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下面附上一則新聞讓大家了解時事
分析師：2019年生技併購潮來襲
據加拿大皇家銀行資本 RBC Capital 的數據，Sarepta (SRPT-US)、Sage (SAGE-US) 和 Loxo Oncology (LOXO-US) 有望成為 2019 年生物科技股中最有可能被併購的候選企業。
雖然 2018 年生技股的併購量未達到分析師預測的那樣熱情，但 2019 年有望發生變化。RBC 分析師在本月初的一份報告中表示，「隨著小型及中型股估值的 正常化，以及大型生物製藥現在更適合執行合併和收購，我們預計最終會看到許多有意義的收購」。
生技股已連續 8 個交易日下跌。在今天的股市，股價下跌不到 1%。週一表現最佳的包括 Crispr (CRSP-US) 和 Editas (EDIT-US)。
據了解，RBC 原預測 2018 年生技併購案應達 34 起，而目前量確實不少。
最大的則是武田製藥 (4502-JP) 與英國 Shire (SHPG-US) 之間的 620 億美元的大規模合併，該交易預計將創建一家可與必治妥 Bristol-Myers Squibb (BMY-US) 相媲美的製藥公司。
然而，除去此合併案，其他合併的累計交易價值為 500 億美元，遠低於 1000 億美元的預期。「總的來說，我們認為關鍵的一點是，大型生物製藥公司更傾向於較小、較早期的交易、私營公司、或折扣的後期資產，而不是我們在這個領域看到的 150 億美元以上的收購」。
2018 年生物科技股的併購交易數量增加了 78%，RBC 分析師預計交易的步伐將在 2019 年加速。不過，這些交易的總價值從 2014-15 財年近 1150 億美元的高水位下滑約 57%。
數據顯示，2018 年宣布的交易價值超過 10 億美元案件共 8 起，高於 2016-17 年的 5 起。在 2018 年的交易中，值得注意的是賽諾菲 Sanofi (SNY-US) 以 116 億美元收購 Bioverativ、Celgene (CELG-US) 以 90 億美元收購 Juno、及諾華 Novartis (NVS-US) 以 87 億美元收購 AveXis。
2018 年的併購主要集中在腫瘤學和新興基因細胞療法。2019 年 RBC 預計併購案應發生在腫瘤學和神經學領域。其他可能則是在非酒精性脂肪性肝炎 (nonalcoholic steatohepatitis，NASH) 領域。
Sarepta 正致力於裘馨氏肌肉失養症 (Duchenne Muscular Dystrophy，DMD) 病的基因治療、Sage 有許多治療憂鬱症的藥物、Loxo 剛獲得癌症治療的批准。
大型生物技術商都面臨專利於 2020 年後到期的困境。其中，RBC 在 2025 年注意到 Gilead Sciences (GILD-US) 的 HIV 藥物，2024-26 年的 Celgene 癌症治療 Revlimid，以及 2019 年的 Amgen (AMGN-US) 關節炎 (arthritis) 和牛皮癬 (psoriasis) 藥物 Enbrel。
RBC 分析師表示，他們對 2019 年生物科技股的併購前景「非常樂觀」。
陸發展「AI醫療」 上半年融資總額人民幣31億
大陸發展人工智慧產業，預估到了2020年大陸人工智慧帶動相關產業規模將突破人民幣1兆，其中醫療結合人工智慧更是受到追捧，從2013年開始到去年為止，醫療AI行業獲得融資共241筆，今年上半年融資總額高達人民幣31億元。人工智慧被視為改善大陸醫療環境的良藥，例如現在大陸推出AI診療室，裡頭不到一坪大，配有體溫計、血壓計等基礎醫療設備，號稱診斷範圍涵蓋2千多種常見疾病，提升醫生診斷效率，原本一位醫生接診量一天大約20到30人，有了AI診療室輔助，接診病人能提高到每天近百人。
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機器人診斷、開藥，這個不到一坪的AI診療室，配備了體溫計、血壓計等基礎醫療設備，號稱能診斷2千多種常見疾病，還能有效縮短問診時間。
平安好醫生業務負責人 包志明：「它可以提高醫生的一個效率，大概在5倍左右，也就是說一個醫生原先他的接診量，大概一天在二十到三十個病人，然後通過AI的輔助，他的接診病人可以提升到將近100人。」
大陸極力發展人工智慧，預估到了2020年整個核心產業規模將超過人民幣1500億元，帶動相關產業規模突破人民幣1兆，其中AI結合醫療，更是趨勢。
騰訊醫療建商戰略發展高級總監 江浩然：「我們要真正培養一個醫生，可能要十年以上，但是我們現在醫療的需求不斷增加，我們短期內如何去解決，那我覺得行業正在想用技術的手段，特別是最近人工智慧，它的影像識別的能力，已經可以達到在醫學裡面有一些應用了。」
大陸將人工智慧應用在輔助診斷上，例如，過去醫生篩檢子宮頸癌時，至少得花好幾分鐘時間，從上萬個細胞中揪出異常細胞，才能確診，但現在透過AI子宮頸癌篩查儀器，只要一分鐘就可以。
北京大學深圳醫院婦科實驗室副主任醫師 王純：「病理醫生看細胞的話，一天說句實話，全天就是忙八個小時，最多只看了80張，但是如果說我們用了這個自動掃描的機子以後，我們極大的可以大大地提高，我們的工作效率，我們一天150到200張，都沒有什麼大的問題，同時也減少了我們的漏診。」
提升效率，人工智慧也在幫助醫療篩檢提高準確率，像是傳統心電圖數據分析算法準確率都比較低，往往無法滿足臨床醫生心電圖診斷要求，拿心房顫動來說，傳統檢測算法敏感度和陽性預測率一般不到60%，但加入AI演算，敏感度和陽性預測率都能達到9成以上。
深圳市凱沃爾電子公司研發經理 定明亮：「準確率是通過我們來經過測試以後，來對比我們數據庫的測試，包括病例實際應用，到我們相應的醫院去應用以後，對比病例的一個，醫生診斷結果的一個對比結果，得出來的這個結論。」
看好人工智慧結合醫療，從2013年到2017年大陸的醫療AI行業，共獲得了241筆融資，今年上半年融資總額甚至超過人民幣31億元。大陸互聯網三巨頭，紛紛布局AI醫療，像是騰訊今年7月正式發布乳腺腫瘤篩查AI系統；另外，百度跟阿里雲也各自推出醫療大腦。不過，即使人工智慧被視為是解決大陸醫療人才缺口、看病難的良藥，卻還不能夠真正取代醫生和醫院。
北京大學深圳醫院婦產中心主任 吳瑞芳：「任何一個工作做不到100%，尤其對人的診斷上邊，就是說人是非常複雜的一個有機體，這種臨床的診斷治療，任何多麼高水平的醫生，都做不到百分之百，所以對細胞學診斷，人工智能這樣一個技術，我們也完全一個也做不到百分之百。」
舉例來說，在醫療檢測上運用人工智慧，海量數據和強大計算能力是必備要素，儘管大陸各家醫院病人所累計的數據非常龐大，但醫院之間沒有整合，自然限縮了AI醫療的能力。
騰訊醫療建商戰略發展高級總監 江浩然：「假設說我拿一個病種，假設是食管癌的數據，來去訓練一個AI引擎，那它的應用一定只能會在食管癌的篩查，那這個能夠擴展以及擴展到食管的其他病症，這種觸類旁通的能力，可能機器還是和人類有比較大的區別。」
除了人工智慧在醫療上的應用，大陸極力突破外，對於互聯網醫療也加緊訂出法規。
昆明醫科大學第一附屬醫院皮膚科主任醫師 李玉葉：「你能不能把那個皮膚掀起來，給我看一眼，就身上的那個皮膚。」
像是這種線上遠端問診，是互聯網醫療的標準服務，現在大陸要求，病患首診不得在線上診療、線上醫師必須具備3年以上獨立臨床經驗、不得非法洩漏買賣病患訊息；另外，只有實體醫院才能開展互聯網醫療服務。
銀川市衛計委 馬曉飛：「老百姓就是在線上，出現一些醫療糾紛，那就是有地方找了，那麼線下的機構和這個線上機構，共同承擔法律責任。」
互聯網、人工智慧，借用新科技改善醫療環境，已經是大陸醫療發展趨勢，但延伸出的整合與規範問題，也將是整體產業發展的關鍵。
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