工智能技术有潜力将分散在医疗生态系统中的大量数据整合在一起，实现更全面的分析和决策。因此，近年来，行业对人工智能和大数据技术的投资不断增加。如今，人工智能已成为药物发现、设计和靶标识别的主要工具。
例如，机器学习驱动的预测建模工具可以更准确、更快速地预测候选药物的行为和相互作用，并最大限度地提高早期发现的成功率。先进的机器学习 (ML) 算法越来越多地用于生物药物的配方设计。通过将大型数据集中的模式与先前活动的知识相结合，可以最大限度地减少资源需求并加快开发时间。
生物制药公司也在从使用描述性分析的传统 RWE 分析过渡到使用 ML、预测模型、概率因果模型和无监督算法的分析。这些 RWE 分析可以提取更深入的见解，“学习”数千个变量之间的关系并预测结果。
挑战
尽管人工智能驱动的生物制药转型潜力巨大，但这一过程也面临一些复杂挑战。首先，人工智能本身的应用存在一些概念问题，包括确保多样化的训练数据集以减轻偏见的重要性，以及确保遵守法规的可解释和透明算法的必要性。
为了实现人工智能增强 比利时手机数据 生物医学研究的承诺， 还需要开放透明的数据共享和协作。
然后还有与数据安全性、隐私性和数据预期用途相关的数据管理和治理挑战。
最后，除了生态系统联盟和与人工智能相关的审计和风险管理系统之外，还面临着一个挑战，即确保拥有正确的 IT 基础设施、人才和技能，以利用人工智能实现生物制药的数字化转型。
有两种新兴趋势或许能够共同解决大部分（即使不是全部）这些挑战。
一份报告预测了“人工智能民主化”的重要趋势，即专业的、基于云的人工智能工作流平台能够以简单的即用型模型访问各种预先训练、预先配置的人工智能技术。如今，像 LENS ai综合智能平台这样的平台可以即时访问大量生物序列和文本数据，以及先进的人工智能/机器学习工具来探索所有数据点之间的联系。
第二个趋势是生物制药 AI 合作。随着 AI 成为推动转型和创新的关键引擎，许多生物制药公司正在与专业 AI 公司和平台建立合作伙伴关系，将智能技术转化为生物制药创新。建立贯穿整个生物制药价值链的端到端 AI 合作伙伴关系的能力对于实现规模价值至关重要。
预计未来五年内，生物制剂将取代小分子，成为生物制药公司创造价值的主要引擎。随着行业实现这一根本性转变，集成的高质量大数据与人工智能等先进计算技术的结合将提供推动整个生物制药价值链创新所需的框架——从药物发现和开发到制造和供应链管理。