未来医疗领域的变革正在加速，其核心驱动力正是人工智能 (AI) 的迅猛发展。从药物研发的加速到诊断准确性的提升，再到个性化患者护理的实现，AI 已经不再是遥不可及的未来概念，而是真真切切地融入了当下的医疗实践。诸如 2025 年 NBRP 演示日和台湾生物技术论坛 2025 等活动上的讨论，以及持续不断的科研探索和行业合作，均凸显了 AI 融入医疗领域所蕴含的巨大潜力，以及随之而来的固有挑战。GeneOnline，作为领先的生物医学媒体服务平台，一直密切关注着这些发展，全方位展示了 AI 在健康和医药创新领域的演变角色。
药物研发领域的变革无疑是 AI 应用的核心。长期以来，药物研发的历程漫长、昂贵且充满失败。而 AI 的强大功能正在从根本上改变这一现状。AI 算法能够以前所未有的速度和精度，分析海量数据集，包括基因组信息、分子结构和临床试验结果，以识别潜在的药物候选物。像 BioMap 这样的公司正在利用 AI “解码”药物发现，旨在为开发数百种新药构建“蓝图”。然而，BioMap 的首席执行官刘维指出，生物学知识的差距、验证 AI 预测候选药物的高昂成本以及高质量数据的稀缺性，是关键的挑战。这些挑战凸显了持续投入基础研究和数据基础设施建设的必要性。Genentech 与 Nvidia 的合作堪称典范，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流程迈进。安进公司也在采用 AI 驱动的“设计与生成”方法，旨在实现一种更深思熟虑、更可预测的生物制药开发方式。过去三十年来，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，极大地推动了医药研发的进步。
除了药物研发，AI 也在医疗保健的其他领域取得了显著进展。它增强了诊断能力，改进了药物递送系统，并提高了患者对治疗方案的依从性。AI 驱动的工具正在被开发出来，以比人类临床医生更准确地分析医学影像，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疗法的反应方面也发挥着关键作用，为个性化医疗铺平了道路。这种潜力甚至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 的成功应用并非一帆风顺。模型性能问题，常常受限于有偏见或非多样化的训练数据以及“捷径学习”，这些问题亟待解决。人工智能在医疗保健中的伦理影响，包括数据隐私和算法偏差，也正受到越来越多的关注。确保强大的验证过程并认真考虑这些伦理问题至关重要。
尽管人工智能在医疗保健领域的势头不可否认，但关于其长期影响，仍存在诸多疑问。正如在 BIO 2025 上所讨论的那样，有人质疑目前对 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，这代表着一个真正的转折点，有望从根本上重塑治疗格局。无论最终结果如何，AI 在医疗保健领域的融合正在加速。FOPE 和 PharmaState 学院之间的 PULSE 项目等举措正在培养能够驾驭这一不断发展的领域的专业人才。此外，对 AAV 载体等先进疗法的日益关注（由拥有专业知识的 CDMO 机构提供支持）也常常与 AI 驱动的优化和生产流程交织在一起。未来可能会看到 AI 与基因组学和生物制造等其他尖端技术的持续融合，从而为改善人类健康带来更多创新解决方案。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最新政策等主题的报道表明，AI 的影响力范围广泛且正在迅速扩张。科学期刊（例如 *Gene*）对 AI 工具的持续评估进一步证明了医疗界致力于负责任和严格地整合这项技术。
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