臨床試驗效率低落且成本驚人，AI正以協作模式整合產業資源，如NVIDIA技術聯盟，力求醫藥研發突破。
醫藥產業的研發滯後、臨床試驗成本高昂與成功率低迷，長久以來被視為產業發展的最大障礙。根據Bernstein最新分析，產業自2012年至2022年研發支出激增44%，但美國新藥核准量卻停滯不前。超過八成臨床試驗未能如期完成，關鍵問題涉及資金短缺、招募困難及設計不佳等。因此，業者紛紛尋求以人工智慧(AI)破局。
報告指出，AI不僅能優化試驗設計，更能協助從過往臨床數據與健康紀錄中提煉入選條件，提升效率及成功率。例如在病患招募階段，利用機器學習模型整合電子病歷、化驗結果、臨床紀錄，精準媒合適合試驗族群，不僅縮短招募時程，更提升資源調度的精準度。自然語言處理技術則能於非結構化醫療資料間找出隱藏人選，針對時程落後也能及時給予預警。
隨著試驗進行，AI還可協助即時監控臨床現場的合規狀態，包括異常事件回報、資料輸入異常及執行偏差，一旦發現問題，可迅速介入調整，有效控制試驗品質，降低失敗風險。在數據分析方面，AI工具亦能從複雜試驗結果中偵測可靠療效，並利用歷史資料建立「合成對照組」，加速統計推論及新藥上市時程。
目前產業內的AI推動者分為三大類：一是傳統臨床受託機構如IQVIA Holdings (NASDAQ:IQV)、Icon (NASDAQ:ICLR)、Fortrea Holdings (NASDAQ:FTRE)；二是新興健康科技公司如Medidata、ConcertAI、Massive Bio與Flatiron Health；三是混合型AI企業如Tempus AI Inc (NASDAQ:TEM)，結合分子診斷、基因定序與AI配對。
其中，NVIDIA (NASDAQ:NVDA)成為聯盟技術核心，合作夥伴包括IQVIA、ConcertAI等，共同開發臨床流程AI代理人，建構多元醫療數據平台。業者普遍以資料庫規模作為技術利基，如Caris Life Sciences自詡擁有全球最大多模態分子/臨床成果資料庫。
仍須注意，伯恩斯坦分析師雖肯定AI革命帶來基礎改革，但也指出短期內的實際影響可能將比預期更謹慎。產業規範嚴谨、流程複雜，AI能否真正顛覆現有試驗型態，仍有待觀察。無論如何，在研發成本持續上升、急需效率突破的壓力下，臨床醫藥產業正站在AI技術革命的關鍵十字路口。
點擊下方連結，開啟「美股K線APP」，獲得更多美股即時資訊喔！
https://www.cmoney.tw/r/56/9hlg37
本網站所提供資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人應自行承擔交易風險。
