生成式 AI 如何在 2025 年改变生命科学

生命科学行业正处于一个前所未有的时期，有望通过引入生成式 AI (GenAI) 来造福人类。长期的药物开发周期和复杂的监管障碍一直是该领域最持久的挑战之一，而这项新技术可以显著支持和加速生物科技和制药公司的相关流程。

2024 年，许多试点项目从实验阶段过渡到生产阶段。Google Cloud 的客户加快了药物发现的时间线，简化了临床试验流程，并为提供更加个性化的患者护理奠定了基础。事实上，我们最近进行的一项研究发现，62% 的医疗保健和生命科学高管已经将 GenAI 用例投入生产，其中 74% 在至少一个用例中看到了 GenAI 投资的回报。

现在，到了 2025 年，我们预计生命科学行业将更有目的性地扩大 GenAI 的使用范围。随着这些应用继续带来投资回报，整个行业的 GenAI 采用率将会增加，从而在科学和技术的交叉点上释放新的潜力。

我们看到四个趋势推动了这种采用，包括多模态 AI、AI 代理、直观搜索和 AI 驱动的消费者体验。在接下来的文章中，我将探讨这些趋势以及它们在 2025 年对生物科技和制药公司的重要性。

1. 多模态 AI：释放更深层次的洞察力和新的创新

AI 模型的成功 - 尤其是在生命科学行业 - 在很大程度上取决于底层数据的丰富性和多样性。这些模型必须能够处理庞大、复杂的数据集，包括图像、文本、图表、基因组信息和医疗记录的混合。为了实现这一承诺，底层 AI 模型必须是多模态的 - 这意味着它们可以集成和分析来自多种格式的数据。通过提供对科学数据更全面和细致入微的理解，多模态 AI 不仅可以加速药物发现，还可以增强诊断能力。

例如，拜耳正在利用 AI 来革新药物发现，通过分析大量数据集和自动化关键任务，加速新药研发进程。利用生成式 AI，拜耳建立了可以自动完成高达 80% 监管档案、简化监管工作流程并加快患者获得药物的解决方案。在肿瘤学领域，拜耳正在使用从组织学数据生成的合成图像来克服训练数据有限的挑战，尤其是在罕见疾病方面。这些合成图像在增强肿瘤学和放射学的诊断能力方面显示出巨大潜力，有助于填补这些领域的关键数据空白。

作为一个行业，我们希望能够为正确的患者在正确的时间找到正确的治疗方法。我们不再接受个性化医疗解决方案通常需要 10 到 20 年才能进入市场的现状。多模态 AI 将有助于揭示以前无法企及的模式和预测，推动更快的诊断、更高效的药物开发，并开启个性化医疗的新时代。

2. AI 代理：自动化任务和优化工作流程

到 2025 年，AI 代理将在整个生命科学行业发挥越来越具有变革性的作用。这些先进的 AI 工具能够自动化复杂任务，从基因组数据分析和临床试验设计到报告生成和商业活动支持。我们将看到 AI 代理被广泛部署，以简化工作流程、增强决策能力并提高员工的整体生产力。

AI 代理可能被用于优化临床试验，通过迅速分析患者数据、确定理想的招募地点，并自动评估试验结果。这种程度的自动化有可能显著减少与临床试验相关的时间和成本，最终加速新药上市的过程。随着这些代理接管重复性、数据密集型任务，研究人员和临床医生将能够更多地专注于战略性工作，从而推动患者护理和药物发现领域的创新。

例如，Exscientia 利用 Google Cloud 的 GenAI 功能通过设计-制造-测试-学习 (DMTL) 循环加速药物发现。这些 AI 代理分析数据集以识别药物靶点，并使用 GenAI 和主动学习算法设计新分子。这种合作能够加快药物发现速度，提高药物效力和安全性，并通过探索新的化学空间和识别先前未知的药物靶点来促进创新。

3. 直观搜索：转变研究并促进新发现

在 2025 年，由自然语言处理 (NLP) 驱动的直观搜索将彻底改变研究人员和医疗保健专业人士获取信息的方式。目前，进行临床试验研究或文献综述通常涉及手动、耗时的搜索。通过理解人类语言和复杂科学术语的细微差别，直观搜索引擎可以提供更准确、更相关的结果 - 即使是从不完整的查询或包含医学缩写和专业术语的查询中也能做到这一点。

像 Ginkgo Bioworks 这样的公司正在使用生成式 AI 企业搜索来挖掘其庞大的代码库，其中包括标记和未标记的数据。借助搜索技术，Ginkgo 可以高效地从过去的实验和学术研究中找出相关数据。这种方法增强了他们快速获取关键信息的能力，这对于启动新项目和推动研究向前发展是非常宝贵的。

通过直观搜索，研究人员将能够使用自然语言来定位相关研究、识别相似化合物，并及时了解其领域的最新进展。这种增强的能力不仅会加快研究工作流程，还会通过更快速、高效地获取关键信息来促进新发现。最终，这项技术将使生命科学专业人士能够利用庞大的知识库，支持整个行业更快的创新和更明智的决策。

4. 客户体验：提升患者参与度

如今，越来越多的患者在管理自己的医疗决策中扮演着积极的角色。消费者期望生命科学公司为他们提供易于使用的工具和资源，以帮助他们做出明智的选择。由 GenAI 驱动的聊天机器人和虚拟助手可以直接与患者互动，提供关于疾病、治疗选择以及如何找到支持服务的教育信息。

此外，GenAI 可以帮助生命科学公司根据特定患者的需求和偏好定制沟通，创造更个性化和吸引人的体验。通过解决个人关切并提供相关指导，AI 驱动的客户体验可以培养更大的信任和满意度，帮助公司满足不断变化的患者期望。

展望未来：增加保护并建立信任

在未来三到五年内，我们可能会看到 AI 在生命科学领域的应用越来越复杂，这有潜力推动更快的药物开发，提供更个性化的治疗，并最终改善患者结果。

我相信，实现完全由 AI 驱动的药物发现过程的技术可能今天就已经存在。然而，要充分发挥其潜力，还需要该行业继续强烈关注伦理考量、数据隐私和跨行业合作。

为确保 AI 的进步能惠及所有利益相关者，通过教育、透明度和与监管机构的密切合作来在整个行业建立信任至关重要。通过共同努力，我们可以创造一个个性化医疗和主动医疗保健成为新标准的未来。