随着自动驾驶出租车在美国的测试和部署，科幻小说中描述的无人驾驶场景正在一步步成为现实，有望彻底改变整个交通行业。此外，高盛、摩根大通、摩根士丹利等金融企业在过去一年积极扩充数据和技术团队，深化AI技术应用。各大巨头纷纷积极布局AI技术项目，以助其在竞争中脱颖而出。从目前来看，人工智能技术的应用范围已经非常广泛，各行各业可谓不例外——医药行业自然也在其中。可以肯定的是，人工智能技术在制药行业确实有巨大的增长机会。一些行业巨头已经开始针对各种不同的目标尝试实施AI战略，为有望如火如荼进行的行业转型奠定基础。选择用于临床试验的药物上市是一个昂贵而漫长的过程。2017年，塔夫茨药物开发研究人员的一项调查显示，单一药物上市的平均成本为27亿美元，而且这个数字还在上升。临床试验占研发成本的很大比例——尽管研究人员投入巨资，但项目延期和失败率高的情况屡见不鲜。根据CBInsights的调查，临床试验延迟的最大原因来自于人员招募过程，约80%的试验无法按时找到理想的试验药物志愿者。IBMWatson等人工智能技术使临床医生能够比其他传统技术更快、更高效地找到合适的患者进行临床试验。在这种情况下，人工智能技术不仅可以通过加快选择过程来帮助制药公司节省时间，还可以确保候选人具有合适的资格，最终节省资金并减少潜在的失败试验次数。药物依从性临床试验的一个重要部分是严格遵守方案。简而言之，如果志愿者不遵守试验规则，那么相关数据必须从收集中移除。否则，如果不及时发现，这些包括错误用药背景在内的数据可能会严重扭曲试验结果。此外，确保参与者在正确的时间服用正确的药物对于保持结果的准确性同样重要。AI支持的人脸识别技术已经应用于很多不同的应用场景，包括为Snapchat等社交聊天软件提供美颜滤镜，为用户提供独特的生物识别“钥匙”以增强安全性等。AiCure等SaaS平台已经开始采用这项技术，希望能解决上述的服药依从性问题。使用面部识别，该平台能够判断某人是否服药以及剂量是否合适。在这个平台的帮助下，参与者的合规率迅速提高到90%。罕见病药物开发的自由市场规则促使各大制药公司开发能够为大量人群服务的药物。另一方面，由于缺乏成本效益，长期以来，为罕见疾病开发治疗方法的尝试一直被低估。美国食品和药物管理局(FDA)和欧洲药品管理局(EMA)正在推动这一发展，并尝试使用AI技术来帮助应对这一挑战。美国初创企业已经在使用机器学习算法来尝试整合来自各种来源的大量数据，包括临床试验、专利日志以及其他科学数据和文献，目的是重新利用现有药物并将其应用于各种罕见病。在波恩大学发表的新研究中，科学家们发现神经网络可以自动比较患者照片，从而更有效、更可靠地诊断各种罕见疾病。该软件可以从照片中检测出与某些疾病相关的特定面部特征，将这些信息与其他遗传和患者数据相结合，并将它们与概率最高的疾病进行比较。企业间谍活动和黑客行动主义鉴于药物开发的高成本，制药行业的知识产权自然是无价的。因此，根据NTTSecurity今年早些时候进行的研究，医疗保健行业成为最容易受到网络攻击的前五个行业。该研究首次发现，最常见的攻击类型主要是基于侦察的，占医疗保健行业所有攻击的44%。事实上，在2016年EpiPen价格上涨后，一群黑客窃取了相关专利数据，这意味着造假者能够制造更便宜的自制设备，甚至提供在线“操作方法”视频来分享。网络安全对每个行业来说都是一个日益严重的问题。随着黑客将高价值的专利和设计作为目标，希望从中获利，医疗保健行业的威胁正在迅速增长。作为回应，网络安全行业已开始大规模部署AI技术，以期解决这一迫在眉睫的威胁。前述的生物识别安全（如人脸识别）已广泛应用于制药行业，以保护敏感数据，而人工智能驱动的算法通过整合大量安全数据活动，让安全人员能够实时检测来自全球各地的威胁。.综上所述，医药行业在大规模AI解决方案的落地上迈出了重要一步，而对于类似医药行业的其他大规模行业，AI技术的潜在应用也十分广阔。为了推动这一至关重要的发展，制药行业需要采用正确的技术和工具，以确保相关系统能够及时有效地捕获、集成、分析和解释多样化且不断增长的数据集。此外，人工智能技术也有望在专利和设计层面有效保障新药和疗法从研发到试验的安全。这一切都将给制药这样一个历史悠久、生机勃勃的行业带来前所未有的变化。
