理型AI工具有可能加速药物开发，从设计候选药物到减少临床试验瓶颈。传统的药物发现和开发过程劳动密集，需要手动审查疾病通路、识别药物靶点，并采用试错法发现具有所需治疗效果的化合物。代理型AI可以自主地规划、反思和适应，在整个临床前工作和临床试验生命周期中实施定制的AI代理，以支持自动化任务。

临床试验中的挑战与代理型AI的应对

几乎每个项目中都会出现的挑战包括：

• 患者招募困难

• 研究机构层面的摩擦

• 运营孤岛

• 被动监控（当风险可见时，研究者已经落后）

代理型AI之所以能提供帮助，是因为它设计用于做的不只是总结。它可以缩短设计和测试周期，执行工作流，监控信号，并跨系统协调响应和任务。可以创建专门的助手来针对最大的瓶颈，例如减少文档生成时间的写作助理代理。

AI能否改变癌症研究的重点？

预防需要基于当前状况进行多轮创新，这需要时间。AI可以帮助将一些工作转移到疾病进展的早期阶段，以及富集高响应者的研究组。这不会是单一的飞跃，而是一系列使早期干预研究更可行的实际改变。

要成功，两个要素至关重要：

1. 更早地找到合适的队列：真实世界的多模态数据集可以帮助在患者进入晚期之前识别他们

2. 使长期研究在运营上现实可行：代理型AI与液体活检等创新相结合，将减少患者招募、机构启动摩擦和监控负担的问题，使赞助商能够负担得起运行更有雄心的项目，并更早地进入疾病连续体

第三级推理与决策

“第三级推理”描述的是AI的高级阶段，模型超越基本模式识别或文本生成，展示推理、规划和解决复杂、多步骤问题的能力。

代理型AI更适合这类工作，因为它可以协调和模拟多个步骤的排列组合，而不是停留在单一答案上。结果就是设计工作流变得更像实验：你可以在第一个研究机构开放之前比较候选设计、建模纳入/排除影响，并模拟招募时间线。

局限性：

• 推理质量受限于数据质量和对齐度

• 监管工作需要可追溯性——为什么做出某个推荐以及什么证据支持它

• 运营限制：无法在真实临床系统和工作流中执行的推荐仍然只是一个幻灯片——这就是为什么“代理”部分必须包括工作流执行

代理型AI可能如何改变临床试验格局

代理型AI将以一种非常实际的方式改变试验：在整个试验生命周期中，它将减少从发现问题到采取行动之间的时间。

近期：最大的转变将发生在上游。试验设计将变得更高效，因为团队可以更早地验证可行性，并减少昂贵的修订循环。

长期：这将向下游流入运营。AI辅助的工作流将减少人工负担，监控将变得更少回顾性。研究者不再等待每周报告，而是可以持续跟踪绩效信号、识别风险，并接收推荐的补救行动。

最终效果是，临床开发开始看起来不那么像一系列交接，而更像一个集成的操作系统——决策有证据支持，繁琐的工作由自动化处理，以便人们可以专注于判断。

受访者
Claudio D'Ambrosio博士，ConcertAI首席营收官

采访者
Izzy Hirst，Technology Networks科学撰稿人

编辑
Blake，Technology Networks高级科学撰稿人