第五十八章 展望未來，AI制藥系統（第2/2頁）

實驗室事務管理系統包括實驗室雜務、內部通告、人員去向、計劃、工作安排、文档處理、公共信息、人事管理和經費管理等方面。

資源管理系統包括人力資源、物力資源、標準物質管理、其它物資管理以及無形資產如知識產權等的管理模塊。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理，並可對工作量進行統計，核算成本等。

儀器管理系統可以連接分析儀器（如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等），通過對儀器分析數據的自動采集，可以減少手工錄入錯誤，加快數據傳送速度，從而節約了分析人員的大量時間。

該系統還可以進行儀器維護，允許為儀器創建定期的校正計劃表，跟蹤、記錄校正情況。可以統計儀器的使用率，最大限度地利用儀器。並能遠程控制分析儀器，隨時對樣品分析全過程進行動態跟蹤監控。

總體來說，功能非常強大，智能化程度極高，且可以隨著機器和設備的升級而自動升級，不會有什麽性能瓶頸。

有了它，日後的藥物研發肯定是如虎添翼，同時也不用擔心有任何的數據泄密。

之前他想要購買數據管理系統的時候，就考慮過數據保密的問題，畢竟自己的秘密非常多，數據保密是重中之重，別的不說，專利和藥方資料就很珍貴，肯定有不少人覬覦。

現在再也不用擔心這個問題了。

衛康已經愛上了這個智能實驗室系統。

同時，他也想到了一個問題。

一個初級智能系統就如此強大，那麽，在升級之後，成為真正的人工智能，發展成AI制藥系統的時候，又將會是什麽樣？

他忍不住進入系統，進行詢問。

“能否展示AI制藥的相關信息？”

“消耗100積分，可查看AI制藥系統介紹。”

衛康同意之後，系統向他展示了一大段相關信息。

傳統新藥研發是一個昂貴，漫長而艱難的過程。

除了成本高，周期長，成功率低這些困境，藥物研發面臨的更大瓶頸在於創新。

在制藥領域，有個知名的反摩爾定律——每隔9年，投資10億美元產出的上市新藥就減少一半，更為常見的是，首創藥物占獲批新藥總數量不足一半。

但計算機生物學和人工智能的發展，AI能夠在各個制藥環節大面積搜索潛在空間，尋找過往因人為經驗，實驗環境等外界限制未發現的靶點／化合物／晶型等，為創新藥物研發提供有力工具。

AI制藥未來將由‘從0到1階段’進入到從‘1到10階段’，各個藥企將組成大型AI制藥聯盟，建立藥物大數據實驗室，加強多學科融合，搜集高質量研發數據，使用AI設計藥物，進入臨床試驗。

而更大的背景是，計算生物學也將引領生物科學走向數據驅動時代。

隨著高通量測序，納米操作，生物芯片等技術不斷成熟，生物信息數據不斷累計，計算生物學也借此發展起來。它通過構建算法和模型，從分子層面理解生物學現象及機制本身，推進相關研究及應用。

計算生物學不但能夠通過高效精準的計算推演帶動上層應用，如化合物性質預測，基因點位預測等，加速AI制藥，物種改造等領域的發展。

也為生命科學提供了新的研究思路——‘幹濕結合的數據閉環’新模式。

先通過充足且豐富的定量幹實驗（AI模型）覆蓋待搜索空間，為濕實驗室（傳統生物實驗）中的測試提供精準假設，兩者共同叠代加速。

而這，必將給醫藥行業帶來改天換地的變化，從而徹底改變整個世界。

看完之後，衛康心潮起伏，激動萬分。

這個AI制藥系統，他勢在必得。

只是不知道，升級所需要積分又是多少呢？