中新网上海新闻10月18日电(郑莹莹)“2023第15届上海生物医药投融资峰会暨第四届复旦创新发展论坛”年度活动新近在沪举办，活动以“数智化时代，探索数据细分场景应用的新里程碑”为主题，由上海市生物医药科技发展中心联合复旦大学张江研究院以及上海市生物医药投融资发展联盟、上海市生物医药行业协会、火石数链、上海国创中心等机构举办。

　　上海市科学技术工作委员会副书记王宇出席活动并作致辞。他在致辞中指出，在数字化结构性变革时代，数据作为新型生产要素已开始融入生物医药经济的各细致划分领域和环节，数字化已成为生物医药行业创新和价值实现的重要推动力，应充分认识数据要素的重要性，发挥数据变现的魅力。数据驱动不仅仅可以提高研发效率和医疗质量，还为投融资提供了更为科学和准确的依据。

　　“我们要引导资本投入到数据要素得以落地应用的项目中去，为企业创造崭新的商业模式和盈利机会，也为投资者提供丰富的投资选择，在数据中‘找服务’‘找合作’。未来要实现数据要素的价值最大化，还要求我们慢慢地增加跨界合作，推动数据在生物医药领域的广泛应用。”

　　本次活动邀请了企业、投融资、情报机构等各领域的演讲嘉宾，围绕“数智化”“数据驱动”“数据变现”等话题和视角，展望生物医药投融资项目数智化转型的实践和趋势，揭示未来数字化的经济产业变革的崭新征程。上海市生物医药科技发展中心主任、党总支副书记李积宗、党总支书记、副主任张文、副主任任大伟和复旦大学张江研究院常务副院长胡建华，以及包括生物医药企业、高校院所、项目创始团队、投资机构、情报机构和CXO机构等在内的300余位业界人士参加了此次活动。

　　复旦大学智能医学研究院常务副院长刘雷教授分享了《智能科学引领未来医学发展》主题报告，他表示，未来医学，无论是学术前沿还是临床实践都将是基于大数据和模型的，但会根据大模型再建立个性化分析模型，形成更符合个性化需求的产品。因而，如何将技术发展与商业应用相融合也是一项需要直面的任务和挑战，当然也孕含着与风险相伴的重大机遇。

　　深势科技创始人和CEO孙伟杰在主题报告《AI for Life Science：新基建与新机遇》中称，在AI For Science进入到预训练模型时代(大模型时代)，其方式依据模态区分，利用AI对蛋白质序列语言模态、图片和波等模态进行图片识别、信号识别以及三维重建，效率会提高很多。他指出，除了公开数据外，还有非常多散落的实验数据，重新训练会浪费很多经费，而且数据本身不是资产，把数据变成有用的模型才能形成生产力，才能更好盘活各方积累的宝贵数据。

　　在“从数据产品和服务化视角探求生物医药领域的“数据产业密码””的项目分享环节，世华医学科技(苏州)有限公司、复旦大学附属肿瘤医院、上海霖晏医疗科技有限公司、杭州芝兰健康有限公司和上海数药智能科技有限公司分别就“AI癌症探索之路”“AI辅助乳腺肿瘤筛查诊断超声仪器”“数字智能诊疗解决方案提供商”“基于平台化技术的AR脊柱外科手术辅助系统”和“数字疗法+脑机接口：儿童多动症的前沿干预方式”主题分享了他们开展数字相关项目的经验和感受。这些拥有不同核心技术的项目，大都是利用医药医疗与多参数数据信息进行跨学科、跨领域、跨界的交叉技术融合而产生的。

　　在以“数智化时代，探索数据细分场景应用的新里程碑”为主题的创新发展论坛环节，科睿唯安生命科学与医疗健康事业部资深产品负责人刘梦佳也指出，药物研发过程是缓慢而昂贵的，很多时候企业要具备自建能力，更需要与AIDD平台公司合作。

　　阿里云数字医疗行业首席科学家张小洵在主题分享中提到，大模型里既有医疗健康任务，又有生物医药任务，怎么训练到一个大模型里去，每个任务到底激活哪些参数，这样的任务分解以及门控机制的技术是很重要的。医疗大模型通过二次预训练，参数有效微调，最后利用知识库体系做检索增强，只有这样才可以提供准确严肃的知识问答。

　　英矽智能科技(上海)有限公司生物及转化医学负责人张曼分享了她们在AI靶点发现领域的最新进展和案例。她提到，AI在生物医药里的影响因素主要有三个：一是数据量的增加，过去这些年从RNC、DNC一直到单细胞测序，数据量在不间断地积累扩增；二是计算量的扩展，算法在不断地进步；三是算力的发展，上述三要素相辅相成，缺一不可。

　　上海联影智能医疗科技有限公司联合创始人、联席CEO周翔博士在分享“数智化医疗影像创想未来”时提到，语言大模型的发展非常快，而影像大模型才刚刚起步。联影智能主要以医疗AI为核心业务，目前聚焦在医学影像领域，赋能医生的临床与科研工作，提高影像设备的智能化与自动化程度。

　　医渡科技旗下开心生活科技公司远程智能临床试验(DCT)副总裁李高扬也结合自己经验，分享了“2030新范式——远程智能临床试验(DCT)”，DCT是不局限在临床研究中心或医院空间的临床试验新范式。

　　深势科技孙伟杰孙总主持了“数智化时代，生物医药与医疗应用场景实践的数据痛点与解决经验”的圆桌讨论环节，他提到，作为数智化论坛，数据获取、数据管理、数据安全是高频强调的话题。联影智能周翔博士强调，在未解决数据隐私和安全问题前，中国医疗健康数据分散在不同医院里，是医疗健康数字化进程中最大的阻碍，同时高质量异构疾病数据的收集和标注也是难点之一。上海医学会临床医学工程分会主任委员、复旦大学附属华山医院宝山院区陈爽副院长称，最根本的就是必须以临床价值和需求为导向，让AI落地，促进研发和科研成果临床转化，提高诊疗水平，更好地为患者服务。阿里云张小洵博士解释，大数据时代无论是企业还是高校，私域数据都是丰富的。但痛点是在实际的业务场景中往往面临着数据“荒”，客户就会要求我们的产品最好能够自带数据，同时数据标注和数据反馈也是痛点和难点之一。医渡云李高扬李总认为痛点在于数据来源的多样化，而反而促使DCT概念得到了广泛的认可接受了。

　　投融资峰会至今已举办15届，为了促成生物医药领域项目向产业端的纵深发展，从2021年第13届会后发起成立“上海市生物医药投融资发展联盟”，至今共推出21期月度项目路演。(完)