生命科学领域的AI革命：从数据连接到个性化体验
生命科学领域正经历着一场由人工智能驱动的革命。从制药巨头辉瑞到生物技术公司Moderna，越来越多的企业将AI视为推动创新和增长的关键引擎。例如，辉瑞在2023年推出了内部生成式AI平台，预计将带来7.5亿至10亿美元的价值。而Moderna则在2024年4月与OpenAI合作，将ChatGPT Enterprise融入其业务流程，从法律到研究，AI正在重塑着生命科学的各个环节。
在药物研发领域，德国制药公司默克与多家AI公司合作，加速药物发现和开发。而Exscientia，一家AI药物发现领域的先驱，正与亚马逊云科技（AWS）合作，将生成式AI药物设计与机器人实验室自动化相结合，进一步推动药物研发的效率和精准度。
连接数据，释放潜能
生命科学领域的数据量庞大，但如何将这些数据有效地连接起来，并转化为可操作的洞察，一直是行业面临的挑战。亚马逊云科技医疗保健和生命科学总经理丹·希兰指出，许多生命科学企业拥有大量数据，但这些数据分散在各个部门，难以被需要的人员找到。
生成式AI的出现为解决这一难题带来了新的希望。通过生成元数据，AI可以帮助企业建立起类似搜索引擎的工具，快速找到所需数据。ZS全球数字和技术业务主管马哈茂德·马吉德指出，连接数据可以帮助企业做出更明智的决策，并创造差异化的体验。
赛诺菲就是一个很好的例子。他们利用分析应用程序plai连接数据，简化了研究流程，并自动化了耗时的数据任务。赛诺菲报告称，这项投资将研究流程从数周缩短至数小时，并有望将免疫学、肿瘤学或神经学等治疗领域的靶点识别效率提高20%至30%。
个性化体验，赢得未来
连接数据也为企业提供了实现个性化体验的机会。通过了解患者的个人需求和行为，企业可以为医疗保健提供者提供更精准的服务，并与患者建立更紧密的联系。
传统的机器学习模型通常用于提供“最佳下一步行动”或“最佳下一步互动”建议，但这些模型缺乏灵活性，难以适应个体需求，并且难以与其他数据源连接，从而限制了洞察的深度。生成式AI则可以根据患者的个人信息和行为模式，生成更具针对性的建议，并提供更丰富的上下文信息。
希兰认为，生成式AI可以帮助企业更好地利用连接数据，做出更明智的决策。例如，AI可以根据医疗保健提供者的偏好和历史数据，提供更个性化的信息和建议。此外，生成式AI还可以用于定制营销材料，根据不同的地区和人群进行内容调整，并确保内容符合当地法规。
加速药物发现，AI助力创新
在药物发现领域，生成式AI也展现出巨大的潜力。通过利用生物学特定基础模型，AI可以生成新的见解和知识产权，加速药物发现和开发流程。希兰指出，目前已经有许多生物学特定模型正在开发或已经投入使用，这些模型可以帮助企业完成药物研发过程中的各个环节。
亚马逊云科技的Amazon Bedrock等服务可以帮助企业保护其数据安全，确保知识产权的归属。这些服务提供透明度和安全保障，防止数据被未经授权的访问和使用。
差异化竞争，AI赋能未来
在生命科学领域，企业可以通过范围、规模和速度来实现差异化竞争。马吉德指出，技术已经变得唾手可得，不再是企业的独特优势。企业需要关注以下几个关键因素：
范围：我们是否找到了正确的目标？
企业需要明确目标，并找到能够带来竞争优势的关键因素。通过确定目标，企业可以找到合适的技术和商业合作伙伴，并制定衡量成功的标准，推动切实可行的成果。
规模：当我们在更大范围内实施技术解决方案时会发生什么？
企业应该优先考虑那些具有最大潜力和影响力的AI解决方案。规模决定了AI项目对企业的影响范围，并为企业带来更大的投资回报。企业需要从一开始就考虑规模的影响，并明确预期变化的程度，以及实现目标所需的决心。
速度：我们是否能够快速学习并调整方向？
能够快速从数据和AI实验中学习，并根据学习结果进行调整的企业将取得更大的成功。马吉德强调，不要低估速度的重要性，因为这是大部分工作发生的地方。一个好的合作伙伴可以帮助企业快速取得成功，并保持团队的学习和前进的动力。
希兰补充说，ZS已经成为亚马逊云科技的可靠合作伙伴，因为我们的客户信任他们拥有正确的领域专业知识。像ZS这样的公司能够专注于AI的正确应用，因为他们与医疗专业人员密切合作，并能够不断探索改进现有工作流程的最佳方法。
人机协作，共创未来
尽管生成式AI具有强大的能力，但人类因素仍然是决定AI应用的关键。在某些情况下，传统技术在风险更低的情况下表现更好，因此了解AI的优势和局限性至关重要。通过培养全员的科技和AI素养，企业领导者可以教会员工找到人机协作的最佳方式，并创造出更有效的技术解决方案。毕竟，正如马吉德所说，一切都是关于人的，无论是客户、患者还是我们自己的员工和用户体验。
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