一系列關鍵詞：合規－嚴格遵守國內外法規及指導原則，用技術和物理手段強化研究的合規性；安全－數據信息實時備份，幫用戶實時了解研究進展；質量－一體化平臺與標準體系的配套運行幫用戶改善臨床研究質量；成本－多項目可并行，幫企業整體降低項目綜合成本的40％；時間－幫企業縮短30％的數據清理及研究管理時間。
經過近13年的發展，百奧知已成為國內醫藥信息化行業的主導企業。其與監管機構、行業組織緊密合作，為行業治理建言獻策。成功完成了2300起以上藥物或器械的臨床研究項目；是1000多家藥企、器械企業信息化產品的首選廠商，并與200多家CRO機構協同服務；180多家醫院和臨床研究機構在使用百奧知產品收集、處理臨床研究數據，囊括了超過60萬例受試者的研究信息。
在醫藥信息化成熟產品的基礎上，百奧知下一步搶先布局的產品線是醫療AI產品——AI賦能藥物研發，全面推動新藥研發與擴大藥物應用，具體方向包括AI輔助藥物靶點的分析和預測，藥物安全上報與文獻大數據挖掘，通過基因／藥物組學大數據挖掘，探索老藥新用等。
打造國際化智能醫藥研究及精準醫療平臺，以信息化＋AI賦能醫藥行業，提高研究效率及成果轉化率，促進人類健康事業發展，是百奧知發展的長期愿景。
大數據、人工智能助力，醫藥信息化再上層樓
如果說EDC、RTSM、PV等是醫藥信息化中相對較為“傳統”的方向，那么醫療大數據、醫療人工智能技術的發展，以及隨之而來的豐富應用則是醫藥信息化中最“前沿”的方向，將會把行業帶到一個新的階段。
在過去，雖然醫療機構也產生了大量數據，但缺乏適宜的技術手段將數據進行有效提取，更遑論基于大數據的分析應用。醫療大數據公司的出現解決了這一問題，他們通過更結構化的數據存儲方式以及有效地數據清洗來創建“數據集”，以滿足臨床和科研數據需求。
醫療人工智能則在醫療大數據的基礎上創造了更豐富的應用，比如疾病輔助決策、醫學影像、物資管理、患者管理、健康管理、醫療保險等，以及使用AI工具評估臨床試驗的納入／排除標準、在II期臨床試驗中使用人工智能識別臨床活動、從非結構化文本中提取數據、自動化行政工作等。
將信息化服務、大數據、人工智能等相結合，為行業提供更好的產品和解決方案，也是醫藥信息化公司努力的方向。如百奧知在醫藥信息化服務的基礎上，就成立了MedAI智能醫藥研究院，構建AI知識發現、AI數據分析、AI云研究、AI組學分析功能，賦能醫藥研究。
完備的醫藥信息化系統也會為藥物研究帶來更多可能，比如老藥新用。很多已上市藥物會在使用過程中發現新的適應癥，不僅能延長產品生命周期，也會為患者帶去更多福音。在醫藥信息傳遞比較“原始”的階段，新適應癥的發現更多是偶發事件，而依托先進的醫藥信息系統，老藥新用的可能性將大大增加。
另外還有真實世界研究方面的應用，它指的是在較大樣本量（覆蓋更廣泛的臨床患者）的基礎上，觀察患者在真實環境下由于實際病情、治療意愿、經濟條件而進行的治療措施達成的治療效果，來開展藥物在更貼近真實環境下安全性、藥物經濟學、適應癥評價等工作。FDA、NMPA均已發文，接納真實世界數據在藥物研究中的應用。
我們將這些變化統稱為醫藥行業的數字化升級，以醫療信息化為基礎，醫療行業正在經歷一場由技術驅動的系統升級。首先，AI可以幫助確定靶點、發現藥物、構建藥物晶型、設計臨床試驗、處理臨床數據；物聯網、可穿戴設備等則可以讓健康管理變得更加標準化，提升每個人的健康水平。
未來，醫藥行業將變成數據驅動、高度智能的行業，隨著醫藥行業的不斷發展，國內醫藥信息化賽道也會涌現一批“獨角獸”。
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