近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，醫(yī)藥領(lǐng)域也迎來(lái)了前所未有的變革。從基因組學(xué)到臨床診斷，從新藥研發(fā)到個(gè)性化治療，人工智能正逐漸成為醫(yī)藥行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提高效率和降低成本的重要推動(dòng)力量。這一趨勢(shì)也吸引了眾多投資者的目光，在探尋跨界融合與創(chuàng)新突破中尋找投資機(jī)會(huì)。

**1. 基因組數(shù)據(jù)分析**

首先, 以基因組學(xué)為代表的生物信息大數(shù)據(jù)正在改變傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)模式。通過深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量基因序列進(jìn)行挖掘分析, 可幫助科研人員快速發(fā)現(xiàn)致病基因或潛在耐受性相關(guān)標(biāo)記位點(diǎn), 這將極大地促進(jìn)精準(zhǔn)治療方法及新一代生物制劑開發(fā)，并加速實(shí)驗(yàn)室結(jié)果向臨床轉(zhuǎn)化過程。

**2. 醫(yī)學(xué)影像診斷輔助**

其次, 在醫(yī)學(xué)影像方面, 計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)已經(jīng)取得長(zhǎng)足進(jìn)步。結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)可以有效優(yōu)化CT、MRI等設(shè)備生成出更清晰、更可信賴的影像；同時(shí)還可以利用自然語(yǔ)言處理(NLP)解決報(bào)告文字內(nèi)容提取問題，使得檢查結(jié)果更易于理解并儲(chǔ)存。

**3. 新藥篩選與設(shè)計(jì)**

此外, 制造商們開始意識(shí)到 AI 技術(shù)在新荷物質(zhì)篩選上彌補(bǔ)傳統(tǒng)試錯(cuò)方式所無(wú)法覆蓋之處: 它們?nèi)绾蝿?chuàng)建全球最頂尖水平綜合數(shù)據(jù)庫(kù)？怎樣使用計(jì)算模擬就預(yù)測(cè)一個(gè)活性小分子是否具有艾滋氏抑制作用? 等待被回答.

總體而言：當(dāng)前AI+生命科iences是一個(gè)相當(dāng)值得關(guān)注甚至涌入巨額風(fēng)險(xiǎn)金錢資源支持該產(chǎn)業(yè)鏈條揚(yáng)眄頭角; 資源整合后必定形成“龍頭”企業(yè)穩(wěn)固根據(jù)地！

但需要留心注意若干事項(xiàng):

第一，“黑箱”操作仍舊存在（即便某些公司聲稱他們知道確切原理）——如果不能太好歸納規(guī)律則可能導(dǎo)致錯(cuò)誤;

第二，在監(jiān)管政策緩慢調(diào)整下 —— 怕需花費(fèi)較多時(shí)間去 “散播種子”，建立起完善檔案系統(tǒng)供日后參考。

最終想說：“不失時(shí)候！”