AI的應用持續影響生技臨床試驗產業。例如法國達梭集團旗下臨床試驗解決方案商 Medidata，FDA新分子藥（novel drugs）核准案的72%是採用其技術，顯見在全球新藥開發流程中，AI已成為重要的助力。

人工智慧（AI）浪潮帶來的不僅是ICT產業變革，在疫情期間就已經證明，是生技製藥產業的另一波新動能。直到如今，全球AI投資即便在市場調整下仍維持高水位，其中新藥開發成為資本熱點。從2021年約300家AI藥物研發公司，到2024年底已逼近千家。這波由數據、算法與資本共振驅動的浪潮，正以空前速度重塑醫藥產業的全球版圖。

傳統新藥開發從目標驗證到上市往往耗時8至11年，失敗率極高。如今，AI已從早期化合物篩選，深入到「從數據到分子」的全鏈研發。生成式模型可快速創造候選分子，深度學習則能精準解析複雜生物機制，大幅提升效率與成功率。

根據 Deep Pharma Intelligence的數據，截至2024年底，已有121項AI驅動的藥物開發專案，九成以上處於臨床一期與二期階段，顯示AI已深植研發早期流程。其中超過75％專案以小分子藥為主，疫苗、抗體與基因/細胞療法緊隨其後。

AI藥物開發不僅提升效率和成功率，更改變開發成本結構。根據波士頓諮詢集團（BCG）2025年的模型推演顯示，在前臨床/發現階段，AI可望縮短30～50％時程、降低25–50%成本，成功率甚至可能提升兩倍，效益驚人。

臨床試驗：從監管到體驗的革新

更值得關注的是AI對臨床試驗生態系的革新，如同Medidata執行長Anthony Costello所言，AI將實現「以體驗為核心」的轉型。

意即AI不但能用於預測性分析、即時數據管理，還能透過生成式AI創建高擬真合成數據，用於罕病或倫理上不宜隨機化之情境，可減少傳統安慰劑組規模，並改善患者參與體驗。

超過七成FDA新藥採用Medidata技術 助力全球新藥開發

Medidata在2024年底提出的「AI無處不在」（AI Everywhere）策略，將AI全面融入統一平台，幫助藥廠與研究者將龐大臨床數據轉化為洞察。據統計，超過70%獲FDA批准的新藥使用其技術，凸顯AI在應對全球藥物研發複雜性上的可靠性。

此外，諾貝爾獎肯定的 AlphaFold 亦展現AI在蛋白質結構預測上的突破性貢獻，為新型藥物研發打開綠燈。

國際借鏡與台灣布局 台灣能否搶下制高點？

面對這股勢不可擋的全球浪潮，台灣憑藉著深厚的ICT產業基礎、健全的醫療體系和豐富的生醫數據金庫，具備了發展AI製藥的絕佳先天條件。然而，從技術創新到產業化落地，台灣仍面臨著關鍵的「最後一哩路」。

如同智慧醫療所面臨的挑戰一樣，單純的技術應用無法突破，其癥結點在於如何建構穩固的「數據信任」基礎與「策略協作」架構。台灣不缺頂尖的AI算法與生醫知識，但如何將學研體系的發想轉化為具備國際競爭力的「產品」與「商業模式」，才是決勝關鍵。

從 阿斯特捷利康製藥(Astrazeneca)、輝瑞(Pfizer) 到 Google、Microsoft，從ETH Zurich到FDA，美國、歐洲與亞洲都已形成完整鏈結與跨界合作。在台灣，Al藥物開發雖起步稍晚，但產學研體系已開始布局。DCB已於2023 年建構「核酸藥物設計平台」，並預計於2025年導入 AlphaFold3 與大型語言模型，整合蛋白質交互作用建模、抗體設計丶藥物結合模擬等技術，實現「從數據到分子」的全鏈式研發鏈。

在這條創新之路上，台灣尚需整合現有生醫與資通訊資源。AI是推動新藥開發的強勁引擎，但若缺乏策略性的「公私協力」與穩固的「數據治理」架構作為基礎，再先進的AI技術也難以真正帶來臨床效益與產業價值。

這需要一個兼具正當性、透明度與公信力的數據治理機制，確保醫療數據在合規、合乎倫理的基礎上使用，避免數據二次利用的擔憂成為產業化的最大阻力。生物技術開發中心（DCB）所推動的「AI in Medicine Alliance」策略，包含技術串聯、新創扶植、國際鏈結與跨域合作，正是台灣布局的縮影，但需要更系統性的資源整合與加速落實。