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企业应不断优化客服体验，客服服务可以通过多种渠道进行，相信随着企业服务电话的不断完善和优化，从而提升整体用户体验，给予我们更加直观和身临其境的互动体验，这一举措被玩家们普遍认可。
AI浪潮席卷千行百业，医药(yao)行业也不例外。从靶点发现到临床试验设计，AI可谓大有可为。例如，英国AI制药(yao)公司Exscientia利用AI平(ping)台，仅12个(ge)月就(jiu)成功设计出治(zhi)疗强(qiang)迫症的新药(yao)分子，而(er)传统方法通常需(xu)要4年到5年。
创新药(yao)企业如何(he)更好(hao)地拥抱AI？笔者认(ren)为，还需(xu)在三个(ge)方面加速突破，积(ji)极构建AI医药(yao)研发生态圈。
首先，AI模型的训练(lian)需(xu)要海量且高质量的数据，但目(mu)前生物医药(yao)领域的数据标准化程度低(di)、共享机制不完善，这制约了(le)AI模型的训练(lian)和(he)应用。而(er)且一(yi)些(xie)药(yao)企内部的数据也经常分散在不同部门(men)，形成一(yi)个(ge)个(ge)“数据孤岛”。对创新药(yao)企业来(lai)讲，想要更好(hao)地拥抱AI，就(jiu)需(xu)要站在行业发展的高度，建立(li)统一(yi)的数据平(ping)台，整(zheng)合内部数据和(he)外部数据，共同构建一(yi)个(ge)开放、共享、协同的数据生态，为AI应用提供源源不断的动力。
其次，创新药(yao)企业需(xu)要从自(zi)身(shen)需(xu)求出发，选择最适合的AI技(ji)术(shu)和(he)应用场景，避免盲(mang)目(mu)跟风(feng)和(he)资源浪费(fei)。AI技(ji)术(shu)日新月异，但并(bing)非所有技(ji)术(shu)都适合用于(yu)药(yao)物研发。这就(jiu)需(xu)要创新药(yao)企业积(ji)极与AI技(ji)术(shu)公司、学(xue)术(shu)机构、行业伙(huo)伴等建立(li)良(liang)好(hao)的合作关系，共同构建AI医药(yao)研发生态圈，实(shi)现资源共享、优势(shi)互补(bu)、合作共赢，推(tui)动AI技(ji)术(shu)在药(yao)物研发领域的落地应用。
最后，创新药(yao)企业要有长远发展的战略(lue)思维(wei)。AI技(ji)术(shu)的应用需(xu)要长期投入和(he)持续迭代，短期内或许难以看到显著的经济效益。因(yin)此，创新药(yao)企业需(xu)要摒(bing)弃急功近利的心态，着眼于(yu)长远发展，制定长期的AI战略(lue)规划(hua)，持续投入资源，培(pei)养(yang)人才，构建能力，最终(zhong)实(shi)现AI技(ji)术(shu)的价值转化。
综合来(lai)说，目(mu)前，AI制药(yao)仍处(chu)于(yu)早期阶(jie)段，大多数AI设计的药(yao)物分子尚未进入临床试验阶(jie)段，其安(an)全(quan)性和(he)有效性还有待验证。但对于(yu)创新药(yao)企业来(lai)说，拥抱AI是大势(shi)所趋，AI很大程度上将成为创新药(yao)企业未来(lai)的核心竞争力。因(yin)此。创新药(yao)企业要将AI融入企业战略(lue)和(he)研发体系的方方面面，构建一(yi)个(ge)开放、共赢的AI医药(yao)研发生态圈，为人类健康(kang)事业做出更大贡献。