当下，药物临床研究仍然是一个缓慢、低效且昂贵的过程。这样的痛点不仅刺激着药企，而且研发中高额的成本相应地拔高了国民卫生保健的成本，同时还要承担高失败率的风险。所以我们急需能降低成本并且更有效的技术手段出现。人工智能（AI）或许是个不错的选择。

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“AI”的概念。那什么是AI呢？在这些科学家的设想中，它是复杂的、拥有与人类智慧同样本质的机器。

如今，AI不仅仅是常规意义上的自动驾驶、Siri抑或是围棋大败人类的AlphaGo，它更是能够在临床药物研发上发挥重要作用的技术之一。AI有着革新整个制药行业的潜力，使新药的发现变得更快、更有效，另外也能大大缩短药物的审批和上市的时间，降低成本。AI也将更进一步实现精准个性化医疗，为患者提供更好的治疗方案，提高患者依从性及生存率。

目前AI已蓄势待发。近日，在北京召开的2019年DIA中国年会“人工智能致力医药研发”论坛也为大家带来更多关于AI助力药物研发的全球进展、药物发现、临床前及CMC的应用、以及临床试验中的解决方案及应用等信息。

 AI在药物发现、临床前及CMC的应用

AI和药物研发就像墙的两面，当我们把这堵墙打破，整个制药工业行业标准都将改写。但敲碎这堵墙的锤子是什么？它是以数据为基底，借由算法这一工具实现目标功能。再之后借助相对已经成熟的AI技术，驱动蛋白多组学的疾病生物标志物的开发。

在大分子CMC（Chemical,Manufacturing and Control）中，AI扮演的角色一如既往，深度学习提高质量、稳定性。只不过承担者转换为机器人，这也需要在未来传感器和智能机器人研究能保持创新，在药物的选择上节约成本、通过数字化把控全局，实现文件自动化。

 临床试验中的AI和自动化

临床试验中如何实现人工智能和自动化？从商业智能出发，通过商业智能政策，建立结构化数据模型，利用商业化的智能工具，对数据进行分析，将大数据分析嵌入云平台，最终提高临床试验性能。

目前的数据量已经非常庞大，面对这么多的数据，不同的操作给试验者也带来不便，也因此需要一套新的数据核查流程来配套现状。另外数据预测的模型最终的风险值如何？数据模型建立后并非一劳永逸，就像是天气预报会有不同的报告参考指标。数据模型最终是PASS或者FAIL都是需要前期的流程和严密的质量控制的。

 神话or现实？

在过去的几十年里，AI经历了至少三次起落，从一开始的新技术诞生被高估、唱衰、再到回归热点。长远的看，每一项技术都是被低估的，我们应该秉持一个拥抱的态度去看待一项新技术，做到包容并且不断去尝试新的突破。

AI并非神话，而是在现实中一步一步往前走。AI简单来说是先人工后智能。人工地获取高质、足量的数据，“喂饱”了机器，实现深度学习，才能变得所谓智能，但同时一定是要站在伦理的界限内。

而在个性化医疗背景下，AI代表的是更精确的分子诊断和更高效的药物筛选、研发高成功率、更短的流程。通过深度学习、算法精进，AI真正满足临床一线的需求，更精准的靶标、生物标志物实现疾病早期发现及监控疾病的进展。

当然，AI并不会取代人类。它只是一个依赖于计算机强大计算能力的工具。人类将AI作为一种工具，更多的是思考它能干什么，需要突破什么样的限制。踩在底层的数据和硬件上，通过软件实现上层的功能。就像电子书出现依旧无法取代纸质书的地位，这其中也涉及到情感的问题。AI是整合的答案，能标准解析文章，但它不会伤春悲秋，喟叹人生。

在药品研发人工智能领域，中国的人工智能工程师并非短缺，而是要培养更多的跨界科学家。我们相信，未来AI将会是指数级的改变，也期待明年DIA一起见证奇迹。

    人工智能简介：  

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

着名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模煳数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。