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AI浪潮席(xi)卷千行百业，医药行业也不例外。从靶点发现到(dao)临床试(shi)验设计，AI可(ke)谓大(da)有可(ke)为。例如，英国AI制药公司Exscientia利用AI平台，仅12个月就成功设计出治(zhi)疗强迫(po)症的新药分子，而传统(tong)方(fang)法通常需要4年到(dao)5年。
创新药企(qi)业如何更好地拥抱AI？笔者认为，还需在三(san)个方(fang)面加速突破，积极构建(jian)AI医药研发生态圈(quan)。
首(shou)先，AI模型的训练需要海量且高质量的数据(ju)，但(dan)目前生物医药领域的数据(ju)标准化程度低、共享机制不完善，这制约了AI模型的训练和应用。而且一些药企(qi)内部的数据(ju)也经常分散在不同部门，形成一个个“数据(ju)孤岛”。对创新药企(qi)业来讲，想要更好地拥抱AI，就需要站在行业发展(zhan)的高度，建(jian)立统(tong)一的数据(ju)平台，整(zheng)合内部数据(ju)和外部数据(ju)，共同构建(jian)一个开放、共享、协同的数据(ju)生态，为AI应用提供源源不断的动力。
其(qi)次，创新药企(qi)业需要从自身需求(qiu)出发，选择(ze)最(zui)适合的AI技术(shu)和应用场景，避免盲目跟(gen)风和资源浪费。AI技术(shu)日新月异，但(dan)并非所有技术(shu)都适合用于药物研发。这就需要创新药企(qi)业积极与AI技术(shu)公司、学术(shu)机构、行业伙伴等建(jian)立良好的合作关系，共同构建(jian)AI医药研发生态圈(quan)，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应用。
最(zui)后，创新药企(qi)业要有长(chang)远发展(zhan)的战略(lue)思(si)维。AI技术(shu)的应用需要长(chang)期投入和持续迭(die)代，短期内或(huo)许难以看到(dao)显著(zhu)的经济(ji)效益。因此，创新药企(qi)业需要摒弃急(ji)功近(jin)利的心态，着眼于长(chang)远发展(zhan)，制定长(chang)期的AI战略(lue)规划，持续投入资源，培养人才，构建(jian)能力，最(zui)终实现AI技术(shu)的价值转化。
综合来说，目前，AI制药仍处于早期阶(jie)段，大(da)多数AI设计的药物分子尚未进入临床试(shi)验阶(jie)段，其(qi)安(an)全性和有效性还有待验证。但(dan)对于创新药企(qi)业来说，拥抱AI是大(da)势所趋，AI很大(da)程度上将成为创新药企(qi)业未来的核心竞争力。因此。创新药企(qi)业要将AI融入企(qi)业战略(lue)和研发体系的方(fang)方(fang)面面，构建(jian)一个开放、共赢的AI医药研发生态圈(quan)，为人类健康事业做出更大(da)贡献。