在制药行业，数据数字化进程加快，但也带来数据处理难题。人工智能（AI）作为工程科学领域，致力于研究智能设备和计算机程序开发。近年来，AI 在医疗领域发展迅速，展现出巨大潜力。在诊断成像方面，AI 能精准解读医学图像，像在计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和 X 射线扫描中，对癌症、肺炎等疾病的识别敏感度和特异性高；预测分析上，通过分析患者数据预测疾病进程和结果，助力预防保健；药物发现环节，加速药物研发进程，缩短临床试验时间；在远程医疗和虚拟健康助理方面，AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手能及时解答患者健康疑问、进行症状检查和处方管理；在基因组学和个性化医疗中，AI 依据患者基因轮廓定制治疗方案，尤其在肿瘤学领域用于识别生物标志物。

AI 可分为基于质量的 AI 和基于发展的 AI。基于质量的 AI 用于特定任务，如虚拟个人助手 Alexa 和 Siri；而人工通用智能（AGI）有类人智能，能解决新任务，人工超级智能则超越人类智能。基于发展的 AI 又分为反应式机器系统（如 IBM 的 Deep Blue、谷歌的 AlphaGo ，只能执行特定任务，无记忆能力）、记忆有限系统（能利用过去经验解决当前和未来问题，如自动驾驶汽车决策系统），还有基于心智概念和自我意识的 AI，但后两者尚未开发出来。

制药行业为提升效率、研发新药、实现财务目标并遵守法规，对 AI 需求迫切。AI 能实时分析患者数据、精准筛选临床研究候选人、促进数据共享，有望解决制药研究的成本和延误问题。同时，AI 还能根据患者需求定制药物配方，借助化学模型和模拟预测药物毒性、生物分布和药代动力学，开发出更安全有效的药物。

20 世纪 90 年代，互联网、云计算和语义网络等新技术兴起，推动 AI 在神经网络、机器学习、深度学习等领域取得进展。1943 年，Warren McCulloch 和 Walter Pitts 证明神经元网络可执行逻辑运算；1951 年，Marvin Minsky 创建首个神经网络；1956 年，“AI” 一词首次在达特茅斯学院研讨会上提出；1958 年，Frank Rosenblatt 发明感知机，为现代 AI 发展奠定基础；1969 年，Minsky 在《感知机》中提出符号化描述问题的理念；1974 - 1980 年和 1987 - 1993 年出现 “AI 寒冬”，AI 发展遇冷；1986 年，Georey Hinton 创建反向传播算法，广泛应用于深度学习；1997 年，IBM 的 Deep Blue 击败俄罗斯国际象棋大师 Garry Kasparov；2013 年，谷歌利用英国技术进行高效图像研究；2017 年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 战胜围棋冠军 Lee Sedol 。

在药物研发方面，机器学习和 AI 拓宽了组合设计的化学空间，帮助筛选更优的药物开发化合物；在临床研究对象选择上，AI 助力企业快速识别药物安全性和有效性问题；全球医学研究人员贡献的大量有序综合大数据，为 AI 在医疗保健和制药研究中的应用提供有力支持。

AI 在药物发现中作用显著。机器学习算法能识别模式和趋势，预测新化学物质活性，比传统方法更快提出副作用小的生物活性分子；还能识别药物相互作用，通过分析药物相互作用数据库，避免患者同时使用多种药物时出现不良反应。

基于 AI 的技术可高效设计具有特定属性和活性的新化合物，深度学习系统通过学习已知药物化合物数据集，能推荐具有理想溶解性和活性的治疗分子。定量构效关系 / 定量结构 - 性质关系（QSAR/QSPR）模型可准确预测药物生物活性和药代动力学性质（包括吸收、分布、代谢、排泄和毒性，即 ADMET），将分子结构属性转化为数值进行分析。药物再利用（重新定位）也是 AI 的重要应用，借助已有的上市后监测安全数据、毒性和药代动力学信息，AI 能快速将已获批药物重新用于其他疾病治疗，加快药物发现进程。

智能药物释放系统设计的关键要素包括按需调整剂量、控制药物释放速率、靶向释放和药物稳定性。AI 技术在优化药物递送和给药效果方面发挥重要作用。

基于 AI 的制剂设计模型可融入全自动计算机辅助制药产品开发系统，优化资源利用，避免产品设计试验中的浪费；人工神经网络（ANN）技术用于预测药物溶出结果，通过参考线回归方法（RLRM）和有效数据回归方法（EDRM），提高预测准确率，节省新药开发成本和时间。机器学习能让系统自动学习和改进，提升临床试验效率，为医疗决策提供支持，一些神经网络、模糊逻辑和遗传算法等技术也逐渐应用于药物生产和配方开发。人工神经网络还用于基于质量源于设计（QbD）的药物开发，关联材料属性和体内性能，确定药物颗粒大小分布等重要材料特征，确保产品生物等效性，为制剂开发制定规范和限度。

质量控制是众多行业的关键环节，AI 的融入改变了传统业务模式。在制药生产中，AI 的先进计算机视觉和图像识别技术提升了质量控制水平，能精准检测药物缺陷和不规则之处，结合物联网（IoT）设备实现实时监测，确保产品符合严格质量标准。

在片剂包衣质量控制方面，利用传统办公室扫描仪扫描片剂，通过图像分割技术获取数据，经预处理后运用不同分类技术分析。部分方法如偏最小二乘法（PLS）回归速度快但分类精度有限，最终开发出接近支持向量机（SVM）精度的数值阈值分类模型，为包衣片剂分类提供多种选择。

AI 应用于物流和供应链旨在提高生产力和效率。在新冠疫情期间，利用机器学习模型预测电子药房供应链中疫苗、药物和诊断试剂的运输时间，结合基础模型和分层元模型对源、目的地和托运人数据进行分析，取得良好效果。

大型语言模型也在制药供应链管理中发挥作用，虽现有物理自动化技术和商业分析能辅助决策，但供应链问题复杂，仍需 AI 进一步优化。在产品控制方面，利用基于图像的 AI 方法，如 YOLO 和 Faster R-CNN 算法识别和分类药物，生成并扩充注释数据集，确保药品质量和供应。大数据分析和 AI 成为塑造供应链 4.0 行业的关键工具，研究涵盖大数据管理、机器学习和供应链业务案例等多方面，助力企业优化供应链决策。

AI 驱动的个性化医疗有助于预防保健，通过分析患者生活方式、遗传倾向和环境因素，识别易患特定疾病的个体，实现早期诊断和干预，减轻疾病负担，改善公众健康。

AI 在个性化医疗中的优势还体现在持续学习和自适应能力上，通过实时分析患者治疗反应和结果，优化治疗方案，随着时间推移提高治疗效果。在肿瘤学领域，AI 与混合成像结合，用于癌症检测、轮廓绘制、组织学和肿瘤分期预测等临床任务；AI 平台可利用小试验数据集发现创新药物组合，针对特定患者群体确定最佳用药方案；在胶质瘤管理中，AI 算法能预测分子遗传学、生存率和分级，辅助手术规划、诊断和患者随访；在癌症基因组学中，AI 助力实现精准癌症治疗，挖掘文献中的证据为治疗推荐提供支持。

在 AI 领域，有多国相关专利。美国专利 US20210365815A1 涉及利用虚拟现实和 / 或 AI 优化 / 个性化用户行为的技术和系统；US10991463B2 是关于使用 AI、智能合约和区块链预测个人健康和治疗行为的计算机系统和方法，旨在提供个性化医疗保健；US20210202100A1 是用于识别医疗编码不一致的制药跟踪平台。加拿大专利 CA2884613C 是临床仪表盘用户界面系统和方法，用于疾病诊断和监测。美国专利 US12001807B2 是增强叙事生成系统，将写作服务与分析服务分离，通过接口实现故事创作。

AI 在制药领域应用面临诸多挑战。员工资质和专业知识不足，难以充分发挥 AI 技术优势；AI 应用的透明度不够，影响其可信度和可解释性。数据方面，存在数据可访问性有限、数据偏差、数据缺失等问题，影响 AI 模型训练和结果准确性。同时，AI 对数据变化的解释能力受限，分析结果的可靠性有待提高。在伦理方面，需要考虑 AI 应用是否符合道德规范。此外，生物系统复杂，增加了 AI 在制药领域应用的难度。

AI 有潜力彻底变革制药行业，加速药物开发，提升患者治疗效果，降低成本，提高制药流程的准确性和效率。新的制药系统借助 AI 自动化重复操作，克服人类决策局限性，提供个性化治疗方案，为患者带来更好的医疗体验，推动制药行业向智能化、精准化方向发展。

将 AI 融入临床实践，能帮助医疗专业人员做出更优决策，提供个性化医疗服务，有效整合患者的各项医疗服务。在患者护理和药房实践中应用 AI，需消除障碍、开展培训和加强合作。AI 正在改变药剂师的工作方式，推动制药行业革新，不仅能提高治疗效果和患者安全，优化业务流程，还能在患者教育、用药建议和促进用药依从性等方面发挥积极作用，为医疗健康事业带来新的发展机遇。