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本文综述 AI 在制药领域的应用，聚焦机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等工具加速药物发现、优化临床试验设计、提升药物递送智能化水平，同时探讨算法偏见与数据质量挑战，凸显 AI 重塑行业的潜力。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）正推动制药行业经历一场深刻变革，其在药物研发与递送领域的应用展现出巨大潜力。
在药物研发环节，AI 驱动的工具与方法（如机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing））发挥了关键作用。通过对海量数据的精细分析，AI 能够精准定位潜在药物靶点，显著加速药物发现进程。例如，机器学习算法可通过挖掘生物数据中的复杂模式，预测化合物与靶点的相互作用，为早期药物设计提供重要依据。
AI 在优化临床试验方面亦成效显著。借助 AI 模型，研究者能够优化临床试验设计，提升试验的成本效益（Cost - effectiveness）并强化患者安全。AI 可通过分析患者群体的基因特征、病史等多维度数据，实现更精准的患者分层，从而提高试验结果的可靠性与有效性。
在药物递送领域，基于 AI 的策略正推动智能药物递送系统的研发。这类系统旨在靶向特定细胞或器官，通过 AI 算法实时调控药物释放，在提高治疗效果的同时降低不良反应发生率。例如，靶向给药系统可利用 AI 识别病变细胞的特异性标志物，实现药物的精准递送，减少对健康组织的损伤。
然而，AI 在制药领域的应用也面临诸多挑战。一方面，AI 算法可能存在潜在偏见，影响药物研发与递送的公平性和准确性；另一方面，数据质量是制约 AI 应用效果的关键因素，不完整、不准确的数据可能导致模型预测偏差，进而影响药物研发决策。
综上所述，AI 在制药行业的应用前景广阔，其在药物研发、临床试验优化及药物递送等领域的创新实践，有望重塑整个制药产业格局，为全球患者带来更高质量的医疗服务，提升患者生活质量。
