人工智能技术在医药领域的应用给整个行业带来巨大的变革，为了加快实现利用人工智能技术为医药行业赋能的目的，本文首先对人工智能技术在医药研发领域的应用进行了概括，概述人工智能在医药研发各专业领域中的应用情况，最后提出了未来人工智能在我国医药研发方面面对的难点以及相应的建议。

人工智能是一种先进的技术，它能利用计算机的高速处理和分布式计算能力来模拟人脑的信息处理能力和学习能力，使计算机能够分析和解决问题［1］。为抓住人工智能发展的重大战略机遇，打造人工智能发展的先发优势，中国政府于年7月颁布了“新一代人工智能发展计划”，将新一代人工智能(NGAI)的发展提升为国家战略［2］;同年12月，工信部发布了“人工智能产业发展三年行动计划”，提出要在年前实现一系列人工智能标志性产品的重大突破，在几个关键领域形成国际竞争优势。人工智能的发展可分为3个阶段:第一阶段始于年建立的达特茅斯会议这一术语，建立了人工智能(AI)这一术语;在第二阶段，Hopfield神经网络和BT训练算法在20世纪80年代被引入，日本提出了第5代计算机，语音识别与语音翻译计划也被提出，虽然技术继续发展，但人工智能还没有进入人们的生活;第三阶段，乔治大学的GeoffreyHinton在年与几位学者共同出版“Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets”一文中，首次提出了“深度学习”的概念，其后年ImageNe在图像识别领域取得了重大突破，人工智能从此走向发展的黄金阶段。目前，人工智能技术正处于从基础研发到工业化的关键时期，在商业应用方面已取得初步进展。

医药产业既是世界贸易增长最快的朝阳产业之一，也是一个与国民经济和民生有关的基础和战略性产业。人工智能技术在医疗健康领域中最早应用于医药研发，在健康管理、辅助诊疗、药物挖掘、药品调配甚至临床合理用药等诸多方面，都已经实现了人工智能技术的广泛应用和发展［3］。人工智能有望进一步为医药行业发展中的一些挑战性问题与发展难点提供切实可行的解决方案。而医药行业数据量极其庞大［4］，若将这些数据用于人工智能算法模型训练，然后用于医药研发的流程之中，能够有效加快研发速度，降低研发成本，提高研发成功率。年有多个人工智能相关公司与制药公司开展项目合作，药物研发领域里的重大改变与人工智能领域的突破性进展息息相关［5］。

根据《Nature》报道，新药开发的平均成本约为26亿美元，大约需要10年，包括小分子化合物的长期开发阶段、Ⅲ期临床试验以及注册批准过程。但是，只有不到1/10的药物可以成功通过并上市［6］。年，塔夫茨大学药物开发研究中心关于新药开发成功率的权威数据表明，在过去40年中，人体试验前的研发成本增加了10倍，临床研究成本和开发增加了21倍，总成本增加了14倍。尽管主要制药公司的销售额有不同程度的增长，但远远落后于研发成本的增长率。因此，近年来药物投资的回报率有所下降。年德勤发布的《Pharmais‘gettinglowerreturnsonＲ＆D’》显示，年全球前12大制药公司的研发投资回报率仅为3．2%，与年的10．1%相比大幅下降［7］。在投资回报率下降的同时，新药研发的成功率继续下降。根据塔夫茨大学(CSDD)的数据，新药临床第一阶段到批准上市的成功率已从20世纪80年代的23%大幅下降到今天的12%左右。但随着新药开发中人工智能取得突破性进展，这种下降趋势可能会放缓［8］。

鉴于人工智能技术在医药领域内得到越来越多的