【制藥網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】近年來，制藥行業(yè)得到迅速的發(fā)展，預(yù)計(jì)銷售規(guī)模即將達(dá)到萬(wàn)億，且將保持一個(gè)勻速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。與此同時(shí)，制藥巨頭之間的競(jìng)爭(zhēng)也變得更加激烈。但值得注意的是，在制藥行業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)，不斷上升的研發(fā)成本也越來越成為眾多藥企頭疼的問題。
 

　　新藥研發(fā)往往存在耗時(shí)長(zhǎng)、成本高、研發(fā)成功率低、回報(bào)周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)大等問題。據(jù)悉，平均開發(fā)一種新藥需要花費(fèi)約26億美元和12年的時(shí)間。此外，只有約14%的藥物通過臨床試驗(yàn)。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，目前的藥物開發(fā)方法被證明是非常低效的。
 

　　不過近年來，隨著科技的不斷發(fā)展，越來越多企業(yè)及研究人員開始意識(shí)到，通過人工智能技術(shù)AI算法可以大大提升新藥研發(fā)的成功率，降低制造成本和研發(fā)時(shí)間。因此，在當(dāng)前市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的背景下，越來越多的藥企開始將“人工智能”運(yùn)用到了制藥研發(fā)與市場(chǎng)的環(huán)節(jié)中。
 

　　例如，AI可用于預(yù)測(cè)分子的物理和化學(xué)性質(zhì)。使用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也很高，并且該過程也被證明既省時(shí)又具有成本效益。因此，藥企在研發(fā)新藥時(shí)可以通過AI快速合成新藥。另外，藥物開發(fā)和研究失敗的主要原因之一是因?yàn)樗幬锇邢騿蝹€(gè)致病基因。而人工智則可以一次繪制出數(shù)百種導(dǎo)致疾病的基因，并且可以開發(fā)出能夠針對(duì)所有致病基因的藥物。因此，也有藥企開始利用人工智能為ALS和阿爾茨海默氏癥等復(fù)雜疾病找到解決方案，并促進(jìn)藥物更快的研發(fā)。
 

　　除了在研發(fā)、診斷等方面人工智能正在發(fā)揮越來越重要的作用外；目前，人們已經(jīng)開始認(rèn)識(shí)到，與傳統(tǒng)方法相比，藥物發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)需要更好地被組織管理。隨著總體趨勢(shì)的發(fā)展，制藥企業(yè)需要更好地借助人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查找、分類(在可能的情況下)和近鄰搜索。
 

　　實(shí)際上，據(jù)筆者了解，近年來制藥業(yè)正在得到迅速發(fā)展。而與此同時(shí)，越來越多的制藥企業(yè)也開始相繼押注于人工智能。比如，默克和羅氏、葛蘭素史克等制藥巨頭就正在對(duì)人工智能初創(chuàng)公司進(jìn)行投資，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷，加大對(duì)臨床的支持，獲得更好的藥物結(jié)構(gòu)等。換句話說，對(duì)人工智能的投資，也已逐漸成為制藥巨頭競(jìng)爭(zhēng)中的重要一環(huán)。
 

　　不過值得注意的是，根據(jù)HIMSS Analytics的報(bào)告，截止2020年4月，只有不到5%的醫(yī)療保健組織采用或投資了AI。或希望在其工作基礎(chǔ)架構(gòu)中采用AI的企業(yè)可以與具有AI技術(shù)專業(yè)知識(shí)的企業(yè)合作，為其工作流程開發(fā)定制解決方案，與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，或者在內(nèi)部投資AI研發(fā)。因此，業(yè)內(nèi)分析認(rèn)為，在人工智能很可能是醫(yī)療行業(yè)的未來的背景下，相關(guān)企業(yè)應(yīng)該放開自己的憂慮，繼續(xù)加速并擴(kuò)大運(yùn)用人工智能來推動(dòng)企業(yè)及行業(yè)向前發(fā)展。