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秒速閱讀: 黃仁勳為什麼獨挑藥物開發和治療作為他第一項AI+biotech的投資? 因新藥開如果全球臨床試驗通過驗證且藥品監管單位如FDA等的核准就可以全球上市，但是診斷? 如果缺少有全球化的幾萬個或甚至千萬個樣本數據的支持，離大眾使用恐怕還很遠....。台灣生技公司發展AI多是以診斷、檢測為多，也有生技公司利用AI來發現新藥，不過尚未推向人體臨床試驗，如果從發現到驗證成功的話，將是台灣生技史上重要的里程碑。

管理諮詢公司麥肯錫 (McKinsey & Company) 在去年 10 月提出，製藥公司與人工智慧公司之間的合作迅速增加，有近 270 家公司在利用人工智慧推動的藥物發現。也確實，包括武田 (Takeda)、羅氏 (Roche)、阿斯利康 (AstraZeneca) 和葛蘭素史克 (GSK) 在內的一些大型公司，也都強調了他們將人工智慧應用於藥物開發、生產和商業化方面的努力，以及此工具的重要性。

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武田目前將人工智慧應用於生產領域 (透過圖像識別提高生產線效率)、新藥研究領域 (測試方案並加速臨床試驗)，以及商業領域 (優化與醫生的數位互動)；武田 CEO Christophe Weber 曾表示，這確實是公司發展的「重中之重」。

與此同時，羅氏也開發出了與 ChatGPT 類似的內部語言模型；而阿斯利康也利用人工智慧優化了其位於瑞典的全球最大生產基地之一的生產計畫，使其計畫、調度時間縮短了 90%。

葛蘭素史克則是正在利用新技術預測患者反應、協助受試者招募，以及確認生物標誌物。此外，該公司最近也利用人工智慧與機器學習，分析其試驗性 B 型肝炎藥物 bepirovirsen 的 II 期試驗數據，藉此更深入瞭解疾病在不同人群中的表現，以及患者對藥物的反應。

根據 Research and Markets 的《2023 年人工智慧在製藥全球市場報告》，人工智慧在全球製藥市場經歷了大幅增長，預計 2023 年達到 16.4 億美元，複合年成長率 (CAGR) 高達 32.8%；到 2027 年預估價值將達到 46.1 億美元，預測期內複合年成長率 29.4%，眾所矚目。人工智慧的支持者們強調著，利用此工具，可以達到「縮短藥物開發時間、徹底改變製藥業」。

總之，這項技術帶來了許多潛在機遇，但是，我們絕對更需要在這項快速發展的能力，以及在符合道德、規範的工作方式之間取得平衡，而這些，將會是一項重大考驗。

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資料來源：Endpoints News、Yahoo Finance