最新分析表明，使用 AI 優先方法的生物技術公司有150多種小分子藥物處於研發階段，超過15種藥物已經在臨床試驗中。這條由人工智慧驅動的管道一直以每年近40%的速度擴張。

新一波藥物

人工智慧可以通過4種方式為小分子藥物研發帶來價值：獲得新生物學、改進或新化學、更高的成功率以及更快、更便宜的研發過程。該技術可以解決傳統研發中的許多挑戰和限制。

在過去5年，第三方對人工智慧藥物研發的投資每年增加一倍以上，到2020年超過24億美元，到2021年底超過52億美元。

人工智慧優先模型

當分層到傳統流程中時，支援AI的功能可以顯著加快或以其他方式改進各個步驟，並降低執行實驗的成本。

製藥公司路線圖

藥物研發領域的人工智慧革命不會在一夜之間發生。儘管人工智慧驅動的創新取得了令人矚目的成果，但老牌製藥公司仍保留了許多優勢。

人工智慧願景和戰略。公司需要制定一個人工智慧路線圖，以識別與特定研發程式相一致的特定、高價值用例。

資料和技術。不要等到大資料和技術平臺可用才開始。

外部人工智慧合作伙伴。合作伙伴關係現是加速採用人工智慧主導的研發技術並創造強大價值主張的有效方式。

內部人才管理。即使沒有在內部構建用例也需要數字人才來幫助指導合作伙伴的專案並對潛在合作伙伴進行盡職調查。

文化和工作方式。除非公司調整其流程以適應更快的工作節奏，否則他們不會從 AI 中獲益。

製藥公司現在可以做什麼

制定清晰的戰略願景和抱負。決定在哪裡應用 AI，並清楚期望的變化。

制定行動路線圖。公司應該在12到24個月的時間內確定並優先考慮少數高價值、高影響力的用例。