从目前来看，AI技术的应用范围已经非常广泛，各个行业可谓概莫能外——制药行业自然也在其中。

可以肯定的是，AI技术确实在制药行业中具有巨大的发展机遇。部分行业巨头已经开始尝试针对多种不同目标实施AI策略，并为最终有望全面到来的行业转型奠定基础。

>>> 临床试验选择

药物的市场投放是一个昂贵且漫长的过程。2017年，塔夫茨药物开发研究人员的调查显示，单一药品的平均上市成本为27亿美元，且数字仍在不断增加。临床试验占据研发成本中的很大部分比例——尽管研究人员投入了大量资金，但仍然经常出现项目延后以及较高的失败率。CB Insights的一项调查显示，临床试验延后的最大原因来自人员招募环节，约有80%的试验无法按时找到理想的试药志愿者。

与其他传统技术相比，IBM Watson等AI技术使得临床医生得以更快、更高效地找到合适的患者进行临床试验。在这类场景下，AI技术不仅通过加快选择过程帮助制药企业节约时间，同时也能够确保候选人具有合适的条件，最终节省金钱并减少潜在的失败试验数量。

>>> 药物依从性

临床试验中的一大重要部分，在于严格遵守协议。简而言之，如果志愿者未能遵守试验规则，那么必须将相关数据从集合当中删除。否则，一旦未能及时发现，这些包含错误用药背景的数据可能严重歪曲试验结果。此外，保证参与者在正确时间服用正确的药物，对于维护结果的准确性也同样重要。

AI支持下的人脸识别技术已经被用于多种不同应用场景，包括在Snapchat等社交聊天软件上提供美颜滤镜，以及为用户提供独特的生物识别“密钥”以增强安全性等等。

AiCure等SaaS平台已经开始采用这项技术，希望解决之前提到的药物依从性问题。通过人脸识别，该平台能够判断出某人是否服用过药物以及剂量是否合适。在这套平台的帮助下，参与者的依从率快速提升至90%。

>>> 罕见疾病药物研发

自由市场的规则，促使各大制药企业开发出能够服务于大规模人群的药物。在另一方面，由于缺乏成本效益，针对罕见疾病开发治疗方法的尝试，长期以来一直没有得到应有的重视。

美国食品药品监督管理局（FDA）以及欧洲药品管理局（EMA）在这一发展当中提供动力，并尝试利用AI技术帮助应对这一挑战。美国的初创企业已经在利用机器学习算法，尝试整合来自一系列数据源的大量数据，包括临床试验、专利日志以及其他科学数据与文献，旨在重新利用现有药物将其应用于各类较为罕见的疾病。

在波恩大学公布的最新研究当中，科学家们发现神经网络能够自动比较病患照片，据此更高效、更可靠地诊断各类罕见疾病。该软件能够从照片当中检测出与某些疾病相关的特定面部特征，将该信息与其他遗传及患者数据结合起来，并与可能性最高的疾病进行比对。

>>> 企业间谍与黑客行为

由于药物开发成本过高，制药行业的知识产权自然具有不可估量的极高价值。因此，根据今年早些时候NTT Security进行的研究，医疗行业成为遭受网络攻击最多的前五大行业。

此项研究首次发现，最常见的攻击类型主要是基于侦察类攻击，占对医疗行业攻击总数的44%。实际上，在EpiPen在2016年提价之后，一群黑客窃取了相关专利数据，意味着伪造者能够创建出更便宜的自制设备，甚至提供在线“操作方法”分享视频。

网络安全对于各个行业都是一个日益严重的问题。随着黑客将攻击矛头指向极具价值的专利与设计，期望从中获利，这方面威胁在医疗行业中的严重程度也在快速提升。

作为回应，网络安全行业开始整体部署AI技术，希望应对这一迫在眉睫的威胁。前文提到的生物识别安全（例如人脸识别）已经被广泛用于制药行业中的敏感数据保护，而AI驱动算法则让安全人员能够通过集成大量安全数据的方式，实时检测来自世界各地的威胁活动。

>>> 总结

制药行业已经在大规模AI解决方案的实施方面迈出重要一步，对于其他与制药业类似的大规模行业，AI技术的潜在应用同样非常广泛。

为了推动这一至关重要的发展潮流，制药行业需要采用正确的技术与工具，确保相关系统能够及时高效地捕捉、集成、分析以及解释多种不同增长的数据集。除此之外，AI技术也有望从开发到试验，有效保障新药与疗法在专利与设计层面的安全。这一切，都将给制药这一历史悠久且至关重要的行业带来前所未有的变革。