值吗？强生雇佣了6000名数据科学家，为AI投资数亿美元…

强生公司正在利用数据科学和人工智能来支持其工作，这是医疗保健行业最大的赌注之一。

《华尔街日报》称，近年来，强生已为其人工智能 (AI) 能力投入了数亿美元，包括聘请了约 6,000 名数据科学和数字专家。

对于这家拥有137年历史的制药和器械公司，构建人工智能的能力在进步和变革中异常重要。

但这项投资值得吗？

加大对数据科学的投资

强生目前拥有超过 13 万名员工，全球年销售额达800亿美元，多年来一直有基于数据的项目，但该公司领导层在大约十年前开始采取更加协调的方法，并在大约四年前加大了投资。

近年来强生聘请了多达6000名数据科学家和数字专家，并在他们的工作上花费了数亿美元，例如使用机器搜索大量健康记录数据集。

去年9月，该公司在旧金山附近开设了一个最先进的研究中心，占地近20万平方英尺的设施能够容纳多达400名员工，专注于利用基因和RNA疗法，以及先进的数据科学，包括人工智能和机器学习。

这些数据科学家将很多努力用于医疗诊断上，例如通过分析心脏测试来比人类更早发现致命的高血压的算法，以及通过分析语音来发现阿尔茨海默病早期迹象的语音识别技术。

然而，强生聘用如此多数据科学家却拥有一个长期目标：利用人工智能进行药物发现。

人工智能用于药物发现，这个领域已经被大量炒作，大量的资金涌向这个领域，但却缺乏实际的案例证明人工智能为药物研发做出巨大贡献。

尽管已经进入临床，但绝大多数biotech手中AI赋能的药物仍然处于临床测试的早期阶段，很少有推到临床III期的药物。

谷歌今年推出了基于云的人工智能工具，帮助制药商寻找新的治疗方法。但人工智能发现的药物要获得监管机构批准销售可能还需要数年时间。

于是，一些制药业领导者对人工智能能否比人类更好地发现新药表示怀疑。

强生表示，公司有一个名为Med的大型数据库，包含超过 3 PB 的信息。这些信息不仅包括真实世界数据，还包括各种各样的临床试验结果。人工智能能够大规模筛选这些数据，帮助加快药物开发。

分析师认为强生是致力于人工智能最积极的大型制药商之一。

 CB Insights 最近在其 Pharma AI Readiness Index 中将其列为 50 家公司中的第三名，该指数跟踪公司的专利申请、投资、交易以及与 AI 相关的投入。

如今，强生大多数药物开发项目都融入了数据科学的某些方面，而五年前只有少数项目。强生的许多数据员工分布在多个公司地点，包括美国、中国和比利时。

50家外部合作伙伴关系

2018 年至今年早些时候，Mathai Mammen 担任强生制药研发部门负责人，帮助强生建立了数据科学能力。

Mathai Mammen表示，对精准医疗的追求是推动力之一。精准医学中，治疗是个性化的，以匹配个体疾病的遗传或其他变异。

强生希望巧妙地利用其数据能够找到有关疾病分子特征以及如何开发利用这些特征的药物的答案。

强生方法的标志之一是合作——与数据科学初创公司和其他公司建立了 50 多家外部合作伙伴关系。

11 月 30 日，英国生物银行全基因组测序 (WGS) 项目公布了 50 万名志愿者参与者的全基因组测序数据。该项目中强生公司的科学家领导了 13 家制药公司的合作，发挥了重要作用。

这意味着获得批准的研究人员将能够获得前所未有的大量数据，这些数据可用于加速新发现。

强生计划使用人工智能和机器学习来分析数据集，以帮助发现模式。这反过来可能会导致针对各种疾病的基因-蛋白质联系的新药物或诊断方法的出现。

过去，行业科学家会通过搜索学术论文来寻找此类分子药物靶点，而基于人工智能的方法可以更快地发现更多靶点。

强生认为人工智能将多个领域推动医疗保健的变革，让患者获得更好的护理。

促进疾病的早期发现

强生与Anumana 和 Mayo Clinic 合作治疗肺动脉高压，与 Ultromics Ltd. 和 Atman Health 合作治疗心脏淀粉样变性，开发人工智能算法，旨在帮助及早发现这些疾病。

强生公司及其合作伙伴收集了 600 万份患者记录，这些记录均被隐藏了个人敏感数据，包括超过八百万个心电图（ECG）记录。

他们将这些记录输入软件算法，教它识别后来诊断为肺动脉高压的患者的电读数模式。强生表示，将该算法与心电图结合使用可以将肺动脉高压的诊断时间缩短 12 至 18 个月。

美国食品和药物管理局已授予该算法“突破性设备”称号，适用于可以改善严重疾病的诊断或治疗的产品。FDA 尚未批准该算法，但可能会在明年做出决定。

推动药物发现

人工智能使研究人员能够开发更有针对性的药物，推动精准医学的进步。

在肿瘤学中，人工智能算法可以应用于活检的数字化图像，以帮助识别肿瘤之间的细微差异，指出一部分患者中是否存在基因突变。

该公司还使用人工智能算法来研究活检的数字化图像，以检测肿瘤之间的细微差异，这可能有助于识别某些肿瘤的遗传亚型。研究人员可以利用这些信息来制造一种专门针对该基因亚型的药物。

实现更有针对性的临床试验招募

在强生，研究人员正在将人工智能和机器学习算法应用于大型匿名数据集，以识别和定位可能从正在研究的药物中受益的患者的临床研究地点。然后，临床试验运营团队可以确定将新确定的地点纳入试验的可能性。

对供应链做出优化

强生正在使用先进的机器学习算法来筛选和分析大量数据，包括需求波动和供应商绩效，并帮助预测可能扰乱供应链的实时事件的影响。以便快速响应，将药物尽快送到患者手中。

分析手术室以提高效率和医生学习

强生医疗科技公司正在开发一系列手术室数字解决方案，使用人工智能算法在几分钟内“剪辑这些视频的精彩片段”，这样外科医生就可以重新观看手术中的重要事件。如果没有人工智能，这个过程可能需要数小时甚至数天才能完成。

参考链接：

https://www.wsj.com/tech/biotech/johnson-johnson-hiring-data-scientists-ai-ccbf2c07

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