人工智慧（AI）正以前所未有的速度滲透到各個產業，製藥業也不例外。從藥物研發、臨床試驗到生產製造，AI 的應用潛力巨大，但也帶來了新的治理挑戰。藥廠若要充分利用 AI 的優勢，同時降低風險，就必須對現有的治理模式進行深刻的調整。
AI 對製藥業的影響與風險
AI 在藥物發現方面展現出驚人的效率。傳統藥物研發耗時費力，平均需要 10-15 年，花費數十億美元。AI 演算法可以分析海量數據，快速識別潛在的藥物靶點和候選藥物，大幅縮短研發週期，降低成本。例如，英國公司 BenevolentAI 利用 AI 平台加速了 COVID-19 治療藥物 Baricitinib 的研究，並成功將其應用於臨床。
然而，AI 的應用也帶來了諸多風險。首先，數據安全和隱私保護至關重要。製藥公司掌握著大量的患者數據，如果數據洩露或被濫用，將嚴重損害患者權益，並可能面臨巨額罰款。其次，演算法的偏見可能導致不公平或歧視性的結果。如果訓練數據存在偏差，AI 模型可能會對特定人群產生不準確的預測，影響藥物的療效和安全性。第三，AI 決策的透明度和可解釋性不足。許多 AI 模型是「黑箱」，難以理解其決策過程，這使得監管機構和醫生難以評估其風險和可靠性。
藥廠治理模式的重塑方向
為了應對這些挑戰，藥廠需要從以下幾個方面重塑其治理模式：
建立健全的 AI 倫理框架
藥廠應制定明確的 AI 倫理準則，涵蓋數據安全、隱私保護、演算法公平性、透明度和可解釋性等方面。這個框架應建立在現有的法律法規基礎上，並參考國際最佳實踐。例如，歐盟的《人工智慧法案》（AI Act）對高風險 AI 系統提出了嚴格的要求，藥廠應密切關注其發展動態。
加強數據治理和安全保障
數據是 AI 的基石。藥廠應建立完善的數據治理體系，確保數據的質量、完整性和安全性。這包括數據的收集、存儲、使用和共享等各個環節。同時，藥廠應採用先進的數據安全技術，如加密、訪問控制和入侵檢測等，防止數據洩露和濫用。
提升 AI 決策的透明度和可解釋性
藥廠應努力提高 AI 模型的透明度和可解釋性，使監管機構、醫生和患者能夠理解其決策過程。這可以通過使用可解釋的 AI 模型、提供決策解釋和進行模型驗證等方式實現。例如，藥廠可以利用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等技術來解釋 AI 模型的預測結果。
建立跨部門的 AI 治理委員會
藥廠應成立一個跨部門的 AI 治理委員會，負責制定 AI 戰略、監督 AI 項目和評估 AI 風險。該委員會應由來自不同部門的專家組成，包括數據科學家、醫生、法律專家和倫理學家等。
加強人才培養和技能提升
AI 的應用需要具備相關知識和技能的人才。藥廠應加大對 AI 人才的培養力度，通過內部培訓、外部招聘和合作研究等方式，建立一支專業的 AI 團隊。同時，藥廠還應加強對現有員工的 AI 技能培訓，使其能夠更好地理解和應用 AI 技術。
結論與研判
AI 對製藥業的影響是深遠的，它既帶來了巨大的機遇，也帶來了新的挑戰。藥廠若要充分利用 AI 的優勢，同時降低風險，就必須對現有的治理模式進行深刻的調整。建立健全的 AI 倫理框架、加強數據治理和安全保障、提升 AI 決策的透明度和可解釋性、建立跨部門的 AI 治理委員會以及加強人才培養和技能提升，是藥廠重塑治理模式的關鍵方向。
隨著 AI 技術的不斷發展，藥廠的治理模式也需要不斷演進和完善。只有不斷學習和適應，才能在 AI 浪潮中保持競爭力，並為患者提供更好的醫療服務。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 19, 2026