打破封闭，拥抱技术变革

商业和科学，这两股融合、交织的力量一直驱动着医药行业的发展。

我们曾亲眼见证商业力量对竞争格局的颠覆（辉瑞收购法玛西亚和惠氏，组建宇宙大药厂），也曾目睹科学力量推倒旧秩序，重塑新市场（罗氏的曲妥珠单抗彻底改变HER2阳性乳腺癌的治疗模式）。

工业革命时代，机器大工业取代了简单重复的人力劳动，带来了生产力的空前飞跃。

而如今，新的突破性技术——NGS（二代测序）和AI（人工智能）正在逐步替代简单重复的脑力劳动。

其势，浩浩荡荡——海量的资本和人才蜂拥而至；其速，迅雷不及掩耳——仅仅用时2-3年就迅速扩散，完成了从概念阶段到应用阶段的过渡。

在医药领域，新技术的革命性与颠覆性势必冲击未来每个从业者的职业走向。是视而不见还是积极应变？

留给我们的时间不多了，因为，你的工作，也许做着做着，就没了。

NGS 二代测序

NGS（Next generation sequencing，高通量基因测序，简称二代测序）即通过解读基因组学的遗传信息，探索所有性状、疾病的遗传学特征，分析出所有染色体携带信息的变化。

NGS作用原理在于：

①设立了检测的捕捉探针，根据ACTG碱基互补配对原则，检测特定基因组位置的测序；

②建立了文库，打碎DNA，降解成小片段，在体外扩增，再进行多泳道的测序。

对于肿瘤，我们经历了体征—组织学—细胞学—基因组学，4个层级的渐进式认知。

借助于NGS对肿瘤基因组学信息的获取，我们对肿瘤的发病机制、发展规律、因果关系的洞察越来越深入，真正有机会将循证医学推进到精准治疗时代，依据患者的个体化状态选择最佳治疗时间以及最合适的治疗模式。

举个例子：我们逐步认识到肺癌不是一个病，而是一类病。

根据组织学可以将肺癌分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌；

进一步可以将非小细胞肺癌分为鳞癌和非鳞癌；

根据分子学可以将腺癌分为不同驱动基因状态的亚型，如EGFR突变阳性/阴性、ALK融合阳性/阴性等；

而根据基因组学又可以掌握肿瘤细胞DNA的遗传信息，肿瘤细胞的功能状态等。

临床治疗方面，传统的诊疗路径中（患者—诊断—品类选择—品牌选择—依从性），诊断和治疗虽然是上下游关系，但却是相对割裂的两个领域，但是靶向治疗、免疫治疗将诊断和治疗紧密链接到了一起，先诊断、后治疗的模式逐步内化入临床实践中。

但随着临床实践的深入探索，临床医生和患者对于检测的准确性、经济性、通用性、速度和效率都提出了更高的要求。

而相比于传统的蛋白层面或分子层面的检测平台（IHC、PCR、FISH），NGS在以下方面都具有明显优势：

▌高速性

高通量快速检测 ，1天内即可实现全基因组或外显子的测序；

▌实时性

实时监测，不受制于取材标本；

▌整体性

避免了因取材标本（不同时期、不同部位）导致的肿瘤异质性的影响；

▌通用性

几乎适用于任何肿瘤，不存在瘤种差异；

另外，在新药研发或科研方面，NGS同样掀起了一次革命。借助于NGS，更多的“篮子”研究已从概念走向了应用。

所谓的“篮子”指的就是具有某种独特基因变化的肿瘤，将这些肿瘤按照组织学部位放到一个个篮子，也就是临床研究中队列（cohort）的概念。

同一个药物或多个药物可以同时在不同的组织学部位肿瘤进行研究，从而大大缩短研发时间和花费。

近期发表于JCO的MyPathway研究就充分印证了NGS对于研发领域的影响力，MyPathway研究采用的是"篮子“研究的第三种模式：多个药物—多个肿瘤生物标志物—不同生物标志物导致的不同部位的不同分型的肿瘤。

研究全程都贯穿了NGS作为筛选、评估和追踪的标准。

NGS是未来傻瓜式检测的启动键，真正实现了病理诊断的“自动化”、“中心化”和“一体化”，而目前三代测序和四代测序都已在研发的序列中，我们可以一起期待未来诊断领域翻天覆地的变化。

AI（人工智能）

AI（Artificial Intelligence，人工智能）是具有深度学习能力的类人类智能活动的大数据处理能力的系统。在大数据的基础上，模拟人类的深度学习能力，构建逻辑思维，自动更新知识点，并整合进知识结构中。

21世纪是信息时代，信息的收集、整合、优化和利用是探索的方向。

在AI应用之前，我们创造了大数据，收集了大量的、碎片化、非结构化的数据，但大数据仍然依赖于人类智力的筛选和整理，在建立逻辑、制定规则方面，低效率、低产出、依然有赖于人工且不智能！

而AI则可以自主建立逻辑思维和规则，快速归类，进而建立不同信息间的逻辑关系，将零散的知识点整合成知识网络中的一部分，实现了自动和智能。

在真实世界中，虽然已经有一部分中国医生已经站上了世界舞台，有一部分国内医院达到国际先进水平。

但是国内的医疗水平，如同国内经济一般两极分化，仍然有相当大基数的医生群体，不学习或因为其他利益，选择的诊疗方案漏洞百出，并不符合最规范的治疗要求，最终损害的却是患者的生存利益。

另外肿瘤的复杂性、治疗的个体化趋势都要求医生拥有更高的知识广度和厚度。而AI强大的分析能力能够快速、有效地帮助医生寻找到患者最有效的治疗方案和管理方案，促进规范化和个体化治疗。

那么，对于医药代表，甚至医生，AI会成为可怕的“饭碗终结者”吗？

我想，从趋势而言，会！肯定会！

目前AI已经在很多辅助科室如影像科大放异彩，等到技术成熟，必然逐步辐射到临床科室。不过我始终认为，AI替代的是80分水准以下的我们、或者医生，而80分水准以上的则很难替代。

因为AI替代的是思考(效率)，但不能替代探索和创新！

写在最后

NGS和AI的意义不仅在于提高效率，更重要的是NGS和AI将改变医药市场的传统的诊疗路径、模式和行为。

一直以来，我们聚焦于branding的差异化战争、热衷于category的替代战争、沉迷于精细化的内容营销。

但是在节奏足够快、信息足够多的时代，我们的目标客户是否关注？关注了是否被影响？影响了是否改变了？

来自更高维度的技术变革将彻底碾压现在我们的三寸目光。

不谋万世者，不足谋一时；不谋全局者，不足谋一域。

以专业的技能应对未知的挑战；

以敏捷的速度随时更换跑道；

以超前的眼光提前洞察行业的变迁；

以开放的心态适应不断变化的行业和要求。

学习、接受、拥抱变革，方是真正的智者所为！