PharmaVoice 2025年展望：AI重塑医药行业未来
2024年，AI在医药行业实现主流化，AlphaFold获诺贝尔化学奖标志着新纪元。展望2025年，行业领袖预测AI将在药物发现、临床试验、个性化医疗、患者安全等领域发挥更大作用，同时面临人才短缺、监管不确定性等挑战。
在人工智能（AI）的发展史中，2024年很可能被铭记为技术真正走向主流的一年。AI不仅进一步嵌入日常生活的方方面面，还在一个获得科学界最高关注度的平台上成为关键角色。
2024年10月，三位利用神经网络AI程序AlphaFold预测蛋白质结构的研究人员荣获诺贝尔化学奖。这一里程碑被Immunai首席执行官Noam Solomon称为科技行业“新时代的曙光”，并展示了AI如何被用于革新药物发现、设计与开发。
制药行业对这一转型的探索早已开始，各公司努力发挥AI的潜力，同时应对潜在风险，包括安全威胁、固有偏见及其对就业的影响。尽管行业仍在等待AI监管的进一步明确，但企业正积极利用该技术，使药物开发业务更快速、更安全、成本更低。
以下是行业领袖对2025年AI在医药领域发展方向的预测。
AI对医疗健康三大领域的影响
“2025年将是推进数字健康与AI变革性影响的关键一年，旨在创建主动、个性化、高效的医疗系统。我预见三大亮点：第一，AI在药物发现与开发中发挥更大作用，AI辅助药物的1期试验将出现积极数据；第二，凭借更优质的数据和算法，临床决策与治疗将更加个性化；第三，数字生物标志物和远程患者监测技术将更精准、更主流，为不断膨胀的临床试验和护理管理成本带来更高效率。”
——Emre Ozcan，默克集团（德国达姆施塔特）数字健康与设备全球负责人
生成式AI将提升患者安全
“在不久的将来，我们可预期生成式AI在文献综述中用于识别不良事件和其他安全信号。先进的提示工程将使生命科学组织能够快速筛选海量非结构化数据，如队列研究和临床研究文章，以隔离并报告潜在药物反应。这种方法能将复杂医疗数据快速转换为结构化、机器可读格式，显著简化药物警戒工作流程。”
——Sanmugam Aravinthan，IQVIA Vigilance Detect开发高级总监
AI将使罕见病治疗“再人性化”
“随着行业继续拥抱AI与人类智能的融合，令人兴奋的是思考这些解决方案如何帮助克服罕见病等特定挑战和健康不平等领域。虽然AI不会很快取代医生（可能永远不会），但在诊断和治疗罕见病方面，这些工具具有加速流程、实现人类目前难以完成之事的潜力。若寻找百万分之一疾病的匹配，人类永远没有时间扫描百万份医疗记录或数千篇文章，在PB级数据中寻找数字之针。不久，医生将与AI工具协作找到那根针，并理解其存在的原因。在适当保障和人类参与的前提下，2025年AI或许能让医疗系统‘再人性化’，该系统目前对罕见病患者而言深感冷漠。”
——Paul Howard，Amicus Therapeutics公共政策高级总监
制药业将采取低风险实施策略
“总体而言，组织将专注于在影响最大的领域利用技术，可能选择低风险、高收益的场景，以避免监管挑战并减轻运营负担。这些场景可能包括重复性任务，并实施控制以避免幻觉或偏见。组织可能将高风险活动推迟到自动化路线图的后期，以避免监管合规问题，尤其是在行业等待更多指导和立法之际。AI治理将成为确保成功和接受度的关键活动。”
——Erik Terjesen，Silicon Foundry合伙人
AI将推动可预测的药物设计
“2025年，AI在药物开发中的应用将增加，这得益于超越动物模型预测准确性的硅基模拟，其速度比动物模型快数百万倍——几分钟而非数月。这一飞跃将使药物设计像汽车工程一样迭代和可预测，虚拟碰撞测试和模拟加速创新。随着时间推移，患者将更早获得突破性生物制药。AlphaFold在解决蛋白质折叠问题上的成功，使该领域正处于快速进步的边缘，由Google DeepMind、OpenAI和Anthropic等AI领导者推动。”
——Kevin Caldwell，Ossium Health首席执行官兼联合创始人
AI将在临床试验中兑现承诺
“今年是AI与SaaS工具融合、彻底重新定义临床试验流程的一年，从服务密集型、基于项目的模式转向可扩展、技术优先的范式。关键创新，如完全自动化且无差错的方案构建，将使治疗赞助商能够采用实时演进的超自适应试验设计。这不仅仅是效率问题——而是以前所未有的方式重新构想关键路径。曾经需要数年规划和执行的试验将在数周内构建和优化。赞助商将获得自助服务平台，能够动态调整以满足不断变化的需求，使团队无需等待手动干预即可掌控流程。AI的成果将不再只是理论，而是兑现其长期承诺，赋予赞助商构建更智能、更快速、更具弹性试验的工具。”
——Michelle Longmire博士，Medable首席执行官兼联合创始人
AI崛起将引发劳动力挑战
“2025年，药物开发和临床试验行业将继续面临熟练专业人才严重短缺，尤其是在数据科学家、生物信息学家和AI专家等专业角色，以及具有分散和数字试验经验的试验管理者方面。随着AI、大数据和数字健康技术成为试验设计和患者招募的关键，对分析和技术技能的需求可能超过可用人才库。例如，统计学家需要适应快速发展的技术，知道如何将AI和自动化融入流程。程序员也需要适应，找到整合先进工具以改善数据管理和分析的方法。同样重要的是，我们需要具备将复杂数据转化为非技术利益相关者可理解和可操作信息的能力。”
——Graham Clark，Phastar首席执行官
预测能力将进入个性化医疗
“在个性化医疗中，AI的变革性角色将加深。到2025年，AI将能够常规整合遗传图谱、病史和环境因素以定制治疗。例如，在肿瘤学中，AI可以预测哪种癌症疗法对特定突变最有效，从而减少副作用并改善结果。”
——Paul Pallath，Searce应用AI副总裁
AI将推动神经科学进步
“我们将看到由人工智能、尖端神经影像以及脑机接口和神经植入物等新兴技术驱动的神经科学技术进步。其中许多进步可与新治疗方法和细胞与基因疗法相结合，将拓宽我们对脑功能和神经再生途径的理解。这是一个激动人心的时代，希望正在积聚，将这些进步带给全球患者。”
——Mike Kelly，NervGen Pharma首席执行官兼总裁
时机至关重要
“我相信2025年将完全关乎探索人与技术如何更有效协作，以提高数据质量并确保患者安全。虽然技术仍在完善中，但生成式AI将改变未来安全系统的用户界面，使其更易用、更易懂。为充分抓住这些机遇，我们需要有效利用技术进步，包括探索不同AI模型，以确定在特定时间点对特定任务哪种效果最佳。”
——Martin Holm-Petersen，Qinecsa首席技术与创新官
企业将混合搭配AI技术
“2025年，在继续关注如何最好地利用最新生成式AI的同时，组织将积极优先实施AI技术的最佳组合。而非默认采用一种首选方法或认为最新模型就是正确解决方案，我们将逐案完善先进技术的部署，无论是单一解决方案还是RPA、NLP、OCR或GenAI的定制组合。这些技术在其各自优势领域、在人类参与下，能带来最佳回报。”
——Alison Sloane，IQVIA Vigilance Detect总经理