阿斯特捷利康運用人工智慧於臨床試驗，以改變患者治療結果

大型製藥公司競相將人工智慧應用於藥物發現、開發及臨床試驗的競賽中，阿斯特捷利康卻以史無前例的公共衛生規模部署臨床試驗人工智慧，展現獨特優勢。

當競爭對手聚焦於優化內部研發時，阿斯特捷利康已將其人工智慧整合至國家醫療體系。該系統篩檢數十萬名患者，展現了將人工智慧從實驗室推向臨床前線的實質影響力。

臨床驗證佐證此模式成效。於2025年歐洲肺癌大會發表的阿斯特捷利康CREATE研究顯示，其人工智慧胸腔X光工具達成54.1%的陽性預測值，遠超預設20%的成功基準。

數據背後：自2022年起泰國已篩檢逾66萬人次，其中8%病例經AI標記為疑似肺部病變。關鍵在於，泰國國家衛生安全辦公室正斥資逾4.15億泰銖三年預算，將此技術推廣至全國887家醫院。

這並非有限的試點或概念驗證，而是以整個國家醫療體系為規模運作的臨床試驗級人工智慧。

臨床試驗人工智慧策略的分歧

與其他製藥巨頭的對比頗具啟發性。輝瑞的機器學習研究中心已將藥物研發週期縮短至約30天即可識別分子。該公司運用AI以破紀錄速度開發出帕洛維德，其機器學習分析患者數據的速度較傳統方法快50%。目前AI已參與輝瑞逾半數的臨床試驗。

諾華則與諾貝爾獎得主德米斯·哈薩比斯創辦的Isomorphic Labs及微軟合作推動AI驅動的藥物發現。其智能決策系統運用計算雙胞胎模擬試驗流程，據稱AI篩選的試驗點招募患者的速度超越傳統方法。

羅氏採用「實驗室循環」策略，將人工智慧模型與實體實驗交替循環。透過收購Foundation Medicine與Flatiron Health，羅氏建構出業界規模最大的臨床基因組資料庫——涵蓋逾150種腫瘤亞型、超過80萬份基因譜——並目標在2026年前將安全管理效率提升50%。

阿斯特捷利康在臨床試驗的營運優勢

阿斯特捷利康在臨床試驗AI領域的獨特優勢源於大規模執行力。該公司全球進行中的試驗逾240項，已系統性地將生成式AI整合至臨床營運體系。

其與醫學撰稿人共同開發的「智能試驗方案工具」即為一例，該工具將文件撰寫時間縮短高達85%。該公司還運用AI技術對CT掃描圖像進行3D定位檢測，大幅減少放射科醫師手動標註的時間。

更具突破性的是，該公司正開創虛擬對照組試驗模式。透過運用電子健康紀錄與歷史試驗數據模擬安慰劑組，有望減少接受無效治療的患者數量——此為試驗設計的根本性變革。

肺癌篩檢計畫正是此策略的典範。透過Qure.ai的qXR-LNMS工具，阿斯特捷利康不僅在執行試驗，更在重塑公共衛生基礎建設。2025年12月擴展計畫將涵蓋泰國四省共5,000名工業勞工，篩檢範圍更從肺癌延伸至心臟衰竭檢測。

加速時程的競賽

產業數據凸顯人工智慧在臨床試驗中的關鍵作用。傳統藥物研發耗時10-15年，失敗率高達90%。相較之下，AI發現的藥物在第一期試驗的成功率達80-90%，是傳統40-65%基準的兩倍。目前有超過3,000種AI輔助藥物處於研發階段，預計到2030年將有200多種AI輔助藥物獲批上市。

輝瑞已實現分子識別至臨床試驗的六週週期推進。諾華能於數分鐘內完成46萬項臨床試驗分析（傳統需數月）。而阿斯特捷利康的模型則帶來即時患者效益——現已能在弱勢族群中偵測癌症，往往早於症狀顯現。

四千一百億美元的關鍵抉擇

世界經濟論壇估算，至2030年人工智慧每年可為製藥產業創造3,500億至4,100億美元收益。關鍵在於：加速藥物發現或優化臨床運營，何種策略能攫取更高價值？

輝瑞聚焦計算藥物設計，諾華運用AI選址技術，皆可能催生突破性分子藥物；而羅氏整合藥品與診斷的模式，則創造強大的專有數據優勢。

但阿斯特捷利康將人工智慧貫穿臨床營運全流程的策略——從試驗方案設計、患者招募到監管申報——已實證能縮短上市時程，同時大規模產出真實世界證據。

該公司的合作模式同樣獨樹一幟。當其他企業收購人工智慧公司或建立內部中心時，阿斯特捷利康選擇與Qure.ai、Perceptra等科技夥伴、監管機構及國家醫療體系協作，將人工智慧部署於基礎設施最匱乏的領域。

隨著阿斯特捷利康朝著2030年目標邁進——推出20種新藥並創造800億美元營收——其在臨床試驗中的人工智慧優勢不僅體現於速度。更在於證明人工智慧在藥物開發最受監管、風險最為敏感的階段所能創造的價值。當競爭對手爭相尋找下一個突破性分子時，阿斯特捷利康正重塑臨床試驗的執行模式。

最終勝出者或許並非取決於誰開發出最先進的演算法，而是誰能在臨床試驗中大規模部署人工智慧——在監管審查下、於真實醫療體系中，實質改善患者治療成效。

在這場競賽中，阿斯特捷利康目前領先群雄。

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