Huawei đang lên kế hoạch mở rộng hợp tác về trí tuệ nhân tạo (AI) với các doanh nghiệp dược phẩm Trung Quốc, không chỉ trong khâu phát triển thuốc mà còn ở mảng ứng dụng lâm sàng, theo chia sẻ từ một lãnh đạo cấp cao của tập đoàn công nghệ này.
Động thái trên cho thấy Huawei đang có tham vọng rõ rệt trong việc chen chân vào thị trường phát hiện thuốc bằng AI, lĩnh vực đang tăng trưởng nhanh khi các hãng dược đẩy mạnh đầu tư vào mô hình hóa dữ liệu và phòng thí nghiệm tự động nhằm rút ngắn chu kỳ nghiên cứu, đồng thời cải thiện hiệu quả phát triển sản phẩm.
![]() |
| Huawei mở rộng tham vọng trong lĩnh vực AI y tế |
Trao đổi với Reuters hôm 27/8, ông William Zhang, Chủ tịch đơn vị kinh doanh chăm sóc sức khỏe của Huawei, cho biết khi tập đoàn tiếp tục đi sâu vào ứng dụng AI trong y tế, Huawei kỳ vọng sẽ có thêm nhiều hợp tác và kết quả với các công ty dược phẩm, bao phủ từ sản xuất thuốc, thử nghiệm lâm sàng cho tới giai đoạn triển khai cuối cùng.
Đại diện Huawei cũng cho hay tập đoàn hiện đã có một số hợp tác trong lĩnh vực thực hành lâm sàng tại các bệnh viện và đang tiếp tục tìm kiếm thêm cơ hội mới, song không công bố chi tiết cụ thể.
Theo ông Zhang, các dự án hiện tại của Huawei chủ yếu được triển khai với các nhà sản xuất thuốc trong nước. Ở chiều cạnh rộng hơn, cuộc đua đưa AI vào nghiên cứu dược phẩm đang thu hút sự tham gia của nhiều tập đoàn công nghệ lớn. Nvidia, ông lớn sản xuất chip của Mỹ, trước đó đã thiết lập các quan hệ đối tác liên quan đến AI với những hãng dược như Eli Lilly và Novo Nordisk, trong bối cảnh nhu cầu đối với nghiên cứu thuốc dựa trên AI ngày càng gia tăng.
Về phía Huawei, tập đoàn hiện cung cấp các công cụ hỗ trợ sàng lọc những hợp chất thuốc tiềm năng, kết hợp cùng hệ sinh thái chip Ascend và Kunpeng do hãng phát triển.
Hồi tháng 5, Huawei cho biết một dự án có sự tham gia của Công ty Dược phẩm Quảng Châu thuộc sở hữu nhà nước Trung Quốc đã trở thành trường hợp đầu tiên trong ngành xác nhận việc sản xuất các mô hình nghiên cứu thuốc AI được phát triển độc lập, đồng thời được tối ưu cho công nghệ Ascend và Kunpeng của hãng.
Theo các dự báo trong ngành từng được Reuters dẫn lại, việc ứng dụng máy học để tối ưu hóa phát hiện mục tiêu, thiết kế phân tử và tinh gọn kế hoạch thử nghiệm lâm sàng có thể giúp cắt giảm một nửa thời gian cũng như chi phí phát triển giai đoạn đầu trong vòng 3-5 năm tới.