生物醫(yī)藥行業(yè)一直以來都有著“高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、長周期”的行業(yè)痛點(diǎn)，而且伴隨著整個制藥的研發(fā)、檢測及生產(chǎn)等環(huán)節(jié)。近年來，人工智能與生物醫(yī)藥的結(jié)合興起，利用AI技術(shù)的認(rèn)知能力（強(qiáng)大的學(xué)習(xí)力、智能預(yù)測及可復(fù)制可追溯等特點(diǎn)），人工智能技術(shù)很好地解決了生物主要所面臨的“兩高一長”的痛點(diǎn)，在多方面促使生物制藥由勞動力密集型向智能技術(shù)型轉(zhuǎn)變。

一． 人工智能+疾病診斷

人的大腦存儲是十分有限的且會逐漸遺忘的，但通過AI技術(shù)對大量的臨床影像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練診斷模型，可以智能診斷，高準(zhǔn)確性地輔助臨床醫(yī)生。目前糖尿病視網(wǎng)膜病變,黃斑變性和糖尿病性黃斑水腫等致盲眼病,皮膚癌,乳腺癌以及宮頸癌等利用AI技術(shù)的成功案例已見諸報(bào)道。

據(jù)報(bào)道，SK Biopharmaceuticals使用AI技術(shù)開發(fā)非小細(xì)胞肺癌的先進(jìn)治療方法，以及AI技術(shù)平臺來識別慢性腎臟疾病和糖尿病患者之間的關(guān)系。

二. 人工智能+新藥研發(fā)

醫(yī)藥行業(yè)“兩高一長”的痛點(diǎn)，在新藥研發(fā)階段的表現(xiàn)尤為明顯。傳統(tǒng)的醫(yī)藥研發(fā)需要大量的勞動力去重復(fù)做密集型的工作，并且耗費(fèi)的時間往往要幾年、十幾年，導(dǎo)致新藥研發(fā)成本巨大，且有更多不確定的因素影響新藥上市的風(fēng)險(xiǎn)。人工智能技術(shù)以其高學(xué)習(xí)力、高準(zhǔn)確率，為新藥研發(fā)打開了一條綠色通道。

據(jù)報(bào)道，AbbVie基于AI的患者監(jiān)測系統(tǒng)來更好地了解其當(dāng)前對精神分裂癥患者的第二階段研究，從而增加其數(shù)據(jù)見解并減少臨床試驗(yàn)，并使用AI技術(shù)優(yōu)化其制造流程。；阿斯利康利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)用于開發(fā)針對慢性腎臟疾病和特發(fā)性肺纖維化的新療法，以及加速藥物創(chuàng)新，從而追蹤了帕金森氏病等疾病的性質(zhì)。

大灣生物是一家以人工智能技術(shù)開發(fā)生物醫(yī)藥的高新技術(shù)企業(yè)，致力于人工智能（AI）化CMC生物技術(shù)服務(wù)和生物醫(yī)藥產(chǎn)品開發(fā)，將AI技術(shù)與生物醫(yī)藥深度結(jié)合，加速細(xì)胞株開發(fā)、培養(yǎng)基配方開發(fā)及生物制品分析等，讓全球生物藥開發(fā)更簡單更高效。

三. 人工智能+基因數(shù)據(jù)分析

AI技術(shù)能夠根據(jù)功能單元，更加綜合地研究致病的基因突變,去除傳統(tǒng)基因數(shù)據(jù)分析過程中，單一式檢測單個點(diǎn)突變與所研究疾病的關(guān)系，極大地縮短時間，節(jié)省成本。
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