生成式人工智能正在通过大幅加速药物发现和开发过程真正改变制药行业。这项技术进步大大减少了对传统劳动密集型方法的依赖，从而缩短了从最初发现到临床试验和最终上市的路径。
Insilico Medicine 是将 AI 应用于药物开发的先驱，该公司展示了生成式 AI 加速癌症和纤维化等复杂疾病的治疗方法的能力。他们成功加速了特发性肺纤维化新疗法的开发，大大减少了药物研发所需的时间和成本。
除了加快药物设计之外，生成式人工智能在预测药物相互作用方面也发挥着至关重要的作用，从而可以在新药到达患者手中之前测试其安全性和有效性。这种能力对于识别潜在的不良反应和优化药物配方以改善患者治疗效果至关重要。
例如，Recursion Pharmaceuticals 利用 GenAI 解码生物和化学数据，并预 巴拿马电报号码 测不同药物化合物之间的相互作用。这是朝着提高药物研究精度迈出的一大步。
生成式人工智能的潜力进一步体现在其能够促进对特定研究问题（例如研究某些药物对患者健康的影响）的海量数据集的探索。这是通过能够从自然语言问题生成 FHIR 查询的高级算法实现的，从而弥合了数据检索和临床见解之间的差距。
此外，默克等公司已利用 AWS 的生成式 AI 服务来解决常见的制药制造挑战，例如将生产线上的误拒率降低 50% 以上。这不仅优化了制造流程，还凸显了生成式 AI 在提高整个制药行业运营效率方面的更广泛适用性。
临床试验
临床试验
，尤其有利于罕见病研究，因为罕见病研究可能缺乏真实的患者数据。这项创新解决了隐私问题和数据稀缺等关键挑战，同时又不损害患者隐私。
例如，拜耳制药正在探索 Google Cloud 的 Vertex AI 和 Med-PaLM 2 等生成式 AI 解决方案，以简化药物上市流程。这些技术使研究人员能够更有效地访问、识别和关联数据，以促进潜在治疗方法的发现，并自动执行与临床试验相关的耗时任务。