人工智能与生命科学行业的未来

人工智能与生命科学行业的未来

2025年，生命科学领域的人工智能市场规模估计为36.1亿美元，预计到2030年将增长至约111.1亿美元（复合年增长率约为25.2%）。76 未来几年，人工智能和生成式人工智能将在药物发现中得到广泛应用。未来十年将标志着生命科学创新从“人工智能辅助”转向“人工智能驱动”，从根本上重新定义科学研究的开展方式以及疗法到达患者的方式。人工智能将与物联网、区块链、机器人技术以及诊断领域的边缘计算/物联网等其他新兴技术融合。人工智能公司与制药生物技术公司之间将展开紧密合作。由人工智能设计的药物可能会变得更加常见，人工智能支持的药物发现流程将有助于加快药物开发并降低成本。药物发现将不再依赖传统的实验室实验，而是日益转向基于人工智能的靶点识别和分子设计。这也将有助于开发用于应对罕见病或被忽视疾病的药物。

机器人技术、人工智能以及“实验室闭环”系统将被用于实现实验室工作流程自动化，77 对大量化合物进行虚拟筛选也将缩短药物开发时间并降低成本。科学家不仅会把人工智能作为工具使用，还会与人工智能建立紧密协作。人工智能将通过承担筛选研究文献、解决部分研究瓶颈等任务来帮助科学家，使科学家能够腾出更多精力开展“思考性”和“原创性”工作。嵌入式人工智能治理框架将确保产品和临床结果的可追溯性、可审计性和公平性。由系统生物学驱动的人工智能模型将有助于绘制疾病通路图，并模拟以往无法观察到的干预措施。因此，个性化医疗和精准医疗将成为主流，促进定制化治疗方案的发展。慢性病风险预测模型将变得更加准确。针对特定人群的治疗方法将变得更加可行。临床试验将变得更加智能化、去中心化且更具成本效益，人工智能将在优化试验设计、识别不同人群中的患者队列以及通过预测分析确保最低脱落率方面发挥重要作用。数字孪生将模拟患者样本，由人工智能赋能的试验可借助实时数据洞察促进连续性试验。数字孪生、人工智能和物联网的结合将使制药工厂实现完全自主化，并通过更好的需求预测实时调整批量生产，同时由实时质量检测提供支持。像智能工厂一样，生物制造单元正在使用人工智能传感器进行持续监测和自我纠正。尽管人工智能应用的潜力以及多家企业所启动的努力令人鼓舞，但伦理和数据隐私问题仍然十分严峻。政府、行业和关键技术参与者应通过共同努力，将这些问题置于议程的优先位置加以解决。

印度制药研发就业岗位中将有20%—25%转向数据驱动和自动化相关岗位。78 到2030年，生物信息学、基因组学和数字化试验运营预计将创造50,000—70,000个新的高技能岗位。79 一种处于生物学、数据科学、人工智能、伦理学和工程学交叉领域的新型劳动力模式将会出现。印度拥有令人振奋的机会，可以培养推动生物技术创新的新一代生物—人工智能人才。要使这一愿景成为现实，制药企业、人工智能初创企业、云服务提供商和研究机构之间必须建立新形式的合作伙伴关系。让我们在表6.4和表6.5中考察生命科学行业转型所带来的角色变化。

表6.4 生命科学行业中的新兴角色

来源：结合ChatGPT输入整理而成