在一种新处方药上市之前，它已经经历了多年的研究和临床测试。并且很可能已经有数百万美元投入到开发过程中。然而，随着生物技术和制药专家依赖新兴技术，这一过程可能会变得更快且更便宜。
最近，在今年的SXSW会议上，普渡大学赞助了一次《Fast Company》Grill小组讨论，讨论了人工智能的新功能以及既定策略如战略伙伴关系如何改变药物的研发、制造和分销方式。以下是该活动的三个要点。（滚动到页面底部观看整个小组讨论。）
跨行业合作伙伴关系已成为制药行业的战略重点，有助于解决诸如熟练劳动力培养等痛点问题。例如，普渡大学目前正在与Elanco动物保健公司合作，在印第安纳波利斯开发“一个健康创新区”，专注于共同解决影响动物、植物、人类和环境健康的紧迫问题。
该校还与印第安纳州的制药公司礼来公司在多个项目上合作，包括2017年启动的战略研究合作。近年来，该合作包括1亿美元的研究资金和超过4000万美元的奖学金资助。“这使我们能够更快地部署和执行想法和药物，”普渡大学校长蒋蒙说，“凭借创造力我们可以拯救生命，而通过合作我们可以加速和放大这种救命机会。”
长期以来，医疗保健一直依赖于庞大的数据集，从化学传感器、临床试验、环境和其他来源的数据，以更好地了解疾病的原因以及不同药物对结果的影响。
人工智能提供的计算能力可以帮助研究人员更快地分析这些数据，识别出新的有效治疗方法。“这是通向精准医疗的未来，”Open Health Network创始人兼首席执行官塔蒂亚娜·坎扎韦利说，该公司是一个用于医疗应用程序开发的人工智能平台。精准医疗承诺利用患者的个体遗传、环境和生活方式因素来提供定制的医疗治疗。
坎扎韦利补充说，人工智能还将帮助药物更快地进入市场，因为机器学习减少了药物开发周期所需的时间，改进了运输和分发流程，并提高了供应链效率。例如，Open Health Network使用生成式AI生成临床试验协议，将所需时间从几个月缩短到几周。
当药物更快地推出时，它们能够以更低的价格进入市场，增加其可用性。“我们将能够生产出目前可能没有其他选择的药物，挽救生命，”坎扎韦利说，“这是一个令人兴奋的时代。”
大型语言模型和生成式AI算法是通用工具。它们如何使用——以及产生的结果——很大程度上取决于一件事：数据。不幸的是，科学家们收集的大量数据目前无法被AI使用，因为它们仍然以模拟形式存在或存储在孤立的数据库中。无论你是小型生物技术公司、大学还是大型企业，将这些数据数字化为可用格式将是第一步，Amgen公司的高级副总裁肖恩·布鲁伊奇说。“这将是一个巨大的投资领域。”
因此，许多以前认为自己纯粹从事科学研究的企业可能需要采取更多技术驱动的方法。“你的底层技术堆栈和与AI的合作几乎与科学事业一样重要，”他说。
但这并不意味着有专业知识的人会被边缘化。恰恰相反，据蒋蒙所说。“人工智能就像一个通才，”他说道，具有梳理大量数据的能力。需要专家与之合作，指导这种搜索。采取这一飞跃的公司将获得巨大收益。正如布鲁伊奇所说，“通过自动化、技术和预测工具增强科学家的能力将成为发明新的高效工作方法的重要举措。”
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