人工智能融入醫藥行業

最新研究顯示，87% 的製藥業領導者認爲人工智能至關重要。從某種程度上來說，機器學習並不是什麼新鮮事物。製藥行業至少 25 年來一直在以某種形式使用數據科學、機器學習和人工智能，但隨着技術從小衆轉向主流，情況發生了變化。

首先，最近的一份報告《人工智能時代的研發重塑》強調了將人工智能和機器學習融入製藥研發的巨大潛力和重大挑戰。根據報告顯示，成功運用人工智能的公司可以比其他公司提前四年將新藥推向市場，同時將開發成本降低 35-45%。這並不意味着生物製藥公司需要拼命追求，即使臨牀成功率提高 1%，也意味着節省數億美元。但儘管這種潛力巨大，實施人工智能本身並不是一個簡單的即插即用解決方案，這一新現實需要一種新型人才，既要精通科學語言，又要精通人工智能語言。

其次，所謂的雙語者，既要會說領域語言，又要會說技術語言的人，這種轉變正在重塑行業所需的技能，需要能夠彌合科學和技術鴻溝的新一代專業人士。僅僅成爲一名藥物化學家已經不夠了，需要了解計算科學和化學，包括分子語言模型等概念。

另一方面，涉足生物製藥領域的計算機科學家必須掌握分子生物學的複雜性，以及如何應用他們的算法來解決藥物發現中的實際問題。這種融合已經改變了教育，大學不再將學科局限於各自爲政，而是開闢了新的道路，開設了計算化學、生物信息學和化學信息學等跨學科學位。這些課程讓畢業生具備在人工智能驅動的研發環境中茁壯成長所需的技能。人才和技能的這種演變凸顯了人工智能給製藥研髮帶來的深刻變化，有望加速創新，同時要求新的專業知識。

這種融合已在學術界得到體現，斯坦福大學和劍橋大學等大學打破了傳統的壁壘，提供計算化學和生物信息學等跨學科學位。斯坦福大學的生物醫學信息學課程整合了計算機科學、生物學和醫學，而劍橋大學則提供生物信息學和計算生物學碩士學位。這些課程通常融合了計算機科學、生物學、化學和數學的元素，正在培養新一代科學家，以應對人工智能驅動的藥物發現的複雜性。麻省理工學院正在爲藥物發現和開發提供機器學習專門課程，直接解決人工智能與藥物研究的交叉問題。人才和技能的演變凸顯了人工智能爲藥物研髮帶來的深刻變化，這種轉變已經在研究前沿顯現，人工智能不僅改變了科學家的工作內容，還改變了他們的工作方式。

此外， 科學家利用智能技術革新紫外線傳感，開發出一種用於紫外線檢測的靈活、可重複使用的光纖，有望增強與智能設備的集成並推進紫外線監測技術。雖然紫外線對於維生素 D 的生成至關重要，在光療中顯示出良好的效果，並在各種工業過程和植物生長中發揮作用，但它也具有有害影響，例如皮膚過早老化和癌症。然而，現有的紫外線光學傳感技術依賴於柔韌性有限的材料，或昂貴且易碎的科學級設備。爲了彌補這一差距，加拿大高等技術學院教授領導的研究人員利用智能技術製造了一種用於紫外線檢測的新型橡膠狀光纖。                              

總的來說，人工智能整合不僅改變了科學家的工作方式，也改變了他們與技術的互動方式。通過結構化和非結構化的輸入進行訓練的。這項技術以前所未有的方式擴展了人類的智慧。