第五十八章 展望未來，AI製藥系統

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樣品管理系統是實驗室日常執行最為頻繁的模組，它為樣品分析評價提供了支援，包括樣品分析、樣品登入、樣品管理、樣品測試、稽核系統、結果輸出、QA／QC等方面。

資訊查詢系統包括分析進度、綜合資訊查詢。使用者可根據授權級別查詢相關資訊。所有查詢結果都可以進行排序、分類、統計。資訊查詢可快速反映從原始資料到加工處理資料的每一步歷史資料，也能查詢人員情況，專案進行情況，客戶，標準資料，實驗室各種檔案規定，各種報表，及各種技術資料等等。

資訊統計功能則可以提供不同使用者要求的各類統計圖表資訊模組。根據需要還可提供與各類專用統計軟體的無縫連線。

實驗室事務管理系統包括實驗室雜務、內部通告、人員去向、計劃、工作安排、文件處理、公共資訊、人事管理和經費管理等方面。

資源管理系統包括人力資源、物力資源、標準物質管理、其它物資管理以及無形資產如智慧財產權等的管理模組。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理，並可對工作量進行統計，核算成本等。

儀器管理系統可以連線分析儀器（如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等），透過對儀器分析資料的自動採集，可以減少手工錄入錯誤，加快資料傳送速度，從而節約了分析人員的大量時間。

該系統還可以進行儀器維護，允許為儀器建立定期的校正計劃表，跟蹤、記錄校正情況。可以統計儀器的使用率，最大限度地利用儀器。並能遠端控制分析儀器，隨時對樣品分析全過程進行動態跟蹤監控。

總體來說，功能非常強大，智慧化程度極高，且可以隨著機器和裝置的升級而自動升級，不會有什麼效能瓶頸。

有了它，日後的藥物研發肯定是如虎添翼，同時也不用擔心有任何的資料洩密。

之前他想要購買資料管理系統的時候，就考慮過資料保密的問題，畢竟自己的秘密非常多，資料保密是重中之重，別的不說，專利和藥方資料就很珍貴，肯定有不少人覬覦。

現在再也不用擔心這個問題了。

衛康已經愛上了這個智慧實驗室系統。

同時，他也想到了一個問題。

一個初級智慧系統就如此強大，那麼，在升級之後，成為真正的人工智慧，發展成AI製藥系統的時候，又將會是什麼樣？

他忍不住進入系統，進行詢問。

“能否展示AI製藥的相關資訊？”

“消耗100積分，可檢視AI製藥系統介紹。”

衛康同意之後，系統向他展示了一大段相關資訊。

傳統新藥研發是一個昂貴，漫長而艱難的過程。

除了成本高，週期長，成功率低這些困境，藥物研發面臨的更大瓶頸在於創新。

在製藥領域，有個知名的反摩爾定律——每隔9年，投資10億美元產出的上市新藥就減少一半，更為常見的是，首創藥物佔獲批新藥總數量不足一半。

但計算機生物學和人工智慧的發展，AI能夠在各個製藥環節大面積搜尋潛在空間，尋找過往因人為經驗，實驗環境等外界限制未發現的靶點／化合物／晶型等，為創新藥物研發提供有力工具。

AI製藥未來將由‘從0到1階段’進入到從‘1到10階段’，各個藥企將組成大型AI製藥聯盟，建立藥物大資料實驗室，加強多學科融合，蒐集高質量研發資料，使用AI設計藥物，進入臨床試驗。

而更大的背景是，計算生物學也將引領生物科學走向資料驅動時代。

隨著高通量測序，奈米操作，生物晶片等技術不斷成熟，生物資訊資料不斷累計，計算生物學也藉此發展起來。它透過構建演算法和模型，從分子層面理解生物學現象及機制本身，推進相關研究及應用。

計算生物學不但能夠透過高效精準的計算推演帶動上層應用，如化合物性質預測，基因點位預測等，加速AI製藥，物種改造等領域的發展。

也為生命科學提供了新的研究思路——‘乾溼結合的資料閉環’新模式。

先透過充足且豐富的定量幹實驗（AI模型）覆蓋待搜尋空間，為溼實驗室（傳統生物實驗）中的測試提供精準假設，兩者共同迭代加速。

而這，必將給醫藥行業帶來改天換地的變化，從而徹底改變整個世界。

看完之後，衛康心潮起伏，激動萬分。

這個AI製藥系統，他勢在必得。

只是不知道，升級所需要積分又是多少呢？