AI 制药流程难撼动，黑箱阻碍创新
人工智能（AI）在制药领域的影响力日益凸显。然而，尽管取得了重大进展，AI 制药进程仍然面临着重大的挑战，其中最主要的一个就是流程变革的困难。
跨国药企拥抱 AI，国内药企付费意愿低
跨国药企对 AI 一直持积极态度，率先与 AI 制药公司展开合作。礼来、诺华、阿斯利康和强生等巨头持续加码布局 AI 研发。国内药企虽然认识到 AI 的潜力，但付费意愿较低。传统药企寻求创新突破，但对 AI 驱动的创新项目仍持保守态度。
投资人质疑概念验证，AI 仍是黑箱
投资人对 AI 制药的观点较为保守。他们认为，缺乏临床概念验证，AI 在很大程度上仍然是一个“黑箱”。近年来，诺贝尔物理学奖和化学奖颁给了 AI 领域的科学家，凸显了 AI 对科学技术的深远影响。然而，在 AI 制药领域，里程碑式的成就仍屈指可数。
AI 改变药品研发流程
AI 正在改变药品研发流程。生成式 AI 可以发现和设计新分子，预测疾病进程，并优化临床试验。此外，AI 还可以加快数据分析，缩短药物开发时间。
流程变革困难重重
尽管 AI 具有巨大的潜力，但其在制药流程中的整合并不容易。现有的制药流程根深蒂固，要改变既有模式需要时间和成本。此外，AI 模型的复杂性使得解释其预测和决策变得困难。
黑箱阻碍创新
AI 模型的“黑箱”性质阻碍了创新。由于无法理解模型背后的推理过程，开发者难以解决错误或偏差。这限制了 AI 驱动的候选药物的临床验证和监管批准。
解决黑箱问题的策略
解决 AI 黑箱问题需要采取多项策略。可解释性方法可以帮助阐明模型的预测和决策。数据验证和模型验证可以确保模型的可靠性和准确性。开放科学实践，例如发表代码和数据，可以促进同行审查和改进。
未来展望
AI 在制药领域的前景光明。随着技术的发展和监管框架的完善，AI 将成为药品研发不可或缺的一部分。然而，克服流程变革和黑箱挑战对于释放 AI 的全部潜力至关重要。
通过持续的研究、合作和开放科学，制药行业可以驾驭 AI 的力量，实现更有效的药物发现、更准确的疾病预测和更个性化的患者护理。
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