AI藥物研發是以資料驅動、演算法賦能為核心，透過機器學習、生成式AI等技術重塑藥物發現、最佳化及臨床試驗全流程的創新領域。隨著全球醫藥產業對效率提升的迫切需求，AI正從輔助工具升級為核心驅動力 —— 據BCG報告，AI設計的藥物分子在Ⅰ期臨床試驗成功率達80%-90%，遠超傳統方法的40%-65%；部分企業已將藥物發現週期從5-6年壓縮至2-3年，研發成本降低30%-50%。
政策與資本雙重加持下，行業進入爆發期：各國紛紛將AI製藥納入戰略規劃，國內《衛生健康行業人工智慧應用場景參考指引》明確84種應用場景，資本加速佈局，2024年全球AI製藥融資超50億美元，晶泰科技、英矽智慧等企業管線快速推進，多款AI設計藥物進入Ⅱ/Ⅲ期臨床。AlphaFold 3突破蛋白質結構預測精度，推動靶點發現效率提升70%。
AI藥物研發在近年來取得了顯著進展，但仍面臨諸多行業痛點，主要包括以下幾個方面：
• 高質量資料稀缺：AI模型的訓練高度依賴高質量資料，但藥物研發領域的資料獲取成本高昂，且受到隱私法規和資料共享不足的限制。尤其是罕見疾病和新靶點的資料更為稀缺。
• 演算法適配性和模型可解釋性不足：許多用於藥物研發的AI演算法最初是為其他領域設計的，可能並不完全適用於藥物研發的複雜場景。AI模型的“黑箱”特性限制了其在臨床實踐中的應用，增強模型的可解釋性是當前的重要課題。
• 臨床試驗進展緩慢：儘管AI技術在分子設計、靶點發現起到提升效率和最佳化設計作用，但藥物研發仍需經過溼實驗及較長的臨床週期驗證，產品進展存在不確定性。
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