制藥行業目前面臨的較大挑戰之一是研發新藥并成功上市的高昂成本。這個過程既漫長又高成本，而且違背了當代商業智慧的所有原則，即將速度和成本最小化才能得以生存。而人工智能在未來醫療行業起到重要作用。

制藥行業的現狀

對于大型制藥公司來說，現在研發新藥的平均成本從12億美元增加到近20億美元，增長了67%。在過去的十年里，這一增長導致了整體利潤的下降。在一個已經面臨著政府監管、價格競爭和不斷變化的醫療保險知道方針的市場，這像是一顆難以下咽的藥丸。

最重要的是，假設一家制藥公司能夠通過臨床試驗服用的最新藥物，研究表明只有十分之一的制藥公司最終會獲得FDA的批準。

人工智能在醫療保健中的新興作用

醫學界已經采用了人工智能管理平臺。通過這一點，這項尚未得到充分信任的新技術被證明到最終用于幫助人類。也正因為如此，人工智能在太空中的出現或多或少受到了接納。

從幫助醫生更快地提供準確的診斷，到減輕任何特定程序的醫療事故風險，醫療行業與人工智能形成了共生關系，并從合作伙伴關系中獲益。

同樣，在以醫療保健為主題的物聯網中，互聯設備使患者能夠在自己的成功中發揮更大的作用。數據可以從內部設備共享到外部設備，如智能手表和電話，這將使糖尿病患者能夠更準確地監測血糖水平。

人工智能機器人技術也在手術室發揮著關鍵作用，在手術室里，病人可以減少對外科醫生技術操作的擔憂，因為在手術臺上機器人的科學操作獲得了更安全、更準確、風險性更小的結果。

人工智能是大型制藥公司的出路嗎？

隨著人工智能在醫療領域的作用越來越可觀，它是否可以減少制藥公司在將新藥推向市場的同時提高整體效率所面臨的財務挑戰？

隨著制藥行業的不斷發展，在藥物發現和開發的過程中加入智能方案已經大大降低了財政負擔。

以下是人工智能對制藥行業產生影響的四個方面：

1、人工智能可以減少新藥開發的時間和成本

2020年1月，一家名為Exscientia的英國生物技術公司與日本住友制藥公司Sumitomo Dainippon pharma合作，宣布他們利用人工智能發明了一種新分子，用于治療強迫癥的新藥中。由于人工智能完成了大部分繁重的工作，治療正進入臨床試驗階段，整個過程耗時12個月，而不是預期中的5年。

2、人工智能可以識別現有藥物的新應用

人工智能改善制藥公司的基本要點是為他們現有的藥物目錄確定新的應用對象。人工智能可以在研究人員復雜的大數據集中找到規律，因此它有助于將藥物和疾病之間聯系起來，并發現已經上市的藥物可能存在的新用途。

2020年8月全球數據發布的一份報告中，人工智能正在執行一種稱為藥物再利用的可節約成本措施。藥物再利用已經獲得批準，現有的藥物可以調整或者重新制定一個新的應用方案。

倫敦的一個研究小組利用一個人工智能技術平臺來識別已經破壞病毒進入/攻擊點的現有藥物，以尋找抑制新冠的方法。他們確定了巴瑞克替尼，一種獲得認證的藥物，他們預測這種藥物可以抑制人類細胞感染新冠。目前他們正在做更多的測試來調整藥物配方。

3、人工智能可以提高試驗成功率

在早期的臨床試驗中，當多年的研究和對臨床試驗的數億美元的投資不一定能保證進入市場時，采用一種方法來提前預測失敗者的贏家將節省大量的時間和金錢，而這些錢和金錢通常會投入到開發中。

人工智能在三個關鍵領域協助臨床試驗過程：它使過程更快、更可靠和更安全。支持人工智能的軟件更善于發現編碼錯誤和調整計算。這使得研究人員可以把注意力集中在試驗的更關鍵的方面，那些特別需要人的接觸來指導藥物通過臨床試驗的各個方面。

此外，人工智能可以幫助提高試驗成功率，從一開始就確定最有潛力的治療方法。將藥物研發過程中的一些繁重的早期試驗和錯誤工作從人類研究人員轉移到機器上，意味著可以更快地確定優秀的治療方案，減少浪費在不太可行的方案上的時間。

從客戶體驗的角度來看，人工智能還改進了臨床試驗中患者的疾病定位。在接受應用臨床試驗在線網站的采訪時，IQVIA預測分析和現實世界解決方案高級負責人John Rigg建議，人工智能可以管理患者數據，以確定一個具有強大臨床試驗所需多樣性的申請者。

4、人工智能為精密醫療打開了市場

微軟是將醫療應用應用于人工智能領域的創新者之一，去年推出了“人工智能促進健康”，除其他突破外，它徹底改變了精密醫學的科學。

精密醫療已經成為制藥和醫療領域的一個根本性轉變。從一刀切的藥物和治療模式向高度個性化的治療模式的轉變已成為許多企業的核心。

基因組學或對個體基因構成的研究——包括這些基因如何與環境相互作用，提供數據集，使人工智能引擎能夠發現模式并作出有效預測。這為制藥公司打開了一個巨大的新市場，現在這些公司可以根據患者的基因特征定制藥物。以這種方式改變劑量和配方的能力會導致更有效的結果，但也可以避免副作用。

精準醫學也指一組專門用于治療罕見疾病或針對特定人群的特殊藥物。在這兩種情況下，這些藥物一般都很難開發，而且成本很高。而且，由于他們的目標群體較小，利潤潛力在默認情況下是有限的。

在過去，這阻止了大型制藥公司開發這些特殊藥物，使部分人口處于危險之中。但是，應用人工智能，識別分子和化合物的行為，將導致這些罕見疾病的有效治療可以自動化和加快。研究人員被指向特定的重點領域，以減少與開展新試驗相關的風險。

結論

過去十年是制藥領域的一個具有挑戰性的十年，因為研發成本不斷上升，而一種新藥的平均價值卻在下降。制藥公司可以更快地獲得所需的藥物試驗信息，并加快獲得相關藥物的市場成功率，同時也可以提高藥物市場的成功率。
責編AJX