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“我們之前給藥企提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在跟藥企打交道的過程中我們發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新藥的銷售不再僅限于客情服務(wù)的普藥“產(chǎn)品化銷售”，更需要了解創(chuàng)新藥藥理及其治療方案，將藥企的醫(yī)學(xué)思路、推廣策略和醫(yī)生的診療思路進(jìn)行鏈接。面對(duì)這種千人千面的'銷售解決方案’，藥企商業(yè)化團(tuán)隊(duì)短期內(nèi)還沒有完全適應(yīng)，效率始終不高?！?br style="-webkit-tap-highlight-color: transparent;">

零假設(shè)創(chuàng)始人兼CEO顧飛接受了動(dòng)脈網(wǎng)的采訪。

“上市新藥數(shù)量”、“申請(qǐng)上市項(xiàng)目數(shù)量”、“首次申請(qǐng)上市項(xiàng)目數(shù)量”，可以從創(chuàng)新藥發(fā)展的這三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)清楚看到，國(guó)內(nèi)創(chuàng)新藥行業(yè)發(fā)展快、勁頭足，即將迎來上市爆發(fā)期。

研報(bào)：創(chuàng)新時(shí)代大潮來臨，中國(guó)迎來新藥收獲期-20220104

（圖片由零假設(shè)提供）

從臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)來看，2019年至2021年期間，I期臨床試驗(yàn)項(xiàng)目數(shù)量增加數(shù)值分別為118、54、172，且近年來我國(guó)如mRNA腫瘤新抗原疫苗、AI賦能CNS藥物等大量細(xì)分賽道均迎來首個(gè)管線的IND受理，大量的創(chuàng)新藥管線“蓄勢(shì)待發(fā)”。

“大概在五六年前，我們從與客戶的溝通中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新藥的'風(fēng)口’肯定要來了，隨之而來的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變將會(huì)是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)?！鳖欙w分享了自己對(duì)于創(chuàng)新藥行業(yè)的一些思考。

近幾年國(guó)產(chǎn)創(chuàng)新藥陸續(xù)上市，在研發(fā)環(huán)節(jié)投入的財(cái)力、精力和時(shí)間，讓收回成本、保證研發(fā)現(xiàn)金流等方面的迫切性明顯提高。但創(chuàng)新藥商業(yè)化的難度和存在的問題，才剛剛被重視。

普藥涉及的學(xué)術(shù)內(nèi)容相對(duì)創(chuàng)新藥更為簡(jiǎn)單，臨床醫(yī)生更容易決策，所以傳統(tǒng)藥企一直以“產(chǎn)品化銷售”的模式進(jìn)行普藥銷售。然而，創(chuàng)新藥的臨床應(yīng)用場(chǎng)景更復(fù)雜，需要考慮的因素更廣，“產(chǎn)品化銷售”已無法幫助醫(yī)生推進(jìn)決策。故當(dāng)下，“解決方案式”銷售體系將成為創(chuàng)新藥銷售的主要模式。

伴隨銷售模式的轉(zhuǎn)變，相關(guān)信息處理、工作流程的復(fù)雜度也成倍提升。藥企亟需大量掌握新藥專業(yè)知識(shí)的醫(yī)藥代表，同時(shí)一線銷售也希望得到強(qiáng)大的學(xué)術(shù)支撐，以在完成面向醫(yī)生的高效信息傳遞和觀念引導(dǎo)。

在這些痛點(diǎn)背后，我們可以看到，藥企目前需要建立規(guī)?；?、靈活高效的“創(chuàng)新藥學(xué)術(shù)支撐體系”，確保學(xué)術(shù)內(nèi)容從設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、流轉(zhuǎn)、分發(fā)到二次利用的全流程自動(dòng)化、高效化，進(jìn)而幫助市場(chǎng)、銷售等相關(guān)人員高效、準(zhǔn)確的完成與醫(yī)生的溝通，在有限的時(shí)間內(nèi)快速達(dá)到銷售預(yù)期的峰值

顧飛創(chuàng)辦零假設(shè)的初衷，即是以“醫(yī)療學(xué)術(shù)內(nèi)容生成式AI引擎”為核心，打造規(guī)模化生產(chǎn)和傳遞專業(yè)醫(yī)學(xué)內(nèi)容的自動(dòng)化流水線，為創(chuàng)新藥商業(yè)化場(chǎng)景提供全方位的內(nèi)容及方案支持。

近期熱炒的通用大模型，如“ChatGPT”是否可以用于創(chuàng)新藥的醫(yī)療學(xué)術(shù)呢？在零假設(shè)的實(shí)際測(cè)試中，基于GPT4的ChatGPT，只能給出相對(duì)寬泛的創(chuàng)新藥用藥指導(dǎo)，在具體情況具體分析的準(zhǔn)確性方面離實(shí)際應(yīng)用有著相當(dāng)遠(yuǎn)的距離。那么這一領(lǐng)域的AIGC該而如何克服“水土不服”？

創(chuàng)新藥的學(xué)術(shù)內(nèi)容與社會(huì)化的通用信息有著本質(zhì)的區(qū)別，在數(shù)據(jù)源、模型訓(xùn)練方式和應(yīng)用場(chǎng)景方面最為典型。

持續(xù)獲取完整高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，是大模型精準(zhǔn)性的重要支撐。醫(yī)學(xué)場(chǎng)景對(duì)精準(zhǔn)度的高追求，使得這一領(lǐng)域AI訓(xùn)練的源數(shù)據(jù)更需要“證據(jù)性”。通常來講，此類數(shù)據(jù)一部分是公開和半公開來源，另外一部分則是企業(yè)或者機(jī)構(gòu)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，通用大模型企業(yè)難以觸達(dá)。

進(jìn)一步而言，在AI模型的優(yōu)化中，需要有專業(yè)人員對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行專業(yè)標(biāo)注，進(jìn)而提高生成信息的準(zhǔn)確性。對(duì)于創(chuàng)新藥來說，擁有該領(lǐng)域創(chuàng)新藥臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生，或藥企內(nèi)部相關(guān)醫(yī)學(xué)人員，可以完成數(shù)據(jù)集標(biāo)注工作，但建立通用大模型很難匯集到各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的人員對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行逐一標(biāo)注，進(jìn)而也就弱化了生成信息的專業(yè)度與可信賴度。

綜合來看，醫(yī)學(xué)場(chǎng)景涉及人的生命健康，所以在此領(lǐng)域的應(yīng)用，尤其是創(chuàng)新藥學(xué)術(shù)領(lǐng)域的AI應(yīng)用對(duì)于精準(zhǔn)性有非常高的要求。一方面所有的數(shù)據(jù)都需要基于專業(yè)的疾病知識(shí)圖譜，另一方面，把控每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確性、可靠性才能保證生成信息的可用性。

將通用大模型與專業(yè)領(lǐng)域小模型結(jié)合起來的AIGC，會(huì)產(chǎn)生巨大價(jià)值。大模型可以帶來非醫(yī)療專業(yè)信息的生成以及更舒適的人機(jī)交互，而對(duì)于醫(yī)療的專業(yè)內(nèi)容，尤其是對(duì)于精準(zhǔn)度要求極高的創(chuàng)新藥領(lǐng)域，創(chuàng)新藥械領(lǐng)域的學(xué)術(shù)小模型以及相配合的AI工程會(huì)是最佳的支持者。

通過大模型與小模型的合理化分工協(xié)作，可以更好的為這一領(lǐng)域的不同的專業(yè)用戶提供智能化精準(zhǔn)的服務(wù)。

面對(duì)“千人千面”的創(chuàng)新藥治療方案，創(chuàng)新藥企“千頭萬緒”，臨床醫(yī)生“眼花繚亂”。

零假設(shè)從創(chuàng)新藥商業(yè)化的核心訴求——醫(yī)學(xué)內(nèi)容的“高質(zhì)量整合”和“自動(dòng)化產(chǎn)出”入手，基于自研的學(xué)術(shù)小模型，搭建了專業(yè)水平一流的“醫(yī)療學(xué)術(shù)內(nèi)容生成式AI引擎”。該引擎通過自動(dòng)化分析和拆解醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、指南共識(shí)、會(huì)議報(bào)告、臨床研究、病例報(bào)告等一手源內(nèi)容，以及產(chǎn)品資料、會(huì)議PPT、微信推文等二手源內(nèi)容，結(jié)合知識(shí)圖譜、樣本集、參數(shù)集等，構(gòu)建專業(yè)學(xué)術(shù)內(nèi)容元素庫(kù)，再根據(jù)新患者爭(zhēng)奪、病例討論、患者隨訪等場(chǎng)景需要，自動(dòng)化輸出藥企在商業(yè)化的各個(gè)環(huán)節(jié)所需要的專業(yè)學(xué)術(shù)內(nèi)容。

通過這一引擎，用戶能夠高效、快速輸出有關(guān)產(chǎn)品策略、市場(chǎng)銷售、臨床學(xué)術(shù)、醫(yī)生互動(dòng)等場(chǎng)景下所需要的相應(yīng)內(nèi)容，幫助創(chuàng)新藥械企業(yè)內(nèi)部將醫(yī)學(xué)內(nèi)容沉淀、整理、利用，更能幫助核心醫(yī)生快速了解疑難和爭(zhēng)議問題的最新完整信息，顯著提升其臨床實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究的效率，同時(shí)雙向促進(jìn)醫(yī)生和企業(yè)的資源鏈接。

效率方面，通過使用零假設(shè)AI平臺(tái)，能夠?qū)⑽墨I(xiàn)檢索、篩選過濾、內(nèi)容提取、編輯整理等步驟中設(shè)計(jì)到的時(shí)間成本從數(shù)天甚至數(shù)周縮短至1天甚至幾個(gè)小時(shí)。

歷經(jīng)5年迭代，零假設(shè)的AI平臺(tái)已經(jīng)覆蓋了10個(gè)治療領(lǐng)域，45個(gè)細(xì)分病種，擁有超過12萬+的標(biāo)簽系統(tǒng)，構(gòu)建了100萬+條知識(shí)點(diǎn)與內(nèi)容區(qū)塊，逐漸壘高專業(yè)“壁壘”。

零假設(shè)產(chǎn)品主要分為Express、Promote和KnowS，其中前兩款服務(wù)主要面向藥企，第三款主要面向臨床醫(yī)生。

通常來說，藥企的醫(yī)學(xué)部主要負(fù)責(zé)全方位的匯集處理學(xué)術(shù)內(nèi)容，是藥企的“學(xué)術(shù)內(nèi)容發(fā)動(dòng)機(jī)”；而銷售部則需要通過傳遞藥物相關(guān)學(xué)術(shù)內(nèi)容以幫助醫(yī)生了解該藥物的作用原理與應(yīng)用場(chǎng)景?；谝陨蟽牲c(diǎn)，零假設(shè)Express與Promote誕生。

Express幫助醫(yī)學(xué)部進(jìn)行數(shù)字化、高效率、低成本、規(guī)?；恼韯?chuàng)新藥在理論、研發(fā)、臨床等各個(gè)環(huán)節(jié)中涉及到的內(nèi)容，Promote則負(fù)責(zé)把Express產(chǎn)生的學(xué)術(shù)內(nèi)容，自動(dòng)化生成銷售端在特定互動(dòng)場(chǎng)景下需要的溝通話術(shù)。

“單向的努力”往往不及“雙向的奔赴”有效率，故誕生了零假設(shè)KnowS。該服務(wù)主要針對(duì)醫(yī)生所需的前沿學(xué)術(shù)熱點(diǎn)、重要臨床問題等場(chǎng)景提供自動(dòng)化內(nèi)容支持，一方面強(qiáng)化臨床醫(yī)生在該領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)提升，另一方面也幫助降低醫(yī)生與藥企的溝通門檻，甚至能夠成為觸達(dá)C端的關(guān)鍵撬動(dòng)點(diǎn)。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，KnowS使Express、Promote形成真正意義上的信息閉環(huán)，并讓兩個(gè)產(chǎn)品的信息壁壘和替代成本越來越高。

與傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)媒體和藥企信息化公司相比，零假設(shè)在創(chuàng)新藥相關(guān)的學(xué)術(shù)、臨床、營(yíng)銷等方面都做到了數(shù)據(jù)的高質(zhì)量拆解、重構(gòu)和自動(dòng)化產(chǎn)出，讓創(chuàng)新藥在商業(yè)轉(zhuǎn)化中遇見的每一個(gè)對(duì)象、面臨的每一個(gè)場(chǎng)景都得到準(zhǔn)確的內(nèi)容支持。

目前，已有20余家全球頭部藥企開始體驗(yàn)零假設(shè)的數(shù)字化商業(yè)解決方案。輝瑞、諾華、羅氏、百時(shí)美施貴寶、賽諾菲、阿斯利康、GSK、武田等全球頂尖藥企的方案中均能看到零假設(shè)的身影，以及百濟(jì)神州、渤健、琺博進(jìn)、住友等Biotech藥企也紛紛選擇零假設(shè)。

在零假設(shè)現(xiàn)已覆蓋的10個(gè)治療領(lǐng)域45個(gè)細(xì)分病種中，包含乳腺癌、卵巢癌、非小細(xì)胞肺癌、腦膠質(zhì)瘤、急性淋巴細(xì)胞白血病等癌癥治療藥物，以及包括特應(yīng)性皮炎等免疫系統(tǒng)疾病、阿爾茨海默癥等神經(jīng)系統(tǒng)疾病、雙相情感障礙等精神類疾病、脊髓性肌萎縮癥等罕見病的治療藥物。

100萬+條知識(shí)點(diǎn)和內(nèi)容區(qū)塊、10萬+篇數(shù)據(jù)源，已經(jīng)幫助零假設(shè)用戶的內(nèi)容交付時(shí)間縮短90%，且交付質(zhì)量提升60%以上。零假設(shè)預(yù)估，伴隨學(xué)術(shù)內(nèi)容的自動(dòng)化生產(chǎn)，藥企商業(yè)化工作中的60%均具有極大的數(shù)字化潛力，通過其AI引擎和三個(gè)產(chǎn)品的“1+3”解決方案就可以重構(gòu)藥企商業(yè)化預(yù)算，實(shí)現(xiàn)巨大的成本降低。

“以始為終，我們有信心成為創(chuàng)新藥商業(yè)化中，鏈接藥企和醫(yī)生的最高效平臺(tái)?！鳖欙w總談到。