深入研究大型制药AI的生产力：一项震动制药行业的研究
在制药业务也许是这个星球，从哪里得到的想法将产品推向市场，公司需要花费大约十年的时间，数十亿美元的止业，并有关于故障的90％的机会。它与IT业务截然不同，后者只有偏执狂才能生存但是企业高管需要提前计划数十年并执行。因此，当深度学习取得可靠进展而推动的人工智能革命在2013年至2014年受到打击时，制药业高管对此产生了兴趣，但并没有立即加入潮流。许多制药公司开始在内部数据科学研发上投入大量资金，但如果没有协调的战略，它看起来更像是在一个组织中（通常是在一个部门中）由数据科学，数字和AI的许多负责人进行的品牌重塑活动。而且，尽管一些制药公司投资了AI初创公司，但迄今为止并未进行任何大规模的收购。与AI初创公司的大多数讨论都始于“向我展示第三阶段的临床资产，您可以在其中确定目标并使用AI生成分子？” 或“与众多其他AI初创公司有何不同？” 从理论上讲，通常需要新近钻研的数据科学战略负责人就需要了解市场。
但是，一些制药公司设法在药物发现和开发的各个部分中显示出非常令人印象深刻的结果。例如，阿斯利康（AstraZeneca）在2018年左右开始发表生成化学的文章，到2019年发表了几篇令人印象深刻的论文，受到了社区的关注。其他几家制药公司展示了令人印象深刻的内部模块，礼来公司与一家初创公司合作，建立了令人印象深刻的以人工智能为动力的机器人实验室。
但是，到目前为止，尚无法对声称进行AI研究并在临床前和临床开发中利用大数据的主要制药公司进行全面的概述和比较。6月15日，一篇标题为“ 成为数字制药公司的好处 ” 的文章在一家受到同行好评的行业期刊《今日药物发现》上被接受并悄悄上线了。我收到Google Scholar的有关该文章的通知，因为该文章引用了我们的几篇论文。我本打算将这篇文章当作另一个行业观点丢弃，但随后我查看了作者列表，并看到了一群精打细算的学者，行业主管和顾问：罗伊特林根大学的Alexander Schuhmacher，索尼的Alexander Gatto，马克西斯·亨德（Markus Hinder）诺华公司，普华永道会计师事务所的Michael Kuss和圣加仑大学的Oliver Gassmann。仔细观察，结果发现这不是一个观点，而是一项全面的研究，对制药公司在研发方面的AI努力进行了正面对比。
该研究通过内部AI研发项目，与AI初创公司的合作伙伴关系，对AI初创公司的投资以及研发联盟和财团之间的比较，比较了制药公司。此外，还按照2014年和2019年细分为的发现，开发和其他成果表明诺华在内部工作中有着明显的领导地位，阿斯利康在出版物中也拥有明显的领导地位。
在这项研究发表之前，对于业内人士进行定期文献回顾，确实感觉阿斯利康的出版量超过任何其他制药公司。仅在2019年，阿斯利康的科学家就发表了约1300篇科学论文。还觉得拜耳有几篇不错的论文。在所有细分市场中，出版物数量最多的是65种。作为参考，Insilico Medicine等初创公司在同一时期发表了约100篇论文和约30项专利，其中不包括AI会议论文。其他几家初创公司在该领域也做得很好，很高兴看到类似的分析。

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