在采用数字技术时，制药行业往往采用速度较慢。到目前为止，许多制药商都搁置了使用人工智能和机器学习策略来开发药物的想法。人工智能有可能在药物开发中掀起一波创新浪潮。然而，制药行业应努力弥合应用药物发现和开发过程之间的差距。医疗保健行业已迅速采用AI技术。人工智能及其分支技术正在医疗行业大规模应用。然而，制药行业仍处于利用数字技术加速药物开发过程的早期阶段。药物发现的主要目的是找出对人体有益的药物。寻找合适的药物是一个漫长的过程，需要筛选与疾病相关靶标特异性结合的大型分子库。寻找合适药物的任务需要进行无数轮测试才能将其开发成有前途的化合物。根据TaconicBiosciences的一项调查，制药商会花费大量的时间和金钱，将一种药物推向市场的平均成本超过28亿美元，开发时间长达12年。幸运的是，人工智能可以帮助制药行业找到合适的药物并进行开发。人工智能使用拟人化知识并从其生成的解决方案中学习，以解决医学领域中的特定和复杂问题。人工智能平台用于药物研发，如果药物研发由人工进行，将是一个漫长的过程。过去，研究人员必须确定导致疾病的目标蛋白质并进行长时间研究。接下来，他们试图找出影响蛋白质的成分或分子。在此过程中，研究人员确保发现并进一步使用安全有效的分子。人工智能在药物发现中的作用始于寻找更能靶向蛋白质的分子。研究人员无法测试大量分子。这个过程是漫长而昂贵的。幸运的是，人工智能平台可以用简单的分析代替冗长的测试过程。研究人员将参数输入AI平台，让它分析分子。人工智能平台确定了用于药物开发的正确分子。神经网络在药物研发中的应用虽然深度神经网络已经在科技领域得到应用，但直到2012年才受到广泛关注。多伦多大学的研究人员在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVR)期间使用了深度神经网络。许多制药商正在使用各种类型的深度神经网络来探索经典统计技术。该技术有助于为有效药物找到合适的分子。深度神经网络让化学家们立即知道如何消除某些不必要的活动。这种深度神经网络模型也被化学家用来在决定是否合成之前判断他们的化合物想法。人工智能中的大数据有助于药物开发医疗保健数据非常重要。如今，数以百万计的研究、反馈、报告、患者记录以及与医疗保健行业相关的许多其他内容都以大数据的形式输入到人工智能系统中。尽管医疗保健行业从他们那里获得解决方案的速度相当缓慢，但医疗机构仍在尽最大努力保持领先地位。人工智能系统的特点是采用适当的机制来导航数据并从中做出有意义的解释。深度学习程序在收集到的数据上运行，并了解更多关于蛋白质存在的信息。以及这些蛋白质在健康人和病人之间有何不同。同时，机器学习技术可以用来寻找和建立蛋白质与疾病之间的联系。阶段性药物开发中的人工智能在冠状病毒爆发之前，没有人认为疫苗开发过程会更快。疫苗的研发和测试需要多年的研究和观察。然而，爆发的疫情却打破了常规。世界各国政府都在竞相尽快开发出有效的疫苗。在此期间，医药行业的投资猛增。随着试验的加速和紧急批准的获得，制药商正在使用人工智能来帮助疫苗生产。药物开发中的人工智能（第1阶段）：开发合适的药物需要阅读和分析现有文献，测试潜在药物如何与其目标相互作用。人工智能比人类更快地执行任务并迅速交付结果。临床前开发中的AI（第2阶段）：在临床开发期间，其药物在动物身上进行测试，以了解它们的表现。在此阶段揭示AI将有助于试验顺利进行，并使研究人员能够更快、更成功地预测药物与动物模型的相互作用。临床试验中的人工智能（第三阶段）：研究人员开始在临床试验期间对人体进行药物测试。人工智能可以促进临床试验期间对参与者的监控，更快地生成更大的数据集，并通过个性化试验体验来帮助留住参与者。伦理缺陷虽然人工智能在很大程度上帮助了药物开发，但它也引发了一些伦理问题。医疗保健行业存储了大量的患者数据。如果这些关键数据落入黑客或不良行为者手中，则有可能将其用于不良目的。虽然医疗机构需要保护患者隐私，但与许多其他行业不同，虽然没有任何法规或政策指导药品制造商这样做，但他们有责任保护患者数据并以正确的方式使用它。
