摘要
近十年來，全球產業環境快速變遷，在產業數位化及智慧物聯雲朝向自動化浪潮進展下，引爆對於保守傳產營運思維之衝擊，包括服務／產品開發流程整合簡化並縮短、創新商業模式與需求趨同演化、跨域產業結合、破壞性跨域應用。
大環境瞬息萬變，洞見趨勢唯快不破，消化巨量資料化為決策生成，在AI引進下逐漸在應用上獲得肯定，決定產業未來布局與存活性。於民生、輕重工業及交通航太等產生必要之依賴，特別在於容易長期累積、妥善準備其結構化資料及具備資料治理量能的產業而言，透過AI分析巨量資訊已逐步緩解許多長久存在的痛點。
相較之下，醫藥產業年年深陷反摩爾定律（Eroom's law）泥沼，紛紛尋求值得依賴之解決方案，也嘗試借助AI在不同的關鍵藥物開發階段之應用來克服困難。特別在資料科學與AI同步發展下，對於資料的來源、完整度、可解釋度及獲得障礙排除等，開始透過結盟作為打造資料共享生態圈的永續布局，藉此加速AI在醫藥應用的發展。
內文標題/圖標題/表標題
一、AI醫藥應用市場持續成長，美國仍為主要區塊
二、AI應用深根藥物探索，資料團隊協同發展成為趨勢
三、建構資料共享聯盟生態圈，競爭前合作逐漸成形
四、臺灣產業跨域進入生醫產業之契機與挑戰
圖1 2016年及2022年全球AI醫藥應用市場規模－依區域市場
表1 改變產業三大相關衝擊
表2 AI技術及資料科學應用逐步深入整合