AI 大數據與臨床試驗結果的分歧，對藥物研發有何啟示？

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AI 大數據與臨床結果的分歧，揭示了「數位模擬」與「複雜生物學」間的鴻溝。這對研發的啟示在於：AI 雖能將藥物發現縮短至兩年內，但無法取代人體試驗的生物驗證。產業正從單純的分子篩選轉向「代理式 AI」與多體學整合，旨在解決 90% 的高失敗率。這要求藥廠不應只追求速度，更需建立「AI 工廠」進行毒性預測與精準受試者篩選。未來勝負不在於誰有最強算力，而在於誰能透過 AI 降低臨床不確定性，讓研發從「亂槍打鳥」轉向「策略引導」。