研发客采访马磊：数字化驱动医药行业创新

在第二届中国国际进口博览会上，全球领先的法国医药健康企业赛诺菲展台中央的极具未来感的“生命之树”格外引人注目。新产品展示区则通过多棵生机勃勃的“生命树苗”，向观众展示即将引进中国的多样化创新产品与疫苗，众多创新产品此次均是中国首秀。赛诺菲中国区总裁兼中国区总经理贺恩霆博士表示：“赛诺菲将全力推动产品、数字化和健康管理模式三大领域的创新，尽快让生命之树在这片热土开花结果，早日惠及中国的用户。”

11月8日，进博会期间，我们把镜头转向在上海星尚·Show 3D创意空间举办的首届赛诺菲创新峰会。不同于进博会展区的“生机盎然”，创新峰会的现场灯光迷幻又炫目。无疑，这场由药企举办、看似“非典型”的盛会，给到场的宾客留下了特别的印象，也为赛诺菲和中国初创企业的“牵手”仪式涂抹了一笔先锋、锐进的颜色。

（赛诺菲与爱特曼合作协议签约仪式）

近年来，跨国药企都陆续开展数字化转型，为满足患者日渐多元化的健康需求，打造健康医疗生态圈成为他们在中国的重要战略。2018年4月，赛诺菲在中国成立了首个数字化创新平台——“极创联盟”，邀请初创企业共同培育有潜力的数字化医疗项目。“极创联盟”的合作对象并不局限在专注于数字医疗的初创企业，赛诺菲更多的考量是其在某个领域是否杰出。这次由贺恩霆博士发起、极创联盟主办的创新峰会上，赛诺菲展示了在数字医疗科技创新领域的最新成就与动态。

活动期间，研发客采访了赛诺菲中国区总裁兼中国区总经理贺恩霆博士、爱特曼（ATMAN）创始人马磊先生、糖护士创始人李承志先生，得以窥见跨国药企和中国本土的创新企业之间究竟碰撞出了怎样的火花。

以下是对马磊先生采访的内容：

（爱特曼创始人兼CEO马磊）

研发客：请问爱特曼创始人马磊先生，您觉得和赛诺菲的合作会给爱特曼带来什么？您选择赛诺菲作为合作伙伴是出于怎样的考量？

马磊：我们是做人工智能的，而人工智能需要落地。目前，我们已经服务了40多家中外药企，全球前十的药企绝大部分已经成为我们的客户。之所以跟赛诺菲有非常大的合作，有两方面原因：

第一，一般来说，药企相对封闭，对于数字化的进展、知识产权和所使用的工具，往往不太愿意拿出来分享。赛诺菲在合作的过程中非常开放，爱特曼也不是像以前一样仅仅为客户定制一个产品，而是双方在共同发掘需求。我们提供研发团队、人工智能算法、技术及算力，赛诺菲提供的是一个20多人的医疗团队，他们也正在引入更多内部的需求点和我们一起做研发。我们有每周的项目进度管理，每个月点对点地对接需求、把握进度。这是一种非常敏捷的开发方式，是药企以前从未想过的做法。开放性还指我们未来产品的SaaS化，这些产品针对的是很通用的需求，同样可以适用于其他药企。

第二，在合作当中爱特曼非常看重赛诺菲的创新性。这次双方在合作模式、商业模式、产品模式上都有很大突破。医学团队和写代码的团队放在一起工作，会面对很多沟通的壁垒，赛诺菲的工作人员在做内部探讨的时候，会站在我们的角度去思考，并提出解决方案，这让我们觉得赛诺菲是非常值得尊敬的合作伙伴。

爱特曼怎样产生收益？我们将与赛诺菲共同合作研发产品，并在未来针对市场进行销售。与初创企业深度合作，是赛诺菲正在尝试的创新模式，爱特曼也会把握好这样的机遇。

研发客：怎样应对非结构化医疗数据的挑战？

马磊：第一种挑战，如何将非结构化数据进行已知模式（schema）的结构化。这里主要涉及到数字化、内容识别、以及知识提取的工作。我觉得，这个问题相对容易处理。毕竟现在的数字化设备和技术越来越好，在深度学习助力下的OCR精度越来越高，以及实体和关系提取等NLP技术越来越好。只要定义好了目标的提取模式schema之后，就能够高效的进行结构化处理。

第二种挑战，是要考量如何结构化，以及是否需要结构化处理。对原始数据进行任何方式的加工都会造成信息损失。就像医生的签名，可以有很多解读方式（名字、真伪、情绪等等），有些解读方式甚至还没有被发现。一旦进行固定模式的结构化就必然扔掉某些信息。再比如对数据的很多应用，可能仅限于当下的使用方式，面对开放的无限应用方式，实际上是无法做真正的结构化。

在Atman的智能系统中，至少保留了两种数据处理方式。1. 使用知识图谱技术处理可以结构化的数据；2. 使用阅读理解技术处理非结构化数据，以适应更广阔、甚至没有被明确定义的应用方式。

研发客：各家AI公司都在打造自己的的平台，您觉得这种竞争的态势有利于我们国家整体对于数字化研究的发展吗？

马磊：任何事物在早期的发展阶段，因为看不清正确的路在哪里，就需要百花齐放，百家争鸣。实际上就是向所有方向进行探索。各家公司按照各自的理解构建自己的工具平台，来适应自己的特定需求。而到了方法路线相对明确的时候，或者产生了主流的做法。这时候自然就会产生收敛和整合的效果。有些平台工具会被固化下来，成为大众的选择，而有些就被淘汰了。最终进行更加集约和高效的阶段。我认为早期这种探索方式是有益的，可能也是必然的。毕竟，有机会探索才有可能产生创新。

责编 | 张咏晴 姚嘉

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