不参考人工智能（AI）几乎很难谈论任何行业的未来。不论是零售业、医疗保健业、制造业等，围绕优势的讨论都在进行。

越来越多的制药公司和生物技术公司采用更加有效的自动化流程，这些流程集成了数据驱动的决策并利用了预测分析工具。这种处理尖端数据分析的方法的下一个发展融合了机器学习和人工智能。

讨论最多的问题包括药物缺乏症，临床试验和阿片类药物的流行，所有这些都在疫情大流行的困难范围内。尽管这些问题似乎是不祥和巨大的，但人工智能还是有意帮助人们更好地应对所有挑战。

 生命科学发展

基于人工智能的生命科学创新的力量和能力显然从未如此重要。快速而安全的临床进展的价值显而易见，尤其是因为疫情从根本上破坏了制药组织和医疗机构的关键工作。在疫情中，由于后勤方面的挑战，对健康的担忧或对参与者的暴露风险增加，在美国至少有440项临床试验已经结束。

一些最前沿的解决方案提供了广泛的人工智能控制平台，这些平台使公司可以改变他们领导和筛选临床试验的方式。他们整合了所有内容，包括进行智能，混合和虚拟试验的选项，数字研究设计工具，在统一平台上配置设备和提供礼宾服务的能力，以及自动化的信息收集和组织，分析和认知人工智能。

 药品召回

当供应链中的处方被污染或折衷时，就会发生召回药品的情况，从而使所推荐的药品具有风险。药品召回是制药业务的另一个重大麻烦点，可能对供应商和患者造成严重影响。

对药物进行了审查，以保护患者免受污染或不利影响，但患者可能需要这种药物忍受，从而使供应商陷入特殊的困境。使用人工智能，我们可以精确地查明库存网络中任何污染或变形的开始位置，从而使团队可以比使用基于手工研究的流程更有效地解决或解决问题。

借助具有人工智能功能的物品级别可视性软件解决方案，药品生产网络可以监控从生产者到患者的每个小瓶和针头，从而确保尽快执行检查，而不会降低对患者护理的障碍。

 处理生物医学和临床信息

到目前为止，也许人工智能发展最快的方法是用于读取，分组和解密大量文本数据的算法。对于生命科学行业的分析人员而言，这可以节省大量资金，它提供了一种更有效率的方法，可以从不断增长的研究出版物中查看并批准或处置理论来查看大量数据。

此外，许多临床检查实际上取决于纸质期刊，患者在其中记录服药时间，所服用的药物种类以及所发生的任何不良反应。人工智能可以收集和解密从手动编写的笔记和测试结果到气候因素和成像扫描的所有内容。以这种方式利用人工智能的优势包括更快的数据研究和交叉引用，以及将数据合并和提取为可用格式以进行分析。

 社会倾听

存在科学中最有趣的人工智能前沿领域之一是社交听力进步和解决方案的扩展生态系统。社交听觉，观察社交媒体渠道的品牌和商品，竞争对手活动和其他适用数据近来普遍流行。

对于生命科学公司而言，社交聆听不仅是筛选和理解其品牌情感的必不可少的方法，而且，它可以解决一系列重大问题。

 结论

虽然在制药和生物技术改进中利用人工智能的机会是不言而喻的，但拥抱此类进步的真正推动却可能非常缓慢。惯常的药物开发和发现过程并不仅需要逐步采用（与某些人认为创新会破坏相反），对于人工智能进行药物发现培训的周期可能比在不同应用中要长。