2025 年 11 月 4 日，Medidata 公司数据科学与 AI 副总裁雅各布・阿普特卡（Jacob Aptekar）发表文章指出，人工智能正深刻变革医疗与生命科学领域，在加速药物研发、提升诊断水平、改善患者预后等方面展现出巨大潜力。行业最新报告显示，AI 在临床试验中的应用率持续上升，超半数机构已在不同场景引入 AI 技术，且 73% 的使用者反馈 AI 整合效果达到或超出预期。
AI 为该领域带来了切实可见的效益：数据准确性显著提升，数据收集流程更趋简化，临床试验开发周期大幅缩短。然而，当企业试图将 AI 项目从试点阶段推向规模化部署时，却面临着技术、监管、伦理等多维度的独特挑战。而医疗与生命科学领域作为高度受监管、场景复杂的行业，其在 AI 部署过程中积累的经验与教训，能为其他行业负责任且高效地运用 AI 提供宝贵指引。
医疗与生命科学领域的 AI 应用环境尤为严苛，首要挑战在于数据的互操作性与质量。当前，后期临床试验平均会生成 360 万个数据点，较 20 年前增长了 7 倍。这些数据往往分散存储于老旧系统中，格式各异，给数据整合与标准化带来巨大障碍。而高质量、连续的数据是所有 AI 项目的基础，数据问题直接制约着 AI 模型的性能与可靠性。
监管审查是另一大核心挑战。医疗领域的 AI 解决方案必须符合严苛的监管标准，不仅要具备可解释性、可审计性，还需基于高质量的合规级数据构建。在该领域，AI 错误的影响远超经济损失，可能直接威胁患者安全，甚至导致临床试验结果失效，因此监管要求远高于其他行业。
伦理与隐私考量同样至关重要。处理敏感健康信息，不能仅满足于《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等法规要求，更需秉持伦理责任感，以诚信和透明的态度管理数据 —— 这是维护患者与利益相关者长期信任的关键。
此外，AI 的可解释性在医疗场景中不可或缺。在临床决策环节，“黑箱” 式 AI 完全不被接受。医生、监管机构与患者都必须清楚 AI 得出建议的过程，尤其是当这些建议可能影响试验设计或患者治疗方案时，可解释性是确保医疗行为安全、合规的前提。
从医疗与生命科学领域的实践来看，成功部署 AI 绝非仅靠技术实力，更需多维度协同推进，形成了一系列可复用的核心经验。首先，高质量数据是 AI 项目的基石 ——AI 模型的性能完全依赖于训练数据的质量。在临床研究中，使用标准化、合规级数据已被证明是构建可信 AI 的关键，这一原则适用于所有行业：企业从项目初期就应优先保障数据质量、一致性与相关性，避免 “垃圾数据入，垃圾结果出”。
其次，AI 设计需覆盖流程全生命周期，而非局限于单点解决方案。在临床试验中，AI 的应用贯穿方案设计、研究中心筛选、患者参与及数据审核等全流程。其他行业也应借鉴这一思路，寻找 AI 在全业务流程中的嵌入机会，以最大化技术的影响力与效率。
再者，安全与隐私保护必须置于优先地位。随着数字化转型加速，敏感数据的安全与隐私保护愈发关键。高级加密技术、访问控制机制与持续监控应成为标准操作。需明确的是，安全不仅是满足合规要求的手段，更是赢得用户与利益相关者信任的基础。
同时，“人机协同” 系统不可或缺。AI 的定位应是增强人类专业能力，而非替代人类。具备可解释性、透明性与可审计性的 AI 系统，能为专业人员提供有效支持，在提升效率与精度的同时保留人类监督的空间。尤其在高风险场景中，每一项 AI 生成的洞察都应可追溯、可辩护，确保决策的安全性与可靠性。
此外，跨学科团队协作是 AI 项目成功的核心支柱。最有效的 AI 举措往往由数据科学家、领域专家、监管专员与终端用户共同推进。这种协作模式能确保 AI 解决方案不仅技术可行，更贴合实际需求、具备实用性与伦理合理性，避免技术与业务脱节。
当前，AI 在临床研究中的应用已展现出显著成效，为其他行业提供了清晰的实践蓝图。在数据管理与交互方面，嵌入式 AI 能简化数据管理流程、加速数据核对，轻松应对多来源、复杂数据的生命周期管理，这对需处理海量多源信息的企业极具参考价值。
从用户体验角度，AI 实现了超越 “称呼个性化” 的深度定制。在医疗领域，AI 能预测患者最可能查看并响应提醒的时间，还可通过聊天机器人解答预约咨询、个人健康数据查询等问题。通过学习个体偏好与行为模式，企业能打造更具相关性与吸引力的用户体验，这一个性化思路可无缝迁移至零售、金融等其他行业，帮助企业深化与客户的连接。
在运营层面，AI 整合同样带来显著优化。预测分析技术已被用于优化临床研究的设计与执行，缓解受试者招募压力，减少高昂的试验方案修改成本。例如，AI 辅助系统能持续分析研究中心运营数据，提前识别潜在问题并实时提供纠正建议，有效降低方案偏离率，提升主要研究者满意度。这种 “提前预警 + 实时优化” 的模式，可应用于供应链管理、生产流程监控等多个领域，助力企业提升运营效率与监管水平。
展望未来，企业在推进 AI 整合的下一阶段时，需避免盲目追逐行业趋势与技术热度，而应秉持 “目的性” 原则：审慎识别 AI 能创造实际价值的场景，确保技术部署与企业使命、目标高度契合。这需要汇聚技术专家、终端用户等多方视角，共同打造真正贴合需求的 AI 系统。
同时，AI 并非 “一劳永逸” 的技术，持续优化至关重要。企业需定期评估 AI 模型性能，根据需求与标准的变化更新模型，确保其始终保持准确性、相关性，并符合最新要求。这种迭代式发展模式，能让 AI 成为企业发展的动态合作伙伴，而非僵化的工具。
从长远来看，AI 的潜力远超当前应用。在生命科学领域，AI 有望加速更优疗法的研发与上市，改善患者生活；在其他行业，AI 能帮助企业节省时间与成本，让员工聚焦于更具价值的工作，如建立人际连接、推动创新等。通过有目的地、协作式地整合 AI，企业能为利益相关者与整个行业创造变革性价值。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/jia-yu-yi-liao-yu-sheng-ming-ke-xue-ling-yu-ai-xiang-mu-di
