
在第 6 集中 亚洲人工智能商业 播客中,我采访了阿斯利康全球技术总监 Santoshi Karthikeyan 博士。在生物制药这样一个复杂且受监管的领域,人工智能的作用不仅具有变革性,而且至关重要。
Karthikeyan 博士从业内人士的角度介绍了人工智能如何在满足行业严格的数据隐私和监管要求的同时重塑药物发现、临床试验和患者结果。
人工智能在药物研发中的作用:一项耗时的挑战
Karthikeyan 博士强调了药物发现的巨大挑战,这是药物开发中最耗时且成本最高的阶段。人工智能现在是加速这一过程不可或缺的工具,使科学家能够分析大量数据集并更快地识别有前途的新分子。
- 目标识别:人工智能驱动的模型通过分析分子生物学的大量数据集来帮助确定潜在的药物目标。
- 蛋白质图谱:算法帮助研究人员理解复杂的蛋白质相互作用,这是有效发现药物的关键。
临床试验:生物制药领域人工智能的核心
临床试验过程至关重要且漫长,涉及各个阶段以确保安全性和有效性。
AI 通过帮助招募患者、试验设计和监控来优化这些阶段。Karthikeyan 博士解释了 AI 如何帮助预测患者的反应,从而提高试验的准确性。
- 预测分析:机器学习模型可以预测患者结果,从而可以进行更有针对性的临床试验设计。
- 数据驱动的患者选择:人工智能过滤患者数据以找到最有可能从试验中受益的候选人,从而提高速度和准确性。
监管合规:利用人工智能驾驭监管环境
生物制药是一个受到严格监管的行业,人工智能应用必须符合严格的监管标准。
Karthikeyan 博士强调了阿斯利康负责任地整合人工智能的严谨方法,以确保数据完整性、患者安全和法规遵从性。
- 治理与透明度:实施人工智能需要明确的治理框架来监控和评估数据使用情况,尤其是患者数据。
- 道德人工智能:阿斯利康强调负责任的人工智能,确保算法不仅有效而且合乎道德,保护患者的机密性和数据隐私。
混合搜索:增强生物制药数据检索
Karthikeyan 博士分享了混合搜索(将传统关键字搜索与基于向量的搜索模型相结合)在临床数据管理中的潜力。通过了解查询的语义上下文,这种方法使研究人员能够高效地检索数据,即使缺少特定关键字也是如此。
- 语义语境:向量嵌入捕捉术语的底层含义,从而实现考虑更广泛背景的搜索。
- 改进的数据检索:混合搜索有助于浏览复杂的数据集,即使输入有限,研究人员也能快速找到相关信息。
人工智能用于药物不良反应预测
人工智能在生物制药领域的一个显著应用是预测药物不良反应 (ADR)。Karthikeyan 博士介绍了阿斯利康利用分子相互作用数据分析和预测 ADR 的预测模型的研究。
- 实时监控:利用机器学习算法,阿斯利康现在可以预测潜在的药物不良反应,降低风险并提高患者安全。
- 数据可视化工具:Tableau 等可视化平台提供了对药物反应的洞察,使科学家更容易分析数据模式并采取行动。
生物制药领域人工智能的未来:生成反馈循环和负责任的人工智能
随着行业的发展,人工智能的作用正在从静态分析转变为实时自适应反馈循环。Karthikeyan 博士预计人工智能模型将不断从新数据中学习和改进,这一转变将实现动态、响应迅速的医疗保健解决方案。
- 生成反馈循环:通过使人工智能模型从实时数据中学习,生物制药公司可以创建不断适应和改进的动态模型。
- 负责任的 AI 框架:阿斯利康和行业其他领导者正在为负责任的人工智能设定基准,强调透明度、问责制和以患者为中心的方法。
区域人工智能发展:亚洲在负责任人工智能中的作用
Karthikeyan 博士指出,亚洲国家(尤其是印度)在建立负责任的人工智能框架方面发挥着越来越重要的作用。这些框架旨在平衡创新与道德考量,特别是在生物制药等敏感领域。各国之间的合作方式正在营造一种环境,让人工智能能够蓬勃发展,同时尊重隐私和数据安全。
- 印度负责任的人工智能联盟:印度正在带头推动负责任的人工智能倡议,为全球标准做出贡献并确保合乎道德的人工智能部署。
- 国际合作:亚洲的生物制药公司正在积极与全球科技联盟合作,以保持其在人工智能创新领域的领先地位。

Karthikeyan 博士最后以前瞻性的视角强调,人工智能将通过创造更快、更准确、更符合道德的医疗保健解决方案彻底改变生物制药行业。
他鼓励初创企业和成熟企业进行负责任的创新,与行业领袖合作,创造既有影响力又值得信赖的人工智能解决方案。
人工智能工具不仅应解决技术问题,还应符合对患者安全和数据完整性至关重要的道德和监管标准。
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