AI在医药研发中的应用正深刻改变传统模式，从药物发现、临床试验到个性化治疗，AI技术通过提升效率、降低成本、加速创新，成为医药领域的革命性工具。以下是AI助力医药研发的六大核心场景及典型案例：

• AI通过分析海量基因组、蛋白质组数据，预测疾病相关靶点。 
• 案例：英国BenevolentAI公司利用AI筛选出治疗肌萎缩侧索硬化症（ALS）的潜在靶点，缩短传统流程80%的时间。

• 深度学习模型可生成数百万虚拟分子结构，预测其生物活性、毒性及成药性。 
• 案例：Insilico Medicine的AI平台仅用21天设计出新型抗纤维化候选药物，传统方法需数年。

• AI挖掘已有药物的新适应症，节省研发成本。 
• 案例：疫情期间，AI快速筛选出巴瑞替尼（Baricitinib）作为新冠潜在治疗药物，后被FDA紧急批准。

• AI分析电子健康记录（EHR）和基因组数据，精准匹配试验受试者。 
• 案例：Deep 6 AI平台将患者招募时间从数月缩短至数天。

• 机器学习模型优化试验方案，预测失败风险，降低研发成本。 
• 案例：Unlearn.AI构建“数字孪生”对照组，减少实际对照组人数，加速试验进程。

• AI处理可穿戴设备数据，实时跟踪患者反应，提升试验效率。 
• 案例：苹果心脏研究（Apple Heart Study）通过iPhone和Apple Watch监测34万人的心律数据，发现房颤风险。

• AI整合基因组、蛋白质组、代谢组数据，发现疾病早期诊断标志物。 
• 案例：GRAIL公司的AI血液检测技术可早期筛查50多种癌症，准确率达90%以上。

• AI模型通过连续数据预测疾病进展和治疗响应。 
• 案例：PathAI平台分析病理切片，辅助癌症分型和治疗方案选择。

• AI预测化学反应条件，减少实验试错成本。 
• 案例：MIT团队开发的AI模型将抗生素合成步骤从12步缩短至3步。

• 机器学习实时监控生产线，预测设备故障。 
• 案例：西门子AI系统将制药厂设备停机时间减少30%。

• AI结合患者基因、代谢特征，推荐最佳剂量和药物组合。 
• 案例：IBM Watson for Oncology为癌症患者提供个性化治疗建议，覆盖13种癌种。

• AI分析表型与基因数据，加速罕见病确诊。 
• 案例：FDNA公司的Face2Gene工具通过面部识别辅助诊断3000多种遗传病。