制药行业是最早一批尝试人工智能（AI）技术的领域之一，制药企业很早已经在利用机器学习进行分子结构分析、药物筛选和疾病靶点发现，然而由于算力有限与行业规则限制，AI-first 药物直到如今也并未出现，而新一代AI工具的出现可能会直接颠覆这个万亿规模市场。\n———\n传统制药最困难的核心流程可以简化为两个关键环节：\n[一] 药物发现与优化（Drug Discovery & Optimization）\n \n找出导致疾病的核心因素，即哪些分子靶点可以成为潜在的治疗目标。筛选出有效的候选分子，找到既能有效作用于靶点，又具备安全性和可成药性的分子。\n \n[二] 真实世界证据（Real World Evidence, RWE）\n即临床试验证明与上市后反馈。\n \n在DD环节中AI可以极大加快药物发现与优化过程，通过海量数据分析、生物分子动力学计算、合成模拟等，使原来几十年才能完成的工作缩减到几周。\n而在RWE环节，传统的临床研究通常周期长、成本高，参与人群有限，导致药物上市后可能面临新的不良反应或效果偏差。而AI可以通过整合分析大量来自医院、健康管理平台等多渠道的真实世界数据（RWD），帮助研究人员更精准、动态地了解药物在真实环境中的表现。尤其在多模态数据逐渐打通的当下，AI可以用于构建更智能的患者分群模型、药物-疾病匹配模型，甚至预测个体化疗效与副作用。\n⸻\n那么AI + 制药会真正带来颠覆吗？\n目前来看，我们仍处在“辅助工具”的阶段。虽然AI已经能大幅缩短研发周期、提升筛选效率，但在多个核心流程中，如靶点验证、药理毒理实验、大规模临床验证，仍无法完全替代传统实验方式。但有几个值得期待的趋势正在发生：\n1. AI-first药企正在崛起：如Insilico Medicine、Recursion等公司，正在尝试“数据驱动 + 自动化实验室”的全新药物研发范式。\n2. 跨学科融合团队更容易：之前AI与生物交叉学科的人太少，而现在的AI4S降低了门槛。\n3. “模型即药”的新思路：以AI模型为核心，不断迭代生成、优化药物结构，未来有可能跳过传统研发步骤，从AI模型直接生成临床候选药物。\n \n⸻\n下一篇聊聊AI在医疗影像、诊断与医生工作流中的落地机会，以及国内外AI+医疗生态的不同走向\n \n#AI制药 #医疗风口 #AI医疗 #创业机会
