AI和药物研发就像墙的两面，当我们把这堵墙打破，整个制药工业行业标准都将改写。但敲碎这堵墙的锤子是什么？它是以数据为基底，借由算法这一工具实现目标功能。再之后借助相对已经成熟的AI技术，驱动蛋白多组学的疾病生物标志物的开发。

在大分子CMC（Chemical,Manufacturing and Control）中，AI扮演的角色一如既往，深度学习提高质量、稳定性。只不过承担者转换为机器人，这也需要在未来传感器和智能机器人研究能保持创新，在药物的选择上节约成本、通过数字化把控全局，实现文件自动化。

临床试验中的AI和自动化