雷锋网消息，7月29日，由平安与日本盐野义合资成立的平安盐野义有限公司（以下简称“平安盐野义”）正式在上海开业。平安盐野义将从未病护理、预防、诊断、核心治疗药及跟踪回访等阶段提供包括运动、非处方药、疫苗、新药等健康管理方案 。
中国平安联席CEO陈心颖在开业仪式上的视频致辞中谈到：“对平安集团而言，医疗生态圈是我们长期坚持的核心战略之一。平安盐野义合资公司是平安在医疗生态圈的又一重要布局。”
平安盐野义董事长兼CEO吉田达守则表示：“平安盐野义将融合中国平安集团世界一流的AI技术，和盐野义制药的新药研究经验，不断颠覆制药行业的现有常识、积极创新，为中国人民的健康做出贡献。”
近年来，平安在医疗领域不断发力，建立并完善了一个覆盖监管方、医生医院、第三方检测、药品器械厂商等在内的医疗健康生态圈。而这个面向未来的医疗健康生态圈，也不断显现出深远的成效。
此前，平安集团首席医疗科学家谢国彤曾表示，平安科技要打通和击破的是涉及诊前、诊中、诊后的整套疾病管理生命周期。
具体而言，是从诊前的分诊、预测、筛查，到诊中的诊断治疗，到诊后的随访、患者教育一整套生命周期里，如何利用技术针对影像数据、文本数据、病例数据的挖掘变成模型，从而提高医生的工作效率，并帮助医生解决比较困难的问题。
但是从行业现状来看，多数AI企业的重心放在诊前以及诊中的诊断环节。“三分靠院内治，七分靠院外养”，除了三甲医院和基层医疗的庞大AI辅助诊疗等需求，院外的AI应用场景有很大的空间，这其中很重要的一环就是药物研发。
据了解，2020年4月，平安的人工智能药物研发团队成立，初衷就是用AI寻找药物研发的市场空间和机遇。药物研发是一个需要大量数据密集计算的领域，从上亿个分子中去寻找，从无数临床试验中去探寻，最后看到底什么物质最有可能成为药。
如今，一款创新药的研发全流程花费动辄十亿美元，时间跨度也长达十年。但其中的每一个环节，都有很多可以用算法优化的地方。
2020年，被称为AI制药的“元年”，国内获得融资的AI药物研发企业有8家，总额达14.16亿美元——合人民币近百亿元。
此外，百度、腾讯、字节跳动等互联网巨头也相继入局。一时间，AI药物似乎成为了下一个“现象级”的创业赛道。入局企业虽多，但是结合AI的理念革新以及医药行业整体的智能化水平来看，药物研发的布局基本处于起步阶段。
而平安所掌握的医疗AI技术、海量数据和专家知识，以及构建的医疗生态圈，可以赋能AI制药的研发、制造、销售等全链条，助力平安在AI制药赛道保持良好的初速度和爆发力。
更应该注意到的是，平安还可以通过自己强大的网络，将来自患者，或者是医院等专业医疗机构的数据开展真实世界的证据分析，反哺至上游的研、制环节，打通产业链的全部环节，真正实现一个高效、闭合、接地气的医疗健康生态圈。
在人工智能应用中，除了算法、算力、数据三要素外，现在尤其强调知识这一新要素。平安智慧医疗已经构建了药物研发知识图谱，覆盖3亿的节点和1亿的关系。
同时，平安与拥有丰富知识及强大药物研发能力的盐野义制药已成立合资公司，结合盐野义制药的优势及平安在大数据和人工智能的分析科技，双方深耕AI药物研发平台，进而高效地制造和提供高增值的创新药物和医疗健康服务，并为客户提供量身订造的解决方案。
平安方面表示，AI制药团队的中短期目标主要与盐野义制药开展合作，用AI技术赋能抗感染和中枢神经系统疾病领域的新药研发。
远期目标是融合平安积累的科技创新，以及盐野义作为药物发现导向型制药公司的专业优势，赋能AI药物研发，提升中国医药健康的服务水平，并以科技赋能医疗健康行业，为客户提供更多元化的医疗健康服务。
近年来，平安持续投入建设医疗生态圈，其根源在于，平安有过去几十年的积累和日益强大的科技能力为基础。
根据平安2020年报显示，截止到2020年12月末，平安集团科技专利申请数累计达31412项，较年初增加10029项，位居金融科技、数字医疗专利申请榜单全球第一位。
因此，凭借以往的技术底子，从2020年4月成立人工智能药物研发团队以来，平安一直在低调布局、潜心科研。在短短一年多后，平安科技团队就产出了多项世界级的重磅成果。
据雷锋网了解，近日，平安医疗科技研究院和清华大学联合在计算生物学顶级期刊Briefings in Bioinformatics发表论文（2021年SCI影响因子11.62）。依托平安赛飞AI平台和AskBob智药平台，平安和清华大学双方在选题创新探索、大规模预训练试验、论文发表、赋能新药发现等环节密切合作，平安医疗科技研究院首次在计算生物学领域发表用于药物发现的分子预训练模型。
平安医疗科技研究院通过分布式训练加速算力和自主研发的预训练算法，从超过1100万的分子化合物中以自监督学习方式，训练出具有5300万参数药物分子模型MolGNet，实现优异的分子表征能力。
值得注意的是，5300万参数，这样的参数规模已然不小。
平安科技深度学习平台团队副总工程师高鹏博士表示，MolGNet模型对药物分子表示的性能超越了业界当前，因为精巧地整合了分子图数据中节点（原子）和边（化学键）的消息传递，5300万参数算是最具性价比的规模（参数量虽然没有NLP语言模型的亿级规模大，但是可以较好地解决药物分子表示学习问题）。
据了解，MolGNet通过学习海量未标记的化学分子，在药物研发领域的三大类任务（DDI药物相互作用预测、DTI药物活性预测和药物生化性质预测）中的14项子任务上超过了当前业界最先进的模型算法（包括斯坦福大学、腾讯、中科院上海药物研究所等在顶会NeurIPS2020、ICLR2020等发表的技术，其中药物相互作用预测平均超过8%，性质预测任务平均超过13%）。
高鹏博士向雷锋网表示，药物性质预测、DDI药物相互作用预测、DTI药物活性预测这三类任务，是临床前药物发现中围绕药物最常见和重要性排前列的任务场景，也是缩小和聚焦目标药物化学空间的关键指标和筛选利器。
基于上述三类预测技术，能够为抵消传统药物开发方法中出现的效率低下和不确定性提供机会，同时将过程中的偏见和人为干预降至最低。
换言之，MolGNet从设计之初，就是为了破解AI新药研发中最核心、最重要的几大问题。从现实成绩来看，MolGNet模型确实展现出了超强的实力。
去年，平安医疗科技研究院在美国麻省理工学院（MIT）主办的国际顶级生物医药发现比赛AI Cure Open Tasks上夺得新冠肺炎继发感染药物抗菌性预测冠军，击败了包括MIT、斯坦福大学、美国临床免疫疗法公司Vir Biotechnology在内的众多知名高校和企业。其预训练算法PHD也在今年全球顶级人工智能国际会议IJCAI 2021发表（4204篇投稿，接收率13.9%）。
被IJCAI这样的顶会接收，足见MolGNet模型的含金量。
目前，MolGNet模型已经作为基础模块集成到平安AskBob智药平台，赋能与盐野义合作的抗炎症和中枢神经类疾病的新药研发中，未来适时会考虑将其开放给业界。
对于客户或者使用者来说，不需要繁琐的部署便可通过平安AskBob智药平台和底层的赛飞AI平台，应用这套模型实现各自在制药场景中需要的预测结果。
传统的制药行业对于AI的态度正在经历从怀疑到兴趣，AI与制药行业的核心业务深度融合，需更深刻的行业知识与更高的技术保障。
这次用于药物发现的分子预训练模型的推出，将是平安医疗生态圈建设的一个良好补充，从而形成医疗AI更完整的链条和闭环效应，加强中国的健康及医疗服务水平。
马明哲发表在《人民日报》的署名文章中写到，平安的温度，是助力健康中国建设、构建适老社会的担当。从机构、用户、服务方、支付方和科技五大方面，着力构建医疗生态闭环。从上述的几点出发，平安正在举全集团之力构建涵盖“用户—服务商—支付方”的全方位医疗健康生态圈闭环：
通过平安好医生、平安寿险、平安养老险、平安健康险等子公司，服务广大线上线下个人客户
通过平安智慧城市业务中的智慧医疗团队及平安好医生平台，赋能政府监管部门和医疗服务各参与方
通过平安医保科技建立的智慧医保一体化及智能医疗管理平台，赋能医保局、商保公司等支付方
更进一步地看，虽然此次技术创新被应用于药物发现的分子表征，但这项技术极为通用，可以适用于其他领域的图表示学习，例如推荐系统、用户画像、金融分析、社交网络和知识图谱等业务场景。
正如马明哲在2020年中国平安年度报告董事长致辞中所说的，“战略创新上，积极部署未来，金融是平安的现在时，医疗是平安的未来时。我们将从医疗管理机构、用户、服务方、支付方、科技五方面加速构建医疗生态闭环，助力‘健康中国’建设。”
而平安正在一步步走在既定规划的未来蓝图中。
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吴彤