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在采用數字技術時，制藥行業的應用往往比較緩慢。迄今為止，很多制藥廠商已經推遲了使用人工智能和機器學習策略開發藥物的想法。人工智能有可能在藥物開發領域掀起創新浪潮。然而，制藥行業應努力彌補應用于藥物發現和開發過程之間的差距。

醫療保健行業已迅速將人工智能技術納入其中。人工智能及其分支技術正在大規模地應用在醫療行業。但是，制藥行業仍處于利用數字技術來加速藥物開發過程的初期階段。藥物發現的主要目的是確定對人體有益的藥物。尋找正確的藥物是一個漫長的過程，需要對大型篩選分子庫的分子進行篩選，這些分子庫可以特異性地結合與疾病相關的靶分子。尋找合適藥物的任務經過了無數輪測試，將其開發成有希望的化合物。根據Taconic Biosciences公司的調查，制藥廠商將會花費大量的時間和費用，而將一種藥物推向市場的平均成本超過28億美元，開發時間長達12年。幸運的是，人工智能可以幫助制藥行業找到合適的藥物并加以開發。人工智能使用擬人化知識，并從其產生的解決方案中學習，以解決醫學領域中的特定問題和復雜問題。

人工智能平臺用于藥物開發

如果通過人工進行藥物開發，則是一個漫長的過程。在以往，研究人員必須確定導致疾病的靶蛋白并進行長期研究。接下來，他們試圖找出哪些成分或分子會影響蛋白質。在這個過程中，研究人員確保找到安全高效的分子并進一步使用。人工智能在藥物發現中的作用始于找到更好地定位蛋白質的分子。研究人員無法測試大量的分子。這個過程既冗長又成本高昂。幸運的是，人工智能平臺可以通過簡單的分析代替漫長的測試過程。研究人員將參數輸入人工智能平臺，并使其對分子進行分析。人工智能平臺確定了可用于藥物開發的正確分子。

神經網絡在藥物開發中的應用

盡管深度神經網絡已經應用在科技領域，但直到2012年才引起廣泛關注。多倫多大學的研究人員在使用ImageNet大規模視覺識別挑戰賽(ILSVR)的過程中使用了深度神經網絡。很多制藥廠商正在使用各種類型的深度神經網絡來探索經典的統計技術。該技術有助于找到有效藥物的正確分子。深度神經網絡為化學家們提供了一個即時的指示，告訴他們該怎么做才能消除某些不必要的活動。這種深度神經網絡模型也被化學家用來判斷他們的復合想法，然后再決定是否合成它們。

人工智能中的大數據有助于藥物開發

醫療保健數據非常重要。如今，數以百萬計的研究、反饋、報告、患者記錄以及與醫療保健行業相關的許多其他事物以大數據的形式被輸入到人工智能系統中。盡管醫療保健部門在從他們那里獲得解決方案的速度相當慢，但醫療機構仍在盡最大努力保持領先地位。人工智能系統的特征在于采用了一種適當的機制來瀏覽數據，并從中進行有意義的解釋。深度學習程序根據采集的數據運行，并更多地了解蛋白質的存在。以及這些蛋白質在健康人和患者之間產生差異。與此同時，機器學習技術可以努力尋找并建立蛋白質與疾病之間的聯系。

人工智能在階段性藥物開發中的應用

在冠狀病毒疫情爆發之前，沒有人認為疫苗研發過程能夠更加快速。疫苗的研制和試驗需要多年的研究和觀察。然而發生的疫情打破了常規。世界各國政府都在競相盡快研制出有效的疫苗。在此期間，制藥行業獲得的投資猛增。隨著加速試驗并獲得緊急批準，制藥廠商利用人工智能技術為疫苗的生產過程提供幫助。

藥物開發中的人工智能(第一階段)：開發正確的藥物需要閱讀和分析已有的文獻，測試潛在藥物與靶點的相互作用方式。人工智能比人類更快地執行任務，并快速提供結果。

臨床前開發中的人工智能(第二階段)：在臨床開發階段，其藥物已在動物身上進行了測試以查看其表現。在這一階段公布人工智能將有助于試驗順利進行，并使研究人員能夠更快、更成功地預測藥物與動物模型的相互作用。

人工智能在臨床試驗中(第三階段)：研究人員在臨床試驗期間開始在人體上測試該藥物。人工智能可以促進臨床試驗期間參與者的監測，更快地生成更大的數據集，并通過個性化試驗體驗來幫助保留參與者。

道德上的缺陷

盡管人工智能在很大程度上幫助了藥物開發，但它也引發了一些令人關注的倫理問題。醫療保健行業存儲了大量患者的數據。如果這些關鍵數據掌握在黑客或不良分子手中，則有可能將其用于不良目的。而醫療機構需要維護患者的隱私，與許多其他部門不同，雖然沒有任何法規或政策可以指導藥品生產商這樣做，但他們有責任保護患者數據并以正確的方式使用。