根據Mordor Intelligence統計，2020年醫藥市場中的人工智慧（AI）價值44.9億美元，預計到2026年將達到348.8億美元，2021～2026年的複合年成長率高達將39.8％。雲計算技術的迅速成長推動各產業採用AI解決方案來挖掘大量數據，醫療業開始鼓勵使用AI技術進行醫藥研發，透過數據蒐集與患者有關的症狀，並在機器學習的支援下，利用AI系統處理現代臨床照護所產生的複雜資料。
何謂醫藥人工智慧？
人工智慧（AI）是一種模仿大腦神經網路並使用多層資訊（包括演算法、模式比對、規則、深度學習和認知運算）來學習如何理解資料的技術。啟用AI 的工具可以識別原始資料當中有意義的關係，並且運用在藥物開發、治療決策、病患照護，以及財務和營運決策等醫藥領域[1] 。
在2000年醫藥資訊開始應用 AI之前，醫療保健的預測模型只能透過乾淨和井然有序的醫療衛生資料，思考有限的變數。如今，使用人工神經網路來進行機器學習或深度學習，不僅可用於支援甚至已超越人類執行某些醫療相關作業的能力。國際商業機器巨頭IBM公司在2015年時成立了專攻醫療領域的Watson Health，透過AI協助理解大量的臨床資料、醫學文獻，以及人口和使用率資料，並利用大數據分析繁雜的醫療保健資料，替醫藥專業人員解決耗時或效率不彰的各種問題，讓他們能更充分運用專業知識並提供價值。
2022年全球AI健康醫藥領域市場將突破90億美元
財團法人生物技術開發中心研究員陳思豪指出，隨著個人化醫療模式興起、醫療大數據分析和運用技術快速發展，AI逐漸廣泛應用在基因體學和精準醫療等健康醫藥領域，根據 Mordor Intelligence 資料顯示， 2016 年人工智慧健康醫藥領域的市場規模為 11.3 億元，推估 2016 ～ 2022 年複合年成長率（ CAGR ）達 41.7% ，預估至 2022 年，全球人工智慧健康醫藥領域市場規模將超過 90 億美元。
進一步從區域市場來看， AI 醫藥市場以北美地區的佔比最高（ 36 ％），其次為亞太地區（ 29 ％）及歐洲地區（ 23 ％）， 2016 年 AI 醫藥市場光是美國就佔了超過三成，預估 2022 年美國的市占率仍會佔比三成以上。
圖一、2016年及2022年全球AI醫藥市場規模預估
AI醫藥市場應用領域很廣，包括醫藥研究與開發、患者健康與風險管理、醫院行政管理與支援協助，以及影像判讀、疾病檢測與診斷、醫療生技應用等範疇，在2016～2022年間，AI醫藥研發市場的CAGR為43.4％，高於整體AI醫藥市場的成長。陳思豪指出，2016 年 AI 醫藥研發的市場規模為 1.2 億美元，約佔整體 AI 醫藥市場一成左右（ 10.4 ％），預估在 2022 年將成長至 10.1 億美元（ 11.1 ％）。
圖二、2016年～2022年全球AI醫藥市場規模預估（依應用領域）
北美佔據全球AI醫藥最大市場份額
目前北美地區是世界上最先進的人工智慧市場之一，醫療保健和製藥業對於AI技術的採用率高，加上強大的AI軟體和系統供應商，同步推升了北美地區對AI醫藥的需求，因此北美佔據了最大AI醫藥的市場份額，不但主導全球AI醫藥市場，AI新創企業也尤其活躍。隨著醫療數據的大幅成長，資源管理也面臨挑戰。僅在美國，就有大約38,000項專利包含了人工智慧或機器學習的術語。在AI所有應用領域中，醫療保健似乎是最重要的，因為醫療保健系統人員嚴重短缺，醫療錯誤每年為醫療行業造成數十億美元損失，再加上病人負擔增加和診斷不正確等問題，都能通過AI新技術得到幫助。
圖三、AI醫藥市場的成長率（以地區劃分）
半導體巨頭輝達（Nvidia）在2020年底宣布攜手GE Healthcare、Nuance成立Inceptio醫療聯盟，協助醫療AI新創公司加快上市腳步，同時培育更多醫療 AI 新創公司。
NVIDIA旗下的NVIDIA Inception加速器計畫，橫跨90國、擁超過 6,500間AI與資料科學領域的新創公司加入，透過整合GE Healthcare Edison Platform，這些新創公司能夠進入GE Healthcare的全球網路，使用GE Healthcare於160個國家所安裝的400萬個醫療影像、行動診斷及監測等數量龐大的設備，可創造出 2.3億份檢查和相關資料。取得FDA許可的Premier等級成員，亦能加入Nuance AI Marketplace 診斷影像市集[2] 。
AI醫藥市場主要趨勢
AI在各種醫學中的應用不斷增加，全球醫藥市場已有大量參與者進軍AI醫藥這塊市場，像是IBM Corporation、Zebra Medical Vision Ltd、Sense.Ly Corporation等主要業者，都透過產品創新或併購策略參與AI醫藥市場競爭。
早在2017年時，以色列醫學影像新創Zebra Medical Vision已在Google Cloud上提供基於AI的圖像分析。2019年11月，Zebra Medical Vision宣布在Nuance AI Marketplace上，提供其「多合一」的AI產品包，並與Nuance簽署AI診斷市場協議[3] 。Nuance是AI及雲端技術醫療應用的領導企業，擁有全球超過1萬名醫療領域客戶，超過77%美國醫院都使用Nuance的解決方案。Nuance將AI納入放射學工作流程，利用AI力量來幫助放射線醫生改變醫療保健，Nuance為AI開發人員提供了一個API，在美國超過8,000多個個相連的醫療保健機構中，為80％以上的美國放射科醫生提供AI服務，協助放射科醫生減輕重複性和瑣碎的工作。而在2021年4月，微軟為了加速公司在醫療保健的成長，斥資197億美元收購Nuance，成為微軟史上第二大的收購案。
諾華藥廠（Novartis）則在2019年10月宣布與微軟（Microsoft）合作成立應用於製藥業的AI創新實驗室，希望利用AI加速為全球患者開發和轉化藥物的過程，合作內容包括製藥研究、臨床試驗和製造，由微軟負責提供AI解決方案，將製藥業大量的臨床與科學數據轉化AI系統，讓即使沒有資料科學背景的員工也能在工作中輕鬆使用與查詢，雙方的戰略合作將長達五年。[4]
微軟更於2020年1月宣布一項為期五年、耗資6000萬美元的AI for Health計劃，旨在幫助醫療保健組織利用人工智慧和機器學習來提高患者的健康水平。AI for Health屬於微軟1.65億美元的AI for Good計劃之一，它將為研究人員、非營利組織和醫療機構提供領先的技術部署，加速醫學研究以改善預防、診斷和預防疾病的能力；增進人們對死亡率和壽命的認識、預防全球性健康危機；並減少健康不平等，為弱勢族群提供更多獲得護理的機會。微軟至今已資助全球超過180個組織，台大醫院關於COVID-19患者的基因分析研究也獲得微軟贊助。[5]
AI數據科學布局日益重要
隨著AI醫藥參與者與日俱增，數據科學（Data Science）在藥物開發應用的相關布局也逐漸重要。藉由發展AI的數據科學應用，可減少研發時間、減少需要合成與測試的臨床前藥物結構數量，並降低藥物發展後期的失敗率、增加新的候選藥物，數據科學的應用將成為關鍵趨勢。
沈思豪指出，AI數據科學的六大應用，包括藥物設計、蛋白質堆疊、蛋白質碰撞、虛擬篩選、藥物動力學，以及測候選藥物定量結構活性/性質關係之模型。在藥物開發產業生態發展趨勢方面，會朝向專案性AI應用，將藥物發展個案所需，結合AI新創合作，以藥物發展為主軸，是新創AI進入市場的切入點。未來AI醫藥公司的服務模式，也會從過去的高度專業分工，往一站式服務擴展，由AI技術服務平台協助藥廠發展深度學習。
圖四、AI/Data Science 六大主力應用
參考資料：
2021/4/29，「當AI進入精準醫療，從技術到服務如何蛻變？」研討會，陳思豪簡報資料
Mordor Intelligence，ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE MARKET - GROWTH, TRENDS, COVID-19 IMPACT, AND FORECASTS (2021 - 2026)
作者： 吳碧娥
現任： 北美智權報資深編輯
學歷： 政治大學新聞研究所
經歷： 驊訊電子總經理室特助
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