Cách các Bản sao kỹ thuật số trong Y tế đang định hình lại tương lai của Y học và Phát triển thuốc

Ngành công nghiệp dược phẩm đang đứng trước một điểm biến đổi quan trọng. Khi khả năng trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng tốc, hai tầm nhìn hoàn toàn khác biệt đang cạnh tranh để định hình lại cách chúng ta khám phá thuốc và điều trị bệnh mãn tính. Một con đường tập trung vào việc thúc đẩy phát triển thuốc thông qua sức mạnh tính toán; con đường còn lại hướng tới việc đảo ngược bệnh mà không cần thuốc. Cả hai đều dựa trên các bản sao kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe—những bản sao ảo phản chiếu hệ thống sinh học—nhưng với các ứng dụng và tác động thị trường hoàn toàn khác biệt.

Đặt cược tỷ đô: Chiến lược Bản sao Kỹ thuật số của NVIDIA và Eli Lilly trong Phát hiện Thuốc

Khái niệm bản sao kỹ thuật số đã phát triển mạnh mẽ từ nguồn gốc trong sản xuất. Tiến sĩ Michael Grieves giới thiệu mô hình “Thông tin phản chiếu” nền tảng vào năm 2002, nhưng thuật ngữ này trở nên phổ biến khi kỹ sư NASA John Vickers sử dụng “bản sao kỹ thuật số” vào năm 2010 để mô tả các bản sao ảo của tàu vũ trụ dùng cho mô phỏng và giảm thiểu rủi ro. Ngày nay, bản sao kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe thể hiện một bước chuyển đổi căn bản trong cách các công ty khoa học đời sống hoạt động.

Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang đã đưa khái niệm này vào nhận thức phổ biến khi ông định vị bản sao kỹ thuật số là trung tâm chiến lược của NVIDIA tại hội nghị GTC 2021, sau đó nhấn mạnh lại tại CES 2026 với tuyên bố: “Tương lai của các ngành công nghiệp nặng bắt đầu từ một bản sao kỹ thuật số.”

Tầm nhìn này đã trở thành hành động cụ thể gần đây khi NVIDIA và tập đoàn dược phẩm Eli Lilly công bố một hợp tác đột phá kéo dài năm năm trị giá 1 tỷ USD. Thay vì dựa vào phương pháp thử sai truyền thống, sự hợp tác này thiết lập một phòng thí nghiệm đồng sáng tạo tại Vùng Vịnh San Francisco, được thiết kế hoạt động như một trung tâm kỹ thuật sinh học tốc độ cao.

Cơ sở hạ tầng hỗ trợ nỗ lực này phản ánh tham vọng tính toán quy mô lớn. Các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng chip Vera Rubin của NVIDIA—kế thừa kiến trúc Blackwell—để chạy các mô phỏng sinh học khổng lồ. Thông qua nền tảng AI BioNeMo của NVIDIA, các nhóm có thể mô phỏng toàn bộ cảnh quan hóa học và sinh học, mô hình hóa tương tác thuốc và hiệu quả trước khi tổng hợp một phân tử vật lý trong phòng thí nghiệm.

Việc sản xuất cũng nhận được sự chú ý tương đương trong kế hoạch này. Bằng cách triển khai công nghệ NVIDIA Omniverse, Eli Lilly có thể xây dựng các bản sao kỹ thuật số của dây chuyền sản xuất, cho phép kiểm thử áp lực chuỗi cung ứng và tối ưu hóa quy trình sản xuất cho các thuốc điều trị có nhu cầu cao, đặc biệt là thuốc béo phì và các hợp chất giảm cân thế hệ mới.

Khi Công nghệ Gặp Gỡ Sinh học: Con Đường Thay Thế của Twin Health để Đảo Ngược Chuyển Hóa

Song song với phương pháp tính toán của NVIDIA, một mô hình cạnh tranh đang nổi lên từ Twin Health, một doanh nghiệp chăm sóc sức khỏe chính xác do doanh nhân Jahangir Mohammed sáng lập, người trước đó nổi tiếng với việc sáng lập Jasper, một công ty IoT tiên phong sau này được Cisco mua lại.

Thay vì thúc đẩy tạo ra thuốc mới, Twin Health ứng dụng bản sao kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe để giúp bệnh nhân loại bỏ sự phụ thuộc vào thuốc mãn tính. Đổi mới cốt lõi của công ty là xây dựng hồ sơ chuyển hóa ảo động dựa trên hơn 3.000 điểm dữ liệu hàng ngày—bao gồm kết quả đo đường huyết, mẫu hình nhịp tim, thời gian ngủ, mức độ hoạt động thể chất và nhiều hơn nữa.

Hệ thống thu thập dữ liệu phân tán và liên tục. Bệnh nhân sử dụng máy đo đường huyết liên tục và đồng hồ thông minh tại nhà, bổ sung các thiết bị đo huyết áp và cân thông minh được cung cấp để đo hàng ngày. Các thuật toán AI tổng hợp các dấu hiệu sinh học đa chiều này thành một bản sao kỹ thuật số phản ánh phản ứng chuyển hóa riêng biệt của từng người, không cần phải đến khám định kỳ tại phòng khám.

Thông qua ứng dụng di động, hệ thống cung cấp hướng dẫn theo thời gian thực. Một thuật toán có thể đề xuất đi bộ 15 phút sau bữa trưa để ngăn chặn đột biến đường huyết dự kiến, hoặc điều chỉnh thời điểm ăn uống. Phương pháp này hoàn toàn khác biệt so với can thiệp dược phẩm—nó điều trị rối loạn chuyển hóa căn bản thông qua tối ưu hóa hành vi và lối sống thay vì bổ sung hóa học.

Chứng nhận lâm sàng đến vào đúng thời điểm thị trường. Ngày 12 tháng 1, sự ra mắt của Twin Health trên Nasdaq trùng với việc công bố kết quả của một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát do Cleveland Clinic dẫn đầu, ban đầu được công bố trên tạp chí New England Journal of Medicine Catalyst vào tháng 8 năm 2025. Kết quả cho thấy 71% người tham gia thử nghiệm đã đảo ngược bệnh tiểu đường type 2—được định nghĩa là mức hemoglobin A1C dưới 6.5 mà không cần insulin hoặc các thuốc hạ đường huyết khác (metformin, một liệu pháp cơ bản giá thấp, được phép sử dụng).

Điều đáng chú ý hơn nữa đối với động thái thị trường hiện tại là: 85% người tham gia đã thành công loại bỏ các thuốc GLP-1 đắt tiền, bao gồm các thuốc béo phì thương hiệu như Ozempic và Wegovy, đồng thời duy trì kiểm soát đường huyết tối ưu. Đối với các nhà thanh toán—các tổ chức chi trả chi phí chăm sóc sức khỏe—đây là một con đường giảm chi phí đáng kể.

Điểm Biến Đổi Thị Trường: Bản Sao Kỹ Thuật Số Gặp Gỡ Thực Tế Kinh Tế

Sự cấp bách của cả hai chiến lược trở nên rõ ràng khi xem xét quỹ đạo thị trường GLP-1. Từ năm 2018 đến 2023, chi tiêu cho các thuốc GLP-1 tại Mỹ đã tăng hơn 500%, đạt 71,7 tỷ USD. Dự báo cho thấy phân khúc này có thể vượt quá 100 tỷ USD vào năm 2030. Sự tăng trưởng bùng nổ này tạo ra hai áp lực: tắc nghẽn sản xuất đòi hỏi vốn đầu tư lớn và chi phí tăng cao gây lo ngại cho các nhà thanh toán và nhà tuyển dụng.

Eli Lilly đã phản ứng bằng cách đầu tư 9 tỷ USD vào năng lực sản xuất hoạt chất dược phẩm. Novo Nordisk, đối thủ dẫn đầu thị trường, đã cam kết 11 tỷ USD cho các nhà máy tại Đan Mạch và Bắc Carolina. Dù chi tiêu lớn như vậy, cả hai công ty đều hướng tới mô hình định giá trực tiếp tới người tiêu dùng và các dạng thuốc uống dự kiến ra mắt năm 2026—một sự thừa nhận rõ ràng rằng các kênh phân phối truyền thống đang chịu áp lực về biên lợi nhuận.

Hành vi của các nhà thanh toán phản ánh căng thẳng kinh tế cốt lõi. Báo cáo “Tỷ lệ Xu hướng Y tế Toàn cầu” của AON dự báo chi phí bảo hiểm y tế do các nhà tuyển dụng chi trả sẽ tăng 9,8% vào năm 2026 do mô hình sử dụng và chi tiêu GLP-1. Đồng thời, khảo sát của Mercer về Chiến lược Y tế và Phúc lợi cho năm 2026 ghi nhận rằng 77% các nhà tuyển dụng lớn đã nhắm mục tiêu rõ ràng vào chi phí GLP-1, trong khi việc mở rộng phạm vi bảo hiểm bị trì hoãn do các nỗ lực kiểm soát chi phí.

Vị trí thị trường gần đây của Twin Health trực tiếp phản ánh phản kháng của các nhà thanh toán. Công ty đã huy động 53 triệu USD vào tháng 8 năm 2025, nhằm mở rộng hoạt động cho các doanh nghiệp Fortune 500, hoạt động dựa trên mô hình tài chính dựa trên kết quả: Twin Health chỉ thu doanh thu khi có cải thiện rõ rệt về sức khỏe, với ước tính tiết kiệm 8.000 USD mỗi thành viên chi phí cao hàng năm.

Chuyển Đổi R&D: Khi AI Định Hình Lại Quy Trình Đổi Mới

Cốt lõi của cả hai chiến lược là một yêu cầu ngành công nghiệp sâu sắc hơn. Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới ở Davos, Jensen Huang đã diễn đạt thách thức trung tâm của ngành dược một cách thẳng thắn:

“Ba năm trước, phần lớn ngân sách R&D của họ có lẽ là dành cho phòng thí nghiệm ướt. Giờ hãy nhìn vào các siêu máy tính AI lớn mà họ đã đầu tư, các phòng thí nghiệm AI. Ngày càng nhiều, ngân sách R&D đó sẽ chuyển hướng sang trí tuệ nhân tạo.”

Sự chuyển dịch này phản ánh áp lực ngày càng tăng đối với các công ty dược phẩm trong việc chứng minh chi tiêu hàng năm hàng trăm tỷ đô la cho R&D, đặc biệt khi các ứng viên thuốc giai đoạn I có tỷ lệ thất bại khoảng 90% trước khi được phê duyệt. Việc tích hợp hạ tầng tính toán của NVIDIA vào mô hình học liên tục có thể giảm đáng kể chi phí liên quan đến phát triển hợp chất thất bại.

Báo cáo “Triển vọng Chăm sóc Sức khỏe Mỹ 2026” của Deloitte phản ánh tâm thế chung của ngành: chăm sóc sức khỏe đang chuyển từ các thử nghiệm AI thử nghiệm sang các triển khai quy mô thể hiện lợi nhuận tài chính rõ ràng. Sự khác biệt này ảnh hưởng sâu sắc đến phân bổ vốn và chiến lược cạnh tranh.

Thuyết Đầu Tư: Điều Hướng Các Tương Lai Cạnh Tranh

Các nhà đầu tư trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ngày càng đối mặt với một bức tranh nhiều giá trị—đôi khi mâu thuẫn—được trình bày rõ qua các đề xuất giá trị khác nhau. Paul MacDonald, Giám đốc Đầu tư tại Harvest ETFs, diễn đạt niềm tin này như sau:

“AI trong chăm sóc sức khỏe thực sự rất thú vị, và chúng tôi thấy các triển khai thực tế đang gia tăng trong chẩn đoán, nghiên cứu dược phẩm sinh học, và phát triển thiết bị y tế,” MacDonald giải thích. “Trong khi các công nghệ chính xác như thiết bị đeo và tối ưu hóa lối sống cá nhân là những đổi mới hấp dẫn, chúng tôi vẫn giữ vững niềm tin rằng các loại thuốc điều trị béo phì và thị trường tiềm năng của chúng sẽ mở rộng đáng kể.”

MacDonald nhấn mạnh các yếu tố thúc đẩy duy trì nhu cầu GLP-1: mở rộng quyền truy cập Medicare và các dạng thuốc uống đang trong quá trình phát triển để ra mắt năm 2026. Việc có thể sử dụng các phương thức không tiêm sẽ mở rộng đáng kể khả năng tiếp cận của bệnh nhân, đồng thời nâng cao cấu trúc chi phí và biên lợi nhuận cho các nhà sản xuất có hạ tầng sản xuất đã thiết lập.

Cách nhìn cân bằng này—đồng thời chào đón tiến bộ AI và giữ vững niềm tin vào GLP-1—phản ánh sự phức tạp thực sự mà các nhà đầu tư hiện nay phải điều hướng. Bản sao kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe là một bước nhảy công nghệ thực sự, nhưng các động thái cạnh tranh giữa việc thúc đẩy phát triển thuốc nhanh hơn và đảo ngược bệnh mà không cần dùng thuốc vẫn chưa rõ ràng. Cả hai đều là con đường khả thi, mỗi con đường có mô hình kinh tế, đối tượng thị trường và tác động dài hạn riêng đối với cách thức hoạt động của y học hiện đại.

Những năm tới sẽ quyết định liệu bản sao kỹ thuật số chủ yếu sẽ thúc đẩy đổi mới dược phẩm hay giúp bệnh nhân tránh dùng thuốc hoàn toàn—hoặc cả hai cùng xảy ra, định hình lại kinh tế chăm sóc sức khỏe theo những cách mà không dự báo nào có thể dự đoán đầy đủ.