研究报告：《药物研发和先进医疗行业的全球100位人工智能领军人物》

在过去的几年里，制药企业和医疗机构对在各个方面应用人工智能（AI）产生了浓厚的兴趣，从医学影像分析和电子病历的精细化，到更多的基础性研究，如建立疾病本体、潜伏期药物发现和临床试验。医药和医疗行业对机器学习/人工智能（ML/AI）技术以及ML/AI人才的需求正在增长，并正在推动一个新的跨学科行业（“数据驱动的医疗保健”）的形成。

因此，越来越多的人工智能驱动的初创企业和新兴公司为药物发现和医疗保健提供技术解决方案。

医药研发和医疗人工智能的先进专门技术的另一个重要来源就是那些知名的科技公司（谷歌、微软、腾讯等），这类科技公司越来越重视利用其技术资源应对与医疗保健有关的难题和挑战，或提供可租用的技术平台，供生命科学专业人士进行研究分析使用。

葛兰素史克、阿斯利康、辉瑞和诺华等一些领先的制药巨头，已经在采取措施，调整内部研究工作流程和发展战略，开始大规模采用人工智能驱动的数字化转型。然而，与传统的消费行业——金融、零售等行业相比，制药行业在人工智能的应用上总体仍然落后。

上述三股主要力量正在推动人工智能在制药和先进医疗研究领域的应用增长，但整体成功在很大程度上取决于能否找到高技能的跨学科引领者，他们能够创新、组织和引导这一方向。

这份报告汇集并介绍了全球100位最具创新力和创业精神的人工智能领军人物，他们在很大程度上为医药和医疗行业的数据驱动的转型做出了贡献。

此外，今天还会随邮件送上2019年2月11至15日在美国奥兰多召开的HIMSS19大会的一份演讲课件，题目是《利用决策支持，促进价值型处方》。

美国人均处方药支出高于任何其它工业化国家，并继续以惊人的速度增长。为了遏制费用的快速增长，减少药费支出的新的支付模式正在出现。该演讲人在演讲中讨论了纽约大学朗格尼医疗集团如何利用临床决策支持（CDS），通过促使临床医生降低门诊同等费用的药物来降低用药费用，并讨论了影响成功的因素以及应用CDS的障碍。

该演讲课件共有47个slide，其主要内容是：

制定策略，部署影响药物处方的决策支持；

确定哪些因素有助于医生或医疗机构接受费用相对较低的药物；

认识可能会影响医生采用CDS节约药费的障碍；

明确可能会限制旨在减少药费支出的临床决策支持效用的患者因素和外部流程；

评估应该使用哪种类型的指标来衡量成功。

演讲人是美国纽约大学朗格尼医疗集团负责门诊信息学的医学总监：亚当•赛琳柯西。

★每日鲜鸡汤★

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