Hubbis及其活动的共同主办方——瑞士Bellevue资产管理公司，在9月底分别在新加坡和香港举办了两场私人定制的思想领导力活动。活动邀请了一群来自亚洲财富管理行业的首席投资官、守门人、单一家族办公室、多家族办公室、外部资产管理公司和决策者。代表Bellevue发言的是Marcel Fritsch，他是医疗基金和委托业务负责人兼高级投资组合经理，向来宾们展示了生成式人工智能（GenAI）如何在全球范围内革新药物开发、患者护理和医疗操作等关键方面，强调了GenAI对医疗公司的重要性，并概述了该转型领域的一些关键投资考虑和机会。
活动的目标
Marcel Fritsch演讲的核心在于人工智能在医疗保健领域的变革作用，特别是在药物发现、诊断和机器人手术等方面，以及Bellevue如何捕捉由AI驱动的创新带来的价值。
活动的主要收获
AI辅助机器人手术：提高精度和效率
Bellevue投资的一个重点领域是那些在AI辅助机器人手术领域处于领先地位的公司。Marcel Fritsch解释说，这些技术为外科医生提供了前所未有的精度，使他们能够更准确地进行复杂手术，减少并发症。例如，该领域的领先公司收集和分析实时数据，为外科医生提供即时反馈，帮助他们优化动作，提高手术结果。
AI在药物发现和开发中的应用：加速创新
另一个Bellevue关注的领域是将AI应用于药物发现和开发的公司。Marcel强调了一些使用AI来加速识别药物候选物并预测其有效性的公司。这种方法有助于减少药物开发的时间和成本，可能将几年的时间缩短到几个月，同时增加临床试验成功的可能性。
大数据和AI合作伙伴关系：推动AI革命
Bellevue团队喜欢与大型科技公司合作的医疗保健公司。这些合作提供了处理大量数据所需的计算能力。例如，AI技术正在帮助生物技术公司开发加速药物发现和改进诊断的平台。Bellevue认为这些合作关系对于保持医疗创新的竞争优势至关重要。
个性化医疗：通过AI量身定制治疗方案
Marcel讨论了AI如何推进个性化医疗，这是医疗保健公司日益重视的一个领域。AI允许根据患者的基因组和个人特征创建量身定制的治疗方案，使疗法更有效，减少副作用。这种个性化的治疗方法已成为许多生物制药公司的重点，因为它可以提供更高水平的护理和更有效的治疗结果。
AI驱动的临床试验效率
Marcel指出，AI正在通过帮助公司确定最合适的试验参与者并预测不同群体对新治疗的反应，从而改善临床试验的设计和执行。这种AI驱动的效率减少了试验的持续时间和成本，同时增加了成功的机会。Bellevue相信这将导致更简化的药物审批流程，既有利于行业也有利于患者。
AI在改善医疗结果中的作用
Bellevue致力于投资那些有效应用AI以改善医疗结果的公司。无论是通过诊断中处理医学影像数据来检测早期疾病迹象，还是在机器人手术中提高精度，AI都在提升护理标准方面发挥着关键作用。Marcel解释说，AI减少了治疗结果的变异性，确保更多患者接受高质量的护理，无论外科医生的经验或技能水平如何。
AI在医疗保健领域的未来和投资潜力
Bellevue认为AI是医疗保健行业的长期增长驱动力，有潜力从手术到药物开发等各个方面彻底改变医疗保健。随着AI技术变得更加先进和普及，Bellevue预计整个医疗保健领域将大幅增加AI的应用。理解并利用这些趋势的投资者将能够在医疗保健创新的未来中占据有利地位。
更详细的视角：Marcel Fritsch为来宾提供的宝贵见解
起点：AI在医疗保健领域的兴起
Marcel Fritsch在讨论中全面概述了人工智能（AI）在医疗保健领域日益突出的地位。他强调，尽管医疗保健行业不是直接负责开发AI技术，但它已成为受益最多的行业之一，尤其是在过去18到24个月里。行业逐渐认识到AI在处理大规模计算任务方面的强大能力，这些任务对研究、诊断和患者护理至关重要。像OpenAI这样的公司提供了关键技术基础设施，提供了先进的语言模型和计算能力，这些现在已经成为医疗保健运营的重要组成部分。
医疗保健作为AI技术的采用者而非开发者
Marcel解释说，医疗保健主要是AI技术的采用者而不是创造者。由主要参与者如OpenAI开发的工具和方法被医疗保健公司用于提高运营效率和增强医疗结果。拥有大量资源的大型医疗保健组织是早期采用者，利用AI处理大量数据、改进诊断和简化传统上耗时或容易出错的任务。然而，Marcel指出，尽管AI的影响深远，但与自动驾驶汽车或金融服务等行业相比，医疗保健领域的AI仍处于早期阶段。AI在医疗保健中的真正潜力正在逐步显现，特别是在机器人手术、药物发现和患者管理系统等领域。
其他行业的AI角色为医疗保健提供借鉴
Marcel指出，AI已经在自动驾驶汽车和金融服务等行业取得了显著进展，用于欺诈检测和风险管理等任务。通过观察这些行业，医疗保健行业可以吸取宝贵的经验。例如，在金融服务领域，AI在识别人类容易忽略的模式方面发挥了关键作用，这一能力同样可以应用于医疗诊断或预测健康分析。成功应用于其他领域的AI工具正逐渐适应医疗保健目的。Marcel强调，今天在AI领域进行大量投资的大型医疗保健公司，就像早期采纳AI的金融机构一样，将获得竞争优势。
投资影响：瞄准大型玩家以促进AI采用
从投资角度来看，Marcel预计大型医疗保健公司在将AI整合到运营中将获益最大。这些公司拥有资本和基础设施，可以投资于AI技术，从而在机器人手术、诊断和药物开发等领域占据优势。AI有望显著降低药物试验的失败率，提高诊断工具的准确性，这不仅意味着成本节约，还能带来更好的患者结果。Marcel承认，尽管AI尚未通过突破性产品彻底改变医疗保健，但已经带来了运营改进。这些进步使大型医疗保健公司更具竞争力，并使其成为快速发展的市场中的领导者。投资者应密切关注这些公司，因为AI的整合将可能推动医疗保健行业的长期增长。
长期增长潜力：AI作为医疗保健的转型力量
总结来说，Marcel认为AI是医疗保健的转型力量，有潜力在未来几年重塑整个行业。虽然医疗保健领域仍在AI采用的早期阶段，但已经为一个未来奠定了基础，在这个未来中，AI驱动的技术将成为运营的核心。随着AI工具变得更加成熟和广泛应用，它们将帮助医疗保健公司提高效率、降低成本，最终为患者提供更好的护理。对于投资者而言，Marcel认为重点应放在那些拥有资源全面部署AI的公司上。这些公司最有可能从AI投资中获得有意义的回报，不仅在财务表现方面，还在引领行业创新和运营卓越方面。
AI辅助机器人手术：彻底改变精度和效率
在AI辅助机器人手术领域，Marcel Fritsch强调了人工智能和机器人技术的最新进展如何根本性地改变了手术程序。他提到了该领域的领导者，这些公司展示了AI和机器人技术的交汇点。领先的系统以其为外科医生提供无与伦比的控制和精度而著称，现在还结合了AI以增强术中的实时决策。
数据收集和实时反馈
这项技术的一个重要优势是其在手术过程中收集大量数据的能力。这些数据包括手术器械对组织和器官施加的压力、器械的速度和移动以及整个手术过程的动力学。AI处理这些数据以提供实时反馈，帮助外科医生优化表现。例如，系统可以在过度压力下提醒外科医生，减少对脆弱组织的损害风险。这种精确度在复杂的微创手术中尤为重要，因为即使是小错误也可能导致严重的并发症。
手术洞察和最佳实践
此外，Marcel指出，AI不仅支持实时反馈，还能够生成“手术洞察”。这些洞察是一系列最佳实践，基于从数千例手术中收集的数据生成。例如，在简单的胆囊切除术中，AI系统可以根据成功手术的模式建议下一步操作。这一功能对年轻或经验不足的外科医生尤其有价值，他们可以从系统的指导中受益，帮助他们达到资深专家的表现水平。
提高手术成功率和医院效率
Marcel强调，AI辅助机器人手术的一个关键好处是减少手术结果的变异性。传统上，手术质量高度依赖于个别外科医生的经验和技能水平。然而，有了AI提供的标准化指导和反馈，更多的外科医生可以实现更高的成功率，从而改善整体患者结果。这一能力在缺乏经验丰富的外科医生的环境中尤为重要，因为AI有助于弥资助深专家和新执业者之间的差距。
此外，Marcel指出，AI辅助手术可以通过减少手术时间来提高医院效率。AI优化手术步骤并减少错误，使手术更快完成，医院可以处理更多病例，减少患者的等待时间。这种效率可以为医疗系统带来显著的成本节约，进一步巩固AI在医疗环境中的价值。
持续改进和未来创新
Marcel还提到，记录和分析每一次手术的能力为医院和外科医生提供了术后性能数据。外科医生可以将自己的表现与意见领袖进行比较，识别改进领域，并使用真实世界的数据进行更有效的培训。通过数据分析不断学习和改进的能力代表了医学培训和技能发展的一大飞跃。
展望未来，Marcel预计AI在机器人手术中的集成将继续发展，开发出更复杂的应用。例如，AI有一天可能会根据患者的病史和手术的具体细节提前预测潜在的并发症。随着这些系统的进步，人类技能和机器引导之间的界限将越来越模糊，AI将在复杂手术的成功中扮演更加重要的角色。
AI和机器人技术在药物发现和开发中的应用：新的前沿
在药物发现和开发领域，Marcel详细介绍了AI如何成为制药和生物技术公司的不可或缺的工具。尽管AI驱动的药物发现仍处于早期阶段，但已显示出加速新治疗方法开发和提高成功率的巨大潜力。Marcel以一家使用AI加速药物发现的生物技术公司为例，说明了公司如何利用AI在传统上由大型制药公司主导的空间中竞争。
加速药物发现时间线
Marcel报告说，药物发现的挑战一直在于识别新的药物候选物并将其通过临床试验推向市场的所需时间和成本。平均而言，开发一种新药需要10-15年和数十亿美元。然而，AI通过快速处理大量数据来识别有前景的化合物并预测其与生物系统相互作用的方式，帮助缩短了这一时间线。他解释说，通过使用AI，公司可以模拟药物在各种临床场景中的表现，减少昂贵且耗时的试错方法的需求。
减少早期试验的失败率
Marcel指出，AI在药物发现中最令人兴奋的方面之一是其减少早期试验失败率的能力。历史上，许多药物候选物在早期开发阶段因不可预见的相互作用或无效性而失败。AI可以通过分析先前试验的数据并识别可能表明潜在问题的模式来减轻这些风险。例如，AI可以模拟化合物与各种蛋白质或细胞的相互作用，标记可能导致药物在后期开发过程中失败的问题。这种预见性使研究人员能够集中资源于最有前途的候选药物，提高效率和成功率。
改进临床试验和个性化医疗
尽管这些进展，Marcel指出AI仍未充分发挥其在药物发现中的全部潜力。目前，还没有主要药物是通过AI单独开发的，尽管有一些药物正处于管道中。这项技术目前主要用于支持传统的药物开发过程，而不是替代它们。然而，随着AI继续进化和改进，Marcel认为它将成为制药研究越来越重要的组成部分。
AI已经在临床试验中产生重大影响。Marcel解释说，AI驱动的工具可以通过识别最合适的测试候选人并预测不同人群对新治疗的反应来设计更智能的临床试验。通过更精确地定制试验，AI可以帮助减少所需的参与者数量，缩短试验时间，并增加成功的机会。这一能力对于个性化医疗尤其重要，其中治疗是根据患者的基因组成和其他个人因素定制的。
合作伙伴关系和未来创新
Marcel还谈到了制药公司与主要科技公司之间数据合作的重要性。这些合作为生物技术公司提供了进行药物开发过程中生成的大量数据分析所需的计算能力和AI工具。
展望未来，Marcel预测AI最终将成为药物发现的标准工具，特别是随着成本的继续下降。他预计，随着AI变得更加普及，即使是小型生物技术公司也将能够使用它来开发新型治疗方法，从而在整个行业中引发一波创新。这反过来可能会引发大型制药公司寻求收购拥有有前途的AI开发药物候选药物的小型公司的并购潮。
Marcel总结说，尽管AI还不是药物发现的灵丹妙药，但它已经证明了其在提高效率、降低成本和增加成功率方面的价值。随着AI继续成熟并更深入地融入制药行业，它有潜力彻底改变药物开发方式，最终为全球患者提供更快、更有效的治疗。
投资AI：医疗保健领域的转型机会
在Marcel看来，AI的快速发展为医疗保健投资创造了前所未有的机会。随着人工智能在医疗保健领域的整合，他解释了投资者如何利用这一转型。AI不仅在诊断、药物发现和手术程序方面带来革命，而且从根本上改变了医疗保健投资的格局，特别是在医疗技术和生物技术领域。
大型医疗保健公司在AI中的角色
Marcel提出的一个关键观点是，尽管小型生物技术公司是AI的早期采用者，但他预计大型医疗保健公司将成为长期从中受益最大的公司。这些公司拥有资源，可以大量投资于AI基础设施、数据科学家和与主要科技公司的合作。通过利用其庞大的数据集和计算能力，这些大型公司在提高运营效率和增强患者护理方面取得了进展。
Marcel解释说，Bellevue专注于识别这些大型医疗保健公司中的领导者，这些公司在AI采用方面处于领先地位。他强调，这种方法不仅是识别使用AI的公司，而是了解哪些公司战略性地将AI嵌入其企业DNA中。这种对AI亲和力的关注——即高层管理层对AI整合的承诺——是Bellevue投资决策的关键标准。
AI在医疗保健投资的未来
展望未来，Marcel对AI在医疗保健领域的未来持乐观态度，但也对面临的挑战保持谨慎。他提到，尽管技术正在迅速发展，但仍需克服监管障碍，特别是在药物批准和患者数据安全方面。此外，Marcel承认，小型生物技术公司可能因实施AI的高成本而难以与大型公司竞争。
尽管存在这些挑战，Marcel认为AI颠覆医疗保健行业的潜力使其成为长期投资的关键领域。随着AI技术的成熟，Marcel预计更多医疗保健公司将采用AI驱动的解决方案，从而提高效率、改善患者结果，并创造新的投资机会。
Marcel总结说，AI不仅仅是趋势，而是医疗保健领域的长期结构性变化。对于投资者而言，理解AI在医疗保健不同领域的实施方式对于捕捉这项技术带来的价值至关重要。随着AI继续发展，它无疑将重塑医疗保健投资的格局，为那些准备应对这一复杂且快速变化市场的投资者提供挑战和机遇。
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