同仁医院号贩子挂号(黄牛号贩子)_省时省力省心

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同仁医院服务号微信服务平台预约挂号，每日16：00开放第8日号源;

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支付宝预约: 通过扫描支付宝二维码，或搜索“同仁医院”进入页面; 114 平台预约: 每日11:00开放第7日号源。 医院窗口预约：门诊楼综合服务窗口提供现场预约挂号，并开设70岁以上老年人预约挂号专用窗口。 其他预约方式:社区转诊、医生诊间、出院复诊等预约途径。 自助机可预约挂号、缴费，各楼层均有自助机具。

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自费患者首次来院，可先在网上办理临时卡预约号源，就诊当日需持有效身份证件去门诊综合服务窗口办理实体卡后，再取号。

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首次就诊未建卡患者或特殊情况未完成建卡患者可在门诊各层综合服务窗口进行卡关联服务，完善个人信息，有实体卡患者可在自助机现场取号、缴费。 取号后自助机报到，按照挂号条指引到相应楼层科室就诊。

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取药、检查化验结果查询 ⑴ 取药窗口位于门诊大厅一层北侧。 ⑵ 检查化验结果可通过微信“同仁医院服务号”或通过支付宝“同仁医院”自助服务小程序注册绑卡后，在线查询。

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我院已开通互联网在线复诊服务，您可通过微信“同仁医院服务号”点击“线上诊疗”，进行复诊预约。

遇到这些病怎么办?挂号技巧：

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2、网上挂号

3、“京医通”微信挂号

4、自助机具门诊大厅及各楼层均配备自助机，可在自助机上预约一周内各级别医生号源，就诊日取号就诊，方便快捷。

5、医生工作站如果您看诊后需要再次就诊，不要忘记和医生预约下次就诊日期和就诊时段。

6、出院复诊出院时请和医生商定好预约日期，并保存好预约单。

7、现场预约请到门诊大厅预约窗口直接预约就诊日期和就诊时段。

8、社区双向转诊预约在社区看诊后，接诊医生可直接为您转诊到我院。

9、如果您不想早早在医院门口排队挂号，也可以连我我们，我们有专业的团队帮忙挂北京各大三甲医院的号。

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如今，AI制药正在进入关键的价值验证期。未来很长一段时间，AI制药将在追捧和质疑的割裂中继续前行，我们期待破晓时刻的到来。

作者|旧梦

1968年，爱德华(EdwardFeigenbaum)提出了首个专家系统DENDRAL，该系统具有非常丰富的化学知识，可根据质谱数据帮助化学家推断分子结构，为计算机辅助药物设计中化合物转化为计算机语言设立了雏形。

1980年，默沙东开始运用计算机辅助药物设计(CADD)进行药物发现，开创了计算化学在药物研发领域的应用，即早期的AI制药。

2010年之后，伴随大数据、云计算、互联网等信息技术及算力的持续突破，以深度神经网络为代表的人工智能技术高速发展，尤其是2021年，AlphaFold2在蛋白质结构预测大赛中，对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，开启了蛋白解析新纪元，为AI制药在药物研发领域的应用带来了巨大的推动。

AI制药，即是将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。目前主要应用于药物发现、临床前阶段，并且正在加速向临床开发阶段渗透。

不过近期，AI制药领域传来的消息则有点割裂：一边是英伟达对美国AI制药公司Recursion的5000万美元投资，顺势提振了一众AI创新药公司股价;另一边是一些公司在努力摆脱AI标签，强调计算和制药，如老牌公司薛定谔(Schrodinger)。

AI制药领域为何会发生如此割裂的现象?我们先从这两家公司说起。

01Recursion：备受追捧的老牌AI制药企业

7月12日，AI芯片设计龙头公司英伟达(Nvidia)宣布，将向AI制药公司RecursionPharma投资5000万美元，以帮助RecursionPharma加速训练其用于药物发现的人工智能模型。这一举动在二级市场引起了不小轰动。

具体而言，Recursion计划利用其庞大的专有生物和化学数据集，以加快在NvidiaDGX云上基础模型的训练，并可能在BioNeMo上进行发布，BioNeMo是英伟达用于药物发现的生成式AI云服务，具潜力提供先进的生物分子模型。Recursion预计将使用BioNeMo支持其现有和未来的合作伙伴以及其内部管线的开发。Recursion的生物和化学数据集超过23千万亿字节(PB)，并拥有3万亿可搜索的基因和化合物关系。

Recursion是一家成立于2013年的老牌AI制药企业，主要运用细胞的纤维图像特征来进行药物筛选。Recursion的药物发现过程为：首先，在实验室里通过各种方式使人体细胞生病，拍摄这些生病的细胞;然后，让机器学习程序来学习这些生病细胞与健康细胞的区别;最后，将各种药物作用于患病细胞，通过机器学习程序来判断细胞是否回归健康状态，从而判断药物的作用效果。

Recursion于2021年在美国纳斯达克IPO上市，在上市前已完成多轮融资。除了大额融资之外，Recursion在BD方面也备受罗氏、拜耳、武田等跨国药企青睐。

目前，Recursion已成功将5个项目推进到临床阶段。其中进展最快的为靶向HDAC的AR42项目，适应症包括肾细胞癌、急性髓系白血病、淋巴瘤等。

图注：Recursion在研项目(来源：Recursio官方网站)

此次是英伟达在全球AI制药领域的第一笔直接投资。虽然5000万美元不算一笔大融资，但在行业寒冬下的制药界，已经算是极大的好消息了。受此消息影响，RecursionPharma股价当日大涨。

02薛定谔(Schrodinger)：着急与AI划清界限

与RecursionPharma在AI制药领域顺风顺水的境况不同，成立于1990年的AI制药“元老”Schrodinger则着急与AI划清界限。

在一次采访时，当卖方分析师提到Schrodinger是一家AI制药公司时，Schrodinger首席执行官RamyFarid纠正道：“Schrodinger不是一个AI公司，而是一家软件&制药公司。”他补充道：“对我来说，把自己描述为一个AI公司就像把自己描述为一家使用微软Office的公司。”

Schrodinger于2020年在纳斯达克IPO上市，是行业内第一家上市的计算药物研发公司，它的计算药物研发平台能够准确预测分子的活性，并运用AI将筛选数十亿个分子的时间压缩至几天，极大的提高了药物的发现速度和成功率。

另外，Schrodinger经过多年迭代，开发出了非常出色的分子力场，这成为公司的重要壁垒。分子力场是解释药物如何与生物体相互作用的关键，有助于预测药物的效果，并指导药物的设计和开发过程。虽然越来越多的制药企业寻求通过计算来探索新的药物发现之路，但还未有公司可以验证自己的分子力场超过Schrodinger。

正因如此，Schrodinger强调自己并非AI公司，其长处在于物理学而非利用人工智能。也就是说，对于AI制药，本质还是制药本身，AI技术只是加成，在此起革命性作用的是计算而非AI。对Schrodinger来说，比起用AI和相关概念描述自身平台，公司更倾向于强调其药物科学家对药物开发的重要性和对AI的指导性地位。

03AI与制药会碰撞出什么样的火花?

药物研发有着繁复的流程，在临床试验之前，研发工作包括确认药物作用靶点、发现苗头化合物、先导化合物优化等，每一步都有着极高的失败率。

药物分子筛选是其中的主要难点。据Nature上的一篇文章显示，人类可发现的药物分子个数可能是10的60次方，而传统药物筛选办法能够找到的分子数仅约10的11次方，在11次方与60次方之间有一个大黑洞，而AI被视为探索这个黑洞的有力工具。

而且，过去几十年里，药品研发成本一直在增长，2014年，美国塔夫茨药物开发研究中心曾发布报告：一款新药从研发至上市平均需要耗费26亿美元;2019年，IQVIA发布报告显示，2018年全球新药研发的成功率仅为11.4%。

大批企业在有限的20%可成药靶点上展开激烈的同质化竞争，那些难以成药的靶点研发回报率越来越低。这时候，AI制药有其用武之地。它利用大数据等能力，缩短药物的研发进程和成本。从目前AI制药公司的业务来看，AI制药基本覆盖了新药研发的各个环节。

AI与制药的碰撞，充满想象力的前景，让市场趋之若鹜。在资本追逐下，AI制药公司一度成为时代的宠儿。2020年，Schrodinger在美股上市后，股价持续攀升，涨幅一度接近6倍，引爆AI制药赛道。很快，热潮蔓延到国内。以晶泰科技、英矽智能、冰洲石、百图生科、望石智慧等为代表的国内AI制药企业，倍受一级市场追捧。

2021年可以说是AI制药最好的年头。当年AI制药公司的数亿融资案例俯拾皆是，与药企合作捷报频传。然而，仅仅一年时间，AI制药卷起的泡沫就被打碎。随着医药寒冬的到来，过去一年，寒气也传到了AI制药领域。2022年，该领域的融资额已经只有2021年的一半，也有企业悄悄停掉了部分管线。在国内，AI制药去年上半年融资总额同比缩水2/3。

除了资本寒冬以外，AI制药衰落的根本原因在于，它并没有帮药企解决卡脖子问题。本质上，它只是把药企目前面临的问题，用不同的语言再重新书写一遍，没有在根本上解决药物研发的失败率和成本问题。

如由英国AI制药先驱Exscientia公司开发的一款完全由AI设计的强迫症药物DSP1181，于2022年因I期临床试验未达标而折戟。Exscientia另一款由AI设计的药物DSP0038也消失在官方网站。

另一家用AI寻找与衰老疾病相关药物靶点的公司BioAge，曾用AI设计开发一款PGD2DP1抑制剂BGE175，用于治疗过敏性鼻炎，其II期临床试验于2022年6月完成，但是并未公布临床数据，最终BGE175从BioAge公司官方网站消失。

至今，市场仍未等到由AI辅助研发成功的创新药物上市。而且在药物研发过程中，由于生物验证的各种不确定性，造成了来回返工和退回，因此AI制药并没有人们想象的那么省钱。

总之，AI制药公司一直距离证明革命性能力和广阔商业模式还有一定距离，且制药产业一直对AI的真实效用持保留态度。

04AI制药当前面临的挑战

从短期来看，AI制药企业面临诸多挑战，包括数据、人才、算法等。目前，AI制药公司的数据源多来自于公开资料，如已发表的文献，公开的靶点库，药企、科研机构的公开数据等。但最主要的高质量数据是来自药企自身的研发实验室，而这部分数据属于商业机密。缺乏数据是AI制药平台出成果缓慢的主要原因。在人才方面，AI制药对人才要求是在AI和生物学、化学、物理学等等学科都要精通。如果不精通其他学科，调制的AI输出结果可能无效;对AI技术不精通，那制作的模型和统计的数据就不能很好地被AI所用。人才的稀缺是AI制药更为根本的痛点。

AI制药看似发展轰轰烈烈，其实只是刚刚拉开了序幕。不过，从长期来看，AI参与制药是趋势所在。过去一年，AI制药领域经历了从高峰回落的过程，市场也逐渐回归理性。如今，AI制药正在进入关键的价值验证期。未来很长一段时间，AI制药将在追捧和质疑的割裂中继续前行，我们期待破晓时刻的到来。

参考资料：

1.RecursionAnnouncesCollaborationand$50MillionInvestmentfromNVIDIAtoAccelerateGroundbreakingFoundationModelsinAIEnabledDrugDiscovery.RetrievedJuly12,2023.From“https://ir.recursion.com/newsreleases/newsreleasedetails/recursionannouncescollaborationand50millioninvestment.”2.《7千字长文!一场关于AI制药的辩论》，BiG生物创新社，.3.《AI制药第一股：在最性感的市场打最苦的仗》，氨基观察，.

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