生命科学领域非常广泛，每年全球在研究、开发和创新方面的投入达到数十亿美元。过去几十年间，这一蓬勃发展的领域为人类带来了许多最尖端的发展成果，从制药和生物技术的新进展，到医疗器械和各种个性化患者护理手段。
生成式AI（Gen AI）在这个领域中发挥了极其重要的作用。创新者们对这项技术的潜力表现出强烈的兴趣，尤其是在转变工作负载、提高效率以及辅助药物发现和开发过程方面。
Google Cloud的全球医疗保健和生命科学总监Shweta Maniar对生成式AI持乐观态度，并解释说该技术有许多机会可以积极影响生命科学领域，包括药物发现、患者个性化和监管领域。事实上，Maniar预测2025年将是生成式AI与生命科学交叉领域的关键一年，主要表现在以下四个方面：
- AI将越来越成为多模态的，并提供解决数据限制的新方法。模型将能够查询和消化来自各种不同来源的数据。这一进步解决了一个极其具有挑战性的问题：数据经常分散在多种格式中，而研发通常在有限可用数据的范围内进行。Maniar描述了拜耳公司如何利用生成式AI克服特定的数据集限制问题；该公司利用从组织学数据生成的合成图像来增强现有训练数据的局限性，从而得出见解。
- AI代理的使用将增长，特别是在改进工作流程、提高效率和为企业及最终用户提供更多价值方面。行业已经出现了这种趋势的例子，从面向客户的聊天机器人到许多公司（甚至是在生命科学和医疗保健之外的公司）内部利用AI代理帮助员工日常工作的例子。
- 搜索能力将继续迅速发展，特别是随着更直观和自然的方式的引入。在生命科学领域，传统上繁琐的任务，如查阅法规文件、文献综述和临床试验流程开发，都有巨大的潜力通过这项技术得到转变。例如，基于AI的搜索可以快速消化大量信息并生成连贯的响应，从而迅速增强工作流程。尤其是随着自然语言处理（NLP）的引入，人类可以以更简单的方式与这些系统交互。
- 生成式AI将改变患者参与和客户体验。患者沟通是生命科学工作最重要的方面之一。无论是就药物的复杂影响向患者提供建议，还是与临床试验参与者探讨试验的细微差别，生成式AI都可以简化沟通并显著改善体验。此外，生成式AI在不同语言和文化背景下的应用能力可以帮助生命科学公司进一步利用技术满足多样化患者群体的需求。
尽管如此，Maniar对所有这些创新持谨慎态度。她谈到，尽管在改进生成式AI方面有巨大的势头和投资，但2025年及未来的重点也应该是通过以复杂和道德的方式开发技术来建立信任：“实现生成式AI的全部潜力将要求行业继续关注伦理考虑、数据隐私和跨行业合作。” 如果没有对信任的关注，她解释说，该领域只能取得有限的进步。
Google Cloud无疑是生成式AI领域的先驱之一。特别是在生命科学领域，该公司已取得显著进展。更广泛地说，生成式AI领域近年来取得了显著增长，科技巨头之间的竞争异常激烈。最近的新闻包括亚马逊上周宣布将追加40亿美元投资Anthropic，后者被认为是OpenAI的主要竞争对手。亚马逊本身已成为生成式AI的领导者，其Bedrock平台也取得了多项进展，特别是在医疗保健和生命科学领域。与此同时，组织也越来越愿意在技术上进行投资。我最近写了一篇关于Tenet Health及其与Commure的标志性合作的文章，后者将在Tenet Health的组织内部署其环境AI平台。虽然这不专门针对生命科学，但该交易突显了企业试图利用AI改进工作流程的一般趋势。
总之，虽然上述四个概念被列为明年的发展预测，但现实是每项工作的背后已经在以惊人的速度展开。随着企业的成长、工作流程变得越来越复杂和劳动力挑战不断增加，技术最终将被调用以提供解决方案。随着生成式AI领域的成熟，这些创新的价值和投资回报将无疑变得更加明显。
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