人工智慧（AI）正以前所未有的速度滲透到各個產業，生物科技創投領域也不例外。從藥物發現、臨床試驗優化到投資決策，AI 正在重塑生物科技的價值鏈。本文將深入探討 AI 如何整合到生物科技創投的各個階段，並分析其帶來的機遇與挑戰。

AI 在生物科技創投各階段的應用

藥物發現與開發

AI 在藥物發現領域的應用極為廣泛。傳統藥物開發耗時長、成本高，成功率低。AI 透過機器學習演算法，可以快速篩選潛在藥物靶點，預測藥物的有效性和安全性，大幅縮短開發時間並降低成本。例如，AI 公司 Atomwise 利用深度學習技術，成功預測伊波拉病毒的潛在治療藥物，並在數天內篩選出有希望的候選化合物。此外，AI 還能加速臨床前研究，例如通過分析大量生物數據，預測藥物在動物模型中的反應，從而優化實驗設計。

臨床試驗優化

臨床試驗是藥物開發過程中至關重要的一環，但也極為耗時耗力。AI 可以通過多種方式優化臨床試驗。首先，AI 可以利用患者的電子病歷、基因組數據等信息，精準篩選符合條件的受試者，提高招募效率。其次，AI 可以實時監測試驗數據，及早發現潛在的安全問題，確保試驗的安全性。最後，AI 還可以通過預測患者對藥物的反應，實現個性化治療，提高試驗的成功率。例如，BenevolentAI 利用 AI 技術分析臨床試驗數據，發現了一種可以改善 COVID-19 患者呼吸功能的藥物。

投資決策

生物科技創投公司面臨著高風險、高回報的投資環境。AI 可以幫助創投公司更明智地做出投資決策。AI 可以分析大量的科學文獻、專利數據、市場報告等信息，評估生物科技公司的技術潛力、市場前景和競爭格局。此外，AI 還可以預測生物科技公司的估值，幫助創投公司確定合理的投資價格。根據 PitchBook 的數據，2023 年生物科技領域的 AI 相關投資金額達到歷史新高，顯示了創投公司對 AI 在生物科技領域應用的高度關注。

AI 整合的挑戰

儘管 AI 在生物科技創投領域的應用前景廣闊，但也面臨著一些挑戰。

數據質量與可訪問性

AI 的性能高度依賴於數據的質量和數量。然而，生物科技領域的數據往往分散在不同的機構和公司，數據格式不統一，質量參差不齊。如何獲取高質量、標準化的數據，是 AI 應用面臨的一大挑戰。

算法的可解釋性

許多 AI 算法，尤其是深度學習算法，被視為「黑盒」，難以解釋其決策過程。這在生物科技領域尤為重要，因為醫生和監管機構需要了解 AI 做出決策的原因，才能信任並採用 AI 的建議。

監管與倫理

AI 在生物科技領域的應用涉及到患者的隱私、安全和公平性等倫理問題。如何制定合理的監管框架，確保 AI 的安全、可靠和負責任地使用，是亟待解決的問題。

結論與研判

AI 正在深刻地改變生物科技創投的各個階段，從藥物發現到臨床試驗再到投資決策，AI 都展現出巨大的潛力。儘管面臨數據、算法和監管等方面的挑戰，但隨著技術的不斷進步和監管框架的逐步完善，AI 在生物科技領域的應用將會越來越廣泛。可以預見，未來生物科技創投公司將更加依賴 AI 來提高效率、降低成本和做出更明智的決策。那些能夠有效利用 AI 的生物科技公司，將更有可能在激烈的市場競爭中脫穎而出。

Newsflash | Powered by GeneOnline AI
For any suggestion and feedback, please contact us.
原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 20, 2026