![正윤泰制药产业战略研究院院长正在进行题为‘抓住大数据才能抓住新药’的演讲。2026年5月14日[照片=유대길 기자 dbeorlf123@ajunews.com]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/05/14/20260514153933606938.jpg)
“要成功开发新药，必须确保高质量的数据。”
正윤泰制药产业战略研究院院长在5月14日于首尔中区韩国新闻中心举行的第16届全球健康护理论坛（2026 GHF）上表示，强调了基于AI的制药产业转型的必要性。
他表示：“没有高质量的大量数据，AI模型的学习和预测是不可能的。‘抓住数据才能抓住新药’是贯穿AI新药开发时代的核心课题。”
正院长特别指出，新药开发的范式正在迅速变化。过去，研究者主要依靠经验和重复实验来发现候选物质，而现在则是基于基因组、临床和文献数据等大量大数据，AI正在预测和优化候选物质的发现和临床策略，产业结构正在重组。
他还提到了AI技术的演变趋势。从早期的规则基础系统到深度学习、生成型AI，最近发展到自主型AI与量子技术的融合阶段。
他分析道，过去仅通过计算机基础的虚拟实验设计候选物质，而现在则通过机器人自动化实验室进行实际物质的合成和验证。
正院长表示，AI的广泛应用正在提高新药开发的效率。通过引入基于AI的预测模型和自动化技术，临床试验的周期有望缩短，同时也期待降低开发成本和加快商业化速度。
他指出：“AI不仅仅是提高研究速度，它正在改变新药开发的价值链。从候选物质的发现到前临床、临床、生产和流通阶段，AI的应用范围正在扩大。”
正院长还关注到全球大型制药公司的战略变化。他解释说，全球制药公司正在加快与基于AI的平台企业的合作或并购，构建以数据和平台为中心的开放生态系统。尤其是产业模型正在从传统的垂直整合结构转变为基于专业性的网络结构。
然而，他指出，国内AI新药开发生态系统仍然面临巨大限制。国内投资主要集中在候选物质的发现等初期阶段，导致基础AI技术未能顺利转移到医疗现场，形成了“死亡谷”问题。资金、数据和实证验证体系未能有机连接，许多企业在商业化的前期阶段面临困难。
正院长强调：“AI新药开发竞争的核心最终是数据竞争力。缓解企业间的数据垄断结构，建立共同利用的体系至关重要。”
他提到“旋律（MELODI）”案例和联合学习模型，表示：“需要培养融合型专业人才，建立标准合同体系，进行全球合作，政府也应建立持续的支持体系。”
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
