医疗保健领域正在经历一场深刻的变革，这场变革的驱动力是人工智能（AI）的快速发展。从简化药物发现到提高诊断准确性，再到个性化患者护理，AI不再是一个未来概念，而是当今的现实。近期在2025年NBRP演示日和2025年台湾生物技术论坛等活动上进行的讨论，以及正在进行的研究和行业合作，都突显了将AI整合到医疗领域所蕴含的巨大潜力和固有的挑战。作为领先的生物医学媒体服务平台，GeneOnline一直在积极报道这些发展，展示了AI在整个健康和制药创新领域中不断演变的角色。
药物发现与开发是这场变革的核心。传统上，药物开发是一个漫长、昂贵且往往不成功的过程，而AI的能力正在从根本上重塑这一过程。AI算法可以分析海量数据集——基因组信息、分子结构、临床试验结果——以空前的速度和精确度识别潜在的药物候选物。像BioMap这样的公司正在利用AI来“解码”药物发现，目标是为开发数百种新药创建一个“地图”。然而，BioMap的首席执行官刘伟指出了关键的障碍：生物学理解上的知识空白、验证AI预测的候选药物相关的高昂成本，以及高质量、易于获取的数据的稀缺。这些挑战突显了持续投资基础研究和数据基础设施的必要性。基因泰克与英伟达的合作就是一个很好的例子，专注于利用AI进行早期靶点发现和分子开发，朝着更具预测性和效率的过程迈进。安进也在采用由AI驱动的“设计和生成”方法，旨在实现一种更有意图和可预测的生物制药开发方法。在过去的三十年里，机器学习、深度学习和神经网络的应用已经彻底改变了药物设计、靶点识别和临床试验预测，极大地推动了制药研发。
除了药物发现，AI还在医疗保健的其他领域取得了显著进展。它正在增强诊断能力，改进药物输送系统，并促进患者更好地遵守治疗计划。正在开发由AI驱动的工具，以比人类临床医生更高的准确性分析医学图像，从而实现更早、更精确的诊断。此外，AI在优化临床试验设计和预测患者对不同治疗方案的反应方面发挥着关键作用，为个性化医疗铺平了道路。其潜力还延伸到公共卫生基础设施，实现更有效的疾病监测和疫情预测。然而，AI的成功应用并非没有障碍。关于模型性能的担忧，通常受到有偏差或非多样化的训练数据和“捷径学习”的阻碍，需要得到解决。AI在医疗保健中的伦理影响，包括数据隐私和算法偏差，也越来越受到关注。对于这些伦理问题的稳健验证和仔细考虑至关重要。
AI在医疗保健领域的势头不可否认，但关于其长期影响的问题依然存在。正如在BIO 2025上所指出的，一些人质疑当前围绕AI药物发现的热情是否代表着一个即将破灭的泡沫。另一些人则认为它代表了一个真正的转折点，有望从根本上重塑治疗领域。无论最终结果如何，AI在医疗保健领域的整合正在加速。像PULSE项目（FOPE和PharmaState Academy之间的合作）这样的倡议，正在培养具备应对这一不断发展的领域技能的专业人士。此外，CDMO（合同开发和制造组织）越来越关注由其专业知识促进的AAV载体等先进疗法，这通常与AI驱动的优化和生产流程交织在一起。未来可能会看到AI与其他尖端技术的持续融合，例如基因组学和生物制造，从而为改善人类健康带来更多创新解决方案。正如GeneOnline对从通过基因检测识别儿童肥胖风险到中国加速创新药物开发的的新政策等主题的报道所证明的那样，AI的影响范围广泛且迅速扩大。科学期刊（如*Gene*）对AI工具的持续评估进一步表明了将这项技术负责任且严格地整合到医疗界的承诺。
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