2020MIT十大突破性技术中医疗科技进展，20多家医疗健康企业盘点

　　2020年年初，《麻省理工科技评论》评出2020年十大突破性技术。这一份名单在科技界举足轻重，在过去，它曾精准预测了脑机接口、智能手表、癌症基因疗法、深度学习等诸多热门技术的崛起。

　　今年，在MIT的名单中上榜的技术有超个性化药物、抗衰疗法、数字货币、人工智能发现分子、超级星座卫星、量子优越性、微型人工智能、差分隐私、气候变化归因十大技术。

　　从榜单中，我们可以感受科技正在飞速进化。2019年榜单中的人造肉、可穿戴心电仪、流利对话AI助手已经从实验室走向了商品货架，完成商业变现。而2020年这份榜单中的技术有的甚至已经用于了此次抗击COVID-19疫情中。

　　MIT不仅给出了一份名单，更多是未来医疗蓝图中重要技术商业化节点。比尔·盖茨曾说过，看过这些突破性技术之后，你会觉得“美好的未来，值得我们为之奋斗”。

　　而这些技术在医疗领域的进步更加引人关切，因为它与生命直接相关。在2019年的榜单中，个性化药物、抗衰疗法等、人工智能发现分子直接诞生于医疗领域，同时，差分隐私、量子优越性等技术也有技术应用于医疗大数据。

　　在医疗领域，这些技术目前进展如何？有多少公司在进行研发？商业化程度走到了哪些节点?这些技术主要诞生在哪些国家？耗费大量研发成本的这些技术能够在商业化后覆盖研发成本？动脉网进行了整理。

　　一、超个性化药物

　　商业化前景

　　越来越多的行业开始关注超个性化，医药领域也不例外，超个性化药物是指根据患者细胞内的遗传信息，为单个患者量身定制药物，为许多罕见病患者带来的希望。

　　超个性化药物的应用前景毋庸置疑，FDA表示，2019年FDA收到了80多项申请，要求允许药企对个人或非常小的群体研发超个性化药物，并希望FDA加快超个性化药物的审批速度。

　　现在，超个性化药物并未普及，阻碍其发展的因素有两点，一是高昂的研发成本，二是药物可能带来的风险。

　　美国一家制药企业高管表示：“药企已经具备研发超个性化药物的技术，难题在于谁来承担研发成本。”研发一款新药的成本在300万到500万美元之间，保险公司不会为超个性化药物买单，目前，超个性化药物研究项目主要依靠募捐和公益机构提供资金。

　　另外，药物研发需要对大量患者进行试验，以评估该药物的有效性和安全性。超个性化药物只为一个人或少数群体研发，无法进行大规模患者试验，或许会导致加速患者死亡。

　　目前，超个性化药物研发项目主要集中在美国，美国波士顿儿童医院是研发超个性化药物的中坚力量。动脉网对开展超个性化药物研发的机构和企业进行了整理。

　　1、A-T Children’s Project、波士顿儿童医院

　　A-T Children’s Project是一个非营利性组织，通过筹集资金支持生物医学研究项目、科学会议和临床中心的开展，旨在发现治疗共济失调毛细血管扩张症（AT）的方法。波士顿儿童医院是世界上最大的以儿童医院为背景的研究机构。

　　研究项目：三岁的小女孩Ipek Kuzu患有共济失调毛细血管扩张症，2020年1月，她成为了首批接受超个性化基因药物治疗的患者之一，波士顿儿童医院的Timothy Yu博士正在为她定制药物，该药物命名为“atipeksen”。A-T Children’s Project为这项研究提供了大部分资金。

　　2、Ionis Pharmaceuticals、波士顿儿童医院

　　Ionis Pharmaceuticals（纳斯达克股票代码：IONS）成立于1989年，是一家制药公司，专致力于研发靶向RNA的药物。波士顿儿童医院是世界上最大的以儿童医院为背景的研究机构。

　　研究项目：小女孩Mila Makovec患有贝敦氏症。贝敦氏症是隐性的，患有此病的人一定是遗传了MFSD8基因的两种突变，但Mila只有一组基因发生了突变，另一组基因看起来是正常的。

　　波士顿儿童医院的Timothy Yu博士发现Mila的一个外部DNA的片段打乱了一种重要蛋白质的合成，于是决定定制一段RNA来消除外部DNA的影响。这个药品由Ionis Pharmaceuticals负责研发，Timothy Yu博士全程监控了药品的研发过程，并在啮齿动物中进行了试验，还向FDA提出了申请。2018年1月，FDA允许将该药物用于Mila。他们以患者的名字将该药物命名为“Milasen”。

　　二、抗衰老药物

　　商业化前景

　　衰老是一个复杂和渐进的生物学过程，涉及每一个器官和组织广泛的慢性改变，并且和多种疾病相关联，如糖尿病、帕金森症、阿尔茨海默症。虽然衰老是一个不可避免的过程，但是科学家认为衰老具有可调节性。

　　近年来医学界对于衰老的机制研究取得了重大进展，业界认为端粒损耗、表观遗传学改变、蛋白稳态丧失、营养状况感知紊乱、线粒体功能紊乱、细胞衰老、干细胞衰竭等或许是影响衰老的因素。

　　有多家企业正在进行相关研究，开发抗衰老药物，以治疗与年龄相关的疾病。从地域上来看，美国是研发抗衰老药物的主战场，位于美国的Unity Biotechnology是这一领域的代表企业，一直备受关注，另外，也有欧洲地区的企业在研发抗衰老药物，国内，亚盛医药也已进军抗衰老药物研发领域，与Unity Biotechnology达成了授权许可协议。

　　目前，已经有药物进入临床试验，极有可能在未来几年上市。动脉网对抗衰老药物研发领域的有潜力的机构和企业进行了整理。

　　1.Unity Biotechnology

　　Unity Biotechnology总部位于美国加利福尼亚州，是抗衰老领域最受关注的生物技术新锐之一，致力于研发用于预防和逆转衰老的疗法。

　　研究项目：Unity Biotechnology创始团队发现有一系列药物（达沙替尼、槲皮素、荜拨明碱、非瑟酮等）可以针对性诱导衰老细胞的死亡，而对非衰老细胞的作用不大，于是将这类药物称为Senolytics，用于针对性地清除体内导致上述老年病的衰老细胞，延缓疾病的发生或者减轻疾病的症状。目前，公司正在进行研究，将Senolytics用于治疗骨关节炎、眼部疾病和肺部疾病。

　　研发管线

　　融资情况

　　2.梅奥诊所

　　梅奥诊所是世界著名私立非营利性医疗机构，是世界最具影响力和代表世界最高医疗水平的医疗机构之一，在医学研究领域处于领跑者地位。

　　研发项目：2019年，梅奥诊所的科研人员第一次在人体试验中发现抗衰老药物能够成功清除衰老细胞，迈出从动物试验到人体试验这一步。这一结果发表在《EBioMedicine》期刊上。几个月后，梅奥诊所的研究人员通过实验表明，通过清除体内衰老细胞、死亡细胞，小鼠可以年轻6个月，相当于人类年轻数十年。同时，清除了衰老细胞的动物肾脏功能增强，心脏更能耐受应激，在鼠笼内表现的更加活跃，患癌时间推迟。也就是在生理、心理和衰老疾病等方面都表现出理想的抗衰老效果。

　　3.Alkahest

　　Alkahest成立于2014年，该公司致力于研发变革性疗法来平衡人体衰老过程，使人体保持健康和活力。

　　研究项目：Alkahest通过针对衰老血浆蛋白质的转化疗法治疗与年龄相关的神经退行性疾病。该公司认为，衰老与多种神经退行性疾病的发生与进展有关系，公司希望通过向老年人注射从年轻血浆中提取的高特异性蛋白质来平衡人体衰老过程，以治疗这些疾病。

　　Alkahest正在研发几种血浆蛋白制剂，临床研究前研究证明，其治疗靶点激活了老年动物的分子信号通路，增加了组织再生，减少与年龄相关的认知障碍，减少神经系统免疫的激活，增加记忆功能，能用于治疗各种与年龄相关的神经退行性疾病，包括阿尔茨海默症、帕金森病。

　　研发管线

　　融资情况

　　4.德雷塞尔大学

　　德雷塞尔大学建立于1891年，是一所一流的四年制私立大学，坐落在费城，以学习与实习并重的联合教学模式驰名全美。

　　研究项目：2019年11月，德雷塞尔大学的研究人员发表在《Geroscience》上的研究报告称，雷帕霉素（Rapamycin，通常用于预防移植手术后器官排斥）具有改善细胞功能，减缓皮肤衰老的作用。13名40岁以上的参与者连续8个月，每1~2天使用雷帕霉素乳膏一次，另一只手使用安慰剂，结果显示，8个月后，大部分使用雷帕霉素的手部胶原蛋白增加，P16蛋白（皮肤细胞衰老的关键标志）水平显著降低。

　　5.Oisín Biotechnologies

　　Oisín Biotechnologies成立于2014年，总部位于美国华盛顿，公司致力于消除衰老细胞，使人们远离与年龄有关的问题。

　　研究项目：随着人体年龄的不断增长，衰老细胞也不断增多，会导致多种与年龄相关的疾病。Oisín Biotechnologies希望一次性杀灭体内所有衰老细胞，他们的策略是利用纳米颗粒，把“自杀基因”植入所有细胞，当细胞拥有大量P16蛋白时，“自杀机制”则会触发，衰老细胞会“自杀”。

　　融资情况

　　6.resTORbio

　　resTORbio成立于2016年，总部位于美国马萨诸塞州，是一家生物制药公司，致力于研发新型药物，以预防或治疗与衰老有关的疾病。

　　研究项目：人体衰老之后，免疫功能也会下降，resTORbio专注于mTOR信号通路的研究，公司的重点研发项目RTB101是一种可以口服的mTORC1抑制剂，单独使用或者联合其他mTOR抑制剂，可以有效改善老年人免疫功能，减少老年人呼吸道感染等疾病的发生率。临床试验IIb期结果显示，652名老年志愿者的呼吸道感染率下降了30%。

　　融资情况

　　7.Cleara Biotech

　　Cleara Biotech总部位于荷兰，正在开发消除衰老细胞的疗法。该公司认为，消除衰老细胞可以避免晚期癌症患者产生耐药性。

　　研究项目：Cleara Biotech的研究人员发现了衰老细胞如何逃避自然消除过程的机制。该公司利用经过改造的肽分子，研发肽类药物，靶向衰老细胞的一个子类，达到消除衰老细胞的目的。临床前研究显示，该公司的肽类药物消除了老年小鼠的衰老细胞，恢复了身体功能、肾脏健康和毛发生长。

　　融资情况

　　8.CohBar

　　CohBar成立于2007年，总部位于美国加利福尼亚州，专注于研发抗衰老药物，以治疗与年龄相关的疾病。

　　研究项目：CohBar团队的研究证明，线粒体衍生肽（MDP）在与年龄相关的疾病中起着关键作用。线粒体功能障碍与衰老和许多常见的老年疾病有关，如2型糖尿病、心血管疾病、帕金森氏病、阿尔茨海默症和癌症。CohBar主要关注与年龄相关的体内代谢紊乱。的主要候选药物CB4211已经进行I期临床试验。

　　融资情况

　　9.加利福尼亚大学

　　加利福尼亚大学是位于美国加州的一个由数所公立大学组成的大学系统，是世界上最具影响力的公立大学系统。

　　研究项目：当免疫系统攻击胰腺中产生胰岛素的β细胞时，会导致糖尿病。加利福尼亚大学糖尿病中心的Anil Bhushan博士和团队发现，β细胞会经历分泌性衰老，他们发现血液肿瘤药物Venclexta，可以消除衰老的β细胞，并且在小鼠模型中可以防止1型糖尿病的发生。

　　研究团队发现，当在疾病发作前两周给易患糖尿病的老鼠服用Venclexta时，只有30%的小鼠出现糖尿病症状，而没有服用Venclexta的小鼠中，有75%出现了糖尿病症状。随后的研究发现，Venclexta消除了衰老细胞，同时保持健康β细胞完整无损。

　　10.阿尔伯特爱因斯坦医学院

　　艾伯特爱因斯坦医学院位于纽约市，是美国首屈一指医学教育、基础研究和临床研究机构。爱因斯坦医学院的六个主要项目中心都是由美国国立卫生研究院指定设立的，包括艾伯特爱因斯坦癌症中心，糖尿病中心、大脑和神经科学中心。

　　研究项目：阿尔伯特爱因斯坦医学院衰老研究所的Nir Barzilai正在试图将二甲双胍（2型糖尿病药物）用于延长人类寿命，以及延长人类保持健康状态的时间。临床前研究表明，二甲双胍有对抗衰老以及衰老相关疾病的潜力。它能够增加线虫寿命57%，小鼠6%，大鼠2%。能够减少DNA损伤、细胞衰老、线粒体氧化，同时增加病理性细胞的自噬。

　　三、防黑互联网

　　商业化前景

　　互联网越来越容易受到攻击，网络安全问题越来越紧迫。量子物理学为网络安全问题提供了解决方案。

　　基于量子物理学的互联网将很快实现稳定的安全通信，通过量子网络发送的信息无法被破解，只有拥有纠缠粒子的两个主体可以互相查看信息。我们认为，该技术可以应用于智能可穿戴医疗设备、医疗信息化领域中，避免数据泄露，防止被黑客攻击。

　　但是，目前量子网络还有部分技术难点无法解决，比如如何创建纠缠粒子，如何保证粒子远距离传输等。世界各地的研究团队正在进一步研究、完善该技术，动脉网尚未查询到有企业或机构将量子网络应用于医疗领域，或是在医疗领域进行相关研究。

　　四、超级星座卫星

　　商业化前景

　　超级星座卫星可以让高速互联网覆盖全球，让地球上的每一寸土地都能通过宽带连上互联网终端。我们认为，在医疗领域，超级星座卫星可以促进远程医疗的发展。

　　超级星座卫星已经处于成熟期。但是，有人认为超级星座卫星会影响天文学研究，并且一旦卫星发生碰撞事故，会产生大量空间碎片，让未来人类几乎无法再使用卫星服务和进行太空探索。目前，尚未查询到有机构或企业超级星座卫星应用于医疗领域。

　　五、量子优越性

　　商业化前景

　　量子计算机能够解决经典计算机不能解决的问题，量子计算机每增加一个量子位元，其运算速度就会提高一倍。在医疗领域，量子计算机可以在新药研究中模拟分析精确行为。目前没有查询到有企业将量子计算机应用于医疗领域。

　　六、人工智能发现分子

　　商业化前景

　　人工智能发现分子对于长期关注医疗领域的人来说，并不陌生。在人工智能赋能制药行业方面，有超过数百家公司布局，也完成了多笔融资。

　　AI发现分子是利用机器学习工具来探索包含已知分子及其特性的大型数据库，利用这些信息可以产生新的可能性，实现以更快的速度、更低的成本发现新的候选药物。

　　除了发现分子，AI加速药物可以说是在药物研发的各个环节遍地开花，应用于包括但不限于：建立生物标志、生成数据和模型、重新利用现有的药物、产生新的候选药物、验证和优化候选药物、设计药物、优化临床试验设计招募等、真实世界研究等应用领域。

　　AI的一大特点就是快，让原本平均耗时7.5年的药物研发流程可以缩短到几个月内。在此次抗击新冠疫情中，AI也展现了速度，助力药物筛选。

　　从地域分布来看，AI驱动药物发现公司主要分部在美国和英国，国内也有若干公司布局。

　　目前，AI驱动药物发现的公司有多家完成融资，融资金额在千万美元量级居多，头部的企业也都纷纷与大型制药公司展开合作。包括辉瑞、罗氏、默沙东等都已经与不同公司合作开展合作研究。有的药物甚至已经进入临床试验阶段。

　　从成本效益上来看，AI驱动药物发现的获益是巨大的，以往的药物研发耗费数亿，而利用人工智能，来自头部玩家Insilico Medicine的数据显示，能够节省一两千万美元的研发费用。

　　国内外有哪些公司进行了在AI制药领域大展身手，动脉网进行了整理。

　　1、维智基因（Verge Genomics） 美国

　　维智基因公司于2015年成立，致力于运用机器学习、神经科学和实验生物学等专业领域技术，从而加速药物研发进程。维智基因通过垂直整合机器学习技术和药物研发能力，将患者的临床数据与动物模型相结合，以确保转化研究的合理使用。

　　研究项目：该公司在肌萎缩侧索硬化症（ALS）和帕金森病中率先研发出了领先的治疗项目，并与两家医药公司建立了合作关系。通过与十几个顶级学术组织和政府机构建立合作伙伴关系，该公司建立了该领域最大和最全面的ALS及帕金森病患者基因组数据库。

　　融资情况

　　2、IBM Watson Health 美国

　　IBM Watson Health为人熟悉的更多癌症临床决策智能支持工具，实际上，其“药物发现”服务目前也已形成众多模块。比如利用搜索引擎，让化学家或药物学家抓取科学论文的摘要，以查找特定基因、成分或化合物的信息。再比如构建形成药物和疾病之间关系的知识网络等。

　　研究项目：为Celegene公司提供药物安全分析工具，为Teva pharmaceuticals药物开发工具。Teva与IBM Research之间新的合作的目的是设计，构建和部署用于药物再利用的系统化流程。该过程将结合人类的洞察力，独特的机器学习算法和通过IBM Watson Health Cloud访问的真实证据。IBM Watson Health Cloud技术将被大规模应用，以揭示以前隐藏的药物分子与健康状况之间的相关性。

　　3、冰洲石生物科技（AccutarBio）中国

　　AccutarBio冰洲石生物科技成立于2016年，是一家靶向治疗服务提供商，致力于通过AI技术提高筛选药物准确性和效率，打造算法平台，加速新一代药物开发。目前AccutarBio已经利用人工智能方法基于蛋白晶体学数据进行药物设计，并在美国申请2项专利。同时已在上海、纽约布局了AI计算实验室、生化实验室。

　　研究项目：目前，AccutarBio和来自哈佛大学、洛克菲勒大学、斯坦福大学等学府的诺贝尔奖得主、美国国家科学院院士、霍华德-休斯研究员（HHMI）等多位全球著名学者保持紧密合作。据悉，AccutarBio也和美国顶级药厂展开了合作。

　　融资情况

　　4、晶泰科技（XtalPi） 中国

　　晶泰科技成立于2014年，是第一家由谷歌与腾讯两大科技巨头共同投资的AI公司，也是国内首家与世界顶级药企宣布战略合作的AI药物算法公司。以计算驱动创新，晶泰科技致力于打造新一代的智能药物研发技术，解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。

　　研究项目：新型冠状病毒研究与候选药物筛选，疫情出现后，晶泰科技于1月20日迅速成立研究小组，调集云端的巨大算力，对病毒感染宿主机理提供分子层面的研究，为病毒预警和防治、药物开发提供底层基础研究和数据开源支持。

　　目前晶泰科技已经和全球7家全球top20药企达成合作，加速100+新药管线，全年晶型预测案例成功率100%，累计参与研发活动500余项。

　　融资情况

　　5、Exscientia 英国

　　该公司开发了一个人工智能平台Centaur Chemist，实现了药物开发与研究的自动化。其产品设计包含双重药理学的小分子以及由高含量表型数据指导的双特异性小分子。该公司还提供表型药物设计，并直接针对表型和高含量筛选数据设计化合物。

　　研究项目：2020年1月30日，药物发现公司Exscientia在宣布由AI产生的第一种精密工程药物进入临床试验。总部位于英国的Exscientia已与日本制药商Sumitomo Dainippon Pharma（DSP）合作开发强迫症（OCD）药物，该试验旨在评估其疗效。Exscientia表示，这是药物研发的里程碑，因为整个项目耗时12个月，而不是通常的5年。

　　融资情况

　　6、BenevolentAI 英国

　　BenevolentAI致力于应用人工智能开发疑难疾病的新药。它是第一家完全集成的AI公司，同时拥有药物发现和临床开发能力。BenevolentAI的先进技术以更低的成本，更高的成功率和更短的研发流程打破了医药行业的传统模式。

　　BenevolentAI 早前做了部门划分，专注药物研发支持的是 Benevolent Bio，负责AI引擎开发及开拓应用领域的是 BenevolentTech 。

　　研究项目：目前 Bio 部门已有两种非癌症领域的新药进入后期研发，其中一种治疗帕金森症的药物已经进入二期临床试验。另一种药物是治疗肌肉萎缩性侧索硬化症的，也就是我们通常所知的渐冻人症。目前市面上最好的对症药物只能为患者延长 3 个月生命，此药将取得显著突破，预计需要 5 年进入临床阶段。

　　融资情况

　　7、Insilico Medicine 中国

　　Insilico Medicine专注于将新一代人工智能技术应用于靶点识别、药物发现及抗衰老研究。「Insilico Medicine」的核心人工智能技术在于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, “GAN”）和强化学习（Reinforcement Learning, “RL”），服务流程包括数据挖掘、生物学研究、化合物生成、 毒性预测、药物发现、靶点发现等等。

　　研究项目：新型冠状病毒药物研发项目，Insilico Medicine近日宣布，将公布2019年新型冠状病毒3CL蛋白酶靶向小分子的结构，以帮助目前致力于研发用于治疗新冠病毒的药物的研究人员，测试有效性。

　　目前，Insilico Medicine与超过150家机构和企业展开合作，包括全球大型CRO企业药明康德。Insilico Medicine拥有众多管线，最受人关注的该公司正在研发的抗衰老药物Senolytics就是市场关注的焦点。Senolytics最初由美国斯克利普斯研究所、梅奥诊所提出，被认为是“直击衰老细胞要害的长寿药”。

　　研发管线

　　融资情况

　　8、Atomwise 美国

　　Atomwise成立于2012年，目前已筹集超过5100万美元的资金。该公司旨在减少研究人员花在寻找药物化合物方面的资金和时间，并有50多个研发项目正在进行。Atomwise一直与大型制药公司、生物技术公司和大学研究实验室合作，努力加速神经退行性疾病、癌症和其他疾病的新药候选物的发现。

　　研究项目：Atomwise的主要优势之一是其所开发的大量项目，这反过来又帮助了其AI系统的迭代升级。该公司的客户包括美国十大制药公司中的四家，其中包括默克、孟山都、40多家研究型大学（哈佛大学、杜克大学、斯坦福大学和贝勒医学院）以及生物技术公司。

　　融资情况

　　9、NuMedii 美国

　　简介：其AIDD平台可以从不同的数据来源中有效提取大量信息，从而创建新的结构化专有数据库，内容涵盖数百种疾病和数千种化合物。AI算法可以将这些数据与其特有的机器学习算法结合，应用深度学习技术，让算法怼数以万计的非结构化分子、药理学和临床数据进行学习。

　　10、Numerate 美国

　　Numerate公司成立于2007年，该公司的创新药物设计平台运用基于机器学习技术来模拟小分子化合物的药物特性，比如靶点结合能力和特异性，药物动力学和药物代谢特性，以及毒副作用。这一平台通常的药物筛选流程会依据特定的药物活性、特异性和ADME模型，从包含一兆个模拟化合物的化合物库中选出2500万个化合物进行模拟测试。这个过程只需要一周就可以完成，每个模拟化合物的测试成本为0.01美分。

　　研究项目：目前该公司的药物研发管道包含治疗代谢疾病，心血管疾病和阿兹海默病的候选药物。

　　融资情况

　　七、数字货币Digital money

　　商业化程度

　　数字货币可以认为是一种基于节点网络和数字加密算法的虚拟货币。在MIT对数字货币的介绍中，数字货币的主要研究者是Facebook和中国人民银行。

　　在我国，数字货币发展飞速。中国央行自2014年就已着手研究DCEP，2019年12月12日，有报道称由人民银行牵头，工、农、中、建四大国有商业银行，中国移动、中国电信、中国联通三大电信运营商共同参与的央行法定数字货币试点项目有望在深圳、苏州等地落地。

　　据悉，数字货币将进入交通教育医疗等服务场景。

　　国家发改委数字经济新型基础设施课题研究第九次会议上，10余位专家学者研判，疫情可能会加速央行数字货币推出。

　　从背后看，实现数字货币流通，区块链是一种可供选择的技术。在医疗领域，基于区块链的健康档案、医疗报销管理、供应链监控，区块链技术均能发挥独特的作用。

　　八、差分隐私

　　商业化前景

　　差分隐私（differential privacy）是密码学中的一种手段，旨在提供一种当从统计数据库查询时，最大化数据查询的准确性，同时最大限度减少识别其记录的机会。

　　而这一技术在医疗大数据领域应用有着潜力。医疗大数据不同于一般数据，对于数据的隐私性和安全性要求程度较高，这也是医疗行业为什么对于数字化保持保守开放态度。

　　尽管在医疗保健领域为大数据提供的潜在机会是无限的（例如，推动健康研究，知识发现，临床护理和个人健康管理），但仍存在一些阻碍其真正潜力的障碍，包括技术挑战，隐私和安全性问题和熟练的人才。大数据安全性和隐私被认为是该领域研究人员的巨大障碍。

　　目前，在国外一些论文中，有将差分隐私技术用于隐私保护下的医疗数据挖掘，保护大数据的安全性和隐私性。但目前尚处于学术研究阶段，研究项目并不多。

　　气候变化归因和微小人工智能目前尚未发现有医疗领域应用，所以暂未整理在内。

　　写在最后

　　通过整理，我们发现个性化药物、抗衰药物、人工智能发现分子是目前商业化较为成熟的领域，值得一提的是，这几个领域还存在交叉，AI发现分子热门的赛道也多个抗衰药物研发。

　　科技和交叉和跨界应用在未来也将是一大趋势。从地域来看，美国依然是颠覆性医疗技术研发的高地。得益于完善的体系，美国相关技术从实验室到商业化的流程也较短。

　　从主要针对的疾病来看，这些技术都在尝试冲击目前束手无策的难治性疾病，例如阿兹海默、渐冻人症以及各种罕见病，或许比起现有的疗法，它们还不成熟，从更长远的眼光来看，它们也有可能开启疾病治疗的新纪元。

　　虽然这些技术都颇有前景，但在真正商业化之前，每种技术都需要经过严格的验证，同时，前沿的技术能够实现大规模的普及也是一大难点。幸运地是，十大技术中某些技术诞生的本质是让更多人获得高质量的医疗服务。

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