美国和欧洲监管机构联手优化人工智能在药物开发中的应用，向行业成员提供如何最佳将该技术融入工作流程的建议。
欧洲药品管理局（EMA）和美国食品药品监督管理局（FDA）于1月14日发布的这份联合指南，推荐了十大关键原则，监管机构表示这些原则将"为开发良好实践奠定基础"，同时有助于指导人工智能的长期发展。
在开发人工智能技术时，这些机构建议公司设计高质量、以人为本且合规的模型，使其能够符合日益严格的伦理、法律、科学、监管和网络安全标准。为确保这些标准长期得到维护，药物开发商被鼓励详细记录用于训练人工智能模型的数据来源以及处理这些数据的步骤。这将帮助公司遵守良好规范（GxP）要求。
监管机构还特别强调清晰度，其建议指出人工智能技术应具有明确定义的角色和使用范围。向最终用户呈现的信息也应易于理解、可访问且与目标受众相关——这些信息应由适合使用的数据支持。
药物开发商还被建议在使用人工智能时验证并考虑风险，同时确保基于风险的性能评估使用与使用环境相关的指标和数据，对包括人机交互在内的整个系统进行调查。这些评估应定期进行，以便在整个生命周期内监测和解决人工智能技术可能出现的问题。
这些人工智能最佳实践支柱是由FDA的药品和生物制品评价与研究中心等部门共同编写的，该机构表示这将有助于"充分实现人工智能的潜力"，同时倡导该技术的可靠性和积极影响。
人工智能成为主要药物开发工具
随着制药行业进一步进入数字时代，人工智能等技术正成为现代工作流程的核心部分。在药物开发领域尤其如此，根据GlobalData Drugs数据库，截至2024年11月，人工智能已被用于开发或重新利用超过3000种药物。
尽管人工智能对许多公司变得至关重要，但其应用方法可能各不相同。一些公司选择内部开发模型，而另一些则依靠外部合作伙伴关系或混合方法。
在正在进行的2026年摩根大通医疗保健会议上，英国大型制药公司葛兰素史克（GSK）的首席科学官托尼·伍德（Tony Wood）指出，其人工智能合作将通过加强早期研发管线，帮助抵消多项专利到期的影响。
礼来公司也在人工智能上下注以推动其持续成功，该公司已与科技巨头英伟达（NVIDIA）签署了多项基于人工智能的协议。这些协议将使双方创建制药行业"最强大"的超级计算机，并建立一个由人工智能驱动的联合创新实验室——两者都将支持未来的药物开发。
同样在2026年摩根大通医疗保健会议上，阿斯利康宣布将收购Modella AI，该公司希望这能加速其肿瘤学管线中的药物开发。双方最初于2025年7月通过一项研究协议联手。
根据《Pharmaceutical Technology》的母公司GlobalData的数据，2014年至2024年间，涉及人工智能的风险融资交易增长了400%以上，突显出对该技术日益增长的兴趣。
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