生命科学行业正处在一个前所未有的位置，可以通过引入生成式AI（GenAI）来帮助人类。长期以来，药物开发周期漫长和复杂的监管障碍一直是该领域的两大挑战，而这项新技术可以显著支持并加速生物技术和制药公司的这些过程。
2024年，许多试点项目从实验阶段过渡到生产阶段，Google Cloud客户加速了药物发现的时间表，简化了临床试验流程，并建立了提供更加个性化患者护理的基础。事实上，我们最近进行的一项研究发现，62%的医疗和生命科学高管已经将GenAI用例投入生产，74%的人在至少一个用例中看到了其投资回报。
现在，在2025年，我们预计生命科学行业将以更大的目标扩展GenAI的应用。随着这些应用继续带来回报，整个行业的GenAI采用率将增加，解锁科学与技术交汇点的新潜力。
我们看到有四个趋势正在推动这一采用，包括多模态AI、AI代理、直观搜索和AI驱动的消费者体验。接下来的文章中，我将探讨每个趋势及其对生物技术和制药公司在2025年的重要性。
1. 多模态AI：揭示更深入的见解和创新
AI模型的成功——特别是在生命科学行业——在很大程度上取决于底层数据的丰富性和多样性。这些模型必须能够处理庞大的复杂数据集，包括图像、文本、图表、基因组信息和医疗记录等多种格式的数据。为了实现这一目标，底层AI模型必须是多模态的——即它们可以从多种格式中整合和分析数据。通过提供更全面和细致的科学数据理解，多模态AI不仅可以加速药物发现，还可以提升诊断能力。
例如，拜耳利用AI分析大量数据集并自动化关键任务，加速新药的研发。借助生成式AI，拜耳构建了能够自动完成高达80%的监管文件的解决方案，简化了监管工作流程，并加快了患者获得药物的速度。在肿瘤学领域，拜耳使用从组织学数据生成的合成图像来克服有限训练数据的挑战，尤其是在罕见疾病方面。这些合成图像在提高肿瘤学和放射学的诊断能力方面显示出巨大潜力，有助于填补这些领域的重要数据空白。
作为行业，我们希望能够在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗。我们不再接受个性化医疗解决方案需要10到20年才能上市的情况。多模态AI将揭示以前无法触及的模式和预测，推动更快的诊断、更高效的药物开发，并开启个性化医疗的新时代。
2. AI代理：自动化任务和优化工作流程
2025年，AI代理将在生命科学行业中发挥越来越重要的作用。这些先进的AI工具能够自动化复杂的任务，从基因组数据分析和临床试验设计到报告生成和支持商业活动。我们将看到AI代理广泛部署，以简化工作流程、增强决策制定并提高员工的整体生产力。
AI代理可以通过快速分析患者数据、确定理想的招募地点并自动化评估试验结果来优化临床试验。这种程度的自动化有望显著减少临床试验的时间和成本，最终加速新药上市。随着这些代理承担重复性的数据密集型任务，研究人员和临床医生将能够更多地专注于战略工作，从而推动患者护理和药物发现的创新边界。
例如，Exscientia利用Google Cloud的GenAI功能，通过“设计-制造-测试-学习”（DMTL）循环加速药物发现。这些AI代理分析数据集以识别药物靶点并设计新分子，使用GenAI和主动学习算法。这种合作使药物发现更快，改善药物的有效性和安全性，并通过探索新的化学空间和识别未知的药物靶点来促进创新。
3. 直观搜索：改变研究并促进新发现
由自然语言处理（NLP）驱动的直观搜索将在2025年改变研究人员和医疗专业人员获取信息的方式。目前，进行临床试验研究或文献综述通常涉及手动且耗时的搜索。通过理解人类语言和复杂科学术语的细微差别，直观搜索引擎可以提供更准确、相关的结果——即使是不完整的查询或包含医学缩写和专业术语的查询。
像Ginkgo Bioworks这样的公司正在使用生成式AI企业搜索挖掘其广泛的代码库，其中包含标记和未标记的数据。通过搜索技术，Ginkgo可以高效地定位来自过去实验和学术研究的相关数据。这种方法增强了他们快速访问关键信息的能力，这对启动新项目和推进研究至关重要。
有了直观搜索，研究人员将能够使用自然语言找到相关的研究、识别相似的化合物，并及时了解其领域的最新进展。这不仅会加速研究工作流程，还将通过更快、更有效地访问关键信息来促进新发现。最终，这项技术将使生命科学专业人士能够利用庞大的知识库，支持更快的创新和更明智的决策。
4. 患者体验：增强患者参与
如今，越来越多的患者积极参与管理自己的医疗决策。消费者期望生命科学公司提供易于使用的工具和资源，以帮助他们做出明智的选择。由GenAI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以直接与患者互动，提供有关疾病、治疗选择和支持服务的教育信息。
此外，GenAI可以帮助生命科学公司根据特定患者的需要和偏好量身定制沟通方式，创造更加个性化和引人入胜的体验。通过解决个人关注并提供相关指导，AI驱动的客户体验可以培养更大的信任和满意度，帮助公司满足不断变化的患者期望。
展望未来：加强保护和建立信任
在未来三到五年内，我们可能会看到生命科学领域中AI应用的日益复杂化，这些应用有望加速药物开发、提供更加个性化的治疗，并最终改善患者结果。
我相信，实现完全由AI驱动的药物发现过程所需的技术可能已经存在。然而，要充分发挥其潜力，行业需要继续关注伦理考虑、数据隐私和跨行业协作。
为了确保AI进步惠及所有利益相关者，必须通过教育、透明度和与监管机构的密切合作来优先建立整个行业的信任。通过共同努力，我们可以创造一个未来，让个性化药物和预防性医疗成为新的标准。
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