人工智能给生物医药行业带来了什么？

人工智能（AI）——从计算机算法中学习如何解开复杂的基因组数据，例如疾病的基因表达模式——已经准备好为药物开发，临床研究和医学治疗等各个方面带来革命。但它也可能为人类实现又一个里程碑——降低药品价格。

即使不能彻底消除目前这种效率低下、时间密集、不断试错的创新过程，人工智能也能为其带来显著改观。这正是许多人工智能专家所强调的价值。要知道，美国药物研究与制造商协会（PhRMA）的研究表明，进入临床试验的药物只有约12％能最终获得监管部门的批准。

AI或机器学习，以及更复杂的延伸技术“深度学习”，旨在改变药物研发的成功率。专家说，AI技术与传统的实践相比，有可能加快研究，更有效地将候选药物变成上市药物。

总之，AI代表了生物技术和制药创新工业化的开始。

NuMedii首席执行官Gini Deshpande博士说，这并不意味着人工智能会取代研究科学家，他更喜欢“智能增强”这个术语，它将人机智能相结合，“简化相关疾病生物学的发现，从而缩短发现时间，但更重要的是，显著提高成功的可能性。”

▲"10年10亿美元"才能上市一款新药，AI能打破这一魔咒吗？

Andreesen Horowtiz普通合伙人Vijay Pande博士指出，如果AI有效，它可以通过两种方式对降低药物价格产生影响。

首先，制药公司不必将所有临床试验失败的成本转嫁给付款人；90％的候选药物从未获得批准。其次，通过加快上市速度，企业将拥有更多的专利保护年限，以平衡其研发成本。

到目前为止，比其他行业相比，生物技术和制药公司接受人工智要更慢。但他们已经开始注意到了。 “与生物领域的任何新技术一样，” Pande博士说：“AI也需要一段时间才能被接受。在某个时点AI会开始发挥作用，这正是我们努力的方向。”

基于AI在其他领域的成功，人工智能（AI）在生物医学上应用令人兴奋。在其他领域，人工智能算法已经训练机器学习如何识别面孔，说话，驾驶汽车，玩游戏，以及谱写音乐。

正如《Molecular Therapeutics》的一篇文章中所描述的：“这些任务所需要的学习类型是表征学习；即输入原始数据后，机器能够检测或分类模式或表征信息。”

这使得人工智能及其子集，机器学习和深度学习很适合用于挖掘大量的基因型和表型数据，这些数据来源于全球公共和私有数据库，医院和医生办公室，学术研究期刊和个人可穿戴健康监测设备。 

Andreessen Horowitz的Pande博士说：“我认为生物学家近几十年甚至近几个世纪已经认识到的一件重要的事情是——生物学非常复杂。生物学如此复杂，以至于人类的大脑无法理解所有这一切；我们在理解生物学方面的局限性导致了晚期临床试验结果的复杂性。”

人工智能在模式识别和表征学习方面的熟练程度不断进化，可以更准确地预测结果，因此在揭示疾病通路的基因水平的复杂性，设计治疗干预措施以及确定将从中受益的患者等方面，人工智能是最有前途的研究工具。