首先，AI模型的训练需要海量且高质量的数据，但目前生物医疗（医疗用品行业分析报告）领域的数据标准化程度低、共享机制不完善，这制约了AI模型的训练和应用。而且一些药企内部的数据也经常分散在不同部门，形成一个个“数据孤岛”。对创新药企业来讲，想要更好地拥抱AI，就需要站在行业发展的高度，建立统一的数据平台，整合内部数据和外部数据，共同构建一个开放、共享、协同的数据生态，为AI应用提供源源不断的动力。
其次，创新药企业需要从自身需求出发，选择最适合的AI技术和应用场景，避免盲目跟风和资源浪费。AI技术日新月异，但并非所有技术都适合用于药物研发。这就需要创新药企业积极与AI技术公司、学术机构、行业伙伴等建立良好的合作关系，共同构建AI医药研发生态圈，实现资源共享、优势互补、合作共赢，推动AI技术在药物研发领域的落地应用。
最后，创新药企业要有长远发展的战略思维。AI技术的应用需要长期投入和持续迭代，短期内或许难以看到显著的经济效益。因此，创新药企业需要摒弃急功近利的心态，着眼于长远发展，制定长期的AI战略规划，持续投入资源，培养人才，构建能力，最终实现AI技术的价值转化。
综合来说，目前，AI制药仍处于早期阶段，大多数AI设计的药物分子尚未进入临床试验阶段，其安全性和有效性还有待验证。但对于创新药企业来说，拥抱AI是大势所趋，AI很大程度上将成为创新药企业未来的核心竞争力。因此。创新药企业要将AI融入企业战略和研发体系的方方面面，构建一个开放、共赢的AI医药研发生态圈，为人类健康事业做出更大贡献。