生成式 Al 與雲端數據分析在生技醫藥領域應用，為生物技術和製藥產業帶來新的、潛在巨大機會。AI 人工智慧的應用凸顯出新技術在藥物開發中的影響力正不斷提升。Al 可以進行龐大運算與查找文獻，例如驅動抗體藥物的設計，也加速藥物發現過程。整體來說，近年生成式 Al 技術為生物製劑開發帶來前所未有的創新和效率。
藥廠與 GPU 硬體廠重視 AI 平台在生技製藥應用
這個月台灣興櫃市場登錄的生技公司思捷優達（Yoda Pharmaceuticals），以「數位孿生」概念來加速藥物開發，已接近了 AI 人工智慧平台的概念。
思捷優達執行長曾宇鳳來自台灣大學的學術單位，是台大資工系與藥學系教授；學研單位時，曾宇鳳就提出藥廠都想打破體內、體外觀察化合物試驗帶來的高昂時間成本。思捷優達以「數位孿生」概念，以「數學模型」與 AI 相近技術，以模擬病人方式來算出化合物（compound）結構，加速新藥開發的速度。
生成式 AI 製藥來臨？
國內不少藥廠也在關注國際同業在 AI 平台對製藥與生技業激化的效應。這一篇產業文章分為 4 節，討論 CSP 雲端業者與高速運算硬體廠在生技業近年涉入情形，同時也舉國際藥廠實例。還有，數據資料庫在真實世界數據（RWD）擁有更大資料量，其後續真實世界證明（RWE）在對精準醫療帶來什麼影響。
在新藥、疫苗等生技製藥業者之外，雲端資料庫公司（本身就提供業者使用 AI 模型）、專注新藥 AI 模型開發公司，還有 GPU 處理器公司，都會是 AI 人工智慧平台介入醫療照顧的觀察元素。也是本文討論的重點。
雲端打破 RWD 資料孤島
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（一）以 AI 開發藥物，CSP 與藥廠紛紛投入：↩️
（二）NVIDIA 、AMD 在開發藥物中扮演角色為何：↩️
（三）RWD 真實世界數據與 RWE 真實世界證據：↩️
（四）雲端資料庫結合AI 演算法，有利真實世界證據嗎？設備演進在精準醫療上扮演什麼角色？↩️
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（一）以 AI 開發藥物，CSP 與藥廠紛紛投入：
製藥業的人工智慧發展，是指 AI 技術不同層次製藥行業的廣泛應用，從藥物發現、臨床階段和商業化。
在研發新藥上，製藥公司使用人工智慧和機器學習（ML）演算法來提高效率、品質和可靠性。這包括 ⑴ 預測維護來防止意外研發停擺，⑵ 支援人工智慧的數位孿生（digital twice）進行即時流程監控和最佳化，以及 ⑶ 使用 AI Agent（AI 代理人）來協調模擬和接替人類的手動任務。
【Remind】：AI Agent，稱為 AI 代理人，是一種具備自主決策和行動能力的人工智慧系統，其目標是透過感知周圍環境、做出反應，甚至根據環境變化進行學習，來自動執行特定任務。
藉由 AI 納入生技製藥，藥品開發與製造環節上，人工智慧可以……
（二）NVIDIA、AMD 在開發藥物中扮演角色為何：
傳統藥物研發過程耗時耗力且成本高。藥廠將藥物標靶確定並最佳化後，展開一連串試驗與統計，但最終能成功上市的可能性不到 10%；據美國國家衛生院（NIH）在 2022 年文章指出，有 90% 以上藥物開發最後都失敗了。
將 AI 人工智慧應用藥物開發流程中並不是新鮮事，只是沒有適當模型可用，進展可說是十分有限。近三年科技界在「生成式 AI」積極投入帶來新突破；生成式模型（generative models）為生技與製藥帶來新的轉折點。……
（三）RWD 真實世界數據與 RWE 真實世界證據：
經過數十年臨床發展，醫療與健康護理產業所蒐集數據量持續疊加之中；全球各大醫院臨床數據收集到的出病患真實反應、病徵反饋等 RWD 真實世界數據；它們“不是”以「嚴謹控制變數、對照組」實驗設定所產生的數據，無法被製藥公司列為提交驗證有效資料。
醫藥研究人員、雲端數據公司、還有人工智慧軟體業者正評估，這些 RWD（Real-world data）與 RWE（Real-world evidence） 如果能有效經過系統性整理後，從其中萃取品質更好的數據，對於新藥臨床試驗將大有助益。也能從 RWD 與 RWE 中導出新觀點來改善健康。
製藥公司投資新藥時，面臨……
（四）雲端資料庫結合AI 演算法，有利真實世界證據嗎？設備演進在精準醫療上扮演什麼角色？
由上一節文章裡，可看出實現真實世界證據帶來的產業推動的力量。讓「真實世界證據」導入有效的數據平台來作分析，是創建真實世界數據庫的關鍵一步。
換句話說，就是把蒐集來的清單數據，變得有組織性、具連結性、可被搜尋。這樣的數據資料庫讓新藥開發公司分析起來，才有效率（省時間、省成本、迅速找出關聯性，排除不確定因子、試驗裡少走冤枉路）……