生物醫藥行業一直以來都有著“高投入、高風險、長周期”的行業痛點，而且伴隨著整個制藥的研發、檢測及生產等環節。近年來，人工智能與生物醫藥的結合興起，利用AI技術的認知能力（強大的學習力、智能預測及可復制可追溯等特點），人工智能技術很好地解決了生物主要所面臨的“兩高一長”的痛點，在多方面促使生物制藥由勞動力密集型向智能技術型轉變。

一． 人工智能+疾病診斷

人的大腦存儲是十分有限的且會逐漸遺忘的，但通過AI技術對大量的臨床影像數據進行學習，訓練診斷模型，可以智能診斷，高準確性地輔助臨床醫生。目前糖尿病視網膜病變,黃斑變性和糖尿病性黃斑水腫等致盲眼病,皮膚癌,乳腺癌以及宮頸癌等利用AI技術的成功案例已見諸報道。

據報道，SK Biopharmaceuticals使用AI技術開發非小細胞肺癌的先進治療方法，以及AI技術平臺來識別慢性腎臟疾病和糖尿病患者之間的關系。

二. 人工智能+新藥研發

醫藥行業“兩高一長”的痛點，在新藥研發階段的表現尤為明顯。傳統的醫藥研發需要大量的勞動力去重復做密集型的工作，并且耗費的時間往往要幾年、十幾年，導致新藥研發成本巨大，且有更多不確定的因素影響新藥上市的風險。人工智能技術以其高學習力、高準確率，為新藥研發打開了一條綠色通道。

據報道，AbbVie基于AI的患者監測系統來更好地了解其當前對精神分裂癥患者的第二階段研究，從而增加其數據見解并減少臨床試驗，并使用AI技術優化其制造流程。；阿斯利康利用AI和機器學習用于開發針對慢性腎臟疾病和特發性肺纖維化的新療法，以及加速藥物創新，從而追蹤了帕金森氏病等疾病的性質。

大灣生物是一家以人工智能技術開發生物醫藥的高新技術企業，致力于人工智能（AI）化CMC生物技術服務和生物醫藥產品開發，將AI技術與生物醫藥深度結合，加速細胞株開發、培養基配方開發及生物制品分析等，讓全球生物藥開發更簡單更高效。

三. 人工智能+基因數據分析

AI技術能夠根據功能單元，更加綜合地研究致病的基因突變,去除傳統基因數據分析過程中，單一式檢測單個點突變與所研究疾病的關系，極大地縮短時間，節省成本。
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