生命科學組織在這方面扮演著至關重要的角色，透過使用人工智慧（AI）及其他先進分析技術，能夠協助快速加速此類治療方法的開發與推廣之路。
疫苗開發涉及哪些過程？
傳染病帶來的緊迫感本身就能加速疫苗研發的進展。對立即行動的需求團結並激勵了各種機構——從研究人員和臨床醫生到監管機構和製造商——共同致力於盡快將有效治療方法送到醫療專業人員手中。
即使這些團體不懈努力且專注投入，一條龍流程仍可能需要數年時間。在治療方法準備投入市場之前，有幾個階段需要經歷。這些階段包括：
- 探索階段；從數千種潛在化合物中篩選疫苗候選物，並研究免疫反應
- 臨床前階段；實驗室分析以識別相關抗原，從而得出疫苗概念與設計
- 臨床開發；在不同特徵的測試群體上試驗疫苗
- 監管審查與批准；驗證疫苗安全性並符合健康法規
- 製造與品質控制；開發藥物以準備大規模分發
每一個步驟都是必要的，以確保所生產的疫苗有效且安全，任何副作用都得到適當的了解，並且能夠在一致的基礎上大規模生產，直到疾病威脅得到充分降低。
從歷史上看，每個階段所涉及的複雜性、監管與成本都減緩了對新興健康問題的應對速度。現在，隨著AI相關技術的進步，我們有機會快速加速將治療方法部署到現場的一條龍流程。
AI如何協助這個過程？
雖然我們永遠不能期望在處理像疫苗開發這樣複雜的事情時能夠一夜成功，但我們可以採取行動來消除一些可能阻礙進展的限制與瓶頸。在自動化數據分析及改善發現階段每個步驟可視化方面的進步，可以解決其中一些低效率問題，有助於加速疫苗開發過程並簡化操作以升階生產。
以下是AI在各個階段可以扮演的一些角色：
探索性/臨床前
藥物發現的初期階段通常涉及一個篩選過程，根據先前的研究與治療方法來縮小疫苗候選範圍。研究人員可以利用AI處理龐大的數位資料庫（例如分析數千種藥物化合物的特性），其準確性遠超過人工處理，從而找到潛在的治療候選藥物。AI也可於這些階段用於基於複雜人體數據的DNA排序，讓臨床醫師能夠進行基因配對與免疫反應測試。
臨床開發與試驗
一旦確定了合適的化合物，過程就會轉向活體測試。不同患者會根據年齡及既往病史等因素對治療產生不同反應。因此，測試需要足夠全面，以涵蓋患者可能對治療產生不良反應的邊緣案例。
透過訓練深度學習演算法，研究人員可以在前所未有的規模上進行這些測試，甚至在將候選疫苗實際施用於測試患者之前就能完成。這些演算法可用於識別及採樣抗體以對抗傳染性疾病，在速度與成本方面都有顯著提升。然後可利用先進分析與數據視覺化技術來分析人體對潛在疫苗的反應，以協助快速測試，實現更精密的分析及更低的錯誤率。
製造與品質保證
疫苗產品獲得監管批准後，便開始競相開發並將藥物分發至龐大的醫院與診所網絡。這對製造這些產品的廠商具有重大的營運影響，需要就其產能、產品品質及最佳包裝解決方案等因素快速做出決策。
結合AI與感測器技術，製造商可利用細緻數據來帶來更高的供應鏈效率。這有助於避免生產過程中的供需失衡，並將產品在配送過程中變質的風險降至最低。
在需要時提供更快速的治療
病毒爆發可能為參與公共衛生管理的人員帶來意想不到的挑戰，從政策制定者與衛生當局到臨床醫生與製造商都會受到影響。雖然前者可以迅速採取行動檢測感染並對已識別的群聚實施遏制措施，後者則常常面臨更大壓力，需要快速提供治療方案。能夠在疫苗開發中找到新的效率提升方式，對於治療已確診病例、緩解醫療基礎設施壓力以及提高康復率都能產生重大影響。
AI能力讓參與開發的人員能夠在壓力下更快速地行動。深度學習與先進數據視覺化等技術讓研究人員能夠依靠現有研究成果來應對發現新型病毒合適治療方法所涉及的複雜性。AI的效用延伸至生產與分銷領域，製造商在極大不確定性的條件下以快速速度將這些藥物投入現場應用方面發揮著強大作用。
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