在過去，藥物研發是一場與時間、資金與風險賽跑的長征：平均要花 10 至 15 年、投入數十億美元，才能讓一款新藥問世。如今，一種能「自主行動」的新智慧：代理式 AI（Agentic AI），正改變這個緩慢的生態。不同於傳統 AI 被動執行指令，代理式 AI 具備感知、規劃與決策能力，能根據任務情境自我調整並主動協作。
麥肯錫研究顯示，製藥業多達85%的工作流程可被AI強化或自動化，預期五年內可使臨床開發生產力提升35至45%。這代表AI不僅是研發加速器，更可能重塑整個醫藥價值鏈：從資料整理、臨床設計到病患互動，都能由AI代理協作完成。過去依賴經驗與人力堆疊的研發流程，正邁向一個「自我學習」的智慧系統時代，而人類的角色，將從操作員變成策略引導者。
AI幫臨床開發踩油門，設計快、試驗準、資料乾淨
臨床試驗是醫學創新的核心，但也最耗資、最容易延宕。代理式AI的出現，讓這一切有了新節奏。過去設計一份臨床試驗，往往需要數月的文獻分析與資料整理，如今AI能在幾分鐘內比對全球試驗資料庫，提出最接近需求的設計草案，研究員只需專注於核心假設的驗證。接下來，AI會自動幫忙篩選符合條件的受試者、生成同意書草稿、製作啟動文件，讓研究團隊能更快啟動試驗。
在資料管理上，AI代理能即時偵測異常值、整理報告、生成統計表格，讓臨床研究員不必再為重複性工作耗神。根據麥肯錫研究預估，這樣的AI代理可讓試驗設計速度加快50%，資料建置時間從原本的兩到三個月縮短至兩週內，整體生產力提升可達35至45%。更重要的是，這不僅是「更快」，而是「更準」，AI能提前預測副作用、修正設計偏差，讓試驗結果更可靠，也讓病人安全性更高。
AI讓研究回歸科學本質，從資料堆中找出靈感
在醫藥研發的早期階段，研究員面對的是海量資料與有限時間。代理式AI就像一個永不疲倦的研究助理，它能自動搜尋最新文獻、比對疾病標的、模擬化合物反應，協助科學家找出最有潛力的候選藥物。過去要花幾週才能完成的資料比對與報告生成，現在AI只需幾個小時就能初步整理出結果。這讓研究員有更多時間思考：哪些疾病機轉還沒被理解？哪些病患群體仍未被滿足？
此外，AI在法規撰寫上的應用也令人驚豔。以往一份新藥申請文件可能要由專家團隊反覆撰寫與校對，如今AI能先根據實驗結果自動生成初稿，研究員再補上關鍵敘述與倫理分析即可。從「做資料」變成「做決策」，AI幫人類科學家奪回了最珍貴的資源：時間與創造力。
病患體驗的改變：更快、更安全，也更個人化
對病患來說，AI醫療的進步不只是藥更快上市，而是治療更貼近自己。透過AI分析基因資料、病歷與環境因素，醫師能更精準地挑選臨床試驗的受試者，或預測哪類療法最適合特定族群。這樣的個人化研究方式不僅縮短新藥開發期，也讓病人更早獲得療效。
更重要的是，AI能讓臨床試驗變得「以人為本」。透過即時追蹤與情緒分析，AI能偵測出病患的不適或焦慮反應，提醒研究團隊即時調整治療計畫。過去那種「冰冷的試驗過程」正在被一種更柔性的醫療科技取代。對患者而言，AI不只是研究工具，而是讓醫療回歸人性的橋樑。
AI醫療的下一步是從輔助到共創
AI醫療的價值不只在加速，更在於「共創」。未來的研發團隊將不再是單向操作AI，而是與AI共同決策。人類負責提出假說、定義目標，AI負責分析、預測與修正。這樣的合作模式，正在讓醫療邁向智慧協作的新時代。
當代理式AI能自動完成85%的醫療工作流程，人類專家的角色也在轉變：從資料操作者變成策略設計者、倫理監督者與創新推動者。醫學研究將不再只是少數人的戰場，而是一場人機共同推動的健康革命。
（首圖來源：AI 生成）
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