生命科學行業正處於一個前所未有的時期，有望通過引入生成式 AI (GenAI) 來造福人類。長期的藥物開發周期和複雜的監管障礙一直是該領域最持久的挑戰之一，而這項新技術可以顯著支持和加速生物科技和製藥公司的相關流程。
2024 年，許多試點項目從實驗階段過渡到生產階段。Google Cloud 的客戶加快了藥物發現的時間線，簡化了臨床試驗流程，並為提供更加個性化的患者護理奠定了基礎。事實上，我們最近進行的一項研究發現，62% 的醫療保健和生命科學高管已經將 GenAI 用例投入生產，其中 74% 在至少一個用例中看到了 GenAI 投資的回報。
現在，到了 2025 年，我們預計生命科學行業將更有目的性地擴大 GenAI 的使用範圍。隨著這些應用繼續帶來投資回報，整個行業的 GenAI 採用率將會增加，從而在科學和技術的交叉點上釋放新的潛力。
我們看到四個趨勢推動了這種採用，包括多模態 AI、AI 代理、直觀搜索和 AI 驅動的消費者體驗。在接下來的文章中，我將探討這些趨勢以及它們在 2025 年對生物科技和製藥公司的重要性。
1. 多模態 AI：釋放更深層次的洞察力和新的創新
AI 模型的成功 - 尤其是在生命科學行業 - 在很大程度上取決於底層數據的豐富性和多樣性。這些模型必須能夠處理龐大、複雜的數據集，包括圖像、文本、圖表、基因組資訊和醫療記錄的混合。為了實現這一承諾，底層 AI 模型必須是多模態的 - 這意味著它們可以集成和分析來自多種格式的數據。通過提供對科學數據更全面和細緻入微的理解，多模態 AI 不僅可以加速藥物發現，還可以增強診斷能力。
例如，拜耳正在利用 AI 來革新藥物發現，通過分析大量數據集和自動化關鍵任務，加速新藥研發進程。利用生成式 AI，拜耳建立了可以自動完成高達 80% 監管檔案、簡化監管工作流程並加快患者獲得藥物的解決方案。在腫瘤學領域，拜耳正在使用從組織學數據生成的合成圖像來克服訓練數據有限的挑戰，尤其是在罕見疾病方面。這些合成圖像在增強腫瘤學和放射學的診斷能力方面顯示出巨大潛力，有助於填補這些領域的關鍵數據空白。
作為一個行業，我們希望能夠為正確的患者在正確的時間找到正確的治療方法。我們不再接受個性化醫療解決方案通常需要 10 到 20 年才能進入市場的現狀。多模態 AI 將有助於揭示以前無法企及的模式和預測，推動更快的診斷、更高效的藥物開發，並開啟個性化醫療的新時代。
2. AI 代理：自動化任務和優化工作流程
到 2025 年，AI 代理將在整個生命科學行業發揮越來越具有變革性的作用。這些先進的 AI 工具能夠自動化複雜任務，從基因組數據分析和臨床試驗設計到報告生成和商業活動支持。我們將看到 AI 代理被廣泛部署，以簡化工作流程、增強決策能力並提高員工的整體生產力。
AI 代理可能被用於優化臨床試驗，通過迅速分析患者數據、確定理想的招募地點，並自動評估試驗結果。這種程度的自動化有可能顯著減少與臨床試驗相關的時間和成本，最終加速新藥上市的過程。隨著這些代理接管重複性、數據密集型任務，研究人員和臨床醫生將能夠更多地專注於戰略性工作，從而推動患者護理和藥物發現領域的創新。
例如，Exscientia 利用 Google Cloud 的 GenAI 功能通過設計-製造-測試-學習 (DMTL) 循環加速藥物發現。這些 AI 代理分析數據集以識別藥物靶點，並使用 GenAI 和主動學習算法設計新分子。這種合作能夠加快藥物發現速度，提高藥物效力和安全性，並通過探索新的化學空間和識別先前未知的藥物靶點來促進創新。
3. 直觀搜索：轉變研究並促進新發現
在 2025 年，由自然語言處理 (NLP) 驅動的直觀搜索將徹底改變研究人員和醫療保健專業人士獲取資訊的方式。目前，進行臨床試驗研究或文獻綜述通常涉及手動、耗時的搜索。通過理解人類語言和複雜科學術語的細微差別，直觀搜尋引擎可以提供更準確、更相關的結果 - 即使是從不完整的查詢或包含醫學縮寫和專業術語的查詢中也能做到這一點。
像 Ginkgo Bioworks 這樣的公司正在使用生成式 AI 企業搜索來挖掘其龐大的代碼庫，其中包括標記和未標記的數據。藉助搜索技術，Ginkgo 可以高效地從過去的實驗和學術研究中找出相關數據。這種方法增強了他們快速獲取關鍵資訊的能力，這對於啟動新項目和推動研究向前發展是非常寶貴的。
通過直觀搜索，研究人員將能夠使用自然語言來定位相關研究、識別相似化合物，並及時了解其領域的最新進展。這種增強的能力不僅會加快研究工作流程，還會通過更快速、高效地獲取關鍵資訊來促進新發現。最終，這項技術將使生命科學專業人士能夠利用龐大的知識庫，支持整個行業更快的創新和更明智的決策。
4. 客戶體驗：提升患者參與度
如今，越來越多的患者在管理自己的醫療決策中扮演著積極的角色。消費者期望生命科學公司為他們提供易於使用的工具和資源，以幫助他們做出明智的選擇。由 GenAI 驅動的聊天機器人和虛擬助手可以直接與患者互動，提供關於疾病、治療選擇以及如何找到支持服務的教育資訊。
此外，GenAI 可以幫助生命科學公司根據特定患者的需求和偏好定製溝通，創造更個性化和吸引人的體驗。通過解決個人關切並提供相關指導，AI 驅動的客戶體驗可以培養更大的信任和滿意度，幫助公司滿足不斷變化的患者期望。
展望未來：增加保護並建立信任
在未來三到五年內，我們可能會看到 AI 在生命科學領域的應用越來越複雜，這有潛力推動更快的藥物開發，提供更個性化的治療，並最終改善患者結果。
我相信，實現完全由 AI 驅動的藥物發現過程的技術可能今天就已經存在。然而，要充分發揮其潛力，還需要該行業繼續強烈關注倫理考量、數據隱私和跨行業合作。
為確保 AI 的進步能惠及所有利益相關者，通過教育、透明度和與監管機構的密切合作來在整個行業建立信任至關重要。通過共同努力，我們可以創造一個個性化醫療和主動醫療保健成為新標準的未來。
