还不懂生物和医疗？看这里

2017-07-03 14:43

共享模型已然渗透到了诸多行业：出行、餐饮、借贷金融、住房、甚至医疗服务（例如：Doctor on Demand）。在生物/医疗这块高技术门槛、强知识产权壁垒、政策严格的领域中，共享的哲学是否仍然成立？
如果这个模型仍然正确，会颠覆或者最终取代传统的科研法则吗？每年全球数百亿美元的预算是否得以精简？
生命科学领域：
当下的生物技术、新药研发流程其实已大有改观。大型跨国企业已经不是创新力最强的玩家，而是通过投资、合作、收并购、外包等多种复杂手法，继续巩固高筑的站台。
小型创业公司往往行动快，在创造新技术、推动临床试验验证、影响法律法规的制定、商业化等已经生产工艺流程方面都要求效率最高，用混合的模式实现了灵活性，降低固定投入成本。CRO、CMO、甚至CSO应运而生并且越发专业。“分布式模型”打破陈旧的流水线，走到台前。
“分布式模型”顾名思义：没有中心试验台，没有储藏间、生产间，科学家甚至可以生活在不同地点，跨越时空在共享的技术平台上贡献自己那一块的专长。虚拟的技术平台让知识共享成为可能。科学家、医生、工程师均专注于产品（无论是小分子还是生物制剂），应用计算生物、计算化学、基于云进行药品设计和改良。
未来的愿景和构想：无需建实验室，无需招募、培训人才，不受地理的限制（降低人力成本），可以更快的启动科研项目，科研速度大有提升，可以和顶级团队合作，和CRO、学术机构、药厂合作。让固定成本小于30%。
临床医学领域：
医疗行业的门槛和要求相对更高。医疗数据属于病人，而非任何公司或机构。个人的生理生物信息、健康情况、遗传信息都是隐私信息，应受到保障。更多的电子设备在逐渐地渗透到生活常规中。捕获的数据是实时、准确、真实的，比自身记忆都可靠。伴随着iphone成长起来的一代，网络、无线的生活习惯必然对其医疗行为带来翻天覆地的变化。
有几个已经出现的应用场景：
1、临床试验招募病人：未来，和CRO合作，提升其工作效率，并将数据从采集、收集、分析等各个环节都覆盖到。当前技术已经允许对病人的追踪、服药依从性监督、并给医生及时反馈任何不良反应的发生；
2、某些疾病类型：如心脑血管、代谢、中枢神经系统的疾病，传统昂贵的实验室生化检查只能覆盖有限、普适的某些指标，更主观、波动性强的指标如情绪、紧张度、抑郁等，都很难量化。运动功

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