AI制药技术

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随着全社会数字化信息化的快速推进、药物研发设备的升级和长期的积累，可用的药物研发数据越来越多，以至于在一定时间范围内无法使用常规方法和软件工具分析和处理所有数据。传统的统计学在浩瀚的大数据面前越来越力不从心。制药企业正在经历数字化转型，大量的数据产生。于是，日益增长的数据处理的需求，与现有数据分析能力之间的矛盾，推动制药行业寻求新出路。

药物研发效率低下是医疗领域自古的难题，数字时代技术的飞速发展，5G、云计算、AI技术协同螺旋上升，新技术让制药领域看到了一些革新的曙光，药企们都积极拥抱这个新的变化，愿意躬身一试，创造新的化合药物和增量市场。

传统的化合制备方法在药物发现的阶段，寻新靶向药困难，通过原始的方法挨个寻找试验，困难重重，成功率极低，依赖的是研究人员的灵感和运气，哪怕是找到新的靶向药了，还会有新事故的发生，药物研发流程可能走了一大半，到了后面试验或者上市检测环节出现问题，前功尽弃。药物研发率低是制药最大的痛点，寻找新药需要新技术的辅助。

AI技术中的机器学习、深度学习、自然语言处理等技术能够提高制药数据、信息的处理效率，对于药物研发过程中的新药发现，可以代替研究人员有限的知识储备和想象力，发现原来很难、甚至不可能发现的靶点，这也是AI在制药领域最大的价值点，AI还可以预测候选药物的性能如药物的吸收、代谢、毒性、不良反应等，缩小后期实验范围，降低临床失败概率，大幅降低新药研发的时间、资金成本。

在研制新型药物的过程中，AI制药技术表现在各个方面，其中包括有药物发现、临床前研究、临床试药、检测等方面中，并且AI制药技术在其中有很大的优化空间和提升效率空间，AI制药技术的加入可将为这些环节提供更优质的解决方法。

新药的早期发现是目前AI着力较多的领域，在新药发现的阶段，AI可以分析、阅读大量理化数据、期刊文献成果、临床数据等，从化学和生物分子层面的筛选优化发现可能的突破口。比如AI可以预测疾病靶点、成药靶点、药物结构与活性的关系等。

在大规模临床试验阶段，优化药物反应试验、选择受试人群、药物警戒和数据查询等并评估通过人类临床试验的可能性。这些优化工作也将是大多数AI制药企业的核心价值。

AI技术中立的性质，也能算为现代版的药圣，古医尝遍百草，AI算尽新药，科技向善，面向医疗领域就是济世苍生。