人工智慧 (AI) 正以前所未有的速度滲透到製藥產業的各個環節，從藥物研發、臨床試驗到生產製造和市場行銷，都面臨著顛覆性的變革。面對這股強大的技術浪潮，藥廠必須重新審視並調整其治理結構，以確保能有效利用 AI 的潛力，同時防範潛在的風險。
AI 應用帶來的治理挑戰
AI 在製藥領域的應用，帶來了諸多治理挑戰。首先，資料隱私和安全問題日益突出。AI 模型需要大量數據進行訓練，這些數據往往包含患者的敏感資訊。如何確保數據的安全，防止未經授權的訪問和濫用，是藥廠必須面對的首要問題。其次，AI 演算法的透明度和可解釋性不足，可能導致決策偏差和倫理問題。例如，AI 在藥物研發中篩選出的候選藥物，其決策過程可能難以理解，這就增加了潛在的風險。第三，AI 的應用可能加劇現有的不平等現象。如果 AI 演算法在訓練過程中使用了有偏差的數據，可能會導致藥物研發和臨床試驗對特定人群的忽視。
藥廠應採取的治理重塑措施
為了應對這些挑戰，藥廠需要採取一系列治理重塑措施。
建立健全的 AI 倫理框架
藥廠應建立健全的 AI 倫理框架，明確 AI 應用的倫理原則和行為規範。這個框架應涵蓋數據隱私保護、演算法透明度、公平性和問責制等方面。例如，藥廠可以設立倫理委員會，負責審查 AI 專案，評估其潛在的倫理風險，並提出相應的解決方案。
加強數據治理和安全管理
數據是 AI 的基石。藥廠應加強數據治理和安全管理，建立完善的數據管理制度，確保數據的品質、安全和合規性。這包括建立數據安全防護體系，採用加密技術和訪問控制機制，防止數據洩露和濫用。同時，藥廠還應建立數據溯源機制，確保數據的可追溯性和可審計性。
提升 AI 演算法的透明度和可解釋性
藥廠應積極探索提升 AI 演算法透明度和可解釋性的方法。例如，可以採用可解釋的 AI (XAI) 技術，使 AI 演算法的決策過程更加透明，易於理解。此外，藥廠還可以加強與學術界的合作，共同研究 AI 演算法的可解釋性問題。
建立跨部門協作機制
AI 的應用涉及多個部門，包括研發、臨床、生產、市場等。藥廠應建立跨部門協作機制，促進各部門之間的資訊共享和協同合作。例如，可以成立 AI 工作組，負責協調各部門的 AI 應用，確保 AI 專案的順利進行。
培養 AI 人才隊伍
AI 的應用需要專業的人才。藥廠應加強 AI 人才的培養，建立一支專業的 AI 團隊。這包括招聘具有 AI 背景的專業人才，以及對現有員工進行 AI 技能培訓。此外，藥廠還可以與高校和研究機構合作，共同培養 AI 人才。
結論與研判
AI 對製藥產業的影響是深遠的，藥廠必須積極應對，及早進行治理重塑。建立健全的 AI 倫理框架、加強數據治理和安全管理、提升 AI 演算法的透明度和可解釋性、建立跨部門協作機制、培養 AI 人才隊伍，是藥廠應採取的關鍵措施。
然而，AI 治理並非一蹴可幾，而是一個持續演進的過程。藥廠需要密切關注 AI 技術的發展趨勢，不斷調整和完善其治理策略。同時，藥廠還應加強與監管機構的溝通，共同制定 AI 治理的相關標準和規範。只有這樣，藥廠才能在 AI 浪潮中抓住機遇，實現可持續發展。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 19, 2026