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AI浪潮席卷千(qian)行百业，医药行业也不例(li)外。从靶(ba)点(dian)发现到临床试验设计，AI可(ke)谓大有可(ke)为。例(li)如，英国AI制药公司Exscientia利用AI平台，仅12个月就成功(gong)设计出治疗强(qiang)迫症的新药分子，而传(chuan)统方法(fa)通常需要4年到5年。
创新药企业如何更好地(di)拥抱(bao)AI？笔者(zhe)认为，还需在三个方面加速突破，积极(ji)构建AI医药研发生态圈。
首先，AI模(mo)型的训练需要海量且(qie)高质量的数据，但目(mu)前生物医药领域的数据标(biao)准化程度低、共享机制不完善，这制约了AI模(mo)型的训练和应(ying)用。而且(qie)一些(xie)药企内部的数据也经常分散(san)在不同部门，形成一个个“数据孤(gu)岛(dao)”。对创新药企业来讲，想要更好地(di)拥抱(bao)AI，就需要站在行业发展的高度，建立统一的数据平台，整合内部数据和外部数据，共同构建一个开放、共享、协同的数据生态，为AI应(ying)用提供(gong)源源不断的动力。
其次，创新药企业需要从自身(shen)需求(qiu)出发，选(xuan)择最适合的AI技术(shu)和应(ying)用场景(jing)，避免盲目(mu)跟(gen)风(feng)和资源浪费。AI技术(shu)日新月异，但并非所有技术(shu)都适合用于药物研发。这就需要创新药企业积极(ji)与AI技术(shu)公司、学术(shu)机构、行业伙伴等建立良好的合作关系，共同构建AI医药研发生态圈，实现资源共享、优(you)势互补、合作共赢，推动AI技术(shu)在药物研发领域的落地(di)应(ying)用。
最后(hou)，创新药企业要有长远发展的战略思维。AI技术(shu)的应(ying)用需要长期(qi)投入和持续迭代，短期(qi)内或许难以看到显著的经济效益。因此，创新药企业需要摒弃急功(gong)近(jin)利的心态，着眼(yan)于长远发展，制定长期(qi)的AI战略规划，持续投入资源，培养人(ren)才，构建能力，最终实现AI技术(shu)的价值转(zhuan)化。
综合来说，目(mu)前，AI制药仍处于早期(qi)阶段(duan)，大多数AI设计的药物分子尚未进入临床试验阶段(duan)，其安全性和有效性还有待验证。但对于创新药企业来说，拥抱(bao)AI是大势所趋，AI很大程度上将成为创新药企业未来的核心竞争力。因此。创新药企业要将AI融入企业战略和研发体系的方方面面，构建一个开放、共赢的AI医药研发生态圈，为人(ren)类健康事业做出更大贡献。