生命科学行业正处于一个前所未有的位置，通过引入生成式AI（gen AI），它有可能帮助人类取得更大的进步。长期以来，药物开发周期长和复杂的监管障碍一直是该领域的两大挑战，而这项新技术可以显著支持并加速这些过程，为生物技术和制药公司带来巨大助力。
2024年，许多试点项目从实验阶段过渡到生产阶段，Google Cloud的客户加速了药物发现的时间表，简化了临床试验流程，并建立了提供更个性化患者护理的基础。事实上，我们最近进行的一项研究发现，62%的医疗保健和生命科学高管已经将生成式AI的应用案例投入生产，74%的人在至少一个应用场景中看到了生成式AI投资的回报。
展望2025年，我们预计生命科学行业将以更大的目标扩大其对生成式AI的使用。随着这些应用程序继续产生回报，整个行业的生成式AI采用率将增加，在科学和技术的交汇处释放新的潜力。
我们观察到有四个趋势正在推动生成式AI的采用，包括多模态AI、AI代理、直观搜索和AI增强的客户体验。接下来，我将探讨每个趋势及其对生物技术和制药公司在2025年的重要性。
1. 多模态AI：揭示更深层次的见解和创新
AI模型的成功——尤其是在生命科学领域——很大程度上取决于底层数据的丰富性和多样性。这些模型必须能够处理大量复杂的数据集，包括图像、文本、图表、基因组信息和医疗记录等混合数据。
为了实现这一目标，底层AI模型必须是多模态的——即它们可以整合和分析来自多种格式的数据。通过提供更全面和细致的科学数据理解，多模态AI不仅可以加速药物发现，还可以提升诊断能力。
例如，拜耳（Bayer）正在利用AI革新药物发现，通过分析大量数据集和自动化关键任务，加快新药的研发进程。借助生成式AI，拜耳开发了解决方案，可以自动完成高达80%的法规文件，简化法规工作流程，加快患者获得药物的速度。
在肿瘤学领域，拜耳使用从组织学数据生成的合成图像来克服有限训练数据的挑战，尤其是在罕见疾病方面。这些合成图像在肿瘤学和放射学的诊断能力提升方面显示出巨大的潜力，有助于填补这些领域的重要数据空白。
作为行业，我们希望能够在正确的时间为正确的患者找到正确的治疗方法。我们不再接受个性化医学解决方案通常需要10到20年才能上市的事实。多模态AI将揭示以前无法触及的模式和预测，推动更快的诊断、更高效的药物开发，开启个性化医疗的新时代。
2. AI代理：自动化任务和优化工作流程
2025年，AI代理将在生命科学行业中发挥越来越重要的作用。这些先进的AI工具能够自动化复杂的任务，从基因组数据分析和临床试验设计到报告生成和支持商业活动。我们将看到AI代理广泛部署，以简化工作流程、增强决策并提高员工的整体生产力。
AI代理可以通过快速分析患者数据、确定理想的招募地点和自动化评估试验结果来优化临床试验。这种级别的自动化有望显著减少临床试验的时间和成本，最终加速新药上市的过程。
当这些代理承担重复性和数据密集型任务时，研究人员和临床医生可以更多地专注于战略性工作，从而推动患者护理和药物发现的创新边界。
例如，Exscientia利用Google Cloud的生成式AI功能，通过设计-制造-测试-学习（DMTL）循环加速药物发现。这些AI代理分析数据集以识别药物靶点，并使用生成式AI和主动学习算法设计新型分子。这种合作不仅加快了药物发现的速度，还提高了药物的有效性和安全性，并通过探索新的化学空间和识别未知的药物靶点促进了创新。
3. 直观搜索：改变研究并促进新发现
由自然语言处理（NLP）驱动的直观搜索将在2025年改变研究人员和医疗专业人员获取信息的方式。目前，进行临床试验研究或文献综述通常涉及手动、耗时的搜索。
通过理解人类语言和复杂科学术语的细微差别，直观搜索引擎可以提供更准确、相关的结果——即使是从不完整的查询或带有医学缩写和专业术语的查询中。
像Ginkgo Bioworks这样的公司正在使用生成式AI企业搜索来挖掘其庞大的代码库，其中包括标记和未标记的数据。通过搜索技术，Ginkgo可以高效地定位过去实验和学术研究的相关数据。这种方法增强了他们快速获取关键信息的能力，这对于启动新项目和推动研究进展至关重要。
有了直观搜索，研究人员将能够使用自然语言查找相关研究、识别相似化合物，并及时了解其领域的最新进展。这种增强的功能不仅会加速研究工作流程，还将通过更快速和高效地访问关键信息来促进新发现。
最终，这项技术将使生命科学专业人士能够利用庞大的知识库，支持更快的创新和更明智的决策。
4. 客户体验：增强患者参与度
如今，越来越多的患者积极参与管理自己的医疗决策。消费者期望生命科学公司为其提供易于使用的工具和资源，以帮助他们做出明智的选择。
生成式AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以直接与患者互动，提供关于疾病、治疗选择和支持服务的教育信息。此外，生成式AI可以帮助生命科学公司根据特定患者的需要和偏好定制沟通方式，创造更加个性化和引人入胜的体验。通过解决个人关注并提供相关指导，AI驱动的客户体验可以建立更大的信任和满意度，帮助公司满足不断变化的患者期望。
展望未来：加强保护和建立信任
在未来三到五年内，我们可能会看到生命科学领域中越来越复杂的AI应用，这些应用有望加速药物开发、提供更个性化的治疗，最终改善患者结果。
我相信，今天可能已经存在支持完全AI驱动的药物发现过程的技术。然而，要实现其全部潜力，行业必须继续关注伦理考虑、数据隐私和跨行业合作。
为了确保AI的进步惠及所有利益相关者，通过教育、透明度和与监管机构的密切合作来建立行业内的信任至关重要。通过共同努力，我们可以创造一个未来，在这个未来中，个性化药物和预防性医疗将成为新的标准。
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