本文探讨了制药行业中生成式人工智能的七个主要案例以及挑战，凸显其具有变革性的影响以及它所承诺的不可思议的未来。

当企业们想到生成式人工智能时，大多数人认为自动聊天机器人或编写代码的机器人是这项技术的全部。很少有人知道生成式人工智能最令人兴奋的应用之一是研究！这使得它对于制药公司来说是一座科技宝藏。

GenAI对于研究人员和科学家来说是一种宝贵的工具，因为它可以处理大量的数据集，并识别出比人类分析员花费更长时间才能发现的模式和趋势。

这大大加快了药物研究和药物开发的速度，进而导致了新的挽救生命药物的更快生产。

这种观点得到了制药业的资深领导人拉杰什·卡里的呼应，他在《福布斯》最近的一篇文章中引用了以下内容：“即使在这个探索阶段，生成型人工智能已经展示出了革命研究的巨大潜力…” 

这种对人工智能的转变得到了大量数据的支持：95%的制药公司都在投资人工智能，预计到2025年，其年产值将达到4100亿美元。在临床试验中，其影响尤为显著，可以降低70%的成本，并节省80%的时间。此外，人工智能还可以将药物研发时间缩短四年，节省260亿美元。

在这篇博客中，我们将探讨制药领域生成型人工智能的七个主要用例，突出其具有改变性的影响和不可思议的未来前景。

什么是生成式人工智能

生成AI，作为现代技术中一股具有变革性的力量，指的是人工智能创造新内容的能力，包括文本、图像、音乐、音频和视频。这些基于基础模型的大型AI模型擅长多任务处理，能够进行摘要、问答和分类等任务，并且只需进行最少的训练。

在其核心，生成AI通过机器学习模型运作，从人类创造的内容中学习，识别出模式和关系以生成相似的输出。

在各个行业中，生成AI取得了显著进展，特别是在增强客户互动、分析非结构化数据和自动化重复任务方面，例如响应提案和本地化内容。

那么，它对生物制药行业有何影响？我们深入探讨一下。

制药行业中生成人工智能（GenAI）的增长

随着医疗保健成本和运营复杂性的不断上升，制药行业越来越多地接受生成人工智能（GenAI）。普华永道预计到2024年医疗保健成本将增加7%，归因于劳动力短缺和通货膨胀等因素，这促使该行业寻求创新解决方案。

在这一情境下，生成人工智能成为关键技术，提供了一种在不增加运营费用的情况下维持高效患者护理的方法。

安永的研究表明，人工智能可以提高医疗服务提供者40%的工作时间，福布斯认为，这可能每年为美国医疗行业节省约2000亿美元。

在制药业中，GenAI利用机器学习算法分析和学习非结构化数据，例如患者记录和医学图像，以生成新的类似内容。

波士顿咨询集团（BCG）强调了GenAI在生物制药领域中的变革性作用，特别是缩短药物研发时间。它的潜力覆盖全价值链，从研发到商品化。

然而，在这个复杂、受监管环境影响较大的行业中实施GenAI面临着重大挑战。它需要针对每个组织的独特需求，将技术和战略相融合的战略规划。

制药行业中的生成式人工智能面临哪些挑战？

当生成 AI 在制药行业中具有巨大创新潜力时，也带来了一系列需要解决的挑战。

这些挑战包括法规合规和数据质量问题、伦理考虑和集成复杂性。

让我们来探索一下制药公司在生成 AI 方面面临的一些关键挑战。

变化的监管合规

生成AI在制药领域的迅速发展对监管合规提出了重大挑战。超越现有框架要求可适应、灵活的法规，以确保患者安全和道德实践。

监管机构必须与行业专家合作，制定涵盖数据隐私、算法透明性和验证流程的指导方针。

低质量输入数据

生物制药行业中现实世界数据（RWD）的兴起为实际证据（RWE）在患者护理和创新方面提供了巨大机遇。

然而，生成式人工智能，如大型语言模型（LLMs）的效果取决于输入数据的质量。

不准确或质量低劣的数据会严重影响这些模型，从而导致不可靠的输出。麦肯锡的观点强调了高质量数据的必要性，以确保这些人工智能模型生成可靠的洞见，而这在直接影响患者健康和治疗结果的行业中是一个关键因素。

伦理考虑

在制药行业中，对生成式人工智能使用的伦理考虑至关重要。在AI算法中优先考虑透明度、公平性和责任性，对于防止偏见和错误至关重要。

严谨的测试和持续的监控对于保持完整性和伦理标准至关重要，从而促进人们对医疗保健中的AI技术的信任和接受。

企业还应该制定一个公平的AI使用政策，规定在其行业中使用该技术的对与错。

知识产权保护困难

在医疗保健领域，生成型人工智能的兴起需要严格遵守知识产权，重视患者隐私和数据安全。

遵守GDPR和HIPAA等法规是至关重要的，并需要采取强大的安全措施，如加密、访问控制和安全存储。

现有系统的集成

将生成式人工智能成功应用于制药行业要求跨领域的协作。

数据科学家、研究人员、医疗服务提供者和监管机构必须共同努力，确保其与现有系统的无缝兼容性。

这种跨学科的方法是克服技术和工作流挑战、实现药物研发和患者护理的增强效率和准确性的关键。

当采用生成型人工智能可能会遇到一些挑战时，与经验丰富的人工智能咨询公司合作可以解决大部分障碍。这为制药公司提供了利用生成型人工智能强大功能的独特机会。以下是制药行业中与生成型人工智能相关的七个主要应用案例。

用例1 — 实现个性化医疗

生成人工智能（GenAI）正在通过促进个性化医疗颠覆制药业，从传统的一刀切方法转变为个性化医疗的范式变革。通过分析大量患者数据，包括基因个体特征、病史和生活方式因素，GenAI算法能够为个体需求量身定制治疗方案。

一个值得注意的例子是由科迪·C·怀尔斯博士领导的梅奥诊所的骨科人工智能实验室。这个实验室展示了GenAI在创建个性化治疗策略方面的应用。他们开发了分析放射学数据（如X射线）的AI工具，为个体患者护理提供定制的见解。这种方法不仅增强了诊断准确性，还为更个性化和有效的治疗方案铺平了道路。

用例2 — 用生成人工智能自动化供应链和制造业

生成人工智能正在改变制药行业的供应链和制造过程。它通过根据市场趋势、历史销售数据和外部因素准确预测药物需求，优化这些关键领域。

这种先进的分析确保了充足的药物供应，同时最大限度地减少了浪费。此外，生成人工智能识别出了简化制造的机会，从而降低成本并提高效率。

案例3 — 用生成式人工智能加速药物发现与开发

生成式人工智能在制药行业中取得了重要进展，尤其是在药物发现和开发方面。

这项技术通过分析分子特性、预测化合物模型、预测组合结果和预测新药潜在的不良反应，加速了整个流程。

它不仅缩短了上市时间，而且大大降低了传统药物开发所需的高成本。

福布斯注意到的一个显著例子是Insilico Medicine的Pharma.AI平台，该平台成功地为各种疾病，包括癌症，生产了一系列由人工智能设计的药物。其中一个突出的成就是开发了一种用于治疗实体瘤的USP1抑制剂，并已获得美国食品药品监督管理局的临床试验批准。

另一个创新应用可以在位于瑞士的生物技术初创公司Adaptyv Bio中看到。在2023年3月，他们宣布了一个利用生成式人工智能进行蛋白工程的平台。

案例4 —— 优化生成式人工智能临床试验

生成式人工智能正在改革临床试验，这是药物开发中关键但常常效率低下的阶段。通过增强试验设计和患者选择，生成式人工智能简化了这一过程，为更有效和高效的结果铺平了道路。

临床试验传统上面临延迟和选择效率低下等挑战。生成式人工智能通过分析广泛的患者数据来解决这些问题，以识别影响试验成功的模式。

这样可以精确地识别患者亚群，为最有可能对特定治疗做出反应的人进行试验优化。例如，人工智能算法可以定位预测患者药物反应的基因标记，确保更加个性化的治疗方法。

案例 5 — 利用生成 AI 进行药物研发

生成 AI 正在彻底改变传统漫长且昂贵的药物发现和设计过程。

通常，将一种药物上市需要花费12至18年的时间，平均费用达到26亿美元，只有约10%的候选药物能进入临床试验阶段。生成 AI 为这些挑战提供了一种革新性的解决方案。

例如，AI 算法经过训练可以创造与特定蛋白质精确结合的分子，极大地减少了确定可行药物候选者所需的时间和成本。

类似地，像Insilico Medicine、Exscientia、Iktos 和 Adaptyv Bio 这样的公司也在利用生成 AI 进行药物研发。

案例6——使用生成AI进行药物设计

生成AI正在改变药物设计，这是在确定潜在药物候选之后的一个关键步骤。根据波士顿咨询集团的报告，以AI为先的生物技术公司取得了显着进展，在发现阶段已有超过150种小分子药物，并且在临床试验中有15种以上。

这项技术通过生成针对特定蛋白质优化的分子结构，简化了药物设计，使其更有效地作用于靶点，包括效力、选择性和生物利用度。

在这个领域的一个杰出创新是AbSci公司从零开始设计抗体的方法。与依赖现有抗体库的传统方法不同，AbSci采用了零炮击AI方法，可以设计出在特定目标上没有事先学习的新型抗体。

这种方法不仅加快了新药候选的开发进程，还为治疗以前被认为是“难以治疗”的疾病开辟了新途径。

另一个例子是Adaptyv Bio，一家瑞士生物技术初创公司，他们利用生成式人工智能开发了一个平台，用于蛋白质工程。

他们通过结合先进的算法、机器人技术和合成生物学，优化蛋白质序列，从而提高药物设计的效率和精确性。

案例7-通过生成式人工智能提高消费者参与度

生成式人工智能正在改变制药行业的消费者参与度。通过广泛使用客户数据进行训练的AI聊天机器人提供全天候支持、个性化互动和重要药物信息。

这项技术通过提供定制内容和建议，促进药物依从性，加强患者与医生的关系，从而增强患者参与度。

制药行业的生成AI是什么？

制药行业的生成AI是指利用先进的人工智能技术在各种制药过程中生成新颖的数据、见解和解决方案。这包括药物发现、开发、制造和患者护理。它利用复杂的算法分析大量数据，预测结果并产生医学领域的新颖创新方法。

生成AI如何影响制药行业？

生成AI通过加速药物发现、优化制造流程和增强药物警戒性，对制药行业产生重大影响。它帮助发现新的药物候选物，提高临床试验效率，并支持个性化药物，从而改变了制药研究和医疗保健交付的整体格局。

哪些是四个常用的生成AI应用程序？

在制药行业中，常用的四种生成式人工智能应用有：

药物发现和设计：使用人工智能识别和创造新的药物化合物。

临床试验优化：利用人工智能算法改善患者选择和试验设计。

个性化医学：根据个体的基因资料和健康数据个体化治疗。

药物监测：运用人工智能对药物安全数据进行监测和分析。

生成式人工智能在临床试验中的使用案例有哪些？

生成式人工智能在临床试验中的使用案例包括通过识别合适的候选人来增强患者招募、优化试验设计、预测患者对治疗的反应以及更高效地监测不良反应。这将导致更高效、费用效益更好以及成功率更高的临床试验。

人工智能将如何改变制药行业？

通过引入更高效、准确的药物开发流程，减少与研发相关的时间和成本，通过个性化医学改善患者结果，并提高制药生产和供应链管理的整体效率，人工智能将改变制药行业。

人工智能在制药行业的好处是什么？

人工智能在制药行业的好处包括更快更准确的药物研发、减少研发成本、通过个性化治疗改善患者结果、在药物监测中增强安全性以及提高制造和供应链管理的运营效率。

生成式药物发现AI是什么？

生成式药物发现AI涉及使用AI算法来创建新的分子结构，预测它们的功效和安全性，并发现潜在的新药。这个过程极大地加速了药物发现阶段，减少了将新药物引入市场所需的时间和资源。

生成式AI将如何打破药物发现？

生成式AI将通过大幅减少寻找新药候选物的时间和成本，实现对疾病更精确的靶向治疗，并促进对以往难以解决的疾病的治疗的发现，从而打破传统的药物发现方式。它代表了制药公司在开发新药物方面的范式转变。

什么是第一个由人工智能生成的药物？

第一个由人工智能生成并进入临床试验的药物是DSP-1181，由Exscientia和Sumitomo Dainippon Pharma共同开发。该药物被设计用于治疗强迫症，并代表了在人工智能辅助药物研发方面的一个里程碑。

药物研发中AI的一个例子是什么？

药物研发中AI的一个例子是像Insilico Medicine这样的公司使用机器学习算法来设计能够针对特定疾病的分子。这些人工智能模型可以快速测试成千上万个潜在化合物，大大加快药物研发过程，并增加成功结果的可能性。