文章核心观点 - 人工智能正在引领生物医药研发从传统的“试错模式”向数据与算法驱动的“可预测模式”进行范式革命，旨在解决行业投资高、周期长、成功率低的痛点 [1] - 构建跨区域、多主体的协同平台是推动AI在生物医药领域应用的关键，需要政府、高校、产业方、投资机构和医疗机构共同参与 [2] - AI在生物医药领域的应用仍面临生成式AI的“黑箱”与“幻觉”风险、数据隐私与标准化、以及临床疗效验证等显著挑战 [4] AI对生物医药研发模式的颠覆 - 传统创新药研发遵循“双十定律”，平均成本超过10亿美元，研发时间超过10年 [1] - AI将研发从依赖专家经验的模式推向数据与算法驱动的模式，引领行业进入智能预测新时代 [1] - AI已显著提升新药研发效率，未来医学突破关键在于AI与基础科研的深度融合 [1] - AI在短短几年内覆盖了从基因编辑到蛋白质3D结构预测，再到单细胞蛋白质组学分析等生物学中心法则的关键环节 [1] AI提升研发效率与创新的具体实践 - 剂泰科技的AI驱动药物递送平台将纳米递送系统开发周期从“年”缩短至“月”，并在超越人类经验的广阔空间中进行创新搜索 [2] - 北京博奥晶方通过构建疾病通路数据库与AI分析，旨在实现“多弹打多靶”的精准干预，解决传统研发过度简化模型的缺陷 [2] - 基于AI的精准诊疗系统已进入多家顶尖医院的严格临床试验，旨在构建从研发、临床到审评审批的协同全链条路径 [3] 构建协同产业生态 - 面对AI应用所需的海量数据、算力及医药行业的强监管特性，构建跨区域、多主体的协同平台成为业界共识 [2] - 以长三角细胞治疗中试平台为例，统一标准、共享临床数据与设施能有效降低AI应用门槛并加速研发转化 [2] - 协同思维应贯穿从研发到市场的全过程，AI的降本增效特性有助于开发患者可负担的药物 [2] - 企业采取“技术平台赋能+自研管线”双轮驱动模式，以平衡技术创新与市场可及性 [2] AI在生物医药领域面临的主要挑战 - 生成式AI的“黑箱”特性不利于科学机理解释，且在关键应用中存在的“幻觉”风险在医疗场景下会被放大 [4] - 数据是核心瓶颈，行业必须攻克数据隐私、标准化、流通与规模难题 [4] - 挑战可概括为“数据质量、临床疗效、科学监管”，即医疗产业全链条能力的构建 [4]