目前AI（人工智能）正滲透于各個(gè)國(guó)家各個(gè)產(chǎn)業(yè)，在提高生產(chǎn)力與信息化上發(fā)揮了極大的作用。日本也在大力推進(jìn)AI在YL、制藥、農(nóng)業(yè)等方面的應(yīng)用研究，匯總?cè)缦隆?/p>

制藥行業(yè)中的AI：大幅度減少新藥研發(fā)周期

通過(guò)AI對(duì)于有可能成為ZL癌癥與老年癡呆等疾病的藥物活性成分候補(bǔ)物質(zhì)的特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，可大大提高篩選化合物所必須進(jìn)行的藥效與安全性實(shí)驗(yàn)的效率，研發(fā)周期總體得以縮短3成左右，并且在縮減研發(fā)經(jīng)費(fèi)上也有相當(dāng)大的期待。

新藥的研發(fā)到上市的整個(gè)過(guò)程主要分為四個(gè)階段。

?　1.研發(fā)階段：尋找合適的候補(bǔ)化合物，并且制定其化學(xué)合成方案；

?　2.前臨床階段：通過(guò)細(xì)胞與動(dòng)物實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)候補(bǔ)化合物的功效與毒性；

?　3.臨床階段：通過(guò)患者等進(jìn)行人體實(shí)驗(yàn)以評(píng)價(jià)臨床試驗(yàn)藥物的功效與安全性；

?　4.申請(qǐng)階段：向厚生勞動(dòng)省進(jìn)行藥事申請(qǐng)，令臨床試驗(yàn)藥物得以上市；

每個(gè)上市的藥物，其整體階段需要9~17年，研發(fā)費(fèi)用在1000億日元以上。其中，前半部分的1~2階段（研發(fā)~前臨床）需要5~8年左右，但若是投入AI輔助，則有期望縮短至2.5~4年。

除上述傳統(tǒng)低分子藥物之外，抗體藥物的研發(fā)上同樣也可應(yīng)用AI技術(shù)。安斯泰來(lái)制藥公司開(kāi)發(fā)了一套應(yīng)用于研發(fā)抗體藥物時(shí)使用的AI技術(shù)，在制作抗體之前可以事先通過(guò)AI預(yù)測(cè)抗體藥品的藥效。該研究團(tuán)隊(duì)利用理化學(xué)研究所的超級(jí)電腦“京”模擬出的氨基酸序列與抗體三次元結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)讓AI進(jìn)行深層學(xué)習(xí)，AI參照新設(shè)計(jì)的氨基酸序列即可給出恰當(dāng)?shù)目贵w候補(bǔ)分子。該方法從2018年4月起已投入實(shí)際的抗體藥物設(shè)計(jì)工程之中。

此外，類(lèi)似的AI研發(fā)與運(yùn)用也在很多制藥公司與科研機(jī)構(gòu)層出不窮。衛(wèi)材藥業(yè)通過(guò)AI加速了新設(shè)計(jì)的低分子化合物的藥效評(píng)價(jià)試驗(yàn)，該方法通過(guò)化合物投放于人體培養(yǎng)細(xì)胞時(shí)的變化來(lái)迅速預(yù)測(cè)該化合物的活性。以傳統(tǒng)方法執(zhí)行時(shí)需要專(zhuān)家觀察大量的細(xì)胞圖像進(jìn)行分析，需要花掉10天左右的時(shí)間，但以AI來(lái)執(zhí)行則不到1天就可以得出結(jié)論。東京工業(yè)大學(xué)的關(guān)島政和副教授開(kāi)發(fā)出了迅速查找可與病因分子QL結(jié)合的化合物的AI技術(shù)。首先讓AI對(duì)與藥物活性密切相關(guān)的靶位分子與4萬(wàn)多種化合物的結(jié)合力之間的相互關(guān)系進(jìn)行深層學(xué)習(xí)，之后即可以10%以上的極ng確度來(lái)判斷未知化合物與靶位分子的結(jié)合程度。此方法在1年后預(yù)計(jì)投入實(shí)用。

YL行業(yè)中的AI：通過(guò)分析臨床情報(bào)預(yù)防疾病

以產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所與理化學(xué)研究所為主的研究機(jī)構(gòu)致力于研究YL上的AI應(yīng)用。首先，利用IoT（物聯(lián)網(wǎng)）可以收集個(gè)人的身心狀態(tài)以及行動(dòng)模式的數(shù)據(jù)。通過(guò)AI對(duì)這其加以分析，對(duì)各種護(hù)理與健康服務(wù)產(chǎn)業(yè)的改善有很大的幫助。其次，東京慈惠會(huì)醫(yī)科大學(xué)通過(guò)收集腦血管疾病患者的各種臨床信息提供給AI進(jìn)行深層學(xué)習(xí)，致力于構(gòu)建腦血管疾病的預(yù)防系統(tǒng)。

東京慈惠會(huì)醫(yī)科大學(xué)導(dǎo)入的大腸息肉AI測(cè)定系統(tǒng)

農(nóng)業(yè)中的AI：預(yù)測(cè)糧食供需，減少糧食浪費(fèi)

以東京大學(xué)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所為主的研究機(jī)構(gòu)在致力于研究農(nóng)業(yè)上的AI應(yīng)用。東京大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了可以預(yù)測(cè)蔬菜等農(nóng)作物的產(chǎn)量與供應(yīng)需求的智能系統(tǒng)，通過(guò)正確預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)物需求量以制定栽培計(jì)劃，控制實(shí)際產(chǎn)量，避免過(guò)量生產(chǎn)導(dǎo)致糧食浪費(fèi)，或者產(chǎn)量過(guò)少導(dǎo)致糧食不足等情況。產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所的研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)收集農(nóng)作物從種植生產(chǎn)到銷(xiāo)售的整個(gè)過(guò)程的信息以構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，加以AI分析預(yù)測(cè)農(nóng)作物的供應(yīng)需求，構(gòu)建網(wǎng)上交易系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物云貿(mào)易。

綜上所述，AI的研究已經(jīng)在各種產(chǎn)業(yè)，尤其在農(nóng)業(yè)與YL中發(fā)展迅速并且正在逐步展現(xiàn)成果。若AI能夠在醫(yī)藥與農(nóng)業(yè)等，與生活密切相關(guān)的產(chǎn)業(yè)上進(jìn)行大量運(yùn)用，那么AI作為生活不可或缺的一部分的時(shí)代想必已經(jīng)不再久遠(yuǎn)。

為了推進(jìn)AI研發(fā)的進(jìn)展，日本許多產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)正在大力拓展科研與產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目。例如，新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)（NEDO）預(yù)計(jì)在2018~2022年之間投資59億日元，執(zhí)行包括YL與農(nóng)業(yè)在內(nèi)的6個(gè)AI相關(guān)的研發(fā)項(xiàng)目，致力于實(shí)現(xiàn)智能社會(huì)。京都大學(xué)與包含富士通，武田藥品在內(nèi)的90多個(gè)機(jī)構(gòu)共同組成名為“LINC”的研究團(tuán)隊(duì)，預(yù)計(jì)在2~3年內(nèi)開(kāi)發(fā)大約30多種用于藥物研發(fā)的AI，給予醫(yī)藥行業(yè)展現(xiàn)新的技術(shù)革命。