像大多数人一样，过去一年我一直在尝试各种人工智能（AI）工具。看到这项技术在过去几个月中的进展令人惊叹，而且没有迹象表明这种进步会放缓。制药行业有许多AI的应用案例，从药物发现阶段到患者护理，AI有潜力增强产品生命周期的几乎每一个阶段。出于好奇，我问了一个生成式AI模型，它认为AI工具可以用来提升制药行业运营的最创新和最新方式有哪些。经过一些改写，以下是它的回答：
- 药物发现和开发中的生物数据识别
- 分析患者数据，包括遗传信息，以帮助开发个性化医疗
- 优化临床试验设计和执行
- 提高制造效率
- 增强供应链可见性和预测
- 利用真实世界数据进行更好的决策
- 数字疗法和患者监测
- 帮助应对复杂的监管环境
- 市场分析和竞争情报
- 药物再利用
让我们深入探讨这些方面！
1. 药物发现和开发
理论上，AI可以通过四种主要方式大幅减少药物发现和开发的时间和成本：获取新的生物学知识、改进或新颖的化学方法、更高的成功率以及更快更便宜的发现过程。通过预测不同化合物之间的反应及其与目标的相互作用，并快速分析大量生物数据，AI可以识别更有可能在临床试验中成功的候选药物。不出所料，美国食品药品监督管理局（FDA）报告称，近年来提交的使用AI/机器学习（ML）组件的数量显著增加；2021年，他们收到了超过100份报告使用AI的提交。2022年，AI驱动的管线据说以每年近40%的速度扩张。回顾2023年，AI用于药物发现既有胜利也有挫折。尽管新的合作和越来越多的关注，也出现了一些挫折。值得注意的是，AI辅助药物ulotaront（一种用于治疗精神分裂症的TAAR1激动剂）在其两项三期研究中失败。
2. 个性化医疗
AI可以通过分析患者数据，包括人口统计学、临床和遗传信息，以及代谢和微生物信息、环境暴露和生活方式因素，来预测不同患者对各种疗法的反应。理论上，这将允许制定高度定制、个性化的治疗方案，具有更高的疗效和最小的副作用。除了药物基因组学，AI在个性化医疗中的角色还扩展到精确剂量和疾病预测/预防，包括AI驱动的风险评估和生活方式建议。
3. 临床试验
临床试验存在诸多问题，以其时间和成本密集著称。AI有潜力通过多种方式优化临床试验的设计和执行。例如，机器学习算法可以预测试验结果、编写协议、优化资格标准、识别和招募最适合试验的候选人、远程监测患者健康状况并分析数据。当用于增强以人为中心的努力（如虚拟患者和提供者洞察收集）时，AI工具可以帮助招募和保留更多样化的参与者，提高临床试验的效率和效果，降低相关成本，并加快药物开发进程。
4. 制造优化
虽然制造业在采用AI方面落后于其他行业，但利用这一技术的方式并不缺乏。AI可以通过持续监控和预测性维护设备、优化生产过程和自动化质量控制来提高制药制造过程的效率，从而降低成本并提高产量。它还有潜力减少制造过程中的高碳足迹。
5. 供应链管理
由于地缘政治和气候相关挑战，制药供应链中断变得越来越常见和复杂。AI算法可以实时分析大量数据，高效动态地预测需求波动、优化生产计划，并主动避免制药供应链中的瓶颈。这可以支持决策，导致更高效的库存管理和更快的交货时间，提高供应链的可见性和透明度，避免过度生产和浪费。有趣的是，2023年的一项研究发现，在新兴市场，技术因素（包括技术基础设施和组织层面实施或采用AI的可行性）是最影响医疗供应链中AI采用的因素，其次是制度或环境、人力和组织维度。
6. 真实世界证据（RWE）
来自电子健康记录、保险索赔、可穿戴设备、社交媒体和其他来源的真实世界数据可以提供关于药物实际表现、患者依从性和市场趋势的重要见解，以支持更好的决策。2020年，麦肯锡估计，未来3-5年内，平均排名前20的大型制药公司通过在整个价值链中采用先进的RWE分析，每年可以解锁超过3亿美元的价值。这项技术可以帮助识别新的药物靶点、缩短上市时间、改善药品目录位置和支付方谈判，并为市场上的产品生成更强的差异化和效益/风险平衡证据。然而，尽管前景广阔，许多公司仍难以有效部署AI和高级分析来生成RWE。
7. 数字疗法和患者监测
来自数字疗法和远程患者监测（包括可穿戴设备）的患者健康、行为和结果数据可以使用高级分析和AI进行有效分析，以识别模式、趋势和预测性见解。因此，AI驱动的监测工具可以为患者提供个性化的治疗建议，同时持续监测他们的健康状况，并实时向医疗保健提供者发出潜在问题的警报。研究表明，这不仅有助于改善临床结果、减少并发症的发生率和缩短住院时间，还可以提高患者满意度。
8. 监管合规
制药行业的监管框架不断演变。为了避免合规问题，跟上新的监管变化至关重要，包括更新的报告指南和安全要求。AI和自然语言处理工具可以通过监管智能、自动化编制和审查监管文件、预测监管风险以及确保符合全球标准，帮助制药公司应对日益复杂的监管环境。
9. 市场分析和竞争情报
AI工具可以分析来自各种来源的大量数据，提供市场趋势、竞争对手活动和新兴机会的见解。通过自动化这些繁琐的手动评估，AI可以大大扩大评估范围，帮助制药公司做出更明智的战略决策并优化其药物上市。
10. 药物再利用
最后，AI可以在药物再利用中发挥作用，即使用已批准或正在研究的药物来治疗它们最初开发以外的疾病。药物再利用的好处是可以比全新疗法更快、更经济地向患者提供安全有效的治疗，而AI可以通过数据挖掘和整合、预测建模和虚拟筛选、网络药理学和系统生物学、临床试验优化、安全性和毒性预测以及决策支持来加速这一过程。
人类触觉的重要性
随着AI技术的不断发展，其在制药行业的应用可能会扩大，提供新的机会来改善健康结果和变革业务运营。然而，尽管最近取得了巨大进展，重要的是要记住，AI应补充而非取代人类努力。 就像让AI帮我概述和查找参考（但不撰写）这篇文章节省了无数时间，现在可以用于其他事情一样，制药公司可以利用广泛的AI工具来提高自己的生产力和优化运营。
(全文结束)
