第一步，找准疾病的“致命点”——药物能真正发挥作用的靶点。过去，科学家需要在海量基因和蛋白中逐个筛查，像大海捞针，耗时漫长。现在，人工智能能快速分析庞大数据，直接锁定最具可疑性的靶点mile米乐。比如，一些跨领域合作的AI模型，能从千万级基因数据中定位潜在靶点，效率比传统方法显著提升。疫情时期，AI分析病毒蛋白，能在更短时间内确定若干关键靶点，显著缩短发现靶点的周期。

第二步，设计能够“打中”靶点的分子结构。过去，化学家靠经验在已知化合物中反复改造，试错成本高、速度慢。如今，AI可以在电脑里“凭空”生成全新分子，告诉你靶点大致长什么样，它就能模拟亿万种可能的化合物结构，筛出最具成功潜力的候选。某些平台一次就能筛选上亿种化合物，效率远超人工，已推动若干抗癌药进入临床阶段，并使整体研发周期显著缩短。更有全球性创新团队从零开始设计针对特定疾病的药物，完成从靶点确认到候选分子实现的周期，远快于行业常规定义。

第三步，快速找到合适的患者参与临床试验。以往需要医生逐份翻阅病历，招募往往耗时数月甚至更长且易错。AI可以像“病历侦探”一样，快速扫描海量电子病历，精准识别符合试验条件的患者。曾有糖尿病新药试验因智能筛选，招募时间显著缩短，准确性也随之提升。通过持续的数据整合与分析，还可以在试验过程中实时监测受试者健康状况，及时预警异常事件。

第四步，试验过程的安全性与效率，得到更强的保障。智能穿戴设备、血糖仪等可持续收集受试者的生理数据，形成全天候监测网。一旦出现风险信号，系统能立即发出预警。历史上就有通过AI提前发现严重不良反应、避免潜在危险的案例。再如，通过智能化的平台对试验设计进行优化，能够缩减试验规模、降低成本，提升资金使用效率。

尽管AI制药仍在持续完善，数据质量和模型可靠性等挑战仍需解决，但影响已经显现。全球 AI 制药市场的增长预计将持续扩张，进入一个新的规模级别。在国内，也有多家企业积极参与：有的利用AI分析中药成分以挖掘新分子潜力；有的则通过AI快速生成大量新分子，显著提升研发效率。监管层面对AI在新药申报中的辅助作用也在持续完善，未来审批流程的效率有望进一步提升。

归根结底，AI不会取代科学家，但能让他们少走弯路，把宝贵时间留给真正关键的研究与决策。随着技术日趋成熟，救命药与患者之间的距离正在被不断拉近，这才是它最触动人心的价值。