姚彬捷：新冠助推下医疗健康产业迎来创新拐点，加速迈入新时代

医药健康产业长期面临的“长周期、高投资、高风险”的压力，一向以“慢热”著称。但过去的十几年，尤其是疫情催化下这三年，医疗技术的创新速度有了大幅提升。

以疫苗研发为例：2003年SARS病毒流行，从发现病毒到疫苗进入临床花了整整20个月；而在两年前新冠爆发后，仅65天就传出好消息：中国的腺病毒载体疫苗和美国的mRNA疫苗几乎同时宣布进入了临床试验。

传玺科技董事长姚彬捷表示，资本市场正处于挤泡沫阶段，并认为，“此时，正是投资机构锚定下一批高成长企业的最佳时机。”大浪淘沙，只是资本对企业的甄选标准会愈发趋严。

姚彬捷表示，在疫情的助推下，医疗健康企业刚刚经历了一波爆发式增长。疫情助推“医疗+AI”，而非“AI+医疗”，换句话说，AI是医疗产业化的动力，而非医疗产业化本身。“在科技交叉越来越频繁的当下，AI和自动化已经成为了底层的数字基建。”无论市场的冷热，颠覆性技术创新永远是资本的心头好。而医疗健康致力于满足健康这一永续性需求的领域，“医疗+AI”正是打开医疗需求阀门的钥匙。

疫情中，最先冲出“医疗+AI”领域的医疗创新企业，也更容易成为整个投资市场的宠儿。

作为医疗+AI的落地应用场景，AI制药受制于较大的临床不确定性。目前大部分AI新药仍采用传统的药物研发模式，即从确定疾病靶点开始，经过筛选和优化先导化合物、确定候选药物、临床前研究等步骤，再推进到临床研究。国内大多数AI制药企业主要关注靶点发现和分子设计环节，以向药企提供服务为主，在药物后续的安全性和有效性研究中有一定欠缺。加上目前尚没有一款AI研发的药物成功上市，产业在最终的商业价值实现环节上还存在不确定性。

随着大数据和人工智能技术的发展，近年来AI制药行业发展火热，不仅涌现了Schrödinger（薛定谔）、Relay等多家上市AI制药公司，强生、默沙东等国际巨头也纷纷入局。AI制药显示出了巨大的优势。通过机器自主学习数据、挖掘数据，总结归纳出专家经验之外的药物研发规律，AI制药有利于优化药物研发全流程的各个环节，提升药物研发效率，以及降低研发费用和试错成本。

作为全球首个AI新药研发孵化一体化平台，中以海德人工智能药物研发股份有限公司（以下简称中以海德）在“老药新用”的思路下，独创了一套“AI大数据筛选+回顾性数据研究＋临床大数据验证”的端到端药物研发模式，成为国内AI制药领域中亮眼的存在。

中以海德采取了自主研发药物的道路，包揽了从最初的药物筛选到临床试验的全流程，并基于“老药新用”思路，独创了“AI大数据筛选+回顾性数据研究+临床大数据验证”的端到端药物研发模式，致力于将药物临床试验不确定性降低为0。基于这样的一套药物研发逻辑，中以海德将乙肝功能性治愈定为首期目标。

医疗健康产业在近三年展示出了穿越历史周期的特点，甚至在市场并不乐观的情况下，医疗行业迎来了更多的产业机会。引发资本火热进场的直接因素无疑来自数次疫情的催化，而更本质的逻辑，是过去数十年间技术的积累与沉淀，只是被疫情爆发下产生的巨大需求所激活。

姚彬捷表示，“未来，跨界交叉和融合创新是行业发展的大方向，也将是面对市场低谷，投资机构甄选标的最看重的一项特质。”