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2025 年 2 月 24 日发布

生命科学领域中的 AI：趋势、应用和伦理考量

深入了解生命科学行业中 AI 的新兴趋势、应用以及伦理考量。

Lia

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生命科学领域涉及 AI 的大肆宣传令人茫然失措？在应用人工智能的成功之旅中，您不是孤军奋战。该领域的发展日新月异，弄清从何处着手实则颇具挑战。而 Acolad 从一开始就亲眼见证并亲身经历了这一转变。AI 不仅正为科学进步带来革新，还在重塑关键数据、研究，以及医学知识在不同语言和全球市场中的传播方式。

本报告深入探讨了生命科学领域中 AI 的新兴趋势、应用以及伦理考量，这些内容基于我们对医疗器械公司 (43%)、制药行业 (26%) 以及临床试验领域 (17%) 的行业专家所做的最新调查。

无论贵公司是希望优化研究流程、改善患者治疗效果，还是仅仅想要保持快人一步的先发优势，这份报告都会提供不可或缺的知识，助贵公司如愿取得成功。与我们携手揭秘未来面临的挑战与存在的机遇。

“毫无疑问，生命科学的未来与 AI 息息相关。这份报告旨在呼吁各公司顺势而为，借助 AI 的巨大潜力趁势而起，克服 AI 的挑战，积极塑造一个 AI 驱动型未来，使其既能惠及整个行业，又能造福广大患者。”

Arnaud Daix
Acolad 北美、英国和 Life Sciences 执行副总裁，Linkedin

生命科学领域中的 AI 关键要点

AI 成为备受瞩目的焦点

AI 继续塑造着生命科学的未来，受访者认为该技术带来的好处包括提高效率、节省成本以及增强竞争优势。在市场营销 (39%) 和诊断 (22%) 等领域的应用，突显了人工智能在整个行业日益增长的影响力。

伦理问题是优先考量

伦理考量始终处于 AI 战略的前沿，65% 的受访者认为其非常重要或极为重要。这种关注可以确保 AI 的发展符合行业标准和社会期望。

AI 在语言服务中的崛起

语言服务正成为 AI 应用的关键领域，其中 61% 的机构已经在使用 AI，70% 的机构已经熟知其本地化能力。转录 (70%) 和营销内容创作 (48%) 成为深度创新的两大潜力领域。

光明的未来，复杂的当下

生命科学行业正在拥抱 AI 的变革潜力，受访者重点提及了包括医学影像、癌症检测以及改善患者沟通等方面的未来应用。尽管对 AI 充满乐观，但诸如监管合规性、数据隐私问题以及与遗留系统的整合等障碍，仍是必须解决的挑战，如此方能释放 AI 的全部潜力。

78%

受访者认为 AI 会显著提升生命科学领域的效率

61%

合规性是人工智能整合面临的一大挑战。

61%

已经在翻译和本地化任务中利用人工智能。

深入探索：生命科学领域中 AI 的采用和影响

人工智能正在各行业掀起波澜，生命科学领域也不例外。Pistoia Alliance 最近的一项调查显示，大多数生命科学领域的专家都认可 AI 的潜力。

我们自己的调查也印证了这一观点，但调查同时也指出，AI 在生命科学领域的广泛采用仍处于早期阶段。78% 的受访者表示，他们仍在探索 AI，或者刚刚开始在公司内部实施。各类公司正专注于 AI 能够立即创造价值的特定领域，例如市场营销与沟通（采用率 39%）以及诊断（采用率 22%）。

图表显示 78% 的受访企业已采用人工智能

图表显示 39% 的受访者已将人工智能整合到营销中

在这些特定领域，AI 的实施正在带来竞争优势：

市场营销与沟通：AI 通过在监管框架内制作材料，增强个性化和精准性，帮助公司更有针对性地接触到更广泛的受众，从而为效率带来跃升。
诊断：通过分析复杂数据，AI 可以提高诊断的准确性，并支持早期疾病检测，例如癌症或心脏病。个性化医疗和自动化诊断系统进一步提升了医疗服务的交付效率和质量。
供应链管理：AI 通过分析历史数据和市场趋势，预测需求激增、瓶颈问题，并制定实时生产计划。它可以优化库存水平，并主动应对断货情况，从而确保运营更加顺畅。
临床试验：从设计研究、制定方案到招募患者和数据分析，AI 正在改变临床试验的各个环节。随着试验规模的扩大和复杂性的增加，AI 也可以加速相关流程，有望更快地将药物推向市场。
药物警戒：通过在早期发现安全问题、加快不良事件报告以及支持监管机构和制药公司的明智决策，AI 的加持令药物警戒效果突飞猛进。

当被问及预计 AI 带来的好处时，受访者着重强调了以下关键业务优势：

提高效率 (78%)：通过自动执行常规任务并优化工作流程，AI 可以显著提升运营效率，从而加快新药物和疗法的上市时间。
成本节约 (74%)：AI 可以优化资源配置、改善供应链管理以及优化临床试验流程，从而助力降低成本。
竞争优势 (74%)：生命科学组织及早采用 AI 可以显著提升其竞争优势。通过利用 AI 进行创新和优化运营，公司可以扩大市场份额并巩固其在行业中的地位。

这种对业务优势的关注表明，尽管行业专业人士认识到了 AI 在解决生命科学领域的特定挑战方面的潜力，但他们主要期望获得更广泛的益处，如提高效率和节省成本。然而，值得注意的是，受访者也看到了 AI 在增强创新 (57%) 和改善患者治疗效果 (61%) 方面的价值，这表明对 AI 在转变患者护理和推动医学进步方面的潜力的认识正在不断增长。

“麦肯锡全球研究院 (MGI) 估计，生成式 AI 每年可能为制药和医疗产品行业创造 600 亿至 1100 亿美元的经济价值，这主要是因为它可以通过加速识别潜在新药化合物的过程、加快其开发和批准速度以及改善其市场推广方式来提高生产力。”

来源：麦肯锡公司报告“制药行业中的生成式 AI：从概念宣传走向现实”

图表显示 35% 的受访者将人工智能的影响评为中等

尽管 AI 具有诸多优势，但其在生命科学领域的广泛采用仍处于早期阶段，这也解释了为什么 AI 对该领域公司运营的影响仍相对较小。我们的调查发现，只有 9% 的受访者对 AI 为其公司运营带来的影响给出了最高级别 5。尽管公司认识到 AI 在生命科学领域的好处和潜力，但这种缓慢的采用速度意味着 AI 的变革性影响尚未完全“火力全开”。

AI 的挑战与伦理考量

图表显示受访者认为合规是最大的挑战

采用像 AI 这样的变革性技术无疑会带来一些挑战。如何应对复杂的监管环境是许多受访者 (61%) 担心的问题。在谈到监管挑战时，需要考虑两个主要方面：

针对 AI 的具体法规，例如《欧盟人工智能法案》，它对高风险 AI 系统施加严格要求，影响到 IIa 类及以上的医疗器械。
符合患者安全和伦理实践的要求。

这两大挑战都要求公司紧跟不断演变的法规，而此举可能需要耗费大量时间，并需实施全面的合规计划和开展定期审计。这一过程耗时费力，但对于成功整合 AI 却是成败攸关。

其他主要挑战包括数据隐私和安全问题、与现有系统的整合以及员工培训。

在生命科学领域，数据隐私和安全尤为重要，因为需要保护患者的敏感信息和专有研究数据免受泄露和滥用。
将 AI 整合到现有系统是一项复杂的任务。许多生命科学组织依赖于可能与现代 AI 解决方案不兼容的遗留基础设施。确保数据的高质量和可获取性对于 AI 的有效实施也至关重要。
员工培训是另外的一大障碍。随着 AI 技术的快速发展，专业人士通常需要掌握新的技能和知识，以便与 AI 系统有效协作。这需要在提升员工技能和重新培训方面进行大量投资，因此可能既耗时又成本高昂，尤其是在生命科学这个对精准度和专业知识要求苛刻的领域。

图表显示 35% 的受访者认为道德因素极其重要

在谈到伦理考量时，调查反映了行业对负责任的创新的承诺，65% 的受访者表示他们在 AI 战略中优先考虑伦理问题（非常重要和极为重要）。这反映了人们对 AI 技术需符合伦理原则的意识在不断增强，尤其是在数据隐私、偏见以及 AI 应用对社会的影响方面。

随着 AI 的持续发展，平衡创新与伦理考量也至关重要。只有优先考虑伦理原则，生命科学组织才能赢得患者、监管机构和公众的信任。这可以通过制定伦理指南、投资 AI 伦理培训以及实施对 AI 系统的严格监控和审计来实现。

“在评估生命科学领域中 AI 的应用时，我们面对的不仅仅是数据和算法，更是人类的生命和福祉。伦理考量并非仅仅是无关紧要的走过场，而是一盏指引方向的明灯，确保 AI 的使用能够负责任地改善患者护理，并维护我们珍视的价值观。”

曼钱丹-桑杜肖像

Manchandan Sandhu
Acolad Life Sciences 总经理，Linkedin

AI 在语言服务领域的话题热度不断攀升

对于 AI 能为语言服务带来怎样的变革性影响，生命科学行业已有了越来越清晰的认识，而我们的调查结果也证实了这一趋势。高达 70% 的受访者熟悉 AI 在翻译和本地化领域的应用，61% 的受访公司已经将 AI 整合到其与语言相关的任务中，例如翻译、口译和内容创作。这表明 AI 正在迅速成为生命科学领域优化语言服务的首选工具。

图表显示 61% 的人已经在使用人工智能

显示最具人工智能潜力领域的图表

像机器翻译 (MT) 和大语言模型 (LLM) 这样的 AI 驱动型解决方案也提供了诸多好处。它们可以加速内容的创作与分发，帮助公司满足严格的监管期限要求，确保重要信息能够迅速传达给监管机构和利益相关者。这可能是一个颠覆性突破，能够加快新药物和疗法的上市时间。

但这也不仅仅是速度的问题。AI 还可以在各种与语言相关的任务中提高准确性和效率：

音频/视频内容转录 (70%)：AI 驱动的工具可以转录临床试验预约、访谈以及其他音频和视频内容，从而节省宝贵的时间与资源。
营销内容创作与翻译 (48%)：AI 可以生成多种语言的高质量营销内容，从而帮助生命科学公司高效触达全球受众。
多语言患者参与和支持 (39%)：AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手可以提供多语言支持，有助于提升患者的满意度，并帮助他们严格遵循治疗计划。
药物警戒报告翻译 (17%)：AI 可以优化不良事件报告的翻译流程，从而更快识别和响应安全信号。

寻找适当的平衡：人类专业知识和 AI

尽管 AI 具有巨大的潜力，但务必要记住，完全依赖 AI 提供语言服务也有挑战随之而来。AI 模型需要高质量的数据才能产生准确的翻译，它们可能难以处理复杂科学语言、文化背景和伦理考量方面的细微差别。

图表显示 26-75% 的人工智能参与被认为是正确的组合

我们的调查发现，43% 的受访者认为理想的情况是 AI 在语言服务中的参与度为 26-50%。这突出了人类监督和干预的重要性。一种结合人类语言专家的强项和 AI 工具的混合方法可以带来理想的结果。

其中一种方法是机器翻译后编辑 (MTPE)，它先使用机器翻译或 AI 进行初步翻译，然后由人类专家对输出内容进行审校和优化润色。这种方法既保证了速度和准确性，又能提供高质量的翻译。

正如 2024 年 Slator 报告所说，MTPE 在生命科学行业中越来越受欢迎，这也证明了其在应对时间敏感场景和确保准确沟通方面的巨大价值。例如，在临床试验提交过程中，严格的监管时间限制可能带来挑战，而在翻译医疗保健主管机构要求提供的信息时，MTPE 有助于让翻译工作事半功倍和快马加鞭。同样，在药物警戒中，快速报告不良事件至关重要，MTPE 可以确保与监管机构的沟通及时且准确。

利用经过严格测试的自动译后编辑 (APE) 和自动质量评估 (AQE)，我们现在可以进一步减少人工参与的范围，同时在风险管理与效率之间保持平衡。

AI 在生命科学中的前景

尽管 AI 在生命科学行业的潜力得到了广泛认可，但人们对这项技术的看法却各不相同。我们的调查揭示了行业专业人士对 AI 的不同看法：

图表显示 52% 的人表示他们是人工智能乐观主义者

乐观 (52%)：该群体认为 AI 是一种变革性技术，能够提升效率和创新能力，优化流程，加速研究，并最终改善患者的治疗效果。
实用 (35%)：该群体认为 AI 是一种有价值的工具，如果应用得当，可以简化任务并提高生产力。
谨慎 (13%)：该群体占比较小，他们表达了对 AI 复杂性和相关挑战的担忧，尤其是在监管合规性方面。

这些不同的观点突显了 AI 在生命科学领域中的多面性。尽管 AI 蕴藏着巨大潜力，但它也带来了诸多需要谨慎应对的挑战，这样才能确保其成功实施并带来实实在在的好处。

无论他们个人的观点如何，受访者都对 AI 在未来生命科学行业的应用前景感到振奋。他们提到了多种潜在的好处，包括：

医学影像处理：AI 能够快速且准确地分析医学影像，彻底颠覆诊断方式，并助力早期疾病检测以及进行更精准的图像解读，尤其在放射学、病理学和肿瘤学等领域。
个体化诊断与个性化治疗：AI 可以根据患者的独特基因、临床和生活方式数据量身定制治疗方案，因此有可能实现个性化医疗，并且最终提高治疗效果，改善患者结局。
癌症检测与预测性分析：AI 能够分析海量数据集以识别模式，从而在早期癌症检测、风险预测以及靶向疗法的开发方面取得重大进展。
现实世界数据分析：AI 能够处理和分析现实世界数据，从而改善临床决策，更好地了解患者群体，并识别推动创新的趋势。
患者沟通和参与：AI 驱动的工具可以促进生命科学公司与患者之间的沟通，从而在整个护理过程中为患者提供更好的教育、支持以及整体沟通体验。

这些潜在应用突显了 AI 变革生命科学行业的多种方式。人们对该领域中 AI 的未来充满乐观，随着 AI 的持续发展，我们可以期待更多创新型应用能助力彻底变革医疗保健并改善患者的治疗结果。